工业物联网(IIoT)无疑为正在发生在制造业中的数字转型增添了燃料。事实上，它的前景让一些人想知道，在工业物联网和其他相对较新的数字技术面前，一个建立已久的类软件制造执行系统(MES)将如何发展。工业物联网、云计算和机器学习等技术真的会让MESs过时吗?
的总裁兼首席执行官汤姆•赫奇曼(Tom Hechtman)表示，可能不会Sepasoft.他指出，MES不仅仅是一类软件。即使在最基本的层面上，它也通过协调设备、材料和人员来执行制造操作，在制造过程中发挥核心作用。赫克特曼说:“因此，每一家生产企业都在某个地方拥有MES。”“可能是在纸上;它可能已经数字化了。但MES并不会因为我们有了这个叫做工业物联网的新东西而突然消失。”他并不是唯一一个提出这一观点的人。
该公司总裁路易吉•德•贝尔纳迪尼(Luigi De Bernardini)补充称:“MES本身就是一项数字化举措AutowareDigital和Autoware的首席执行官，是控制系统集成商协会的认证成员。他将MES视为数字化制造执行管理，通过数字化收集、操纵和传播数据，在正确的时间向正确的人提供正确的信息，从而使他们能够快速做出最佳决策。
全球MES技术主管Chris Rickey表示，MES至少在两个重要方面对制造操作的数字化做出了贡献罗克韦尔自动化．他说:“首先，它提供了生产环境，其他一切都依赖于此。”换句话说，MES将所有收集到的数据——质量指标、家谱、人员、库存和其他制造资源——连接到工作订单、批次、批次或序列号。这个上下文构成了分析生产的多维矩阵的基础。
MES对数字化的第二种贡献是将规则应用于该矩阵以指导生产。Rickey将此贡献与基于驾驶条件，封闭的道路和当前流量的驾驶员重新排出驾驶员的全球定位系统（GPS）。MES可以类似地调整过程以通过考虑可用库存，设备和人员的因素来适应当前条件。然后，它可以通过工作流程中的必要步骤和任务来指导运营商或其他工人。
边缘可编程工业控制器，例如这个Opto 22 Groov史诗，收集和预处理IIT数据，然后可以将其传输到混乱和其他系统。照片礼貌Opto 22
IIOT增强了数字化
工业物联网(IIoT)、云计算、机器学习和人工智能(AI)等新技术可以帮助实施MES等数字计划。“他们可以成为促成者，”德·贝尔纳迪尼说。“他们可以帮助我们实现一些以前无法实现的事情。”
然而，他和其他人强调，这些更新的技术是支持数字化计划的工具，而不一定是计划本身。例如，工业物联网是关于通过网络发送和接收数据的相互关联的设备。该公司高级产品经理罗伯特•米勒解释说:“这只是需要以某种方式使用的数据的沟通途径。三菱电机自动化．
“人们喜欢谈论他们的工业物联网项目和产品，”Miller继续说道。然而，通常情况下，它们并没有定义项目的目的或产品所解决的问题。使用工业物联网技术可以在各种各样的应用中有所帮助，但它不是应用。”他说，这是因为工业物联网无法自行优化生产。它只能增强应用程序，如MES、企业资源规划系统或维护管理系统，以将数据转换为可操作的信息。
因此，Miller认为工业物联网与MESs之间的关系类似于工业联网与监控和数据采集(SCADA)之间的关系。“就像SCADA可以使用工业网络进行通信一样，MES也可以使用支持工业物联网的设备来获取或发送信息。”
这不应低估工业物联网和其他技术在制造运营中日益增长的作用。“一些环境需要更多的信息和数据收集功能，而不是运营活动的管理，”Keith Chambers，运营管理软件的副总裁说Aveva．“在这些情况下，IIOT功能，云计算和数据可视化和分析可能会占用本地ME提供的一些功能。”
公司首席执行官Cathal Strain表示，在加工行业尤其如此Neo PLM，为制药公司提供产品生命周期管理解决方案。他表示:“在流程制造中，MES传统上已经取代了基于纸张的工作指令——通常只是简单地将实物文件换成电子文件。”此外，MES数据通常不是准确批处理信息(尤其是事件时间戳)的可靠来源。基于这些原因，他认为，随着过程工业数字化转型的进展，批执行系统和基于配方的过程控制系统将接管更多的车间执行。
路易吉·德贝纳迪尼，Autoware Digital总裁兼首席执行官
与数字双胞胎一起工作
