书名：MES在智能制造中的应用与实践
ISBN：978-7-115-57542-5
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组 编 广州高谱技术有限公司
主 编 贾林斌 陈斌
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本书基于作者15年在世界500强企业及国内领先企业的实践，以MES应用为出发点，通过对MES在工业4.0、智能制造中的定位，MES的发展及行业应用现状和未来趋势等方面的详细叙述，从MES系统设计与功能角度，进一步探讨如何把握系统设计原则，如何充分了解行业特点与MES功能应用的关系，对MES的十多个核心功能模块做了示例和说明。本书还包括MES系统的实务操作、行业应用案例，以及MES在高校的教学和实训等方面的应用。
本书包含大量优秀企业应用MES的宝贵经验，易读、易懂，可以帮助读者快速了解并掌握相关知识和要点，可作为广大从业者的案头参考书，也可以作为高校、培训机构的教材。
目前，我国制造业创新和转型升级提速，智能制造焕发出前所未有的活力，在越来越多的行业取得了丰硕的成果。
智能制造需要“软”和“硬”结合。一方面需要核心装备技术领域“硬件”技术突破，另一方面需要工业“软件”的研发和不断升级优化。在数字化、物联网、人工智能时代，工业软件被重新定义和认知，制造执行系统（MES）成为面向数字化、智能化工厂的工业软件的核心组成部分。制造企业通过MES可以实现原材料→生产→客户的价值链与设计→生产→产品的制造链的集成，MES成为数字化工厂的“神经中枢”，受到高度关注。
本书融合国内、国外制造业标杆企业的优秀管理经验和MES实践经验，以管理理念、数字化建设领先企业的MES应用为案例，系统性地介绍了MES的知识、管理思想和基本架构。特别是针对不同行业的特点、应用场景、管理及核心技术，较详细地介绍了MES的整体架构设计、功能设计、数据处理技术等方案模型。
本书图文并茂，可以让从业者或在校学生迅速认识和了解MES的核心思想和架构，与此同时，对工业软件研发人员具有重要的指导意义。当前，我国处在由工业大国向工业强国快速迈进的征程中，需要大批既掌握数字化、智能化技术，又具备工艺流程分析、系统化管理思维的复合型技术人才。相信本书的出版，会对智能制造MES技术的研究和发展起到积极的作用，对从事智能制造的专业人员亦具有参考价值，对应用型大学和高职院校的智能制造相关专业人才培养也具有教学参考意义。
诚然，一本书的出版，不可能面面俱到，但是我们更希望看到越来越多的从业者和教育工作者能加入智能制造工业软件的应用推广中来，通过知识的传递与案例的分享，为工业领域数字化、智能化技术人才的培养提供更多的宝贵经验。
深圳职业技术学院教授 陈红
2021年6月
我国是制造业大国，随着我国在制造领域的国际地位的提升，我国正在逐渐向制造强国迈进。制造业如何提升效率、降低人工成本，使产品更好地满足越来越复杂的个性化的需求，以及快速响应，成为制造业变革的主题。在全球范围内掀起的工业互联网的浪潮，加速了国家的整体布局，我国亦从顶层设计方面，推动了产业的发展和升级，加快了制造业群体转型创新的步伐。
在制造企业转型的初级阶段，自动化和信息化的融合成为主流，未来结合互联网、物联网、人工智能、大数据、工业App等技术与应用，将会帮助企业在智能制造、智能工厂的建设中取得坚实的成果。
作为工业软件核心应用系统的MES，即制造执行系统，变得越来越重要。近年来，MES软件的技术与应用逐渐成为制造业的热点。
随着智能制造的兴起和持续发展，工业软件重新被定义和认知，MES成为数字化工厂、智能工厂的核心组成部分，其中，MES在智能制造、智能工厂中的应用，受到前所未有的关注。本书融合国内外制造业众多标杆客户的实践和优秀管理经验，以领先的管理理念、数字化建设标杆企业的MES应用为出发点，系统性地对MES做了相关介绍，分享了MES领域丰富的知识和宝贵经验。
