1.生产数据可视化，利用大数据分析做出生产决策

目前，信息技术已经渗透到一些先进离散制造企业产业链的各个环节，如条码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、MES、ERP、CAD/CAM /CAE/CAI 等技术广泛应用于离散制造企业。

尤其是随着互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，离散制造企业在互联网行业也进入了新的发展阶段，其数据日益丰富。 . 随着对柔性化、智能化生产的需求，对生产数据的实时性要求也更高。

在离散制造企业的车间，每隔几秒就会收集一次数据。 MES利用这些数据，可以实现多种形式的分析，包括设备可用性、主轴运转率、主轴负荷率、运转率、故障率、生产率和设备综合利用率。 (OEE)、零件合格率、质量百分比等。

在生产过程改进方面，在生产过程中使用这些大数据可以分析整个生产过程，了解每个环节是如何执行的。

一旦某个流程偏离了标准流程，就会产生报警信号，可以更快地发现错误或瓶颈，更容易解决问题。

利用MES中的大数据技术，还可以建立产品生产过程的虚拟模型，对生产过程进行模拟和优化。 当所有流程和性能数据都可以在系统中重建时，这种透明度将帮助制造公司改进其生产流程。

再比如，在能耗分析方面，利用传感器对设备生产过程中的所有生产过程进行集中监控，可以发现能耗异常或峰值，从而优化生产过程中的能耗，所有过程都可以被执行，将大大降低能耗。

2.生产过程透明化，智能工厂的“神经”系统

通过智能工厂的建设，推进制造过程的模拟优化、数字化控制、状态信息的实时监控和自适应控制，实现全过程的智能化管控。

在机械、汽车、电子信息等离散制造行业，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，重点关注单机设备自动化和产品智能化，在提升产品质量的基础上实现价值增长。 生产效率和产品效果。

因此，其智能工厂建设模式是推动生产设备（生产线）智能化。 通过引进满足生产需求的各类智能设备，建立基于制造执行系统MES的车间级智能生产单元，提升精密制造、敏捷制造、透明化。 制造能力。