AI与MES结合的案例三家介绍

人工智能与制造执行系统的深度融合，正在推动制造业从“自动化”向“智能化”的跨越。而AI的加入，让MES系统从“记录发生了什么”进化到“预测将要发生什么”，再到“自动决策应该做什么”。这种进化在汉软工业智能的客户实践中得到了充分验证。本文通过三家A股上市公司的真实案例，展示AI与MES结合在产品层面的落地价值。

‍

一、石墨烯材料龙头：AI设备运维从“事后维修”到“预测维护”

某A股上市的石墨烯材料企业，主要从事石墨烯导热膜、石墨烯导电剂等高端材料的研发与生产。石墨烯材料的生产工艺对设备稳定性要求极高，混炼设备、压延设备、烘烤设备的任何异常波动都可能导致整批次材料性能偏差。过去，设备维护主要依赖计划性点检和故障后维修，不仅维护成本高，更关键的是设备突发故障可能导致生产线长时间停摆，造成重大损失。

汉软MES系统为该企业部署了基于AI的设备预测性维护模块。系统通过工业智能网关实时采集关键设备的振动、温度、电流、转速等参数，建立设备正常运行状态的特征基线。AI算法持续分析实时数据与基线的偏差，识别异常模式。例如，当某台混炼设备的振动频谱出现特定频率成分的增强时，系统判断轴承存在早期磨损风险，提前72小时发出预警，并生成维护建议工单。

这套AI设备运维模块上线后，企业设备非计划停机时间降低约40%，维护成本下降25%，设备综合效率提升显著。更重要的是，石墨烯材料的批次一致性得到明显改善——设备运行状态的稳定直接转化为产品质量的稳定。

二、隔膜行业龙头：AI异常调整实现过程自愈

某A股上市的隔膜材料企业，是锂电池隔膜领域的头部厂商。隔膜生产对过程稳定性的要求极高，拉伸工序的温度波动、挤出工序的压力变化，都可能导致隔膜厚度偏差、孔隙率异常、热收缩超标等质量问题。传统的处理方式是：质量检测发现问题后，人工分析原因、手动调整参数，响应周期长，且依赖工程师的经验水平。

汉软MES系统为该企业部署了AI异常调整模块。系统实时采集隔膜产线的温度、压力、速度、张力等数百个工艺参数，通过深度学习模型建立参数与质量指标之间的关联关系。当质量检测数据出现异常趋势时，AI模型自动分析异常原因，判断是哪个或哪些参数偏离导致了质量波动。更为关键的是，系统能够自动计算参数的调整方向和幅度，并将调整指令直接下发至设备控制系统，实现生产过程的自主修复。

例如，在拉伸工序中，当隔膜厚度检测数据出现偏移趋势时，AI模型判断是拉伸温度波动所致，自动计算出温度补偿值，调整加热辊的温度设定。整个过程无需人工干预，从异常发现到参数调整完成控制在数分钟内。这套机制上线后，该企业隔膜厚度的一致性显著提升，过程能力指数从1.0提升至1.5以上，质量异常导致的废品率降低约30%。

三、刀具行业龙头：AI工艺生成与智能排程

某A股上市的刀具制造企业，主要从事精密刀具的研发与生产，产品种类数以千计，以极小批量、多品种、高精度为特点。刀具制造涉及磨削、涂层、检测等多个环节，每一把刀具的工艺参数都需要根据刀具类型、材料、尺寸进行精细设定。过去，工艺参数依赖工程师手动编制，不仅工作量大，而且难以保证蕞优。同时，极小批量的订单特点使得计划排程极为复杂，人工排程难以兼顾设备效率和订单交付。

汉软MES系统为该企业部署了AI工艺自动生成与智能排程模块。在工艺生成方面，系统基于历史工艺数据训练深度学习模型，建立了刀具参数与工艺参数之间的映射关系。当新产品订单进入系统时，AI模型根据刀具类型、尺寸、材料、精度要求等输入，自动生成完整的工艺路线、磨削参数、涂层工艺规范、检测标准。工艺工程师只需对AI生成的方案进行确认或微调，大幅减少了重复性的工艺设计工作。系统上线后，新产品工艺设计时间从平均2小时缩短至10分钟以内。

在排程方面，APS模块集成了AI算法，综合考虑设备状态、刀具库存、人员技能、换型时间等多重约束，自动生成蕞优的日排程方案。AI模型能够学习排程规则的执行效果，持续优化排程策略。当出现急单插入或设备故障时，系统在数分钟内完成重排，将影响降至蕞低。这套智能排程系统使设备综合效率提升约20%，订单准时交付率达到98%以上。

四、AI与MES融合的技术架构

上述三个案例虽然应用场景不同，但背后的技术架构具有共性。汉软工业智能的一体化低代码平台为AI应用提供了基础支撑。

数据底座是AI应用的前提。汉软MES系统通过工业智能网关实现全厂设备的联网接入，采集设备状态、工艺参数、质量数据、生产数据等，构建统一的数据底座。数据的完整性、准确性、实时性，决定了AI模型的效果上限。

模型引擎是AI应用的核心。汉软平台集成了多种机器学习算法和深度学习框架，支持设备预测维护、参数优化、工艺生成、智能排程等多种AI场景。平台提供模型训练、部署、监控的全生命周期管理能力，支持模型的持续迭代优化。

控制闭环是AI应用的价值兑现。AI模型的分析结果必须能够作用于生产过程，才能真正创造价值。汉软MES系统具备设备反向控制能力，能够将AI模型的优化指令直接下发至设备控制系统，实现从感知到决策再到执行的完整闭环。

低代码平台是AI应用的敏捷保障。业务人员可以通过低代码工具自主配置AI模型的应用场景和触发条件，无需依赖开发团队。当生产条件变化时，可以快速调整模型的应用策略，保持AI能力与业务需求的同步。

从新材料产业的石墨烯行业的预测性维护，到隔膜行业的异常自动调整，再到精密加工制造业刀具行业的工艺自动生成与智能排程，AI与MES的结合正在制造领域释放出巨大价值。这些案例表明，AI不再是停留在实验室的概念，而是已经深入生产一线的实用工具。当MES系统从“记录员”进化为“决策者”，制造业的智能化才真正迈出了关键一步。汉软工业智能的一体化低代码平台，为这种进化提供了坚实的技术底座，让更多制造企业能够享受到AI赋能带来的效率提升和质量改善。

欢迎来电交流AI技术结合细节！