制造执行系统（MES）：人工智能驱动的生产

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。遗憾的是，这些重复性工作在长时间轮班时很容易被忽视。 

然而，随着人工智能和计算机视觉等技术的进步（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），许多此类任务现在都实现了自动化。为了支持这种制造自动化水平，制造商还在使用能够汇集整个车间数据的系统。 

特别是，制造执行系统（MES）是推动工厂转变的系统之一。先进的 MES 软件可以跟踪生产的每个阶段，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）在工厂中的工作原理，以及人工智能和计算机视觉等技术如何使其变得更智能、更快速、更可靠。让我们开始吧！

什么是制造执行系统（MES）？

MES 生产软件可管理和监控工厂车间的生产。它将企业资源规划（ERP）系统等企业解决方案与实时生产运营连接起来。

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、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 可帮助跟踪批次、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。

制造执行系统与企业资源规划系统之间的关系

当 MES 和 ERP 系统相互连接时，它们的工作效果最佳。您可以将资源规划 ERP 系统视为企业的大脑，负责处理库存、订单和财务等高层次规划。MES 生产软件就像双手，管理车间的实时活动，如生产流程、设备监控和质量检验。 

当大脑和双手协同工作时，整个系统的运行就会更加顺畅。将两者连接起来，可以在计划和执行之间建立明确的联系。这可以提高协调性，帮助团队在整个运营过程中做出更快、更明智的决策。

为什么 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，制造执行系统（MES）软件要保持灵活性和准确性。这些系统为团队提供了清晰的车间视图，使他们能够快速应对变化。

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发现它们。

此外，MES 系统还能在整个生产过程中跟踪物料、机器设置和操作，从而实现可追溯性，这对于生物技术和医疗设备制造等受监管的复杂行业至关重要。这些实时数据可以支持审计、确保合规性并保持产品质量的一致性。

多年来的 MES 标准

在智能工厂的概念流行之前，制造商依靠互不关联的系统来管理生产。这使得协调工作流程、保持可追溯性或获取实时洞察力变得十分困难。随着运营越来越以数据为导向，行业需要一种统一的方式来定义 MES 技术如何融入更广泛的生产设置。

20 世纪 90 年代末推出的 ISA-95 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）与车间设备之间的纽带。这有助于规范 MES 支持生产调度、库存跟踪和质量管理等任务的方式。

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随着时间的推移，生产需求也发生了变化。企业现在需要更好的可追溯性、快速访问实时数据，以及同时满足合规性和效率目标的系统。这些需求造就了今天的 MES 软件，它现在支持制造自动化，帮助工厂实现智能化和互联化。

制造执行系统的核心功能

以下是 MES 软件的一些基本功能，以及它们与提高生产流程的生产率、可追溯性和质量的关系：

• 资源和工单管理：MES 为工单分配机器、工具和操作员，确保在正确的时间提供正确的资源。这样可以减少闲置时间，支持更好的资源规划和企业资源规划系统协调。
• 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，使生产流程步入正轨。
• 可追溯性和族谱： MES 通过批号、序列数据和部件历史记录每个部件的历程，为合规性和召回准备工作创建完整的审计跟踪。
• 质量管理：在每个步骤中，MES 都会进行检查，以确保产品符合标准。它记录检查结果并标记任何问题，以防止缺陷继续发展。
• 库存管理和物料控制：MES 实时监控原材料、在制品和成品。它能反复检查正确的部件是否准备就绪，并加强库存管理实践。
• 维护、劳动力和分析：MES 跟踪机器的使用情况和操作员的表现，以支持预测性维护，提高劳动效率，并为改进流程提供洞察力。

将计算机视觉和人工智能引入 MES

虽然 MES 制造软件可以跟踪生产数据，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，可以检测、跟踪和分类视频帧中的物体。 

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 在生产过程中检测组件或工具，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分类，使 MES 能够自动分类并实时做出质量控制决策。
  
• 姿势估计:利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，这项任务也能检测并分割它们。它能让 MES 更准确地跟踪每个部件，改善库存管理。

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利用云 MES 实现车间数字化

为了解决人工数据录入、沟通不畅和生产流程缓慢等日常难题，许多制造商开始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。

有了基于云的 MES，库存管理、质量管理和订单更新等任务都可以实时进行，并且可以通过任何设备访问。这就减少了延误，减少了错误，使全面运营管理变得更加容易。

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

例如，如前所述，Ultralytics YOLO11 可用于跟踪部件、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外，MES 技术还普遍变得更加智能、更加互联，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速度，使制造商能够更快地做出以数据为导向的决策。

例如，一个主要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。这样就能收集和处理实时数据，提供更好的运营可见性。

另一个稳步增长的领域是数字孪生的使用。它们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，并在实际环境中出现问题之前对改进措施进行测试。

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主要收获

MES 技术正在成为当今工厂的重要组成部分。在计算机视觉模型等最新创新技术的支持下，MES 软件可用于监控车间，及早发现问题，并保持生产顺利进行。随着 MES 系统的不断发展，它们将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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