随着市场、经济全球化的不断深入，制造企业为了面对来自世界的竞争压力，完美应对用户不断增加的、多样性的产品制造需求，以及低成本生产需求，只有全面提升MES的敏捷性，实现更加高效的工业自动化、信息化、集成化管控，才能够为此提供解决方案。
MES系统数据处理的敏捷性
MES的敏捷性
市场与客户的高生产要求，使得车间环境变得更加复杂和不确定，要能够在任何不可预测的外部变化和内部扰动中，实现及时地、高质量地生产调整上，这对于MES技术提出了更高的要求，在MES的敏捷性需要有大突破，主要表现为以下几方面：
首先需要在以下几方面，提高MES的敏捷性：车间资源的合理配置、生产优化调度和控制是实现MES的敏捷性生产管理与运行的核心，而合理、优化的决策模型和算法是实现上述目标的关键。
目前，MES系统的车间调度与决策控制中，一般采用纯数学化、模型化，计算机化的决策方法，即先建立方程式、不等式、逻辑式或概率分布函数等数学模型来反映决策问题，然后直接用数学规划、排队论、网络图论等数学手段，或启发式算法求解以提供最优MES系统生产调度方案。
这实际上是一种“硬决策”机制，它为车间管理决策摆脱依赖个人经验和能力的限制，而提供了科学的决策手段，并提高了MES系统在调度控制与决策上的时效性和准确性。
但是，在敏捷制造环境下，MES系统的这种敏捷化调度策机制，越来越不适应车间动态变化和充满不确定性的制造环境，甚至成为制约车间生产敏捷化的瓶颈。
国内外现有MES系统中有关车间资源配置、生产调度、控制与信息系统等方面的研究开发主要基于确定性的常规信息环境，决策过程基本采用传统的硬决策理论与方法。而在实际的车间生产过程中，存在大量的不确定、不精确、不完备等非常规制造信息，而且车间制造活动中的决策往往建立在这些非常规信息的基础上，因此传统的硬决策结果难免与车间生产实际相偏离。
因此，要实现对非常规信息的分析与管控，为灵活敏捷的生产调度决策提供数据依据，需要提高MES的敏捷性，才能够最终解决问题。
温馨提示：
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