隨著商業軟件（例如ERP）上云的成功案例不斷增加，越來越多的供應商和應用企業正在把目光投向了制造業行業應用軟件（例如MES/MOM）。目前，雖然制造軟件的云端應用率正在加速上升，但總體應用水平并不高。在最近的一項調查中，有29％的制造商表示將會在未來兩年中，將企業的MES應用遷移到云端。到2026年，云MES市場估計將達到23.4億美元。

初期投資、運營支出、靈活性和數據所有權等諸多因素左右著企業對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傾向將現有的本地MES軟件向本地云基礎架構遷移。

非關鍵、非實時業務，以及生產車中應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，這部分業務在上云過程中會受到一定的技術制約。

報道|機器之能

物聯網分析公司(IoT Analytics)最近的一項調查數據顯示，29%的制造商表示MES軟件將在未來兩年內轉向云計算。預計到2026年，云MES市場將達到23.4億美元。

MES（Manufacturing Execution Systems）即制造執行系統，是制造企業在生產流程中對人、機、料、法、環進行現場管理的重要工具。對于制造企業的生產管理來說，穩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傳統的制造流程，這些改變很可能會給流程的穩定性帶來挑戰，那么在這樣的背景下，制造企業為何會將MES上云提上議事日程呢？

一、云技術的優勢

「數據表明，高靈活性、低成本、快速部署和遠程訪問等云應用的技術優勢大幅提升了制造業行業軟件的應用性能與效率，越來越多的制造軟件正在向云端應用靠攏。」IoT Analytics分析師Sharmila Annaswamy表示。

2020年初，視頻會議工具Zoom在新冠疫情間風靡一時，許多企業都可以基于云原生的架構無時無刻遠程在線視頻和擴展用戶。微軟365已經成為基于云計算的企業生產力軟件標準。

據世界經濟論壇估計，到2025年，全球每天將產生463艾字節(1艾字節=1,000,000 TB)的消費者數據。預計工廠將在此基礎上增加22 zettabyte(1 zettabyte=1000 exabyte)的數據。

對于制造企業的MES應用來說，最難的地方在于如何用更好的方式利用數據，并讓其創造價值。目前，企業中的很多數據（根據Splunk的數據，約55%）是「暗」數據。也就是說，它們沒有被用于任何分析，因為現有的工具并不是為了處理所產生的數據量和種類而設計的。

不過，越來越多的公司通過云技術讓「暗」數據重見光明。與現有技術相比，事實證明云技術更高效、更優越，因為它提供了一個可擴展的基礎設施，可以從任何地方和任何設備上安全地收集和訪問數據。

制造軟件正在效仿其他商業軟件工具，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程訪問的優勢，這些優勢對工廠的制造軟件非常有益。

二、制造業上云調查：29%制造商計劃兩年內MES上云

IoT Analytics在2020年第四季度對49家制造商進行的調查顯示，制造軟件上云的趨勢正在加速和擴大。

雖然目前近50%的PLM和ERP系統，以及大約三分之一的MES、MOM和CMMS解決方案已經部分部署在私有或公共云環境中，但許多公司正計劃在未來兩年內將更多的此類工作負載轉移到云上。

另據調查數據顯示，29%的制造商表示MES軟件將在未來兩年內轉向云計算。

制造業上云是沿著ISA 95自動化金字塔自上而下的方式進行的。ERP和PLM系統最早遷移，現在MES/MOM也逐漸多起來。

從上圖可以看出，制造業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系統最先上云（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，Fiix）。

IoT Analytics公司的研究結果認為，這些軟件套件將以兩種不同的方式遷移至云端：

本地升級：將現有軟件從本地「升級」，并在本地私有云或公共云基礎架構上對應用進行托管；

SaaS：利用軟件供應商提供的通用「云原生」軟件。這意味著它是多租戶的，并構建在由軟件供應商管理的云上。

三、上云：兩條遷移路徑的選擇

從上面的數據集中可以看出，云端MES應用正在成為趨勢。IoT Analytics的最新報告預測，未來MES在云端的滲透率將持續增加，預計到2026年，云端MES的市場規模將達到23.4億美元。

基于云技術的物聯網應用和可擴展性為制造企業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達國家制造業對數字化工作的關注和投入，這也勢必增加MES向云端遷移的進程。

初期投資、運營支出、靈活性和數據所有權等諸多因素左右著企業對MES上云方式的選擇。而對比本地升級和SaaS兩種方法，IoT Analytics認為，SaaS初始設置簡單，以及基于云軟件基礎架構的集成模式等優勢，將使SaaS架構的增長比本地升級更快。

由于SaaS模式對IT基礎架構要求非常低，前期投入有限的中小企業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傾向于將現有的本地MES軟件向本地云基礎架構遷移。

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架構、數據和操作，因此主流MES云應用也將更趨向于本地私有云模式。

