制造系统基础数据规范(doc 9页)

Mes项目的基础数据整理计划Mes项目是制造业企业中常见的管理系统，它集成了生产计划、生产进度、原材料采购、生产工艺等方方面面的数据和信息。

而其中最为重要的一部分就是基础数据，它是整个系统的基础，直接关系到生产的正常进行和管理的高效性。

如何进行基础数据的整理和管理成为了Mes项目中至关重要的一环。

一、基础数据整理的重要性1. 整体规划：对于Mes项目的基础数据整理来说，最重要的是要有一个完整的整体规划。

这一规划需要考虑到企业的实际情况，生产的特点，以及未来的发展方向。

只有明确了整体的规划，才能更好地进行基础数据的整理和管理工作。

2. 生产过程：基础数据主要涉及到生产过程中所需的各种信息和参数。

包括原材料的种类和规格、生产设备的参数和配置、生产工艺的流程和要求等等。

这些数据是Mes项目正常运行的基础，也是管理决策的依据，因此必须进行精细化的整理和管理。

3. 数据交互：另外，基础数据不仅仅是单向的输入和存储，还需要和其他系统进行有效的数据交互。

和ERP系统进行信息的共享和更新，和生产计划系统进行生产进度的同步，和质量管理系统进行质量参数的传递等等。

基础数据的整理还需要考虑到数据的交互和共享。

二、基础数据整理的具体计划1. 数据分类：针对Mes项目的基础数据，我们可以按照其功能和用途进行合理的分类。

将原材料数据、生产设备数据、工艺参数等分门别类地进行整理和管理。

这样可以更加清晰地把握各类数据的特点和要求，也更有利于后续的应用和更新。

2. 数据标准化：基础数据的整理还需要进行标准化的处理。

这包括统一的命名规范、统一的数据格式、统一的数据单位等。

只有进行了标准化处理，才能保证数据的准确性和可靠性。

也才能更好地满足Mes项目的运行和管理需求。

3. 数据更新：另外，基础数据的整理还需要考虑到数据的更新和维护。

随着生产的变化和发展，基础数据也需要不断地更新和完善。

需要建立起一套完善的数据更新机制，及时地对基础数据进行调整和更新。

安全生产监督管理信息系统工贸企业安全生产标准化数据规范（试行）国家安全生产监督管理总局目次1范围 (1)2规范性引用文件 (1)3定义 (1)3.1数据元 DATA ELEMENT (1)3.2代码 CODE (1)3.3值域范围 CODE SET (1)4数据元 (2)4.1概述 (2)4.2数据元的描述规范 (2)4.2.1中文名称 (2)4.2.2同义名称 (2)4.2.3表示符号 (2)4.2.4定义 (2)4.2.5数据元的数据类型 (3)4.2.6表示格式 (3)4.2.7值域范围 (4)4.2.8交换约束 (4)4.3数据元细目 (4)4.3.1标准化等级 (4)4.3.2所属行业 (5)4.3.3所属专业 (5)4.3.4标准化证书编号 (5)4.3.5证书颁发单位名称 (5)4.3.6发证日期 (5)4.3.7有效期限 (6)4.3.8撤销日期 (6)4.3.9自评报告 (6)4.3.10应达标数量 (6)4.3.11申报企业数量 (7)4.3.12评审组织单位名称 (7)4.3.13评审单位名称 (7)4.3.14评审等级 (7)4.3.15评审资格 (8)4.3.16评审人员姓名 (8)4.3.17身份证件号码 (8)4.3.18学历名称 (8)4.3.19学历代码 (8)4.3.20专业技术职务 (9)4.3.21专业技术职务代码 (9)4.3.22评审人员类别 (9)4.3.23评审人员证书编号 (9)4.3.24评审人员移动电话 (10)4.3.25工作年限 (10)5代码集 (10)5.1概述 (10)5.2代码集细目 (10)5.2.1标准化等级代码 (10)5.2.2行业（专业）代码 (10)5.2.3学历代码 (11)6数据交换接口 (12)6.1数据交换内容 (12)6.2数据交换接口规范 (12)6.2.1 企业达标情况 (12)6.2.2 标准化建设情况 (12)6.2.3 评审组织单位情况 (12)6.2.4 评审单位情况 (13)6.2.5 评审人员信息 (13)1范围本文件规定了数据元和值域范围的描述规则、编码规则、分类及其维护管理等方面内容，并给出了业务基础共享数据元和代码集的细目。

