由于才发现金蝶社区的文章原创功能，所以把之前本人公号（丹东老李【cnlnlaoli】）中的原创文章，转到这里与大家分享，大家可以关注我的公号，以后我也会尽量把公号中的文章同步到此，以及时与大家分享、互鉴。
本人混迹金蝶论坛时间比较长（大家可以通过这个帖子进入，这个是小号，还有个使用专业人事的账号，发的内容更多），那段时间几乎翻遍了二开论坛的所有帖子，得到了诸如：JohnnyDing、夏娜 等大侠的支持，使我在那段时间受益匪浅，在这里一并感谢此期间给我支持大侠。
【点击阅读原文】
企业信息化相关系统、以及系统名称简拼（如DNC、MDC）不了解的，请点击阅读这篇文章《中小企业信息化（三）企业都需要哪些系统》中相关内容，本篇涉及再简单、易懂解释如下：
DNC（英文 Distributed Numerical Control）即分布式数控。简单说就是企业采购多台支持网络连接的数控加工机床，并按加工布局分布到车间现场后，再把各数控加工机床通过网络连接起来，企业通过连接到此网络的计算机，可以实现与各数控加工机床进行通讯，这就是目前国内主流制造行业DNC应用场景
MDC（英文Manufacturing Data Collection & Status Management）即加工数据收集与设备状态管理。应用的前提是要有DNC网络，通过连接到网络的上位机（计算机）对下位机（数控加工机床）的运行状态、加工数据进行高速实时采集、或定时采集。
MDC系统都能采集到哪些数据，这不全是由MDC系统决定的，而是由下位机的PLC系统，以及系统提供的接口（API软件、或专用硬件、或OPC UA功能）决定的，下面以常见的发那科系统（官方公开文档）为例，说明发那科系统支持采集的信息。
有了上文基础知识之后，那么制造企业应该如何规划适合企业自身情况的DNC/MDC系统，制定一个低门坎，可持续扩展的方案呢？作者结合实际项目经验，把制造企业的DNC/MDC规划、引进划分为以下阶段，如下图所示：
说明：任何方案都有其适用的上下文场景，适用本规划的企业上下文场景可《点击阅读 企业信息化—APS系统（1）企业为什么要引进APS系统 中第一点，本文所适用的业务背景范围》，简单说就ETO模式、单件小批量订货、非大型复杂制造项目（如船舶等）
一阶段：基础通讯连通，实现NC程序共享
这个阶段是DNC系统的物理网络连接基础，实现了上位机（终端计算机）与下位机（数控加工机床）的网络连接，这种连接有2种模式：
上位机与下位机是同一网络中的对等节点，一般1台上位机可以同时连接多台下位机；上位机可以随时连接任何1台他可以访问的下位机，这种方案也是目前几乎所有DNC公司在推荐的方案。
企业必须明白：其实这种方案只适合于那种集中编程，集中下发NC加工程序到下位机的业务场景上位机与下位机通过网络端口直接连接，二者是1对1的连接，但上位机处于同一对等网络，这种方案大多DNC公司不推荐，原因是他们的系统架构就不是这样设计的，国内大多参考CIMICO《相关可阅读 智能制造（2）企业现在能做哪些工作》。
企业必须明白：这种方案适用的场景《点击阅读 企业信息化—APS系统（1）企业为什么要引进APS系统 中第一点，本文所适用的业务背景范围》，若你的业务属于这种场景，建议你就得谨慎选择DNC/MDC软件商（或可以咨询作者）
实现上位机与上位机的网络连接之后，二者之间也就具备互相通讯的条件，目前大多数DNC系统实施，主要也就是NC加工程序的共享、互传，其它更多的功能是围绕NC加工程序的归档，以及如何能快速检索到而展开的。
也就是说在DNC系统中，重复实现了部分PDM、CAPP相关的功能，这对企业来说，要谨慎评估，是否会造成数据重复维护、以及不一致的问题。
二阶段：实现机床私有云化管理
