1.命题方向

智能制造

2.题目类别

应用类

3.题目名称

基于工业低代码开发平台的新型MES系统开发

4.背景说明

【整体背景】

随着智能制造和工业4.0的推进，市场对MES系统的需求日益增长。MES系统作为连接企业计划层与车间执行层的桥梁，对于提升生产效率、降低成本、提高产品质量具有重要作用。市场需求的增长主要体现在以下几个方面：

首先，随着消费者对个性化产品需求的增加，企业需要更加灵活的生产方式来快速响应市场变化，MES系统能够支持这种柔性化生产，提高订单响应速度。其次，国家政策的支持，如《中国制造2025》等，为MES行业提供了良好的发展环境，推动了MES系统的广泛应用。此外，技术创新，尤其是云计算、大数据、人工智能等前沿技术的应用，极大地提升了MES系统的灵活性、可扩展性和智能化水平。

市场需求的增长还体现在MES系统能够帮助企业实现生产过程的监控、协调和优化，提高生产效率和质量控制水平。例如，MES系统通过数据采集、过程与追溯管理、生产分析与报表等功能，显著提升了生产管理的效率与准确性。同时，MES系统的跨平台兼容性和可维护性也成为市场关注的焦点，因为不同厂商采用不同的技术平台和标准，MES系统需要能够在不同平台上良好运行，并且易于维护。

MES系统的市场规模不断扩大，预计未来几年内将持续增长，年均增长率达到两位数。中国市场的MES软件市场规模预计将在未来几年内以15%左右的复合增速增长，预计到2027年市场规模将达到301亿元。这表明MES系统在制造业中的应用需求持续增长，市场前景广阔。

【公司背景】

无锡雪浪数制科技有限公司（以下简称“雪浪云”），国家级跨行业跨领域工业互联网平台，国内首创“雪浪OS”智能制造数字底座系统，面向航空航天、工程机械、船舶、新能源等高端装备行业的设计与制造领域，提供AI for Science、建模仿真优化一体化、数字主线及工业知识中台等解决方案，自主研发：MetaD-MDO研发多学科联合仿真与优化软件（面向复杂装备研发过程的多学科设计优化软件，获“2023年度江苏省工业软件优秀产品和应用解决方案”）、MetaD-SDM TDM仿真与试验数据智能管理软件（新一代国产化智能试验数据管理与分析系统）、MetaM工厂仿真与优化软件（用于离散行业不同层级生产系统的建模仿真与实时优化，获“工信部2022年工业互联网APP优秀解决方案”）、Meta LM雪浪河图·工匠大模型（从数据接入和开发、大模型微调、大模型上架部署到大模型应用编排的全链路开发平台，获“2024年度江苏省工业软件优秀产品和应用解决方案”），助力实现工业软件国产化替代。基于长期制造业数字化服务所沉淀的工业知识，近期，雪浪云创新推出雪浪河图·工匠大模型，结合重点服务的航天航空、机械装备、能源电力、集成电路等行业的实际需求，聚焦工业知识抽取与理解、工业知识检索与问答、工业文本生成、工业代码生成以及工业数据分析五大应用方向，基于对工业知识的沉淀和理解，创造更懂工业的应用场景与行业大模型，帮助制造业企业提高效率、降低成本、提高分析与预测精度、提高客户满意度以及推动技术创新。此外，雪浪云还推出自研工业大模型一体机，设备集成了全国产高效能高性价比的算力硬件，支持本地私有化部署，确保数据安全和系统稳定性，为大模型在工业领域的应用提供了一站式全周期解决方案。

雪浪云长期与数据价值密度高的航空航天、高铁、发动机、能源化工等行业开展深度合作，是中国商飞、中航工业、中铁装备、铁建重工、徐工、潍柴、吉利等大型央国企的长期合作伙伴。同时，在中小企业数字化转型方向上，是浙江杭州临平工业云平台、江苏无锡智改数转、宁夏冶金工业互联网平台等相关区域数字化平台的承建单位、服务商，是浙江省“N+X模式”的深度策划方。并在新工业软件的创新研发方面取得突出成果，解决了行业多项国家性、国际性难题，累计联合参与并负责10余项工信部与科技部重点项目，涉及复杂装备数字孪生、设计制造运维一体化等未来工业软件新方向。

【业务背景】

在当前工业转型的浪潮中，制造企业越来越重视数字化和智能化管理能力。传统MES系统在多场景部署中往往遇到定制开发时间长、功能重复度高、跨设备和系统的兼容性差等问题，难以高效满足企业需求。为解决这些问题，企业希望基于工业开发平台开发新型MES系统，能够通过沉淀通用MES数据模型和通用服务实现快速部署和迭代升级，并且具备场景适应性强、易于扩展和硬件集成度高的特点。最终，企业期望将该系统落地应用于具体的生产场景，如电子生产和装配制造等，以提升生产效率、质量追溯能力和柔性生产能力，助力企业在数字化转型中取得显著成效。

5.项目说明

【问题说明】

传统MES系统面临开发周期长、系统复杂、维护成本高以及通用性差的问题，难以适应多场景、多设备的工业应用需求。此外，不同生产线、设备、系统的数据标准不统一，无法有效实现跨设备和跨场景的数据整合，进一步制约了智能化、精益化的管理目标。

