在信息技术高速发展的时代，企业每天都在产生大量的工业数据，随着工业物联网、设备联网、安全监控和信息系统（CPS、ERP、OA、MES等）的应用，这些工业数据的记录与存储已成为企业管理的主要来源及核心依据。
如今，大数据的发展可谓一日千里，尤其领头羊BAT们，对于2C端的应用可谓追踪细化到“蛛丝马迹”的地步，然而工业大数据却依旧任重而道远。中国工业大数据创新发展联盟专家主任委员杨学山指出：“工业大数据的主体是工业，不是大数据，大数据要能为工业服务。工业大数据结合先进传感技术、新型工业网络和核心工业软件，能够形成从单台机器、产线、车间到企业的数据优化闭环，驱动生产制造和运营管理的智能化发展，从而真正降低制造成本。”
为了能够发挥工业数据的价值，企业必须对工业数据的数据采集、数据存储、数据分析和挖掘等环节进行管理，并运用大数据分析法去预测需求、预测制造，整合产业链和价值链，去发现价值缺口，最终提升企业的核心竞争力。而对车间生产数据的抓取，则是工业大数据价值体现的最基本应用。
随着供应链全球化、大量定制化、日益严苛的环境及安全法规来袭，制造业唯有通过精益制造和数字化管理等先进的生产管理方式优化工厂底层资源，改善数据采集质量，才能提高生产透明度与效率。作为车间级承上启下的综合信息系统，作为企业实现车间生产数字化、精益化的基本技术手段，MES软件成为了众多制造企业关注的重点。
车间管理瓶颈如何突破？在产业转型升级浪潮，不少企业都面临同样的困境：生意没比较好，但纸质表单作业负担却大幅增加？产销协调过程冲突及拉扯的紧张感持续飙升？营收明明没增长，可是生产车间一直抱怨忙不过来，订单交期也越来越差？
通过MES可以获取更多更实时的基础信息，进而帮助企业做出更准确的生产管理决策，以因应市场的瞬息万变，降低决策风险降低企业的营运成本。
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生产现场操作者可实时反馈生产的实际状况，生产管理人员可掌握车间生产作业实时状态信息，提高车间生产应变的效率。
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MES实时透明的掌握生产过程信息，了解生产计划的执行情况，并对生产过程进行有效管控以缩短制造周期。
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MES实时采集数据及不良数量的统计，确保每件产品从工单开立、生产加工到完成入库的过程中，能够实现精确的可追溯性，一旦发现不合格的零部件，可以迅速找到受损的原因和结果。
实现智能制造的核心在于通过信息化、数字化，打通信息流，实现上层、中层和下层之间信息互动，，MES 作为制造业企业信息化的重要组成部分，是贯穿各个环节（生产、工程技术和生产制造）的交集。
可视化现场管理
企业管理者在面对日益复杂的市场需求时，发现企业目前的信息化管理系统和生产资源越来越难以满足多样化的用户需求，企业在计划、生产、物流等各个环节，都存在调度不灵敏、信息不透明等问题，无法充分利用企业的产能资源。那么如何有效地在生产端实现资源的更快速、更合理配置以满足用户需求？
MES与ERP无缝整合
MES在整个企业信息集成系统中承上启下，是生产活动与管理活动信息沟通的桥梁，脱离MES将无法根据市场需求去组织、管理和优化生产。尤其是将MES与ERP无缝整合，使整套硬件设备、全部生产过程，都处在严格的监控与管理下，强化智能生产能力，真正助力企业实践车间管理迈向信息化与智能化。
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