Application of ISA95 data models in manufacturing execution systems for lean production

• Autorzy: Wozar U. , Erdogan H. , Cupek R. , Ziemek S.

Warianty tytułu

PL

Elastyczne modele danych zgodne ze standardem ISA95 dla systemów realizacji produkcji klasy MES

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Manufacturing Execution Systems (MES) are service-oriented interfaces that join the word of business transactions with the world of production systems. Nowadays IT systems have to provide very detailed information that is related to an underlying production process and also to actual product. There are a few emerging business models that require accurate and timely production data. This document examines two approaches to database architecture that can be used in Manufacturing Execution Systems (MES). It focuses on the support of the LEAN business model. The main research goal is to support the flexible access to production data, but the efficiency of database is also very important factor. Authors compare the classical relational database model with the object-oriented one. Considered use cases include the Oracle DB and Oracle Objects applications for MES. Presented object oriented approach follows the ISA95 standard. The practical use cases are based on the production of electronic devices carried out by the company Continental Ingolstadt. Although object oriented databases are not well accepted by the industry due to their low efficiency, the authors show that in the case of LEAN production, the database system based object-oriented models can be far more convenient than a classical relational database. The main benefits are more flexible data model and highly adjustable MES that can follow changes in the underlying production system. By the case of LEAN manufacturing, authors show that the flexible object oriented database is more efficient solution comparing to the relational database. Moreover such an approach can help to avoid well known big data problems that are common in classical MES.

PL

Systemy realizacji produkcji klasy MES (Manufacturing Execution Systems) dostarczają zorientowanych na usługi interfejsów informatycznych, które łączą świat transakcji biznesowych ze światem systemów produkcyjnych. Współczesne systemy informatyczne stosowane w przemyśle przekazują bardzo szczegółowych danych, które opisują zarówno samą realizację procesu produkcyjnego, jak i właściwości wytwarzanych produktów. Jednocześnie pojawiają się nowe modele biznesowe, które wymagają dokładnych i aktualnych danych produkcyjnych. Niniejszy dokument porównuje dwa podejścia do architektury baz danych, które mają być wykorzystane w systemach realizacji produkcji klasy MES współpracujących z systemami biznesowymi bazującymi na modelu LEAN. Głów-nym problemem jest zapewnienie elastycznego dostępu do danych produkcyjnych, tym niemniej wydajność systemu i szybki dostęp do gromadzonych danych są także istotnymi czynnikami wpływającymi na wybór architektury systemu. Rozpatrywane przypadki użycia obejmują zastosowanie rozwiązań Oracle DB i Oracle Objects w systemach MES. Podejście obiektowe zilustrowano na rozwiązaniach opartych na standardzie ISA 95. Przedstawiona analiza została zilustrowana przez prezentację przypadków użycia zaczerpniętych z obszaru produkcji zaawansowanej elektroniki samochodowej realizowanej przez firmę Continental Ingolstadt. Zastosowanie obiektowego modelu bazy danych w przemyśle jest w chwili obecnej bardzo ograniczone ze względu na niską wydajność dostępnych rozwiązań. Autorzy wykazują, że w przypadku systemów MES wspierających model biznesowy „LEAN production” zastosowanie podejścia obiektowego pozwala na elastyczne dopasowanie interfejsu systemu bazodanowego zarówno do modelu biznesowego, jak i do formatu źródeł danych na poziomie systemu produkcyjnego. Ponadto, podejście obiektowe umożliwia ograniczenie nadmiernego rozrostu wolumenu danych (Big Data problem)

Słowa kluczowe

EN

MES; manufacturing execution system; LEAN production; ISA-95

PL

MES; Manufacturing Execution System; LEAN; ISA-95

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2016
• Tom: Vol. 37, nr 4A
• Strony: 33--50
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz.

Twórcy

autor

Wozar U.

• Conti Temic microelectronic GmbH, Ringlerstraße 17, 85057 Ingolstadt, Germany

autor

Erdogan H.

• Conti Temic microelectronic GmbH, Ringlerstraße 17, 85057 Ingolstadt, Germany

autor

Cupek R.

• Silesian University of Technology, Institute of Informatics, ul. Akademicka 16, 44 100 Gliwice, Poland

autor

Ziemek S.

• Silesian University of Technology, Institute of Informatics, ul. Akademicka 16, 44 100 Gliwice, Poland

Bibliografia

• 1. Shipp S.S., Gupta N., Lal B., Scott J.A., Weber C.L., Finnin M.S., Blake M., Newsome S., Thomas S.: Emerging global trends in advanced manufacturing, DTIC Document, 2012.
• 2. Blanc P., Demongodin I., Castagna P.: A holonic approach for manufacturing execution system design: An industrial application. Engineering Applications of Artificial Intelligence. Volume 21, Issue 3, April 2008, p. 315÷330.
• 3. http://www.mesa.org
• 4. http://www.isa-95.com
• 5. Cupek R., Erdogan H., Huczała Ł., Wozar U., Ziębiński A.: Agent Based Quality Management in Lean Manufacturing. In Computational Collective Intelligence, Springer 2015, p. 89÷100.
• 6. Do N.: Integration of engineering change objects in product data management databases to support engineering change analysis. Comput. Ind. 73, 2015, p. 69÷81. DOI: 10.1016/j.compind.2015.08.002.
• 7. Cupek R., Huczała Ł.: OData for service-oriented business applications: Comparative analysis of communication technologies for flexible Service-Oriented IT architectures. IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT), 2015, p. 1538÷1543.
• 8. Lee J. et al: Recent advances and trends in predictive manufacturing systems in big data environment. Manufacturing Letters 1.1 (2013), p. 38÷41.
• 9. Choudhary A.K., Harding J.A., Tiwari M.K.: Data mining in manufacturing: a review based on the kind of knowledge. Journal of Intelligent Manufacturing, October 2009, Volume 20, Issue 5, p. 501÷521.
• 10. Anvari A., Ismail Y., Hojjati S.M.H.: A Study on Total Quality Management and Lean Manufacturing: Through Lean Thinking Approach, 2011.
• 11. Alter S.: Information Systems. Pearson, Upper Saddle River 2002.
• 12. Oracle Database documentation Library. 12c Release 1 (12.1). http://docs.oracle.com/database/121/index.htm. 2014.
• 13. Bleeker A.: Prozessoptimierung in der Produktion heute. Productivity Management, März 2012, p. 24÷26.
• 14. Charantimath P. M.: Total Quality Management. Pearson, 2011.
• 15. ANSI/ISA-95.00.01-2010. Enterprise-Control System Integration – Part 1: Models and Terminology. Approved 13 May.
• 16. ANSI/ISA-95.00.02-2010. Enterprise-Control System Integration – Part 2: Object Model Attributes. Approved 13 May 2010.
• 17. Gerberich T.: Lean oder MES in der Automobilzuliefererindustrie. Gabler, Chemnitz 2010.
• 18. Shang Gao S.P.L.: Lean Construction Management – The Toyota Way. Springer, Singapore 2014.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).