MESA在MES定义中强调了以下三点：1、MES是对整个车间制造过程的优化，而不是单一的解决某个生产瓶颈；2、 MES必须提供实时收集生产过程中数据的功能 [1]，并作出相应的分析和处理；3、MES需要与计划层和控制层进行信息交互，通过企业的连续信息流来实现企业信息全集成。国内较早的MES是20世纪80年代宝钢建设初期从SIEMENS公司引进的。中国工业信息化基本上是沿着西方工业国家的轨迹前进，只是慢半拍而已。几乎绝大多数大学和工业自动化研究单位，甚至于国家、省、市级主管部门都开始跟踪、研究MES。从中间到地方，从学会到协会，从IT公司到制造生产厂，从综合网站到专业网站，从综合大学到专科院校，都卷入了MES热潮之中。数字工厂的智能环保系统，智能处理废弃物，实现绿色生产。广东数字化智能工厂系统设计

数字化工厂的主要技术：数字化工厂的主要技术主要包括数字化建模技术、仿真与优化技术、物联网技术和大数据技术等。1.数字化建模技术，数字化建模技术是数字化工厂的基础，它将产品从设计到制造的全过程进行数字化建模，实现对产品制造过程的全方面监控和优化。数字化建模技术包括三维CAD建模、CAE仿真分析、CAPP工艺规划等，这些技术可以实现对产品全生命周期的数据集成和管理，为数字化工厂的建设提供数据支持。2.仿真与优化技术，仿真与优化技术是数字化工厂的重要组成部分，它通过虚拟仿真技术，对产品制造过程进行仿真模拟和优化。仿真与优化技术包括虚拟样机技术、生产流程仿真、工艺仿真等，这些技术可以实现对产品制造过程的可视化分析和优化，提高产品制造的效率和质量。广东数字化智能工厂系统设计数字工厂借助机器学习算法优化生产流程，预测设备故障，减少停机时间。

数字化工厂的主要技术：数字化工厂的主要技术包括物联网技术、云计算技术、大数据分析技术、人工智能技术等。物联网技术可以实现设备之间的互联互通，实现生产过程的自动化和智能化。云计算技术可以为数字化工厂提供强大的计算和存储能力，支持大规模数据的处理和分析。大数据分析技术可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，优化生产流程和产品质量。人工智能技术可以实现机器学习和自主决策，提高生产效率和质量。数字化工厂的发展不仅可以提高生产效率和质量，还可以降低成本，提升企业竞争力。

基于三维模型的数字化协同研制应用的尝试始于航空航天制造领域。由于在产品设计、材料成本、成型技术和制造精度方面具有相对更苛刻的要求，航空航天领域在加工和装配制造工艺上整体先进于其他行业，这为基于三维模型的数字化协同研制奠定了基础。当前，世界先进的飞机制造商已逐步利用数字化技术实现了飞机的“无纸化”设计和生产，美国波音公司在波音777和洛克希德·马丁公司在F35的研制过程中，基于三维模型的数字化协同研制和虚拟制造技术，缩短了三分之二的研制周期，降低研制成本50%。数字工厂的智能质量管理系统，数据驱动质量改进，产品品质提升。

MES系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块，为企业打造一个扎实、可靠、全方面、可行的制造协同管理平台。美国先进制造研究机构AMR（Advanced Manufacturing Research）将MES定义为“位于上层的计划管理系统与底层的工业控制之间的面向车间层的管理信息系统”,它为操作人员/管理人员提供计划的执行、跟踪以及所有资源(人、设备、物料、客户需求等)的当前状态。ECS系统支持远程监控和诊断，减少设备停机时间，提高维护效率。广东数字化智能工厂系统设计

利用云计算技术，数字工厂实现数据快速处理，决策更及时。广东数字化智能工厂系统设计

工业通信无线化：工业通信无线化也是当前智慧工厂探讨比较热烈的问题。根据专业人士分析，到2013年，全球工厂自动化中的无线通讯系统应用，将每年增加约40%。随着无线技术日益普及，各家供应商正在提供一系列软硬体技术，协助在产品中增加通信功能。这些技术支援的通信标准包括蓝牙、Wi-Fi、GPS、LTE以及WiMax。然而，在增加无线连网功能时，晶片及相关软体的选择极具挑战性，包括优化性能、功耗、成本和规模，都必须加以考虑，更重要的是，由于工厂需求不像消费市场一样的标准化，必须适应生产需求，有更多弹性的选择，较热门的技术未必是较好的通信标准和客户需要的技术。广东数字化智能工厂系统设计