这个阶段的定义，企业应根据自身情况定义。因为在本文的业务场景中，企业初期连接模式为第2种，即上位机与下位机直接1对1连接，这种方案有其：
优势：比如说将来的MDC方面
劣式：比如说成本、统一资源管理
企业最终要采用二者并存的混合模式（这种也欢迎同仁摩擦交流），因为企业上位机采用的是私有桌面云，所以才有了这个阶段的定义。
上位机与下位机1对多的连接模式，具有以下优势：
下位机与上位机网络对等，不再局限于特定终端
上位机在授权条件下，可以连接网络内任意数下位机，并实现信息共享
可以对下位机进行远程连接管理
可以对网络内下位机资源统一到某服务器进行统一管理（也可以分散多台服务器管理）
三阶段：远程控制与MDC采集
这个阶段主要目标是实现上位机通过网络（甚至互联网）对其所连接下位机的远程控制管理；以及对下位机在加工过程数据、设备状态参数高速实时、或定时采集，采集数据的范围以及能力，文章开篇已有描述。
在这个阶段，如果有条件可以实现MES系统与DNC/MDC系统在业务架构层面的集成。通过MES系统正在加工的业务对象与MDC数据采集的集成、关联，可以实现对操作者零件图、工艺路线、刀具数据、加工要素标准、机器执行数据的同步采集，记录加工第一现场最真实的数据，以及标准数据。
未来，操作者这个专业性非常强的工作将是透明化、数字化、可视化，甚至每一秒状态都可以了解。
四阶段：操作者加工过程、技能更加专业化
通过操作者工作过程的透明化、数字化，使得我们要以对操作者的过程可以进行更专业、更细化的分解，形成更细节的标准化，比如：
加工刀头、刀杆标准化、数字化；
加工要素的标准化、模型化；
NC加工程序标准化、语义化场景（可根据加工程序快速配置加工环境工况）
结构、加工路径标准化
最佳的操作者工作标准是，工作过程每个细节均有标准化指导，拒绝操作者个性化，系统能做到对操作者是否符合操作标准要能检测。
这对企业带来的好处是非常多的，比如不限于：
刀具性能最大化、质量保证、成本最大化
机床性能最大化、最优化加工
操作者不再按经验加工，而是按标准、刀具参数、数控加工设备参数加工
提升操作者技能，使操作者的业务不再是不可介入，不可指导
重点培养，一部分操作者成长为按程序加工的纯操作者；另一部分成长为专业的数控工程师
五阶段：大数据/BI
到这里获许会有人说真能搞，真是无处不大数据，好象不说大数据就不高大上似的，其实不然，这样说不是了唬人。
事实是MDC系统采集的数据量，根据企业及时性要求，可能会非常庞大。比如说1秒采集1次数据（这1次采集可能包括很多信息，如：时间、主轴转速、切削量、倍率等所有企业关注的参数），则1台设备1天8小时采集28800条数据，剩下就是你设备的数量，以及实际每天能开工多少小时，很简单的计算了。
MDC产生的数据量将会非常庞大，需要专业的数据仓库支持，大数据分析将离不开BI技术的加持。
同时企业以采集的数据为基础，可以根据不同的关注点，制定不同的KPI指标，用于分析加工过程的机器行为、状态，以及人的行为、状态，以便于及时发现问题、及时纠正，实现大数据的闭环管理，可以预估的KPI比如：
设备的总上电时间、总运行时间、实际加工时间、空运行时间、切削时间
设备加工零件数量信息
单个程序执行情况：运行时间、加工时间、效率等
实际执行加工要素情况：主轴转速、进给量
这个项目阶段的规划，具有以下优点：
循序渐进、可持续的
不存在重复投资、重复建设
由浅入深，渐入佳境
符合企业管理优化的过程
近期相关阅读回放—智能制造专题
04 | 智能制造（4）视觉检测你了解吗？
03 | 智能制造（3）制造企业DNC / MDC 应该如何规划？
02 | 智能制造（2）企业现在能做哪些工作
01 | 智能制造（1）规划路径案例参考