1 范围本标准规定了集团公司设计输出文档中产品和零部件的分类及编码原则和方法。

本标准适用于集团公司设计输出文档中产品和零部件编码.2 规范性引用文件JB/T 5054。

1 产品图样及设计文件总则3 定义3.1 产品及其组成部分3.1。

1 产品企业向用户或市场以商品形式提供的制成品。

3.1.2 部件由若干个组成部分(零件、分部件），以可拆或不可拆的形式组成的成品。

注:分部件可按其隶属关系，划分为第1代分部件，第2代分部件……。

3.1.3 零件不采用装配工序制成的单一成品。

3.1。

4 钢结构件由各种型材通过焊接、组立、装配制成的金属结构件。

3.1.5 重要部件组成产品的实现产品某种功能的主要部件，其外部特征为查询或借用次数明显多于其它部件。

3。

1.6 重要钢结构件查询或借用次数明显多于其它钢结构件。

3.1。

7外购件本企业产品及其组成部分中采购其它企业的产品.3。

2 产品图样3.2。

1零件图制造与检验零件用图样。

应包括必要的数据和技术要求.3。

2。

2 部件图表达零件、分部件之间连接的图样。

包括装配（加工）与检验所必需的数据和技术要求。

3.2.3 总图表达产品及组成部分结构概况、相互关系和基本性能的图样。

当总图中注有产品及其组成部分的外形、安装和连接尺寸时，可作为外形图和安装图使用.3.2。

4 表格图用表格表示两个或两个以上形状相同的同类零件、部件或产品，并包括必要的数据和技术要求的图样。

3。

3 有关编码的概念3。

3。

1 编码对某一信息(产品及组成产品的部件、零件、标准件、外购件等）赋予代码的过程。

3。

3。

2 代码是一个或一组有序的、易于计算机和人识别与处理的符号。

3.3。

3 产品分类、编码对产品及组成产品的部件、零件、标准件、外购件等按各自的特征、特性分类，并按一定的规则以数字码或数字、字母混合的方式进行排列。

4 职责4.1 编码部门：按编码规则对设计输出文档为实体的对象编码。

4.2 编码管理部门：设编码管理员，验证编码的正确性,制止违反编码规则的行为。

制药行业SCADA系统的应用摘要，通过对制剂生产企业生产过程中出现的问题进行了深入的研究，给出了制剂生产企业 SCADA的设计思路和基本原理，并对 SCADA体系结构和功能进行了说明，通过 SCADA在制剂生产中的具体实施，验证了 SCADA在制药行业中的应用效果。

关键词，医药工业；SCADA体系；研发；应用；制剂德国“工业4.0”的出现，让智能制造成了世界范围内的一个热门话题，柔性制造、敏捷制造、数字化车间等新的制造技术不断涌现。

