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人工智能之所以能够能扮演着这一个关键的角色，因为它的优势就在于能够按照对海量数据的学习生成知识。

人工智能运用工业物联网收集的大量品质数据，对按照生产制造的问题建立的模型完成训练生成知识，再将其作用到实际的生产制造场景中，支持决策，协助改善生产过程。这让此文刚开始提到的几个的问题得到解决。

运用人工智能完成质量控制，就可以将事后检测转化为即时检测，让问题在及时被发现，不传导到下游，防止了后续返工导致的极大浪费。

运用人工智能完成设备***，按照实时监测设备的各种状态，保证 设备稳定运作。在及时做出风险预警，并提供预测性设备维护建议。

工业物联网和人工智能的加盟，为MES执行之“手”增加了“慧眼”和“大脑”。这种三位一体的MES，才能够真实成就智能化生产制造。

MES解决方法侧重于影响到操作员工作效率的两个主要因素：速率和准确性。也就是说，它们以合理的方式完成正确的工作的速率有多快。MES软件为制造厂商带来了标准化管理流程的框架，在一整个***内实施流程和应用数据来控制/优化流程以保证好的工作效率。

每一个机器设备操作员都是会以其特定的知识，技能和速率影响到工作效率。要是没有标准化管理的流程，它们将试着应用自身的好的判断来处理问题-可是这样的判断很有可能有误。拥有了标准，工人便可以快速发现问题和处理问题的正确方式。并没有猜想，有误或延长时间。

拥有了MES解决方案，要是工人偏移标准，管理者就清楚并能够 立刻采用纠正措施。

MES系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块，为企业打造一个扎实、可靠、可行的制造协同管理平台。

设备管理

设备管理是一套对生产设备、运行监控、故障诊断、维修维护、运行统计等进行管理的模块。该模块需要和设备联网系统集成，一起完成该功能。

数据收集

数据收集是MES的重要模块之一。通过配置要收集的参数，设置要收集的频率，收集生产过程中产生的各种数据和设备状态信息等。并且与所生产物料的工艺参数设定的偏差进行比对。超出偏差范围，即报警（显示在异常报警看板上）。