摘要：在制造业数字化的浪潮中，一个颇具争议的命题正在业界回荡：曾被誉为“车间大脑”的制造执行系统（MES），是否正在走向死亡？这场葬礼的讣告上，出现了两位主要的“嫌疑犯”：一位是意图描绘更宏大蓝图的制造运营管理（MOM），另一位则是携全新范式而来的颠覆性力量——人工

在制造业数字化的浪潮中，一个颇具争议的命题正在业界回荡：曾被誉为“车间大脑”的制造执行系统（MES），是否正在走向死亡？这场葬礼的讣告上，出现了两位主要的“嫌疑犯”：一位是意图描绘更宏大蓝图的制造运营管理（MOM），另一位则是携全新范式而来的颠覆性力量——人工智能（AI）。

然而，真相远比“非此即彼”的取代论更为深刻。MES并非猝然消亡，而是正在一场由MOM与AI共同驱动的深刻范式转移中，完成其历史性的进化与涅槃。

一、MES的“死因”——死于成功，亦死于局限

要理解MES的“死亡”，首先必须承认它的“成功”。在工业3.0时代，MES的使命是打通企业计划层（ERP）与车间控制层（自动化设备）之间的信息断层，实现生产过程的透明化管理。它完美地完成了时代赋予的任务：追踪订单进度、管理工时、监控质量、确保物料配送。

但其“死因”，也恰恰源于这种时代局限性。传统MES往往是一个封闭、僵化、以“生产执行”为单一核心的“信息孤岛”。它将质量、维护、库存等环节视为附属模块而非平等伙伴，导致系统间协同困难，数据流无法顺畅贯通。在需求日益个性化、生产模式趋向柔性化的今天，这种“大而全”却“笨重无比”的单体架构，已难以适应快速变化的战场。它的“死亡”，是死于对新型制造生态系统的“不适症”。

二、MOM：并非弑君者，而是王位的合法继承者

将MOM视为MES的“取代者”，是一种概念上的误读。MOM并非一个具体产品，而是源于ISA-95标准的顶层架构理念和业务蓝图。它从更广阔的视角将制造运营划分为四大核心领域：生产运作、质量运作、维护运作和库存运作。

MOM是“骨架”：它重新定义了数字化系统的边界。传统MES只是这副骨架中的“生产”部分，而MOM理念则要求一个统一平台必须平等地涵括质量、维护与库存。它解决的是管理范畴的问题，从“生产执行”升维到“制造运营管理”。

因此，MOM不是谋权篡位，而是为MES指明了进化方向：从一个孤立的生产管理系统，演变为一个集成、协同的制造运营平台。这是MES在概念和范围上的“自然进化”，是旧躯壳被更宏大、更灵活的蓝图所吸收和重构。

三、AI：不是刽子手，而是赋能新王的“大脑”

如果MOM提供了进化的“骨架”，那么AI就是为这副骨架注入的“智能灵魂”。AI带来的不是简单的功能叠加，而是根本性的范式革命。

1、从“描述”到“处方”：传统MES能告诉你“发生了什么”（设备停机）和“为什么发生”（轴承故障）。而AI赋能的系统能预测“何时可能发生”（基于振动数据分析），并建议甚至自主执行“该做什么”（在故障前安排维护）。

2、从“被动响应”到“主动优化”：AI算法可以处理海量、非结构化的数据（如图像、声波），实现传统MES无法企及的价值：实时进行复杂排程、预测产品质量缺陷、动态调整工艺参数以实现最优能效。

AI并非要另起炉灶打造一个名为“AI制造系统”的新产品，而是作为核心能力渗透到新一代制造运营平台（即进化后的MES）的每一个角落。它是赋能者，是颠覆性技术，它让基于MOM理念的平台从“记录流程”的工具，蜕变为“创造价值”的智能体。

四、融合：AI赋能的MES/MOM应用实践

AI在制造业落地的多样性，以下三家头部供应商的落地方案，代表了三种融合落地范式：

•西门子代表了自上而下、体系化的路径。

•罗克韦尔代表了平台化、生态化的路径。

•艾普工华代表了自下而上、场景驱动的创新路径。

1、西门子：基于“数字孪生”的体系性智能化

（1）西门子是推动AI+MOM的领军者，其优势在于其无比强大的工业软件生态。Opcenter制造运营管理平台通过集成AI，实现了从设计、生产到服务的全价值链智能化。它的AI落地不是孤立的，而是深深嵌入到从产品设计（Digital Twin）、生产规划（Process Simulate）到执行（Opcenter）的“数字主线”中。AI在这里扮演的是“大脑”的角色，处理从虚拟世界和物理世界汇聚而来的海量数据，从而做出更优的决策。例如，一个零件的设计模型（包含材料、公差）可以直接用于指导AI质量预测模型，这使得预测结果无比精准。

