文档把控 该功能把控、管理并传递与生产单元有关工作指令、配方、工程图纸、标准工艺规程、零件的数控加工程序、批量加工记录、工程更改通知以及各种转换操作间的通讯记录，并提供了信息编辑及存储功能，将向操作者提供操作数据或向设备把控层提供生产配方等指令下达给操作层，同时包括对其它重要数据（例如与环境、健康和安全制度有关的数据以及ISO信息）的把控与完整性维护。
生产的追寻 及历史该功能可以看出作业的位置和在什么地方完成作业，通过状态信息了解谁在作业，供应商的资财，关联序号，现在的生产条件，警报状态及再作业后跟生产联系的其他事项。
执行分析 该功能通过过去记录和预想结果的比较提供以分为单位报告实际的作业运行结果。执行分析结果包含资源活用，资源可用性，生产单元的周期，日程遵守，及标准遵守的测试值。具体化从测试作业因数的许多异样的功能收集的信息，这样的结果应该以报告的形式准备或可以在线提供对执行的实时评价。
数据采集 该功能通过数据采集接口来获取并更新与生产管理功能相关的各种数据和参数，包括产品追寻、维护产品历史记录以及其它参数。这些现场数据，可以从车间手工方式录入或由各种自动方式获取。
新技术背景下的MES再思考。浙江口碑好mes
让机械设备企业不得不直面的是，竞争越来越大，订单式生产的应用已经逐渐被一些加工企业所看好，但对于企业信息化的要求也是越来越高。对于一些离散式的中小型企业而言，竞争力不足日趋凸显。
提升企业的中心竞争能力，生产制造信息化成为中小企业很薄弱的环节。MES系统作为解开生产过程的黑箱、连接ERP与车间管理的关键技术，越来越多地得到制造企业的关注和认可，并将MES系统的应用纳入信息化发展规划的重要环节之中。尤其是在中国制造2025规划提出，以及中德工业4.0合作发展的当下，MES系统的中心作用更加明显，早已成为中小型企业提高生产管理能力的中要手段和途径。
连云港企业 mes 公司工业4.0要实现的智能化并不是要取代人，而是为了使人和机器更好地配合，实现更高的劳动生产率。
正确理解智能制造智能制造中的“智能”还处于Smart阶段，智能制造(Smart manufacturing)系统具有数据采集、数据处理和数据分析的能力，能够实现闭环反馈。智能制造的未来趋势是实现“Intelligent”，实现自主学习、自主决策和优化提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造，并不仅*包括生产制造环节的智能化，而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用，是推进智能制造的基础和前提条件。
在物联网、大数据和移动应用等信息技术的快速发展下，全球化的工业升级已经进入实质阶段。无论是德国工业4.0、美国工业互联网或者是中国制造2025等，不同的战略部署，都有同一个主线：“信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向”。
信息技术为工业4.0完全是以基础，以智能化处理系统为纽带，所建立起来的人与人、人与物、物与物间的智能生产综合体。工业4.0主要研究两方面，一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。
什么是mes？你了解多少呢？
MES系统在企业生产过程中发挥的作用：
各方面的生产能力平衡分析
在企业生产过程中，不同的人员和设备都有着不同的生产能力，不同的产品有着不同的生产能力需求，若采用同一种生产任务分配模式，容易造成车间生产能力与完成计划所需能力之间的不协调，直接导致车间生产现场混乱，且难以合理调整各工作中心的生产分配量。
MES系统拥有更直观的图形和文字，可以为企业提供更精细的工作中心/设备任务负荷分析、部门/班组任务负荷分析及工种任务负荷分析等数据。通过详细的数据逐级查询和分析，还能够帮助企业计划和调度人员进行生产任务的外协和均衡，并实现比较好的生产计划排程。
高效的生产计划管理在没有使用MES系统之前，企业生产信息的获取，只能通过人员填写的报表反馈或者电话汇报，由于信息获取的不及时，导致企业的管理层不能及时有效地下达管理指令，制约了管理措施的有效实施。MES系统能够各方面管理企业订单的整个生产流程，通过生产信息的采集和多维度的看板展现，让每个订单、每个零件、每道工序等实时信息，及时展现给车间管理人员，使企业各级领导更加便捷地掌握生产任务执行状况，并迅速做出生产决策，确保实现生产任务按时、按节点完成。
进行MES系统模块的统一规划，优先实施生产协同性好的模块，保证先期实施的系统产生生产协同价值。常州工厂mes
要想能够在发展中不被淘汰，不如从MES系统的思路来发展自己。完全根据自身的需求和特点来建设。浙江口碑好mes
正确理解和应用智能制造使能技术
智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造（3D打印，包含设备、材料、工艺）、云计算、电子商务、EDI（电子数据交换）、PLC、DCS、自动识别技术（RFID、条码、机器视觉）、数控系统、大数据分析（包括工业大数据）、 虚拟现实/增强现实、Digital twin（数字映射，包括产品、设备、车间）、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成（EAI、ESB）等技术。需要明确的是，部分技术还处于发展的初期阶段，制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。
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