1、数字化制造:离散与流程制造MES/MOM业务与功能需求分析业务与功能需求概览数字化制造的实现依赖于MES(制造执行系统)与MOM(制造运营管理)的业务与功能需求。不同行业对MES/MOM的需求存在显著差异,主要基于生产流程的特性与产品结构。
2、在当前快速发展的商业环境中,制造企业面临着提升运营效率和数字化转型的双重挑战。为实现这一目标,两种备受关注的解决方案是制造执行/运营管理系统(MES/MOM)和企业资源规划(ERP)系统。它们各自具有独特的功能,了解它们的差异并根据业务需求选择合适的是关键。
3、MES系统和MOM系统的区别在于它们的适用范围和目标的演变。最初的MES系统专注于单一工厂的生产执行,然而,随着市场动态和竞争加剧,制造商的需求扩展到了整个供应链的管理。
4、MES/MOM系统作为智能制造的关键组成部分,与PLM、ERP并称为信息化的三驾马车。MES负责生产执行和调度,上接ERP的运营决策,下接底层设备数据,提供实时生产管理功能。它与ERP相比,数据获取更实时,对生产细节把握更精细。针对离散工业和流程工业的差异,MES厂商提供了定制化的解决方案。
5、还有一种观点指出,MES与MOM本质不同。从定义、功能和应用的角度来看,MOM从企业业务系统角度出发,MES从软件产品角度定义,两者存在明显的差异。MOM解决的是企业层面的问题,而MES专注于解决生产问题,其他管理功能则作为辅助模块。MOM平台在集成、开放性和云部署方面具有优势,符合数字化企业的运作需求。
6、MOM(Manufacturing Operations Management)和MES(Manufacturing Execution System)是制造业中两个紧密相关的概念,它们在管理和执行生产过程中扮演着不同的角色。
1、就业前景广阔 制造业是国民经济的重要组成部分,其就业需求量巨大。随着技术的进步和产业的升级,制造业不断产生新的岗位和就业机会,为个人职业发展提供了广阔的空间。
2、就业需求的稳定性 制造业是经济社会不可或缺的一部分,对各种专业人才的需求持续而稳定。无论是技术研发、生产管理,还是市场营销,制造业都提供了大量的就业机会。随着技术的不断进步和产业的升级,制造业对于高素质人才的需求也在不断增加。技术创新与成就感 制造业是技术创新的沃土。
3、选择制造业企业的原因,类型主要有对实际产品的生产,能够更好的对整个过程进行把控,对产品的主要质量进行有效的监控,发挥它最大的核心价值。
1、智能控制技术专业就业前景广阔,毕业生可从事新能源(风、光、水、潮汐、低热、生物质等)高效利用技术、输变电技术、微电网技术、电机与运动控制、电动汽车、电源与电力电子装置、电能存储与网络智能优化调度等方面装置研发、系统集成与维护等工作,或相应的科学研究与教学工作。
2、说完你学什么再说就业前景就明确了:一切用的到控制科学的地方都是你的用武之地,前景十分美好并且宽广,可以说控制科学无处不在,从私企到研究所甚至某些部门都可以,像华为华赛这样的企业很多岗位应届签就能达到税后1万。
3、智能控制技术专业与 “中国制造2025”的大背景高度匹配,有着非常好的就业前景。也具有广泛的行业和岗位适应性,职业生涯上升前景广阔。智能控制技术专业毕业生主要在智能仪器、智能系统、光电跟踪仪智能控制、智能建筑、智能制造、智能康复器械、智能农业、智能电力、商业智能、智能家居等领域。
4、主要面向智能产品生产、应用和集成类企业,从事智能控制产品的生产、装配、测试,智能控制系统的软硬件实现、现场安装、调试、维护和智能控制系统的规划与管理等工作。
5、智能控制技术专业就业方向 毕业生主要在智能产品生产、应用和集成类企业就业。工作内容可能涉及智能控制产品的生产、装配、测试;智能控制系统的软硬件实现、现场安装、调试、维护;智能控制系统的规划与管理等。 智能控制技术专业主要职业能力 - 学习新知识和技能的创新能力。
离散制造业首先在底层制造环节由于生产工艺的复杂性,特别是装备制造业、家电、汽车、机械、模具、航空航天、消费电子等产品大多要求产品智能化,设计智能。
企业级解决方案,如西门子MindSphere平台、通用电气Predix平台、施耐德EcoStruxure架构与平台、海尔COSMOPlat工业互联网平台,展示了离散制造业智能化升级的前沿应用。
数字化转型可以通过数据识别到当前业务流程中的缺陷,提高业务不同方面的透明度,员工和管理层可以通过模式识别,趋势评估和数据驱动型改进,从而实现最大限度地降低成本,轻松增加收入。提高用户体验 数字化转型的成功与否核心是客户,提高了用户的体验,意味着转型有价值。
因此,在中国制造2025及工业0信息物理融合系统CPS的支持下,离散制造业需要实现生产设备网络化、生产数据可视化、生产文档无纸化、生产过程透明化、生产现场无人化等先进技术应用,做到纵向、横向和端到端的集成,以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活的生产,从而建立基于工业大数据和互联网的智能工厂。
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