钢化玻璃因其强度高、安全性好等特点，广泛应用于建筑、汽车、家居装饰等领域。钢化玻璃加工企业采购不同类型（譬如白玻、Low-E等）、不同厚度（5mm ~ 12mm）、不同规格（譬如3m×2.6m、4m×5m等）的原片玻璃，将其切割成客户订单要求的多种不同的尺寸（譬如1.2m×0.8m、2.1m×1.5m等），经过磨边、清洗、钢化以及中空/夹胶等处理，最后包装并发送给客户。
在传统的生产车间中，切割机、磨边清洗机、钢化炉以及中空/夹胶设备通常是各自独立运作的。大多工艺步骤需要依靠人工或者机械臂辅助完成玻璃的装卸，按尺寸/客户订单将成批的玻璃叠放在玻璃架上，工艺步骤间使用叉车或地牛（手动液压托盘搬运车）进行物料（玻璃架）的衔接。可以想象这个过程需要较多人手的重体力劳动来支撑，有较多安全隐患（玻璃划伤、玻璃倾倒等）。频繁的上下架和搬运过程也会导致玻璃的破损率增加，影响产品质量。大量的玻璃架作为工艺间的缓冲区，增加了管理难度，需要人工记录和盘点以维持生产的有序进行。
智能化的车间改造方案
通过增加传送带和缓存库，将各个工艺环节衔接起来，减少对人力的依赖，提高安全性和产品质量。在这个过程中，多工站PLC分别负责玻璃的位置检测、传动控制、磨边尺寸调整、出入库和排版动作执行等。整个生产线上的玻璃、排版、订单等信息则由一个中央大脑 - MES系统进行追踪、规划与调度。相较于传统的MES系统，该系统深入参与到每一块玻璃的流转计划、位置/状态跟踪、缓存库管理和排版规划，确保生产线上上千块不同尺寸、不同订单的玻璃都能得到有效管理。一旦MES系统出现故障或通信中断，整个生产线将无法正常运行。
首先是钢化排版的规划。以单室钢化炉为例，其结构包括加热炉段和吹风冷却炉段。组成钢化排版的多块玻璃首先会在加热炉段前后摆动经历一到两分钟的加热过程，然后被送入冷却炉段进行约一分钟的吹风冷却处理。对尺寸为2.7m×5m的钢化炉来说，其加热炉段和冷却炉段都具有相同的尺寸规格。为了提高钢化炉的装载率，需要在2.7m×5m的平面空间内尽可能多地放置客户订单尺寸的玻璃，同时保持玻璃之间以及与炉壁之间的适当间距。此外，为了保证钢化的质量，尽量将尺寸相近的玻璃安排在同一炉烧制，并较大尺寸的玻璃应优先入炉。
从后续处理的角度来看，希望从钢化炉中出来的玻璃能够归属于尽可能少的客户订单/玻璃架中，这样可以减少后段库存压力或者降低钢化下架压力。而从钢化炉前的可用玻璃角度考虑，由于钢化前的库存容量有限，因此期望流入的玻璃应该具有较好的订单和尺寸一致性，以便符合钢化及后续处理的要求，同时也便于协调不同工序之间的生产平衡，减少无效库存的占用。
因此从原片玻璃切割开始，就需要考虑选择哪些规格的原片并以哪些切法切出哪些订单尺寸的玻璃以方便后续生产的协调有效。类似地规划钢化排版时要考虑到不同位置和状态的玻璃（钢化前库中、磨边线上、磨边前库中……），以确保在玻璃生产顺序和时效范围内，对应的排版能够确实被执行而不产生实际冲突。切割排版顺序的确定和钢化排版的规划，类似于ERP系统中的切割排版生成的情景，涉及到资源的优化分配，可以归类为组合优化问题，同时它们包含了多个约束条件，使得问题变得复杂且难以求解。这类问题可以从图搜索算法（如A*、Dijkstra、DFS、BFS等）、启发式算法（如遗传算法GA、模拟退火SA等）到人工智能算法（如强化学习RL等）中选择适合的算法。
在实际项目中，我们采用了类似于A*的启发式算法。当然对问题的深刻理解和恰当建模也是影响结果质量的关键。
此外，MES系统与PLC之间的通讯时效性和稳定性同样至关重要。PLC作为执行指挥机构，依据传感器检测到的玻璃状态，连续且迅速地执行玻璃传送、出入库、排版等动作。因此，MES系统需要能够及时或提前向PLC提供后续动作的执行依据，确保PLC的即时响应。为了保障产线上每块玻璃状态的一致性和有效性，MES系统与PLC之间需要定期同步数据，并能够在数据不一致时即时发出警报。为了提高系统的稳定性和响应速度，MES系统通过模块化和服务化的方式降低组件间耦合，通过事务处理和多线程保证系统状态的即时更新和快照式存储，同时避免因数据库读写或其他I/O操作导致的核心处理延迟。
上述智能车间的改造是一个跨学科的集成工程，它涵盖了机械工程、电子传感技术、自动化控制以及信息技术等多个领域。作为该MES系统的设计者和实施者，我们意识到，要想让这个“大脑”发挥出最佳效能，必须具备对整个生产工艺流程的深刻洞察力。这不仅仅涉及如何编写代码或设计算法，更需要对生产制造过程有着透彻的理解。
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