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冷轧MES系统质量管理子系统的设计与实现的中期报告
一、前言
随着信息技术的发展和制造业的智能化转型，MES系统逐渐成为了制造企业数字化转型的重要组成部分，涵盖了生产计划、生产执行、质量管理、物资管理、设备管理、过程控制等一系列生产管理和实时监控的功能。其中，品质管理子系统是制造企业生产流程中至关重要的环节之一。
为此，本文以某制造企业的冷轧生产流程为背景，结合MES系统技术，进行了品质管理子系统的设计与实现。
二、需求分析
在传统的冷轧生产流程中，品质管理主要以人工的方式完成，即质检人员手动检查产品的各项指标，如厚度、表面质量、硬度等，并记录在纸质表格上。这种方式存在以下问题：
1.耗时且繁琐，大量的人力投入；
2.容易出现人为误差，难以保证检测的准确性；
3.质检数据记录不够及时、完整，无法提供及时可靠的数据支持决策；
因此，在MES系统中构建一个自动化、智能化的品质管理子系统是必要的。
品质管理子系统需要满足以下几个需求：
1.实现对冷轧生产过程中关键参数的实时监测：
包括厚度、表面质量、硬度等指标，需要实现对产品产生的实时数据进行采集、处理、分析等一系列自动化和智能化的机制。
2.实现设备、生产过程、工艺参数的信息化管理：
通过对设备、生产过程、工艺参数等信息的信息化采集、管理、追溯等，实现ERP、MES、SCADA等三大系统的整合。
3.实现异常的自动分析预警：
通过数据挖掘和智能算法进行数据分析，实现对异常数据的自动分析和自动预警。
三、系统设计
品质管理子系统是整个MES系统的一部分，因此需要与MES其他子系统进行数据共享，包括生产计划、生产执行、物资管理等，同时，品质管理子系统还在与SCADA系统进行数据传输和共享。
品质管理子系统将按照以下步骤执行：
1.数据采集
包括采集设备、生产过程、工艺参数等信息的数据。在设备方面，通过PLC（可编程逻辑控制器）和DCS（分布式控制系统）等设备进行数据采集。在生产过程和工艺参数方面，通过MES前台工位进行数据的手工输入和采集。
2.数据处理
数据采集完成后，需要进行处理，包括数据的筛选、转换、清洗、分析等处理过程。同时，需要在数据处理的过程中，应用开发智能算法进行异常的分析和预警。
3.数据展示
数据处理完成后，需要将数据在前台展示的形式呈现出来。可以通过可视化的方式进行数据的展示和分析，以方便操作人员对数据进行监控和管理。同时，还可以向ERP系统、生产计划系统、生产执行系统等进行数据的交互和共享。
四、系统实现
针对上述需求与系统设计，品质管理子系统的实现要点如下：
1.数据采集
利用DCS等设备进行数据采集，并通过MES前台界面进行生产过程的数据手工输入和采集。
2.数据处理
采用数据挖掘和分析算法进行数据处理，发现并处理数据异常。利用TensorFlow和Keras框架进行模型的建立，各种模型的构建选择中CNN卷积神经网络和LSTM循环神经网络模型建立，同时也可以根据业务需求使用其他机器学习算法和深度学习算法。
3.数据展示
使用前端技术对数据进行可视化处理，可使用ECharts图表库进行数据展示和分析。同时，通过消息中间件进行系统之间的通讯和数据共享。
五、结论
本文基于某制造企业的冷轧生产流程和MES技术，进行了品质管理子系统的设计与实现。品质管理子系统将实现自动化、智能化、信息化等一系列功能，以提高生产过程的效率并保证产品的质量。此外，设计实现过程中，根据业务需求选择模型构建技术和数据采集方式等技术方案，在实现系统功能的同时也保证了系统的稳定性和可靠性。