制造执行系统 (MES)：AI驱动的生产

在大多数制造工厂中，日常任务包括检查机器、跟踪数据和检查零件的缺陷。不幸的是，这些重复性的活动在长时间的轮班中很容易被忽视。 

然而，随着人工智能和计算机视觉（一个专注于教机器理解视觉信息的子领域）等技术的进步，许多这些任务现在正在自动化。为了支持这种程度的制造自动化，制造商还在使用将来自整个车间的数据整合在一起的系统。 

其中，制造执行系统（MES）是推动工厂转变的系统之一。先进的 MES 软件可以track 生产的每个阶段，提供实时数据，并帮助团队快速应对现场问题。 

在本文中，我们将探讨制造执行系统 (MES) 在工厂中的工作方式，以及人工智能和计算机视觉等技术如何使其更智能、更快、更可靠。让我们开始吧！

什么是制造执行系统 (MES)？

MES 生产软件管理和监控工厂车间的生产。它将企业解决方案（如企业资源计划 (ERP) 系统）与实时制造运营连接起来。

企业资源规划系统（ERP）规划库存、材料和计划，而制造执行系统（MES）则侧重于执行。它向机器和操作员发送指令，捕捉生产数据，并在每个步骤发生时进行跟踪。这意味着制造商可以发现延误、track 质量并更快地做出决策。 

例如，在制药和航空航天等行业，MES 可帮助track 批次、设备设置和操作员输入。这样，如果出现任何问题，就能更容易地跟踪生产的每一个步骤。

MES 和 ERP 系统之间的关系

MES 和 ERP 系统连接后效果最佳。您可以将资源计划 ERP 系统视为运营的大脑，处理库存、订单和财务等高级计划。MES 生产软件就像双手，管理车间现场的实时活动，例如生产过程、设备监控和 质量检验。 

当大脑和双手协同工作时，整个系统运行得更加顺畅。 将两者连接起来可以在计划和执行之间建立清晰的联系。 这提高了协调性，并有助于团队在整个运营过程中做出更快、更明智的决策。

为什么制造执行系统 (MES) 对现代制造商至关重要？

工厂每天都要处理定制订单、订单变更和严格的质量检查。为了更好地应对这些挑战，MES 软件的设计宗旨是保持灵活性和准确性。这些系统为团队提供了车间生产情况的清晰视图，并使他们能够快速响应变化。

具体来说，MES 技术通过提供实时跟踪，在生产流程中发挥着关键作用。它可以监控机器状态、工单和物料流。这有助于团队在生产放缓或问题影响产量之前detect 它们。

此外，MES 系统可以实现可追溯性，这在生物技术和医疗设备制造等受监管的复杂行业中至关重要，它可以跟踪整个生产过程中的材料、机器设置和操作。这种实时数据可以支持审计、确保合规性并保持一致的产品质量。

MES 多年来的标准

在智能工厂的概念普及之前，制造商依靠断开连接的系统来管理生产。这使得协调工作流程、保持可追溯性或访问实时洞察变得困难。随着运营变得更加数据驱动，该行业需要一种一致的方式来定义MES技术如何适应更广泛的生产设置。

20世纪90年代末，ISA-95标准的引入是一个重要的里程碑。它将MES生产软件定义为企业系统（如ERP）与车间设备之间的连接。这有助于标准化MES对生产计划、库存跟踪和质量管理等任务的支持方式。

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随着时间的推移，制造业的需求发生了变化。公司现在需要更好的可追溯性、快速访问实时数据以及满足合规性和效率目标的系统。这些需求塑造了今天的 MES 软件，该软件现在支持制造自动化并帮助工厂变得智能和互联。

