【MES】MES多工廠模型探討

隨著國內企業對MES認知的提升，越來越多的製造企業已不滿足單個工廠實施MES，而是考慮如何規劃集團MES架構。本文就如何構建集團MES，多工廠架構，做一些經驗分享，給相關企業一些參考。

前言

    隨著國內企業對MES認知的提升，越來越多的製造企業已不滿足單個工廠實施MES，而是考慮如何規劃集團MES架構。對比國外MES產品和案例，關於集團MES架構的案例並不多，這說明中國是當之無愧的製造業大國，其製造業的複雜度，製造業的體量，已促進了中國製造業的各行業領頭羊企業率先思考如何佈局集團MES，多工廠MES。

    本文就如何構建集團MES，多工廠架構，做一些經驗分享，給相關企業一些參考。

    集團+多工廠架構，從幾個方面來討論：

• MES伺服器架構如何構建；

• MES功能如何劃分；

• 如何做到多地的資料傳輸與穩定；

• 如何進行多工廠建模。

1 多工廠業務模型

    集團多工廠模型複雜，因為各工廠、車間生產形態可能不一樣、生產線不同、管理方法不同，以下是一個多工廠業務模型：如圖1所示。

圖1 多工廠業務模型 

2 多工廠伺服器架構

    企業IT一般考慮投資效益，希望一套伺服器能支援多個工廠的應用，每個工廠之間用專線或VPN方式連線，這樣的好處是運維相對簡單，由集團的IT專業人員對伺服器、資料庫、系統做運維，能保證系統的穩定；如圖2所示。

圖2 多工廠集中式部署方案 

    如果集中一套伺服器部署，伺服器配置要求高，且要求每個節點冗餘，包括資料庫叢集、應用伺服器叢集、介面伺服器叢集；特別是應用伺服器需要2臺以上做叢集；網路必須支援冗餘，交換機雙節點、網路冗餘（例如電信或聯通雙網路），通過這樣的配置才能確保MES系統的高可用性，避免伺服器和網路異常時，導致停線。如圖3所示。

圖3 多工廠集中式部署方案

    如果每個工廠部署一套伺服器，伺服器可以精簡，部分應用集中部署在一臺伺服器上，例如報表與歷史資料庫伺服器；分散式部署，極大降低了伺服器問題導致的停線，一旦伺服器、系統或網路有問題，也僅僅是一個工廠出現異常。

    但是分散式部署產生的問題是，集團IT希望運維能簡易，資料能集中，否則某些區域的工廠不具備MES運維能力，缺乏運維人員，當MES系統出現問題時，不能及時解決；另外分散式部署，MES系統也難統一版本，各個工廠自主一套MES系統，重複開發與部署，程式碼和管理混亂；系統運維不標準，簡單的資料庫監控與備份也難每日確保執行；除了硬體投資翻了幾倍外，資料庫與MES授權費也是翻倍，無論是Oracle/Sqlserver資料庫，還是MES授權，如果是多工廠分佈部署，必定會產生伺服器授權費，這樣極大增加了企業實施MES的費用。

    多工廠的資料互動複雜，需要增加介面開發來彙總集團需要的資料，例如集團的排產和計劃監控、各工廠人員、裝置的效益分析、各工廠的生產效率、產能統計，還有研發中心的工藝檔案釋出，都需要頻繁的介面來彙集和分發資料；如圖4所示。

圖4 多工廠伺服器架構 

    那麼MES能否像DMS銷售系統、WMS倉儲系統、甚至ERP那樣，做到集中部署呢？或稱為雲MES呢？我們知道MES屬於車間層，和車間控制層、裝置層緊密結合，如果MES伺服器放在異地，遠隔成百上千公里，即使有企業專線，是否能和車間控制器、車間裝置高速整合呢？一些多工廠企業，工廠之間已經架構了專線，把全國各個工廠連線在一個大的“區域網”內，只要通過防火牆或企業路由器，開放幾個MES伺服器IP和埠，即可簡單接入MES，例如在新疆工廠，客戶端電腦輸入一個IP 172.168.x.x地址，就能連線到遠在北京的MES伺服器，那麼在確保網路速度和穩定性都很可靠時，異地車間裝置通過專線去集團MES伺服器，會有什麼問題呢？

