AI+MES：机械加工、设备组装行业迈向智能制造

在机械设备组装行业，机械组装MES系统、设备组装MES的基本功能是实现生产过程透明化、标准化和可追溯的基础。而AI的引入，则是在这些基础功能之上，赋予AI智能化MES系统“感知—分析—决策—优化”的智能能力，从而实现从“数字化”迈向“智能化”。

一、MES在机械设备组装行业的基本功能

1. 工单-管理与生产计划执行

- 接收ERP下发的生产订单，拆解为车间级工单。

- 管理工单状态（待排产、进行中、已完成、异常暂停等）。

- 支持非标/定制化工单的BOM与工艺路线绑定。

2. 工艺流程与作业指导管理（eSOP）

- 将纸质或PDF工艺文件转化为结构化电子作业指导书。

- 按工序自动推送装配步骤、图纸、扭矩参数、物料清单到工位终端。

- 支持版本控制，防止使用过期工艺。

3. 物料齐套与防错管理

- 基于BOM校验物料是否齐套。

- 工序启动前强制扫码验证物料批次/序列号。

- 防止错料、漏料、混料。

4. 生产过程追踪与报工

- 记录每道工序的操作员、开始/结束时间、设备、参数。

- 支持手动/自动报工（扫码、PLC触发等）。

- 实时更新工单进度，可视化看板展示。

5. 质量检验与过程控制（SPC）

- 设置关键质量门（Quality Gate），未通过不得流转。

- 支持首检、巡检、终检流程。

- 记录不合格品信息，触发返工或报废流程。

6. 全生命周期追溯

- 为每台设备生成唯一ID（如二维码/RFID）。

- 关联：外购件批次、自制件序列号、装配记录、测试数据、质检报告。

- 支持正向（从原料到成品）与反向（从缺陷品查原料）追溯。

7. 设备与工具管理

- 监控关键设备（拧紧枪、压装机、测试台）运行状态。

- 管理工具校准周期、使用次数。

- 采集设备OEE（设备综合效率）数据。

8. 异常管理与Andon报警

- 工人可一键上报异常（缺料、设备故障、质量问题）。

- 系统自动通知责任人，记录处理过程与时长。

二、AI如何在MES基本功能上智能应用

1、在工单-管理与生产计划执行方面，传统MES主要负责接收ERP指令并跟踪工单状态。而引入AI后，系统能够综合考虑订单交期、设备实时负载、人员技能匹配度、物料到货预测以及历史故障率等多维动态因素，构建智能排产模型。当突发插单、设备停机或物料延迟发生时，AI可在数秒内生成多个可行的重排方案，并推荐最优解，大幅减人工干预，显著提升计划柔性与交付准时率。

2、工艺流程与电子作业指导书（eSOP）管理上，MES原本仅提供静态的步骤指引。AI则通过挖掘海量历史装配数据，识别出影响质量与效率的关键工艺参数组合，如最佳拧紧顺序、压装速度或胶量控制策略，并将这些“最优实践”动态嵌入到作业指导中。

3、在物料齐套与防错管理环节，传统MES依赖BOM比对进行事后校验。而AI可结合供应链数据、物流信息和库存动态，提前预测未来几小时或几天内的物料可用性风险。一旦识别出某关键部件可能延迟到货，系统会自动冻结相关工单的启动，避免产线因缺料而中断，真正实现“预防式”物料管控。

4、生产过程追踪与报工，AI进一步拓展了数据的价值。除了记录“谁在何时做了什么”，还可结合工位摄像头与计算机视觉技术，实时识别操作人员是否按标准流程执行关键动作，实现行为合规性自动监督，降低人为失误风险。

5、质量检验与过程控制方面，通过部署工业相机与深度学习模型，系统可在装配过程中自动检测漏装、错装、偏移、划痕等缺陷，精度可达0.1毫米级，远超人眼能力。同时，AI还能实时分析设备采集的工艺参数（如扭矩曲线、电压波形），一旦发现异常趋势，立即预警潜在质量问题，实现“质量在过程中被造出来”，而非依赖终检剔除。

6、设备与工具管理，AI推动维护模式从“定期检修”或“故障后修”转向“预测性维护”。通过持续监测关键设备的振动、电流、温度等信号，AI模型可预测轴承磨损、电机老化等潜在故障，并提前72小时发出预警，自动生成维修工单，安排在非生产时段处理，有效减少非计划停机，提升OEE（设备综合效率）。

7、异常管理与Andon报警机制中，AI可对上报的各类异常进行智能分类（如物料短缺、设备故障、工艺偏差等），并根据其对生产流的影响程度自动设定处理优先级。

三、典型场景示例

场景：一台大型泵阀总成装配

- 传统MES：记录谁在何时装了哪个零件，测试是否通过。

- AI+MES：

- 装配前AI判断物料是否齐套且版本匹配；

- 装配中AI视觉确认密封圈已正确安装；

- 拧紧时AI比对力矩曲线是否符合“健康模式”；

- 测试阶段若泄漏超标，AI立即关联该批次密封圈供应商及装配员，建议隔离同批产品；

- 若龙门吊近期振动异常，AI提前安排周末检修，避免总装线中断。

四、实施建议

1. 先夯实MES基础：确保数据采集（扫码/PLC）、流程标准化、BOM准确性。

2. 聚焦高价值痛点：中小企业可优先部署 AI视觉质检或关键设备预测维护；

3. 选择可扩展平-台：如万界星空低代码平-台等支持AI模块灵活接入的MES系统。

4. 持续迭代：AI模型需随生产数据积累不断训练优化。

审核编辑 黄宇