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,。在最近的一項調(diào)查中,，有29％的制造商表示將會在未來兩年中,，將企業(yè)的MES應(yīng)用遷移到云端,。到2026年，云MES市場估計將達(dá)到23.4億美元,。

初期投資,、運營支出,、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,、非實時業(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)在上云過程中會受到一定的技術(shù)制約。

報道|機器之能

物聯(lián)網(wǎng)分析公司(IoT Analytics)最近的一項調(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)向云計算,。預(yù)計到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,、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,。」IoT Analytics分析師Sharmila Annaswamy表示,。

2020年初,，視頻會議工具Zoom在新冠疫情間風(fēng)靡一時，許多企業(yè)都可以基于云原生的架構(gòu)無時無刻遠(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,，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)的消費者數(shù)據(jù),。預(yù)計工廠將在此基礎(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,，因為現(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,，事實證明云技術(shù)更高效、更優(yōu)越,，因為它提供了一個可擴(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,。上云不費功夫，前期投資小,，運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)向云計算,。

制造業(yè)上云是沿著ISA 95自動化金字塔自上而下的方式進(jìn)行的,。ERP和PLM系統(tǒng)*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自動化金字塔」的自上而下的法則,。ERP和PLM系統(tǒng)*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：將現(xiàn)有軟件從本地「升級」，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*報告預(yù)測,，未來MES在云端的滲透率將持續(xù)增加，預(yù)計到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營技術(shù)的發(fā)展。IoT Analytics分析中確定的三個主要趨勢包括：

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平臺功能和物聯(lián)網(wǎng)平臺功能在制造業(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計算，越來越多復(fù)雜的機器學(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器學(xué)習(xí)開展整個制造軟件業(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等眾多優(yōu)勢,，云技術(shù)可以幫助工廠更好地實現(xiàn)基于模型的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，利用MES,、物聯(lián)網(wǎng)平臺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*的排產(chǎn)、停機維護(hù)等計劃。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)不會發(fā)生』」。美國Manufacturing Enterprise Solutions Association協(xié)會的一位前高管曾說,。

「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」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,，而信息化轉(zhuǎn)型升級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,、非實時業(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營必不可少的工具。

工業(yè)革命隨著工業(yè)機器人逐漸成熟

工業(yè)革命隨著工業(yè)機器人逐漸成熟，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)自動化,。也讓社會走進(jìn)了管理的新時代,。我們平時生活中的，像電子商務(wù),、云計算,、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能,、大數(shù)據(jù),、云計算、物聯(lián)網(wǎng),、智能制造,、智能家居、智能手機,、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新的時代,。工業(yè)智能，現(xiàn)在存在的主要的主題就是超級計算,、工業(yè)機器人和物聯(lián)網(wǎng),。先來看一看超級計算。

先來看看超級計算機的簡介：超級計算機是計算機的超級化,，已經(jīng)不能按字面意思理解,，應(yīng)該是指功耗*，計算能力最強的計算機,。目前全球最*的超級計算機,，世界上六家，我國三家,。*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,，比如超級網(wǎng)速、超級電視,、超級手機,。下面再看一看工業(yè)機器人。機器人非常成熟,，主要分為簡單上手型,、運動跟蹤型、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)機器人根據(jù)運動方式大致分為前傾,、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)等多個行業(yè),，與工業(yè)機器人配套使用的智能制造機器人開始應(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,，計算機系統(tǒng)集成類。五代物聯(lián)網(wǎng),，會一直延伸到*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算機科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)。在計算機科學(xué)方面提出了幾種主要研究方向：并行計算,；數(shù)據(jù)加工,；多項式方程計算；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),、元胞自動機、基因多樣性,、突觸拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等等,。因為開始人工智能不是非常的成熟，人工智能都是伴隨著機器智能逐步產(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*提出機器智能，即圖靈機,；電子計算機誕生,，一度認(rèn)為人類*的財富是擁有大腦并能感知周圍世界。

來源：探索機器之能,，強仔美食屋

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