1.一种基于物联网优化算法的MES智能制造系统，包括信息获取模块、设备状态模块、生产调度模块、设备控制模块、设备监测模块、产线分析模块、生产报告模块；信息获取模块收集基本订单生产数据；设备状态模块对设备状态情况进行收集分析；生产调度模块通过决策优化算法进行生产计划策略的优化；设备控制模块根据生产策略，智能控制设备进行生产；设备监测模块对每一步工序进行监测；产线分析模块通过检测分析算法对工件进行扫描和智能分析，判断工件合格程度；生产报告模块智能生成生产报告。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网优化算法的MES智能制造系统，其特征在于，所述信息获取模块，收集基本数据，包括原材料需求数量、原材料成本、原材料库存、订单数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于物联网优化算法的MES智能制造系统，其特征在于，所述设备状态模块，对设备数据进行收集，包括设备运行效率、设备负载，设备工作参数。

4.根据权利要求1所述的一种基于物联网优化算法的MES智能制造系统，其特征在于，所述生产调度模块，提出基于自适应调整的决策优化算法，进行生产计划策略的优化。

5.根据权利要求4所述的一种基于物联网优化算法的MES智能制造系统，其特征在于，所述基于自适应调整的决策优化算法，详细过程如下：在生产调度问题中，基于设备状态和工件的特点，建立调度模型，对订单中的n个工件定义工件组 ，表示为 ，其中 分别表示为第1个工件、第2个工件、第i个工件、第n个工件、不同的工序涉及到不同的设备，设置产线开始生产时刻为 ，工件 的第j步工序 结束时的时刻为 ，对于工件组的所有工序结束时刻，定义时刻矩阵 ， 设计目标函数公式如下：其中， 表示工件 的第1步工序结束时刻， 表示工

件 第m步工序的结束时刻， 表示工件 第m步工序结束时刻，基于目标函数进行生产策略寻优，对策略进行编码，定义第k代策略库 ，对策略库中策略进行基因编码表示，计算每代策略的适应度，并且进行排序，再通过进化矩阵 ，对策略库进行迭代更新，进化矩阵表示如下：其中， 表示第k代策略中

策略最高适应度值， 第k代策略中策略最低适应度值， 表示第k代策略中策略的适应度，通过进化矩阵，对策略库进行更新，调整进化方向，收敛至最优解。

6.根据权利要求1所述的一种基于物联网优化算法的MES智能制造系统，其特征在于，所述设备控制模块，所有设备通过网络与服务器进行连接，服务器能够对设备进行操作，基于生产调度模块输出的生产调度决策，服务器通过网络控制设备进行生产。

7.根据权利要求1所述的一种基于物联网优化算法的MES智能制造系统，其特征在于，所述设备监测模块，通过检测仪对完成每一步工序的工件进行检测。

8.根据权利要求1所述的一种基于物联网优化算法的MES智能制造系统，其特征在于，所述产线分析模块，通过检测分析算法，在工件通过检测仪时，实时分析工件合格程度。

9.根据权利要求8所述的一种基于物联网优化算法的MES智能制造系统，其特征在于，所述检测分析算法，详细过程如下：工件通过检测仪，输出扫描图像，通过检测分析算法，训练工件检测模型，扫描图像输入至工件检测模型，对像素点 ，其中 表示像素点的坐标值，进行特征提取，公式如下：其中， 表示像素点 的像素

特征， 、 分别表示像素点 、像素点 的灰度值， 表示

像素点的坐标值，n表示像素点 邻域内的像素点数量，不同像素点的邻域在进行特征识别时，作用程度不同，通过随机窗口的方式确定特征识别相关的像素点邻域， 对于像素点，设置随机窗口，随机窗口以像素点为中心，范围不超过设定的该像素点邻域，基于随机窗口内灰度值判断该随机窗口特征识别相关程度，构建训练函数，对随机窗口的选取操作进行优化，精确边界，通过训练函数，进行随机窗口选取优化，训练函数公式如下：其中B表示训练函数， 表示随机窗口中像素点数

量， 、 表示像素点 随机窗口中其他像素点的坐标值，I表示示性函数，通过训练函数优化，快速精确的进行随机窗口的选取。

10.根据权利要求1所述的一种基于物联网优化算法的MES智能制造系统，其特征在于，所述生产报告模块，智能生成生产报告，包括产线详细信息，故障分析预警，合格率报告。