超全MES/MOM系统基础知识

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MES（ManufacturingExecutionSystem）即制造执行系统，  是实现智能制造的核心系统之一。     与PLM、ERP并称为信息化三驾马车的MES。上接ERP、PLM、CAPP等系统，下接SCADA、PLC以及各类物理生产设备，主要负责生产管理和调度执行。

数据来源：《机智 从数字化车间走向智能制造》朱铎先等著

MES提供一个能够集成诸如订单执行与跟踪、质量控制、生产调度、物料投入产出管理等功能的统一系统平台，实现ERP系统无法实现的实时生产管理报表功 能。相较于ERP，MES获取生产数据的实时性高，对底层生产的数据把握细；而ERP  是一个功能更广，但对车间生产执行层了解不细致的系统。

目前就国内信息化而言，大部分制造型企业已经完成了ERP等的建设，随着智能制造的提出，技术的不断进步以及IT与OT的不断深度融合，根据传统的ISA-95架构，MES作为IT与OT融合的重头戏，来自ERP、PLM等为代表的上层企业运营软件服务和应用下沉至以车间级别的设备工艺制造流程、设备管理与机台动作等，MES成为了其中至关重要的一环~

02 MES：离散工业 VS 流程工业

根据生产方式的不同，制造型企业一般分为三类（如下图）：

来源：西门子

一是离散工业（Discrete Industry），主要特征为生产过程中基本没有发生物质改变，只是物料的形状和组合发生改变，典型包括汽车制造、机器人、机械制造等；

二是流程工业（Process Industry），即生产过程中被加工对象不间断地通过各类生产设备，经过混合、分里、粉碎、加热等物理或化学方法使原材料进行增值，得到最终产品，典型包括石油化工、化工、钢铁制造等；

三是混合工业（Hybrid Industry），如果流程型制造企业的最终输出产物不是通过管道直接运输走，一般就需要包装等环节，且包装环节价值在产品中价值占比较高，即为混合型制造企业。前期生产是流程、后期包装是离散、例如制药、造纸等。

下面我们从生产计划，数据采集，自动化水平等方面来对离散和流程工业进行横向对比：

离散型制造企业与流程型制造企业
	离散型制造企业	流程型制造企业
产品品质和批量	多品种，小批量，生产设备的布置不是按产品而是按照工艺布置，需要对所加工的物料进行调度	品种固定、批量大，生产设备投资高，而且按照产品进行布置，对工业过程参数把控更严格
产品结构和生产模型要求	最终产品一定是由固定个数的零件或部件组成	产品结构往往不是很固定，对工业条件的监控较为重要
自动化水平	产品的质量和生产率很大程度上依赖于工人的技术水平，自动化水平相对较低	大多采用大规模生产方式，生产工艺技术成熟，生产过程多是自动化的
数据采集方式	以手工上报为主，结合条形码、RFID采集等半自动信息采集技术	自动化程度较高，重点在于自动化设备接口，如果自动化设备没有接口，需要使用工业视觉识别等Add-on方案来解决，不太容易通过扫码枪的方式解决
生产计划的管理	生产计划更灵活、更短期，需要具有良好的计划能力	生产计划更长期，年度计划更具有重要性
设备管理	可以将单台设备停下来检修，并不会影响整个系统生 产	设备投资较大，工艺流程固定，生产线上的设备维护特别重要。故而更关注设备的可靠性和使用寿命，价格相对不 敏感
生产批号管理和质量测试	产品可以逐个测试，即使缺失了对物料的追踪，也能在最后的质检把握产品质量	会产生各种协产品、副产品、废品、回流品等，对物资的管理需要有严格的批号记录
作业指令的下达方式	一般采用派工单、施工单等书面方式，或采用电子看板方式	不仅要下达作业指令，还要将作业指令转化为各个机组及设备的操作指令和各种基础自动化设备的控制参数
总结	离散行业生产过程中遇到的问题更为复杂，因为涉及物料搬运、中间库存、小品种多批量、生产切换和柔性等问题，而这些问题也是精益理念和智能制造需要解决的问题
来源：《落地生根  让智能制造回归价值》于琪著