与其他信息系统最大的不同是，由于不同行业制造过程的差异，MES在不同行业的应用有比较大的区别，包括数据采集方式、制程控制方法和要求方面的区别，如离散制造和流程制造就是行业间较为宏观的区分，另外还有混合型的制造形态等。虽然在不同的行业，MES建模及应用重点有区别，但都是围绕工厂产能、质量、效率、智能化、柔性化等展开的。目前，MES和自动化、物联网结合，已经在半导体、电子制造、汽车制造、能源化工、食品医药、机械装备制造、服饰鞋业等行业有逐步深入的应用，越来越多的企业正在关注并考虑部署MES。MES未来应用前景广阔，人才缺口巨大。部分行业的MES应用才刚刚萌芽，有着巨大的应用空间和潜在价值。
全书分为6章，各章内容简要介绍如下。
本书覆盖面广，重点突出，图文并茂，对于行业从业者或感兴趣的读者来说，是一本非常好的参考书，对专业领域的研究者来说，也可以抛砖引玉。
由于时间仓促，本书内容难免挂一漏万，还请广大读者和专业人士批评指正。欢迎您发邮件至jialinbin@me.com反馈您的宝贵意见。您的宝贵意见，将成为我们前进的动力。
编者
2021年6月
工业4.0已在全球范围内得到了广泛认可并取得了长足发展，通过对工业4.0、工业互联网、智能制造的发展及背景的了解，深刻认识这一变革的到来并参与其中，是广大从业者的必经之路。MES（制造执行系统）是智能制造、智能工厂的核心组成部分，也是本书重点介绍的内容。
工业4.0发源于德国，它的提出最早可追溯到2011年。2013年的汉诺威工业博览会上，德国正式对外发布了工业4.0的报告，标志着工业4.0的正式发起。德国工业4.0的目的是通过应用数字化、智能化、物联网等新技术提高德国的制造业水平，进一步强化德国工业的竞争力。
工业4.0是在网络、计算机技术、信息技术、软件与自动化技术的深度交汇下，产生的新价值模型。在制造领域，资源、信息、物和人构成相互关联的虚拟网络─信息物理系统（CPS，Cyber-Physical System），这种新的模式受到了前所未有的重视。2014年，美国电话电报公司（AT&T）、思科（Cisco）、通用电气（GE）、美国商用机器公司（IBM）和英特尔（Intel）5家公司在美国波士顿宣布成立了工业互联网联盟（IIC，Industrial Internet Consortium），以期打破技术壁垒，促进物理世界与数字世界的融合，构建自己的新技术体系和把握制高点。美国倡导的工业互联网是将智能设备、人和数据连接起来，并以智能的方式利用这些数据，实现最终的融合，与德国的工业4.0有很多相同的地方。美国工业互联网的发展更偏向于软件、网络、数据等对工业整体实力的增强。
工业4.0的本质是数据，包括产品数据、运营数据、产业链数据、外部数据等。相关技术包括智能机床、工业自动化、工业互联网、高端机器人、射频识别（RFID，Radio Frequency Identification）、传感器、3D打印、人工智能等。
工业4.0不是一个新的概念，而是整个工业制造通过不断革新与进步，达到的新的发展水平。
工业革命所经历的4个阶段如下页图所示。
工业4.0不是单独意义上的机器人、自动化或信息化系统水平的体现，它更是在生产过程中通过数据的采集与处理，实现机器与人、机器与机器之间的信息传递，甚至是机器的自我深度学习，实现生产过程的智能化。
工业4.0的发展不可能一蹴而就，而是统一规划、逐渐提升、不断优化的过程。首先，必须了解自己企业所属的行业的特点，工厂的核心制造流程、核心工艺，以及当前的信息化、自动化水平，然后借助行业标杆的实践经验，制定一个完整的、系统的、可执行的、长期的建设路线。
