上海MES系统研发

国工智能创始人、董事长柳彦宏先生表示：“当前，国内精细化工和生命科学领域正在迎来智能自动化的新浪潮，国工智能与镁伽科技携手合作，探索AI+自动化的创新融合，以人工智能研发辅助平台结合智能自动化设备双重驱动的模式，共同打造智能实验室解决方案，为化工行业智能化服务，在未来的合作中，我们将致力于实现共享、共建、共赢的合作方式，共同推动化工领域人工智能与数字化的发展与进步。”

国工智能作为一家面向流程制造业提供人工智能决策与控制解决方案的国有参股AI公司，公司研发的人工智能的数据大脑分析平台(MAI)、智能制造管理平台（MES）、物联网数据采集平台（SCADA）、实验室管理系统（LIMS）及双体系设备管理系统（EMS）等解决方案，均已在行业内成功应用。此次两个细分深度合作，合力探索与开发先进的化工智能实验室解决方案，必将实现“1+1>3”的效应，有力推动化工行业向更加智能化、自动化和数字化的方向发展。，时长00:30 MES系统可以帮助企业实现生产过程的智能控制，提高生产过程的控制效率和稳定性。上海MES系统研发

MES主要用于从订单下达到产品完成的整个生产过程，进行优化管理，精细化管控生产。MES从ERP得到生产指令，通过强大的数据采集引擎，采集原料批次信息，生产信息和质量信息等，指引控制所有生产活动，帮助企业管理者掌握工厂的一举一动。

MES通过反馈结果，来优化生产制造过程的管理业务，例如，当出现用户产品投诉的情况时，MES能够根据产品编码，追溯这批产品的所有生产过程信息，包括它的原料供应商，操作机台，操作人员，经过的工序，生产时间日期，和关键的工艺参数等，根据这些反馈信息及时做出调整，就能有针对性的为客户提供更好的服务。 食品MES软件开发MES系统可以帮助企业实现生产过程的智能预测，提高生产计划的准确性和生产效率。

面对市场竞争的日益激烈，制造企业想要得到客户的认可，不得不从价格优势转向高质量的产品优势。产品质量的高低已经关系到企业核心竞争力的重要一环。如何有效地管理和利用这些从企业生产和经营中产生的庞杂的质量数据，是企业迫切需要解决的问题。将数据挖掘技术应用于生产过程质量管理中，挖掘出生产过程中影响质量的关键因素及其内在联系，有针对性地采取预防措施，从而提高产品质量，为企业持续改善质量提供决策支持。聚类分析将个体或对象分类，使得同一类中对象之间的相似性比其他类的对象的相似性更强。。观测值聚类就是把相似的样品归成类，处理起来就简单很多。

MES生产制造执行管理系统是在过程控制层面以上，ERP系统之下，起到承上启下作用的重要企业信息管理系统！ ERP和MES的分工进行比较，我们从应用范围、应用对象、应用内容、管理时效四个方面来看：

3、应用内容：ERP管理整个企业的内部价值链和供应链，即销售、采购、生产、库存、质量、财务、人力资源等，强调所有这些业务的整合，强调计划（销售计划、生产计划、采购计划等）的协调和控制；MES主要用于生产的执行，包括生产质量监控、生产作业调度、生产进度跟踪、生产异常预警等。4、管理时效：ERP对计划和业务管理的时间区段比较宽，以年、季、月、旬或周、日为单位；由于对生产现场管控的需要，MES的管理更加细致，管到日、班、小时。在ERP系统产生的长期计划指导下，MES根据底层控制系统采集的生产实时数据，进行短期生产作业的计划调度、监控、资源配置和生产过程进行优化。以上就是对MES与ERP的主要区别，虽然在整个企业的管理中，MES与ERP的分工明显，区别很大，但是，整个企业的信息化管理，只有将MES系统与ERP系统很好的结合起来，才能够真正发挥信息化！ MES系统可以提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量。

mes管理系统助力企业打造智能工厂，实现精益生产

工艺管理：

供基于PLM的工艺数据和工艺过程的管理，实现产品设计和工艺设计的一体化管理。建立企业工艺模板库，构建企业工艺知识库，提高工艺的标准化水平，积累企业的工艺知识，防止经验流失。

生产订单：

基于订单计划模式，记录需求数量、需求时间等信息。结合产品BOM及产品基础信息模块，将计划分解至具体岗位。实现生产与销售的高效结合，促进生产效率提升，拉动/推动生产。

生产工单：

生产工单是生产操作员的sop，是在产品批记录信息的基础上与生产计划相结合，含有具体的投料信息，设备信息，及生产操作信息，并且生产工单包含产品在整个生产过程中的操作记录，异常记录，设备参数、偏差处理、包装数量等信息。 MES系统可以帮助企业实现生产过程的智能物流，提高物流效率和产品质量。食品MES软件设计

MES系统可以实现生产过程的数字化转型，提高企业的数字化能力和竞争力。上海MES系统研发

MAI-dev人工智能研发平台系统优势

成长型系统：传统数据分析系统会因为企业数据的不断增长，导致数据整合困难，计算过程繁琐，计算耗时漫长等问题。数据大脑正好相反，随着企业数据的不断增多，数据大脑的计算模型在大量数据的训练下变得更加智能，分析过程更加边界，分析结果更加精确。因此数据大脑属于随着企业数据量增长的成长型系统。服务化计算：数据大脑采用开放服务的方式，给企业各类业务系统提供基于人工智能和机器学习计算服务，同时这些业务数据也将不断训练数据大脑的计算模型，不断提高分析预测的准确性。因此数据大脑不再是单一的数据分析系统，而是作为各类业务系统的计算服务中心。 上海MES系统研发