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，對已有的大量生產數據進行統計分析，尋找影響質量指標的主要因素及其與產品質量之間的關系，在多數情況下，可以歸納為一種數學上的函數關系。MES管理系統體現一種動態的質量模型;不涉及時間因素時獲得的模型稱為靜態模型。另外，如果已經給出了質量模型的基本結構，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系統人工神經網絡方法，MES系統人工神經網絡是一種利用多個簡單的非線性人工神經元而組成特定結構的網絡系統。這種網絡系統具有非線性、自適應、自學習的功能，能描述許多復雜的非線性關系。利用人工神經網絡方法，首先要選擇一個合適的網絡模型，把產品質量指標作為網絡輸出，影響因素作為網絡輸人，MES通過一定的學習、訓練，調整神經元之間的連接權。網絡的輸人、輸出關系代表了產品質量關系，可以描述各種復雜的非線性產品質量模型。

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

　　MES系統基于控制論的試驗測試方法，MES系統把產品質量指標視為幾個主要影響因素的函數，通過試驗方法，改變一個或幾個影響因素，觀察產品質量指標的變化情況，獲得輸入輸出數據，再應用數學方法，確定質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,事實上，MES影響產品質量的因素很多、很復雜，有些因素是可觀測，有些是不可觀測的；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，可能根本無法用一個數學模型加以描述，所以，只能用一些經驗的、啟發式的規則，對質量影響因素作必要的說明。MES系統雖然相對函數形式的模型，規則顯得有些過于粗糙，但在沒有辦法獲得準確質量模型的情況下，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，包括線性回歸、非線性回歸、概率統計 、聚類分析、分類、立方體分析、機器學習等各種新技術，從數據中獲得有用知識的過程。數據挖掘有預測和描述兩個基本目標。MES預測是用數據集中的一些變量或域，預測用戶關心的未知變量值;描述則力圖從數據集中發現并描述出可由人類解釋的數據模式。

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