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在全球制造业面临供应链重构、个性化需求激增、可持续发展压力加剧的复杂背景下，企业对生产运营的精益化、柔性化和韧性提出了前所未有的高要求。制造执行系统（MES）及其演进形态——制造运营管理（MOM）系统，作为连接企业计划层与车间控制层的“制造神经中枢”，其重要性愈发凸显。然而，传统MES系统在处理日益复杂的生产环境、海量数据和动态变化时逐渐显现出局限性。人工智能（AI）技术的崛起，为MES/MOM的进化提供了动力，驱动MES/MOM向智能决策与自主运营中枢演进。
作者：e-works梁曦
Part 01
融合之道：AI如何深度融入MES/MOM系统
Part 02
价值重构：AI为MES/MOM带来的颠覆性变革
2. 生成式AI带来的颠覆性创新
如果说传统AI是对MES/MOM能力的“增强”，那么生成式AI带来的则是“颠覆”，它创造了全新的应用范式和交互体验。
自然语言交互：这是生成式AI最直观的变革。车间操作员、工程师和管理人员不再需要通过复杂的菜单和表单与系统交互，而是可以直接使用自然语言进行查询（“查询A产线过去8小时的OEE”）、下达指令（“将订单X的优先级调至最高”）或请求帮助（“生成设备Y的维护检查表”），这将极大降低MES/MOM系统的使用门槛，提升信息获取效率。
自动化流程生成与优化：生成式AI能够“创造”内容的能力，在生产流程设计上潜力巨大。例如，工程师可以输入新产品的设计要求和约束条件（如材料、成本、产能），生成式AI可以自动生成推荐的工艺路线、工序步骤和SOP（标准作业程序）草案 。结合数字孪生技术，GenAI还可以模拟不同生产流程的运行效果，对比其效率、成本和瓶颈，帮助工程师在投产前就找到最优方案。
智能报告与知识生成：MES/MOM系统产生了海量的生产数据，但将这些原始数据转化为有价值的商业洞察，通常需要耗费大量人力。生成式AI可以自动分析数据，并生成结构化、多维度的分析报告。例如，自动生成每日、每周的生产总结报告，内容包括关键KPI分析、异常事件回顾、改进建议等。更重要的是，GenAI能够将散落在系统各处的非结构化文本（如维修日志、操作笔记、质量报告）进行整合与提炼，构建企业的“制造知识图谱”，为问题排查和持续改进提供强大的知识支持。
代码与应用生成：传统MES系统因其复杂性和刚性，常被诟病为上系统容易，改系统难。生成式AI的代码生成能力，正在改变这一现状。它可以与低代码/无代码平台深度融合，允许业务人员或现场工程师通过自然语言描述需求，系统便能自动生成对应的应用界面、数据看板甚至业务逻辑。这将极大加速MES/MOM的个性化定制和敏捷迭代，使其能更好地适应快速变化的业务需求。
Part 03
落地为王：AI赋能的MES/MOM应用实践
电子组装业：精密制造与良率提升
在半导体、3C电子等精密制造领域，制造流程复杂，对产品精度和质量要求高、任何微小的工艺波动都可能导致晶圆报废。在SMT产线，AI可通过分析SPI（锡膏检测）、AOI（自动光学检测）数据，实时优化印刷机、贴片机的工艺参数，持续提升良率。在半导体晶圆检测中，基于深度学习的AI视觉检测系统，可自动识别晶圆图谱上的缺陷模式（如刮痕、污染、聚集），并进行精确分类。AI模型进一步关联该缺陷晶圆在MES中记录的全流程工艺数据，快速定位导致缺陷的“罪魁祸首”机台或工艺步骤。当良率出现下降趋势时，AI通过分析海量历史数据，推荐最优的工艺参数调整方案，帮助工程师快速恢复良率水平。
制药业：合规性保障与批次质量预测
制药行业受到FDA、GMP等严格法规监管，对数据完整性、可追溯性（电子批记录EBR）要求极高，确保生产过程的稳定合规尤为重要。AI的应用更集中在建议而非控制。例如，通过分析历史批次的CPP（关键工艺参数）和CQA（关键质量属性）数据，AI模型可以在线预测当前批次最终的成品质量，一旦预测结果偏离趋势，即向操作员发出预警。生成式AI则被探索用于加速新药研发和临床试验数据的分析。
Part 04
市场洞察：主流供应商的AI MES/MOM解决方案
