wms仓库管理系统流程(车间管理系统),本文通过数据整理汇集了wms仓库管理系统流程(车间管理系统)相关信息，下面一起看看。

　　数字化和智能化

　　现在在智能制造的帮助下，很多厂商已经上线或者准备上线制造执行系统。

　　市场上的MES大多包含原材料入库、制造调度、制造执行、质量检验、设备维护、仓储管理等基本功能。在这种MES的实施过程中，一个至关重要的组成部分就是数字看板。但是，看板是否获取了生产过程中所有有价值的信息，这些信息的呈现方式是否简单明了，都需要打上一个问号。

　　总的结论是，看板只是生产过程中一部分宏观数据的呈现，MES的实施只是在从制造订单到产品交付的每一个阶段生成数字记录。

　　可以说这种提供只是数字化，离真正的智能化还很远。在这种MES的管理下，工厂的运营效率就像你手里的沙子，看着它慢慢的流走，你却无能为力。

　　工业物联网

　　信息的缺乏、监督的滞后、决策的错误和执行的偏差导致工厂出现了无数的问题。而且归根结底都是一个主要原因：——个数据。更具体地说，是数据的质量和可用性。

　　今天的制造业正面临着更快的制造和交付周期、更小的批号和更丰富的定制，这对工业数据的采集、存储、清洗、聚合和处理提出了更高的挑战，而工业互联网的价值恰好有助于解决这一核心问题。

　　互联网给了工厂一双雪亮的眼睛，使得大量实时、高频的数据采集成为可能，从而挖掘出很多原本隐藏在生产过程中的微观信息，比如实时的人员、原材料库存状况、设备状态等。这样就可以清晰地呈现出来，变得完全透明可见。

　　人工智能

　　人工智能之所以能起到这种关键作用，是因为其独特的优势在于能够根据对海量数据的学习生成知识。

　　人工智能利用工业物联网收集的大量高质量数据，对根据制造问题建立的模型进行训练，生成知识，然后应用到实际制造场景中，支持决策，帮助改进生产流程。这将解决本文开头提到的几个问题。

　　利用人工智能来完成质量控制，可以将事后检测转化为即时检测，这样可以及时发现问题，不会传递到下游，从而防止后续返工造成的巨大浪费。

　　利用人工智能完成设备资产管理，实时监控设备的各种状态，保证设备的稳定运行。及时进行风险预警，提供预见性的设备维护建议。

　　物联网和人工智能的加入，给MES执行的“手”增加了“眼睛”和“大脑”。这三位一体才能真正实现智能制造。

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