英博特MES系统运行于windows平台上，使用C#.Net语言开发，应用于企业生产管理，具有产品质量检测、产品追溯、生产数据收集、生产排程、统计分析、仓库管理等功能。
品质管理主要是为了控制产品生产过程质量，降低生产风险，提高合格率和客户满意度，针对关键工序设置检验指导内容、质检项及参数供质检人员对比确认，大大降低了因上道工序存在的质量问题继续加工生产而带来的损失。
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。
MES系统根据控制生产过程中的所有工厂资源，来优化生产的整个环节，要专注于将成本持续降至能生产出品质高、标准高的产品，从而达到可持续发展的生产。大家都知道，MES系统即生产制造执行系统，该系统根据与ERP等相匹配的系统全部集成化，可以为企业创建一个具体的生产加工集成化平台，达到对生产全部的管理。MES系统会有一个属于自己的业务流程界限范围，而该范围需要在ISA标准定义该系统的基本上，紧密结合生产工厂的自身特性来规定。具体包括设施运行管理、生产排产、质量控制、生产监控、数据信息即时搜集等几大功能范围。
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。
以上信息由专业从事智慧物流管理的英博特智能于2024/7/1 4:20:16发布
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