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Manufacturing Execution System (MES): KI-gesteuerte Produktion

Abirami Vina

6 Minuten Lesezeit

28. Juli 2025

Erfahren Sie, wie Manufacturing Execution Systems die Produktion mit Echtzeitdaten, KI und Computer Vision verbessern und so die Effizienz und ERP-Integration in Fabriken steigern.

In den meisten Produktionsstätten gehören die Inspektion von Maschinen, die Datenerfassung und die Überprüfung von Teilen auf Fehler zu den täglichen Aufgaben. Leider können diese sich wiederholenden Tätigkeiten während langer Schichten leicht übersehen werden. 

Mit Fortschritten wie KI und Computer Vision, einem Teilbereich, der sich darauf konzentriert, Maschinen das Verständnis visueller Informationen beizubringen, werden viele dieser Aufgaben nun automatisiert. Um diese Ebene der Fertigungsautomatisierung zu unterstützen, verwenden Hersteller auch Systeme, die Daten aus der gesamten Werkshalle zusammenführen. 

Eines der Systeme, die diesen Wandel in den Fabriken vorantreiben, ist ein Manufacturing Execution System (MES). Modernste MES-Software kann jede Phase der Produktion track , Echtzeitdaten liefern und den Teams helfen, schnell auf Probleme in der Produktion zu reagieren. 

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Manufacturing Execution Systems (MES) in Fabriken funktionieren und wie Technologien wie KI und Computer Vision sie intelligenter, schneller und zuverlässiger machen. Los geht's!

Was ist ein Manufacturing Execution System (MES)?

Die MES-Produktionssoftware verwaltet und überwacht die Produktion in einer Fabrikhalle. Sie verbindet Unternehmenslösungen wie Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme mit dem Fertigungsbetrieb in Echtzeit.

Während ERP Bestände, Materialien und Zeitpläne plant, konzentriert sich MES auf die Ausführung. Es sendet Anweisungen an Maschinen und Bediener, erfasst Produktionsdaten und verfolgt jeden Schritt, während er geschieht. Dies bedeutet, dass Hersteller Verzögerungen erkennen, die Qualität track und schnellere Entscheidungen treffen können. 

In Branchen wie der Pharmaindustrie und der Luft- und Raumfahrt hilft MES bei der track von Chargen, der Einrichtung von Anlagen und den Eingaben der Mitarbeiter. Das macht es einfacher, jeden Produktionsschritt nachzuvollziehen, wenn Probleme auftreten.

Die Beziehung zwischen MES- und ERP-Systemen

MES- und ERP-Systeme funktionieren am besten, wenn sie miteinander verbunden sind. Stellen Sie sich ein ERP-System zur Ressourcenplanung als das Gehirn des Betriebs vor, das die übergeordnete Planung wie Lagerbestand, Aufträge und Finanzen abwickelt. MES-Produktionssoftware funktioniert wie die Hände und verwaltet die Echtzeitaktivitäten in der Werkshalle, wie z. B. Produktionsprozesse, Anlagenüberwachung und Qualitätskontrolle

Wenn Gehirn und Hände zusammenarbeiten, läuft das gesamte System reibungsloser. Die Verbindung der beiden schafft eine klare Verbindung zwischen Planung und Ausführung. Dies verbessert die Koordination und hilft Teams, schnellere, fundiertere Entscheidungen im gesamten Betrieb zu treffen.

Warum ist MES für moderne Hersteller von Bedeutung?

Fabriken haben täglich mit kundenspezifischen Aufträgen, Änderungen von Aufträgen und strengen Qualitätskontrollen zu tun. Um diese Herausforderungen besser zu bewältigen, ist die MES-Software so konzipiert, dass sie flexibel bleibt und die Genauigkeit beibehält. Diese Systeme bieten Teams einen klaren Überblick über die Werkstatt und ermöglichen es ihnen, schnell auf Änderungen zu reagieren.

Insbesondere spielt die MES-Technologie eine Schlüsselrolle in den Produktionsprozessen, da sie eine Verfolgung in Echtzeit ermöglicht. Sie überwacht den Maschinenstatus, Arbeitsaufträge und den Materialfluss. Dies hilft den Teams, Verlangsamungen oder Probleme detect , bevor sie sich auf die Produktion auswirken.

Auch ein MES-System kann die Rückverfolgbarkeit ermöglichen, die in regulierten und komplexen Branchen wie der Biotechnologie und der Herstellung von Medizinprodukten von entscheidender Bedeutung ist, indem es Materialien, Maschineneinstellungen und Aktionen während der gesamten Produktion verfolgt. Solche Echtzeitdaten können Audits unterstützen, die Einhaltung von Vorschriften gewährleisten und eine gleichbleibende Produktqualität sicherstellen.