四、云端關鍵制造軟件趨勢

云應用還加速了未來工廠運營技術的發展。IoT Analytics分析中確定的三個主要趨勢包括：

1.軟件工具的融合

制造企業關鍵軟件工具在應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、物聯網平臺發生了大量對接，這種情況也被明顯放大。例如，物聯網平臺的應用初衷是優化制造流程中的各種連接，并處理其中所產生的物聯網數據，而以MES為代表的很多傳統工具也正在開發類似功能處理企業的各種數據流。

云端應用系統可以針對軟件功能重疊進行了選擇和融合，處理物聯網數據的能力只是MES平臺功能和物聯網平臺功能在制造業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，最終用戶在執行制造軟件任務時將有更多選擇。

2.人工智能工具的集成

隨著云端技術力量的不斷進步，云計算在工業領域的應用早已不局限于簡單的OEE和SPC計算，越來越多復雜的機器學習和AI工具正被引入到制造軟件中。無論是擁有成熟IT架構的MES用戶還是初創企業，都已經開始基于AI創建個性化的制造軟件模塊。

德國MPDV公司的HYDRA MES中就已經包含了基于人工智能的可預測質量解決方案。而總部位于美國的初創公司Falkonry正在圍繞人工智能和機器學習開展整個制造軟件業務，提供「預測性生產操作」等解決方案。

3.建設數字孿生模型

基于快速部署、高靈活性以及海量存儲等眾多優勢，云技術可以幫助工廠更好地實現基于模型的數字化轉型，利用MES、物聯網平臺等制造軟件工具對制造流程進行模擬和分析，構建數字孿生模型，并以此優化業務。

MES供應商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，并基于其數字孿生模型分析、優化產線，制定最優的排產、停機維護等計劃。GE的Predix APM模塊則是可以提供基于數字孿生的資產性能管理。

五、未來展望

「一直以來，我們的成員很少提及云，他們的普遍態度是『永遠不會發生』」。美國Manufacturing Enterprise Solutions Association協會的一位前高管曾說。

「然而，就在大概2017年，突然之間，云技術遍地開花，每個人都開始嘗試以不同的身份悄悄地上云。從技術的角度來說，不管是安全性還是可靠性，云技術的性能都比本地應用好得多。」

本著「不做就不錯」的原則，很多行業的最終用戶以安全、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模地向云端遷移。但是在未來幾年中，制造企業將逐步認識到，MES上云的收益勢必超過企業負擔的成本和風險，而信息化轉型升級模式也將逐漸成為市場的主流趨勢。

IoT Analytics的數據表明，非關鍵、非實時業務，以及生產車中應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，這部分業務在上云過程中會受到一定的技術制約。但5G和無線通信技術的快速發展，應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大門，最終在未來十年內遷移上云。

結合人工智能和數字孿生等相對較新的技術，云將成為改善制造運營必不可少的工具。

工業革命隨著工業機器人逐漸成熟

工業革命隨著工業機器人逐漸成熟，實現產業自動化。也讓社會走進了管理的新時代。我們平時生活中的，像電子商務、云計算、物聯網、人工智能、大數據、云計算、物聯網、智能制造、智能家居、智能手機、工業互聯網、智能電視、智能汽車、智能手表等等新興技術，促進著我們生活的方方面面。工業智能應用，更是把未來中國經濟中的智能革命帶入一個新的時代。工業智能，現在存在的主要的主題就是超級計算、工業機器人和物聯網。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，已經不能按字面意思理解，應該是指功耗最小，計算能力最強的計算機。目前全球最頂尖的超級計算機，世界上六家，我國三家。第一代是美國的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的globalizationsummit。他們的總體思路是超算應用拓展，一直推向大規模應用。我們生活中，比如超級網速、超級電視、超級手機。下面再看一看工業機器人。機器人非常成熟，主要分為簡單上手型、運動跟蹤型、自主導航型、智能診斷型、智能調試型等五大類。即工業機器人根據運動方式大致分為前傾、后傾、保持、輪旋轉、俯仰滾轉。主要特點就是:非常靈活、效率高、結構緊湊。目前，在家用空調設備、汽車制造、醫療、環境保護等多個行業，與工業機器人配套使用的智能制造機器人開始應用。下面我們來看看第五代物聯網。

物聯網范圍非常廣，從基礎連接方式到應用行業都有涉及。他包括百科全書類，通信服務類，計算機系統集成類。五代物聯網，會一直延伸到最后的大規模量子通信、窄帶量子通信、加密通信、地址協議等等。當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轉化而來，逐步成為未來創新的方向。人工智能首先衍生于計算機科學和神經科學。在計算機科學方面提出了幾種主要研究方向：并行計算；數據加工；多項式方程計算；多重矩陣變換；數據壓縮；量子比特；量子退火；高斯白噪聲等等。其中在神經科學方面提出了六大研究領域：神經元自組織、神經網絡、自主學習、元胞自動機、基因多樣性、突觸拓撲結構等等。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生。人工智能并不像電腦科學家那樣先于人類，科學家最早提出機器智能，即圖靈機；電子計算機誕生，一度認為人類最大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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