MES管理系統(tǒng)統(tǒng)計分析方法,MES利用概率論和數(shù)理統(tǒng)計的方法，對已有的大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，尋找影響質量指標的主要因素及其與產(chǎn)品質量之間的關系，在多數(shù)情況下，可以歸納為一種數(shù)學上的函數(shù)關系。MES管理系統(tǒng)體現(xiàn)一種動態(tài)的質量模型;不涉及時間因素時獲得的模型稱為靜態(tài)模型。另外，如果已經(jīng)給出了質量模型的基本結構，即函數(shù)/ 的具體形式已知，只需要統(tǒng)計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。

　　MES系統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法，MES系統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種利用多個簡單的非線性人工神經(jīng)元而組成特定結構的網(wǎng)絡系統(tǒng)。這種網(wǎng)絡系統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡方法，首先要選擇一個合適的網(wǎng)絡模型，把產(chǎn)品質量指標作為網(wǎng)絡輸出，影響因素作為網(wǎng)絡輸人，MES通過一定的學習、訓練，調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權。網(wǎng)絡的輸人、輸出關系代表了產(chǎn)品質量關系，可以描述各種復雜的非線性產(chǎn)品質量模型。

　　MES系統(tǒng)基于機理分析的方法,MES管理系統(tǒng)由于影響質量指標的因素很多，單純依靠數(shù)學上的統(tǒng)計分析常常會面對非常龐大的數(shù)據(jù)以及過于復雜的質量模式。MES但根據(jù)生產(chǎn)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(tǒng)基于控制論的試驗測試方法，MES系統(tǒng)把產(chǎn)品質量指標視為幾個主要影響因素的函數(shù)，通過試驗方法，改變一個或幾個影響因素，觀察產(chǎn)品質量指標的變化情況，獲得輸入輸出數(shù)據(jù)，再應用數(shù)學方法，確定質量模型的結構及其參數(shù)。這是一種系統(tǒng)辨識方法，也是一種黑箱測試法。

　　MES系統(tǒng)基于知識的人工智能方法,事實上，MES影響產(chǎn)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(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，可能根本無法用一個數(shù)學模型加以描述，所以，只能用一些經(jīng)驗的、啟發(fā)式的規(guī)則，對質量影響因素作必要的說明。MES系統(tǒng)雖然相對函數(shù)形式的模型，規(guī)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(guī)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(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)挖掘是運用基于計算機的方法，包括線性回歸、非線性回歸、概率統(tǒng)計 、聚類分析、分類、立方體分析、機器學習等各種新技術，從數(shù)據(jù)中獲得有用知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘有預測和描述兩個基本目標。MES預測是用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)并描述出可由人類解釋的數(shù)據(jù)模式。

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