[發明專利]用于生產線上彈性處理數據的系統與方法

無效

• 申請號: 200710007527.7
• 申請日: 2007-02-01
• 公開（公告）號: CN101236420A
• 公開（公告）日: 2008-08-06
• 發明（設計）人: 林鴻儒
• 申請（專利權）人: 翔威國際股份有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418;G05B19/048;G06Q10/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司
• 代理人: 逯長明

技術領域

本發明是關于一種用于生產線上彈性處理數據的系統與方法，尤指中央式管理各個數據處理模塊，而用于生產線上彈性處理數據的系統與方法。

背景技術

工廠制造執行系統(Manufacturing?Execution?System，MES)，也常稱為″廠區信息整合系統(Shop?Floor?Integrated?System，SFIS)″或″廠區監控系統(Shop?Floor?Control?System，SFCS)″等。

MES主要是收集加工現場各種信息，同時進行實時性的線上制程追蹤控管，以提供管理者正確實時信息，并進行數據整理與分析，協助管理者進行正確的管理決策。正因為如此，MES能協助制造業廠商在面對國際競爭激烈時能有效提升生產效率，而在決策與生產銜接流程順暢下，客戶除了在接單時具備競爭力，在產品良率上亦有顯著提升。

MES首重公司內部系統整合，除了在生產現場有完備的系統規劃外，向上可以整合資源決策信息系統(Executive?Information?System；EIS)、ERP、SCM等系統，向下在制造現場的部份則可以緊密配合，串接中央監控、單元控制(Cell?Control)、生產自動化(Automation)等系統，讓公司內部擁有一套完備的生產管理機制。

制造業者為了避免各項系統如ERP、SCM等因為獨立運作的附加價值較低，透過MES系統整合后能夠使原本獨立的系統達到充分連結的效果。業者在搭載MES系統后，公司內部員工僅需透過丨臺計算機，并能在Wed-BaseD的架構下，依照自己的權限查詢并搜集到所需數據，面對客戶詢問訂單生產狀況時，也能于第一時間答復。

從現場管理來看，它整合了工廠現場各單位(如物料、生管、制造、品管、倉管等)的各項數據，使各單位得以迅速得到作業所需的信息，以提升生產效率、產品質量與客戶滿意度。除了上述資料收集外，在生產線上常見的燒機測試站所提供的測試數據也是經常需要中央處理服務器的處理與指揮。

燒機測試主要是為保證生產產品(如個人計算機(PC)、筆記型計算機(NB)、手機等產品)的質量，而在順利完成組裝后、出廠前的2～48小時作功能測試。為了提高效率，現在都采取自動監控燒機的方式，讓系統能自動對待測的PC執行測試程序，一步步檢查各外圍狀態，遇上瑕庇品便會將測試結果存至該測試產品的某一裝置(如磁盤驅動器)或內存中。因此，系統會另有一個常駐擷取外掛程序，擷取其測試數據并透過RS232或USB接口送至中心系統作掌控，但這部份完善性仍嫌不足。

一般的擷取程序通常只能在每次設定測試時間后，才一次將各臺出錯狀況作清單回報。只是，這種做法對高度需要時即監控的環境中，對實時掌控程度還有些不足。另一種做法，則采非外掛的測試程序，即本身就加上一段實時控管功用，可實時回報管控中心每臺PC情形。而這些受測的信息均是透過RS232或USB接口作傳送，若是傳輸帶式的燒機室，會加以紅外線信號方式將信息以序號連結至MES數據庫；使用臺車式的燒機室，則會直接以序號連結至MES數據庫。

然而，除了燒機測試機臺以外，還有許多種機臺存在于生產線上(例如條形碼機、揀料機等等)，并且這些用于生產線上的機器常會有數據收集、處理的需求。由于產線上的設備種類繁多，不同機器需要處理的數據格式以及商業邏輯差異性大，造成資料收集以及處理上的困難度高。

若如以上所述，針對不同的機器撰寫獨立的處理程序，且每一個程序負責處理特定機器的資料。在此種狀況底下，N種設備就需撰寫N個數據處理程序，不僅造成系統開發時的復雜度增加，也間接提升后續系統維護的成本。

舉例來說，為了要更換每個機臺與中央處理裝置之間的通信協議，若有上萬臺機臺時，就必須逐一修改每個機臺中所執行的數據處理程序。又或者是，若在系統運作過程中，需要動態安裝新的機臺進入到系統時，必須先暫停整個系統服務，以便重新編譯整個系統，造成極大的困擾。

發明內容

本發明的主要目的在提供一種用于生產線上彈性處理數據的系統與方法，其仍依據不同的數據格式與商業邏輯來逐一完成專屬于特定設備的數據處理模塊(可在中央服務器或設備中被執行)，但是在每個設備與中央服務器之間屬于相同的部分，則共享需求處理模塊(對復數個外部設備來說，是進入服務器的唯一進入點)、服務處理模塊與通用的通信管理模塊，而盡量降低系統開發的復雜度與維護成本。