MES系列50-如何用AI提升MES系统的开发效率?
昨天在浏览招聘网站的时候发现一个岗位:
训练AI员工的高手
AI的发展速度比想象中还要迅猛,招聘要求上体现的最直接,招程序员简单写要求会什么语言,要求会通过某某AI工具开发什么什么,
很多企业都开始使用AI员工,用机器人,未来已来。
居安思危,额。不对。。是居危思危。现在已经不安全了。
有时间得好好研究学习如何使用AI,争取成为训练AI员工的高手。
从当下起建立AI使用意识,看AI能做什么?哪些工作能交给AI做?
从简单的用起来,提升自己的工作效率。
我是一名MES开发实施工程师,现在每天的工作是用Kingfusion软件平台开发人防门智能生产线的MES系统,想用AI提升我的工作效率,该如何做?
AI 提升 Kingfusion 人防门 MES 开发实施效率全方案
作为使用亚控 Kingfusion 平台开发人防门智能生产线 MES 的工程师,你可以从开发效率提升、实施交付加速、系统智能化增值三个维度全面应用 AI,结合 Kingfusion"组态配置 + JavaScript 脚本" 的开发模式和人防门行业 "定制化高、追溯严、质量要求高" 的特点,实现效率 3-5 倍提升。
一、开发阶段:AI 赋能全流程开发
1.1 需求分析与蓝图设计
- 行业需求模板生成:让 AI 基于人防门行业特性,生成标准 MES 需求文档模板,包含 5M1E (人、机、料、法、环、测) 全要素管控要求,特别是人防门特有的特种设备资质管理、全生命周期追溯、人防验收报告自动生成等模块
- 业务流程可视化:输入自然语言描述的业务需求 (如 "人防门焊接工序的首检、巡检、完工检流程"),AI 自动生成 BPMN 流程图和 Kingfusion 平台的流程配置步骤
- 数据模型设计:AI 根据人防门产品结构 (单扇 / 双扇 / 活门 / 密闭门等) 和生产工艺,自动生成 Kingfusion 的数据模型,包括物料表、工艺路线表、工单表、质检表等,并推荐合适的字段类型和关联关系
1.2 代码与脚本开发
Kingfusion 主要使用 JavaScript 脚本语言进行逻辑开发,这是 AI 最擅长的领域:
- 标准功能脚本生成:
- 工单管理:工单创建、下发、暂停、完工、返工脚本
- 报工管理:工序报工、工时统计、产量统计脚本
- 质检管理:不合格品处理、返工流程、质检报告生成脚本
- 设备管理:设备状态采集、OEE 计算、维保提醒脚本
- 复杂业务逻辑辅助:
// 示例:AI生成的人防门焊接工序参数自动下发脚本 function sendWeldingParams(workOrderId, deviceId) { // 获取工单对应的门型和工艺参数 var workOrder = KingFusion.Data.Get("WorkOrder", workOrderId); var processParams = KingFusion.Data.Get("ProcessParams", { DoorType: workOrder.DoorType, Process: "Welding" }); // 下发参数到PLC var plcConnection = KingFusion.Device.GetConnection(deviceId); plcConnection.Write("DB1.DBW0", processParams.WeldingCurrent); plcConnection.Write("DB1.DBW2", processParams.WeldingVoltage); plcConnection.Write("DB1.DBW4", processParams.WeldingSpeed); // 记录下发日志 KingFusion.Log.Write("焊接参数已下发:工单" + workOrderId + ",设备" + deviceId); } - Kingfusion 平台 API 调用助手:AI 熟悉 Kingfusion 的所有内置 API (数据访问、设备通信、日志、消息等),可以快速生成正确的调用代码
- 代码优化与调试:将你写的脚本粘贴给 AI,让它检查语法错误、逻辑漏洞,并进行性能优化
1.3 界面与报表开发
- 页面快速生成:描述你需要的页面功能 (如 "人防门生产进度看板,显示各工序在制品数量、设备状态、订单交付率"),AI 生成 Kingfusion 页面的配置步骤和组件布局建议
- 复杂报表自动生成:
- 输入 "生成人防门生产日报表,包含产量、工时、不良品率、设备 OEE",AI 自动生成 SQL 查询语句和 Kingfusion 报表配置
- 特别针对人防门行业,AI 可以生成符合人防验收要求的产品质量追溯报告、设备校准报告、焊接探伤报告等模板
- 大屏可视化设计:AI 推荐适合生产监控的大屏布局和图表类型,并生成 Kingfusion 大屏的配置代码
1.4 接口开发
人防门智能生产线需要与 WMS、AGV、PLC、ERP 等系统集成,AI 可以:
- 生成标准的 API 接口文档和调用代码
- 根据接口文档,生成 Kingfusion 与外部系统的数据交换脚本