除了离散制造与流程制造的本质不同之外，不同行业之间在管理方法论、工艺、生产流程之间也存在巨大的差异，因此也诞生了各种各样的行业解决方案套件，比如西门子半导体套件、高科技电子套件~

又比如另一工业巨头罗克韦尔的汽车行业套件（AutoSuite）、制药行业套件(PharmaSuite)、快消行业行业套件(CPGSuite)等（如下图）：

来源：罗克韦尔

再比如，在国内钢铁行业MES龙头企业宝信软件，也逐步向医药行业渗透。目前已经推出了“制药MES V2.0”和“制药LIMS V1.0”，并在上药东英药业等企业成功实施上线~

来源：宝武集团官网，信达证券

当然，国内制造业的自动化水平极不均衡。整体上看流程工业自动化水平高于离散工业，不过比如离散制造中国的汽车制造，却也是离散制造制造之中的标杆，其自动化和信息化水准均走在制造业前列~

不过就大方向来说，离散工业是未来智能化改造的主战场。目前，国内不足半数的企业应用了MES系统，但其中仍有半数企业无法实现上层管理系统和下层执行系统的集成，未来MES系统的普及与升级改造需求有望带来较大的发展空间。

MES靠近设备层，但每个行业的设备差异度大，故难以标准化，同时MES侧重管理细节化，需要软件设计贴合生产，导致MES软件设计需要大量所在行业生产经验，这些特点使得MES软件市场难出现几家独大的局面。

03 系统认识MES/MOM与其功能

对于MES的定义与标准，前面我们就介绍过，按照时间顺序，大致是下图所示这样的。其中以MESA International提出的MESA标准和仪表、系统和自动化协会的ISA-95最为知名（当然也有德国的VDI 5600等，以及国内信息产业部搞出的的MES规范，不过相比较前两大标准，知名度不高）

来源：MPDV

经过多年发展之后的MES，MOM（Manufacturing  OperationsManagement）概念在ISA-95中被首次提出，MOM覆盖了其中的LEVEL 3包括文档管理、配置，模 型、企业制造智能，报表、计划调度、工单等子系统，整体是一个完整的平台层（如下图）。现实中大部分公司因为历史原因，其产品名一直被叫做MES，即使功能已接近或与MOM的定义完全一致。

MES主要能够帮助制造企业解决如何生产的问题，例如，帮助企业提高设备利用率、降低交货周期、实现质量保障与追溯等目标。具体而言，如下图所示，MES的主要功能包括生产运营管理、产品质量管理、生产实时管控、生产动态调度等，对 生产现场的“人、机、料、法、环、测”均实现了有效管理，紧扣质量管理理论中的六要素。

下面为国内数字化工厂解决方案提供商锐制软件的MOM制造运营系统功能清单

来源：锐制软件

当然无论是遵照MESA、ISA-95还是VDI5600，对于MES的功能描述框架描述差异均不是太大（如下图分别列出了MESA、ISA-95和VDI5600对MES功能的描述）

MESA标准下的MES功能

ISA-95标准下的MES功能

VDI5600标准下的MES功能

不论参照哪一个标准，MES作为一个重要的生产过程管理与监控者，承接了上层管理系统和下层执行系统的集成。在数据越来越重要的今天，起着极其关键的作用。下图为《机·智：从数字化车间走向智能制造》丛书中总结的MES功能框架：

很多人可能注意到了，从功能上看，ERP和MES中确实是有重复的功能模块，比如设备管理、计划管理等。但在ERP和MES中的角色却不一样，对于现场数据的颗粒度，MES更细、更实时，而ERP更粗、更滞后。

我们知道，MES能够帮助制造企业解决如何生产的问题，例如，帮助企业提高设备利用率、降低交货周期、实现质量保障与追溯等目标。但是在MES实施过程中，会有各种各样的难点与痛点，因此导致国内MES的成功率并不是太高，我总结了以下几个在MES实施过程中的重点与难点：

