制造执行系统(Manufacturing execution system, MES)作为连接企业上层计划管理和底层控制的桥梁,负责生产计划的执行、资源调配以及生产过程的控制等功能任务。而目前多品种、小批量、客户化的生产方式导致离散制造业MES在应用中存在着生产物流和信息流脱节的问题,主要体现在：生产过程中信息的收集、发布和处理手段落后；反馈信息不能及时、全面的反映生产过程中的实时变化,不能满足业务决策的需求。因此本文针对如何高效地获取和使用数据问题,建立了基于普适计算的协同制造执行系统的框架模型。同时在考虑MES系统迫切需求的集成性、重构性和交互性的基础上,做了以下研究工作：首先,根据普适计算融合物理空间与信息空间的思想,实现生产物流和信息流的协同需要解决两个问题：第一,建立动态的数据模型,在记录物料、人员等静态信息的基础上,充分反映生产过程中设备、物料、在制品以及订单任务等信息的实时状态和变化过程；第二,通过高效的手段从其它系统或现场获取这些信息,并实现信息的传递和共享,满足生产管理和控制的需求。针对第一个问题,本文以生产物流为主线、以管理控制为目的、以现场信息为对象,利用本体技术建立了分层结构的动态数据模型。静态设计本体实现系统间的信息交互和共享,业务运行本体反映和记录车间实时生产过程。针对第二个问题,借助普适计算中以射频识别、条码等自动感知为基础的蕴含式交互技术,以手持终端等无线应用为基础的普遍接入技术,提高MES信息收集、传递、处理的效率、自动化水平和覆盖范围。同时,通过建立事件模型和接口规范,实现多源异构信息的实时数据采集和交互,促进生产物流的合理化、快速化、方便化、效益化。然而,设备直接获取的信息只反映局部的生产状态,仍不能满足不同功能业务的需求。因此,利用上下文感知计算模型,建立车间业务规则模型,运用各种知识推理机制,对传感器数据等原始上下文及进行解释和推理,推导出高层的业务上下文信息。本文讨论了基于本体规则的上下文推理,根据生产过程实时状态推进业务流程；基于粗集的模糊推理方法,通过分析历史信息进行质量决策。最后,研究了基于普适计算的企业应用基础平台,为面向服务的企业协同应用提供运行支撑环境；开发了基于企业服务总线的协同制造执行系统数原型,并介绍了企业的应用案例。