十張圖幫你理解供應鏈IT名詞!(下篇)
信息化時代,了解IT名詞的準確內涵對於供應鏈運作是非常重要的。在之前的文章《十張圖幫你理解供應鏈IT名詞!(上篇)》,筆者用圖文結合的方式詮釋了ERP、APS、WMS和TMS的含義。
本文則將探討MES、RFID、EDI和SaaS這四個常見概念的內涵以及應用中的挑戰。全文約3500字,預計閱讀時間7分鐘。
(五)MES
英文:MES (Manufacturing Execution System)
中文:製造執行系統
MES是製造業工廠用來管理車間的計算機系統,在工廠信息系統中起樞紐作用。它包括資源管理模塊、計劃與調度模塊、性能監測與控制模塊、績效分析與可視化模塊等。作為數字化生產的載體,MES既掌控車間運作的現有數據,也可以對歷史數據進行追溯。其軟體通常需要和感測器、控制器等硬體結合,以實現對車間狀態的感知、分析和決策制定。
MES的功能主要包括(如圖1所示):
1)核對生產資源(物料,設備,圖紙等),以確保生產活動可以正常開始;
2)車間調度決策:,將任務和資源合理匹配,以及在運營過程中應變;
3)對生產過程的進行監控、記錄和追溯,包括質量控制過程;
4)對車間運作進行績效分析和管理,並以圖表形式展現出來。
MES是ERP系統與車間底層運作之間的橋樑。它與ERP/APS系統的關係是:ERP在同一家企業中,將生產、財務、採購、物流等職能部門作橫向集成,並建立公用的資料庫;而APS則在價值鏈中將不同的企業(從各級供應商到客戶)作縱向的打通,進行資源調配。
MES專註於同一家企業的生產職能,雖然在跨度上不如ERP和APS,但是位於價值鏈和職能部門的中樞位置(如圖2所示),因此對於製造業運作起著至關重要的作用。
近年來,MES的概念有被MOM(Manufacturing Operation Management, 製造運營管理)取代的趨勢。後者和前者的區別是:MOM的覆蓋面更廣,將精益管理、人機交互、環保與安全等要素全面集成,並可利用OPC UA等通信技術將企業運作的各個層次打通。
美國國家標準與技術研究院(NIST)認為,MOM處於產品生命周期/商業運作周期/製造系統生命周期這三者的關鍵點(如圖3所示),是智能製造時代值得重點關注的概念之一。
應用難點:
- MES的成功應用是一個把生產現場數字化的過程。所以在軟體實施之前,首先需要把生產工藝知識和相關的實體運作流程梳理清楚,否則光購買一套軟體是沒用的。成功的MES案例都集成了大量的生產製造知識,所以要先在知識沉澱方面下功夫。
- 由於製造業運營流程千變萬化,企業與企業之間差別很大,所以MES軟體系統很難「標準化」,必須針對每家工廠的情況進行定製開發。因此,MES的實施比較費時費力,難以快速地複製和推廣。
(六)RFID
英文:RFID (Radio Frequency Identification)
中文:射頻識別技術
RFID的主要硬體包括電子標籤和讀寫器。電子標籤附著在每件貨物上:它內置微型晶元用於存儲數據,並用天線持續發射出特定頻率的信號,可以被讀寫器「讀」到。反之,讀寫器也可以發射信號讓電子標籤接收到,從而執行「寫」的操作。其主要應用包括:貨物每到一個地方可以將「存儲位置」信息寫入電子標籤中,以及在生產加工的過程中將「當前加工步驟」信息寫進去.這樣有利於供應鏈運作的透明化和實時追蹤。
RFID屬於信息自動識別系統(Automatic Identification System,AIS)的一種。這樣的計算機系統能夠用掃碼等方式來讀取、識別數據,並自動上載和存儲。對於讀取的信息,計算機能夠作自動分類(例如:貨物屬於消費品、普通工業品、還是危險化工品?),以及識別身份(比如這件貨物的生產序列號)。自動識別的好處是:數據讀取速度快,錯誤率比人工目視識別要低,並可以節省人工成本。
http://weixin.qq.com/r/eEUCGjzEhGH7rXh59xBq (二維碼自動識別)
供應鏈中常見的信息自動識別系統除了RFID之外,還有條形碼、二維碼等(如圖4所示)。條形碼可用於識別製造商和產品種類等,成本很低且應用廣泛,許多時候和RFID晶元共存。二維碼(QR Code)可以利用兩個維度來記錄數據,所以能在有限的空間存儲更多信息。和條形碼一樣,它只是一幅圖畫而並非電子裝置。
相對來說,RFID比兩種條碼的應用成本要高得多。但是因為RFID晶元的內容可以多次讀寫修改,所以我們認為其存儲的信息量也要遠高於條碼技術,如圖5所示。在選擇具體技術的時候,需要仔細地研究投入產出比。
應用難點:
- 無論RFID晶元還是條碼標籤,在運輸過程中都可能會破損和遺失,從而阻礙數據的存儲和傳遞。
- 對RFID而言,由於電磁波干涉等現象的存在,使得晶元中的內容未必能夠被正確地讀取。對於關鍵貨物,可能需要提供一些輔助文檔或技術手段,來避免信息漏讀/錯讀的現象。
(七)EDI
英文:EDI (Electronic Data Interchange)
中文:電子數據交換
