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人工智能之所以能夠能扮演著這一個關鍵的角色，因為它的優勢就在于能夠按照對海量數據的學習生成知識。

人工智能運用工業物聯網收集的大量品質數據，對按照生產制造的問題建立的模型完成訓練生成知識，再將其作用到實際的生產制造場景中，支持決策，協助改善生產過程。這讓此文剛開始提到的幾個的問題得到解決。

運用人工智能完成質量控制，DAS系統，就可以將事后檢測轉化為即時檢測，DAS軟件，讓問題在及時被發現，不傳導到下游，防止了后續返工導致的極大浪費。

運用人工智能完成設備資產管理，按照實時監測設備的各種狀態，保證 設備穩定運作。在及時做出風險預警，并提供預測性設備維護建議。

工業物聯網和人工智能的加盟，為MES執行之“手”增加了“慧眼”和“大腦”。這種三位一體的MES，才能夠真實成就智能化生產制造。

在企業的智能管理系統中，MES無疑是較為重要的一環。隨著國家“兩化融合”戰略的貫徹與推進，許多的企業開始逐漸認識到MES系統在企業生產管理中的重要意義，DAS，并開始大量被引入MES系統。，尤其生產制造型企業。

MES作為企業制造環節較重要的信息管理系統，生產管理復雜，異常情況層出不窮，使用者多為車間的相關人員，DAS公司，計算機水平普遍不高，應該說，真正成功實施一套MES系統，切實提升企業管理水平，的確不是一件容易的事情。

設備管理

設備管理是一套對生產設備、運行監控、故障診斷、維修維護、運行統計等進行管理的模塊。該模塊需要和設備聯網系統集成，一起完成該功能。

數據收集

數據收集是MES的重要模塊之一。通過配置要收集的參數，設置要收集的頻率，收集生產過程中產生的各種數據和設備狀態信息等。并且與所生產物料的工藝參數設定的偏差進行比對。超出偏差范圍，即報警（顯示在異常報警看板上）。

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