为使制造业从工业化、自动化向信息化、智能化转型，国家制订了“中国制造2025”规划。

SCADA是一种针对现场控制层和采集层的现场装置进行数据的收集和监测，通常被广泛地应用在调度层、网络通信层以及中央监测层。

本系统以生产车间、公共设施等为对象，实时获取各工序的数据，并对其进行统一监测。

通过对生产过程中的数据进行实时的数据记录和回溯，从而避免了现有的“孤岛”，从而为企业的生产、工艺质量和装备管理等方面的技术支撑。

1制剂生产企业生产过程中出现的问题医药工业生产工艺复杂，生产过程中数据控制点多，生产过程中自动化水平差异很大。

例如，制剂制品的制造工艺有如下问题，(1)缺少对企业进行有效的环网支撑、不能整合各装置的网络结构、监测装置的工作状况、进行最优的管理。

(2)医药产品的生产技术有很强的技术含量，其生产工艺的参数值发生了很大的改变，从而导致产品合格率低、废品率高。

(3)以纸张批为媒介，对产品的加工工艺资料进行了大量的统计分析，依靠手工采集，工作效率不高。

(4)在大多数情况下，大多数的产品都是采用事后检查，缺少对每一个环节进行实时监控，一旦发生问题无法进行及时的修正，将会对成品的品质造成不利的后果。

总之，现行的医药企业在设备运行状态、加工环境、产品质量等方面缺少数字化的监测手段，这将极大地制约企业实现可视、实时、精细的目标，可跟踪整个工厂的生产过程。

2 SCADA制剂生产车间的设计目的与设计原理2.1项目的目的(1)本产品满足 GMP (GMP)[5]和《计算机化系统》的规定。

2023年全国职业院校技能大赛应用软件系统开发赛项（高职组）赛题第9套工位号：2023年4月竞赛说明一、项目背景党的二十大报告指出，要加快建设制造强国、数字中国，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。

《IDC中国制造企业调研报告，2021》报告指出，制造执行系统（MES，Manufacturing Execution System）是未来两年制造企业最优先投资的应用软件系统之一。

MES是智能制造的基础、核心和灵魂，它覆盖了整个智能制造的生产过程，与制造企业的各项业务紧密相连，可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块，为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。

A公司是一家汽车零部件生产的中小型传统制造厂商，计划上线MES信息化管理系统，一是解决由于缺乏生产信息化管理系统，导致面临交货周期计算不准确、交货周期长、生产订单跟踪不到位、生产计划难以控制等问题；二是按照政府文件要求，实现与Q市碳管理大数据平台进行对接。

具体要求：1.实现智能制造的过程控制、任务派工、质量管理、数据采集等；2.实时监测每个设备的能源消耗数据，进行能源分析，实现能源利用效率的优化。

二、竞赛内容比赛时间为11小时，考核“系统需求分析”“软件系统开发”和“系统部署测试”三个模块，具体如下表所示：三、竞赛成果物提交参赛选手根据分配的账号登录系统，在竞赛结束前将模块一、模块二、模块三的成果上传并提交到平台。

四、竞赛注意事项提交、部署的文档、原型、代码等资源内容中不能填写与选手相关的信息，如赛位号、姓名和院校。

如出现上述标记，本模块成绩按照零分处理。

模块一：系统需求分析（3小时）一、模块考核点模块时长：3小时模块分值：25分本模块重点考查参赛选手熟练收集、分析和归纳客户需求，清晰梳理业务流程，编制规范的需求规格说明书，熟练使用UI设计软件进行产品UI/UE设计，掌握正确的UI配色方案，设计出符合业务逻辑和人体工学的软件需求分析作品的能力。

FAS2000制造业系统2007-8-10 作者：珠海天心点击进入论坛随着科学技术的日益发展和全球经济一体化的到来，信息革命的浪潮将席卷世界各地，企业的竞争将越来越激烈。

市场经济的优胜劣汰，使企业领导人不得不面对新情况，解决新问题。

能否适应市场经济的挑战，已成为企业生存与发展必须正视的紧迫问题。

怎样在瞬息万变的环境中立于不败之地？怎样先于对手抢占商机？怎样更稳定的占有市场？这都需要企业领导人不断的、正确的决策。

传统的企业决策往往凭经验来进行，难以适应急剧变化的市场需要，恰如依靠感官来驾驶飞机一样，很难明了自己所处的情况，随时处于危机之中；要做出正确的决策，就必须不断的得到及时准确的信息，而先进的管理是获得信息的有效途径之一。

FAS20005.0版---制造业企业管理软件可以为企业提供整体管理的工具，恰如飞机上的各种仪表设备，使驾驶员可以迅速准确的了解飞行状况，并采取正确的措施。

一、FAS20005.0版---制造业系统简介FAS2000 5.0版-制造业系统，是面向中小型企业、以财务为核心对企业的物料、资金、信息进行一体化管理的系统，乃属当今国内企业管理软件之精品。

系统将先进的管理理念融合在系统设计之中，以物料管理为基础，重点管理企业内部物料的移动、转换业务及相关财务处理，通过"存货核算"的桥梁作用，与财务管理系统一起为中小企业提供一种完美的企业管理解决方案。

