物联网/大数据技术背景下的MES再思考

　　物联网、大数据、人工智能、云计算等新技术都在日新月异的发展，精益生产、大规模定制、网络化协同制造等生产模式的落地也需要深入琢磨，目前看来一切都是围绕着智能制造这个大旗来阐述和演化的。MES作为车间生产指挥和执行控制的系统，也已经有了一段时间历史了，不应该仅仅是车间现有业务的计算机化，如何拥抱新技术、新模式，对标企业的业务需求，对MES进行再思考就是很有必要的。

　　下面结合自己的一些经验思考，对其中一些新技术背景下的MES进行再思考。一点浅见、仅供参考。

　　(1)物联网技术与MES融合的再思考

　　物联网肯定不是目前比较多的设备联网，设备只是一种而已，应该凡是制造生产的要素资源都是物，都应该联网，都应该在MES中进行体现。物联网也不仅仅是实物联网了，实物的状态信息反馈更新快了，应该说如果到此为止信息的通道搭建起来了，但那还只是一种纯粹技术层次的应用而已，还不能说是跟业务完全融合了。

　　我认为应该从CPS的角度来思考这个问题，涉及到很多层次：设备级CPS、单元级CPS、产线级CPS等。应该将物联网看做是车间的一种基础设施，数据自上而下和自下而上都打通了，应该深入琢磨基于信息自上而下和自下而上的已经打通的通道，着重发力数据的分析处理，也才能跟业务进行深度融合，也才算是真正发挥了物联网技术的优势。

　　比如，单点设备级方面，刀具加工次数或使用寿命、机床故障状态获取后的生产计划自动调整、机床开工/完工状态信息的自动获取而推进更新制造执行进度、库存货位状态的自动获取等。

　　比如，单元级方面，在单元内各种实物状态自动反馈的基础上，通过自动动作序列指令的实时调度，实现自动的下发执行等。

　　比如，产线级方面，基于物联提供的快速反馈渠道，对生产计划进行各种潜在的评估，包括订单插入、追加、分批优化等。

　　(2)大数据技术与MES融合的再思考

　　没有业务价值目标驱动的大数据分析肯定背离了真正的大数据技术应用初衷。应该说，大数据的本意是好的，但在制造企业如何运用，似乎有两个极端，要么说好，要么说不好，但具有显著效果的案例却还是不多的。

　　通过模糊的手段，出乎意料之外的发现一些数据关联规律，似乎是很多人认为的一种大数据分析，能发掘出来当然是好的。但这种应用有漫无目的之嫌，也不容易让企业见到效果从而为后续的进一步发展衍生出了障碍。

　　大数据应该有很明确的业务目标追求，应该从明确的单点业务开始，逐步上升到系统模糊的分阶段思路进行开展，也有利于跟业务结合，并贯彻到MES中。

　　我认为，凡是比较依赖工人经验、技能的业务环节，都可以通过数据统计分析并佐以试验辅助来做这个事。可能先不追求这个最优解，但通过试凑的方式先做成并且好用，就可以很大程度上解决问题了。在还没有想好大数据如何更好运用的情况下，可以先让大数据技术先飞一会，让他再发展一下。

　　比如，刀具/模具寿命(加工数量或次数)，跟材料、工艺步骤、工艺参数都有关系，可以针对具体产品进行分析，哪怕经过简单的统计，并制定规范执行，也是很有意义的，降低对工人闻声辨别刀具磨损情况的只可意会不可言传经验的依赖能力。

　　比如，热处理稳定性工艺参数，涉及到工件形状、厚度、体积等多方面的综合考虑，那就摸索出几套规范的组合方式，做成案例式手册，固化不同案例的工艺参数，应该就可以解决很多问题了，也许通过简单的数据统计分析和试验就可以得出好用的工艺参数的。

　　先写这么多吧，其他的后续再写类似“支持精益生产的MES应该是什么样?”、“支持大规模定制的MES应该是什么样?”等。

　　一点浅见、仅供参考。

　　附记：笔者是来自北京理工大学数字化制造研究所的王爱民，从事MES、APS的研究、开发与实施工作。欢迎交流指教。(微信号TimePatient，公众号“智能制造随笔”)