当前，AI 技术的应用正从汽车、电子等头部细分领域向装备制造、航空航天、医疗器械等更多细分行业渗透，在售前过程中，AI技术在生产场景的应用越来越多的被客户提及和关注，并成为客户的需求之一。AI技术其应用场景范围广泛，具体涵盖但不限于以下方面：

一、生产调度与排程场景
场景应用一：动态生产排程 
MES系统集成遗传算法 + 粒子群优化混合算法，实时抓取订单优先级、设备负荷、物料库存等 10 + 类数据，自动生成最优生产排程方案，支持订单紧急插入时的动态调整。
场景应用二：工位任务分配
基于强化学习算法，分析各工位人员技能熟练度、设备运行状态、待加工工件复杂度，实现工位任务智能分配与负载均衡。

二、质量检测与管控场景
场景应用一：零部件缺陷检测 
MES 系统对接视觉检测设备，采用CNN 卷积神经网络算法，对发动机缸体、液压阀等核心零部件的表面裂纹、尺寸偏差等缺陷进行实时识别与分类。
场景应用二：质量异常追溯
运用图神经网络算法构建 “物料 - 设备 - 人员 - 工序” 关联图谱，当出现质量问题时，自动追溯问题根源及影响范围。

三、设备管理与维护场景
场景应用一：设备故障预警 
MES 系统采集设备运行参数（如主轴转速、油温、振动频率），通过LSTM 长短期记忆网络算法建立故障预测模型，提前预警设备潜在故障。
场景应用二：维护计划优化
基于马尔可夫决策过程算法，结合设备故障概率、生产任务安排、维护资源配置，生成最优设备维护计划，避免过度维护或维护不足。

四、物料管理场景
场景应用一：物料需求预测 
MES 系统整合历史生产数据、订单预测数据、供应链数据，采用ARIMA 时间序列算法 + XGBoost 集成学习算法，精准预测各物料的需求数量与时间。
场景应用二：物料配送路径优化
利用Dijkstra 算法 + 蚁群优化算法，结合车间布局、物料配送点位置、生产节拍，规划最优物料配送路径，实现物料准时配送。

技术发展趋势上，AI 大模型与装备制造行业 MES 的深度融合成为重点方向，“AI大模型”可实现生产数据的深度理解、生产异常的自主诊断、生产方案的智能优化与生成，未来将进一步提升 MES 系统的自主决策能力与行业适配性，推动离散行业生产向智能化、无人化方向发展。