西门子：Opcenter MOM与工业边缘AI生态
西门子是推动AI+MOM的领军者，其Opcenter制造运营管理平台通过集成AI，实现了从设计、生产到服务的全价值链智能化。西门子的优势在于其强大的工业边缘生态，强调在边缘侧部署AI，实现低延迟决策，从而打造云（模型训练与管理）、边（实时推理）、端（MES执行）协同的闭环架构，充分体现了西门子在工业AI领域的深度思考和技术实力。在应用层面，Opcenter Execution Pharma已开始使用生成式AI来简化配方设计，并提供聊天机器人进行生产数据查询。
罗克韦尔自动化：Plex平台的云原生AI能力
罗克韦尔自动化通过收购Plex Systems和Fiix，极大地增强了其在云MES和AI领域的能力。Plex智能制造平台是一个多租户、云原生的SaaS解决方案，集成了基于AI的预测建模工具，用于更精准的需求预测。同时，通过与Fiix的整合，Plex在预测性维护方面也具备了强大的能力。罗克韦尔推出了VisionAI（视觉质检）、LogixAI（预测性维护）、GuardianAI（工艺优化）等一系列即插即用的AI模块，并积极与外部大模型进行集成。
达索系统：DELMIA Apriso的统一平台优势
达索系统的DELMIA Apriso产品，作为其3DEXPERIENCE平台的一部分，强调通过统一的数据模型和平台来整合全球制造运营。Apriso利用平台的分析能力，为质量管理、维护和生产执行提供智能洞察。其核心优势在于能够将AI分析与产品生命周期管理（PLM）、虚拟仿真（数字孪生）紧密结合，在虚拟世界中利用AI进行优化和验证，再部署到物理世界。
SAP：生成式AI助手Joule
SAP的策略是利用其在ERP领域的绝对优势，通过S/4HANA Cloud实现与SAP Manufacturing Execution（SAP ME）的深度集成。其中，SAP的统一生成式AI助手Joule是其核心亮点。Joule被内嵌在SAP的全线业务应用中，能够打通从销售、采购到生产、财务的数据流，提供跨领域的智能洞察。其在制造领域的定位更偏向于ERP层面的战略决策支持，而非MES层面的车间实时控制。
鼎捷数智：雅典娜平台驱动的“制造大脑”
鼎捷自研“雅典娜”平台整合多模态AI大模型，结合数字孪生与边缘计算技术，在智能排程、工艺优化等生产场景中展现出强大的决策支持能力，能够满足不同行业、不同规模企业、不同场景下的智能制造需求。
艾普工华：AI智能体深度渗透业务场景
艾普工华基于“艾问”大模型平台推出AI MOM，将AI深度嵌入生产全流程。在生产调度环节，基于“魔豆智造调度大模型”智能体，可实时解析订单优先级、设备产能、物料库存等动态数据，自动生成最优排程，并在订单变更、设备故障等突发情况下实现快速响应和方案重构；在质量管控环节，缺陷检测智能体结合视觉识别与工艺参数分析，自动识别产品缺陷并精确溯源；在设备管理环节，设备维修智能体通过振动波形与故障模型识别，可提前预警刀具磨损、电机异响等潜在问题。
艾普工华制造管理类数字员工
赛意信息：持续探索AI应用场景
赛意信息提出了“All In AI”战略，通过自主研发的“善谋GPT”AI中台，赛意信息将自然语言处理、计算机视觉等技术深度融入工业场景，形成标准化、模块化的解决方案。该平台具备多模型对接、智能体协同编排等核心能力。同时，公司在“善谋GPT”AI中台上研发出一套PCB行业大模型应用，已在PCB行业实现订单资料自动解析、工程图纸智能识别等突破，将报价周期从2-3天缩短至0.5天，订单制作效率提升80%。
开目软件：设计-制造一体化的AI原生平台
开目KMMOM CLOUD V3.0支持对用户的海量工业数据进行深度挖掘与分析，构建能实时反映生产过程中的复杂关系与动态变化的数据模型与知识图谱；同时，AI生成式技术赋予高效的业务流程编排、交互界面与数据驾驶舱的“智能感知”能力，使开目MOM具备更高的柔性与敏捷性，释放出最大运营效能。开目工艺智能体可以通过对生产数据和工艺参数的分析，帮助企业发现潜在的工艺改进机会，推荐新的工艺方案，提高产品质量和生产效率。
开目MOM知识图谱实时反映业务复杂关系与动态变化