- 处理接口异常情况,生成重试、日志记录、报警等逻辑
二、实施阶段:AI 加速现场交付
2.1 数据迁移与初始化
- 基础数据自动整理:将客户提供的 Excel 格式的物料清单、工艺路线、设备台账等数据粘贴给 AI,让它自动整理成 Kingfusion 可以导入的格式
- 测试数据生成:AI 生成模拟的生产订单、报工数据、质检数据,用于系统测试和演示
2.2 现场问题排查
- 错误日志分析:将 Kingfusion 的错误日志粘贴给 AI,让它快速定位问题原因并给出解决方案
- 设备通信故障排查:AI 根据 PLC 型号和通信协议,提供常见故障的排查步骤和解决方法
- 常见问题知识库:建立项目专属的 AI 知识库,将遇到的问题和解决方案录入其中,后续遇到类似问题可以直接查询
2.3 用户培训与文档
- 培训材料自动生成:AI 根据系统功能,生成用户操作手册、培训 PPT、视频脚本等
- 交互式培训助手:创建一个 AI 聊天机器人,用户可以随时提问系统操作问题
- 项目文档自动生成:AI 根据开发过程中的代码、配置和需求,自动生成项目验收文档、技术白皮书等

三、系统智能化增值:打造差异化竞争力
除了提升开发实施效率,AI 还可以帮助你为客户提供更有价值的智能化功能,打造差异化竞争力:
3.1 质量智能管控
- 焊接质量预测:基于历史焊接数据 (电流、电压、速度、温度等) 和质检结果,训练 AI 模型,实时预测焊接质量,提前预警潜在缺陷
- 质量问题根因分析:当出现质量问题时,AI 自动关联相关的人、机、料、法、环、测数据,快速定位问题根源
- 智能质检报告:AI 自动分析探伤仪、密封性试验机等设备的检测数据,生成符合人防验收要求的质检报告
3.2 生产智能优化
- 动态排程优化:AI 结合生产订单、设备状态、物料库存、工序依赖关系等数据,动态生成最优排程方案,并可根据实时变化调整
- 设备预测性维护:基于设备运行数据 (电流、振动、温度等),训练 AI 模型,提前预测设备故障,安排预防性维护,减少非计划停机
- 能耗优化:AI 分析生产过程中的能耗数据,识别高能耗环节,提供优化建议
3.3 数字孪生与可视化
- 数字孪生模型辅助构建:AI 辅助构建人防门生产线的数字孪生模型,实现生产过程的可视化监控和模拟仿真
- 异常场景模拟:AI 模拟各种生产异常情况 (如设备故障、物料短缺、紧急订单插入),验证系统的应对能力
四、推荐 AI 工具与使用技巧
4.1 通用大模型
- GPT-4o/Claude 3 Opus:适合复杂逻辑开发、代码生成、问题排查
- 豆包 4.0 / 通义千问:中文支持好,适合生成中文文档、培训材料、行业解决方案
- DeepSeek-Coder:专注于代码生成,对 JavaScript 支持良好
4.2 代码助手
- GitHub Copilot:集成在 VS Code 中,可以实时提示代码
- Cursor:AI 代码编辑器,可以直接与 AI 对话,生成和修改代码
- 通义灵码:国产代码助手,对中文注释支持好
4.3 使用技巧
- 提示词工程:在提问时,明确说明你使用的是 Kingfusion 平台,开发的是人防门 MES 系统,这样 AI 生成的内容会更精准
- 上下文管理:将项目的需求文档、数据模型、已有代码等提供给 AI,让它了解项目背景
- 本地部署:对于敏感的生产数据,可以考虑本地部署开源大模型 (如 Llama 3、Qwen 2),确保数据安全
五、实施路线图
第一阶段 (1-2 周):基础能力建设
- 熟悉 AI 工具的使用方法,掌握基本的提示词技巧
- 建立项目专属的 AI 知识库,录入 Kingfusion 平台文档、人防门行业知识、项目需求等
- 应用 AI 生成标准功能的脚本和页面,提升日常开发效率
第二阶段 (1-2 个月):全面应用
- 在需求分析、设计、开发、测试、实施全流程应用 AI
- 开发 1-2 个智能化功能 (如质量预测、设备预警) 作为项目亮点
- 建立 AI 辅助的问题排查和用户支持体系
第三阶段 (3-6 个月):持续优化
- 不断完善 AI 知识库,积累项目经验
- 深入研究 AI 与 MES 的融合,开发更多智能化功能
- 形成可复用的 AI 辅助 MES 开发实施方法论
六、注意事项
- 数据安全:不要将敏感的生产数据和客户信息上传到公共 AI 平台
- 核心逻辑验证:AI 生成的代码和逻辑必须经过严格的测试和验证,特别是涉及安全联锁、财务结算、与 PLC 硬交互的核心逻辑
- 人机协同:AI 是辅助工具,不能完全替代工程师的专业判断和经验
- 持续学习:AI 技术发展迅速,要不断学习新的 AI 工具和应用方法
七、后记
大家在哪些场景下使用了哪些AI工具?
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念,把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起,为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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