MES之我见 — 对基础概念数据和过程的理解

闲暇聊到对于MES的一些基础理解，觉得有必要把自己理解的内容写出来。这里只就MES的各种官方定义加以简述，更重要是从数据和过程两个角度谈个人理解的MES及其外延。

对于MES的定义

在各种工业软件的细分市场里MES算是乱象横生最厉害的一个，这点从下列三方面可以看出：

1.      MES软件数量甚巨，怎么着也得超过1000家企业号称是MES的原厂，这里既有从上游做其它工业软件拓展而做MES的，也有由做控制器硬件拓展来做MES的，还有就是单纯做MES的软件的，甚至是从一个具体工厂MES实施项目开始开发出一个MES软件的。

2.      MES涉及的行业差距巨大，几乎有制造业的地方就有MES的机会。制造工业本身即是多种多样的，其结果也就是很多MES原厂也就只能是做针对某个行业的产品。

3.      各个权威机构对于MES的定义都有差异。

既然是写对于MES的定义，只就认可的对于MES的定义在这里列出了。比较认可的是MESA制造业执行系统协会的定义。

MES能通过信息传递，对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。当工厂里有实时事件发生时，MES能对此及时做出反应、报告，并利用当前的准确数据对他们进行指导和处理。这种对状态变化的迅速响应使得MES能够减少内部没有附加值的活动，有效地指导工厂的生产运作过程，从而使其既能提高工厂及时交货能力、改善物料的流通性能，又能提高生产回报率。MES还通过双向的直接通讯在企业内部和整个产品供应链中提供有关产品行为的关键任务信息。 

MESA对MES的定义强调了以下三点：      

1. MES是对整个车间制造过程的优化，而不是单一解决某个生产瓶颈。    

2. MES必须提供实时收集生产过程数据的功能，并做出相应的分析和处理。       

3. MES需要与计划层和控制层进行信息交互，通过企业的连续信息流来实现企业信息集成。

这是MESA官方的定义，其它还有诸如AMR美国先进制造业协会，ISA美国标准化组织，NIS美国国家标准研究院，工信部等都对MES提出过自己的定义。有兴趣自己去查，总的来说大方向一致，不过看似细微的差距，其实细想也不小。下面的内容就从提到的数据和过程两个方面谈谈理解的MES。

从数据角度去解读MES

在MES数据这个问题上，个人习惯将相关数据分为MachineData，Process Data，Resource Data三类。

1.      Machine Data：机器数据，狭义的说就是设备PLC所提供的各类数据。它们可以看做是MES部署过程中所需要覆盖的最小核心集，也是整个MES项目实施的在最初阶段就要考虑收集的数据。

2.      Process Data：流程数据，可以理解成融入和产品生产后所产生的数据。举个例子，PLC里所提供的压机的压力数据算是机器数据，压机每分钟生产产出率就是流程数据。这也是整个MES最有内涵的部分。相同的机器数据，但是应为应用行业和场合的不同，得到的流程数据差异则很大了，因而也说明流程数据体现行业MES的内涵。

3.      Resource Data：除了机器数据和流程数据之外的与MES相关的数据，统统把它归入到资源数据类里。这里的资源数据包含诸如车间的机器数量、分类，原材料的数量，相关人员数量，产品的图纸、工艺路线等都算是。可以简单认为是为生产提供资源的数据，这些数据也常常是需要人员手工维护，或者需要从其它的上游系统获取。

从过程的角度去解读MES

基于对这三类数据的区分，就来具体看一下它们分别对应哪些过程，而这些过程又有哪些内涵和外延。这里先直接给出个人的理解，主要有四类过程，分别是设备监控，危机处理，生产规划，生产优化。

1.      设备监控：这个过程是MES实施的起步阶段，其最直接的体现就是在数据采集DataAcquisition模块上。接入设备是起点，在这个起点上，基于监控需求，一些外延模块包含有Alert,E Addon，生产历史追踪等。

2.      危机处理：这个过程是从维护生产稳定的角度去对设备监控中获取的问题作出相应的响应处理。这里面可以包含有诸如SCADA，Remote Control，工序调度等各类外延模块，其可能或被动或主动的响应出现的危机，保证生产的过程的整体稳定。在危机处理和设备监控这两个过程层面，MES系统主要处理的还是Machine Data和ProcessData。

3.      生产规划：在这个过程层面则是将处理的数据从MachineData和Process Data直接拓展到了Resource Data。这里包含的外延模块诸如计划排程、生产派单、资源分配及状态管理甚至是人力资源管理。这部分也是最需要根据企业自身特点去定制的事，每个制造工厂的特点不同，其侧重点必然不同。可以说这部分是个筐，只要跳出设备监控和危机处理这两个过程之外的内容多是属于这个过程范畴。关注企业自身特点去选择需要的外延模块以实现企业自身内涵需要的MES就看这部分内容做的好不好。

4.      生产优化：这个过程可以说是生产规划的延伸，之所以把它单独列出来是因为，它是在做价值增值的事情，而且这部分事情基本上算是数据分析，已经脱离了MES跟硬件打交道的范畴。这里列举几个外延模块，例如：执行分析Performance Analysis，维修规划Maintenance Planning，都是在基于历史执行的数据的基础上去安排优化生产和安排预防性维护，利用的是统计学知识来挖掘生产潜力和避免生产危机。

展开的内容在这篇短文里不在赘叙，以上内容是个人对于MES从数据和过程两个角度的理解，一种解说方法而已，也是构建自己的对于MES理解框架的方法，分享出来仅供参考。MES算是最迷你Size的工业互联网，对于上层的互联网东西且不论，如果做工业互联网就的从最基础的设备连接看起，这些是Core技术，绕不开的东西，光想着搭建个平台搞生产优化，一天到晚想各类统计方法或人工智能方法来整工业互联网那是扯蛋，毕竟说到底数据是要养的，大家都知道数据分析价值大，但是不养数据，哪来的分析，愿搞工业互联网的人都踏实点。年资终究是限制一个人视野，因而总结与看法也可能有失偏颇，欢迎指正。