此外，凯睿德同样强调AI对工业4.0和智能制造的支持，其MOM软件提供基于AI的分析和智能功能。Tulip Frontline Operations Platform集成了机器学习功能，使产线工程师无需编码即可创建预测设备故障风险等AI应用。佰思杰、汉思信息、摩尔元数等众多国产MES厂商也在积极从功能嵌入转向AI原生重构，在生成式排程、垂直行业大模型等领域形成竞争力。
Part 05
现实障碍：AI与MES/MOM融合的挑战
1.数据层面
数据质量与孤岛：AI的“智慧”源于高质量的数据。然而，制造现场的数据往往存在噪声、缺失、格式不统一等问题。MES系统本身可能就是一个数据孤岛，而要实现精准的AI分析，往往需要打通ERP（订单、成本）、PLM（产品设计）、SCM（供应链）等多个系统的数据，构建统一的数据湖或数据平台，这是一项复杂且浩大的工程。
数据安全与隐私：生产工艺数据是制造企业的核心机密。在将数据送往云端AI平台进行训练时，如何确保数据在传输、存储和使用过程中的安全，防止商业秘密泄露，是一个必须解决的关键问题。
2.技术层面
遗留系统集成困难：许多工厂仍在运行着老旧的、非云原生的MES系统。这些系统架构封闭，接口不标准，将其与现代化的AI技术和平台进行无缝集成，技术难度和改造成本都非常高。
模型可靠性：AI模型的“幻觉”和偏见问题在工业领域是不可接受的。在事关生产安全和产品质量的关键决策上，如果工程师无法理解AI为何做出某个建议，他们就很难信任并采纳它。提升AI模型的可解释性是赢得用户信任、推动AI在关键场景落地的技术前提。
实时性与可扩展性瓶颈：在如汽车或半导体制造这类高速、大批量的生产环境中，AI模型的推理必须在毫秒级内完成，才能跟上生产节拍。如何设计轻量化、高效率的AI模型，并将其部署在可扩展的计算架构（如边缘计算集群）上，以满足严苛的实时性要求，是一个重大的技术挑战。
3.组织与人才层面
复合型人才的稀缺：成功的“AI+MES”项目不仅需要懂算法的数据科学家，更需要他们深刻理解制造工艺和业务流程。这种既懂AI又懂制造的复合型人才在全球范围内都非常稀缺。
变革管理与组织惯性：AI的引入必然会改变原有的工作流程和决策模式。如何说服习惯于依赖经验和直觉的老师傅们去相信一个算法的建议，如何进行有效的员工培训和组织变革管理，是决定项目成败的“软”因素。
投资回报（ROI）的衡量与证明：AI项目的初期投资往往是巨大的，包括软件、硬件、数据治理和人才成本。在项目启动前，如何清晰地论证其潜在的投资回报，并在项目实施后进行量化评估，对于获得管理层的支持和持续投入至关重要。
Part 06
未来展望：AI与MES/MOM融合的下一站
可组合的企业架构与AI生态：随着技术的发展，单一供应商包打天下的模式将被打破。企业将倾向于采用可组合的MES/MOM平台，像搭积木一样，根据自身业务需求，灵活选择和组合来自不同供应商的最佳AI功能模块。这将催生一个开放、繁荣的工业AI应用生态。
AI驱动的数字孪生：AI将为数字孪生注入灵魂。由AI驱动的数字孪生不再是物理世界的静态镜像，而是一个能够实时同步、精准预测和智能仿真的“活”模型。在AI MES/MOM的调度下，企业可以在数字孪生环境中对未来的生产方案进行大规模的模拟和推演，以零成本试错，找到全局最优解后，再通过MES/MOM系统一键部署到物理工厂中，实现生产运营的虚实闭环、持续优化。这将是实现预测性生产和“先知制造”的终极途径。
自主制造：未来的AI MES/MOM将不仅仅是决策支持系统，而是一个能够自我感知、自我学习、自我决策、自我执行的自主制造运营系统。在这个系统中，AI将驱动生产流程的“超自动化”，即从感知、分析、决策到执行的全过程闭环自动化。由多个AI智能体组成的系统将能够自主管理整个车间的生产活动，能自主优化所有生产活动，从供应链协同、生产排程到质量控制和设备维护，动态调整资源分配，处理异常事件，持续进行自我优化，人类的角色将从执行者和决策者，转变为系统的监督者、维护者和目标设定者。
Part 07
结 语
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