系统具有易于实施、见效快的特点，能够规范企业内的业务流程，提高管理基础，通过实施可以将先进的管理思想和规范的管理模式应用到整个企业，摆脱手工作业的随意性和不规范性，真正实现企业的现代化管理。

FAS20005.0版-制造业系统，其功能覆盖了市场预测、生产计划、物料需求计划、库存控制直到产品销售的整个生产经营过程以及相关的财务活动。

企业实施结果表明：采用这种管理模式，给企业带来许多好处。

如可以在降低库存量的同时，提高存货利用率；降低采购成本、加快资金周转，改善财务计划能力等。

工业统计基础数据质量工作制度范文第一章总则第一条目的与依据为了保证工业统计基础数据的质量，准确反映工业经济发展状况，提高统计工作科学性和可靠性，制定本制度。

第二条适用范围本制度适用于工业统计部门对工业统计基础数据质量进行管理的工作。

第三条定义1. 工业统计基础数据：指反映工业经济活动的各项基础数据，包括但不限于工业生产总值、固定资产投资、工业企业数量等。

2. 数据质量：指数据的准确性、完整性、及时性、一致性和可比性等方面的特征。

3. 统计工作科学性：指在数据采集、处理、分析等各个环节中，遵循科学的方法和准确的原则，确保数据的科学性和可靠性。

第四条数据质量管理原则1. 数据质量管理应遵循客观、公正、科学、完整、可比和保密的原则。

2. 数据质量管理应遵循统一标准、统一流程、统一责任和统一管理的原则。

3. 数据质量管理应注重预防为主、整改为辅的原则，防止数据质量问题的发生，及时纠正和改进存在的问题。

第二章数据采集第五条基础数据采集机制1. 工业统计部门应建立完善的基础数据采集机制，确保数据的准确性、完整性和及时性。

2. 基础数据采集应由专门的人员负责，确保工作人员具备相关的业务能力和统计知识。

3. 基础数据采集应使用统一的采集工具和标准化的采集表格，确保数据的一致性和可比性。

4. 基础数据采集应定期进行检查和核实，确保数据的真实性和可靠性。

第六条信息化手段支持1. 工业统计部门应借助信息化手段来支持数据的采集工作，提高工作效率和数据质量。

2. 信息化手段应具备完善的数据存储、传输和处理功能，确保数据的安全性和准确性。

3. 信息化手段应定期进行维护和更新，确保系统的稳定性和可靠性。

第七条数据采集风险管理1. 工业统计部门应认识到数据采集工作存在的风险，并采取相应的措施进行管理和控制。

2. 工业统计部门应建立风险预警机制，及时发现数据采集过程中的问题和异常情况。

3. 工业统计部门应建立数据备份机制，确保数据的安全性和可恢复性。

车间基础数据管理制度第一章总则第一条为规范车间基础数据管理，提高生产效率和质量，保障生产安全，特制定本制度。

第二条本制度适用于车间内的基础数据管理，包括但不限于设备数据、人员数据、工艺数据、产品数据等。

第三条车间基础数据管理应遵循科学性、规范性、及时性、真实性和准确性的原则。

第四条车间基础数据管理应依法合规，遵守相关法律法规和公司规章制度。

第五条车间基础数据管理应加强安全保障，保护数据的完整性和机密性。

第六条车间基础数据管理应注重信息化建设，提高管理水平和效率。

第七条车间基础数据管理制度的解释权归车间主管部门。

第二章数据采集第八条车间基础数据的采集应在生产、人员、设备、质量等方面进行。

第九条数据的采集方法应根据不同的数据属性采用不同的方式，可包括手工记录、电子记录、传感器自动采集等。

第十条数据采集应由经过培训的人员进行，确保数据采集的准确性和及时性。

第十一条数据采集应按照规定的格式进行，确保数据的标准化和统一化。

第十二条数据采集应注重安全保障，确保数据的完整性和机密性。

第三章数据存储和管理第十三条车间基础数据应建立相应的存储系统和档案管理制度。

第十四条数据的存储应分类管理，包括设备数据、人员数据、工艺数据、产品数据等。

第十五条数据存储的方式可以采用服务器存储、云存储等方式，确保数据的安全性和稳定性。

第十六条数据存储应定期进行备份和归档，确保数据的完整性和可靠性。

第十七条数据存储应根据不同的数据属性设置权限，防范数据泄露和滥用。

