探索制造业中 AI 人工智能与 MES 的协同效应

news2025/2/24 6:28:41

AI已经渗透到我们日常生活中的各种工具中——从语音助手到语言翻译,以及允许我们从图片、手写笔记中提取结构化数据的工具。AI还为许多流程自动化提供动力,纾解管理、物流、会计和人力资源部门员工的工作量和压力。

AI、物联网和新兴的超高速网络(如5G)等协同工作,将大大增加我们各方面的能力,而不断增长的数据量、更快的网络和处理器速度等因素融合在一起,对社会产生的影响远远超过单个因素带来的影响。

人工智能AI和MES生产管理系统的结合将成为制造企业发展的重要趋势。这种结合可以为制造企业带来许多优势,如提高生产效率、降低成本、优化资源利用等。

一、MES系统和AI的结合

MES系统是一个集生产计划、调度、质量控制、库存管理等功能于一体的制造执行系统。而AI则是一种模拟人类智能的技术,可以通过学习和分析数据来优化决策和操作。

要实现制造执行系统(MES)与人工智能(AI)的结合,首先需要将生产过程中产生的大量数据进行收集、存储和分析。然后,利用AI技术对这些数据进行深度学习和模型训练,以实现生产过程的智能化监控、预测性维护、质量控制等功能。最后,将AI模型与MES系统进行集成,实现生产数据的实时监测、智能分析和自动化决策,从而优化生产流程、提高生产效率和质量。

二、MES+AI在制造企业中的应用

1、智能工作流程优化:

AI可以通过对历史数据和实时数据的分析,识别出制造过程中的瓶颈和改进点,并自动调整和优化工作流程。这有助于提高生产效率和质量,降低生产成本。

2、智能调整和排程:

AI可以学习并理解生产数据,根据设备、人员和物料的情况,进行实时的调度和排程优化。这种动态调整可以帮助企业更好地应对市场变化和需求波动,确保生产计划的顺利执行。

3、智能质量控制:

AI可以通过学习和分析质量数据,进行实时和全面的质量控制。它可以识别潜在的质量问题,并提供预警和干预措施,以减少次品率和返工率。此外,AI还可以自动调整生产参数以改善质量,提高产品的稳定性和可靠性。

4、智能维护和预防性维修:

通过对设备运行数据的分析,AI可以预测设备的维护需求,并制定预防性的维修计划。这有助于减少设备故障和停机时间,提高设备的运行效率和寿命。

5、智能决策支持:

AI可以对MES系统中的大量数据进行深度学习和模式识别,为企业提供实时、准确的决策支持。例如,它可以预测市场需求、分析产品销售趋势等,帮助企业制定更加精准的市场策略和产品计划。

织信低代码MES系统解决方案

方案架构:

功能架构:

MES效应分析:

功能优势:

1、可以在统一平台上集成诸如生产调度、产品跟踪、质量控制、设备故障分析、网络报表等管理功能,使用统一的数据库和通过网络联接可以同时为生产部门、质检部门、工艺部门、物流部门等提供车间管理信息服务。

2、能够通过对生产物料、产能信息、工艺管理进行信息化的管控,可以制定出符合企业实际需求的生产计划,非常的客观、合理并且精确,为企业整个生产把控了进度以及方向。

3、帮助生产型企业从原先的手工管理向信息化管理方向的转变,非常的智能化并且可控化,能够对生产过程中的人、机、料以及其他资源进行合理的配置和利用,用科学、合理、高效的信息自动化管理取代人工经验式管理方式,这是对生产管理的一大变革。

4、实现了企业生产过程的可视化,生产产品质量的可追溯。通过对车间现场数据的实时采集以及对工业条码信息技术的运用,企业可以实时观察到现场的生产状况并进行控制,对产品的质量也进行管控,真正实现事中控制,这样就提高了企业的生产效率以及产品品质,降低了成本,提高了客户的满意度。

5、可以帮助企业实现绩效的数据化。通过MES,企业可以自动记录生产过程中产生的各项数据以及报表,这样就为各种绩效考核提供了依据,通过这些数据,可以为企业制定好的绩效制度。

合理并且有效地运用MES系统,不仅可以让我们工作高效地运行,还能最大程度保证团队目标的达成。这里推荐“织信Informat全栈低代码”,该平台基于数据模型优先的设计理念,提供大量标准化的组件,内置:

  • AI助手(AI辅助工具)
  • 自动化(图形化编程)
  • 脚本(代码级拓展)
  • 组件设计器(前端页面搭建)
  • 工作流引擎(BPMN2.0标准)
  • 自定义API(第三方集成)
  • 数据表(构建数据模型)
  • 仪表盘(数据图表)
  • 交互控件(按钮交互)
  • 监听器(事件监听)等核心功能

能帮助企业构建高度复杂核心的业务系统。如ERP、PLM、MES、SCM、WMS、OMS、EMS、项目、企业服务等多个应用场景,全面助力企业落地数字化转型战略目标。

不管说得再天花乱坠,都不能代替产品本身,好产品,值得大家切身体验。

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