人工智能之所以能够能扮演着这一个关键的角色，因为它的优势就在于能够按照对海量数据的学习生成知识。
人工智能运用工业物联网收集的大量品质数据，对按照生产制造的问题建立的模型完成训练生成知识，再将其作用到实际的生产制造场景中，支持决策，协助改善生产过程。这让此文刚开始提到的几个的问题得到解决。
运用人工智能完成质量控制，就可以将事后检测转化为即时检测，让问题在及时被发现，不传导到下游，防止了后续返工导致的极大浪费。
运用人工智能完成设备资产管理，按照实时监测设备的各种状态，保证 设备稳定运作。在及时做出风险预警，并提供预测性设备维护建议。
工业物联网和人工智能的加盟，为MES执行之“手”增加了“慧眼”和“大脑”。这种三位一体的MES，才能够真实成就智能化生产制造。
相对于众多组织来说，完成生产制造工作效率是每日也是长久的考验。绝大部分人难以确定自身的问题并寻找到合理的解决方法，是因为有很多种因素能够影响。当代制造厂商正处于偏向制造执行系统(MES)来鉴别并处理他们的问题，不管这样的问题与机器设备，操作它们的工人也是两者之间相关。在提高工作效率的所有的因素中，要处理的较重要因素其一是工人。在生产车间操作人员的机器设备是整体工作效率的关键组成部分，但少有制造厂商具有监视，测量和改进其性能所需要的工具。
MES解决方法侧重于影响到操作员工作效率的两个主要因素：速率和准确性。也就是说，它们以合理的方式完成正确的工作的速率有多快。MES软件为制造厂商带来了标准化管理流程的框架，在一整个组织内实施流程和应用数据来控制/优化流程以保证好的工作效率。
每一个机器设备操作员都是会以其特定的知识，技能和速率影响到工作效率。要是没有标准化管理的流程，它们将试着应用自身的好的判断来处理问题-可是这样的判断很有可能有误。拥有了标准，工人便可以快速发现问题和处理问题的正确方式。并没有猜想，有误或延长时间。
拥有了MES解决方案，要是工人偏移标准，管理者就清楚并能够 立刻采用纠正措施。
通过制造业实施MES系统，可以将生产调度、产品跟踪、质量控制、设备故障分析、报告等管理功能集成在一个统一的平台上，使用统一的数据库，通过网络连接进行生产和质检同时，工艺、物流等部门提供车间管理信息服务。在MES系统规划部署过程中，不仅需要关注车间生产过程中的生产计划和防错控制要求，还要求MES系统延伸到前端的物流环节和后端销售和质量追溯链接。
