隨著智能制造的強勢推進，中國制造業(yè)亟需構建自己的大數(shù)據分析平臺，深入連接用戶和工廠數(shù)據，驅動產業(yè)升級和創(chuàng)新，提升競爭力，占據全球產業(yè)鏈更高端。MES系統(tǒng)越來越流行起來。

　　制造業(yè)大數(shù)據不僅僅意味著企業(yè)簡單的數(shù)字化，而是把數(shù)據作為智能制造的核心驅動力，利用大數(shù)據去整合產業(yè)鏈和價值鏈。目前來看，制造業(yè)大數(shù)據基本就是兩類，一類是人類軌跡產生的數(shù)據，另一類是機器自動產生的數(shù)據。這兩類數(shù)據構成了我們今天的大數(shù)據多結構化數(shù)據源。隨著時間的推移，進行制造業(yè)大數(shù)據分析的需求將越來越大。

　　如果不進行大數(shù)據及大數(shù)據分析，從中獲得信息，智能制造所追求的高效智能將無法實現(xiàn)。如果通過利用大數(shù)據、預測性分析及云技術衡量產品性能只為了解客戶需求，這意味著你正在失去數(shù)字化轉型最大的價值。在工業(yè)大數(shù)據的領域里，我們除了要繼續(xù)關心“人為數(shù)據或與人相關的數(shù)據”，更多要關注“機器數(shù)據或工業(yè)數(shù)據”與用戶行為數(shù)據的融合。

　　事實上，制造業(yè)企業(yè)不缺數(shù)據，從內部而言，積累了大量的內源數(shù)據，包括運維、管理、流程、質量等。而在互聯(lián)網時代，外源數(shù)據更多，包括供應商、競爭對手、客戶反饋等等。但問題在于：第一是缺乏整合平臺，大數(shù)據的有效利用率很低；第二是缺乏分析能力，需要高效的大數(shù)據分析工具。

　　作為能從制造業(yè)生產現(xiàn)場獲取第一手數(shù)據信息的MES系統(tǒng)，尤其5G時代即將來臨，制造企業(yè)向智能制造轉型升級時，大數(shù)據的需求將空前具大，而MES最核心的功能如下：

　　數(shù)據采集：通過融合消費者與制造業(yè)的交易數(shù)據，實現(xiàn)智能互聯(lián)；通過生產線、設備安裝傳感器獲取實時數(shù)據，實現(xiàn)智能生產；MES系統(tǒng)可以有效通過匯集生產、設備及外部數(shù)據，指導生產、銷售、決策。

　　設備故障監(jiān)測：具有數(shù)據采集、分析結果、用戶收益、分析模型匯總、故障預警、設備生命周期、識別并發(fā)故障、設備分群等功能。

　　智能倉儲：具有數(shù)據采集、分析方法果、用戶收益、庫存時長分析、短期庫存分析、長期庫存分析、出入庫分析、領料智能推薦等功能。

　　在未來，推動智能制造MES系統(tǒng)的并不是大數(shù)據本身，而是大數(shù)據的整合和分析，它是成為創(chuàng)新核心驅動力的來源。