隨著商業(yè)軟件（例如ERP）上云的成功案例不斷增加，越來越多的供應(yīng)商和應(yīng)用企業(yè)正在把目光投向了制造業(yè)行業(yè)應(yīng)用軟件（例如MES/MOM）。目前，雖然制造軟件的云端應(yīng)用率正在加速上升，但總體應(yīng)用水平并不高。在最近的一項(xiàng)調(diào)查中，有29％的制造商表示將會(huì)在未來兩年中，將企業(yè)的MES應(yīng)用遷移到云端。到2026年，云MES市場估計(jì)將達(dá)到23.4億美元。

初期投資、運(yùn)營支出、靈活性和數(shù)據(jù)所有權(quán)等諸多因素左右著企業(yè)對MES上云方式的選擇。而對比本地升級(jí)和SaaS兩種方法，前期投入有限的中小企業(yè)更喜歡低成本且易于部署的SaaS模式。全球化或信息化程度較高的大型企業(yè)傾向?qū)F(xiàn)有的本地MES軟件向本地云基礎(chǔ)架構(gòu)遷移。

非關(guān)鍵、非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)，以及生產(chǎn)車中應(yīng)用的軟件將成為上云的主力。由于車間邏輯控制運(yùn)營（Shopfloor-level control logic operations）對于高可靠性、低延遲通信的要求很高，這部分業(yè)務(wù)在上云過程中會(huì)受到一定的技術(shù)制約。

報(bào)道|機(jī)器之能

物聯(lián)網(wǎng)分析公司(IoT Analytics)最近的一項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，29%的制造商表示MES軟件將在未來兩年內(nèi)轉(zhuǎn)向云計(jì)算。預(yù)計(jì)到2026年，云MES市場將達(dá)到23.4億美元。

MES（Manufacturing Execution Systems）即制造執(zhí)行系統(tǒng)，是制造企業(yè)在生產(chǎn)流程中對人、機(jī)、料、法、環(huán)進(jìn)行現(xiàn)場管理的重要工具。對于制造企業(yè)的生產(chǎn)管理來說，穩(wěn)定可靠的流程非常重要，將MES向云端遷移，無疑會(huì)很大程度上改變企業(yè)傳統(tǒng)的制造流程，這些改變很可能會(huì)給流程的穩(wěn)定性帶來挑戰(zhàn)，那么在這樣的背景下，制造企業(yè)為何會(huì)將MES上云提上議事日程呢？

一、云技術(shù)的優(yōu)勢

「數(shù)據(jù)表明，高靈活性、低成本、快速部署和遠(yuǎn)程訪問等云應(yīng)用的技術(shù)優(yōu)勢大幅提升了制造業(yè)行業(yè)軟件的應(yīng)用性能與效率，越來越多的制造軟件正在向云端應(yīng)用靠攏?！笽oT Analytics分析師Sharmila Annaswamy表示。

2020年初，視頻會(huì)議工具Zoom在新冠疫情間風(fēng)靡一時(shí)，許多企業(yè)都可以基于云原生的架構(gòu)無時(shí)無刻遠(yuǎn)程在線視頻和擴(kuò)展用戶。微軟365已經(jīng)成為基于云計(jì)算的企業(yè)生產(chǎn)力軟件標(biāo)準(zhǔn)。

據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇估計(jì)，到2025年，全球每天將產(chǎn)生463艾字節(jié)(1艾字節(jié)=1,000,000 TB)的消費(fèi)者數(shù)據(jù)。預(yù)計(jì)工廠將在此基礎(chǔ)上增加22 zettabyte(1 zettabyte=1000 exabyte)的數(shù)據(jù)。

對于制造企業(yè)的MES應(yīng)用來說，最難的地方在于如何用更好的方式利用數(shù)據(jù)，并讓其創(chuàng)造價(jià)值。目前，企業(yè)中的很多數(shù)據(jù)（根據(jù)Splunk的數(shù)據(jù)，約55%）是「暗」數(shù)據(jù)。也就是說，它們沒有被用于任何分析，因?yàn)楝F(xiàn)有的工具并不是為了處理所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量和種類而設(shè)計(jì)的。