1）工艺建模

2）工厂建模

3）数据采集与解析

4）行业know-how

5）管理模式

MES贯穿了整个生产流程，从制造业信息化的角度，需要对整个生产流程建模。为了让不了解制造业的朋友有一个比较具象化的了解，我们以GE这份制造业生产过程的整体业务流程(如下图）为例来讲解，MES系统主要负责其中从原材料到产成品的全过程，包括生产调度、工单协调与 执行、现场生产控制与监控、设备管理、质量监控等过程。

                                          MES整体业务流程

来源：GE

1.  数据采集与解析

如今谈及各种数字化工厂、信息化改造或是智慧工厂，自动化的数据采集都是其中及其关键的一环。但是由于工业场景的复杂性，对于有些场景而言，数据采集难度极高（如下图某国内发动机工厂数据采集流程）~

实现自动化的数据采集与解析需要MES厂商对各类硬件设备所支持的通讯协议（数据采集）以及设备输出数据的含义（数据解析）有较深入的了解，而这需要对各类通讯协议以及行业Know-How有持续的研究。（如下图）

现实中，不少OEM设备厂商并不会对外开放其数据接口或通过收费的方式开放部分数据接口，使得第三方MES厂 商无法直接获取数据，又或者现场设备过于老旧，无法获得理想的高质量有效数据，工业领域当中的各种五花八门的协议如下图。

不同行业、不同工厂产品生产流程不一致的原因主要在于车间的生产过程环节， 这些环节与工艺有关。制造企业的核心竞争力之一即为其生产工艺，生产工艺在较大程度上决定了产品的质量与价格。因此，由不同厂商生产的同一种产品因生产工艺不同， 其工艺建模也会大相径庭。

 MES工艺建模示意图

国内某汽车发动机工厂罗克韦尔FTPC工艺路径配置界面

因此，标准化的、同时适用于多个企业的MES系统基本不存在，需要MES厂商为每个企业量身定制符合其自身工艺流程的MES系统，这对MES厂商的工艺流程理解能力提出了较高要求，同时也延长了MES的实施周期。

3.  工厂建模

工艺建模仅是建立从原材料到产成品的变化路径，而推动原材料质变或形变需要企业人员的干预，即使在自动化、智能化程度较高的阶段。例如，紧急加工一批短缺产品时，需要对当前生产任务进行中断，这就需要各级生产管理人员的审批。

因此，工厂建模就必不可少。简单理解，工厂建模即对工厂管理中的生产组织方式（例如车间各级人员架构、管理与从属关系、不同岗位工作职责）、生产流程进行建模，其中需要考虑的是企业本身自动化和信息化水平、员工技能等多个因素。

即使工艺完全一样，生产类似产品的制造企业的生产流程建模也不会完全一样， 因为各企业生产组织方式、自动化和信息化水平等方面可能都不一样。这就使得MES厂商在实施过程中需要反复向企业确认其生产流程、不同岗位人员职责等个性化特点，并且，项目实施周期也将随之延长。

            MES工厂建模示意图

MES是将很多管理理念（如JIT、精益等）提炼出来，并用IT工具来实现，是精益管理理念与IT工具的结合。前面说到的数据采集与分析、工艺建模、工厂建模等更多是使用IT技术对业务与流程进行梳理与实现，但MES系统涉及多个部门，横跨多个领域，业务复杂且多变，挑战更大的反而是管理理念。

对企业调研与需求分析不是为了确定用哪种IT手段，而是寻找分析企业的痛点、弊端，构思企业管理的蓝图。所以MES很大程度是一种管理思路的咨询。北京航空航天大学刘强教授曾提出“三不要理论”：不要在落后的工艺基础上搞自动化，不要在落后的管理基础上搞信息化，不要在不具备数字化网络化基础时搞智能化”。阐明了如今制造与数字化转型底层逻辑，前面我们在介绍西门子数字化工厂架构的时候：