    不少集團IT在規劃MES時，提出了剛才的問題，而且看似找不到這樣做的弊端，但這樣的思路方式，是沒有站在MES所處的企業資訊層級來思考的，因為MES是緊密和車間層結合的，雖然MES有部分功能是車間排產、車間物料配送、車間工藝指導，但更多的是車間裝置整合，車間資料採集等，需要與裝置大量進行資料互動。例如輪胎廠，僅僅在檢驗工序，一條輪胎需要經過均勻機檢測、動平衡檢測、X光機檢測、外觀檢測，每條輪胎從檢測裝置獲取的資料達到10條以上，一個輪胎工廠2條生產線，每小時產量3000條，等於每小時有3萬筆資料，從裝置傳輸到MES伺服器；也就是說一個有規模的輪胎質檢車間，每日2班可產生48萬筆資料，每年產生超過1億多筆資料，這麼頻繁的資料互動，不是ERP、WMS系統能比擬的，因為ERP等系統的資料，大部分是人工操作產生，並非如MES來自裝置高頻率產生的資料；當然有些工廠會使用生產實時資料庫，例如Rockwell FT History、Wonderware Historian、GE Fanuc iHistorian，但如果要對資料進行快速分析計算，例如輪胎引數採集後，要立即根據檢測資料進行輪胎等級判斷，立即傳輸給輪胎分揀系統，那還是需要Oracle/Sqlserver這種關係型資料庫進行計算；那麼在高頻率的MES與裝置資料互動時，VPN專線的集中伺服器部署是否就滿足了呢？其實剛才的資料統計，已經說明了答案，我們都知道伺服器有I/O瓶頸，記憶體瓶頸，CPU瓶頸，磁碟讀寫瓶頸，如果一個輪胎集團企業，把全國4個工廠集中在一個MES部署，那每小時會產生12萬筆資料寫入或讀取；而那我們製造業有多少成本構建一個小型的12306機房，或一個入口網站的機房呢？而且MES平臺是否要發展類似SAP的Hana記憶體資料庫技術來解決高速訪問的問題呢？所以當一個製造業集團的工廠越來越多時，集中式伺服器部署，勢必會遇到效能瓶頸而無法突破。

    另外集中式部署，也增加了工廠停線的風險，大家都知道MES是支援智慧製造、工業4.0的基礎系統，一旦MES系統出問題，生產線就會停線，而多工廠集中部署，勢必會導致所有工廠停線；另外MES功能和工廠的裝置型別，生產線佈局，管理模式緊密相關，例如一個生產風電的集團，有機艙工廠、電機工廠、葉片工廠、輪轂工廠、電櫃工廠、裝配工廠，我們如何在一套集團MES伺服器內，部署6套不同形態的MES系統呢？是否要在一套MES內，通過引數配置實現6個製造形態，那麼MES功能會變得非常複雜。雖然ERP能通過配置實現多個行業的功能，但畢竟ERP標準化程度比MES高很多。

3 多工廠功能架構

    那麼怎麼解決一些集團製造業提出的MES集團化管理需求呢，例如有些企業的計劃由總廠制定，物流配送由集團統一管理，產品研發資料由一個研發中心釋出，MES基礎資料由總廠維護，生產績效由總廠管理，如果有這些需求，如果是分散式MES部署，那麼資料介面會非常複雜，也無法支援集團的統一管理。HanThink 推出的SmartWork套件，良好的解決了這個問題，SmartWork把MES功能劃分為PEC（Production Execute Center）車間執行層和PMC(Production Management Center) 車間管理層2個模組，PMC實現集團化部署，PEC實現分散式部署，與車間裝置直接對接，例如以一個汽車製造集團為例，MES的PEC和PMC功能劃分如下：如圖5所示。