在工业4.0背景下，未来工业企业对人会有更多、更高的要求，员工不再像过去一样做重复劳动，而是被培养成能够掌握智能化系统的人才。同时，机器不能完全替代人，有很多具有危险性、重复性且效率低的工作，机器可以协助人来完成。
工业4.0已经被看作制造业和工业面向未来的世界性运动。新型数字工业技术的兴起，是由多项技术的进步驱动的。以下8项工业领域的新技术被看作工业4.0的支柱，构成了工业4.0的核心技术。
信息物理系统是集计算、通信与控制于一体的下一代智能系统。在工业4.0体系中，传统的工厂将因为应用CPS等技术成为数字化工厂、智能工厂，这将促使工厂的生产力大大提升，其生产的柔性也将大幅提高，一条生产线可以实现更多型号的产品的生产，从而最终实现大规模个性化生产的目的。因此，CPS在工厂的应用是智能工厂的重要组成部分。下图所示为一条结合了多种技术的智能化生产线。
云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。云计算改变了应用多年的基于客户端─服务器架构的IT体系结构，这是一种巨变。云计算让存储在本地的应用程序或服务连接到物联网变为可能。云计算的一些基本特征如下图所示。
基于大数据的分析模式未来会在全球制造业大量应用，它的优势在于能够优化产品质量，节约能源，提高设备服务水平。通过收集、存储、管理和分析这些数据，可以为企业精准决策和创造新价值提供支持。
随着互联网技术应用的不断普及，工业4.0时代，连接性会增强，网络安全威胁也会加剧，企业的核心数据及其他工业系统、机器设备和核心信息都需要被充分保护，以免遭受网络攻击。
增材制造（AM，Additive Manufacturing）是采用材料逐渐累加的方法制造实体零件的技术，相对于传统材料去除—切削加工的技术，是一种“自下而上”的制造方法。
3D打印（3DP）是快速成型技术的一种，它是一种以数字模型文件为基础，运用粉末状金属或塑料等可黏合材料，通过逐层打印的方式来构造物体的。下页图所示为3D打印的产品构件。
增强现实技术（AR，Augmented Reality）将虚拟的信息应用到真实世界，真实的环境和虚拟的物体实时地叠加在同一个画面上或空间中，同时存在。由于其具有能够对真实环境进行增强显示的特性，其在医疗研究与解剖训练、精密仪器制造和维修、军用飞机导航、工程设计和远程机器人控制等领域，具有比虚拟现实技术（VR，Virtual Reality）更加明显的优势。
工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机械装置，它能自动执行工作，靠自身动力和控制能力来实现各种功能。工业机器人是智能制造的重要组成部分。下图所示为机器人工作站，负责完成自动识别和加工。
人机交互未来会越来越多地应用在生产场景中：通过人机界面（HMI，Human Machine Interface）连接可编程的PLC、仪表、直流调速器等设备，利用触摸屏、输入单元写入工作参数和操作指令，实现人与机器的信息交互等。
人工智能（AI，Artificial Intelligence）越来越多地用于制造业中的生产制造过程、质量控制环节，核心价值就是缩短设计时间，减少材料浪费，提高生产再利用率。例如，利用AI在图片识别技术上的优势，可以快速分析产品的缺陷，完成零件的检查等。
要使智能制造、智能工厂的技术与应用渗透到多个行业和领域，工业软件的发展和应用尤为重要，本节将重点介绍相关技术的整合和应用。
