我是“如果您無法衡量它，就無法改善它”這句話的忠實擁護者。盡管一開始由誰說有一些爭議，但它的信息在今天仍然適用。想象一下，如果您無法測量血壓，嘗試通過降低血壓來改善健康狀況!這將是一個困難的主張。制造執行系統(MES)投資也是如此。如果您沒有選擇正確的MES指標來衡量性能，則可能無法提高它。
許多企業繼續在業務流程和績效改進方面掙扎，特別是在實施新技術項目時。第四次工業革命(通常稱為“工業4.0”)加劇了這一缺陷。整個趨勢是由需要以更大的上下文和準確性訪問更多數據，然后幫助推動決策支持和性能改進而引起的。
普遍引用的統計數據表明，如今有50%到70%的數字轉換項目失敗。而且，不幸的是，其中許多項目通常都包括MES實施或擴展項目。那么，可以做些什么來幫助克服這個問題呢?
以下是企業可能追求的三個可能的MES指標，但是出于某種原因，它們做錯了：
- 衡量MES項目無法影響的事情
- 衡量錯誤的事情來確定項目的成功
- 使用過時的指標不能反映Industry 4.0的性能
定義并從工業4.0驅動的MES項目中獲益的方法是，首先確定與項目目標相符的正確MES指標。然后，制定正確的度量和報告方法，以使您能夠進行持續的改進工作，從而帶來這些好處。
知道MES項目可以推動哪些改進
數字化轉型通常有望帶來廣泛的好處，例如更好的客戶滿意度，降低的制造成本，更高的生產率，甚至具有轉變為“即服務”業務模式的能力。然而，很多時候，MES項目與更廣泛的數字轉換項目捆綁在一起，以使其更容易獲得資金和/或獲得實施所需的資源和人員。
這可能會帶來設置錯誤期望的風險。MES項目雖然支持上述收益類型，但通常無法在沒有訪問其他系統，數據或人員來將整個數字轉換項目整合在一起的情況下推動它們。MES本質上與制造執行有關。MES驅動器所帶來的好處被更精確地表述為：第一次正確構建它，確保合適的人在做正確的事情，并確保正確捕獲和記錄與構建或生產產品相關的所有內容。盡管所有這些好處肯定會對實現更廣泛的業務收益(例如提高客戶滿意度或促進向“即服務”業務模型的過渡)產生影響，但它們不能將其作為一項獨立的投資。
進行正確的測量
就像我在本文開頭所說的那樣，如果您想改進它，就必須進行評估。如果您想減肥，則必須偶爾踩一下體重秤。您可以測量您的廢物量，如果廢物減少了，則假設您正在減肥，但是如果您的損失是由積極的鍛煉計劃造成的，則可能會失去英寸，但體重會增加，因為肌肉比脂肪更致密。
同樣，如果您對MES項目的論據是您將提高生產效率和產品制造質量，并且將每班次通過率(FPY)和總生產量作為MES成功的唯一關鍵績效指標(KPI)指標進行測量，那么您可能難以證明MES的價值。
一個可能的結果是，在一開始的MES實施之后，FPY大大提高了-但以降低生產率為代價。對FPY的更多關注可能會對實施新的工作流程產生影響，以推動質量改善。擁有正確的MES指標很重要，然后隨著時間的流逝，隨著實施進度和執行整體工業4.0策略的其他組件而對其進行調整。
工業4.0和數字化轉型需要新的MES指標
最后，今天的制造性能指標基于當今的制造模型和當前的技術水平。在質量上，主要指標是FPY。業務流程改進項目通常將其用作KPI。但是請考慮在I4.0世界中，人工智能(AI)和機器學習(ML)可以提供先發制人的指導，以使FPY收益率接近100%，FPY作為性能指標的價值降低。諸如“質量警報之間的平均時間”或“質量警報的嚴重程度-頻率索引”之類的替代度量可能是質量性能的更好度量。
還有許多其他下一代指標的示例需要出現，以更好地評估工業4.0未來的業務績效。將MES實施基于某些正確的MES指標可能會證明您的投資比您一開始認為的更有價值。
