安徽车间生产管理系统***「英博特智能」

人工智能之所以能够能扮演着这一个关键的角色，因为它的优势就在于能够按照对海量数据的学习生成知识。

人工智能运用工业物联网收集的大量品质数据，对按照生产制造的问题建立的模型完成训练生成知识，再将其作用到实际的生产制造场景中，支持决策，协助改善生产过程。这让此文刚开始提到的几个的问题得到解决。

运用人工智能完成质量控制，就可以将事后检测转化为即时检测，让问题在及时被发现，不传导到下游，防止了后续返工导致的极大浪费。

运用人工智能完成设备资产管理，按照实时监测设备的各种状态，保证 设备稳定运作。在及时做出风险预警，并提供预测性设备维护建议。

工业物联网和人工智能的加盟，为MES执行之“手”增加了“慧眼”和“大脑”。这种三位一体的MES，才能够真实成就智能化生产制造。

标准被收集的数据信息：生产线上的数据信息多得数也数不尽，不过大部分全是针对用户而言是价值较低的数据信息，真正可以用的仅有一小部分。要想获得有用的数据信息，那么数据信息的规范性是非常重要的。仅有数据信息标准了，我们才能够更有效，更准地通过MES系统内固定的算法思维、数学模型抓取出我们想要的数据信息。要想使被收集的数据信息规范化，这就必须 我们在实施MES系统之前就需要做好已经有生产线中数据资料的整理和改进。比如说，工序级BOM表的建立，健全整体的编码管理体系，数据信息形式的标准等等。

提高数据统计的能力：数据收集相比之下并不是那么难，更具有挑战性的是我们针对收集到的数据的分析与利用。MES系统里的数据信息主要有产品BOM、财务信息、工艺数据信息、生产规划和库存数据信息、图纸等技术文件、订货数据信息等等，要想真正用好MES系统，就得提高后期的数据统计能力，深层次思考应当如何把这些巨大的数据开展合并和关联，发现数据间新的关联性，提炼这些数据信息该有的价值。