MES系统
MES(manufacturing execution system)系统即制造执行系统，它位于企业资源计划（ERP）系统和实际生产过程控制层之间，主要负责生产管理和执行的有效解决方案，是面向车间生产的管理系统。
MES系统的核心功能包括生产计划管理、生产过程监控、质量管理、物料管理、能源管理、数据分析与报表、以及与其他信息系统的集成等。这些功能使得MES系统成为推动智能制造和工业4.0发展的关键技术之一。
一、质量管理1.0阶段
生产制造企业，在起初时，对于质量管理一定是聚焦在产品上，即产品合格率。
在这个阶段，我们叫它质量管理1.0阶段，为了统计和计算良品率，在工单执行过程中，需要进行废品和次品的数量统计，同时也会收集废品和次品的原因，或者叫缺陷类型。
在这一基础上，企业的生产管理人员能够深入进行原因分析。例如，在生产了10000件产品中，发现了10件次品，这些次品的缺陷类型各不相同。通过细致的分析，管理人员发现其中3件次品的问题源于原材料的质量问题，2件是由于操作人员的失误，而另外5件则是由于设备故障导致的。
在1.0阶段时，企业会利用电子表格，或者基本的工单执行和报工系统，进行上述的质量数据采集、整理、统计工作。
图1：质量管理需求发展
二、质量管理2.0阶段
随着生产规模的扩大，产品种类的增多，企业发展和市场竞争等内部环境的刺激下，单纯地进行前面提到的数据统计和分析，无法满足企业的管理需求。企业的管理需求进入的2.0阶段，就是利用数理统计方法的“统计质量”。
在生产管理领域，数理统计的原理开始被应用到实际操作中，与此同时，企业在质量管理方面也有了新的认识：他们意识到，不仅要确保最终产出的产品是合格的，还应该在生产过程中实施严格的质量控制措施。这种对过程的控制是确保产品质量的关键因素。
因此企业购置检验检测仪器，开展各种质量检验活动，大家熟悉的过程检验便是质量控制的主要手段之一。在这个阶段专职的检验员，也成为了质量保证的重要角色。
在质量管理的2.0阶段，质量管理活动，在生产过程的各个环节出现，不再只有生产完工报工统计这么一道工作。
基于1.0阶段的数据收集和分析，再增加了各种生产前和生产中的检验活动，变为下一个管理需求的诞生铺垫了基础。
生产过程中的各种变动点，也是被识别出是管理的关键风险点。无论是废次品统计的数据，还是检验数据，企业管理人员通过数据分析便不难发现，容易出问题的地方，大多是出现变化的地方。这些变动点包括员工班次的更换、物料批次的更新、设备维修后的重新启动、设备的调整、产品工艺的升级、新产品的生产以及新供应商的引入或新物料的采购等。通过对这些变动点的严格监控和管理，可以确保生产过程的稳定性和产品质量的一致性。
三、质量管理3.0阶段
随着科学技术的发展，尤其是计算机和信息技术的发展，质量管理的需求演进至3.0阶段。这个阶段的一个重要诉求是数据追溯。
在全面进入信息时代的同时，市场竞争和客户需求也在发生迅速的变化，对企业提出更高的要求。这个阶段的另一个重要诉求便是解决客户投诉。
随着企业在前两个发展阶段的积累，已经收集了大量的生产和质量相关的数据。例如，企业可能拥有自己的企业资源规划（ERP）系统，以及能够提供详尽检测结果的检验设备。尽管这些数据目前分散在不同的业务系统之中，有些甚至仅保存在电子表格中，但企业已经具备了数据整合的基础。通过采用技术手段，将这些分散的数据连接起来，构建起一个完整的产品质量追踪链是完全可行的。一些企业已经开始实施数据集成，以实现这一目标，通过MES系统实现质量数据与生产数据的关联。因此，数据追溯的需求是在技术水平的支撑下产生的，不可能在更早之前的阶段出现。
在市场需求的推动下，尤其是客户方对质量数据追溯的重视，为这一需求提供了强大的市场背景。以汽车行业为例，当汽车制造商发现车辆存在质量问题需要召回时，召回规模的扩大将导致成本显著增加。因此，如果企业能够通过生产和质量数据的追溯能力来精确控制召回范围，那么这样的追溯系统建设就成为了一种具有成本效益的投资。实际上，不仅是整车制造商希望建立这样的追溯系统，他们还要求自己的零部件供应商也能做到这一点，因为零部件的质量直接影响到整车的最终质量。相信不少企业一定遇到了这样的要求，供应商审核和评估时，客户方企业都会提出质量追溯体系完整的要求。
构建追溯体系的主要目的之一是直接降低召回成本并有效控制这些成本。然而，追溯体系的建设还有一个更为深远的意义，这也是客户企业非常重视供应商的一个关键能力：供应商是否具备持续改进质量的能力。虽然在问题出现时减少损失是必要的，但如果能够预防问题的产生，使质量问题尽可能不发生，那将更为理想。那些能够实现追溯的企业，在一定程度上已经具备了分析问题、确定问题根源、制定预防措施的能力，从而降低了类似问题再次发生的风险。这种正向的对于质量改善的影响，恰恰是客户方非常看重的能力：解决问题和防止类似问题再次发生的能力。