第十八条数据存储应建立完善的检索和查询系统，方便数据的使用和管理。

第十九条数据存储应注重信息化和智能化建设，提高数据管理的效率和便捷性。

第四章数据使用和分析第二十条车间基础数据应用于生产管理、质量控制、机械维护、人员考核等方面。

第二十一条数据的使用应根据不同的用途进行分类，确保数据的合理使用和有效利用。

第二十二条数据的使用应符合安全生产要求，保障生产安全和质量。

第二十三条数据使用应加强分析和解读，对数据进行定期监测和评估，及时发现问题和改进措施。

制造业数字化总体规则
制造业数字化是指利用数字技术和信息化手段，对制造业生产、管理、营销等方面进行全面升级和改造，以提高生产效率、降低成本、提升产品质量和服务水平。

制造业数字化的总体规则可以从多
个角度来进行分析：
1. 技术应用，制造业数字化的总体规则包括充分利用物联网、
大数据分析、云计算、人工智能等先进技术，实现设备互联、数据
共享、智能生产等目标。

通过智能制造系统的建设，实现生产过程
的自动化、柔性化和智能化。

2. 数据管理，制造业数字化需要建立完善的数据管理体系，包
括数据采集、存储、分析和应用。

通过对生产过程和产品质量等数
据进行分析，实现生产过程的优化和质量控制的提升。

3. 人才培养，数字化转型需要具备相应技术能力的人才。

制造
业企业需要加大对员工的培训力度，提升其数字化技能和管理水平，以适应数字化转型的需求。

4. 安全保障，制造业数字化需要重视信息安全和网络安全，建
立健全的信息安全管理体系，保护企业重要数据和生产系统的安全稳定运行。

5. 产业协同，制造业数字化需要推动产业链上下游各环节的协同合作，实现信息共享、资源共享，提高整个产业链的效率和竞争力。

总体来说，制造业数字化的规则是要充分利用先进技术，建立完善的数据管理体系，加大人才培养力度，重视安全保障，推动产业协同，以实现制造业的转型升级和提升竞争力。

这些规则是制造业数字化转型的基础和关键，对于企业实现可持续发展具有重要意义。

装备制造业物料主数据建设步骤摘要：在中国制造2025战略决策的指引下，装备制造业都在智能制造领域探索自身的发展路径，希望能够跟上数据发展的浪潮，以数据驱动业务快速提升企业竞争力。

企业自身已经意识到数据管理的重要性，大多数企业纷纷选择主数据管理来入手。

本文以物料主数据为例，阐述装备制造业主数据建设步骤、实施难点以及相应的应对策略。

关键字：主数据物料主数据物料分类标准物料描述标准物料编码规则物料清洗一、概念阐述所谓主数据，是指企业各个业务系统间能够共享的数据，也可称之为企业的基础数据，如物资、客户、员工、组织机构、财务数据等等。

主数据需在整个企业范围内、各业务系统间保持一致、完整、可控，它与业务数据的最大区别就是稳定性、共享性和高价值。

物料主数据是各类主数据中最复杂的一种。

物料主数据的范围指企业生产、建设、设计、销售和科研所涉及的各种物资、产品及服务。

二、建设物料主数据的目的及意义装备制造业物料数据管理普遍存在如下问题：1、物料分类不科学。

没有明确的分类标准，相同物料被分配到不同物料种类中；2、物料描述不规范。

部分有国家标准规范的物料包含大量动态因素（如外方图号、原代号、原图号等），造成相同物料描述不一致；3、物料编码规则不统一。

同一物料存在一物多码的现象，且编码长度不一致。

4、尚未建立专门的物料主数据维护组织和岗位，物料主数据管理流程有待完善和改进。

具体意义如下：1、可视化：是物料数据共享的标准语言，有助于企业实现物料数据、业务的可视化管理；2、规范化：是实现业务管理规范化的基础和前提条件，有助于企业实现采购执行监控、账实相符，满足快速定位及查询的需要，减少无效操作时间，提高工作效率；3、信息化：是电子商务和ERP系统正常运行的前提和保障，是实现财务、供应链、MES等信息化系统互联互通、信息共享的基础，是企业统计分析的前提，满足管理需要，为企业决策提供有力支持；4、集约化：是实现采购物流一体化、集中仓储与配送等相关业务的寄存，有助于企业提高集中采购能力，大幅度降低了物料重码率，为降低库存提供了保证，节约大量库存储备资金，从而提升运作效率，达到降本增效的目的。

