GE Digital以智能MES推动制造业转型：疫情后的演进与挑战

“智能制造执行系统（MES）超越效率、质量、追踪追溯等传统功能，利用所有数据通过工业物联网洞察与智能实现精益制造。” GE Digital产品管理总监Joe Gerstl开篇道。

“它通过数据集成、机器学习和预测分析，帮助制造商转型业务与运营。例如，基于关键指标、在产产品或设备上次维护日期，预测停机即将发生。更进一步，若MES能告知如何预防停机。这些只是智能MES通过自动化、传感器、系统集成和人工录入提供的丰富数据所带来的部分收益。”

对比2020年与2021年及未来智能MES的应用，Gerstl继续解释：“如今，智能MES已能满足制造商在COVID-19时代的连互联企业需求。因社交距离准则导致工厂工人减少，更多员工居家办公，制造商比以往更需实施解决方案，在不仅本地工厂、而是整个企业范围内整合、聚合和转换制造数据。”

他进一步详述：“采用混合云智能MES（如GE Digital的Proficy Plant Applications），运行时数据与主数据近实时传输至无限云端存储库。这些深度厚重的数据可用于回溯分析和前瞻分析，以闭环方式实时分析数据，并基于机器学习算法向设备和流程反馈关键调整。”

智能MES：当前趋势

“我认为制造趋势持续为优化运营、提升可见性、改进质量和产出。” Gerstl沉思道。“此外，开箱即用的分析能力和用于自定义分析的丰富数据基础对成功至关重要。这些成果跨越行业，因制造商面临快速变化的市场需求、消费偏好转变和生产敏捷性需求。”

Gerstl看到一个日益重要的趋势：“可持续性与实现零碳排放目标。这将是制造商部署MES解决方案时必须应对和规划的全球性议题。”

为何智能MES对制造商至关重要？

被问及此问题，Gerstl强调：“对不愿落后的当今制造企业至关重要。我们许多客户多年部署领先解决方案，对COVID-19冲击准备充分。”

但“部分企业需快速增补或修改解决方案，以应对更移动化和分布式劳动力的需求。如Plant Applications等智能MES解决方案，随附开箱即用的‘移动优先’垂直用户体验（UX），面向流程、装配和零部件制造商。这些UX由‘组件’构成，可通过快速应用开发环境重组为客户/角色专用屏幕。因移动就绪，操作员可使用自有平板而非共享终端，保持分散与安全。”

反思疫情影响，Gerstl指出：“归根结底，疫向企业展示了敏捷部署解决方案、强化组织以使COVID-19不给业务带来负面影响的价值。”

采用智能MES解决方案的挑战

回溯2020年7月交谈，他阐述了采用智能MES的关键挑战：“老化基础设施、更大生产力挑战和更紧预算，随盈利压力上升而需考虑。更有甚者，预算限制导致工厂系统资源有限，难以实施基础设施现代化、扩建和技术升级。常因企业并购整合，制造商拥有多个工厂，设备类型、规模、年限各异。企业因此无通用流程收集分析信息，也缺乏整合系统的内部专业知识。”

此外还指出人才缺口扩大：“新生代工人熟悉智能手机等现代技术，却缺乏制造领域专业知识或制造软件经验。制造商正流失资深员工的机构知识，需通过工作流程管理系统将人基知识转化为数字资产，捕获领域专长，推动全业务（所有工厂、所有系统）的一致性流程。”

九个月后，问及挑战是否改变，Gerstl补充：“挑战未必改变，但可能被放大。制造商需要更全面的运营视野。他们希望预判供应链及其他中断。寻找能提供全球可见性、编排流程执行、在企业和供应链背景下优化资产与工厂的全球解决方案。为此，需让工业数据在企业规模发挥作用，实现从本地组件到云端的可见性与可扩展性。”

MES是智能制造/工业4.0的关键组件

“为获得这些举措的收益，必须有事务管理系统服务三大目的，” Gartner供应链实践高级总监分析师Rick Franzosa表示，包括：

1) 执行： 管理制造流程执行。确保正确信息、材料、工具和指令可供一线工人（或设备）生产合格产品，同时确保工人具备任务资质并采集关键质量数据。

2) 编排： 提供流程与数据集成，确保订单/批次特定信息按需、按计划或实时与ERP、生产排程、工程（PLM）、质量、仓储管理、物流、供应链管理、自动化设备等企业系统共享。

3) 监控： MES提供制造数据可见性，含批次/订单/序列号信息用于产品谱系、设备健康监控数据、流程KPI生成数据。无论何种行业，这三大能力必须到位以支持任意级别的数字化/智能制造。