不過，越來越多的公司通過云技術(shù)讓「暗」數(shù)據(jù)重見光明。與現(xiàn)有技術(shù)相比，事實(shí)證明云技術(shù)更高效、更優(yōu)越，因?yàn)樗峁┝艘粋€(gè)可擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施，可以從任何地方和任何設(shè)備上安全地收集和訪問數(shù)據(jù)。

制造軟件正在效仿其他商業(yè)軟件工具，走上通往「云端」的道路。上云不費(fèi)功夫，前期投資小，運(yùn)營成本低且具備快速部署和遠(yuǎn)程訪問的優(yōu)勢，這些優(yōu)勢對工廠的制造軟件非常有益。

二、制造業(yè)上云調(diào)查：29%制造商計(jì)劃兩年內(nèi)MES上云

IoT Analytics在2020年第四季度對49家制造商進(jìn)行的調(diào)查顯示，制造軟件上云的趨勢正在加速和擴(kuò)大。

雖然目前近50%的PLM和ERP系統(tǒng)，以及大約三分之一的MES、MOM和CMMS解決方案已經(jīng)部分部署在私有或公共云環(huán)境中，但許多公司正計(jì)劃在未來兩年內(nèi)將更多的此類工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到云上。

另據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，29%的制造商表示MES軟件將在未來兩年內(nèi)轉(zhuǎn)向云計(jì)算。

制造業(yè)上云是沿著ISA 95自動(dòng)化金字塔自上而下的方式進(jìn)行的。ERP和PLM系統(tǒng)最早遷移，現(xiàn)在MES/MOM也逐漸多起來。

從上圖可以看出，制造業(yè)向云端遷移的過程遵循「ISA 95自動(dòng)化金字塔」的自上而下的法則。ERP和PLM系統(tǒng)最先上云（例如，Oracle的Netsuite ERP和Cloud PLM）。今天，MES、MOM和CMMS也將緊隨其后，不斷向云端遷移（例如，Plex Systems，F(xiàn)iix）。

IoT Analytics公司的研究結(jié)果認(rèn)為，這些軟件套件將以兩種不同的方式遷移至云端：

本地升級(jí)：將現(xiàn)有軟件從本地「升級(jí)」，并在本地私有云或公共云基礎(chǔ)架構(gòu)上對應(yīng)用進(jìn)行托管；

SaaS：利用軟件供應(yīng)商提供的通用「云原生」軟件。這意味著它是多租戶的，并構(gòu)建在由軟件供應(yīng)商管理的云上。

三、上云：兩條遷移路徑的選擇

從上面的數(shù)據(jù)集中可以看出，云端MES應(yīng)用正在成為趨勢。IoT Analytics的最新報(bào)告預(yù)測，未來MES在云端的滲透率將持續(xù)增加，預(yù)計(jì)到2026年，云端MES的市場規(guī)模將達(dá)到23.4億美元。

基于云技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和可擴(kuò)展性為制造企業(yè)提供了更強(qiáng)的競爭力，這也使得越來越多的終端用戶開始采用云端MES。此外，全球新冠疫情的肆虐也加速了發(fā)達(dá)國家制造業(yè)對數(shù)字化工作的關(guān)注和投入，這也勢必增加MES向云端遷移的進(jìn)程。

初期投資、運(yùn)營支出、靈活性和數(shù)據(jù)所有權(quán)等諸多因素左右著企業(yè)對MES上云方式的選擇。而對比本地升級(jí)和SaaS兩種方法，IoT Analytics認(rèn)為，SaaS初始設(shè)置簡單，以及基于云軟件基礎(chǔ)架構(gòu)的集成模式等優(yōu)勢，將使SaaS架構(gòu)的增長比本地升級(jí)更快。

由于SaaS模式對IT基礎(chǔ)架構(gòu)要求非常低，前期投入有限的中小企業(yè)更喜歡低成本且易于部署的SaaS模式。全球化或信息化程度較高的大型企業(yè)傾向于將現(xiàn)有的本地MES軟件向本地云基礎(chǔ)架構(gòu)遷移。

基于私有云的MES雖然比公有云投資更高，部署和管理難度也更大，但由于其可以為用戶提供完全自主可控的基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)和操作，因此主流MES云應(yīng)用也將更趨向于本地私有云模式。