材料化工元数据标准
材料化工元数据标准是指在材料和化工领域中，用于描述和管理材料和化工产品相关信息的一套统一的标准。

这些标准可以包括物质性质、组成成分、生产工艺、性能指标、安全属性、环境影响等方面的元数据。

材料化工元数据标准的制定有助于实现材料和化工产品信息的互通与共享，提高生产效率和产品质量，减少资源浪费和环境污染。

通过使用统一的元数据标准，不同组织和企业之间可以更好地进行数据交换和合作，促进产业链上下游的协同发展。

材料化工元数据标准的内容可以根据具体应用领域和需求进行制定，可以涵盖以下方面的信息：
1. 物质性质：包括材料的化学式、结构、晶体结构、熔点、沸点、密度、折射率等信息，用于描述材料的基本性质。

2. 组成成分：包括材料的主要成分、含量、掺杂物等信息，用于描述材料的组成情况。

3. 生产工艺：包括材料的制备方法、工艺参数、工艺流程等信息，用于描述材料的生产过程。

4. 性能指标：包括材料的力学性能、热学性能、电学性能、化学稳定性等信息，用于描述材料的性能表现。

5. 安全属性：包括材料的毒性、腐蚀性、可燃性、爆炸性等信息，用于描述材料的安全性能。

6. 环境影响：包括材料的可降解性、生物降解性、环境毒性等信息，用于描述材料对环境的影响。

材料化工元数据标准的制定需要考虑行业需求、技术发展和国际标准的参考，建立科学、合理、易于使用的标准体系。

同时，还需要与材料和化工领域的相关组织、企业和专家进行广泛的合作和讨论，确保标准的科学性和实用性。

制造业工业40智能制造解决方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的定义与特征 (2)1.2 智能制造发展趋势 (3)第二章智能制造关键技术 (3)2.1 工业大数据 (3)2.2 工业物联网 (4)2.3 人工智能与机器学习 (4)2.4 云计算与边缘计算 (4)第三章智能制造系统架构 (4)3.1 系统架构设计原则 (4)3.2 系统模块划分 (5)3.3 系统集成与兼容性 (5)第四章智能制造设备与工具 (6)4.1 智能传感器 (6)4.2 工业 (6)4.3 智能控制器 (6)4.4 3D打印技术 (7)第五章智能制造生产线优化 (7)5.1 生产调度与优化 (7)5.2 设备维护与预测性维护 (7)5.3 生产过程监控与数据分析 (8)第六章智能制造质量管控 (8)6.1 质量检测与监控 (8)6.1.1 在线检测技术 (8)6.1.2 离线检测技术 (8)6.1.3 智能监控平台 (9)6.2 质量追溯与数据分析 (9)6.2.1 质量追溯系统 (9)6.2.2 数据分析 (9)6.3 质量改进与优化 (9)6.3.1 持续改进 (9)6.3.2 质量管理体系的完善 (9)6.3.3 质量风险防控 (10)第七章智能制造供应链管理 (10)7.1 供应链协同 (10)7.2 供应链优化与预测 (10)7.3 供应链风险管理 (11)第八章智能制造能源管理 (11)8.1 能源监测与优化 (11)8.2 能源消耗分析与预测 (11)8.3 能源管理与碳排放 (12)第九章智能制造安全管理 (12)9.1 安全风险识别与评估 (12)9.1.1 风险识别 (12)9.1.2 风险评估 (12)9.2 安全预警与应急处理 (13)9.2.1 安全预警 (13)9.2.2 应急处理 (13)9.3 安全管理体系建设 (13)9.3.1 安全管理制度 (13)9.3.2 安全管理组织 (13)9.3.3 安全技术措施 (14)第十章智能制造项目管理与实施 (14)10.1 项目管理流程与方法 (14)10.2 项目实施策略与评估 (15)10.3 项目风险管理与控制 (15)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义与特征智能制造是制造业发展的重要方向，它融合了信息化、网络化、智能化等现代技术，旨在实现生产过程的高效、灵活、绿色、安全。