智能制造是新工业革命的核心，通过产品智能化、生产智能化、服务智能化来实现制造业的价值最大化。同时又是一次全流程、端到端的转型过程，会使研发、生产、产品、渠道、销售、客户管理等一整条生态链发生剧变。工业企业在制造环节，依然可以以规模化、标准化、自动化为基础，同时还可以被赋予柔性化、定制化、可视化、低碳化等新特性；商业模式也会发生颠覆性的变化——生产者影响消费者的模式逐渐被消费者需求决定产品设计、生产的模式取代。在国家层面，则需要建立一张比消费互联网更加安全可靠的工业互联网。下页图是工业4.0研究院对智能产品和智能工厂的归纳。
智能制造作为广义的概念，包含产品智能化、装备智能化、生产智能化、管理智能化和服务智能化5个方面。
（1）产品智能化。产品智能化是把传感器、处理器、存储器、通信模块、传输系统融入各种产品，使产品具备动态存储、感知和通信能力，实现产品可追溯、可识别、可定位。
（2）装备智能化。如高端数控机床与基础制造装备、自动化成套生产线、智能控制系统、精密和智能仪器仪表与试验设备、关键基础零部件、元器件及通用部件等，这些具备感知、分析、推理、决策、控制功能的制造装备可以更好地实现生产过程自动化、智能化、精密化、绿色化，促进工业整体技术水平的大幅提升。
（3）生产智能化。个性化定制、小批量生产、服务型制造及云制造等新业态、新模式，其本质是在重组客户、供应商、销售商及企业内部组织的关系，重构生产体系中信息流、产品流、资金流的运行模式，构建新的产业价值链、生态系统和竞争格局等。
（4）管理智能化。随着纵向集成、横向集成和端到端集成的不断深入，企业数据的实时性、完整性、准确性不断提高，必然使管理更准确、更高效、更科学。
（5）服务智能化。智能服务是智能制造的核心内容，越来越多的制造企业已经意识到从生产型制造向生产服务型制造转型的重要性。将来，一方面，传统制造业会不断拓展服务；另一方面，消费互联网将融入产业互联网，如微信、工业App未来连接的不仅是人，还会在设备和设备、服务和服务、人和服务之间建立连接等。
智能工厂是现代工厂信息化发展的新阶段，能使人们在数字化工厂的基础上，利用物联网技术、设备监控技术加强信息管理和服务，清楚地掌握产销流程，提高生产过程的可控性；减少生产线上的人工干预，即时、准确地采集生产线数据，以合理安排生产计划与生产进度；通过绿色智能手段和智能系统等新兴技术的运用，构建一个高效节能、绿色环保、环境舒适的人性化工厂。下图所示为思科的智能工厂、数字化工厂模型。
智能工厂一般具有以下三大特征。
（1）信息基础设施高度互联，包括生产设备、机器人、操作人员、物料、网络等。
（2）有实时系统，可以及时进行信息传输和对接。
（3）从柔性化、敏捷化、信息化逐步到智能化，是智能工厂的发展趋势。智能化阶段，工厂能够应对外部环境的变化，具备自我调整的能力，能够快速响应市场和消费者的个性化需求，实现多品种、小批量生产，同时进一步降低成本，提高效率。
智能工厂的构建，核心是数字化、网络化的软件和制造装备的整合，主要包括以下类型的软硬件技术。
（1）计算机辅助工具，如CAD（计算机辅助设计）、CAE（计算机辅助工程）、CAPP（计算机辅助工艺设计）、CAM（计算机辅助制造）、CAT（计算机辅助测试）等。
（2）计算机仿真工具，如物流仿真、工程物理仿真（包括结构分析、声学分析、流体分析、热力学分析、运动分析、复合材料分析等多物理场仿真）、工艺仿真等。
（3）工厂/车间业务与生产管理系统，如ERP（企业资源计划）、MES、PLM（产品生命周期管理）/PDM（产品数据管理）等。
（4）智能装备，如高档数控机床与机器人、增材制造装备（3D打印机）、智能炉窑、反应釜及其他智能化装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等。
（5）新一代信息技术，如物联网、云计算、大数据等。
智能工厂、数字化车间各层级的功能，以及各种系统、设备在不同层级的分工、协同如下，可以分为4个层级。
下图是智能工厂、数字化工厂4个层级的关系和分工。