四、云端關(guān)鍵制造軟件趨勢

云應(yīng)用還加速了未來工廠運(yùn)營技術(shù)的發(fā)展。IoT Analytics分析中確定的三個(gè)主要趨勢包括：

1.軟件工具的融合

制造企業(yè)關(guān)鍵軟件工具在應(yīng)用過程中會(huì)有大量的功能重疊，在云端托管模式下，MES與ERP系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)生了大量對接，這種情況也被明顯放大。例如，物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的應(yīng)用初衷是優(yōu)化制造流程中的各種連接，并處理其中所產(chǎn)生的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，而以MES為代表的很多傳統(tǒng)工具也正在開發(fā)類似功能處理企業(yè)的各種數(shù)據(jù)流。

云端應(yīng)用系統(tǒng)可以針對軟件功能重疊進(jìn)行了選擇和融合，處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的能力只是MES平臺(tái)功能和物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)功能在制造業(yè)背景下融合的眾多功能之一。隨著這些軟件工具不斷增加重疊，最終用戶在執(zhí)行制造軟件任務(wù)時(shí)將有更多選擇。

2.人工智能工具的集成

隨著云端技術(shù)力量的不斷進(jìn)步，云計(jì)算在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用早已不局限于簡單的OEE和SPC計(jì)算，越來越多復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI工具正被引入到制造軟件中。無論是擁有成熟IT架構(gòu)的MES用戶還是初創(chuàng)企業(yè)，都已經(jīng)開始基于AI創(chuàng)建個(gè)性化的制造軟件模塊。

德國MPDV公司的HYDRA MES中就已經(jīng)包含了基于人工智能的可預(yù)測質(zhì)量解決方案。而總部位于美國的初創(chuàng)公司Falkonry正在圍繞人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)開展整個(gè)制造軟件業(yè)務(wù)，提供「預(yù)測性生產(chǎn)操作」等解決方案。

3.建設(shè)數(shù)字孿生模型

基于快速部署、高靈活性以及海量存儲(chǔ)等眾多優(yōu)勢，云技術(shù)可以幫助工廠更好地實(shí)現(xiàn)基于模型的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，利用MES、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等制造軟件工具對制造流程進(jìn)行模擬和分析，構(gòu)建數(shù)字孿生模型，并以此優(yōu)化業(yè)務(wù)。

MES供應(yīng)商Plex為用戶提供了一款分析工具「what-if」，這款工具可以模擬制造流程，并基于其數(shù)字孿生模型分析、優(yōu)化產(chǎn)線，制定最優(yōu)的排產(chǎn)、停機(jī)維護(hù)等計(jì)劃。GE的Predix APM模塊則是可以提供基于數(shù)字孿生的資產(chǎn)性能管理。

五、未來展望

「一直以來，我們的成員很少提及云，他們的普遍態(tài)度是『永遠(yuǎn)不會(huì)發(fā)生』」。美國Manufacturing Enterprise Solutions Association協(xié)會(huì)的一位前高管曾說。

「然而，就在大概2017年，突然之間，云技術(shù)遍地開花，每個(gè)人都開始嘗試以不同的身份悄悄地上云。從技術(shù)的角度來說，不管是安全性還是可靠性，云技術(shù)的性能都比本地應(yīng)用好得多?！?/p>

本著「不做就不錯(cuò)」的原則，很多行業(yè)的最終用戶以安全、隱私、可靠性，以及延遲等方面的考慮為理由，依舊表示絕不會(huì)將其制造軟件大規(guī)模地向云端遷移。但是在未來幾年中，制造企業(yè)將逐步認(rèn)識(shí)到，MES上云的收益勢必超過企業(yè)負(fù)擔(dān)的成本和風(fēng)險(xiǎn)，而信息化轉(zhuǎn)型升級(jí)模式也將逐漸成為市場的主流趨勢。

IoT Analytics的數(shù)據(jù)表明，非關(guān)鍵、非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)，以及生產(chǎn)車中應(yīng)用的軟件將成為上云的主力。而由于車間邏輯控制運(yùn)營（Shopfloor-level control logic operations）對于高可靠性、低延遲通信的要求很高，這部分業(yè)務(wù)在上云過程中會(huì)受到一定的技術(shù)制約。但5G和無線通信技術(shù)的快速發(fā)展，應(yīng)該能夠很快解決這些問題，并為更多制造工作打開全新的技術(shù)大門，最終在未來十年內(nèi)遷移上云。

