制造执行系统（MES）：AI 驱动的生产

在大多数制造工厂中，日常工作包括检查机器、跟踪数据和检查零件缺陷。不幸的是，在漫长的轮班期间，这些重复性工作很容易被忽略。

不过，随着 AI 和计算机视觉等技术的发展，许多此类工作如今已实现自动化。计算机视觉是一个专注于教会机器理解视觉信息的子领域。为了支持这种程度的制造自动化，制造商也在使用能够整合车间各处数据的系统。

具体来说，推动工厂车间这一转变的系统之一是制造执行系统（MES）。现代 MES 软件可以跟踪生产的每个阶段、提供实时数据，并帮助团队快速应对车间问题。

本文将探讨制造执行系统（MES）在工厂中的工作方式，以及 AI 和计算机视觉等技术如何让 MES 变得更智能、更快速、更可靠。

什么是制造执行系统（MES）？#

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

ERP 负责规划库存、物料和日程安排，而 MES 则专注于执行。它向机器和操作员发送指令、采集生产数据，并跟踪每个步骤的实时进展。这意味着制造商可以发现延误、跟踪质量并更快地做出决策。

例如，在制药和航空航天等行业，MES 有助于跟踪批次、设备设置和操作员输入的信息。这样一来，一旦出现问题，就能更轻松地追溯生产的每个环节。

MES 与 ERP 系统之间的关系#

MES 和 ERP 系统连接后才能发挥最佳效果。你可以把资源规划 ERP 系统看作运营的大脑，负责处理库存、订单和财务等高层规划。MES 生产软件则像双手一样，管理车间的实时活动，例如生产流程、设备监控和质量检验。

大脑和双手协同工作时，整个系统运行得更加顺畅。连接两者可以在规划与执行之间建立清晰的衔接，从而改善协调，并帮助团队在整个运营过程中更快地做出更明智的决策。

MES 对现代制造商为何重要？#

工厂每天都要应对定制订单、订单变更和严格的质量检查。为了更好地应对这些挑战，MES 软件在设计上兼顾灵活性和准确性。这些系统让团队清楚了解车间情况，并能快速响应变化。

具体而言，MES 技术通过提供实时跟踪，在生产流程中发挥着关键作用。它会监控机器状态、工单和物料流动，帮助团队在减速或问题影响产出之前及时发现它们。

此外，MES 系统还能实现可追溯性，这对生物技术和医疗器械制造等受监管且复杂的行业至关重要。它会在整个生产过程中跟踪物料、机器设置和操作。这类实时数据有助于审计、确保合规并保持产品质量稳定。

MES 标准的发展历程#

在智能工厂概念广受欢迎之前，制造商依靠彼此独立的系统管理生产。这使得协调工作流程、保持可追溯性或获取实时洞察都变得困难。随着运营越来越依赖数据，行业需要一种统一的方法，来定义 MES 技术在更广泛生产体系中的作用。

一个重要里程碑是 20 世纪 90 年代末 ISA-95 的推出。它将 MES 生产软件定义为企业系统（如 ERP）与车间设备之间的衔接环节。这有助于统一 MES 支持生产排程、库存跟踪和质量管理等任务的方式。

图 1. ISA-95 定义了 MES 在制造系统中的作用。(来源)

随着时间推移，制造业的需求发生了变化。如今，企业希望提高可追溯性、快速获取实时数据，并使用同时满足合规与效率目标的系统。这些需求塑造了如今的 MES 软件，它现在支持制造自动化，并帮助工厂实现智能互联。

