近两年，随着两化融合的进一步深化，数字化、智转化实践在行业快速推进，且被公认为是中国企业重塑核心竞争力的必由之路。正是在这个被称为是企业战略创新的过程中，诸多的制造业管理者和CIO开始思考及正视制造业的本质和核心价值。在这个前提下，除了如火如荼的云大物移智被创新技术之外，MES这个实现生产透明化、精细化管理的管理工具也被业界再次聚焦。
在密集创新技术和理念的轮番攻击下，我们到底应该如何看待数字化转型，被称之为智能制造核心的MES到底应该如何规划、如何应用才能真正发挥价值?
某知名企业管理者在接受采访时说：数字化转型已经成为当今企业必须面对、思考、跟进并实施的重要战略之一。但是传统中小型制造企业由于技术资金等各方面限制，往往处于被动状态。想做，但又不知道该怎么做；面对市场上五花八门的系统、方案，更是一头雾水；内部更是处于没钱又没人的状态，所以，传统制造企业要想提高生产效率，提升核心竞争力，完成数字化企业的转型，就必须找到自身企业数字化转型的突破点，简单、快速地构建符合企业自身特性的数字化生产体系。
对于有着数十年传统制造企业信息化经验的资深管理者来讲，他深刻了解这类企业的痛点所在：从事制造业时间久远，生产设备陈旧老化，无法满足数字化需求；没有大量资金可以马上对生产设备进行换代升级，几乎所有制造业都同样存在这种情况。
转型家联合创始人在一次演讲中说到“如果企业转型有一个主线方向的话，我们认为是三个连接 ：第一个是连接用户，第二个是连接员工，第三个是连接伙伴”。他认为制造企业最关注的就是生产，那能不能把“连接生产”作为制造业数字化转型的突破点、传统制造企业数字化转型的起点呢？通过连接生产的各个环节，把与生产有关的各种信息收集起来，用数字的形式呈现出来，通过有效的分析处理来服务于生产、提高生产效率，最终实现生产的智能化。
MES初应用：助力实现质量追溯
真正的变革源于公司业务的需求。面对没有准确的测试数据和数据报告的证明文件，管理者和最终客户自然会表示不满“他们需要明确的测试数据和报告！”
深科特MES就是这么一个工具，打通生产过程中的各个环节，实现数据的抓取、监测和共享。所以，实现连接生产的第一步也是当时迫切需要解决的问题就是：质量追溯的问题。实现质量溯源，就是要先实现生产设备的连接，生产设备对于生产的重要性不容置疑。如何有效地收集、整理、分析、应用这些生产设备上的数据帮助企业解决问题、提高设备的运作效率，进而提高生产效率、降低成本？对于一些静态的数据，企业可以用简单的工作表、流程卡实现，但是当管理范围扩大、设备增加、客户对数据提出明确要求的时候，就必须借助条码、RFID系统等工具，将设备巡检、保养、维修等工作流程数据化、系统化。
MES系统的上线、不仅可以解决产品质量追溯问题，还可以带来了更多“意外之喜”。
在线生产物料是库存的重要组成部分，直接关系到生产出货的准时率和库存额效率，如何管理好这部分数据也就变得越来越重要。深科特MES系统的上线，使企业了解物料在每一个流通环节的流向和变化：投了多少物料、用在了哪里……等等，不仅加快了库存流转、节约库存成本，还可以提高需求的满足率。
此外，生产人员直接参与产品的生产，也是连接生产的重要组成部分。MES系统不仅记录下了产品的检测数据，还记录下了测试人员的工卡数据，便于公司领导清晰了解每个测试环节的人员情况，并核对相关的培训记录，确保员工取得了相关资质，如有异常，马上停止操作，并及时发出警告消息。记录下操作人员的操作准确率，找出每个操作人员最适合、最擅长的生产岗位，帮助企业合理调整工作岗位，真正做到“物尽其用、人尽其用”。
MES要量力而行，理清需求是关键
连接生产只是企业数字化转型的一个起点，而MES则是基础。在数字化、智能化已经成为趋势的今天，一些公司动辄就以智能制造为口号，但在实际操作中却连MES都没有上线，实现数字化基本是遥不可及的。
MES现在炒得很热，也被赋予了很多定义，大家比较认可的解释是“生产执行系统”，但这个范围是很广的，但不能简单理解为是ERP在生产流程控制方面的一个延伸，或是生产设备的巡检、保养系统。企业无论是上MES也好还是其他的信息化项目，都要从企业的实际需求出发，不能为了上MES而上，盲目开发，要充分考虑公司的实际业务需求。
尤其对于一些中小型制造企业，成本控制很重要。以设备标识为例，传感器和条码都可以满足业务需求，费用却相差甚远，企业不能为了追逐潮流，而选择超前于企业可付出成本的方案。IT是一个满足企业需求的平台，应该是随着企业的发展而逐步完善成熟的，当业务需求单一的时候，IT系统够用就好，单纯追求的平台的体系化、系统化，而罔顾企业的发展需要，只会给企业带来不必要的负担。
数字化浪潮下，企业为了更好地应对可预期的数字化冲击，需要构建一个新的合理的运营模式，但在转型之前，要对企业进行充分的评估，当现有的设备、流程、模式运转的很好，满足企业发展需要的时候，简单粗暴地进行数字化转型，一昧的追求“高精尖”，并不是明智的选择。
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