MongoDB助力西门子数字化工厂构建下一代制造执行系统

数据库的高可用性是保障工厂不停工、连续生产的关键所在。在混线生产的情况下，MongoDB对于我们MEMO系统的数据灵活性支撑，保证了产线不停机生产，将运维人员从僵化的工作任务中释放出来，从而能够腾出时间和精力去完成更多高价值工作，极大地提升了运维效率，减少了不必要的人工成本。未来，我们期待能够透过MongoDB新版本、新功能深入更多工业场景，探索更多制造业数字化转型的前沿应用。
西门子成都全球灯塔工厂(SEWC) , IT工程师 田爵松

客户简介
SEWC：引领数字化未来的灯塔工厂

西门子工业自动化产品成都有限公司，简称SEWC，位于四川省成都市高新西区，是西门子工业自动化产品全球第三大研发中心，也是西门子在德国以外建立的首家数字化工厂，于2018年被世界经济论坛评为“全球九家最先进的工厂”之一。

SEWC主要负责研发和生产SIMATIC工业自动化系统系列产品，包括PLC (可编程逻辑控制器)、HMI (人机交互界面)、 IPC (工业电脑)、IOT (工业网关)，以及工业边缘计算软件产品，以供应中国及全球工业市场。

随着团队效率和技术能力的持续提升，数字孪生、数据分析、人工智能和自动化技术在SEWC不断迭代。在产品质量方面，从建厂伊始SEWC就保持在世界级的水平，制程质量高达99.999%。在产品生产方面，SEWC以本地化生产与先进的生产模式更好地服务中国客户，助力中国工业实现智能制造转型。

成立十年，SEWC从零开始，运用数字化技术，释放人的无限潜能，逐渐成长为引领数字化未来的制造业灯塔工厂和碳中和工厂。

业务挑战
亟须突破传统关系型数据库瓶颈 保障连续生产

形势和环境造就了产业界一场有关数字化转型的集体变革，数字化技术的洪流在各个产业链的主干和枝节涌现。在工业制造领域，能否通过数字化技术实现各生产要素、生产环节之间的紧密配合，高效规划、管理整个生产流程，是企业提升韧性、赢得竞争的关键。

SEWC作为西门子在中国第一家成熟的数字化工厂，MES(制造执行系统)的重要性不言而喻。但随着企业业务的持续快速变化，新的个性化应用场景不断产生，传统MES已难以适应企业数字化、智能化转型的需要。

在SEWC，1万平米左右的空间要生产2300多种产品，而且往往是不同的生产方式混合在一起。大批量的混合式生产衍生出新的核心需求，催生出新一代制造执行系统。SEWC的上一代MES系统SimaticIT，可以与生产线上的各种设备和系统集成，实现生产计划的监控和执行，有助于优化生产流程，减少生产中断和资源浪费，但是它基于传统关系型数据库。传统的关系型数据库需要运维人员不断地重新定义数据结构，在海量数据并行处理时也容易导致宕机。随着产线的增加，传统关系型数据库由于缺乏横向扩展机制，给系统运维增加了许多难题，尤其是在需要对系统进行安全维护的情况下，为了避免对数据产生破坏，就不得不将生产停下来。

总体而言，在现代化数字生产应用中，上一代MES系统面临灵活性缺失、开发效率低；存在数据库单点故障、无高可用性保障；缺乏横向扩展机制；运维便捷性有待提升、影响生产连续性等一系列挑战。

解决方案
携手MongoDB构建下一代制造执行系统MEMO的数据底座

当传统MES系统已经无法满足现代化数字生产的需求时，新一代制造执行系统MEMO(制造运营模块化生态系统)应运而生。MEMO主要用于生产过程的设备集成、流程控制互锁、数据收集、订单执行、产品追溯等，具备以下特点：基于容器私有云平台和微服务架构构建；基于API的互相访问，提升了开放性；基于DevOps流程开发自定义应用；易于在各工厂之间进行复制扩展；基于更加灵活易用高可靠的数据库。

在构建MEMO系统的过程中，由于摒弃了传统关系型数据库的思维模式，对数据结构的灵活性、高可用性和开放性提出了新的要求，因此，SEWC选择了MongoDB的分布式文档模型数据库。

在数据的灵活性支撑方面，MEMO系统基于MongoDB灵活的文档模型，可以将系统的中的对象用JSON来表达，在线进行模型调整，快速适应变化，提升开发效率，并且对于工厂制造执行系统中关系型数据库所支持的数据承载，MongoDB也可以处理。

在高可用保障方面，区别于传统的关系型数据库，MongoDB具备一主多从的高可用复制集架构，保证了集群高可用，且具备自愈能力。当主节点发生故障时，两个备节点自动选举出新的主节点，主备切换，无缝提供服务。MongoDB驱动能够自动进行重试，保证业务完整无感知。与此同时，MongoDB可配置备节点跨机架或数据中心部署，具备更高级别的数据容灾能力。

此外，MongoDB Ops Manager提升了运维效率，如集群健康检测、监控报警、查询优化、备份恢复等。通过设置丰富的集群健康指标监控及预警，可实时监控集群状态；能够配合Performance Advisor进行优化、自动部署、升级和扩展，减少维护宕机窗口；通过灵活备份策略支撑，实现连续备份及按时间点恢复。

客户价值
避免宕机风险 提升运维效率 解放生产力

伴随着工业智能场景的落地，数据量的急剧增长成为推动企业转型升级的巨大挑战。当业务边界向下延伸时，每时每刻产生的工业数据对存储管理和数据库带来的压力，是企业亟须优先解决的难题。

对于一家制造型企业而言，SEWC的业务场景大多是实时性的。传统信息化系统运行过程中允许宕机，但工业场景不允许。随着接入设备数量的迅猛增长，传统关系型数据库无法胜任工业海量实时数据管理。
提升开发灵活性基于MongoDB的MEMO MES系统在开发过程中，灵活性得到了极大的提升，全方位适配混线生产、柔性生产、数字化生产的层级需求。

满足高可用需求MongoDB基于复制集的部署架构，设计灵活，减少系统不能提供服务的时间，实现了冗余+自动故障转移的高可用性。

实现自动化运维基于MongoDB Ops Manager提升了自动化运维的效率，保证业务连续性，将过去需要一两天才能完成的工作缩减至几个小时乃至几分钟，释放了运维人员的时间。