MES-Standards im Laufe der Jahre

Bevor das Konzept der Smart Factories populär wurde, verließen sich die Hersteller auf unverbundene Systeme, um die Produktion zu verwalten. Dies erschwerte die Koordination von Arbeitsabläufen, die Aufrechterhaltung der Rückverfolgbarkeit oder den Zugriff auf Echtzeit-Einblicke. Da die Abläufe immer datengesteuerter wurden, benötigte die Industrie eine einheitliche Möglichkeit, zu definieren, wie die MES-Technologie in das breitere Produktionsumfeld passt.

Ein wichtiger Meilenstein war die Einführung von ISA-95 in den späten 1990er Jahren. Es definierte MES-Produktionssoftware als Bindeglied zwischen Unternehmenssystemen wie ERP und Anlagen in der Werkshalle. Dies trug zur Standardisierung der Unterstützung von Aufgaben wie Produktionsplanung, Bestandsverfolgung und Qualitätsmanagement durch MES bei.

Abb. 1. ISA-95 definiert die Rolle von MES innerhalb von Fertigungssystemen. (Quelle)

Im Laufe der Zeit haben sich die Anforderungen an die Fertigung geändert. Unternehmen wünschen sich heute eine bessere Rückverfolgbarkeit, schnellen Zugriff auf Echtzeitdaten und Systeme, die sowohl Compliance- als auch Effizienzziele erfüllen. Diese Anforderungen haben die heutige MES-Software geprägt, die nun die Fertigungsautomatisierung unterstützt und Fabriken hilft, intelligent und vernetzt zu werden.

Kernfunktionen des Manufacturing Execution System

Hier sind einige wesentliche Funktionen von MES-Software und wie sie mit der Steigerung von Produktivität, Rückverfolgbarkeit und Qualität in Produktionsprozessen zusammenhängen:

  • Ressourcen- und Arbeitsauftragsmanagement: MES weist Maschinen, Werkzeuge und Bediener Arbeitsaufträgen zu und stellt sicher, dass die richtigen Ressourcen zur richtigen Zeit verfügbar sind. Dies reduziert die Leerlaufzeiten und unterstützt eine bessere Ressourcenplanung und ERP-Systemausrichtung.
  • Überwachung und Steuerung der Produktion: Das MES verfolgt Maschinenstatus, Zykluszeiten und Fortschritt in Echtzeit. Warnungen helfen den Teams, bei Verzögerungen oder Ausfallzeiten schnell zu handeln und die Produktionsprozesse auf track halten.
  • Rückverfolgbarkeit und Ursprung: MES protokolliert den Weg jedes Teils mit Losnummern, Serialdaten und Komponentenhistorie und erstellt so einen vollständigen Audit-Trail für Compliance und Rückrufbereitschaft.
  • Qualitätsmanagement: In jedem Schritt führt MES Kontrollen durch, um sicherzustellen, dass die Produkte den Standards entsprechen. Es zeichnet Inspektionsergebnisse auf und kennzeichnet alle Probleme, um zu verhindern, dass sich Defekte weiter ausbreiten.
  • Bestandsverwaltung und Materialkontrolle: MES überwacht Rohmaterialien, unfertige Erzeugnisse und Fertigwaren in Echtzeit. Es überprüft, ob die richtigen Teile bereitstehen, und stärkt die Bestandsverwaltungspraktiken.
  • Wartung, Belegschaft und Analytik: MES verfolgt die Maschinennutzung und die Leistung der Bediener, um die vorausschauende Wartung zu unterstützen, die Arbeitseffizienz zu verbessern und Einblicke für bessere Prozesse zu bieten.

Einführung von Computer Vision und KI in MES

MES-Fertigungssoftware kann zwar Produktionsdaten track , aber keine visuellen Eingaben von Kameras analysieren. Wichtige Details, wie z. B. die Abnutzung von Anlagen oder Montagefehler, können unbemerkt bleiben. Computervision kann hier Abhilfe schaffen und zusätzliche Erkenntnisse liefern. So lassen sich Aufgaben automatisieren, die früher vollständig manuell oder sensorgestützt durchgeführt wurden.

Die Bildanalyse in der Fertigung wird durch Vision AI-Modelle vorangetrieben. Computer Vision Modelle, wie Ultralytics YOLO11können Objekte über Videobilder hinweg detect, track und classify . 

So kann YOLO11 beispielsweise Qualitätskontrollen in Echtzeit ermöglichen, indem es Mängel aufspürt und bei der Sicherheitsüberwachung hilft, indem es Arbeiter in Sperrbereichen erkennt.

