导语：你是否还在考虑为你的工厂定制一款MES来做生产管理，施耐德直接通过数字转型在场地不变的情况下提高了十倍产能，这是如何做到的，小栖带你聊聊数字化转型到底应该如何做。
数字化转型本质是对工厂管理的升级，然而工厂管理又可以分为财务管理，物料管理，物流管理等等，但其中最为重要的是生产管理，想要做好数字化转型，首先得认清生产管理的本质，以及生产管理是怎么做的，最后如何改进生产管理。
想要知道什么是生产管理，光会埋头苦干可不行，生产管理者到底需要什么？这个问题可以从生产管理到底在解决什么来回答。
每个工厂甚至每个车间面临的生产管理问题都各不相同，比如产品缺乏竞争力、运营成本高、运作失控、效率低下、库存积压、质量问题突出、交货及时率差、劳动力短缺、人员流动频繁、用工成本逐渐偏高等等。而为了解决这些问题，应运而生的产物就是ERP、MES、PLM、CRM等这些生产管理系统，目前在生产管理中主要使用的是MES系统。
MES最重要的价值是将客户的订单转化为对内的生产管理需求！具体来说：
人——排班
机——能力需求计划和作业单
料——发料单
法——作业指令集
环——环境条件的控制
测——特性计量和统计分析
基本包含了制造型企业的主要生产资源，不同企业对于MES系统的要求不同，流程型企业对制造过程的稳定性要求更高，而离散型如OEM 或主机生产型企业首先需要解决的是“多样性”的问题，即小批量多品种生产作业（柔性制造）。
但各类企业对产品库存、制造过程质量、订单及时交货、设备综合运营效率、自主化生产作业的诉求点是相同的，即实现零缺陷、零延误、零干预的自主生产，而实现这些目标，MES系统的支持是必要条件！
MES处理的数据来源于订单-仓库-物料等生产环节，通过完成工厂基础数据配置和设备数据（产品BOM数据、财务数据、工艺文件数据、生产计划和库存数据、物料齐套清单、图纸等技术文件数据、DNC系统数据、订货数据）连接，实现对生产排程、设备管理、产品追溯等方面的信息化管理，生成物料需求计划、作业计划，指导实际生产作业，按照工序自动派工、核算评估工序产能及对工序进行属性定义，引导现场作业配料。
小栖以前做过很多工厂，一些老工厂普遍存在这样一个问题，公司的需求随着业务一直在增长，但工厂的生产依旧在使用十年前的那老一套生产系统，MES系统在过去确实解决了部分企业的生产管理问题，但随着生产精进，需求细分，现代的先进生产对信息化的要求越来越高，而由于技术架构和成本等原因，MES系统已经无法跟上时代满足用户的需求了。
1、成本高
传统MES系统开发成本高、效率低，并隐含着较大的风险，一般的工厂无法承担高昂的定制化成本和耗时几个月的部署时间成本。
2、通用性差
系统定制化程度很高，均是针对特定的行业、领域问题开发的。针对不同行业的应用需求，传统MES系统的功能基本上无法借鉴和使用，通用性非常差。
3、可重构能力低
功能模块基本都是为专用需求开发的，所以基本上不支持重构，业务更替之后的需求无法满足，只能重新开发。
4、集成性弱
集成功能仅仅局限于某个特定的系统或功能，使得用户在选择MES系统时受到很大的制约，限制了MES系统在企业内部的推广应用。
5、缺乏互操作性
在分布式生产环境下，要实现对于不同信息中心的对接必须要互操作能力，传统MES系统不支持从系统中裁剪不同的功能，以满足某些特定任务的需要，实现互操作。
6、敏捷性差
在生产中表现中，传统MES缺乏对市场的快速响应和对实际生产环境的应变能力，由于系统结构本身和采用的开发技术，一个微小改变也会导致系统无法运转。
传统MES系统的弊端正在现代生产环境中逐渐显现出来，而且影响越来越大，最明显的特征就是工厂用来定制化需求和维护MES系统正常运行的成本越来越高。相比之下，数字化解决方案更能符合生产管理的现状，成本低，部署快的特点让工厂管理生产更为方便快捷，而且最为重要的一点是，它更符合实时更新的需求管理。
数字化智慧工厂解决方案是为制造型企业提供的基于云端的数据协同和分析工具。通过微服务化的制造协同组件，完成数据和信息在生产现场端到端的聚合和传递，通过实时数据分析平台，结合机器学习和数据建模，帮助制造业客户提高效率，降低成本，实现数据实时驱动决策。
不同生产模式的制造企业，不同的工艺流程，生产自动化程度差异很大，尤其是离散型制造业企业，设备自动化程度差异大、数据产生方式差异大、信息化系统交互复杂度高。为了解决制造企业对自动化生产管理的不同需求，云栖智造数字化智能工厂SaaS+解决方案通过业务中台和数据中台双驱动一站打通ERP、PLM等不同系统之间的数据隔阂，业务中台智能驱动各功能、应用，模块式耦合，实现海量工业数据接入和建模，有效挖掘数据价值，建立满足企业需求的工业数据中台；同时SaaS化的产品能够大幅降低企业应用成本，功能模块可以按需添加，不用再担心需求变化等原因影响系统正常运行。
数字化智慧工厂解决方案是智能工厂建设过程中，智能装备和相关技术的合理应用，可以有效地减轻工人的劳动强度，提高效率。如机器视觉技术可以替代目视检测；语音识别技术可以帮助工人准确取货。
下面我们看一个案例：
上海施耐德配电电器有限公司（简称SSPA工厂）是一家典型的现代化先进数字化工厂，它于1995年成立，坐落于上海浦东新区，主要生产空气断路器和大电流塑壳断路器。
在过去23年间，施耐德工厂的数字化转型不断践行数字化和精益理念，利用数字化生产管理系统去管理生产过程，在厂房面积保持不变的情况下，将产能提高了整整10倍。在整个制造过程中，从订单，来料，生产，质检到出货，产品追溯，SSPA工厂都通过系统性的流程和设备体系部署，确保产品的质量控制和生产效率，实现了端到端的全面数字化质量管理。如今，SSPA工厂已经成长为行业领先的“精益工厂”。
施耐德工厂也曾经历过传统工厂阶段，从最开始人力占大部分，到逐渐实现自动化，最后利用数字化转型成为智慧工厂，它的转型道路更符合现代中国工厂的现状，并且完全可以被模仿。
施耐德智慧工厂
小栖过去凭借着深耕制造业10多年的经验，曾给许多的工厂做过转型咨询，尽管许多工厂明白转型的重要性，但苦于找不到合理的模式，部分工厂选择过ERP+MES的模式转型后，因为成本高昂，没能坚持下来。小栖给出的建议是，在数字化转型过程中，一定要抛弃过去的传统模式，采取更有效，成本更低，架构更为灵活的数字化解决方案，施耐德工厂就是采用数字化转型的经典案例。
目前传统企业急需的是一种能打通生产中各个环节的SaaS+通用化系统，相比MES系统，SaaS化解决方案不仅能够实现MES对于生产管理的绝大部分功能，而且能够打破工厂内部各个部门的信息孤岛，实现数据链接，实时分析数据，有效的挖掘生产数据的价值，而这正是数字化智慧工厂区别于传统工厂的一个最明显的特征。
