88 MESMES多工厂模型探讨Word格式文档下载.docx

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∙MES服务器架构如何构建；

∙MES功能如何划分；

∙如何做到多地的数据传输与稳定；

∙如何进行多工厂建模。

1多工厂业务模型

集团多工厂模型简约，由于各工厂、车间生产外形可能不一样、生产线不同、管理方法不同，以下是一个多工厂业务模型：

如图1所示。

图1多工厂业务模型 

2多工厂服务器架构

企业IT一般考虑投资效益，期望一套服务器能支持多个工厂的使用，每个工厂之间用专线或VPN方式连接，这样的好处是运维相对简约，由集团的IT专业人员对服务器、数据库、系统做运维，能保证系统的稳定；

如图2所示。

图2多工厂集中式部署方案 

假如集中一套服务器部署，服务器配置要求高，且要求每个节点冗余，包括数据库集群、使用服务器集群、接口服务器集群；

特殊是使用服务器需要2台以上做集群；

网络必需支持冗余，交换机双节点、网络冗余（例如电信或联通双网络），通过这样的配置才能确保MES系统的高可用性，避开服务器和网络特殊时，导致停线。

如图3所示。

图3多工厂集中式部署方案

假如每个工厂部署一套服务器，服务器可以精简，部分使用集中部署在一台服务器上，例如报表与历史数据库服务器；

分布式部署，极大降低了服务器问题导致的停线，一旦服务器、系统或网络有问题，也仅仅是一个工厂毁灭特殊。

但是分布式部署产生的问题是，集团IT期望运维能简易，数据能集中，否则某些区域的工厂不具备MES运维力气，缺乏运维人员，当MES系统毁灭问题时，不能准时处理；

另外分布式部署，MES系统也难统一版本，各个工厂自主一套MES系统，反复开发与部署，代码和管理混乱；

系统运维不标准，简约的数据库监控与备份也难每日确保执行；

除了硬件投资翻了几倍外，数据库与MES授权费也是翻倍，无论是Oracle/Sqlserver数据库，还是MES授权，假如是多工厂分布部署，必定会产生服务器授权费，这样极大添加了企业实施MES的费用。

多工厂的数据交互简约，需要添加接口开发来汇总集团需要的数据，例如集团的排产和方案监控、各工厂人员、设备的效益分析、各工厂的生产效率、产能统计，还有研发中心的工艺文件发布，都需要频繁的接口来汇合和分发数据；

如图4所示。

图4多工厂服务器架构 

那么MES能否像DMS销售系统、WMS仓储系统、甚至ERP那样，做到集中部署呢？

或称为云MES呢？

我们晓得MES属于车间层，和车间把握层、设备层紧密结合，假如MES服务器放在异地，远隔成百上千公里，即便有企业专线，能否能和车间把握器、车间设备高速集成呢？

一些多工厂企业，工厂之间已经架构了专线，把全国各个工厂连接在一个大的“局域网”内，只需通过防火墙或企业路由器，开放几个MES服务器IP和端口，即可简约接入MES，例如在新疆工厂，客户端电脑输入一个IP172.168.x.x地址，就能连接到远在北京的MES服务器，那么在确保网络速度和稳定性都很牢靠时，异地车间设备通过专线去集团MES服务器，会有什么问题呢？

不少集团IT在规划MES时，提出了刚才的问题，而且看似找不到这样做的弊端，但这样的思路方式，是没有站在MES所处的企业信息层级来思考的，由于MES是紧密和车间层结合的，虽然MES有部分功能是车间排产、车间物料配送、车间工艺教导，但更多的是车间设备集成，车间数据采集等，需要与设备大量进行数据交互。

例如轮胎厂，仅仅在检验工序，一条轮胎需要经过均匀机检测、动平衡检测、X光机检测、外观检测，每条轮胎从检测设备猎取的数据达到10条以上，一个轮胎工厂2条生产线，每小时产量3000条，等于每小时有3万笔数据，从设备传输到MES服务器；

也就是说一个有规模的轮胎质检车间，每日2班可产生48万笔数据，每年产生超过1亿多笔数据，这么频繁的数据交互，不是ERP、WMS系统能比拟的，由于ERP等系统的数据，大部分是人工操作产生，并非如MES来自设备高频率产生的数据；

当然有些工厂会使用生产实时数据库，例如RockwellFTHistory、WonderwareHistorian、GEFanuciHistorian，但假如要对数据进行快速分析计算，例如轮胎参数采集后，要马上依据检测数据进行轮胎等级推断，马上传输给轮胎分拣系统，那还是需要Oracle/Sqlserver这种关系型数据库进行计算；