圖5 MES PMC管理系統

    PMC車間管理層把與車間關係不大、且通用性比較高的模組進行了集中，例如排產、基礎資料管理、ERP介面、工藝檔案等。PEC車間執行層，則集中在裝置介面、車間ANDON，車間監控、車間列印這些模組，也就是脫離PMC層，在車間PEC層也能獨立執行，在PEC層會駐留一定資料量的已排產的計劃、已維護的基礎資料，當然PEC層執行完畢的資料採集、生產產量、質量資料，也會定時傳輸到PMC層，作為報表統計依據；另外在PEC層不會一直駐留已生產資料，凡是過期資料，而且已經傳輸給PMC產生報表，那麼在PEC層的生產資料會清理，這樣讓負責車間執行層的PEC始終處於資料不增長的狀態，一直處於高頻率執行車間的各種操作；而報表統計，歷史資料查詢，需要大資料、高消耗運算的，均在PMC層，包括歷史資料庫的遷移。這裡特別要提到，如果要實現PMC集中化管理，企業的ERP、PDM等與MES介面系統，也需要實現集團化管理，例如ERP就不能每個工廠各一套系統，而必須也用集中式部署，否則會造成一套MES PMC要開發多個不同ERP的介面。

4  多工廠介面架構

    PEC層提供多種與車間裝置介面方式，特別針對常用的裝置，已有外掛配置，可直接配置完成連線，例如阿特拉斯\馬頭的擰緊裝置、Fanuc\西門子資料機床、梅特勒\賽多利斯的電子稱，這樣可以讓多工廠的PEC能儘量功能統一，維護簡單，以下是PEC常用介面：如圖6所示。

圖6 自動化介面服務 

    在PEC和PMC之間的資料傳輸，採用MQ訊息機制傳輸，確保資料傳輸的穩定與高效，一個集團PMC可支援與多個工廠的PEC介面通訊，即使是某個工廠的生產模式非常特殊，那麼它的PEC系統，能獨立執行，基礎資料、計劃等可以用匯入方式，例如企業在國外投資一個組裝工廠，生產計劃不穩定，完全人工制定，產量也不大，那麼就只需要部署一個簡易的PEC車間系統，不需要和集團PMC系統介面。

    以下是集團PMC和車間PEC的介面模型：如圖7所示。

圖7 集團PMC和車間PEC的介面模型 

    PMC，PEC多工廠架構完成後的方案如下：如圖8所示。

圖8 PMC，PEC多工廠架構完成方案 

    這裡特別要強調從裝置到上位資料傳遞的變化，即要按資料頻率，分散在裝置層、車間控制層、MES層、ERP層，而且越往裝置層，資料傳輸頻率越高，資料快取越小；例如裝置停線資料，如果是裝置瞬間中斷的毫秒級資料，在裝置層只會有短暫的脈衝訊號儲存，而到了秒級的停線訊號，則會發給車間PLC層，在PLC裡做一定快取，顯示在車間HMI顯示螢幕，提醒車間注意，而如果是分鐘級別的停線訊號，則要發給MES，在MES儲存，維護停線原因，並做分析班次、車間的停線分析報表，而ERP需要的停線資料，則需要到月資料，年資料；這樣的資料設計分佈，會把高頻率的資訊互動交給底層處理，而減少上位系統的處理壓力。這個設計模型，也貫穿在SmartWork的多工廠模型中，從而提高了MES平臺的穩定性。如圖9所示。

圖9 層次設計模型

5 多工廠物件建模

    關於在構建PEC車間執行層時，如何能滿足一個集團多個不同製造形態，必須要在MES平臺依據ISA95要求的4類9大模型來進行生產建模，這樣才能靈活配置生產過程，而不是為一個生產形態而開發一套系統，那樣就無法做到一個集團下MES系統的高度整合。HanThink SmartWork即是按ISA95來構建工廠物件，用物件配置，以及提供物件API方法，快速構建工廠生產流程：如圖10所示。

圖10 HanThink SmartWork

6 總結

    集團製造業選擇集中式部署還是分散式部署，取決於MES要實現什麼樣的目標，以及規劃的MES方向。如果MES重點在車間控制，與裝置高度整合，那麼毫無疑問是用分散式部署，集團報表管理模式；如果MES重點在生產管理，統一生產協調，而把裝置採集、控制已分佈到各個裝置供應商完成了；而且多工廠的生產模式比較統一，那麼MES可以集中部署，方便維護與管理。

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

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產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

長按上方二維碼關注微信公眾號： AI-CPS，更多資訊回覆：

新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”；新模式：“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。

官方網站：AI-CPS.NET

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