
从被动记录跃升为主动决策。基于 AI 大数据分析,对全厂生产任务进行秒级动态排产, 实时感知异常并自动调整,让工厂以最优状态持续运转。
Live Dashboard
以下模拟了第一车间 4 张活跃工单的实时看板,包含 OEE 综合效率、订单进度与工序状态, 系统每 1.8 秒自动刷新,无需手动操作。
Core Modules
基于实时产能、订单优先级与设备负载的秒级动态排产引擎,替代传统人工排班,响应突发插单与设备异常的速度提升 10 倍。
场景举例: 工厂突然接到一批高优先级加急订单。传统模式下,计划员需要停下所有工作,耗费数小时在Excel中重新排班并通知车间。而在 MES 系统中,只需输入插单需求,AI排产引擎会在 5 秒内综合当前所有设备的运行状态、人员班次以及物料库存,自动计算出对原计划影响最小的最优排产方案,并一键下发到对应机台的工控屏。

从原材料上线到成品入库,每一个工单、工序、工位的状态实时可见,形成完整的过程记录与异常溯源链路。
场景举例: 某批次手机主板出厂后发现特定元器件失效率高。通过 MES 的“正反向追溯”功能,只需输入该手机的 SN 码,系统立即生成完整的生产履历:精确定位到该主板由哪位员工、在哪个时间点、使用了哪台贴片机、关联的锡膏批次号,甚至还能调出当时的质量检验图片,追溯时间从过去的几天缩短至 1 分钟内。
集成首检、巡检与终检数据,与 ESOP 视觉核验系统联动,在线实时判定质量趋势,触发 SPC 预警与自动隔离。
场景举例: 在 CNC 机加工车间,操作员使用游标卡尺测量后,数据自动通过蓝牙传输至 MES。系统内嵌的 SPC (统计过程控制) 图表实时绘制尺寸变化趋势。当系统发现连续 5 个工件的尺寸逼近公差上限(即趋势异常),会立刻触发声光报警并锁死该机台,强制要求技术人员进行刀具补偿,将批量报废的风险彻底拦截在发生之前。

直连设备底层控制系统,实时采集稼动率、良率与标准节拍达成率,自动剥离人为因素,提供最真实的效率数据。
场景举例: 车间主任发现某台注塑机的日产量总是未达标,但员工报告未出现重大故障。通过打开 MES 的 OEE 分析面板,数据揭示该设备每天存在 20 多次长达 3-5 分钟的“微停机”,原因是某卡料传感器的偶发性误报。发现这一隐性损失后,工程团队更换了传感器,该机台的 OEE 瞬间从 65% 提升至 85%。

Transformation
摆脱信息孤岛与低效的人工协同,让数据真正在产线上流动,驱动生产方式的本质变革。

依靠经验与人工管理
Excel或纸质表单,排产耗时几小时至几天,插单/设备故障导致计划全盘打乱。
纸质工单流转,数据严重滞后。发现质量问题时,追溯如同大海捞针。
事后抽检为主,不良品流出风险高,防呆防错严重依赖员工经验。
设备状态黑盒,靠人工定时巡检,稼动率(OEE)数据失真或无法统计。

数据驱动的主动智能决策
基于多约束条件的APS算法,秒级计算最优解,一键应对突发插单,产能最大化。
扫码/RFID自动过站,人机料法环全景数字化记录,一键生成完整产品履历。
系统级防呆防错(工艺路线强制),在线SPC分析实时预警,不良品自动隔离拦截。
直连设备PLC实时采集状态,自动生成精准的OEE报表,故障秒级推送报警。

MES 系统原生集成 CCS 设备层指令、WMS 物料拉动、ESOP 视觉核验与数字孪生映射平台, 支持 ERP / SAP 双向数据互通, 构建从底层设备到顶层业务的完整闭环,可在现有系统基础上逐步叠加,无需推翻重来。