标准被收集的数据信息：生产线上的数据信息多得数也数不尽，不过大部分全是针对用户而言是价值较低的数据信息，DAS系统，真正可以用的仅有一小部分。要想获得有用的数据信息，那么数据信息的规范性是非常重要的。仅有数据信息标准了，我们才能够更有效，更准地通过MES系统内固定的算法思维、数学模型抓取出我们想要的数据信息。要想使被收集的数据信息规范化，这就必须 我们在实施MES系统之前就需要做好已经有生产线中数据资料的整理和改进。比如说，工序级BOM表的建立，健全整体的编码管理体系，数据信息形式的标准等等。
通过制造业实施MES系统，广东DAS，可以将生产调度、产品跟踪、质量控制、设备故障分析、报告等管理功能集成在一个统一的平台上，使用统一的数据库，通过网络连接进行生产和质检同时，工艺、物流等部门提供车间管理信息服务。在MES系统规划部署过程中，DAS产品，不仅需要关注车间生产过程中的生产计划和防错控制要求，还要求MES系统延伸到前端的物流环节和后端销售和质量追溯链接。
确定引入MES系统的动机：在这个畅享智能生活的时代，部分企业特别容易造成一种做法，引入上档次的智能制造的解决方案让企业变得上档次，不过任何时候都必须 “内外兼修”，特别是在引入***的智能制造系统的时候，一定要冷静下来思考，想明白为何要引入这个系统?例如说现有的生产系统是否能够支持MES系统的接入?现在的困扰是什么，MES系统能处理吗?要收集哪些数据信息?有维系MES系统的人员吗?怎样保证MES系统的长久生效?发现了上述问题的回答后再确定需不需要引入MES系统，不然的话很有可能变成累赘。
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