从本地到云混合MES解决方案的四个关键优势

　　多年来，工业公司一直致力于为业务数据实施云技术，但对将其运营数据存储在那里持怀疑态度。但是，无论如何，整个组织中越来越多的企业数据正以安全且廉价的方式转移到云解决方案中，许多制造商开始问自己-我们负担不起吗?平衡车间需求和云技术优势的正确方法是什么?

　　答案是采用内部部署/云混合方法，同时利用两个方面的优势。使用本地/云混合制造执行系统(MES)，操作可以在内部进行，而分析和优化工具仅应用于云中所需的数据子集。这是对云的极好使用，因为它不会对生产造成风险，但会利用云来帮助减少硬件占用空间。减少了维护大型数据库所需的资源(例如，日常工作人员)以及软件升级带来的停机成本。

　　本地/云混合MES解决方案的四个关键优势

　　大型制造公司已经发现从过渡到内部/云混合解决方案的四个主要好处。

　　1、揭示隐藏的机会以提高运营效率

　　诸如Advanced Analytics(高级分析)之类的技术正在帮助将时间序列和事务性数据转换并关联到可操作的见解中，并发现人眼难以察觉的改进潜力。例如，数据驱动的预测性维护可以节省多达12%的计划内维修，降低总体维护成本达30%，故障最多达70%。

　　所有行业的制造商都开始着眼于预测分析，以提高运营效率并获得竞争优势。而且，前瞻性制造商在使这些分析生效方面正变得越来越复杂。

　　幸运的是，混合型本地/云MES解决方案通过集成来自多个系统的数据，创建用于报告和分析的企业数据集来增强分析功能。公司可以对利用行业标准数据模型的更丰富的上下文化数据集执行分析。本地/云混合MES可以将收集的数据(原始数据和上下文数据)移动到数据湖中，以将数据集中到一个位置，从而可以轻松，快速地为制造分析创建上下文并改善运营。

　　2、获得敏捷性并更快地运行工厂

　　在日常工作中，工厂通过将运营数据存储在云中进行分析(而不是在现场进行存储)来提高运行速度。MES系统并不会束缚操作人员的工作，因为MES系统无法处理大量本地数据进行分析。在一个站点上，一旦不再需要处理大量本地存储的数据，运营商就将本地MES的生产率提高了85%。整个工厂的运行速度更快。

　　利用容器技术(例如Docker)的MES升级也可以更快地进行-每次提供新功能时，都需要更少的停机时间和更快的ROI。

　　混合制造环境利用内部部署和云技术中的最佳功能，以及内部运营管理和云中应用的分析优化工具。

　　3、解锁智能和见解，在每一个层次

　　业务中的不同角色需要不同的信息。许多制造商承受着与材料，人工，包装和运输相关的过高成本。

　　通过创建本地/云混合MES，制造商还可以开辟新的方式来远程组合和查看数据，比较多个工厂的仪表板以及从企业级别到车间跟踪。这有助于每个团队更快地根据最佳数据做出最佳决策。

　　例如，主管需要信息来优化产品流程，机器和操作员效率，以及管理安全事件。供应链经理需要在降低成本的同时优化收入目标和逐年增长。运营经理专注于提高每月和每季度的制造效率，并减少制造中的任何非增值步骤。

　　当今的MES技术利用不可见的数据，使每个人都可以轻松地看到他们完成工作所需的信息。

　　4、降低本地数据存储成本

　　而且，如果其他原因不够令人信服，那么最直接的业务案例就是降低成本。存储多年的运营数据通常是合规性要求，但是现场服务器成本会迅速增加。对于制造商而言，将所需的OT信息子集存储在云中现在变得更加便宜和负担得起，从而减少了对本地服务器存储的需求。对于某些制造商而言，仅通过减少该领域的成本即可快速实现其混合型本地/云MES的投资回报。

　　云中的MES数据-案例研究：宝洁公司受益于整个企业范围内的分析和成本降低

　　宝洁(P&G)正在使用制造数据云 (MDC)将数据从多个工厂中的MES(Proficy植物应用程序)迁移到云中。 MDC 整合和转换了宝洁的生产数据，以进行企业云存储和分析。

　　宝洁最初仅将3家工厂连接起来作为试点，然后在不到两年的时间内迅速发展到10家，40家和78家。使用MDC意味着宝洁公司不必每次都进行人工返工或映射数据，从而极大地加快了流程。这为他们节省了大量工程成本，并节省了连接所有工厂的时间。

　　我们知道大多数公司只是在挖掘其数据潜力的表面。实际上，今天的制造商正在失去所收集的70%的制造数据的价值。通过在云中汇总其制造数据，宝洁现在可以分别查看每个工厂，并且已将数据汇总到多个工厂的单个仪表板中，从而提供了提高工厂效率的见解。洞察力正在帮助宝洁降低多个用例的成本并提高产量。

　　这也为宝洁的下一步打开了大门–进行更强大的分析以推动更大价值的能力。他们现在可以实时了解工厂的性能，而且拥有用于未来各种预测分析的基础架构。