在谈到智能制造或工业4.0时，行业关注的焦点往往集中在人工智能（AI）、数字孪生和数字线程、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）、工业物联网（IIoT）、协作机器人和增材制造等技术上。但是，自动化和控制系统适合于哪些领域？在智能制造领域中，这些系统扮演着什么关键角色？自动化和制造执行系统（MES）如何为制造企业的数字化转型打下坚实的基础？

为了回答这些问题，本文将通过一些实际应用场景，带您了解MES和自动化系统是如何与智能制造技术相结合，助力制造企业实现数字化转型的。这些应用场景适用于众多过程、离散和混合行业，是以自动化和MES为基础开启智能制造和数字化转型之旅的好方法。

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物料清单、配方和作业指导书的数字化

物料清单（BOM）定义了制造产品所需的材料和数量。配方定义了使用的具体步骤和设定值。作业指导书提供了制造过程中使用的规范、图纸、方法、程序等。总的来说，这些内容包括很多信息，如果是以纸质文件的形式体现，可能会很厚。

将这些信息从纸质文件转移到MES中，并与自动化系统紧密结合是非常有意义的。这些系统的整合使物料清单、配方和作业指导书的管理、传播、使用和执行变得更加简单快捷，让正确的工作人员能够随时随地获得所需的信息，同时消除了使用纸质文件时常见的人工错误。

MES向自动化系统提供物料清单和配方，自动化系统利用这些信息执行配方并消耗指定数量的材料。MES和自动化系统中的算法，允许在必要时调整材料或是使用替代材料，甚至手动添加材料。总之，MES和自动化系统消除了纸质文档和潜在的人工错误。

有了MES和自动化系统作为基础，下一步就是与新一代智能制造技术的结合。IIoT 用于从整个工厂的设备中传播和收集信息。AR/VR 工具用于向操作员提供基于增强现实的交互式工作指导。人工智能（AI）用于分析数据收集，深入挖掘根本原因，并优化操作和材料。它们以MES和自动化系统为基础，并随着智能制造新技术的进步而不断发展。

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MES与自动化系统协同实现生产防错

除了消除纸张并自动执行物料清单、配方和作业指导书外，MES和自动化系统还可以防止在整个制造过程中出错。错误不仅发生在基于纸面的过程中，还会发生在任何手动执行的过程中。

配方通常涉及多个步骤，其中大部分必须按顺序执行，并且只有在前序步骤成功完成后才能开始。MES与自动化和控制系统协同工作，以确保在进入下一步之前，正确、完整地执行前序步骤。

当跳过正常步骤、未按顺序执行或根本没有完成时，就会出现错误。在制造操作中，如果需要不同的人在不同地方完成不同步骤，则特别容易出错。例如，在称重位置，有人执行材料称重过程，而在配料罐位置，另一个人执行添加和混合过程，而实验室的另一人执行质量分析。让这些步骤按顺序正确执行，确保某个步骤在下一个步骤开始之前完成是极其困难的。但这种同步执行正是MES所做的，也是MES和自动化协同工作如此重要的原因所在。

在与下一代智能制造技术结合的方面，IIoT是实时收集数据的关键技术，这样每个员工都可以立即获得每个步骤的状态和结果。数字线程则连接整个工厂范围内多个区域的每个步骤。数字孪生则收集有关设备运行的详细信息。AI和分析则用于构建预测性和规范性分析，用于协调和优化整个制造过程的运营。

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通过数据收集、认证和签名实现测试

为了进一步阐述测试，请考虑可能遇到的各种不同类型的测试，以及该测试通常如何与制造过程交织在一起。整个制造过程中,很多产品使用在线、近线和实验室组合测试。这意味着需要有几个不同的测试点，每个地点都有许多不同类型的测试设备和不同的测试人员。

同时，在生产制造过程中，这些测试需要在不同点进行，因此，除非前序测试完成，否则该过程不应进入下一步。直到所有测试都成功完成，证书和签名都到位，整个制造过程才算完成。

MES与自动化系统一起执行制造过程中的各个步骤，并从执行测试的各个位置和设备收集数据。MES与自动化系统联锁以确保所有步骤都能成功完成，并且在前序步骤完成之前，不会启动下一步。结果是，所有对质量控制至关重要的步骤都按顺序正确完成，收集所有必要的数据，并按要求完成带有签名的产品认证。

这种情况下，在支持自动化和MES方面，IIoT发挥了更大作用。在整个设施中，有这么多不同设备需要收集这么多的数据，实际上IIoT是唯一选择。同样，这也是分析和AI发挥更大作用的领域，因为它们能够分析所有设备数据，以提供快速而深入的结果，直指问题本质，这样就可以在问题升级之前解决问题。

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物料优化与智能制造工具

通常，企业需要根据测试结果，对产品或批次进行材料调整。该想法并不是简单地添加更多材料直至特定水平，而是优化材料，以便尽可能添加少的材料，从而以低的成本实现所需的结果。如果需要在制造过程中的不同位置进行多个级别的测试，添加多级别材料，优化会变得更加复杂。

实现真正优化的唯一方法，就是通过MES和自动化系统的一些功能，以及AI和分析等智能制造工具。AI算法与MES相连，用于执行低成本计算，例如推荐需要添加的特定材料。

为了实现这一点，在过程的每一步，MES必须获得所需的测试结果，并且必须实现自动化，以准确测量添加到具有严格公差要求的特定材料。这些AI算法以及集成的MES和自动化流程，必须确保能够快速聚焦于成本低的解决方案，这主要是因为大多数过程在主配方中的可用添加数量有限。

使用分析工具来分析这些大数据集以及彼此之间的相互关系，以了解潜在趋势，洞悉根本原因，并在潜在问题成为问题之前很久，就深入了解这些问题。这样做带来的回报是巨大的，因为我们知道每一种产品或每一批产品，都希望使用尽可能低的成本，生产出满足产品规格的产品。

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集成MES、自动化系统与智能制造技术的好处

将MES和自动化系统作为基础，与智能制造技术紧密集成，可以为制造企业带来很多好处。使用MES、自动化系统和智能制造技术来提供物料清单和配方数字化、防错、测试和物料优化等功能，展示了其它任何方式都无法实现的显著优势。这样不仅降低了物料和劳动力成本，提高了生产率、良品率和产量，还减少废料和返工。所有这些都是通过MES、自动化系统和智能制造技术紧密集成实现的，并利用它们提供专注于制造过程中这些关键要素的新功能。

所有新的智能制造和工业4.0技术看起来都非常酷。AI、IIoT、AR/VR和许多其它技术，已在现代制造业中占有一席之地。但它们需要一个基础，MES和自动化系统就是这个基础。MES和自动化是智能制造的起点，使企业专注于物料清单和配方、生产防错、测试和物料优化等基础领域，持续改善生产运营并在可预期的未来实现重要的商业价值。