摘要：在智能制造体系中，MES系统扮演着承上启下的关键角色：向上对接ERP系统的生产计划，向下连接PLC、SCADA等车间自动化设备，通过实时数据采集与制程监控，形成“计划-执行-反馈”的完整生产管理闭环，助力企业实现数据驱动的科学决策。

在智能制造体系中，MES系统扮演着承上启下的关键角色：向上对接ERP系统的生产计划，向下连接PLC、SCADA等车间自动化设备，通过实时数据采集与制程监控，形成“计划-执行-反馈”的完整生产管理闭环，助力企业实现数据驱动的科学决策。

一、企业数据问题无法支持科学决策

1. 数据采集准确性、实时性不足

大多数企业数据采集普遍采用人工纸质记录、存档及分析的传统模式。这种模式导致数据的采集难度大、分析延迟、后期查询难，也无法保障企业当下及时及未来决策所需的精准数据支持。

2. 数据分析全面性不足

传统的人工数据管理往往聚焦异常问题解决，对异常数据分析、决策、处理和关闭，缺少对企业整体运营层面数据的系统性管理。这种模式难以整合仓库、生产、质量、设备等多维数据，导致异常的临时解决，容易出现异常反复出现、持续存在的现象。

3. 缺少数据分析的思路和工具

传统工厂主要关注直接影响生产的指标，如计划达成率、良率等。对成本、OEE、PPM等运营数据缺少意识或分析手段，导致无法通过全面的数据统计、数据分析结果，进一步指导生产运营决策。

二、企业对于数据支撑决策的需求

数据驱动的科学决策依赖于三大核心要素：精准、实时的数据采集，系统、合理的分析方法，以及将分析结论高效转化为管理层的战略指导。

1、精准实时的数据采集

通过设备系统、传感器和人工录入等方式，实时获取生产进度、质量数据、设备状态如MTBF、MTTR等、能耗等关键指标。在降低人员工作量的同时提升数据的准确性、实时性和全面性。

2、全链路的数据分析

结合底层采集的数据进行仓库、生产、质量等各个业务模块的结果数据分析，将分散在车间、仓储、质检等环节的异构数据，如设备数据、ERP订单、物料信息等，统一整合到平台，形成全局视图，避免“信息孤岛”，为决策提供完整依据。

3、指导性的分析思路和工具需求

通过整合头部企业或标杆企业常用的管理指标和管理工具，为新客户提供指引。支持3D仿真和数字孪生等手段，达成透明化生产的管理过程。通过轻量化APP打造口袋工厂，满足客户移动办公需求，随时随地掌握工厂运营状态和管理决策。

三、摩尔元数MES的优势

基于在MES领域深耕近20年的经验，摩尔元数在实施落地MES系统的同时，助力企业打造数字化底座。这个底座上部署了经十余年行业验证的数据分析套件，通过实时数据采集、多维智能分析和精准信息推送，赋能企业提升决策质量和运营效率。具体表现：

1、WisIOT实现数据精准采集

WisIOT工具提供精准实时的数据采集能力，支持传感器、PLC、数据库、ERP、MES等多源异构数据无缝接入，兼容OPC UA、Modbus、MQTT等主流工业协议，打破设备数据壁垒。同时具备边缘计算能力，可在数据源头实现初步清洗和压缩，降低数据传输成本，提升数据实时性。

2、Know-How知识库覆盖企业分析需求

内置行业Know-How模型库与知识库，如生产管理数据、工艺数据优化、能耗分析、质量设备数据等，通过智能化数据分析提升分析精准度。同时，结合企业仓储、生产等各个管理模块，提供平台化分析和结论输出，从而支撑科学决策。

3、工业化组件指导分析和决策支撑

通过WisBI、Wis3D和Wis APP等工具，提供丰富的数据分析报表、看板、工业级可视化组件，如3D工艺仿真、热力图、甘特图等；可自动生成可定制的日报、周报等分析报告，输出结论建议；并通过“口袋工厂”向企业实时推送科学、精准的管理决策数据支持。

总的来讲，摩尔元数的MES系统覆盖从数据采集、分析到可视化展示的完整闭环体系。同时，通过“端-边-云”协同架构、低代码平台与行业知识模型三大技术支柱，将工业场景的复杂性转化为可落地的数据工具，助力企业构建数据驱动的科学决策体系，实现从数据到业务价值的完整转化。

来源：摩尔云工业互联网