在制造業持續邁向數字化、智能化的過程中，自動化設備的數據采集早已不再是難題。然而，在實際的生產現場，許多企業依然存在大量人工或半自動化作業環節，如手工裝配、物料搬運、人工檢測、包裝作業等。

這些環節由于操作離散、標準不一、記錄滯后，往往成為數字化系統中“最難啃的一塊骨頭”：

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• 手工記錄數據不規范，紙質表單難以管理；
• 填報滯后，影響生產實時性監控；
• 數據準確性低，追溯困難、問題責任難以界定。

那么，是否可以在這些不完全自動化的場景中，也實現高質量的數據采集和管理？答案是肯定的——產線級 MES 系統，正在通過靈活的人機交互設計，助力企業打通人工作業的數據瓶頸。

一、為什么人工工序數據采集不可忽視？

雖然設備自動化程度在不斷提高，但對許多行業來說，人工操作仍是不可替代的重要組成部分，尤其在以下幾類場景中表現尤為突出：

• 汽車零部件裝配線：多個零件需人工確認、定位、壓裝；
• 3C 電子制造行業：依賴熟練工進行精密手工操作；
• 裝配式機械制造：需人工搬運、手動配套組件；
• 過程型工廠的檢驗包裝：成品需手工質檢、稱重與包裝。

在這些環節中，如果不能將人工操作過程有效納入MES系統，就會形成“數據斷層”，嚴重影響車間可視化、過程可追溯、質量控制等關鍵能力。

二、MES 系統如何采集人工作業數據？

1. 配置專屬車間操作終端

針對不同車間環境與崗位需求，MES 系統提供了嵌入式觸控終端、工業平板、PDA 手持設備等多種人機交互形式，并配備簡潔直觀的用戶界面，使操作工可快速上手、準確填報。

2. 支持多方式快速錄入

MES 系統提供多種快速錄入方式，便于操作人員在工作過程中即時、無障礙錄入關鍵生產數據：

• 掃碼錄入：掃描工單、產品條碼自動調出工序任務；
• 按鈕選擇：點擊“開始加工”“完成”“報廢”等按鈕完成報工；
• 數字輸入：手動輸入產量、耗時等數據；
• 照片/故障說明上傳：支持圖文上傳，記錄異常情況。

3. 智能提示與數據校驗機制

系統內置一系列智能提示與邏輯校驗規則，可有效降低人工誤操作的風險：

• 自動判斷是否重復報工；
• 提示未完成工序不能提前報結；
• 校驗產量范圍是否合理；
• 自動關聯工序開始與結束時間。

這不僅提升了填報效率，更確保了數據的真實性與一致性。

三、采集哪些關鍵數據？

MES系統在人工/半自動環節中，重點采集以下幾類關鍵數據：

• 生產進度數據：開始時間、結束時間、已完成數量、工序狀態
• 產品質量數據：合格品數量、不良品數量、不良代碼、不良說明
• 作業績效數據：單人作業節拍、工時利用率、作業記錄
• TPM 巡檢數據：設備日常點檢結果、異常描述、維護反饋信息

這些數據被實時采集后，系統會自動將其與工單、工序、人員、產品等進行綁定，為企業實現全流程追溯、產線可視化管理打下堅實基礎。

四、典型應用場景案例：某節氣門裝配車間

以某汽車零部件企業的節氣門裝配車間為例，該企業工藝流程中包含多個手工壓裝、檢測、擰緊等工序。此前依賴紙質記錄進行報工與質檢數據登記，數據滯后嚴重，且在發生客戶投訴時無法迅速定位責任節點。

引入產線級 MES 系統后，該企業在每個人工工位配置了觸控終端，作業員掃碼工單后系統自動調出作業任務，點擊操作按鈕即可報工，質檢數據也通過數字輸入或掃碼槍錄入。同時，在壓裝工位結合視覺識別系統實現自動抓取裝配結果，確保無漏裝、錯裝。

TPM 維保人員可使用移動終端錄入設備巡檢與點檢數據，實現巡檢可視化、維保可追溯。最終，企業構建起完整的工序數據閉環與質量追溯體系。

五、落地效果與價值體現

通過在人工/半自動環節部署 MES 系統，企業可實現：

• 數據采集實時化：報工、質檢、巡檢數據實時記錄，避免事后補錄；
• 信息透明化：管理層實時查看各崗位作業進度與異常情況；
• 責任可追溯：將數據與人員、工單、工序精準綁定，形成閉環管理；
• 質量防錯與預警：結合數據邏輯校驗與異常預警機制，減少漏報、錯報情況；
• 設備維保閉環：TPM 巡檢數據可統一納入系統，為設備維護策略提供依據。

結語：不放過每一個“數據盲區”

制造企業的數字化不應止步于設備自動化，更應關注那些“最后一公里”的人工操作。產線級 MES 系統正是幫助企業打通這些數據盲區的有力工具。

從自動化到人工，從設備到人，MES 用統一平臺采集、記錄、分析每一條數據，構建起真實、完整的生產現場數字鏡像。

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