沒有制造執行系統的智能工廠將不復存在。然而，這些程序的制造商不能休息。因為隨著用戶公司的數字化成熟，必須由系統提供商實現的對面向工廠的IT的需求增加。由于其系統架構，這些應用程序一定不能使操作敏捷性受到不斷的調整。

　　全球對IIoT和工業4.0主題的關注也應主導制造工廠的討論。盡管實施工作已經處于隔離狀態，但是對于所需的通信標準和總體收益仍然存在分歧和困惑。但是目前，基于工業物聯網和工業4.0概念的制造執行系統(MES)已經成為了制造運營的現實。

　　注重質量

　　在工業或法規要求日益嚴格的推動下，高質量產品的生產對于制造商而言變得更加重要。尤其值得一提的是醫療技術和航空技術領域，其中一個合規性問題可能會對制造商的聲譽和產品用戶的安全產生負面影響。趨勢不僅是立即發現質量問題，而且能夠迅速采取對策以找出原因并減少相應的損害。通過大數據分析揭示出新的改進空間的軟件，對質量的更加重視將比以往任何時候都更為重要和有效。

　　先進的數據分析

　　盡管到目前為止已經提出并討論了大數據方法的定義，以支持制造運營，現在，制造公司將開始在其自己的生產流程中集成和應用高級分析方法。在此過程中，諸如MES程序之類的生產技術將繼續獲得認可，因為它們對整體生產效率的積極影響可以逐漸被取消。隨著MES技術帶來的數據分析自動化程度的提高，所有員工很快就能在多個級別上創建和部署報告。

　　另外，越來越多的應用程序將數據輸出到便攜式設備，從而更易于實現實時管理功能。目前，相應的智能生產技術應越來越多地集成到日常生產流程中。公司的壓力應繼續增加，以強制執行生產分析方法。否則，存在威脅，它將不再能夠充分滿足客戶的需求，甚至會被更具創新性的競爭對手淘汰。

　　MES應用面臨的挑戰

　　從本質上講，數字化工業運營將需要從其所有組件(例如機器，人員，設備甚至材料)中獲取一定量的智能。在溝通層面，所有利益相關者都應該能夠讀取，存儲，處理和響應他人的信息。此外，生產商可能會與他們的供應鏈和客戶建立越來越緊密的聯系。越來越多的通信結構將使所有授權人員與其他組件交換信息并對之做出反應。這樣做的前提是將數據和信息提供給可用的情報，從而可以不斷提高效率，靈活性，質量和可追溯性。

　　這些環境中的用戶將能夠僅通過配置來映射復雜的產品和過程。在智能產品模型的基礎上，MES應用程序可以在很大程度上實現工作準備的自動化。通過單個系統，可以數字化準備所有制造任務，無論是自動還是手動的。準備過程還會影響收貨，以便將供應的各個部分包括在總體質量保證中。對于所有步驟，都會根據測量值的獲取和受控變量(從收貨到成品運輸)創建一個數字控制回路。在此，必須考慮到中小批量生產領域靈活性的巨大挑戰。而且，此類系統也應由中型公司使用，并且不需要使用整個工程團隊。工廠中此類MES基礎架構的方法可能與定制和專有解決方案大不相同：

　　首先，這種解決方案不需要詳細的規范，而無需更改即可實現。這樣的規范創建起來很昂貴，并且常常不能反映出操作上的變化。

　　其次，作為此類系統的配置者，用戶將能夠不斷完善自己的附加值。任何人都可以使用MES程序執行目標分析，并繼續在其平臺上使用它。

　　第三，就業務模型和客戶需求而言，下一代的MES應用程序將需要與公司的整體業務環境一樣具有響應能力和動態性。

　　結果與優化

　　定制的解決方案通常會以相應的成本和工程工作取得許多進步。這會導致公司業務環境的時間和敏捷性損失。隨著快速變更成為常態，公司將越來越不得不問自己，他們使用哪種IT基礎結構來建模此變更。