我是“如果您无法衡量它，就无法改善它”这句话的忠实拥护者。尽管一开始由谁说有一些争议，但它的信息在今天仍然适用。想象一下，如果您无法测量血压，尝试通过降低血压来改善健康状况!这将是一个困难的主张。制造执行系统(MES)投资也是如此。如果您没有选择正确的MES指标来衡量性能，则可能无法提高它。
许多企业继续在业务流程和绩效改进方面挣扎，特别是在实施新技术项目时。第四次工业革命(通常称为“工业4.0”)加剧了这一缺陷。整个趋势是由需要以更大的上下文和准确性访问更多数据，然后帮助推动决策支持和性能改进而引起的。
普遍引用的统计数据表明，如今有50%到70%的数字转换项目失败。而且，不幸的是，其中许多项目通常都包括MES实施或扩展项目。那么，可以做些什么来帮助克服这个问题呢?
以下是企业可能追求的三个可能的MES指标，但是出于某种原因，它们做错了：
- 衡量MES项目无法影响的事情
- 衡量错误的事情来确定项目的成功
- 使用过时的指标不能反映Industry 4.0的性能
定义并从工业4.0驱动的MES项目中获益的方法是，首先确定与项目目标相符的正确MES指标。然后，制定正确的度量和报告方法，以使您能够进行持续的改进工作，从而带来这些好处。
知道MES项目可以推动哪些改进
数字化转型通常有望带来广泛的好处，例如更好的客户满意度，降低的制造成本，更高的生产率，甚至具有转变为“即服务”业务模式的能力。然而，很多时候，MES项目与更广泛的数字转换项目捆绑在一起，以使其更容易获得资金和/或获得实施所需的资源和人员。
这可能会带来设置错误期望的风险。MES项目虽然支持上述收益类型，但通常无法在没有访问其他系统，数据或人员来将整个数字转换项目整合在一起的情况下推动它们。MES本质上与制造执行有关。MES驱动器所带来的好处被更精确地表述为：第一次正确构建它，确保合适的人在做正确的事情，并确保正确捕获和记录与构建或生产产品相关的所有内容。尽管所有这些好处肯定会对实现更广泛的业务收益(例如提高客户满意度或促进向“即服务”业务模型的过渡)产生影响，但它们不能将其作为一项独立的投资。
进行正确的测量
就像我在本文开头所说的那样，如果您想改进它，就必须进行评估。如果您想减肥，则必须偶尔踩一下体重秤。您可以测量您的废物量，如果废物减少了，则假设您正在减肥，但是如果您的损失是由积极的锻炼计划造成的，则可能会失去英寸，但体重会增加，因为肌肉比脂肪更致密。
同样，如果您对MES项目的论据是您将提高生产效率和产品制造质量，并且将每班次通过率(FPY)和总生产量作为MES成功的唯一关键绩效指标(KPI)指标进行测量，那么您可能难以证明MES的价值。
一个可能的结果是，在一开始的MES实施之后，FPY大大提高了-但以降低生产率为代价。对FPY的更多关注可能会对实施新的工作流程产生影响，以推动质量改善。拥有正确的MES指标很重要，然后随着时间的流逝，随着实施进度和执行整体工业4.0策略的其他组件而对其进行调整。
工业4.0和数字化转型需要新的MES指标
最后，今天的制造性能指标基于当今的制造模型和当前的技术水平。在质量上，主要指标是FPY。业务流程改进项目通常将其用作KPI。但是请考虑在I4.0世界中，人工智能(AI)和机器学习(ML)可以提供先发制人的指导，以使FPY收益率接近100%，FPY作为性能指标的价值降低。诸如“质量警报之间的平均时间”或“质量警报的严重程度-频率索引”之类的替代度量可能是质量性能的更好度量。
还有许多其他下一代指标的示例需要出现，以更好地评估工业4.0未来的业务绩效。将MES实施基于某些正确的MES指标可能会证明您的投资比您一开始认为的更有价值。
