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。*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，*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（****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。再来看看下面这幅图。
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）；****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**实用。也许有人会问，这么多模块，集成起来**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 Machine Learning 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*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。
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【本公司主营产品】
1：Invensys Foxboro（福克斯波罗）：Westinghouse（西屋）Reliance瑞恩ABB：、Siemens(西门子)：Siemens MOORE，
2：GE FANUC(GE发那科)：模块、Yaskawa（安川）：伺服控制器、Bosch Rexroth（博世力士乐）Woodward（伍德沃德）英维斯(TRICONEX)
3：Rockwell Allen-Bradley: Reliance瑞恩、贝加莱(B&R)， 欧姆龙(OMRON), KEBA， 安川(YASKAWA) 等品牌的停产备件。
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