那么在高频率的MES与设备数据交互时，VPN专线的集中服务器部署能否就满足了呢？

其实刚才的数据统计，已经说明白答案，我们都晓得服务器有I/O瓶颈，内存瓶颈，CPU瓶颈，磁盘读写瓶颈，假如一个轮胎集团企业，把全国4个工厂集中在一个MES部署，那每小时会产生12万笔数据写入或读取；

而那我们制造业有多少成本构建一个小型的12306机房，或一个门户网站的机房呢？

而且MES平台能否要进展类似SAP的Hana内存数据库技术来处理高速访问的问题呢？

所以当一个制造业集团的工厂越来越多时，集中式服务器部署，势必会遇到功能瓶颈而无法突破。

另外集中式部署，也添加了工厂停线的风险，大家都晓得MES是支持智能制造、工业4.0的基础系统，一旦MES系统出问题，生产线就会停线，而多工厂集中部署，势必会导致全部工厂停线；

另外MES功能和工厂的设备类型，生产线规划，管理模式紧密相关，例如一个生产风电的集团，无机舱工厂、电机工厂、叶片工厂、轮毂工厂、电柜工厂、拆卸工厂，我们如何在一套集团MES服务器内，部署6套不同外形的MES系统呢？

能否要在一套MES内，通过参数配置实现6个制造外形，那么MES功能会变得格外简约。

虽然ERP能通过配置实现多个行业的功能，但到底ERP标准化程度比MES高很多。

3多工厂功能架构

那么怎样处理一些集团制造业提出的MES集团化管理需求呢，例如有些企业的方案由总厂制定，物流配送由集团统一管理，产品研发数据由一个研发中心发布，MES基础数据由总厂维护，生产绩效由总厂管理，假如有这些需求，假如是分布式MES部署，那么数据接口会格外简约，也无法支持集团的统一管理。

HanThink推出的SmartWork套件，良好的处理了这个问题，SmartWork把MES功能划分为PEC（ProductionExecuteCenter）车间执行层和PMC（ProductionManagementCenter）车间管理层2个模块，PMC实现集团化部署，PEC实现分布式部署，与车间设备直接对接，例如以一个汽车制造集团为例，MES的PEC和PMC功能划分如下：

如图5所示。

图5MESPMC管理系统

PMC车间管理层把与车间关系不大、且通用性比较高的模块进行了集中，例如排产、基础数据管理、ERP接口、工艺文件等。

PEC车间执行层，则集中在设备接口、车间ANDON，车间监控、车间打印这些模块，也就是脱离PMC层，在车间PEC层也能独立运转，在PEC层会驻留确定数据量的已排产的方案、已维护的基础数据，当然PEC层执行完毕的数据采集、生产产量、质量数据，也会定时传输到PMC层，作为报表统计依据；

另外在PEC层不会一直驻留已生产数据，凡是过期数据，而且已经传输给PMC产生报表，那么在PEC层的生产数据会清理，这样让担当车间执行层的PEC一直处于数据不增长的外形，一直处于高频率执行车间的各种操作；

而报表统计，历史数据查询，需要大数据、高消耗运算的，均在PMC层，包括历史数据库的迁移。

这里特殊要提到，假如要实现PMC集中化管理，企业的ERP、PDM等与MES接口系统，也需要实现集团化管理，例如ERP就不能每个工厂各一套系统，而必需也用集中式部署，否则会构成一套MESPMC要开发多个不同ERP的接口。

4 

多工厂接口架构

PEC层供应多种与车间设备接口方式，特殊针对常用的设备，已有插件配置，可直接配置完成连接，例如阿特拉斯\马头的拧紧设备、Fanuc\西门子数据机床、梅特勒\赛多利斯的电子称，这样可以让多工厂的PEC能尽量功能统一，维护简约，以下是PEC常用接口：

如图6所示。

图6自动化接口服务 

在PEC和PMC之间的数据传输，接受MQ消息机制传输，确保数据传输的稳定与高效，一个集团PMC可支持与多个工厂的PEC接口通讯，即便是某个工厂的生产模式格外特殊，那么它的PEC系统，能独立运转，基础数据、方案等可以用导入方式，例如企业在国外投资一个组装工厂，生产方案不稳定，完全人工制定，产量也不大，那么就只需要部署一个简易的PEC车间系统，不需要和集团PMC系统接口。

