但是并不是说由于和工业自动化领域有瓜葛，MES就没发展起来，其实关键原因是大牌供应商的解决方案一直不够接地气。MES巨头，通常都是工控巨头——产品线包括工控硬件产品和工业软件产品。MES，只是其软件产品之一。既然是软件，业务的根本就是卖License(MESSaaS现在还十分罕见)。工控巨头收购软件公司，目的可并不在于只卖License，而是希望通过组合出的解决方案促进其硬件产品的销售。在这个思想背景下，解决方案若要具备优势，就必须功能强大，并且做好市场宣传，让客户理解并接受贵有贵的道理。再补充一幅示意图，更好地阐述这一点。

 

　　图中，不同颜色的圆点代表工厂的不同数据源，它们可能是机器、仪表、传感器或人工录入终端等。工控巨头当然希望：1)每个圆点都用到自家的产品；2)所有圆点传上来的数据都进入自家的数据库和MES。图中的大脑代表了数据库和软件的综合系统，或曰：中央系统。那么，圆点越多，数据结构就越复杂，数据规模也就越大，对中央系统的性能要求也就越高。最终的结果是，大脑必须足够大而且强才能胜任繁重的负荷。再大力度地开展市场宣传，工业客户就认可了这样的解决方案，并且信赖只有巨头才能帮助他们实现真正的信息化。大家都在这么想问题，巨头们的解决方案自然就这么一直昂贵着，客户也就一直买不起，想订制又不太可能。实施方面，一个项目干个2~3年是很常见的情形，而且还不断修修补补，弄得甲乙双方都身心俱疲。此外，有MES项目经验的朋友都知道，最终日常使用的MES功能与初期构想的差距_____(自己填)。我曾经在一些国外论坛上和同行交流经验，原以为MES用不好是因为国内客户自身基础还没打好的缘故，但情况不是这样的，全球各地MES项目的实施效果基本都差不多。而且，关于ROI(投资回报期)，大家的经验是15年左右(能10年就算相当不错了)!其实从技术上讲，这个产业本不该如此。。

 

　　如果不把所有颜色的圆点统统交给中央系统去处理(比如：定义颜色、分辨颜色、选择圆点、码放圆点…)，而是根据实际情况预先做好一些处理，那么情形就大不一样了——中央系统就不必是一个强大而巨大的大脑了。这个理念很有意思：先按颜色把圆点分组，把每个颜色圆点的处理做成一个模块，配一个小size的大脑，用于做力所能及的处理工作。如果需要二次处理或者综合管理N个这样的模块，那么就用一个专门管理颜色的模块即可。这样一来，同样是处理所有不同颜色的圆点，工程造价、部署的灵活性、上线速度、订制的可操作性就会大幅改善。带来的好处就容易理解了：可以根据实际需求逐个渐进部署模块(避免发生买了用不上的情况);投资回报期以模块为单位评估，从而大幅缩短(2年以内妥妥的)。由于每个模块的负荷锐减，就不再需要昂贵的IT基础设施了，甚至连机房和服务器都快不需要了;省去了昂贵的IT基础设施意味着运维费用也省了……至于说软件，就不再需要MES了，因为每个模块的Apps都很独立而且绝对实用。也许有人会问，这么多模块，集成起来靠谱吗?我想反问，您知道IT和ICT已经有多成熟了吗?

 

　　再回到工业互联网、智能制造的话题。每个模块里都是其所辖范围内的数据，可以是精简的小数据，也可以是海量的大数据，那么辅之以Apps，或内置于模块中，或通过ICT装备发送到云端，这就具有了互联网产业特性，当然，Apps是企业级的。而智能又该如何实现呢?这还难吗?智能的基础是数据，数据已经有了，那么不论是借助MachineLearning还是其它算法，都可以得到若干重要规律。把它们作为装备运行管理依据，施于控制系统之上，或直接或间接，那么就顺理成章地实现了装备、生产线、车间的智能化。

 

　　分布式的现场通信架构并不是新鲜事物，但是把MES打散，与分布式通信架构相结合，应该算是新技术!盈达睿的团队就是专门做这个的，算是全球最早提出并且打造这套解决方案的厂商之一吧(不敢不加这两个字)。这种模块，我们把它做成了工业级的小设备，称之为工业数据盒子。相信在不久的将来，就会像民用智能盒子在家里那样，在车间里得到普及。你说呢?