基于平行理论的产品数字样机标准体系研究李 清 张鹏飞 费卓鑫 林 娜 陈 彦 赵成森 陈京生（中国兵器工业标准化研究所）摘 要：随着技术的进步，数字样机相关特性越来越能够描述真实的物理样机。

产品标准体系既包含物理样机标准，也包括数字样机标准。

基于平行理论，通过分析物理样机标准中数字样机能够继承、转化的标准，探讨专属数字样机标准需求，构建了与物理样机标准体系平行的数字样机标准体系。

可通过数据搜集、模型定义、仿真建模等方法，转化和新建属于数字样机专属标准。

关键词：物理样机，数字样机，平行理论，产品标准体系Research on the Standards System of Product Digital Prototype Based onParallel TheoryLI Qing ZHANG Peng-fei FEI Zhuo-xin LIN Na CHEN YanZHAO Cheng-sen CHEN Jing-sheng（China Ordnance Industrial Standardization Research Institute）Abstract:With the advancement of technology, the characteristics related to digital prototypes are increasingly able to describe real physical prototypes. The product standards system includes both physical prototype standards and digital prototype standards. Based on the parallel theory, this paper analyzes the standards that digital prototypes can inherit and transform in physical prototype standards, explores the requirements for exclusive digital prototype standards, and constructs the digital prototype standards system parallel to the physical prototype standards system. Conversion and creation of digital prototype specific standards can be achieved through methods such as data collection, model definition, and simulation modeling.Keywords: physical prototype, digital prototype, parallel theory, product standards system作者简介：李清，博士，研究员，主要从事标准化研究。

生产数据管理系统系统简介金蝶K/3 标准版生产数据管理系统，面向生产制造企业的开发、设计、工程人员设计，提供物料清单（BOM）管理、产品配置管理、工程变更（ECN）管理、工艺路线管理、替代物料处理等生产基础数据管理功能，以及成本BOM查询、BOM比较、BOM变更呆滞料分析、PDM 系统接口等功能，帮助制造企业规范生产数据的基础管理。

该系统作为生产管理系统的基础，是金蝶K/3 标准版制造解决方案的重要部分，通常与主生产计划、物料需求计划、粗能力需求计划、生产任务管理、成本管理等系统共同使用。

主要业务流程主要功能1、物料清单（BOM）管理系统提供全面的BOM维护管理功能，包括树形查询和单级、多级反查等查询功能，以及不同BOM间的差异比较功能。

同时提供批量维护功能，支持同一产品保留多个BOM，给制造企业的BOM维护人员提供基本的业务处理和管理工具，提高数据维护效率。

2、配置BOM管理系统强大的产品配置功能可以提供对产品的单层、多层配置以及配置过程中不同零部件的固定搭配和互斥关系的处理，帮助企业快速、准确地满足客户对同一产品的个性化配置需求。

3、特性BOM管理系统可以定义产品有哪些特性；针对特性产品只需要设置一个BOM资料，定义可选择物料的特性和特性值；只要选择产品的特性值就能自动产生产品的特性配置BOM；还可以在维护销售订单时，录入特性产品物料代码直接配置，系统自动增加特性物料，或者选择配置方案进行配置。

通过特性配置，快速建立特性配置BOM和增加特性物料，大大提高工作效率。

4、工程变更（ECN）管理系统提供BOM工程变更的申请审批过程和具体变更内容管理的功能，帮助企业加强产品结构变更的过程规范化、流程化控制。

5、BOM的有效期管理系统提供BOM的有效期管理，帮助企业进行产品和材料的生命周期管理，适应工艺改进、技术进步和市场需求变化的需要，避免过多采购与生产，有效减少呆滞料。

