AI与MES结合

发布时间：2026-03-09

来源: 江苏汉软工业智能技术有限公司

行业知识

伴随着人工智能（AI）技术的快速发展，制造业这个行业也面临着一场关键的数字化转型之路。MES（制造执行系统）作为制造业的核心提供。怎么在AI的发展中找到新的定位。下面通过深入浅出的讨论MES在AI时代的现状，挑战和未来的发展趋势。来解析国产MES的技术融合，行业和生态发展。同时也看到当前MES在技术实施，应用深度和行业特定问题上的一些欠缺。

MES是Manufacturing Execution System的全称，中文名称为制造执行系统。伴随着DeepSeek低成本AI模型的火热发展，应用在各行各业的垂直大模型和专业大模型，对于传统行业的MES来说，在这场AI的火爆盛宴中，我们该如何去调整产品的定位，让MES未来更加符合工业企业的需求？

1. MES现状

伴随着国家对工业互联网和工业4.0的政策和经济支持，以及物联网IOT和ABC（AI人工智能，BigData大数据，Cloud云技术）等技术的发展，推动国内MES发展由“微创新”转向到“创新”。通过政策指导，需求为基础，逐步形成自己的技术体系，让中国制造业数字化转型。

1.1 国产MES的特征

当前国产MES主要有以下几方面的特征。

a. 技术融合深化

AI，数字孪生，工业互联网等技术加速和MES融合，实现生产全流程的实施监控和智能优化。随着云MES和边缘计算的普及，大大降低部署成本，支持分布式生产管理，例如：多工厂协同。

b. 行业渗透扩展

从传统的电子制造，汽车行业向新能源（光伏，锂电），半导体，生物医药等高端领域延伸和发展。中小制造企业逐步引入轻量级MES（如SAAS模式）。

c. 生态化和平台化

MES和SCADA，PLM，ERP等系统深度集成，形成制造运营管理（MOM）平台。工业互联网平台如树根互联，海尔的COSMOPlat将MES功能模块化，提供行业级解决方案。

2. MES的缺点

当前MES也出现了一些不足和挑战。

a. 技术和实现瓶颈

系统集成复杂：MES和老旧设备，异构系统（ERP/PLM）的接口开发难度比较高，数据孤岛现象很普遍。

标准化不足：不同行业需求差异比较大，缺乏统一的MES功能模块标准，定制化开发成本比较高。

b.应用深度受限

智能化水平需要提高: 多数MES目前仍然以数据采集和记录为主，以AI的方式来预测性维护，工艺化没有普及。

中小微企业普及不足：传统MES部署周期长，费用高，还有一个原因中小企业在预算和IT能力上存在一定的门槛。

c.行业特定问题

流程制造：连续生产场景下，实时数据处理的延迟可能会影响工艺调整时效性。

离散制造：多品种小批量生产模式下，动态排程的算法优化能力不足，很难平衡效率和灵活性。

2.MES系统的发展趋势和设计

伴随着DeepSeek在工业领域的快速部署，MES的未来将围绕技术普惠化，智能化深度，行业垂直化三大核心来展开，具体的表现形式如下所示。

2.1 无代码/低代码平台

将形成从“开发”到“配置”的范式变革，具体的技术路径为：

a. AI辅助设计：基于历史项目数据来训练模型，自动推荐模块组合和参数设置。例如：半导体行业晶圆生产的洁净度控制逻辑。

b. 模块化功能库：将MES功能拆解为更小的面向场景的模块例如（设备监控，工单管理），支持用户通过拖拽式界面组合业务流程，来满足企业个性化需求的快速响应。

c. 规则引擎和可视化工具：内置行业通用逻辑（例如：药品批次合规规则，汽车装配防错流程），用户只要配置参数就可以适配业务需求，让工业应用开发周期更加短。

e. 降低实施门槛：中小型企业可以自主完成80%基础功能配置，缩短交付周期。

f.动态适应能力：支持产线快速调整（如疫情后转产医疗设备），减少二次开发成本。

2.2 AI+数字孪生

从监控到自优化的智能跃迁。

a. 实时数字孪生

动态仿真引擎：依据物理模型（如热力学，流体力学）实时模拟工艺变化，预测设备异常（如化工反应和压力突变）。

多源数据融合：整合MES，IOT传感器，CAD模型数据，构建高保真虚拟产线。

b. AI驱动决策闭环

预测性维护2.0：结合设备历史数据和外部环境（如电压波动，湿度），预测故障同时触发维修工单。

c. 价值分析

能效优化：钢铁企业通过数字孪生模拟高炉燃烧过程，可以实现降低能耗8%到12%。

零缺陷制造：半导体行业圆晶加工良率提升3%-5%，减少千万级损失。

2.3 轻量化和云化

从重资产到服务化的商业模式来重构。

a. 云原生架构

多租户模式：MES面向工业企业时一定会有个性化需求，需要通过多租户方式为客户适量需求定制提供支持，而不是标准化SAAS产品。

容器化部署：基于Kubernetes实现弹性扩缩容，应对订单峰值（如双十一期间产能激增）。

微服务化：将MES拆解为独立服务（如质量追溯，设备管理），支持按需订阅。

b.混合云策略

核心数据（如配方，工艺参数）部署于私有云，非敏感功能（如报表分析）托管至公有云，平衡安全和成本。

2.4 行业解决方案深化

从通用到专精的价值提升

a.行业专用功能引擎：

半导体：圆晶Lot控制，光刻机利用率优化，缺陷模式分析（基于计算机视觉）。

生物制药：细胞培养过程PAT（过程分析技术）集成，无菌灌装电子批记录自动化。

新能源：电池化成工艺优化，电极涂布厚度闭环控制，梯次利用追溯链。

b. 知识图谱驱动

构建行业工艺知识库，例如：化工反应路径，药品杂质关联规则，辅助MES自动生成管控策略。

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