制造执行系统（Manufacturing Execution System，MES）是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。
系统的关键技术
数据采集技术：通过传感器、PLC、条码扫描、RFID等设备和技术，实时采集生产现场的各类数据，如设备运行状态、生产进度、质量参数等，为MES系统的运行提供数据支持。
数据存储与管理技术：采用关系型数据库和实时数据库相结合的方式，对大量的生产数据进行高效存储、管理和快速检索，确保数据的完整性和准确性。
生产调度算法：运用先进的算法，如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等，对生产任务进行优化调度，以实现生产效率的最大化和资源的合理利用。
系统集成技术：通过中间件、Web Services、OPC等技术，实现MES系统与ERP、SCM、PLC、SCADA等其他企业信息系统和生产设备的无缝集成，确保信息的顺畅流通和系统的协同运行。
发展趋势
智能化：结合人工智能、机器学习等技术，MES系统将具备更强的自主学习和决策能力，能够自动分析生产数据，预测生产异常和质量问题，并给出优化建议。
云化：MES系统将越来越多地采用云计算技术，实现系统的云端部署和应用，降低企业的信息化建设成本和维护难度，同时提高系统的灵活性和可扩展性。
工业互联网融合：MES系统将与工业互联网深度融合，实现设备之间的互联互通和协同工作，打造智能化的生产网络，提高生产的整体效率和质量。
微服务化：MES系统将逐渐向微服务架构转型，将系统的各个功能模块拆分成独立的微服务，便于企业根据自身需求进行灵活组合和定制，提高系统的适应性和可维护性。
功能模块：
生产计划与排程
MES从企业资源计划（ERP）系统获取生产订单，将其分解为详细的生产任务，并根据设备产能、人员安排、物料供应等因素进行排程。例如，一家汽车制造企业，MES会根据ERP系统下达的生产1000辆某型号汽车的订单，结合车间内各生产线的实际产能、工人的排班情况以及零部件的库存和供应时间，制定出每辆车在各个生产环节的具体生产时间和顺序，确保生产任务的合理分配和高效执行。
生产调度与控制
实时监控生产现场的设备状态、人员工作情况和物料流动，对生产过程进行动态调度。当出现设备故障、人员缺勤或物料短缺等异常情况时，MES能够及时调整生产计划和任务分配。例如，在电子产品制造车间，如果某台贴片机出现故障，MES系统会立即感知到，将原本分配给该设备的生产任务重新分配到其他正常设备上，同时通知维修人员进行抢修，以尽量减少对生产进度的影响。
质量管理
对生产过程中的质量数据进行采集、分析和反馈。MES可以与各种质量检测设备（如三坐标测量仪、光谱分析仪等）集成，实时获取产品质量数据，如尺寸精度、化学成分等。通过统计过程控制（SPC）等方法对质量数据进行分析，当发现质量异常时，能够追溯到生产环节中的具体问题，如某一工序的操作参数异常或原材料批次问题，从而及时采取纠正措施，确保产品质量的稳定性。例如，在食品加工企业，MES通过与包装线上的重量检测设备集成，实时监测每袋食品的重量，一旦发现重量不符合标准，就可以追溯到是哪台灌装机出现问题或者原材料的密度是否有变化。
设备管理
管理车间内的设备信息，包括设备的基本参数、维护计划、维修记录等。MES能够对设备的运行状态进行实时监测，通过设备联网技术（如PLC通信、传感器等）收集设备的运行数据，如温度、压力、转速等。根据这些数据，MES可以提前预测设备故障，安排预防性维护，降低设备故障率。例如，在化工生产企业，MES系统通过安装在反应釜上的温度和压力传感器，实时监测反应过程中的设备状态，当发现温度或压力异常升高时，及时发出警报并采取措施，同时根据设备的历史运行数据和维护记录，安排合适的维护时间和维护内容。
物料管理
对生产所需的原材料、在制品和成品进行管理。MES跟踪物料的出入库情况、库存数量和位置，确保物料的及时供应和准确配送。它还可以与供应链管理系统集成，实现物料需求计划（MRP）的精确执行。例如，在服装制造企业，MES系统根据生产订单和工艺路线，计算出每种布料、辅料的需求量，实时监控库存水平，当库存低于安全库存时，自动生成采购申请，并对采购的物料进行入库管理和在车间内的配送管理，保证生产过程中物料的顺畅流转。
数据采集与分析
收集生产过程中的各种数据，包括生产进度、质量数据、设备数据、人员数据等。通过对这些数据进行分析，生成各种报表和看板，为企业管理层提供决策支持。例如，MES可以生成生产日报表，展示当日各生产线的产量、合格率、设备利用率等数据，还可以通过数据挖掘技术，分析出不同产品型号、不同时间段、不同操作人员对生产效率和质量的影响，帮助企业优化生产流程和资源配置。
