工业4.0时代下MES的4个发展趋势

　　MES是智能制造在智慧工厂范畴内的承载主体，实现“物理工厂”的“信息领域”的投影。在智能制造工业互联网的背景下，MES有哪些改变呢？

　　1、传统的集成向过程融合发展

　　随着全球化驱动的分散性协同制造成为主流，导致传统设计、计划到生产模式的反应迟缓，严谨的PLM、ERP、MES的集成流程太过到刚性。取而代之的是一种新的方式是设计、计划和生产紧密协作、并行执行，基于同样的需求、物料、产能等数据，PLM设计结束之前，柔性生产计划即可快速下达，MES实时开始生产执行，同时实现良好的反馈机制。

　　2、传统的数字管理向智能管理发展

　　传统基于单据作业模式的MES，在数据分析与处理上并没有下太多的功夫。

　　在工业4.0时代，生产变化及灵活性更高，生产要素须自动配置，必然要求在生产全过程的数字化的基础上，增加智能优化方法。

　　3、传统的车间管理向工厂运营平台发展

　　工业4.0时代的MES，或许将重新定义，在协同制造方面超越目前内部组织范畴，而扩展至与供应商和客户的连接；在制造智能方面将不限于收集、分析与展现，而将进一步实现现场实时分析、协同智能决策，及时调整制造执行过程；在业务领域层面，将扩展智能装备的性能监测与维护、绿色制造的能源管理等内容。

　　4、传统的结构化数据向工业大数据平台发展

　　MES传统上处理各类业务单据，数据仅限于结构化的数据，很多企业在此基础上，也开展了商务智能的建设与利用，但总体上还在有限的数据范围内进行事后分析。

　　今天的物联网将产生大量的实时信息，都是表征了生产过程的全息影像。这些数据在采集、管理、分析与可视化方面，技术上正在逐步可行。

　　智能制造的整体解决方案实现虚拟生产和与现实生产环境的融合，采用创新的工业软件、自动化技术、驱动技术及服务，让MES深入企业运营应用过程中，促进企业缩短产品的研发周期，提高生产效率，为企业发展提供技术支持。在智能制造的时代背景下，制造企业的转型显得尤为重要。企业生产管理集成的核心软件之一是MES系统。制造企业想要实现智能制造，最重要的就是企业首先要实现数字化

　　工厂，而制造执行系统（MES）作为数字化工厂的核心在制造业的重要性不言而喻。

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　　精益化，优化生产过程，与生产实际相结合；

　　数据化，智能制造离不开数据支持，企业生产的数据化有利于为智能制造打下基础，学习大数据技术分析，通过数据挖掘，实现数据增值；

　　协同化，即与云平台相结合，实现生产协同；

　　动态化，即根据CPS的原理，实现作业计划动态优化和智能调度；

　　模块化，即参数化可配置，可重构、快速实施。

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　　审核编辑：鄢孟繁