即便如此，Aveva的钱伯斯指出，MESs已经成为运营、维护和工程数据的中心存储库——不仅是工厂内单个资产的数据，还包括整个制造业务的数据。实际上，MES成为了工厂的数字孪生兄弟，一个实现数字化的概念。钱伯斯解释说:“无论是通过内部应用程序还是外部数字服务，这种双功能都可以优化资产的运行和维护。它简化了人工智能和机器学习等技术的应用，提供预测分析和规定的计划和调度。
“这款双胞胎的出现也在实现如何完成工作以及人们如何合作，”腔室继续转变。他指向移动设备，可以通过为工人访问工作指令和数据收集表格来指向工作流管理。
IIOT通过简化和降低在植物内甚至在几个地点内进行必要的联系的成本做出贡献。虽然将IIOT应用于“哑浴”机器可以绕过传统技术的局限性，但房间注意到“IIOT更从根本上涉及智能机器或智能产品”。随着机器继续获得智力并成为IIOT中的“事情”，他认为混乱是智能机器集合可以互相连接的一个地方，然后可以转变为智能工厂。
来自MESs的数据还可以简化机器学习和人工智能应用程序的开发。赫克特曼说:“据估计，机器学习中多达80%的工作都花在对数据进行预处理以清理数据上。”对于来自MES的数据来说，这种努力通常是不必要的，因为MES将数据适合于更大的环境，这一过程往往会标记出不准确的数据，以便立即修复。
MES辅助机器学习和人工智能的另一种方式是验证结果。Hechtman指出:“机器学习和人工智能必须针对已知的有效答案进行训练。”“MES是一个很好的资源。例如，向机器学习平台提供OEE(总体设备效率)等关键性能指标是很常见的。”
Chris Rickey，罗克韦尔自动化全球MES技术主管
MES必须发展
对于一个人继续参与IIOT世界，需要进行一些变化。“MES的核心必须以这种方式设计，即它可以通过不断变化的制造过程来规模，”全球制造系统工程经理Clint Wenthur丛．“例如，具有额外深度学习组件的MES将能够识别复杂的趋势，确定下一个最佳步骤，而不仅仅是通知。”
许多大的、遗留的MESs也需要通过支持物联网协议的微服务进行现代化。“这将允许MES继续管理生产规则，但允许工业物联网前端利用这些服务以适应情况，同时MES确保遵守规则，”Rickey补充说。
Hechtman认为传统的信息轮询设备通信模型在工业物联网世界中是不充分的。相反，他建议MESs使用开放通信协议，如OPC UA (OPC统一架构)和MQTT(消息队列遥测传输)。他说:“在岛屿上的专有系统和数据在未来是行不通的。”
里奇预测，MES和工业物联网的某些方面之间的界限将变得模糊，直到它们成为一体，就像企业资源规划(ERP)如何整合许多企业功能一样。他说:“MES将承担工业物联网的许多快速连接集成功能，工业物联网工具将继续包括支持产品环境的工作流工具和数据模型。”
控制厂商通过调整硬件以支持工业物联网来帮助解决这个问题。这些边缘设备可以收集和预处理工业物联网数据，并将本地工业物联网数据传递给MES等系统。“这是一个重大的改进，因为它在解决安全问题的同时降低了复杂性，”加州大学旧金山分校的高级应用工程师Garrick Reichert说光电子的22．“一个处于边缘的设备能够处理和交付给业务系统的信息越多，MES和使用它的人就会变得越知情。”
一些供应商已经更新了他们的MESs，以适应将通过模糊工业物联网和传统操作技术(如可编程逻辑控制器(plc)、人机接口(HMIs)和SCADA系统)之间的界限而创建的环境。例如，钱伯斯报告称，Aveva正在开发连接边缘或工业物联网设备的功能，并在云中整合数据。
他说:“我们已经在提供新开发的本地MES云应用，能够使用物联网和边缘技术连接现有工厂系统或支持物联网的设备。”“我们将继续提供本地MES和云MES应用程序，并将两者的最佳结合，以实现雾天或混合云解决方案。”
由于De Bernardini将MESs视为赋权工人的工具，他认为用户和供应商应该专注于简化人和机器之间的交流。重点应该是以人们认为自然的方式与MES交换信息。一个例子是他的一个客户实现的类似聊天的应用程序。“聊天的参与者既是人也是机器，”De Bernardini回忆道。
他还报告说，他的公司正在为其MES的亚历克萨的数字助理而利用AI。“你几乎不认识你正在和一桶交谈，而不是一个人，而不是一个人，”他说。“使用它，您可以向您的MES获取有关生产的信息，例如班次或机器的性能，您有多少钱，或者您需要采取什么样的举措。它将改变人和机器互动的方式。“
