當我們說智能制造時，我們在說什么？是智能裝備、智能工廠？還是云、大數據或是服務型制造？抑或是工業互聯網？再微觀一些，是機器換人，還是AI？

　　或許有人說，這都是智能制造的范疇。不過，研發與生產是工廠的核心，智能工廠也成為了智能制造的核心。對于不同發展階段和不同形態的企業來說，數字化、網絡化、智能化的道路各不相同，但在構筑智能工廠、通往智能制造的過程中，不可或缺的一個共同環節就是制造執行系統（MES）。

　　定位于整個車間制造過程管理的MES，根據訂單、計劃進行作業排程，它構筑了計劃管理層與底層控制層之間的橋梁，既讓ERP得以落地，也優化生產過程。由此，MES成為智能工廠（數字化工廠）的核心，也是精益生產的關鍵環節。

　　太極智能工廠架構圖

　　亂花漸欲迷人眼。當前，工業互聯網持續發酵，大數據、AI熱度持續上升，但工廠智能化之路依然需要因企而異。對此，太極計算機股份有限公司企業業務集團智能制造事業部總經理趙金元博士認為，“通過智能化的算法與先進的管理方法，實現精準控制、透明管理、科學決策”，恐怕應該是大部分企業智能化的著力點。

　　一

　　我們先看一個流程行業智能化生產的案例。

　　成立于2009年4月，總投資70億元的青海鹽湖海納化工有限公司是青海鹽湖工業公司的全資子公司，以燒堿、PVC、電石、水泥等為主打產品，屬于典型的間歇式流程制造企業。2013年，海納化工投產，但出現了產品質量波動性較大、安全問題頻出，不能正常生產的情況。與此同時，人員流失率較高，知識的傳承存在一些問題；成本核算也不夠準確，無法實現量化考核。

　　為了解決企業存在的這些問題，海納把目光投向數字化工廠建設。2017年7月，海納MES項目進入實質性階段。經過近兩年的項目實施，合作伙伴太極股份為海納化工建設了生產運營管理指揮系統（廣義MES，覆蓋整個工廠）。該系統基于太極股份的行業信息物理系統應用解決方案，建設了智能看板、生產計劃管理、生產調度管理、質量管理、能源管理、操作管理、安環管理、設備管理、生產統計和成本管理等功能模塊，實現了海納生產管控一體化。

公司級智能看板

　　目前，海納MES整體項目只是做了一期，解決了數字化的問題，但效果已完全不一樣。通過系統，打通橫向管理，消除部門壁壘，真正實現了從公司經營目標到員工績效的閉環；實現了從公司層面到班組層面的成本核算，過去的成本核算至少需要一周的時間，而現在則是實時統計；所有的生產管控在調度大廳完成，異常情況實時反映到智能看板，調度指令直接在調度管理系統中下達，操作控制直接在控制操作站完成，大大提升了生產管控效率。

　　“尤其是，通過平臺數據支撐及分析工具的使用，產品尤其是高端產品的質量波動性降低了，產品質量穩定性有了明顯的提高；同時安全事故能夠提前預警，減少了安全事故發生的頻次。”趙金元說。

　　成本實時分析看板

　　二

　　有人曾言：“不AI，無智能”。如果這不是一種營銷，那就是一個偏見或誤導。沒有定語的智能化，即便不催生時髦的智能化項目，也會造成認識上的混亂。

　　毫無疑問，MES項目為海納化工數字化打下了堅實的基礎，在此之上，“下一步要做的就是縱向的精準控制”，這更是智能化工廠的核心要義。但是，為什么是太極？

　　也許是因為其工業基因——當太極于1993年開始在銅冶煉行業做在線控制系統、專家系統時，信息化這一概念還未產生。

　　1987年，原電子工業部第十五研究所（現中國電子科技集團公司第十五研究所）創建太極計算機公司。2002年公司股改，2010年上市。2018年底，太極做了戰略上的調整。太極新戰略愿景是做中國最優秀的數字化服務提供商，成為“智能應用的引領者、數據運營的國家隊、自主可控的主力軍、員工價值的成就者”。以“數據驅動、云領未來、網安天下”三大戰略為支撐，以安全可靠能力、數據服務能力、業務流程能力為三大核心技術能力，重點圍繞政務、公共安全、國防、企業四大領域開展服務。

