随着人工智能（AI）技术的飞速发展，制造业正迎来一场深刻的数字化转型。MES（制造执行系统）作为制造业的核心系统，如何在AI的浪潮中找到新的定位，成为2B产品经理和工业企业共同关注的焦点。本文深入探讨了MES在AI时代的现状、挑战和未来趋势，分析了国产MES的技术融合、行业渗透和生态化发展，同时也指出了当前MES在技术实施、应用深度和行业特定问题上的不足。

MES全称Manufacturing Execution System，即制造执行系统，对于2B的产品经理来说一定不陌生。

随着DeepSeek低成本AI模型的火热，对于传统的MES而言，在这场AI的盛宴中，该如何去调整产品的定位，让MES更符合工业企业的需求呢？

一、MES的现状

随着工业互联网和工业4.0概念的崛起，以及物联网（IIoT）和ABC（AI人工智能、BigData大数据、Cloud云技术）等技术，推动国内MES发展由“跟随”转向“创新”，以政策为牵引、需求为导向，逐步形成自主技术体系，支撑中国制造业数字化转型。

1. 国产MES的几个特性

当前国产MES主要表现以下几个特性：

1）技术融合深化

工业互联网、AI、数字孪生等技术加速与MES融合，实现生产全流程的实时监控与智能优化。

云MES和边缘计算普及，降低部署成本，支持分布式生产管理（如多工厂协同）。

2）行业渗透扩展

从传统汽车、电子制造向新能源（锂电、光伏）、半导体、生物医药等高精尖领域延伸。

中小制造企业逐步引入轻量化MES（如SaaS模式），推动市场下沉。

3）生态化与平台化

MES与ERP、PLM、SCADA等系统深度集成，形成制造运营管理（MOM）平台。

工业互联网平台（如海尔COSMOPlat、树根互联）将MES功能模块化，提供行业级解决方案。

2. 当前的不足与挑战

当然也凸显出较多的不足与挑战

1）技术与实施瓶颈

系统集成复杂：MES与老旧设备（“哑设备”）、异构系统（ERP/PLM）的接口开发难度高，数据孤岛普遍存在。

标准化不足：不同行业需求差异大，缺乏统一的MES功能模块标准，定制化开发成本高。

【随着MES过去多年的发展，我们也发现一个有趣的现象：至今仍然没有出现一家或几家MES服务商独大的情况。不像ERP，在国内呈现以用友、金蝶、鼎捷等本土厂商为主导的格局。究其原因，还是因为MES需求复杂度高，定制化太严重，哪怕是同个细分行业的MES，不同工业企业的需求也有较大偏差，从而导致MES实施成本大、周期长、风险高。】

2）应用深度局限

智能化水平待提升：多数MES仍以数据采集和记录为主，AI驱动的预测性维护、工艺优化尚未普及。

中小微企业覆盖不足：传统MES部署周期长、费用高，中小企业在预算和IT能力上存在门槛。

3）行业特定问题

流程制造：连续生产场景下，实时数据处理的延迟可能影响工艺调整时效性。

离散制造：多品种小批量生产模式下，动态排程的算法优化能力不足，难以平衡效率与灵活性。

二、MES系统的趋势及设计方向

随着DeepSeek低成本AI在工业领域的快速推进，MES将面临哪些挑战，产品经理们又该从哪些方面去思考、设计MES的趋势呢？

MES的未来将围绕技术普惠化、智能化深度、行业垂直化三大核心展开，具体方向及实施路径分析如下：

1. 低代码/无代码平台：从“开发”到“配置”的范式革新

【技术路径】

• 模块化功能库：将MES功能拆解为更小的面向场景的模块（如工单管理、设备监控），支持用户通过拖拽式界面组合业务流程，以满足企业个性化需求的快速响应。
• 规则引擎与可视化工具：内置行业通用逻辑（如药品批次合规规则、汽车装配防错流程），用户仅需配置参数即可适配业务需求，让工业应用开发周期更短。
• AI辅助设计：基于历史项目数据训练模型，自动推荐模块组合与参数设置（如半导体行业晶圆生产的洁净度控制逻辑）。

【价值分析】

• 降低实施门槛：中小型企业可自主完成80%基础功能配置，缩短交付周期 。
• 动态适应能力：支持产线快速调整（如疫情后转产医疗设备），减少二次开发成本。

2. AI与数字孪生深度结合：从“监控”到“自优化”的智能跃迁

【技术路径】

实时数字孪生：

• 多源数据融合：整合MES、IoT传感器、CAD模型数据，构建高保真虚拟产线（如汽车焊装车间孪生体误差<0.1mm）。
• 动态仿真引擎：基于物理模型（如热力学、流体力学）实时模拟工艺变化，预测设备异常（如化工反应釜压力突变）。

AI驱动决策闭环：

• 工艺参数自优化：通过强化学习动态调整生产参数（如注塑成型温度、注塑速度），提升良品率。
• 预测性维护2.0：结合设备历史数据与外部环境（如湿度、电压波动），预测故障并自动触发维修工单。

【价值分析】

• 零缺陷制造：半导体行业晶圆加工良率提升3%-5%，减少千万级损失。
• 能效优化：钢铁企业通过数字孪生模拟高炉燃烧过程，可实现降低能耗8%-12%。

【挑战与对策】

数据质量与算力瓶颈：

• 部署边缘计算节点，就近处理高并发传感器数据（如1000+点位/秒）。
• 采用联邦学习技术，在保护数据隐私前提下联合多工厂训练AI模型。

跨学科人才短缺：

• 需培养“制造+AI+仿真”复合型团队，或与高校/研究院共建生态。

3. 轻量化与云化：从“重资产”到“服务化”的商业模式重构

【技术路径】

云原生架构：

• 微服务化：将MES拆解为独立服务（如质量追溯、设备管理），支持按需订阅。
• 容器化部署：基于Kubernetes实现弹性扩缩容，应对订单峰值（如“双十一”期间产能激增）。
• 多租户模式：MES面向工业企业时一定会有个性化需求。需要通过多租户方式为客户适量需求定制提供支持，而不是标准化SaaS产品。

混合云策略：

核心数据（如配方、工艺参数）部署于私有云，非敏感功能（如报表分析）托管至公有云，平衡安全与成本。

【市场价值】

• 成本革命：中小型企业年费降至10万元以内（传统部署需50万+），实现“用多少付多少”。
• 全球化协同：跨国集团通过云MES统一管控多国工厂（如中国总部监控东南亚分厂实时产能）。

4. 行业解决方案深化：从“通用”到“专精”的价值升维

【技术路径】

行业专用功能引擎：

• 半导体：晶圆Lot控制、光刻机利用率优化、缺陷模式分析（基于计算机视觉）。
• 新能源：电池化成工艺优化、电极涂布厚度闭环控制、梯次利用追溯链。
• 生物制药：细胞培养过程PAT（过程分析技术）集成、无菌灌装电子批记录自动化。

知识图谱驱动：

构建行业工艺知识库（如化工反应路径、药品杂质关联规则），辅助MES自动生成管控策略。

【市场价值】

• 壁垒构建：在细分领域形成技术护城河（如半导体MES国产化率从10%提升至30%）。
• 高附加值服务：通过行业Know-How绑定客户（如为锂电企业提供“MES+工艺咨询”打包方案）。

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