核心制造执行系统功能

以下是一些重要的MES软件功能，以及它们如何提高生产过程中的生产力、可追溯性和质量：

• 资源和工单管理： MES 将机器、工具和操作员分配给工单，确保在正确的时间提供正确的资源。这减少了空闲时间，并支持更好的资源规划和 ERP 系统对齐。
• 生产监控：MES 实时跟踪机器状态、周期时间和进度。警报功能可帮助团队在出现延误或停机时迅速采取行动，使生产流程track。
• 可追溯性和沿袭：MES 通过批号、序列数据和组件历史记录记录每个零件的历程，从而创建完整的审计跟踪，以用于合规性和召回准备。
• 质量管理： 在每个步骤中，MES 都会运行检查以确保产品符合标准。它会记录检查结果并标记任何问题，以防止缺陷向前发展。
• 库存管理和物料控制： MES 实时监控原材料、在制品和成品。它会仔细检查是否已准备好正确的零件，并加强 库存管理 实践。
• 维护、劳动力和分析： MES 跟踪机器使用情况和操作员绩效，以支持预测性维护、提高劳动效率，并为改进流程提供见解。

将计算机视觉和 AI 引入 MES

虽然 MES 制造软件可以track 生产数据，但它无法分析摄像头的视觉输入。设备磨损或装配错误等重要细节可能会被忽视。计算机视觉可以介入并增加这层洞察力，从而使过去完全由人工或传感器完成的任务实现制造自动化。

制造业中的图像分析由视觉人工智能模型驱动。计算机视觉模型，如 Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型，可以detect、track视频帧中的物体并classify 。 

例如，YOLO11 可以通过发现缺陷进行实时质量检查，并通过检测禁区内的工人来帮助监控安全。

下面将详细介绍YOLO11 支持的一些计算机视觉任务，这些任务可简化生产流程：

• 对象检测:这项任务有助于 MES 在生产过程中detect 组件或工具，确认它们是否在正确的位置，并防止出现装配错误。
  
• 图像分类: 它可用于将物品分为合格、不合格或按产品类型classify ，使 MES 能够自动分类并实时做出质量控制决策。
  
• 姿势估计:使用姿势估计 分析人或机器的姿势，支持安全和人体工程学标准，而 MES 可以记录偏差并标记潜在风险。
  
• 实例分割:即使物品重叠或紧密组合，这项任务也能detect 并segment 它们。它能让 MES 更准确地track 每个部件，改善库存管理。

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通过云 MES 实现车间数字化

为了应对诸如手动数据录入、沟通不畅和生产过程缓慢等日常挑战，许多制造商正在转向基于云的制造执行系统（MES）。这些系统将机器、人员和数据整合到一个平台上，帮助团队更高效地工作并保持同步。

借助基于云的 MES，库存管理、质量管理和订单更新等任务可以实时发生，并且可以从任何设备访问。这减少了延误，减少了错误，并使跨部门管理运营变得更加容易。

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基于云的 MES 系统的另一个主要优势是，它们可以通过计算机视觉解决方案进行增强，例如自动零件检测和操作员活动监控。 

例如，如前所述，Ultralytics YOLO11 可用于track 部件、工具或成品等物品在工厂车间内的移动。从此类解决方案中获得的洞察力可用于识别工作流程中的低效环节，防止物品放错位置，并支持实时决策。

MES：集成与智能工厂趋势

除了计算机视觉和基于云的系统之外，MES 技术总体上正变得更加智能和互联，与资源规划 ERP 系统、云工具和物联网 (IoT) 设备紧密集成。这种转变直接提高了响应能力，制造商能够做出更快、数据驱动的决策。

例如，一个主要的趋势是使用 边缘计算。MES 现在可以在车间本地处理数据，而不是将数据发送到云端。这可以实现实时数据的收集和处理，从而更好地了解运营情况。

数字孪生的使用是另一个稳步增长的领域。这些是模拟机器或整个系统的虚拟模型。它们可用于及早发现问题并在现实环境中发生之前测试改进。

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主要要点

MES 技术正成为当今工厂的关键组成部分。在计算机视觉模型等最新创新的支持下，MES 软件可用于监控车间现场，及早发现问题，并保持生产平稳运行。随着 MES 系统的不断发展，它们可能会在帮助制造商保持质量和做出更明智的日常决策方面发挥更大的作用。

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