不同顏色的圓點代表工廠的不同數據源，它們可能是機器、儀表、傳感器或人工錄入終端等。工控巨頭當然希望：1）每個圓點都用到自家的產品；2）所有圓點傳上來的數據都進入自家的數據庫和 MES。圖中的大腦代表了數據庫和軟件的綜合系統，或曰：中央系統。那么，圓點越多，數據結構就越復雜，數據規模也就越大，對中央系統的性能要求也就越高。最終的結果是，大腦必須足夠大而且強才能勝任繁重的負荷。再大力度地開展市場宣傳，工業客戶就認可了這樣的解決方案，并且信賴只有巨頭才能幫助他們實現真正的信息化。大家都在這么想問題，巨頭們的解決方案自然就這么一直昂貴著，客戶也就一直買不起，想訂制又不太可能。實施方面，一個項目干個 2~3年 是很常見的情形，而且還不斷修修補補，弄得甲乙雙方都身心俱疲。此外，有 MES 項目經驗的朋友都知道，最終日常使用的 MES 功能與初期構想的差距_____（自己填）。我曾經在一些國外論壇上和同行交流經驗，原以為 MES 用不好是因為國內客戶自身基礎還沒打好的緣故，但情況不是這樣的，全球各地 MES 項目的實施效果基本都差不多。而且，關于 ROI（****期），大家的經驗是 15年 左右（能 10年 就算相當不錯了）！其實從技術上講，這個產業本不該如此。再來看看下面這幅圖。
如果不把所有顏色的圓點統統交給中央系統去處理（比如：定義顏色、分辨顏色、選擇圓點、碼放圓點…），而是根據實際情況預先做好一些處理，那么情形就大不一樣了——中央系統就不必是一個強大而巨大的大腦了。這個理念很有意思：先按顏色把圓點分組，把每個顏色圓點的處理做成一個模塊，配一個小 size 的大腦，用于做力所能及的處理工作。如果需要二次處理或者綜合管理 N 個這樣的模塊，那么就用一個專門管理顏色的模塊即可。這樣一來，同樣是處理所有不同顏色的圓點，工程造價、部署的靈活性、上線速度、訂制的可操作性就會大幅改善。帶來的好處就容易理解了：可以根據實際需求逐個漸進部署模塊（避免發生買了用不上的情況）；****期以模塊為單位評估，從而大幅縮短（2年 以內妥妥的）。由于每個模塊的負荷銳減，就不再需要昂貴的 IT 基礎設施了，甚至連機房和服務器都快不需要了；省去了昂貴的 IT 基礎設施意味著運維費用也省了……至于說軟件，就不再需要 MES 了，因為每個模塊的 Apps 都很獨立而且**實用。也許有人會問，這么多模塊，集成起來**嗎？我想反問，您知道 IT 和 ICT 已經有多成熟了嗎？
再回到工業互聯網、智能制造的話題。每個模塊里都是其所轄范圍內的數據，可以是精簡的小數據，也可以是海量的大數據，那么輔之以 Apps，或內置于模塊中，或通過 ICT 裝備發送到云端，這就具有了互聯網產業特性，當然，Apps 是企業級的。而智能又該如何實現呢？這還難嗎？智能的基礎是數據，數據已經有了，那么不論是借助 Machine Learning 還是其它算法，都可以得到若干重要規律。把它們作為裝備運行管理依據，施于控制系統之上，或直接或間接，那么就順理成章地實現了裝備、生產線、車間的智能化。
分布式的現場通信架構并不是新鮮事物，但是把 MES 打散，與分布式通信架構相結合，應該算是新技術！盈達睿的團隊就是專門做這個的，算是全球最早提出并且打造這套解決方案的廠商之一吧（不敢不加這兩個字）。這種模塊，我們把它做成了工業級的小設備，稱之為工業數據盒子。相信在不久的將來，就會像民用智能盒子在家里那樣，在車間里得到普及。
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1：Invensys Foxboro（福克斯波羅）：Westinghouse（西屋）Reliance瑞恩ABB：、Siemens(西門子)：Siemens MOORE，
2：GE FANUC(GE發那科)：模塊、Yaskawa（安川）：伺服控制器、Bosch Rexroth（博世力士樂）Woodward（伍德沃德）英維斯(TRICONEX)
3：Rockwell Allen-Bradley: Reliance瑞恩、貝加萊(B&R)， 歐姆龍(OMRON), KEBA， 安川(YASKAWA) 等品牌的停產備件。
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