　　據介紹，2002年，隨著企業信息化的興起，太極逐步向綜合IT服務商發展。在這個過程中，太極開始面向工廠儀表、PLC、工業控制系統等底層，打造工廠數據庫平臺，把所有底層的設備、工藝、質量等數據，都整合到該平臺中。在此基礎上，逐步在數據平臺之上做生產管理、質量管理、物流管理、能源管理等系統，2010年，公司正式形成生產運營管控一體化平臺（廣義MES）。目前，客戶分布在流程行業的鋼鐵、有色、精細化工以及離散制造領。

　　三

　　MES定位于生產運營管控，但它是如何實現的？以及是如何成為智能制造的核心？趙金元表示，生產運營管控一體化平臺不是單純的軟件的堆砌，里面融合了很多管理的理念。它從兩個主線，解決了企業面臨的實際問題。

　　一個是管理主線。很多企業車間的現場操作工人具有很高的技能，但不可否認，如果企業管理模式沒有形成閉環，考核沒有量化，員工的積極性會存在問題。生產運營管控系統從企業經營目標開始分解，生成生產計劃，從生產計劃到作業計劃，最后量化到操作崗位上，形成KPI指標。這樣每天每個班組在下班時，就能看到量化的結果也就是KPI指標，而這個指標是與績效獎金掛鉤的。

　　這樣就能大大提高員工的積極性?！斑@就從管理的緯度，形成一個閉環管控。過去沒有這個系統，很難做到這一點。”趙金元說。

　　另外一條主線是圍繞控制。流程工業生產管控的本質是如何高效、安全、低成本的將進廠原料加工成最后的產品，控制的核心是物質流的均衡變化。這就要求構筑的管控系統，能夠實現各裝備之間的有效協同、控制指令能夠精確執行，最終達到整個生產的安全、高效、綠色生產。

　　“因此，作為面向生產的管控系統，其內在的管理思想、管理方法和數據處理技術是衡量不同系統水平的關鍵因素“。趙金元認為。

　　四

　　數據是MES產生效能的核心因素，這包括xBOM的數據管理，生產過程的數據信息的收集和管理等等眾多方面。智能控制與精益生產，根源就在于此。

　　近年來，太極不斷加強工廠數據庫平臺原始數據與批次、投料、工藝、工況關聯性的研發，目前，不僅實現上述匹配，在鋼廠甚至可以匹配到“每一米”。比如，煉鋼可以匹配到每一爐，包括吹氧量，氮氣流量，壓力、出鋼碳含量，磷、硫等成分。到了鑄坯的時候，可以匹配到每米上。到了板坯上，可以匹配到0.1米。

　　這種精準匹配，對企業意味著什么？

　　一方面，當整個過程，所有的參數都在六西格瑪的控制之下，質量一定是合格的。另一方面，如果出現問題，不用做檢驗，不用抽樣，系統可以告訴企業：第幾米有什么樣的質量事件，哪個部分需要做檢驗。這就大大降低了檢驗的損耗量。更精準的是，當鋼廠能夠精準到100毫米，系統就可以告訴企業，哪一卷是高端鋼，或這一卷哪個部分是高端的，從而可以實行差異化的營銷。這項技術太極已成功應用到化工領域。

　　“未來的數字化工廠、智能工廠，實際上就是從兩個維度，一個是管理的維度，一個是生產控制的維度，為企業帶來效益。但現在大部分人都關注后者，要機器人，要AI，我認為這些控制手段在單點應用上可以，但從系統的角度，難度還是很大的?！壁w金元表示。他呼吁，未來的智能工廠，如果能把一線工人的主觀能動性發揮出來，將遠遠大于機器人、人工智能帶來的價值。

　　數十年來，精益管理不斷延伸至企業管理的各個方面，大大提升了制造業的整體效能。當前，我國經濟正處于高速增長階段轉向高質量發展階段，通過數字化、網絡化、智能化，提升制造業的高質量發展，更已成為制造業的實際行動。但無論新一代信息技術與制造業如何融合，處于核心層面的生產端不僅始終是制造業的立足之本，其精準化更是高質量的關鍵路徑。