数字化工厂顶层架构分析

导读：近几年，随着多部委及地方政府对数字化转型的呼声越来越高，涌现了一大批相关的企业，市场上也出现了很多参差不齐的软件产品，很多企业在购买、实施后往往很难达到预期的效果。那么，在数字化改革的进程中，我们到底应该怎么做呢？

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工厂改革的推进路径

“智能制造”这一概念最早由美国学者P.K.Wright和D.A.Bourne在其著作《Manufacturing lntelligence》中出现，将智能制造定义为机器人应用制造软件系统技术、集成系统工程以及机器人视觉等技术，应用生产制造的系统性过程。

2013年德国提出工业4.0国家战略，随后2015年中国提出中国制造2025将工业互联网定位于国家战略高度。对智能制造的典型应用场景、主要需求及体系架构进行分析，结合物联网、云计算和大数据等技术，提出面向智能制造的工业互联网整体架构与关键技术。

工信部出台的《智能制造发展规划（2016-2020）》中，将智能制造定义为基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

我认为，智能制造是通过新一代信息技术、自动化技术、工业软件及现代管理思想在制造企业全领域、全流程的系统应用而产生的一种全新的生产方式。

在现代工业改革推进进程中，我们很难做到“自感知、自学习、自决策、自执行、自适应”，我们离真正意义上的智能工厂还差的有点远。经过多年的发展，我们已经能够从基础的自动化到信息化，再到现在的数字化。

下文，我将详细的阐述数字化工厂的顶层管理架构。

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什么是数字化工厂？

数字化，即是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这就是数字化的基本过程。

而对于我们工厂而言，我们可以通过一系列的数据采集的方式，将企业的生产信息、仓储信息、来料信息、质量信息等储存并展示出来，形成一套可视化系统，最终辅助领导者做决策，实现降本增效的目的。

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如何构建数字化顶层架构

首先，在阐述该观点的时候，我们得先理解什么是顶层。

图1 数字化工厂的层级架构

如上图所示，我们通常把设备定义为底层，它仅仅只是执行命令。而我们认为，MOM和PLM是中间管理层，由它来接收订单信息并下达指令给执行层。企业层是指接单平台和供应商管理平台等；所谓的顶层就是指工业互联网这一层级的。

构建顶层架构就是指从顶层规划，详细梳理一整套流程。

其次，我们在构建顶层架构的时候，通常还会将信息形成一个闭环。这就是我们常说的打通端到端，第一个端通常是指客户端，第二个端有人认为是工厂端，也有人认为是客户端。如果是第二种的理解的话，这就是形成了一个C2M（Customer-to-Manufacturer）工厂了。我认为，所谓的C2M工厂就是指通过电商平台接单，订单及时传输至工厂，工厂接单生产后第一时间通过物流送达至客户手中。这也可以叫做短路经济模式。

C2M工厂实现起来较为复杂，因为不仅只是工厂内部需要改善，还需要借助电商平台和物流网络。下文我将重点介绍TO B企业如何打通厂内的端到端流程。

第一步

我们先从外部流程开始梳理，通常，TO B企业销售员接到订单后，需要把订单信息输入到CRM系统内，同时，他也需要输入一个期望的交期。

第二步

当CRM接单订单后，CRM系统会告知ERP或SAP访问WMS的库存信息，如果库存不足，它会提示采购。

第三步

采购在ERP内看到系统提示库存不足时，他会通过SRM给供应商下达采购订单。

第四步

SRM在下达采购任务的时候，他会访问PLM，查询物料BOM。

第五步

ERP同时还会问询MES，现在生产的设备状态，是否可以达到销售员期望的交期。

第六步

如果交期不能满足，ERP会立即提示销售员调整。销售员也可以做出决策，是否需要调整，或者也可以调整目前在产的交期，以满足最新的交期要求。

......

通过上文简单的描述，我们可以看出来，我们的销售人员、采购人员等操作的界面都是在ERP这一层架构内，而MOM这一层是无条件执行ERP层级的决策。我们在设计MOM框架的时候，还会将高级排产（策略揉单）、数据采集、质量管理等融合进去。如果一套MOM只是单纯的执行ERP层的任务，我认为他是不合格的。

策略揉单最简单的解释就是指两个相同的任务，MOM可以将它自动合并，当然，这个前提是销售员录入的交期不着急。

MOM最核心的模块是MES，通常，我们在设计架构的时候也会在车间悬挂生产看板，还会做中控驾驶舱，做这些的目的就是形成一套可视化系统，为了保证数据展示的及时性，便于管理者快速做出决策。

图2 顶层系统架构的逻辑图

顶层架构搭建是一项系统工程，必须要找专业的公司做规划咨询。如果脱离顶层的搭建而去实施MES，通常会导致数据失真、整套系统无法使用等情况。这也是为啥很多公司推进智能制造改革的口号喊了很多年却无法落地的原因之一。

推进智能制造改革是一个漫长的过程，我们要有长期的、持续建设的准备。

最后，基于本人的经验想各位读者一个建议，做数字化工厂一定要真做，不能为了展示。做好了数字化工厂之后，收益是长期的，对于经营的可续性、品质、效率的提升、成本的降低、品牌知名度的增加一定会有益处。

数字化工厂一定需要科学的规划、严密的计划和足够的预算支撑。没有专业的团队切勿轻易尝试！

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