如果我们把制造执行系统MES比作迈向智能工厂的步伐，那么如何迈好这一步想必是企业*值得关心的问题。企业实施MES的动机、实施人员的投入程度、数据采集流程的标准化程度、数据采集设备的可靠性、数据分析能力的强弱程度、管理软件间的兼容程度等都是迈好MES这一步的关键因素。本文归纳了MES发挥**功效的几个方面。
　　
　　1.明确导入MES的动机
　　
　　在这个畅想万物互联的时代，部分企业家很容易产生一种做法，导入高大上的智能制造的解决方案让企业变得高大上，然而任何时候都需要“内外兼修”。在这个速食的时代，特别是在导入先进的智能制造系统的时候，一定要冷静思考，想清楚为什么要导入这个系统？比如说现有的生产系统是否可以支撑MES系统的接入？现在的痛点是什么，MES系统能解决吗？要采集哪些数据？有维护MES系统的人才吗？如何保证MES系统的长久生效？找到了以上问题的答案后再确定要不要导入MES系统，否则的话很有可能成为鸡肋。
　　
　　2.规范被采集的数据
　　
　　生产线上的数据多得数也数不清，但是绝大多数都是对于用户来说价值不高的数据，真正能用的只有一小部分。要想获得有用的数据，那么数据的规范性是十分重要的。只有数据规范了，我们才能更**，更准确地通过MES系统内固定的算法逻辑、数学模型抓取出我们想要的数据。要想使被采集的数据规范化，这就需要我们在实施MES之前就要做好已有生产线中基础数据的整理和改善。例如，工序级BOM表的建立,完善整体的编码体系，数据形式的规范等等。
　　
　　3.确保数据采集设备的可靠性
　　
　　MES系统输入的是生产线上采集到的各种各样的数据。每一个数据采集设备的可靠性直接影响着MES系统是否有数据输入。以现有生产线上的称重工位为例，该工位称重精度较高，但使用的称重计的重复使用可靠性并不好，每次新的称重计用一段时间就会坏掉，导致收集的数据时有时无，对后面的数据分析的**性大打折扣。
　　
　　4.提升数据分析的能力
　　
　　数据收集相对来说不是那么难，更具挑战性的是我们对于收集到的数据的分析与利用。MES系统里的数据主要有产品BOM、财务数据、工艺数据、生产计划和库存数据、图纸等技术文件、订货数据等等，要想真正用好MES系统，就得提升后期的数据分析能力，深入思考应该如何将这些庞大的数据集进行合并和关联，发现数据集间新的相关性，提炼出这些数据应有的价值。
　　
　　5.避免信息孤岛
　　
　　MES是一款功能模块丰富且信息集成化程度特别高的软件，但是目前大多企业都在使用ERP，PLM、SCM等相对独立的系统。因此，在实施MES之前，我们需要充分考虑MES与企业已有管理系统的通信、集成问题，形成一个整体的统筹策划，共享系统信息资源，保障系统的实用性和实效性，避免出现“信息孤岛”。只有这样，MES才能确保**率的生产运行；才能确保生产全流程可视化、标准化；才能确保所用的生产流程、操作员、设备和物料合理、有序。
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