在现代制造业中，使用机器学习技术进行生产过程中的自动化调节和优化已经成为提高生产效率和产品质量的重要手段之一，车间MES一种用于制造车间生产管理的软件系统，可以实现生产过程监控、数据采集、计划排程、质量检测等功能，从而提高生产效率和管理水平，在这个过程中，车间MES可以帮助企业实现对生产过程的监测和管理，并提供实时数据支持，这些数据作为机器学习技术的基础，能够帮助企业更好地进行生产过程中的自动化调节和优化。下面我们将以车间MES为基础，说明如何使用机器学习技术进行生产过程中的自动化调节和优化。

首先，建立车间MES系统。车间MES（Manufacturing Execution System）是一种可帮助企业实现生产过程监测和管理的系统。通过车间MES系统，企业可以对生产过程进行全面监测和管理，并获取大量的实时数据，这些数据作为机器学习技术的基础，能够帮助企业更好地进行生产过程中的自动化调节和优化。

其次，引入机器学习技术。机器学习是指利用计算机技术、人工智能技术和统计学方法等，让计算机从数据中学习规律并预测未来的技术。通过引入机器学习技术，企业可以将生产过程所得的实时数据进行分析和处理，并根据机器学习模型实现对生产过程中的自动化调节和优化，提高生产效率和产品质量。

***，利用车间MES系统和机器学习技术实现生产过程中的自动化调节和优化。通过车间MES系统和机器学习技术，企业可以实现对生产过程的全面监测和管理，并将所得数据应用于机器学习技术中，实现生产过程中的自动化调节和优化，提高生产效率和产品质量。例如，在生产过程中，企业可以使用机器学习技术实现对生产过程所得数据进行分析和处理，发现影响生产效率和产品质量的因素，并根据机器学习模型自动化调节生产参数，优化生产过程，从而提高生产效率和产品质量。

综上所述，使用机器学习技术进行生产过程中的自动化调节和优化是推动数字化转型的重要手段之一。通过建立车间MES系统、引入机器学习技术以及利用这些技术实现生产过程中的自动化调节和优化等措施，可以帮助企业更好地进行生产过程的智能化管理和优化，提高企业绩效和竞争力。因此，在车间MES系统的支持下，使用机器学习技术进行生产过程中的自动化调节和优化具有非常广泛的应用前景。