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    MES管理系統統計分析方法，MES利用概率論和數理統計的方法，對已有的大量生產(chǎn)數據進(jìn)行統計分析，尋找影響質(zhì)量指標的主要因素及其與產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)系，在多數情況下，可以歸納為一種數學(xué)上的函數關(guān)系。MES管理系統體現一種動(dòng)態(tài)的質(zhì)量模型；不涉及時(shí)間因素時(shí)獲得的模型稱(chēng)為靜態(tài)模型。另外，如果已經(jīng)給出了質(zhì)量模型的基本結構，即函數／ 的具體形式已知，只需要統計分析模型的具體參數，那么模型化的主要工作是參數辨識。

MES系統人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法，MES系統人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是一種利用多個(gè)簡(jiǎn)單的非線(xiàn)性人工神經(jīng)元而組成特定結構的網(wǎng)絡(luò )系統。這種網(wǎng)絡(luò )系統具有非線(xiàn)性、自適應、自學(xué)習的功能，能描述許多復雜的非線(xiàn)性關(guān)系。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法，首先要選擇一個(gè)合適的網(wǎng)絡(luò )模型，把產(chǎn)品質(zhì)量指標作為網(wǎng)絡(luò )輸出，影響因素作為網(wǎng)絡(luò )輸人，MES通過(guò)一定的學(xué)習、訓練，調整神經(jīng)元之間的連接權。網(wǎng)絡(luò )的輸人、輸出關(guān)系代表了產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)系，可以描述各種復雜的非線(xiàn)性產(chǎn)品質(zhì)量模型。

MES系統基于機理分析的方法，MES管理系統由于影響質(zhì)量指標的因素很多，單純依靠數學(xué)上的統計分析常常會(huì )面對非常龐大的數據以及過(guò)于復雜的質(zhì)量模式。MES但根據生產(chǎn)工藝，利用已知的物理、化學(xué)定律，分析質(zhì)量指標和影響因素之間的關(guān)系，卻能建立一種相對簡(jiǎn)潔、準確的質(zhì)量模型。這種利用機理分析方法所得到的質(zhì)量模型叫機理模型。

MES系統基于控制論的試驗測試方法，MES系統把產(chǎn)品質(zhì)量指標視為幾個(gè)主要影響因素的函數，通過(guò)試驗方法，改變一個(gè)或幾個(gè)影響因素，觀(guān)察產(chǎn)品質(zhì)量指標的變化情況，獲得輸入輸出數據，再應用數學(xué)方法，確定質(zhì)量模型的結構及其參數。這是一種系統辨識方法，也是一種黑箱測試法。

MES系統基于知識的人工智能方法，事實(shí)上，MES影響產(chǎn)品質(zhì)量的因素很多、很復雜，有些因素是可觀(guān)測，有些是不可觀(guān)測的；有些是連續出現的，有些是非連續的；有些是數值的，有些非數值的，可能根本無(wú)法用一個(gè)數學(xué)模型加以描述，所以，只能用一些經(jīng)驗的、啟發(fā)式的規則，對質(zhì)量影響因素作必要的說(shuō)明。MES系統雖然相對函數形式的模型，規則顯得有些過(guò)于粗糙，但在沒(méi)有辦法獲得準確質(zhì)量模型的情況下，這種規則也不失為一種好方法，并且這種方法能適應各種復雜系統，便于人們使用和理解。

MES系統數據挖掘方法，MES系統數據挖掘是運用基于計算機的方法，包括線(xiàn)性回歸、非線(xiàn)性回歸、概率統計 、聚類(lèi)分析、分類(lèi)、立方體分析、機器學(xué)習等各種新技術(shù)，從數據中獲得有用知識的過(guò)程。數據挖掘有預測和描述兩個(gè)基本目標。MES預測是用數據集中的一些變量或域，預測用戶(hù)關(guān)心的未知變量值；描述則力圖從數據集中發(fā)現并描述出可由人類(lèi)解釋的數據模式。

效率科技作為工業(yè)4．0和信息化整體解決方案為核心的提供商，對MES系統項目的實(shí)施有豐富行業(yè)經(jīng)驗。針對目前制造企業(yè)在MES系統項目實(shí)施中遇到的問(wèn)題，我們有較為成熟的行業(yè)經(jīng)驗和技術(shù)研發(fā)團隊。另外，我們一直堅持從提高企業(yè)的生產(chǎn)力出發(fā)，結合企業(yè)目前的管理現狀來(lái)確定企業(yè)智能制造的戰略，助力企業(yè)實(shí)現智造轉型升級。