MES管理系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析方法,MES利用概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法，對(duì)已有的大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，尋找影響質(zhì)量指標(biāo)的主要因素及其與產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)系，在多數(shù)情況下，可以歸納為一種數(shù)學(xué)上的函數(shù)關(guān)系。MES管理系統(tǒng)體現(xiàn)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(jié)構(gòu)，即函數(shù)/ 的具體形式已知，只需要統(tǒng)計(jì)分析模型的具體參數(shù)，那么模型化的主要工作是參數(shù)辨識(shí)。

　　MES系統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，MES系統(tǒng)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(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。這種網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有非線(xiàn)性、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的功能，能描述許多復(fù)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(biāo)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(xí)、訓(xùn)練，調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)。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(fù)雜的非線(xiàn)性產(chǎn)品質(zhì)量模型。

　　MES系統(tǒng)基于機(jī)理分析的方法,MES管理系統(tǒng)由于影響質(zhì)量指標(biāo)的因素很多，單純依靠數(shù)學(xué)上的統(tǒng)計(jì)分析常常會(huì)面對(duì)非常龐大的數(shù)據(jù)以及過(guò)于復(fù)雜的質(zhì)量模式。MES但根據(jù)生產(chǎn)工藝，利用已知的物理、化學(xué)定律，分析質(zhì)量指標(biāo)和影響因素之間的關(guān)系，卻能建立一種相對(duì)簡(jiǎn)潔、準(zhǔn)確的質(zhì)量模型。這種利用機(jī)理分析方法所得到的質(zhì)量模型叫機(jī)理模型。

　　MES系統(tǒng)基于控制論的試驗(yàn)測(cè)試方法，MES系統(tǒng)把產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)視為幾個(gè)主要影響因素的函數(shù)，通過(guò)試驗(yàn)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(biāo)的變化情況，獲得輸入輸出數(shù)據(jù)，再應(yīng)用數(shù)學(xué)方法，確定質(zhì)量模型的結(jié)構(gòu)及其參數(shù)。這是一種系統(tǒng)辨識(shí)方法，也是一種黑箱測(cè)試法。

　　MES系統(tǒng)基于知識(shí)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(fù)雜，有些因素是可觀(guān)測(cè)，有些是不可觀(guān)測(cè)的；有些是連續(xù)出現(xiàn)的，有些是非連續(xù)的;有些是數(shù)值的，有些非數(shù)值的，可能根本無(wú)法用一個(gè)數(shù)學(xué)模型加以描述，所以，只能用一些經(jīng)驗(yàn)的、啟發(fā)式的規(guī)則，對(duì)質(zhì)量影響因素作必要的說(shuō)明。MES系統(tǒng)雖然相對(duì)函數(shù)形式的模型，規(guī)則顯得有些過(guò)于粗糙，但在沒(méi)有辦法獲得準(zhǔn)確質(zhì)量模型的情況下，這種規(guī)則也不失為一種好方法，并且這種方法能適應(yīng)各種復(fù)雜系統(tǒng)，便于人們使用和理解。

　　MES系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法，MES系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘是運(yùn)用基于計(jì)算機(jī)的方法，包括線(xiàn)性回歸、非線(xiàn)性回歸、概率統(tǒng)計(jì) 、聚類(lèi)分析、分類(lèi)、立方體分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等各種新技術(shù)，從數(shù)據(jù)中獲得有用知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘有預(yù)測(cè)和描述兩個(gè)基本目標(biāo)。MES預(yù)測(cè)是用數(shù)據(jù)集中的一些變量或域，預(yù)測(cè)用戶(hù)關(guān)心的未知變量值;描述則力圖從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)并描述出可由人類(lèi)解釋的數(shù)據(jù)模式。

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