本项目旨在通过基于工业低代码开发平台的轻量化MES系统，将MES通用数据模型和通用服务功能模块化、标准化，以快速适应不同的制造场景和硬件设备需求。通过软硬件的结合，项目将实现更高的系统灵活性和可扩展性，为企业的数字化、智能化提供持续支持，并解决如下问题：

生产过程监控不全面：企业在生产过程中面临着生产过程复杂、多环节衔接不畅、数据采集困难等问题，导致生产过程监控不全面，生产效率低下。轻量化MES系统能够通过实时数据采集、可视化监控和异常报警来解决这一问题。

信息孤岛：在传统的生产模式中，各个部门之间的信息往往无法有效共享，导致决策延误和资源浪费。轻量化MES系统通过集成各类生产、物流和供应链信息，实现了信息的无缝对接，打破了信息孤岛，使得各个环节之间的协作更加顺畅。

生产计划与实际执行脱节：很多企业在制定生产计划时，往往无法与实际生产情况相结合，造成计划与实际执行的偏差。轻量化MES系统能够实时跟踪生产进度，及时调整生产计划，确保生产活动与计划的一致性，提高了生产的灵活性和响应能力。

质量管理难度大：电子产品生产过程涉及物料众多，物料类别、特性各异，在实现完整的人、机、料、法、环的追溯目标时，如何有效保证需追溯物料的批次信息完整、准确，至为关键。敏感电子元器件对于存储条件、使用时限有着严格的要求，传统的电子加工企业主要通过仓储区域隔离、纸质记录、看板卡片等手段进行管控，无法保证实际操作的正确性，同时在物料的FIFO（先进先出）的管控上也存在着流程漏洞。通过轻量化MES系统，企业可以实现物料批次的精确追踪，确保物料的先进先出管理，并通过电子化记录提高操作的准确性和效率

【用户期望】

企业希望最终交付的MES系统具备以下特点：

（1）通用性：系统具备通用MES数据模型，能够跨场景和设备通用；

（2）模块化：通过模块化设计，可实现快速定制和扩展，支持不同场景需求；

（3）易集成：系统能够与现有的设备、传感器等硬件进行高效集成，实现数据采集、分析和控制；

（4）落地应用：系统能够在电子产品制造中落地应用，且能够显著提升管理效率和质量控制水平。

6.任务要求

【开发说明】

开发一款基于工业低代码开发平台的新型MES系统，具体要求包括但不限于如下功能板块的开发与设计：

（1）通用数据模型设计：完成MES通用数据模型的设计，包括生产数据、质量数据、设备数据、库存数据等的规范定义；

（2）MES通用服务构建：构建MES的基础服务模块，包括生产监控、设备管理、库存管理、工序管理等；

（3）场景应用模块：基于通用能力，开发符合电子制造场景需求的应用模块；

（4）硬件集成与数据采集：完成系统与生产设备、传感器的集成，实现数据实时采集与管理；

（5）数据展示与可视化：实现生产管理、订单管理、质量数据、出入库、基础数据、物料管理、看板、排产排程等的实时展示和可视化界面设计，支持业务决策。

【技术要求与指标】

（1）使用低代码平台构建应用界面和业务逻辑；

（2）车间主流硬件（震动传感器、温湿度、摄像头等）的数据对接；

（3）面向生产制造场景的优化算法对接；

（4）以上技术要求与指标要求可实物或视频演示。

【提交材料】

（1）项目概要介绍;

（2）项目简介 PPT;

（3）项目详细方案;

（4）项目演示视频;

（5）企业要求提交的材料：

①如运用了人工智能技术训练素材，提供详细的素材介绍与来源说明；

②关键模块的概要设计和创新要点（不超过 3 个）说明文档；

③可运行的 Demo 实现程序。

（6）团队自愿提交的其他补充材料。

【任务清单】

（1）调研MES相关业务以及未来发展趋势；

（2）完成所选系统关键模块的需求分析；

（3）设计系统与关键模块的架构；

（4）编码开发与功能实现；

（5）测试验证主要功能和创新成果；

（6）探索应用场景落地。

【开发工具与数据接口】

开发工具: https://ospower.xuelangyun.com:30443/

产品文档：https://xuelangyun.feishu.cn/wiki/IbwDw8kioiJVUtkZpewcpSZsn5d?from=from_copylink

7.其他

MES（制造执行系统，Manufacturing Execution System）是连接企业计划层和车间控制层的信息化系统，用于实时监控和管理生产过程，提高生产效率和质量。

8.参考信息

无

9.评分要点

赛题评分要点见附件一：A 类企业命题初赛统一评分标准。

除以上评分要点内容外，企业还重点关注以下内容：

（1）应用表现（★★），从以下3个维度考虑：应用稳定(运行时应用无报错情况，在经受数据测试时各功能选项保持稳定)；功能完善(实现了赛题中提到的各功能)；页面UI优美(页面布局或图片图标美观);

（2）完成通用数据模型、数据服务搭建（★★）；

（3）算法模型的准确性（★）;

（4）创新与拓展（★）。