制造执行系统的核心功能#

以下是 MES 软件的一些基本功能，以及这些功能如何帮助提高生产流程的效率、可追溯性和质量：

• 资源和工单管理： MES 将机器、工具和操作员分配到工单，确保在适当的时间提供适当的资源。这可以减少空闲时间，改进资源规划，并与 ERP 系统更好地协同。
• 生产监控与控制： MES 实时跟踪机器状态、周期时间和生产进度。警报可帮助团队快速处理延误或停机，确保生产流程按计划进行。
• 可追溯性与谱系追踪： MES 使用批次编号、序列数据和组件历史记录每个零件的流转过程，从而建立完整的审计记录，满足合规要求并做好召回准备。
• 质量管理： MES 在每个步骤执行检查，确保产品符合标准。它会记录检验结果并标记问题，防止缺陷继续流入后续环节。
• 库存管理与物料控制： MES 实时监控原材料、在制品和成品。它会再次确认所需零件已准备就绪，并加强库存管理实践。
• 维护、劳动力管理与分析： MES 跟踪机器使用情况和操作员表现，以支持预测性维护、提高劳动效率，并提供改进流程的洞察。

将计算机视觉和 AI 引入 MES#

MES 制造软件可以跟踪生产数据，但无法分析摄像头采集的视觉输入。设备磨损或装配错误等重要细节可能会被忽略。计算机视觉可以补足这一层洞察能力，让制造自动化能够应用于过去完全依赖人工或传感器的任务。

制造业的图像分析由视觉 AI 模型驱动。计算机视觉模型（例如 Ultralytics YOLO11）可以检测、跟踪视频帧中的物体并对其分类。

例如，Ultralytics YOLO11 可以通过发现缺陷来实现实时质量检查，还可以通过检测进入限制区域的工人来协助监控安全状况。

下面来详细了解 Ultralytics YOLO11 支持的一些计算机视觉任务，它们可以简化生产流程：

• 目标检测：此任务可帮助 MES 在生产过程中检测组件或工具、确认它们是否处于正确位置，并防止装配错误。
• 实例分割：即使物品相互重叠或紧密排列，此任务也能检测并分割它们。它可以让 MES 更准确地跟踪每个零件，并改进库存管理。
• 图像分类：此任务可用于将产品判定为合格或不合格，也可按产品类型分类，从而让 MES 自动分拣并实时做出质量控制决策。
• 姿态估计：通过姿态估计分析人员或机器的姿态，有助于满足安全和人体工学标准；MES 则可以记录偏差并标记潜在风险。

图 2. Ultralytics YOLO11 可用于检测仓库中的一名工人。(来源)

借助云端 MES 实现车间数字化#

为了应对手动数据录入、沟通不畅和生产流程缓慢等日常挑战，许多制造商正在转向云端 MES 平台。这些系统将机器、人员和数据整合到一个平台上，帮助团队提高效率并保持协同。

使用云端 MES，库存管理、质量管理和订单更新等任务都能实时完成，并可通过任何设备访问。这可以减少延误和错误，也让全面管理运营变得更加轻松。

图 3. 云端制造执行系统示例。(来源)

云端 MES 系统的另一项重要优势是可以集成计算机视觉解决方案，例如自动检查零件和监控操作员活动。

例如，如前文所述，Ultralytics YOLO11 可用于跟踪在工厂车间移动的组件、工具或成品等物体。这类解决方案提供的洞察可用于发现工作流程中的低效环节、防止物品错放，并支持实时决策。

MES：集成与智能工厂趋势#

除了计算机视觉和云端系统，MES 技术总体上正变得更加智能、互联，并与资源规划 ERP 系统、云工具和物联网 (IoT) 设备紧密集成。这一转变直接提升了响应能力，使制造商能够更快地做出数据驱动的决策。

例如，一项重要趋势是采用边缘计算。MES 现在可以直接在车间本地处理数据，而不必将数据发送到云端。这样可以采集和处理实时数据，让运营情况更加透明。

数字孪生的应用也在稳步增长。数字孪生是用于模拟机器或整个系统的虚拟模型。它们可以帮助及早发现问题，并在现实场景中实施改进之前先进行测试。

图 4. 智能制造环境中 MES 各层协同工作的示意图。（来源）

要点#

MES 技术正成为当今工厂不可或缺的一部分。借助计算机视觉模型等近期创新，MES 软件可以用于监控车间、及早发现问题，并确保生产顺利运行。随着 MES 系统不断发展，它们很可能会在帮助制造商维持质量和做出更明智的日常决策方面发挥更大作用。

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