以下是集团PMC和车间PEC的接口模型：

如图7所示。

图7集团PMC和车间PEC的接口模型 

PMC，PEC多工厂架构完成后的方案如下：

如图8所示。

图8PMC，PEC多工厂架构完成方案 

这里特殊要强调从设备到上位数据传递的变化，即要按数据频率，分散在设备层、车间把握层、MES层、ERP层，而且越往设备层，数据传输频率越高，数据缓存越小；

例如设备停线数据，假如是设备霎时中缀的毫秒级数据，在设备层只会有短暂的脉冲信号存储，而到了秒级的停线信号，则会发给车间PLC层，在PLC里做确定缓存，显示在车间HMI显示屏幕，提示车间留意，而假如是分钟级别的停线信号，则要发给MES，在MES存储，维护停线缘由，并做分析班次、车间的停线分析报表，而ERP需要的停线数据，则需要到月数据，年数据；

这样的数据设计分布，会把高频率的信息交互交给底层处理，而削减上位系统的处理压力。

这个设计模型，也贯穿在SmartWork的多工厂模型中，从而提高了MES平台的稳定性。

如图9所示。

图9层次设计模型

5多工厂对象建模

关于在构建PEC车间执行层时，如何能满足一个集团多个不同制造外形，必需要在MES平台依据ISA95要求的4类9大模型来进行生产建模，这样才能机警配置生产过程，而不是为一个生产外形而开发一套系统，那样就无法做到一个集团下MES系统的高度整合。

HanThinkSmartWork即是按ISA95来构建工厂对象，用对象配置，以及供应对象API方法，快速构建工厂生产流程：

如图10所示。

图10HanThinkSmartWork

6总结

集团制造业选择集中式部署还是分布式部署，取决于MES要实现什么样的目标，以及规划的MES方向。

假如MES重点在车间把握，与设备高度集成，那么毫无疑问是用分布式部署，集团报表管理模式；

假如MES重点在生产管理，统一生产协调，而把设备采集、把握已分布到各个设备供应商完成了；

而且多工厂的生产模式比较统一，那么MES可以集中部署，便利维护与管理。

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPSOS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPSOS”：

云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今日，企业领导者必需了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPSOS构成数字化+智能化力气，实现行业的重新规划、企业的重新构建和自我的焕然重生。

AI-CPS 

OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。

假如不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的志愿，这些将不行能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。

面对新一代技术+商业操作系统AI-CPSOS颠覆性的数字化+智能化力气，领导者必需外行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

1.重新行业规划：

你的世界观要怎样转变才算足够？

你必需对行业典范进行怎样的反思？

2.重新构建企业：

你的企业需要做出什么样的变化？

你预备如何重新定义你的公司？

3.重新打造本人：

你需要成为怎样的人？

要重塑本人并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必需如何去做？

AI-CPSOS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以挂念企业将创新成果融入本身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。

AI-CPSOS构成的数字化+智能化力气与行业、企业及个人三个层面的交叉，构成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

1.精细：

这种力气能够使人在愈加真实、细致的层面观看与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和愈加精细地进行产品共性化把握、微观业务场景大事和结果把握。

2.智能：

模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的力气。

3.高效：

企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型猜想和响应决策力气，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

4.不确定性：

数字化变更颠覆和转变了领导者已经仰仗的思维方式、结构和实践阅历，其结果就是构成了复合不确定性这种颠覆性力气。

次要的不确定性包含于三个领域：

技术、文化、制度。

5.边界模糊：

数字世界与现实世界的不断融合成CPS不只让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。

这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速集中。

AI-CPSOS构成的数字化+智能化力气通过三个方式激发经济增长：

1.制造虚拟劳动力，担当需要顺应性和灵敏性的简约任务，即“智能自动化”，以区分于传统的自动化处理方案；

2.对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；

3.人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟簇新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

1.超越自动化，开启新创新模式：

利器具有自主学习和自我把握力气的动态机器智能，为企业制造新商机；

2.迎接新一代信息技术，迎接人工智能：

无缝整合人类才智与机器智能，重新

评估将来的学问和技能类型；

3.制定道德规范：

切实为人工智能生态系统制定道德准绳，并在智能机器的开

发过程中确定愈加明晰的标准和最佳实践；

4.留意再支配效应：

对人工智能可能带来的冲击做好预备，制定战略挂念面临

较高失业风险的人群；

5.开发数字化+智能化企业所需新力气：

员工团队需要乐观把握推断、沟通及想象力和制造力等人类所特有的重要力气。

对于中国企业来说，制造兼具包涵性和多样性的文化也格外重要。

子曰：

“君子和而不同，小人同而不和。

” 

《论语·

子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

假如说上一次哥伦布地理大发觉，拓展的是人类的物理空间。

那么这一次地理大发觉，拓展的就是人们的数字空间。

在数学空间，建立新的商业文明，从而发觉新的创富模式，为人类社会带来新的财宝空间。

云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPSOS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并制造新的强大引擎。

重构生产、支配、交换、消费等经济活动各环节，构成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。

引发经济结构严峻变革，深刻转变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的全体跃升。