智能工厂要求技术更加集成化，实现横向和纵向的集成及端到端的整合，从而更加智能化。智能化生产的场景（典型流程）如下：产品从设计到制造的所有环节都被打通，PLM的设计数据直接进入ERP系统，后者统筹调配工厂资源，利用SCM系统与APS（高级计划与排程系统）实现计划与采购供应的协同。通过MES与制造现场人、机、料、法、环的管理，实现产品制造过程的数字化、智能化，借助CRM系统，实现与客户需求的对接，最终满足多种模式下的生产，实现工厂与工厂、工厂与客户之间的协同。
智能工厂未来需要实现自主运转、连接并和机器进行交流，产品设备之间可以通信。工厂跟人一样，有高适应性和灵活性。随着工厂的“智能”化，生产效率和质量会大大提高，生产环境大幅改善。
越来越多的技术正在被应用在智能制造、智能工厂当中，例如，数字孪生技术、3D虚拟仿真技术、增强现实技术等。下页图所示为通过数字孪生技术规划的智能工厂。
智能制造、智能工厂将进一步扩大工业软件的应用，如ERP、MES、PLM、BI（商业智能）、SRM（供应商关系管理）、APS、WMS（仓储管理系统）等，这些工业软件主要用于对产品设计、物流、采购供应链、生产计划、企业经营数据分析等方面进行管理，同时又相互关联和整合。MES在工业软件中扮演重要角色，它与其他系统，如DCS、SCADA、工业控制软件、设备等一起，最终可以实现产品制造过程的数字化和智能化。
如果把智能工厂比作一个人，工业软件就是人的神经系统。其中，在制造环节，MES的作用尤为重要。按照美国先进制造研究机构（AMR）给予的定位：MES是服务于工厂生产执行层的信息系统，位于企业经营层的计划系统与生产过程的直接工业控制系统之间。以下是MES在全流程中的位置和分工示例。
该定位将企业的运作划分为三个层次，分别是计划层、执行层和控制层。其中，计划层是ERP等运营管理信息系统。控制层包括DCS、PLC、NC/CNC或SCADA中的一个系统或这几种系统的组合，以及各种仪器、设备等。介于两者之间的是执行层（MES）。执行层主要在企业的计划层和设备层之间，对企业生产计划进行“再执行”，负责“指令”的接收与处理，并且实现对“指令”的监控和完成。
通过MES与SCM的结合，可以有效地实现从供应商到客户、从原材料到产品的端到端的价值链整合，提高生产过程的可视化、透明度，确保产品生产过程的可控制、可追溯，同时提高交货及时率，创造更多有价值的活动。下页图是IBM公司规划的数字化工厂的一个简要的架构图。
在工业4.0背景下，要构建智能制造，构建智能工厂、智能生产、智能物流和智能服务体系，我们需要重新对MES进行定义。 MES已经深度融入到了企业价值链管理中。
对于制造型企业来说，研发设计、计划、采购、生产制造、销售服务等环节密不可分，共同构成了企业的价值链。智能工厂能有效地组织相关的资源，与供应商和客户协同，实现从原材料到成品的过程，从而完成由需求到满足需求的闭环。在这个过程中，很多工作是由一个更加智能化的体系来完成的，比如工人只需要通过MES或移动终端就可以完成订单的下发及生产，并且对生产过程进行控制，使产品生产过程更加透明化和数字化。MES还可以与设备、自动化无缝集成，使每一个与制造相关的指令都能够精确调度、发送、跟踪和监控，从而涵盖整个生产过程，成为实现工厂生产智能化的基本技术手段。
随着企业数字化的发展，未来制造企业势必也是一个软件公司，软件系统的应用会越来越多，MES会成为制造企业运营的基石。重新定义后，MES与其他业务板块处在同等重要的位置，成为打造智能工厂、推动智能制造的核心工业软件之一。
MES在智能工厂中的应用如下图所示。
使用MES的经验表明，它不再只针对制造过程进行优化，还可以延伸至企业运营的整个价值链中，具体体现在几个方面，例如，缩短产品的研发周期，提高生产效率，降低产品的制造成本，提高产品的良品率和能源利用率等。
