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生产过程管理系统的应用

MES概述

01、模块定义：生产过程管理系统是面向生产制造平台的管理和优化。以对过程任务分配、产品产出进行监视、统计、跟踪 和分析等手段，实现过程的持续改进。

02、生产排产：整合生产资源（材料仓储、生产能力、执行人员等），制定精益生产排产计划，实现生产智能化管理。

03、工序管理：根据生产业务，建立完善的工序管理模块，对接计划、执行、后勤等多部门，实现规范管理。

04、文档管理：现场工作人员可以在工位现场，查看当前工位的作业指导说明：

所需掌握的工作技能点；在生产过程要注意的事项；有完整的工艺操作说明，指导工作人员正确生产；现场生产一般性问题的解决方法。

麦卡锡发布《模拟人工智能对世界经济影响》报告

去年麦卡锡发布了一份名为《模拟人工智能对世界经济影响》的报告，其中认为到2030年，AI将为贡献9万亿美元的GDP增长，其中90%来自于各行业智能化组成的企业市场。AI一分在C端，九分在B端，也已经成为了今天中国社会对这门技术的共识。

如果说***人会偏袒泡沫，科学家执着于实验室，那么工厂主和企业家们，似乎是今天AI技术发展中一个恰如其分的“裁判”。

时值岁末，我们希望用一个系列报道的形式，来总结这一年中各主要行业使用AI技术的变化，市场的成长，以及产业成熟度的趋势。系列中各案例和数据，都来自真实存在的企业，为了减少麻烦我们将隐去企业的具体名称。希望这种回望和总结，有助于大家换一个视角看清AI技术的“真身”。

融合AI的挑战在于AI的释放需要设备、网络和算力作为基础

　对于工业场景来说，融合AI的挑战在于AI的释放需要设备、网络和算力作为基础条件。而工厂显然不能拆掉流水线去为AI寻找容身之所。所以工业尝试的，只能是外部的、浅层的、不伤筋动骨的工业智能化能力。于是质检作为一个特殊场景跃然而出。在今天绝大部分工业体系中，质检都是依靠人工来完成的。凭借的是人力的大量重复劳动以及相关经验，而使用智能摄像头和机器视觉算法，来学习和理解质检员需要找到的瑕疵与问题，可以令很多行业的质检工作快速被AI所替代。