1. 背景

　　西门子在数字化企业解决方案版图中有非常强大的面向制造运营的解决方案Opcenter，其涵盖了从计划到制造，到质量再到分析全面的数字化运营方案，同时西门子也提供了完善的在云端的解决方案MindSphere,包括云连接，云平台，云应用等等，目前这两个解决方案在行业都有很好的应用，并取得了非常傲人的成绩。

　　对于如何将制造的数据上云，如何利用云的优势来推进制造，目前是很多业内人员讨论的话题。

　　2. 西门子答案

　　对于上述的话题，核心的要点是要分析出什么样的数据适合上云，个人认为，这可以从几个不同的维度来考虑：

　　数据的生命周期：是指放到云端的数据的时间的长短，那些基本不再用到的，或者马上就不再使用的，可以考虑放将该类型数据放到云端的优先级低一点

　　数据的变化性：可以考虑放在云端的数据尽量是变化比较少的，如果该数据一直变化，且变化的频次很高，则放到云端的优先级低一些。

　　数据的交互性：是指在使用该数据的时候，需要与其它系统进行交互之后才能可以使用，如现场执行的业务控制逻辑等

　　数据的敏感性：这是一个很现实的问题，有很多客户并不太愿意把敏感数据放在云端，所以越敏感的数据，其优先级可以低一点

　　数据的用户量：是指该数据将来可以使用的人员是多是少，用户量越多则放到云端的优先级则高一些

　　基于以上几个维度，我们把MOM的数据进行进一步的剖析，基于当下的实际情况，分析出可以将MOM中的数据上云的优先级，暂分4个级别。

　　第一级：是指面向客户的数据，可以称产品实体数据，比如每一饮料上面的相关信息，制造单位，生产时间，营养成份，关键指标…

　　第二级：是指面向企业的内部管理的数据，如很多不同维度的KPI，包括产出，效率，质量等等KPI，这些数据可以基于时间的维度自动进行汇总。

　　第三级：是指面向工艺提升的参数数据，如压力等参数。

　　第四级：是指在制造过程中的事务数据，因为该类型数据需要有各种防错，防呆，交互，反馈等。可以将此类的数据优先级可以低一些。

　　3. 应用案例

　　比如，对于一个酒类制造加工的企业，如何将把它的原料农场，对应的物流以及生产等信息串接起来，用户可以通过扫酒瓶上面的二维码来获取得整个链上的数据追溯出来：

　　通过IoT技术将农场上的信息收到云端，农场收割的车上装有对应的IOTBOX,此将把对应的农场的相关信息(包括位置，当下的温度…)传到云端。

　　b.) 从农场到工厂之间的物流车上装载有一个IoT BOX，用该BOX将相关的物流数据收到云端

　　c.) 将制造数据上云，将制造过程中某一个批次的执行结果通过区块链技术传到云端，此过程也体现了Opcenter的数据到MindSphere的应用的一个场景

　　d.) 通过扫描二维码来达到追溯效果，此部分将农场信息，物流信息，制造批次的信息等都可能追溯出来，如下图

　　4.  总结

　　西门子的数字化制造运营解决方案Opcenter可以与西门子的云解决方案MindSphere相互结合之后，将生产生新的火花，来助力不同的行业的供应链之间的数据整合,来推进整个行业的数字化的建设与进程。这种基于行业的供应链整合同时也将进一步推进了行业供应链数据的标准化, 西门子将在推进这些细分行业标准化进程中持继作出贡献。