工业软件与信息化管理
制造执行系统（MES）：MES
处于计划层和现场自动化系统之间，主要负责车间生产管理和调度执行。它可以进行生产订单管理、生产过程监控、质量控制等功能。例如，MES
能够实时跟踪生产订单的进度，从原材料投入到产品完成的整个过程。如果某个生产环节出现故障或延误，MES
可以及时调整生产计划，调配资源，确保生产任务的顺利完成。
企业资源计划（ERP）系统在制造中的应用：ERP
系统涵盖了企业的财务、采购、销售、库存等多个模块，在制造企业中主要用于资源的统筹规划。它能够根据销售订单预测生产需求，安排采购计划，控制库存水平等。例如，通过
ERP 系统可以实现对原材料库存的精确管理，当库存低于安全库存时，自动触发采购申请，保证生产不会因原材料短缺而中断。
产品生命周期管理（PLM）软件：PLM
用于管理产品从概念设计到报废回收的整个生命周期。包括产品数据管理（PDM），如管理产品的三维模型、图纸、技术文档等；项目管理，协调产品开发团队的工作；配置管理，控制产品的不同版本和配置。在汽车制造企业中，PLM
软件可以记录汽车从初的设计理念、各零部件的设计参数，到不同车型配置的演变过程等所有信息。
人工智能与大数据在智能制造中的应用
人工智能算法应用场景
机器学习算法用于设备故障诊断。例如，通过收集大量的设备运行数据（如振动数据、温度数据等），利用支持向量机、神经网络等机器学习算法建立故障诊断模型。当设备出现新的数据时，模型可以判断设备是否存在故障以及故障的类型。
大数据分析作用与流程
大数据分析可以挖掘生产过程中的潜在规律和优化点。首先要进行数据采集，包括从生产设备、传感器、质量检测设备等多个渠道收集数据；然后进行数据清洗，去除噪声数据和错误数据；接着进行数据分析，如采用统计分析方法、数据挖掘技术等；将分析结果应用于生产过程的优化，如优化工艺参数、改进产品质量等。例如，通过对注塑成型过程中的温度、压力、速度等大数据分析，找到的工艺参数组合，提高注塑产品的质量。
咨询详情课程概况
尽管人工智能在制造业中的应用带来了显著的好处，但也面临一些挑战，包括安全性问题、技术标准的不断演变以及对工人技能的要求等。未来，随着技术的不断发展和人工智能应用的深入，我们有望看到更多创新和解决方案，使得制造业能够更好地适应新时代的要求。
机器人革命正在为制造业带来前所未有的变革。通过人工智能技术的广泛应用，制造业实现了从传统生产模式向智能、灵活、高效的方向迈进。
未来，随着技术的不断创新，我们有望看到制造业在人工智能的推动下迎来更加繁荣和可持续的发展。
工业机器人：智能制造的中流砥柱
