工厂的管理方式是由管理理念与工具的形式来共同决定的，比如福特第一条流水式生产线是由于管理理念的变更引起的效率剧增，由纸质单据填写演变成系统集成而提升协同效率，则是由于工具形式的更改造成的。
虽然工厂的管理方式是由管理理念与工具共同决定的，但采用哪种工具或者管理理念是由企业性质决定的，比如建筑机械行业对质量要求并不高，所以并不需要在质量追溯当中走的太远。
同此类比，5个人的车间肯定用不上MES，100人的车间如果用excel或者纸质单据管理，对于车间管理人员则会产生灾难性的后果。
演变的工厂管理图谱如下图所示：
图 1 工厂管理模式迁徙图谱
纸质单据上的工厂管理
该阶段企业主要依靠纸质单据对生产过程数据、生产结果数据进行管理，以工卡/跟踪卡（其中涵盖质量信息、工步信息等）单据在车间现场流转，产品入库后将工卡数据归档。普遍存在于作坊式的企业当中，企业规模在100人以下。
问题：生产进度无法实时跟进，生产决策无报表支撑，以感性认知为主；报工、资料查询、单据填写等工作强度比较大，数据查询困难且容易丢失。
措施：这个阶段提升的途径都是通过参观其他同类似厂区的管理模式，或者以咨询公司的介入从作坊式走向正规管理模式转化，以流程梳理、管理制度优化为主。同时这个阶段如何利用历史信息，将信息迅速传递到处理人手中，需要解决这些问题，则会逐渐提出“无纸化”的概念。
excel、project上的工厂管理
此阶段工厂管理基本上是“excel”上的工厂，企业内管理层基本实现电子化，如生产计划、作业指导、二维图纸等。但是车间存在大量的纸质单据，如质量检验单据、不合格品处理单，作业指导书与二维图纸合并以纸质打印下发给车间。
问题：这个阶段的工厂在于数据的协同性，上传下达可以顺利完成，但是车间内如果图纸产生变动，往往在设计图纸上得不到体现，造成信息断层。而且在生产过程中信息无法及时传输至管理层，管理层往往一天收到几十封关于计划变动、不合格品处理的邮件，貌似数据传递至领导，但并没有引起相应的重视或处理。
措施：这个阶段应最大限度提升数据的协同效率，比如车间图纸更改如何快速反应到设计端，设计端图纸如何以最短时间下达到车间。生产进度如何实时展示，而不是在几十封邮件当中寻找。整体来说是解决数据的协同性，需要解决这些问题，则会引入到“MES”的概念。
以MES为核心的工厂管理
图 2 以MES为核心的工厂管理
此阶段企业基本实现了信息化（至少ERP MES），车间业务中生产准备、生产计划、生产执行、生产保障、生产质量等业务，实现了数据、业务协同。但车间中层管理人员需要反复切换系统，在不同系统中反复查询数据，且车间执行层因为工作强度可能会提升造成系统应用效果不佳，现场执行层会出现部分消极情绪。
问题：MES即制造企业生产过程执行系统，是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。由于MES的落款是管理，所以MES的主责是向管理人员服务的，由于需要向系统提供大量的数据，但同时这些数据对于执行人员用处不大，所以就会出现“工人站在自己的立场不需要维护，但为了管理又必须维护”的窘境。造成车间执行人员情绪较大，最终导致MES应用惨淡。
措施：此阶段重点是实现业务无纸化，提升单点业务效率，提升MES系统在车间执行层的参与度，降低工人工作强度，就引出了“车间业务为核心”工厂管理模式，其中业务分为两种：车间管理业务、车间执行业务。
以业务为核心的工厂管理
图 3 以车间业务管理为核心的工厂管理
此阶段重点解决MES当中车间执行层对MES应用效果不佳的情况，对车间业务单点进行优化提升，如质量检测数据以数据集成代替手工录入，工人报工不需要填写大量数据由自动化集成代替。同时系统出现大量数据（报警 异常信息）等，系统需要完成管理调度操作（车间综合管控）。即以车间管理业务、车间执行业务为核心的优化工作。
问题：执行层、管理层在系统当中生产大量数据，工厂迫切需要梳理哪些是冗余数据，哪些数据是可以在业务执行过程中进行利用，即有价值的数据。
措施：精简系统数据，去除冗余数据，梳理以管理为核心的数据脉络，引入“以管理为核心”的数据脉络理念。
以数据脉络为核心的工厂管理
图 4 以管理数据主线为核心的工厂管理
形成以数据主线为主的数据采集、数据处理与数据应用系统。数据采集可以开放性地理解为业务模块单点操作，如工人报工、填写单据等，经过数据处理（抽取、转化与加载），以数据报表（实时数据 高阶数据）形式进行展示，最终再完成调度处理业务。如图4所示。
问题：缺少面向管理人员提供生产数据的组织、展现和分析，提高数据查询、展示、分析效率，使各级管理人员从资料收集准备的繁杂工作中释放，更专注于根据数据分析结果捕捉生产问题，制定有针对性的措施，从而全面提升生产能力。
措施：以“MES”为核心的工厂管理、“以业务为核心”的工厂管理阶段以及实现了“看得见”，即各个管理层知道实时数据，如生产进度、现场问题等；目前迫切需要解决的是“看得远”，传统的数据统计只能对车间数据进行二维、三维处理，当需要多维处理时，普通的统计方式已经难堪大用，此时需要引入“大数据”为核心的数据处理方式。
图 5 以大数据为核心的业务管理框图
制造企业目前已经进入了数字化转型的关键时期，根据《十四五智能制造发展规划》，制造企业能力成熟度达到二级及以上的企业要超过50%，制造企业的生产效率、产品良率、能源资源利用率要大幅提升。
因此，MES系统作为最基础的数字化改造系统，承担着举足轻重的变革重任，如果您的企业当前还处于纸质单据、手工报表、人工传达信息的阶段，那是时候考虑通过数字化来提升生产效率和经营效益了。
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