就阐述了工业数字化转型不是一蹴而就前期需要根据自身现状规划建立一个灵活度高、可扩展性强、集成性好、适合公司未来发展的顶层设计，然后再分步实施。

对于MES而言，也只有自身的管理思维与执行跟得上，才能得到最终期待的结果。

5.  行业Know-How

行业Know-How在MES的搭建过程中至关重要。就像前面我们说到的西门子、罗克韦尔的工业巨头MES的不同行业套件一样，MES本质还是依靠IT工具实现的一套浓缩了精益理念的管理系统，帮助客户进行管理上的升级。在缺乏行业Know-How时，即使完成了工艺建模、工厂建模、数据采集与解析，  客户也很可能并不认可最终搭建完成的MES。只有通过对行业生产工艺、工厂岗位设定、生产设备数据以及生产管理体系等多方面的深入理解，并结合精益管理念与IT工具，才能真正使MES的作用发挥出来，使其与公司的、生产、工艺与管理等更加匹配~

MES位于数字化厂体系架构中间位置，主要负责生产管理和调度执行。

整体而言，MES市场依然及其分散，并没有真正的具有绝对优势的巨头。MES只有合适的才是最好的，不要过度迷信于其外在宣传和知名度，相比于霍尼韦尔、西门子、达索系统、GE、ABB、罗克韦尔等国际大厂商，或许国内MES厂商的知名度并不算高，但是国内众多MES厂商通过多年的深耕，在部分行业和市场却具有更大的灵活性与优势，MES和CAD/CAE/CAM等工业软件不一样，外国的月亮还真不一定比国内圆，比如宝信软件靠着多年积累就在钢铁行业占有极高的市场份额，某些国外大牌厂商看着再高大上的平台，忽悠得多么牛逼的技术，最后也是落得一地鸡毛。

一直以来，制造业企业信息系统建设普遍遵循以ISA-95为代表的金字塔体系架构，其核心是打通企业商业系统与生产控制系统，由上至下将订单逐步分解为企业资源计划、生产计划、直至生产硬件设备的具体指令，主要通过ERP、MES、SCADA等一系列软件系统的协同来驱动制造企业数字化和信息化发展。

大家经常所听说的IT与OT融合，其实也就源于此。随着智能化的不断发展，现有体系架构的问题也逐渐暴露，主要问题有两点：

一是信息孤岛问题仍然存在，无法形成对海量数据的统一管理与处理，而这也阻碍了大数据、人工智能等技术在工业领域的应用；

二是灵活性欠缺，ERP、 MES系统均属于重应用，即若企业业务发生变化时，需再次定制化开发，无法动态组装及时响应。

因此，从更长的周期看，或许工业互联网平台将逐步取代或部分取代以ISA-95为代表的金字塔体系架构，具体或将有两大的演进趋势：

(1)传统ERP、MES、PLM等信息化产品的边界将被打破，平台化架构+更轻 量级更灵活的工业APP将成为主流，支持企业快速适应市场变化、满足客 户个性化需求；

(2)数据成为制造企业智能化发展的核心驱动，大数据、人工智能等新兴技术 将在更大程度上赋能制造企业，而这需要以数据采集与管理平台为底座。

工业互联网的出现，可以重构企业传统IT架构，打通IT系统和OT系统，推动企业架构的扁平化。

一方面，平台从OT系统和IT系统采集数据，实现了设备数据和业务系统数据的汇聚集成，形成数据湖，基于统一数据源开发应用服务，消除了数据孤岛。另一方面，基于数据建模和分析构建的工业APP，推动装备/产品和生产从“功能机”演进为“智能机”，构建起了状态感知-实时分析-科学决策-精准执行的闭环智能。

诚然，目前的工业互联网平台大多都还停留在比较基础的阶段，噱头大于实质。不过工业本身就是一个慢慢积淀的过程，这场关于工业互联网的“未来战争”，离落幕那一天还很遥远~

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