一些基本的结论：个就是夯实基础，MES采集的大量数据，不能仅仅是存档入库，必须要结合工艺才能有效的挖掘出其内在的价值，数据如何为工艺提供决策支撑，是企业智能化提升可以参考的结合点、切入点和发力点。
第二个是提升水平，现在的MES厂商团队的人员大多偏重于计算机管理的方面人才，刚开始的时候我认为是可以的，但随着智能制造的深入进行，工艺人才与知识的缺乏将成为这些团队能否走得更快、走得更远的决定性的制约因素，对于企业来说，我认为进行MES实施的时候，一定要在工艺上发力，这才是长效发展的根本。
因为企业是要生产出产品的，而这个产品生产想要保证高性能，一定要在工艺上面结合来发力，工艺才是企业根本的东西。
04精益MES的规划与推进要点有一句话叫以终为始，具体来说，就是问题牵引、指标保证、运行改善。
一定要对指标进行分析，逐级落实功能模块来支撑指标数据，没有任何功能模块是多余的，如果实施MES就有功能模块，这个功能模块做完了，不能为生产改进或者为指标的改善提供支撑，这个模块一般是可有可无的，这也是为什么之前有很多企业做了机床的数据采集，状态监控等等，其实只是采集出来，并没有和管理业务、工艺业务融合，所以说没有和指标挂钩，从这个角度来说，是没有用的。
我认为核心的思路，基本原则是三个方面：，自我完善，MES具有自我修复运行的特点。
第二，兼容性强，MES具有对业务鲁棒支持的柔性与弹性的特点，管控力度的粗细，MES相当于无极的适应。
第三，适应变化，MES能够适应企业管理的持续改进与完善，比如原先抽象的统一信息模型，要把它变成物化实体性质的数据分发中心，固化的业务流程逻辑，可不可以做成柔性化可配置的业务流程引擎。
比如紧密耦合的功能模块，能不能做成基于服务封装的细粒度功能模块，也就是说一些架构是需要思考的。
具体怎么做，是需要技术，我认为现在的技术还都不是很完善，但可以往这个方向努力。
05精益MES核心问题的解决思路个，工时不准的问题，我认为可以对工时和数据逐步统计，同样的活可以统计三次，五次，近的几次用了多长时间，作为基准或者标准，这样就形成一个MES系统自成长自愈合的局面，工时数据就越来越准确。
第二个，复杂分批周转下的精细管控，在将来大规模定制生产情况下，批量可能是1，怎么进行生产组织，怎么进行生产跟踪，MES系统能做到对精细的管理，对订单当中每一件进行控制，订单就是你对哪些件做了组合而已，这个相当于降维打击，通过极端变化的高维，从容应对各种中间状态的低维，这就是系统的柔性和弹性，这也是做系统的时候要考虑的，未雨绸缪。
第三个，手工粗放管理痕迹或习惯会扰乱系统的正常运行，比如工人挑活，可以在系统里面做一些控制，工人登录进去之后看到列表，只能看到当前能看的，不允许挑活，如果工人干活物料并没有可选择的物料，只有当前应该正确干的活，这个物料才在，这也是一种精益的思想，这就需要线上和线下一起努力来做，不能把它完全推给系统来做，也不能完全推给线下来做。
这样就可以形成自组织规范化的运行，有时候我们也说一句话，MES系统的建设，要更加配套的管理制度，为什么？其实就是在说这方面的事情。
对于精益MES来说，刚才说以终为始，要挖掘它的指标，对指标进行分解，而这些指标都是要落实到工作模块里面的，就是说要对精益MES的数据进行挖掘。
给大家举一些例子，大家可以揣摩一下。
比如工程数据，可以做一个动态的统计，工人随着时间的延展，生产效率是否有提升。
比如基于SOP的操作改进，可以掌握不同的工人在生产同样工件任务的时候，时间差异有多大，为什么，要做分析。
另外一个就是历史数据渐进统计，渐进统计工序的工时时间，工时就会越来越准，也有利于系统运行，否则数据不准，系统运行也有很大问题。
员工分配，可以统计库存工人出入库所进行的操作数量，分析彼此之间的差异，可以找出原因进行改进。
比如订单的流转周期，可以从时间维度统计流转周期，不同时期的流转周期变化是什么样的，比如订单道序从开始干到后一道序离开，在这个时间里面待了多长时间，所有待的时间都是待制品，都是变相的库存，这个就需要做改进。
对供应模块提出要求，比如APS要进行排产的时候，能不能排成单元化生产，相当于道工序干完，第二道工序马上安排到另外一个资源上面来进行，在做计划的时候能不能做成这个样子。
另外作业按期执行率，不仅是订单按期交工，包括工序，假如说规定很严格，下午两点半要开始干活，是不是开始干，如果两点四十才开始干，要做精细的分析，才能对业务功能模块从精益或者说数字化的角度提出一些工艺要求：1、资源工序的关联关系，我认为对企业来说都是潜在的有价值的东西，工序任务匹配，每道工序在历史上都有哪些资源上进行过生产，各自生产所用的时间是多少，工件的加工质量怎么样。
都要做延伸性的统计，而不是仅仅是事后，工件加工质量怎么样，为什么加工质量这个样子，它和前面的资源是有关系的。
2、历史作业资源安排模式，每道工序历史上在哪些资源的加工应用次数，是不是总是让工人重复性的干活，我认为重复性的干活，干的熟练，工艺图纸消化理解也快，这些产品生产效率、质量方面都有保证。
有的企业说我也是这么干的，但是做APS排产的时候是不是就应该考虑这个因素，而不是说仅仅是你去派活吧，派给谁算谁，看起来计划也不错。
为什么APS有时候执行起来企业说不太好用，这也是很大的原因。
3、生产准备按时到位率，比如物料是否按期到位，可以统计不同的物料按期到位率或者缺件率，发现供应链很多的问题。
另外可以发现提升部门之间的协同，为什么这个业务在这个环节处理不过来，是信息没传递过来，要进行统计，为什么没有及时处理。
即使用APS进行资源配置，也是一种多维资源的并行约束，要求生产准备制造要素要齐备，就是说各个部门要协同，发现到底谁在拖后腿。
库存周转率更多是物料从购买入库到现场使用的周期是多长时间，单个时间长，都是隐性的成本。
用精益的思想对MES数据进行价值挖掘，这个基础上通过过程指标来对MES里面各个功能模块提出一些更好的要求，不是说这些要求很高，而是说这些要求会直接面向问题，这样系统的建设也就不会跑偏。
推进数字化业务管控系统，实施方法论，我们要考虑几个方面：个，瓶颈痛点驱动化。
不能无病呻吟，任何一个功能模块，都是要解决问题的，这是势能驱动的源头，所谓的木桶短板效应，说的也是这回事。
第二个，复杂问题简单化，复杂问题简单化意思是这个问题要规范，不能特别随意，比如说这个业务流程靠人来执行，是这么来执行，明天换一个人，就另外一种方式执行，这样这个系统也是没法做的，这是为了将总体势能细分为一个条理化。
第三个，简单问题规范化，这是为了消除势能驱动当中的各种干扰因素。
第四个，业务功能场景化，就是供应商和企业沟通的时候，一定要站在场景的角度来说，形象化、清晰化。
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