Im Folgenden werden einige der von YOLO11 unterstützten Computer-Vision-Aufgaben näher betrachtet, die Produktionsprozesse rationalisieren können:

  • Erkennung von Objekten: Diese Aufgabe hilft dem MES, Komponenten oder Werkzeuge während der Produktion detect , zu bestätigen, dass sie sich an der richtigen Stelle befinden, und Montagefehler zu vermeiden.
  • Bild-Klassifizierung: Es kann verwendet werden, um Artikel als bestanden oder nicht bestanden oder nach Produkttyp classify , so dass das MES die Sortierung automatisieren und Entscheidungen zur Qualitätskontrolle in Echtzeit treffen kann.
  • Pose-Schätzung: Die Analyse der Körperhaltung von Mensch oder Maschine mithilfe der Pose-Schätzung unterstützt Sicherheits- und Ergonomiestandards, während das MES Abweichungen protokollieren und potenzielle Risiken kennzeichnen kann.
  • Segmentierung der Instanz: Selbst wenn sich Artikel überschneiden oder eng gruppiert sind, kann diese Aufgabe sie detect und segment . Dadurch kann das MES jedes Teil genauer track und die Bestandsverwaltung verbessern.
Abb. 2. YOLO11 kann verwendet werden, um einen Arbeiter in einem Lagerhaus detect (Quelle)

Digitalisierung der Werkshalle mit Cloud-MES

Um alltägliche Herausforderungen wie manuelle Dateneingabe, Fehlkommunikation und langsame Produktionsprozesse zu bewältigen, wenden sich viele Hersteller cloudbasierten Manufacturing Execution Systems (MES) zu. Diese Systeme bringen Maschinen, Menschen und Daten auf einer Plattform zusammen und helfen Teams, effizienter zu arbeiten und synchron zu bleiben.

Mit einem Cloud-basierten MES erfolgen Aufgaben wie Bestandsverwaltung, Qualitätsmanagement und Auftragsaktualisierungen in Echtzeit und können von jedem Gerät aus abgerufen werden. Dies reduziert Verzögerungen, reduziert Fehler und erleichtert die Verwaltung von Abläufen auf breiter Front.

Abb. 3. Ein Beispiel für ein Cloud-basiertes Manufacturing Execution System. (Quelle)

Ein weiterer wichtiger Vorteil von Cloud-basierten MES-Systemen besteht darin, dass sie mit Computer-Vision-Lösungen erweitert werden können, wie z. B. der automatisierten Teileprüfung und der Überwachung der Bedieneraktivitäten. 

Wie bereits erwähnt, kann Ultralytics YOLO11 beispielsweise zur track von Objekten wie Komponenten, Werkzeugen oder Fertigwaren auf ihrem Weg durch die Fabrikhalle verwendet werden. Die Erkenntnisse aus solchen Lösungen können genutzt werden, um Ineffizienzen im Arbeitsablauf zu erkennen, fehlgeleitete Artikel zu verhindern und die Entscheidungsfindung in Echtzeit zu unterstützen.

MES: Integration und Smart-Factory-Trends

Neben Computer Vision und Cloud-basierten Systemen wird die MES-Technologie im Allgemeinen intelligenter und vernetzter und integriert sich eng in Ressourcenplanungs-ERP-Systeme, Cloud-Tools und Geräte des Internets der Dinge (IoT). Diese Verlagerung verbessert die Reaktionsfähigkeit direkt, und die Hersteller sind in der Lage, schnellere, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Ein wichtiger Trend ist beispielsweise der Einsatz von Edge Computing. Anstatt Daten in die Cloud zu senden, kann MES diese jetzt lokal in der Produktionshalle verarbeiten. Dies ermöglicht die Erfassung und Verarbeitung von Echtzeitdaten und bietet eine bessere Transparenz der Abläufe.

Ein weiterer Bereich mit stetigem Wachstum ist der Einsatz von digitalen Zwillingen. Dies sind virtuelle Modelle, die Maschinen oder ganze Systeme simulieren. Sie können verwendet werden, um Probleme frühzeitig zu erkennen und Verbesserungen zu testen, bevor sie in realen Umgebungen auftreten.

Abb. 4. Schichten eines MES, die in einer intelligenten Fertigungsumgebung zusammenarbeiten. (Quelle)

Wesentliche Erkenntnisse

Die MES-Technologie entwickelt sich zu einem kritischen Bestandteil der heutigen Fabriken. Mit Unterstützung durch neue Innovationen wie Computer-Vision-Modelle kann MES-Software zur Überwachung der Werkshalle, zur frühzeitigen Erkennung von Problemen und zur Aufrechterhaltung eines reibungslosen Produktionsablaufs eingesetzt werden. Da sich MES-Systeme ständig weiterentwickeln, werden sie wahrscheinlich eine noch größere Rolle dabei spielen, Herstellern zu helfen, die Qualität aufrechtzuerhalten und intelligentere, alltägliche Entscheidungen zu treffen.

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