結(jié)合人工智能和數(shù)字孿生等相對較新的技術(shù)，云將成為改善制造運(yùn)營必不可少的工具。

工業(yè)革命隨著工業(yè)機(jī)器人逐漸成熟

工業(yè)革命隨著工業(yè)機(jī)器人逐漸成熟，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)自動(dòng)化。也讓社會(huì)走進(jìn)了管理的新時(shí)代。我們平時(shí)生活中的，像電子商務(wù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、智能家居、智能手機(jī)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能電視、智能汽車、智能手表等等新興技術(shù)，促進(jìn)著我們生活的方方面面。工業(yè)智能應(yīng)用，更是把未來中國經(jīng)濟(jì)中的智能革命帶入一個(gè)新的時(shí)代。工業(yè)智能，現(xiàn)在存在的主要的主題就是超級(jí)計(jì)算、工業(yè)機(jī)器人和物聯(lián)網(wǎng)。先來看一看超級(jí)計(jì)算。

先來看看超級(jí)計(jì)算機(jī)的簡介：超級(jí)計(jì)算機(jī)是計(jì)算機(jī)的超級(jí)化，已經(jīng)不能按字面意思理解，應(yīng)該是指功耗最小，計(jì)算能力最強(qiáng)的計(jì)算機(jī)。目前全球最頂尖的超級(jí)計(jì)算機(jī)，世界上六家，我國三家。第一代是美國的summit,又叫歐洲的epr-2001。第二代是gigabit。第三代中最重要的是euv(exhaustiveultraviolet，輕量化堆棧)。第四代是最近才出現(xiàn)的globalizationsummit。他們的總體思路是超算應(yīng)用拓展，一直推向大規(guī)模應(yīng)用。我們生活中，比如超級(jí)網(wǎng)速、超級(jí)電視、超級(jí)手機(jī)。下面再看一看工業(yè)機(jī)器人。機(jī)器人非常成熟，主要分為簡單上手型、運(yùn)動(dòng)跟蹤型、自主導(dǎo)航型、智能診斷型、智能調(diào)試型等五大類。即工業(yè)機(jī)器人根據(jù)運(yùn)動(dòng)方式大致分為前傾、后傾、保持、輪旋轉(zhuǎn)、俯仰滾轉(zhuǎn)。主要特點(diǎn)就是:非常靈活、效率高、結(jié)構(gòu)緊湊。目前，在家用空調(diào)設(shè)備、汽車制造、醫(yī)療、環(huán)境保護(hù)等多個(gè)行業(yè)，與工業(yè)機(jī)器人配套使用的智能制造機(jī)器人開始應(yīng)用。下面我們來看看第五代物聯(lián)網(wǎng)。

物聯(lián)網(wǎng)范圍非常廣，從基礎(chǔ)連接方式到應(yīng)用行業(yè)都有涉及。他包括百科全書類，通信服務(wù)類，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)集成類。五代物聯(lián)網(wǎng)，會(huì)一直延伸到最后的大規(guī)模量子通信、窄帶量子通信、加密通信、地址協(xié)議等等。當(dāng)然更值得一提的是人工智能。人工智能由谷歌、亞馬遜這樣的公司技術(shù)轉(zhuǎn)化而來，逐步成為未來創(chuàng)新的方向。人工智能首先衍生于計(jì)算機(jī)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)。在計(jì)算機(jī)科學(xué)方面提出了幾種主要研究方向：并行計(jì)算；數(shù)據(jù)加工；多項(xiàng)式方程計(jì)算；多重矩陣變換；數(shù)據(jù)壓縮；量子比特；量子退火；高斯白噪聲等等。其中在神經(jīng)科學(xué)方面提出了六大研究領(lǐng)域：神經(jīng)元自組織、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自主學(xué)習(xí)、元胞自動(dòng)機(jī)、基因多樣性、突觸拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等等。因?yàn)殚_始人工智能不是非常的成熟，人工智能都是伴隨著機(jī)器智能逐步產(chǎn)生。人工智能并不像電腦科學(xué)家那樣先于人類，科學(xué)家最早提出機(jī)器智能，即圖靈機(jī)；電子計(jì)算機(jī)誕生，一度認(rèn)為人類最大的財(cái)富是擁有大腦并能感知周圍世界。

來源：探索機(jī)器之能，強(qiáng)仔美食屋

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