尽管国內MES系统发展很多年，但其产业化规模依然欠缺。在使用方面与西方国家有差别。近几年来伴随着国家推动智能制造，MES在国內市场的需求明显增多。
从技术方案上看来，历经面向模块，面向对象/组件的开发方式，未来转向面向服务SOA的架构和微服务，开源的架构迭代，特别是在生产现场与人工智能（AI）结合，将带来目前制造业生产瓶颈的突破。
5G产业时代数据中心（TD）认为，工业数字化时代早已来到，制造企业都在引进或者拟引进智能MES系统，逐渐替代传统的生产管理系统，提高生产效率，生产质量，降低生产成本等。所以MES系统市场未来的发展趋势必将呈现高增长态势，这把MES之火将持续旺下去。
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，DAS产品，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，盐城DAS，不传导到下游，DAS公司，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。
设备管理
设备管理是一套对生产设备、运行监控、故障诊断、维修维护、运行统计等进行管理的模块。该模块需要和设备联网系统集成，一起完成该功能。
数据收集
数据收集是MES的重要模块之一。通过配置要收集的参数，设置要收集的频率，收集生产过程中产生的各种数据和设备状态信息等。并且与所生产物料的工艺参数设定的偏差进行比对。超出偏差范围，即报警（显示在异常报警看板上）。
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