3.0阶段的另一个需求点，质量数据分析。例如，通过分析检验数据来识别生产过程中的偏差，并及时与生产车间沟通，以减少不必要的资源浪费。再比如，通过监控设备和产品质量数据的相关性，可以提出设备维护的周期性建议。此外，质量工程师通过对比分析，识别出那些虽然损失不大但频繁发生的问题，并提出预防性的改进建议，以防止错误和疏忽的发生。这些都是数字化管理在实际应用中的具体需求场景。
在3.0阶段，提供好的服务是市场和客户对企业提出的新要求。投诉管理的规范化，措施跟踪和有效性也是这个阶段的重要诉求。大家熟悉的8D报告便是一种有效的管理方式。
四、质量管理4.0阶段
全面质量管理的概念在上世纪60年代被提出，到了80年代ISO9000国际质量管理标准首次问世，并且在很短的时间内经过一次改版。在这之后，这一套管理标准在世界大多数国家广泛地推行。进入21世纪，新技术的发展是实现更好更高效的质量活动，质量管理和系统工程结合，进入质量管理4.0阶段：现代全面质量管理。
现代全面质量管理，不同于统计质量，强调质检。它具有以下几个特点：全员参与，预防为主，为客户服务，用数据说话，应用新技术。质量管理在4.0阶段建设整个组织的质量控制能力。
广义上的质量管理，不仅要求保证产品和服务质量，也是对企业文化和团队建设的更高要求。
对质量管理的管理理念，从事后型管理向事中型，预防型到预测型的方向发展，质量管理不断渗透在生产活动的各个环节。当前随着大数据和AI技术的支撑，根据历史数据进行质量指标和趋势的预测成为可能。
这种不断演进的管理方式，也直接形成各个阶段的质量成本构成的特点。从单一的损失成本，逐步扩展至包括鉴定成本和预防成本的成本结构。
当前许多企业，损失成本都是占比最高的，也有一定金额的鉴定活动的投入，但是对于预防质量问题的发生，投入很少甚至没有这方面的意识。我们质量改善的工作任重而道远。
五、质量管理体系建设要求
毋庸置疑，质量管理的核心始终是聚焦产品质量的，没有产品质量，企业的生存都将面临考验。
为了保障产品的质量，企业致力于在生产过程中维持工艺质量的一致性。不稳定的生产流程会导致产品质量的大幅波动，并且由于返工而引发的生产计划变动和交付时间的延误也会对企业的效率造成重大影响。因此，企业在追求生产速度和效率的同时，其质量管理的核心任务是确保生产流程的稳定性。简而言之，质量管理的要义在于过程的稳定，这构成了企业实现整体生产目标的基石。
图2：质量管理体系建设要求
随着越来越多的企业能够高效且优质地制造产品，质量管理的更高层次目标—服务质量也随之出现。传统的从生产到销售的业务模式正在发生变化，企业必须生产出市场真正需要的产品。服务质量成为了帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出的关键因素。服务质量，包括例如快速响应投诉，高效解决质量问题等等。
无论是产品，还是制造过程，还是服务，都是为了实现更高层级的目标：强化企业的核心竞争力，体现在提供客户满意的产品，树立自身的品牌价值，巩固和强化企业的行业地位。
实现这个目标，任何企业都不可能是一蹴而就的。企业必然要经过阶梯式的提升，这个过程，是不断地进行PDCA循环的过程，因此质量管理体系是“以提高核心竞争力为目标的持续质量改善闭环”。
前面也提到，阶梯式的体系建立和管理能力建设，不是一蹴而就的。体系的建立，是业务执行流程不断在实践中优化：通过设计流程-执行流程-监控流程执行的结果不断PDCA的循环，实现体系的完善，实现质量目标逐步从产品质量向过程质量、服务质量到核心竞争力目标的完善。
为了有效地规划、执行和监控流程，企业可以利用多种工具，如电子表格、信息化系统和检验检测设备等。这些工具统称为管理工具，它们的作用包括收集精确数据、支持电子化流程的实施以及提升数据分析的效率。管理工具是提高体系运行效率和准确性的重要辅助手段。为了逐步实现更高级的质量管理目标，企业需要从简单到复杂不断优化和完善自身的管理体系，并加强对员工的培训。通过这种方式，企业可以逐步提升管理体系的成熟度，从而更好地实现质量管理的目标。我们说，企业自身的流程搭建和人员准备是内因，工具和信息化系统是外因，外因通过内因起作用。如果业务流程和人员意识没有准备好，同步成熟起来，那么先进的工具和信息化系统就用不好。此时企业除了进行信息化建设，也需要进行人员和管理体系成熟度的建设，例如通过增加专门的高级质量工程师，对质量数据进行监控和趋势分析，可以提供更有意义的洞察。
