MES（Manufacturing Execution System，制造执行系统）是美国研究机构AMR（Advanced Manufacturing Research，先进制造研究机构）在1992年提出的关于制造企业信息化的一个概念。MES系统是一个针对制造车间生产过程中出现的各种复杂问题，进行实时处理的车间级管理系统。在企业信息化中，MES系统起到核心的关键作用，其构造了实时化、可视化、敏捷化的制造体系。
MES系统的具体特征和在我国的应用情况
MES系统在发达国家已实现了产业化，其应用范围覆盖了离散与流程制造行业，主要包括：半导体、电子、机械、航空、汽车、医疗、食品、酿酒、石油、化工、冶金等，并给企业带来了巨大的经济效益，对国外生产管理的理念也产生了深远的影响。在国外很多行业的实际应用中，MES系统的运用已经和ERP系统相提并论。
MES系统的具体应用有以下6个特征：其一，构造了一个基于实时数据支持的现场管理体系；其二，构造了对现场设备的实时监控、由动态事件触发的敏捷制造（敏捷制造的核心思想是要提高企业对市场变化的快速反应能力，满足顾客的要求，除了充分利用企业内部资源外，还可以充分利用其他企业乃至社会的资源来组织生产）体系；其三，构造了规范各种流程作业、对前后关联工序进行一体化管理、对制造履历进行追踪的体系；其四，形成了一个以计划为龙头，以实绩为反馈的实时闭环系统；其五，与周边系统进行协作分工，构造了协同制造的体系；其六，MES系统是考虑行业特性的系统。
目前，我国现有的MES系统除了在冶金、石化等行业应用得较好外，在其他行业大多只是提供了一个替代经验管理方式的系统平台，没有建立面向产品设计与制造一体化的知识库支撑体系，使得企业在当前绿色制造的背景下，不能高效地利用不可再生能源与生产设备资源。此外，在MES系统的实际应用中，企业还缺乏通过智能传感器、虚拟仿真、智能优化模型库等对制造过程进行优化调控的手段。因此，实现智能制造是MES系统今后的发展方向。
MES系统未来的发展趋势
所谓智能制造就是将人工智能融合进制造的各个环节，通过模拟专家的智能活动，取代或延伸制造环境中应由专家完成的那部分活动。智能制造包含了这些内容：面向产品设计与制造一体化的知识库支撑体系的建立；重构设计管理体系，以产品和生产知识共享以及再利用为目标，聚焦分散环境下的制造问题和制约条件，建立产品设计体系；建立可重构的生产系统和管理体系，以建成柔性（柔性是相对于刚性而言的，传统的刚性自动化生产线主要实现单一品种的大批量生产）制造工厂和生产过程知识共享为目的；构建柔性设备，利用知识库等研究成果，探讨开发下一代柔性人机一体化运作方式；探讨大规模定制下的生产模式。
为适应制造业发展的趋势，未来MES系统必须具有智能性，并且能够根据制造环境的变化进行智能设计、智能预测、智能调度、智能诊断和智能决策。主要体现在以下几个方面：
第一，知识管理的思想将渗透和融入到未来的MES系统中，MES不仅为现场制造提供了一个信息处理平台，同时提供了一个制造知识管理平台。
在实际应用中具体体现在以下两个方面：
首先，融入专家经验的知识库的建立。包括制造关键工艺专家库的建立，如高炉专家库、炼钢性能预测专家库的建立等；设备状态与生产调度知识库的建立，如故障诊断、调度模型知识库的建立等；工艺规程的模型化，可自动进行工艺规范设计，以及进行动态调整等；知识管理体系的建立；融入专家经验的生产仿真系统的开发。
其次，技术诀窍知识库的应用与传承。如在新建工厂导入MES系统时，技术人员可以将成熟的生产管理流程、专家经验、成熟制造技术诀窍固化在系统中，使得新工厂的制造活动具有更高的技术水平；通过与设计系统、销售系统、设备系统的集成，开发集智能设计、智能预测、智能调度、智能诊断和智能决策于一体的智能应用管理体系，提高制造水平；通过对现场制造过程的监控与大量实时数据的分析，可以修正、完善制造工艺规范，提高工厂的制造工艺水平。
第二，未来的MES系统将容入更多的模拟专家智能活动的功能，部分取代之前人的工作，并具有自我组织能力，实现人机制造一体化的制造过程优化。
在实际应用中具体体现在以下四个方面：
其一，MES系统采用数学模型与智能优化算法，可以编制人工很难做好的复杂工序排产计划；
其二，可以通过与仿真系统的联动，建立虚拟制造的环境，还可通过建立工厂模型，进行排产计划的模拟运行，预测生产作业的负荷情况、订单交期完成情况、产品质量性能情况等，并提出优化的调整方案；其三，在操作设备上设定管理控制指标，通过与智能监控系统设备（如智能机器人、智能数控机床等）实时采集的信息进行闭环管理，从而提升制造产品的质量，同时也可依据现场情况，自动修订操作指令信息；其四，采用智能机器人、智能数控机床、快速成型制造3D打印机等智能设备，实现感知、决策、加工、控制整个过程的智能加工。
第三，车间生产将在一个更加精确的管控指标———实时信息闭环系统下进行，管理也会更加精细化。
这在实际应用中有以下三方面体现：
首先，建立贯穿产品整个制造过程的综合指标体系，通过管理指标层层分解使得车间管理形成管控闭环。综合指标体系包括财务型指标，如利润、销售额、成本、投资等；业务型指标，如产量、用户满意度、开工率、库存等；环境型指标，如废气、废水排放等；车间控制型指标，如工序成本、成材率、能耗、作业率、出勤率、班产量、合格率等。
其次，制造工厂全线设置管理控制指标，通过实时监控和过程控制统计分析，工作人员将生产实绩与控制指标进行实时对比，能够及时发现生产过程中的质量、工艺、能耗、环保、工序成本等实绩与标准指标间的差异波动，从而采取措施，最终达到控制成本、提升质量、削减能耗和排放的目的。
最后，当前大多数制造企业生产成本管理是一种事后的核算，而生产全过程的动态成本控制技术则是通过对生产过程中物流情况的实时监视和数据采集，进行在线工序成本分析和控制，同时该技术还包括生产过程成本建模技术、成本模型预测技术、成本实时监控和控制技术等。
第四，通过对智能数据的挖掘与分析，进行管控指标体系的重构以适应制造环境和制造流程的改变。
信息来源：《中国冶金报》
