想转又怕转？AI低代码MES助力中小企业数字化转型

自食品包装的批次开始追溯，一直到汽车零部件的精密调度，制造业的数字化转型早就已经渗透进入到生活的各个方面了。可是呢，在这一场数字化的浪潮当中，数量众多的企业特别是中小企业，却始终都面临着那种“想要转型却又害怕转型”的尴尬状况呢。

企业当中最为普遍存在的痛点之处，常常是集中于下面这三个方面，其一缺少清晰明确的转型路径，其二缺少实用可行的产品以及方案，其三更加缺少可持续的投入“中小企业在转型初始阶段，常常因为缺乏全面整体的规划，从而陷入到盲目之中。再加上通用的方案是难以进行复制的，而定制开发所需要的成本又非常高昂，所以使得投入产出比在短时间之内是难以进行衡量的。”。

一、AI低代码MES：制造业从“制造”到“智造”

能极大简化软件开发过程的低代码开发平台，不用编写繁杂代码，仅靠拖拽组件以及配置参数就能达成系统开发。借助低代码开发平台，制造企业能够迅速搭建MES系统，还可对系统予以灵活定制与扩展，以此满足不同企业特有的需求。

在万界星空科技AI低代码MES的开发进程里，人工智能技术的优势与低代码开发平台所谓的那优势被充分地融合到一块儿，借助低代码技术，企业借此能够迅速搭建出契合自身需求的MES系统，大幅度地缩短了开发的周期，还降低了开发所需的成本，同时呢，AI技术的运用致使MES系统拥有增强了的智能分析以及决策能力，能自动去调整生产相关的计划，能够预测设备可能出现的故障等情况，进而进一步提高企业的智能化水准。

核心概念

存在这样一个系统，它被称作MES系统，传统的MES系统呢，是处于企业ERP也就是上层计划，和车间设备控制层两者之间的管理系统，它有着诸多职责，比如负责生产调度，还要进行过程监控，再者要做好质量管理，同时也需兼顾设备管理，另外还要进行数据采集等工作，其目的在于确保生产能够实现透明化以及高效执行。

经由可视化的界面，借助拖拽组件以及预置模板，实施低代码开发，从而使那些进行应用开发的用户，能够在不编写大量代码的情形这下，快速地完成开发，进而缩短开发的周期，并且降低对于技术的依赖。

把机器学习这一AI技术，嵌入MES功能里，把自然语言处理这一AI技术，也嵌入MES功能中，还把计算机视觉这一AI技术，同样嵌入MES功能内，以此来达成数据分析，实现预测优化，进而做到智能决策。

2、低代码平台：打破转型壁垒的利器

不同于传统那种被称作“黑盒”的开发模式，万界星空科技所自主研发的低代码平台依靠深厚的工业基因以及行业知识沉淀，提供了一种全是云化的、实现可视化的开发体验。企业不需要去组建构成庞大群体的专业编程团队，借助业务人员通过运用简单的依据拖拽方式来操作、按照模板要求进行配置，就能够如同搭建积木那样，以成本低、效率高的方式搭建出契合自身诉求的专业工业应用。

中小企业面临着“钱少、人缺、时间紧”的难题，而破解这一难题的关键在于低代码平台，它极大地降低了技术门槛，使得非高级 IT 人才也能够自主搭建应用，并且它能有效控制成本，企业能够从单个痛点场景开始试水，在验证价值之后再慢慢逐步推广，如此便避免了巨额的一次性投入。

更为关键的是，在面对“小单快反”这类柔性生产需求之际，低代码平台呈现出了令人大为惊叹的敏捷性，有效地将应用上线周期大幅缩短，使得企业的数字化系统切切实实能够跟上市场变化的节奏。

3、差异化服务：精准适配“千行百业”

国产平台于工业互联网赛道之上，有着“广泛布点”向“深入赋能”的转变，不同行业制造需求存在极大差异，汽车制造厂所关注的是供应链协同以及全流程质量追溯，食品生产企业更重视食品安全溯源和批次合规。

相比于传统MES系统，该平台于研发成本方面，降低了百分之七十，在开发周期上，缩短了百分之七十五，切实有效地缓解了中小企业于软件部署之际的资金压力以及技术压力。

4、其核心优势在于：

一体化适配：通过单一适配器打通注塑全链路，解决协议壁垒；

通过深度学习所支撑的参数优化，以及首件成型预测，进行智能推荐，实现良品率的大幅提升。

进行自动化联动，调试时间被缩短至30分钟，设备联动效率得到提升，提升幅度在50％以上。

灵活进行部署，其支持着三种服务模式，分别是标准化的，定制化的，以及订阅式的，以此来满足不同规模企业所需。

于是，万界星空科技的MES系统采用了“平台加应用加生态”的模式，以低代码平台当作通用底座，企业能够获取统一的设备连接以及数据治理能力，在上层部分，搭载定制化的行业套件，这种“平台化加行业套件”的组合，一方面确保了系统的专业性，另一方面赋予了企业极大的灵活性，全力促使国产化工业应用的替代以及落地。

二、AI赋能：迈向“黑灯工厂”的未来

聚焦于制造业的未来走向，仅仅是单纯的数字化已然没办法去应对面临的挑战，智能化才是最终的目标所在。万界星空科技把AI技术深度地融入到MES系统当中，从而打造出了集成AI模型以及工业知识的“工业智造体”。

未来，AI不会只是辅助工具了，而是会成为生产的核心引擎，借助AI与5G、大数据、数字孪生等技术的深度融合，系统可以达成预测性维护、工艺自优化等高级功能。

这不单单是效率得以提升，更是生产模式出现变革，助力工厂朝着少人化、无人化的“黑灯工厂”进行升级，构建出一个能够自我进化、深度智能化的智能制造生态。

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