數據傳輸和數據識別同樣重要,而EDI就是這方面的文檔規範。它是指在商業或行政事務處理中,以電信號(無紙化)傳輸文檔,例如採購訂單、提貨單、發票等。EDI傳輸過程是全自動的,不需要人工干預。為了保證機器可讀,傳輸的數據必須遵照嚴格的格式。EDI的流動可以是7*24的過程,有利於信息的快速流動,讓供應鏈流程更加順暢。
從電子數據交換的角度看,一個用戶的計算機系統可以劃分為兩大部分:一部分是與EDI密切相關的處理系統,包括報文處理、通信介面等功能;另一部分則是企業內部的計算機信息處理系統,通常包括在ERP的範疇內。圖7詮釋了典型的EDI工作機制:在不同企業之間,信息以標準格式實現雙向的流動。
EDI文檔的格式在不同國家、不同行業會有所不同。常見的標準有:美國ANSI的ANSI ASC X12標準(廣泛用於北美)、聯合國的UN / EDIFACT標準(在北美之外用得比較多)、ODETTE標準(主要用於歐洲汽車行業)、SWIFT標準(主要用於銀行和金融業)等等。
以UN / EDIFACT標準為例:EDI通訊文檔雖然粗看起來如同「天書」,但實際上有著清晰的結構,比如用」UNA…」來定義分隔符,用」UNB…」和」UNZ…」來定義所傳輸信息的頭部和尾部,用」UNH…」和」UNT…」來標識其中的每一個欄位,等等。
圖8闡釋了航空行業的一段EDI電文例子,其中每一行的縮寫都有特定含義,比如IFT是指Interactive Free Text(互動自由文本),其後面跟的一段文字「NO MORE FLIGHTS」表明後續沒有進一步航班出港,等等。嚴格遵照標準的電文可以被機器自動讀取並翻譯為標準商業文檔,便於接收方的工作人員閱讀。
應用難點:
- 全世界範圍內的EDI標準還未完全統一,因此存在不同「語言」之間無法順暢交流的問題。目前UN / EDIFACT標準佔據主導地位,並且有和XML等IT業主流標準融合的趨勢。
- 另外,凡是採用EDI的經營者們還必須面對下列風險:誰對有錯誤的EDI信息負責?在沒有手工「簽名」的情況下如何對數據有效性進行審核?如何保證通過EDI傳遞和存儲的數據不受一些非法競爭者剽竊與破壞?電子自動傳輸在給人們帶來便利的同時,也從信息安全形度提出了新的課題。
(八)SaaS
英文:SaaS (Software as a Service)
中文:軟體即服務
定義:
SaaS是一種遠程使用軟體的模式,省略了傳統軟體的本地安裝環節:服務提供商將軟體安裝在其中央資料庫上,用戶在「訂閱」此軟體之後,通過在瀏覽器里訪問相應網頁來使用,並按照使用時間長度等標準來計費。或者說,用戶並不真正購買軟體,而是以一定時長來「租賃」這種軟體。目前,幾乎所有的知名軟體公司都已經提供SaaS服務。
SaaS從本質上說是屬於雲計算的範疇 – 軟體安裝在雲端。和它相類似的模式還包括PaaS(Platform as a Service)和IaaS(Infrastructure as a Service),其應用舉例如圖9所示。
這三種模式對於用戶的要求是逐步提高的:SaaS只需要直接使用網頁版軟體即可(比如微軟Office 365);PaaS需要用戶在遠程網路平台上作定製開發,比如基於西門子Mindsphere來開發工業APP;IaaS則只是提供一些基本的IT基礎設施供使用(比如用遠程硬碟來存儲,用遠程伺服器來增強計算能力),至於能開發出什麼就要靠用戶自己了。
SaaS模式的好處包括:對軟體供應商來說,由於顧客上手使用更加容易(省去了軟體安裝的環節,只需有個瀏覽器即可),因此能夠更方便地獲取新客戶。對客戶來說,有可能節約成本(初始費用較低,後續只需每月或每年交一次費),並解決自身IT能力不足的問題 – 雲端有足夠的存儲資源和計算能力可供使用。軟體的升級和更新換代也會更加容易 – 只需在供應商伺服器上更新即可,不影響用戶們的電腦。
應用難點:
- 對於SaaS軟體供應商來說:初始收費往往較低(甚至有初次使用免費的),因此需要在較長的一個周期內回收成本。公司既要獲取客戶,又要想方設法留住客戶,讓客戶終身價值最大化。
- 對用戶來說,SaaS軟體性能受到網路狀況的限制。如果網速不夠快,那麼用戶體驗就不如在本地計算機上安裝軟體。
- SaaS軟體相關數據都保存在供應商的遠程伺服器上,所以某種意義上說,用戶失去了對自身數據的控制權。從另一角度來講,供應商可能希望增強對這些數據的掌控,最大限度利用其價值,甚至隱瞞軟體的實際運行狀況和真實數據。因此,SaaS軟體供應商和客戶之間將不可避免地展開博弈。
參考資料:
- APICS Dictionary, 15th Edition, 2016.
- https://en.wikipedia.org/wiki/EDIFACT
- https://blogs.office.com/zh-cn/
- https://siemens.mindsphere.io/
文章作者:馮維
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http://weixin.qq.com/r/eEUCGjzEhGH7rXh59xBq (二維碼自動識別)
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