一、核心系统推荐

MES（制造执行系统）

- 特点：

覆盖生产计划、执行、质量、库存等核心环节，支持实时数据采集与监控，是智能制造的核心系统。

- 学习建议：结合开源平台（如Kutangguo MES）实践，理解B/S架构和流程管理机制。

ERP（企业资源计划系统）

- 特点：

整合企业资源（人、财、物），支持供应链管理、多组织协同，但对外部响应较慢。

- 学习建议：从基础功能入手，逐步掌握多模块集成与集团化管理。

WMS（仓库管理系统）

- 特点：

专注物料管理、库存优化和物流透明化，提升仓储运作效率。

- 学习建议：通过案例学习库存调度和数据分析方法。

二、延伸技术方向

PLC（可编程逻辑控制器）

- 特点：

作为工业自动化基础，PLC负责设备控制与数据采集，是智能制造的“智能管家”。

- 学习建议：结合硬件实践（如使用西门子、三菱等品牌），掌握梯形图编程。

SCM（供应链管理系统）

- 特点：

优化供应商管理、物流规划，提升供应链整体协同效率。

- 学习建议：以ERP系统中的供应链模块为基础，扩展至外部合作伙伴管理。

PLM（产品生命周期管理）

- 特点：

覆盖产品全生命周期（导入、开发、维护），支持多版本控制和知识管理。

- 学习建议：通过案例分析产品迭代过程，理解数据驱动的产品设计。

三、编程与工具推荐

Python

- 优势：

易学且库丰富，适用于数据分析、机器学习、控制系统开发。

- 应用场景：数据清洗、传感器数据解析、自动化脚本编写。

C++

- 优势：

性能优异，适合开发实时控制系统和算法优化。

- 应用场景：PLC编程、高频数据处理、嵌入式系统开发。

MATLAB

- 优势：

科学计算与仿真工具，辅助进行工艺优化、数据分析。

- 应用场景：动态模型模拟、多变量优化、实验设计。

四、学习路径建议

基础阶段：

学习PLC原理与基础编程（如使用Python或MATLAB）。

核心系统：

通过开源MES或ERP平台（如Kutangguo MES）实践核心功能。

延伸领域：

根据兴趣方向（如供应链、数据分析）深入学习SCM、PLM或工业自动化技术。

总结

智能制造涉及多领域系统与技术，建议从核心系统（MES、ERP）入手，结合编程工具（Python、C++）和硬件实践（PLC），逐步扩展至供应链、产品生命周期等延伸领域。选择学习路径时，可参考低代码平台（如钉钉、飞书）辅助快速搭建应用。