MES系统的思考方式

在生产制造过程中，有这样一个说法：假设一个产品的生产分为4个工序，每个工序的合格率为90%，那么这个产品的最终合格率就是：。也就是说还不到2/3，拆分的工序越多合格率越低，如果是这样的话，那就太可怕了！

但是，当我们换个角度来看，合格率为90%，也就是说每个工序的不良率为10%，那么，这个产品的最终交付合格率为：。这个时候，产品的合格率就比纯金还纯了！

由以上两个例子可以看出，同样一个生产流程，受管控与不受管控的合格率有天壤之别。我认为：这就是MES系统的主要思想，也是它之所以重要的原因。

MES系统的介绍

假设我们加工的产品是一个个参加考试的考生，每一道工序就是一场考试，每个考生都要从第一场考到最后一场，进入下一场考试的钥匙就是上一场考试的合格证。MES系统则是这个过程中每个考场的阅卷老师，通过层层选拔，最终将合格的产品送到客户手上，这个生产质量管控过程就好比考中了进士。

下面以一条简单的生产线为例，阐述一下MES系统的工作逻辑：

MES三要素：1）每个产品有唯一的SN号，就像每个人的身份证号；2）每个工序都有数据及评判指标，达标为OK，不达标为NOK；3）所有的数据记录都有时间点。

产品从工位1流转到工位6，在每个工位上加工，每个工位的数据都上传到MES系统上，并进行分析判断，只有上一个工位上传了合格的数据，MES系统才会记录下一道工序的数据，否则不能往下流转，以此来确保最终发货的产品所有工序都是合格的。

例如表中两个数据，SN号为CP001的产品，在每道工序的检测结果都是合格的，自然而然流到最后一道工序进行发货出库。SN号为CP002的产品在工序3被测试为不合格，则当它流转到工序4时，就会弹出“流程不对，无法测试”的报错，只有通过返修等措始使得工序3合格后，工序4才能开始测试记录数据。当过了一段时间后，客户由于质量问题等原因退货或者抱怨，可以通过SN号来追溯该产品所有加工过程的数据，判断有无风险及影响范围。

另外，除了过程中的简单记录和判断，MES系统还有统计分析的功能，可以提高单个工序的合格率。举一个简单的例子，在车削加工某个轴时，合格公差为±0.5mm，上午9:00-10:00加工了25件，MES系统按时间统计的测量得到的数据如下：

由上图可知，在该时间段加工出来的轴虽然都合格，但加工出的轴径呈上升趋势，因此，这时需要实施相应措施，来避免继续上升到不合格的状态，比如适当增加车削进给量、调整车削角度等。质量控制中将该控制方式叫SQC(统计质量控制：statistical quality control）。

总结

MES是制造执行系统，在生产过程中能起到保驾护航的作用，但MES的成本并不低，数据更新、收集、分析等维护起来也不简单。因此，引进MES系统是否合算？什么阶段引进MES系统？小伙伴们需要谨慎考虑，没有规划好，可能导致效率下降。例如有的产品之前没有SN号，MES中如何去跟踪？临时编一个SN号，如果是手动输入，效率极低且易出错，用二维码如何实现？还有各个工序的标准，在变更时如何及时更新到位，不然标准一错，不良品就都被放下去了，等等类似问题需要综合考虑。