价值：高质量的数据基础和端到端的优化潜力，特别适合产品复杂、对质量一致性要求极高的行业，如航空航天、高端装备制造。

2、罗克韦尔自动化：基于“云平台”的生态化智能化

（1）罗克韦尔走的是“构建平台生态”的路线。罗克韦尔自动化通过收购云MES领导者Plex和CMMS（计算机化维护管理系统）厂商Fiix，，快速补齐了在云化和资产管理方面的能力极大地增强了其在云MES和AI领域的能力。Plex智能制造平台是一个多租户、云原生的SaaS解决方案，集成了基于AI的预测建模工具，用于更精准的需求预测，AI落地紧密围绕“资产绩效”和“供应链协同”展开。Plex提供的统一数据平台是AI应用的绝佳土壤，而AI分析的结果又能直接反馈到生产排程和设备维护工单中，形成业务闭环。

（2）价值：部署速度快、总体拥有成本低（SaaS模式），并且易于在多工厂间推广和标准化，非常适合追求运营效率、需要快速响应市场的离散制造业，如汽车零部件、消费品。

3、艾普工华：基于“大模型智能体”的场景化智能化

（1）艾普工华的方案代表了最前沿的方向——生成式AI MOM深度嵌入生产全流程，在工业的垂直落地。它没有追求全价值链覆盖，而是利用大模型强大的自然语言理解、推理和代码生成能力，打造针对生产调度、质量管控、设备维修等“痛点”的专用智能体（Agent）。

•“魔豆智造调度大模型智能体”：它不再是简单的优化算法，而是一个能“理解”复杂排产规则（如订单优先级、设备兼容性）并能用自然语言解释其排产逻辑的“专家系统”。

•缺陷检测与溯源智能体：实现了“检测”到“诊断”的飞跃，不仅能发现缺陷，还能关联分析工艺参数，精准定位是哪个设备、哪个参数设置导致了问题。

（2）价值：极大地降低了AI的使用门槛（操作员可以用自然语言交互），并提供了前所未有的灵活性和解释性，特别适合多品种、小批量、生产环境动态变化的行业。

这三种路径并无高下之分，而是针对不同规模、不同行业、不同数字化基础的企业提供的不同解决方案。企业在选型时，需要根据自身的战略目标、现有基础设施和亟待解决的核心问题，来选择最适合自己的“AI+制造”之路。

五、涅槃重生——云原生、AI驱动的制造运营平台

MES的“死亡”是一场早已注定的“光荣进化”。它的逝去，是为了一个更强大的形态的诞生。未来的赢家，将是融合了MOM架构与AI能力的新一代制造运营平台，其特征如下：

1、架构之变：从“单体”到“云原生微服务”：告别笨重的单体架构，转而采用灵活、可扩展的云原生微服务架构。企业可以像拼乐高一样，按需订阅生产、质量、维护等APP，实现快速部署和迭代。

2、范围之变：从“生产岛”到“运营协同”：严格遵循MOM蓝图，在一个平台上无缝协同生产、质量、维护、库存，彻底打破数据孤岛，实现全局优化。

3、智能之变：从“自动化”到“自主化”：深度集成AI能力，使系统具备预测、洞察和自主决策能力，推动制造运营走向更高程度的智能化、自适应化。

制造业数字化的未来，争论“MES是否被MOM或AI取代”已无意义。真正的深刻洞察在于认识到：MOM提供了进化的战略蓝图，定义了“做什么”；AI则提供了进化的核心战术工具，解决了“怎么做得好”；而云计算等现代IT技术则提供了进化的基础设施，确保了“如何快速实现”。

MES的“死亡诊断书”上，死因应写着：“因时代变迁，其初始设计已无法承载现代制造对全局协同与智能决策的终极需求。” 而它的遗产，正由一个名为“智能制造运营平台”的新生命所继承。这场葬礼，同时也是一场加冕礼，标志着制造业数字化正式迈入了以数据为血液、以AI为大脑、以协同为神经的新纪元。

来源：opendotnet