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。 

特别是，推动工厂车间这一转变的系统之一是制造执行系统（MES）。先进的MES软件可以跟踪生产的每个阶段，提供实时数据，并帮助团队快速响应车间的问题。 

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。

ERP 计划库存、物料和时间表，而 MES 侧重于执行。它向机器和操作员发送指令，捕获生产数据，并跟踪每个步骤的发生。这意味着制造商可以发现延误、跟踪质量并做出更快的决策。 

例如，在制药和航空航天等行业中，MES 有助于跟踪批次、设备设置和操作员输入。 如果出现任何问题，这使得跟踪生产的每个步骤变得更加容易。

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过程中发挥着关键作用。它可以监控机器状态、工单和物料流。这有助于团队在减速或问题影响产量之前发现它们。

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。
• 生产监控和控制：MES 实时跟踪机器状态、周期时间和进度。警报可帮助团队快速应对延误或停机，从而使生产过程保持正常。
• 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 制造软件可以跟踪生产数据，但它不会分析来自摄像头的视觉输入。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添加该层见解，从而为曾经完全手动或基于传感器的任务实现制造自动化。

制造业中的图像分析由视觉 AI 模型驱动。诸如 Ultralytics YOLO11 之类的计算机视觉模型可以检测、跟踪和分类视频帧中的对象。 

例如，YOLO11 可以通过发现缺陷来实现实时质量检查，并通过检测限制区域内的工人来帮助监控安全。

以下是 YOLO11 支持的一些计算机视觉任务的详细介绍，这些任务可以简化生产流程：

• 目标检测: 此任务帮助MES在生产过程中检测组件或工具，确认它们是否在正确的位置，并防止装配错误。
  
• 图像分类: 它可以用于将物品分类为合格或不合格，或者按产品类型分类，从而使 MES 能够自动执行分拣并做出实时的质量控制决策。
  
• 姿态估计: 使用姿态估计分析人体或机器姿势，以支持安全和人体工程学标准，同时 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分组，此任务也可以检测和分割它们。它使 MES 能够更准确地跟踪每个零件并改进库存管理。

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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 可用于跟踪在工厂车间移动的物体，如组件、工具或成品。此类解决方案的见解可用于识别工作流程效率低下的问题，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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