一、落实执行

MES之所以叫生产执行系统，更强调在车间及工厂层级实现企业的信息化管理，更加关注的是信息指令的执行及反馈，展现的是车间级生产场景的有效运行。

1、将ERP的生产计划根据车间实际情况，将每一工序分解到每一个线体、每一台设备，并进行时间点执行及跟踪，实时反映生产及订单过程，实现透明化的管理；

2、在车间内部，形成计划排产、工艺推送、作业执行、数据采集、信息追溯、在制品管理、质量管理等全闭环管理，终实现数据的分析及管理决策，所以MES并不是一个简单的信息化管理系统。

二、精益贯穿始终，业务流程优化为核心

精益管理是企业运营的基本条件，通过标准的业务流程建立，解决企业无序管理的运营模式，在规范的流程下，结合企业自身情况，搭建适合的MES系统。精益贯穿始终，实现了精益与MES的结合，精益管理为MES顺利部署打下基准，同时通过MES这个信息化手段与工具，固化精益管理的成果，促进精益管理与MES系统在企业快速稳定落地，比如：

1、通过精益管理，打造连续流模式的精益柔性生产线，实现产品的“流”的生产；

2、分析计划逻辑，构建产品产线的关系，让计划的逻辑的简单明了；

3、优化计划排产方案，自动排产规则、快速解决紧急插单等问题、确保生产计划；

4、准确分析非增值劳动，不断优化生产过程、提高生产效率、降低生产辅助成本；

5、工艺流程优化及工艺标准化过程，实现多产品共线，增强柔性能力；

6、建立生产线物流规则、搬运规则、在制品管理、有效质量管理标准；

7、实现生产目视化管理、信息程度透明化；

8、实现生产数据及时、准确反馈，提供科学决策基础。

在进行精益管理的同时，结合行业及企业的特点，必要时需要企业引入自动化设备，将自动化设备与精益生产线的规划设计紧密联系在一起，充分发挥单台设备与精益生产线整体的效率，使企业在迈向智能制造的路上始终处于地位。

三、构建数据模型，形成数据规范

生产标准化业务的运行，在MES中的集中表现就是数据的运行，包括数据的收集、数据的反馈、数据的分析。一套标准的数据模型与规范对于数据运行的效率提升至关重要。数据模型的建立主要在以下几个方面：

1、建立产品及业务关系的数据模型，构建产品及业务关系规则，形成标准化的数据格式，数据规范统一，数据规则统一。

2、建立产品的数据模型，构建出产品、产线、工序、工艺、物料的数据关系，形成企业自有的产品体系。让生产的产品可利用，可复制，可迭代；形成以产品连接销售端，驱动生产端的运营模式。

3、建立业务规则数据模型：对标准化的业务规则要点进行梳理提取，建立业务与业务之间的逻辑关系，并对业务规则进行数字化建模管理，为MES的有效运行奠定基础。

4、提取数据为企业带来价值，针对数据建立分析及决策逻辑，形成管理有效。

四、MES的打造要紧跟智能制造趋势

打造智能化车间，就是要将设备等硬件与MES等软件充分结合，发挥自动化、数字化、网络化、智能化的优势，打造出软硬结合、具有CPS特色的智能化MES系统。

智能化MES系统将分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等方面着手，实现生产过程的自动化、数字化、网络化、智能化的管理与控制，完成智能计划排产、智能互联互通、智能生产协同、智能资源管理、智能质量控制和智能决策支持的各项功能。

五、落地是关键核心

企业实施MES系统，即便是理论再先进，软件再智能，但如果不能得到成功的应用，对企业而言，结果就是零，甚至产生消极影响。因为这不但浪费企业人力、物力，影响企业的生产，而且严重地打击企业对信息化与智能化的信心。

MES在企业智能化转型升级中发挥着越来越重要的作用。一方面，我们既要认真分析企业自身对MES的内在需求和理解，做适合自身的业务场景；另一方面，要有改善的决心和毅力，抱定成果的理想，真正能落实到现场的各个环节。同时在落实中不断完善及优化，终让MES真正成为企业智能制造的核心系统，满足转型升级的需求。