6、成本模拟功能系统提供成本BOM即时计算和普通计算功能。

MES系统涉及的基础数据
企业的组织结构：一个企业包括一个或者多个工厂，工厂又细化分割为不同的部门组织，组织则被定义为拥有不同工作职能的业务实体。

人员及角色：人员是生产制程过程中重要的基础性单元，根据员工的角色规划不同的系统权限，根据参数设定区分员工的角色和能力，可根据信息制定完善的人员分配和调度计划。

设备资源：设备资源是企业进行生产的主要物质技术基础，企业的生产率、产品质量、生产成本都与设备的技术水平直接相关。

根据企业生产实际情况以及业务流程规划每一个工作中心的设备资源分配，包括产量、生产节奏、维护计划、状态监控规则、故障诊断机制、设备数据采集与分析方法等。

工作流、操作规范：根据业务实际对产品生产的流程进行定义，即用来定义制造产品的步骤顺序，作为一个标准化的指导。

并根据工作流中的每一个工作中心或者工作站的工序标准和要求制定统一化的操作流程，形成唯一的规范。

产品、产品谱系：定义工厂内部的产品属性：零件、组装件、配件等。

并归集同系列的产品成产品组，形成不同的产品谱系信息。

制造BOM、工艺路线：根据产品搭建产品BOM架构，并根据产品设计配合工作流定义和物理模型的设备定义，合理设计产品的工艺路线。

规划定义的范围包括：数据记录、变更、版本追溯、工艺监控、纠错、报警机制等。

在制品状态：定义范围包含在制品数量、产线位置、生产时间、状态等。

以上就是MES系统基础数据构成要素，通过对各个要素的数据采集、集成，实现对生产的可视化管理，从而实现企业的精益生产，提升企业生产效率，降低生产成本，提升经济效益。

效率科技MES制造执行系统为企业提升执行力，一站式智能制造mes系统解决方案专家。

改善Fab良率的最佳方案作者：Bruce Whitefield, Manu Rehani 和Nathan Strader, LSI Logic Corp 2005-12-28 点击:1302很久以来，定期检测每个工艺步骤增加的缺陷来验收用于生产的设备，已经成为半导体业的惯例。

对设备的缺陷状况做出的判断，对于器件的良率有非常重要的影响。

不论这种检测的频率和影响如何，就采用的方法而言，是相对粗糙的，而且这种数据支持系统主要是针对工程缺陷分析和传统的静态工艺控制（SPC）技术而设计的。

本文介绍LSI Logic采用最佳的设备控制方法，采用新的数据系统来改进其晶圆厂的设备颗粒缺陷控制。

这种方法调研了设备缺陷验收的整个企业过程，建立了一个新的数据系统构造来支持所有人在这方面的努力。

这种新的数据系统叫作Yield DRIVER，它意味着通过设备的明显改进而实现缺陷的降低。

良率和生产率IC制造工厂利润率中最高的两个杠杆因素是芯片的良率和设备的生产率。

对以上两者都非常关键的是如图1所示的简单的设备颗粒验收检测。

检测颗粒是为了保证产品在交付之前工艺设备不会产生降低良率的缺陷检测当步工艺前后点检片上颗粒的数量，来计算增加的缺陷数量。

像半导体制造中的许多其他动向一样，器件几何尺寸和运转晶圆厂费用的无情压缩，都在推动设备颗粒特性的改善和更紧的控制。

结果之一便是如何进行缺陷检测的确切细节已经变得非常关键，同时这个过程还要足够简单，使操作人员能够每天来进行。

2002年，在LSI 的Gresham晶圆厂里，出于新技术导入和良率经济效益的考量，要求设备的颗粒水平降低50%。

并且这种改善要在现有设备的基础上实现，要避免基建投资，改善总体的设备利用率而不增加成本。

更换旧的工艺设备、购买更先进的颗粒检测设备不作为选项。

授权一个工厂范围内的缺陷控制职能交叉小组来完成这个任务。

降低缺陷的途径这个缺陷控制小组决定首先来分析整个工厂范围内现存的设备缺陷控制方法，以发现改进的机会。