数据采集是企业实施MES的基础，也是实施过程中遇到很多问题的一个环节。 最近在一次项目沟通中，当被问到企业需要收集哪些数据时，主管的回答是：能收集到的数据都需要。 当我指出这不仅需要软硬件投入，还需要大量的人员和管理投入时，他陷入了沉思。

      从分析的角度来看，我们要重点关注设备、工艺、人员、质量等方面的数据，在考虑这些数据的收集时，关键要考虑的是数据背后的生产控制目的。 通过生产控制的目的，我们后台我们要收集什么数据，上面的问题就会变得更符合逻辑。 例如：

     设备数据主要采集：设备名称及状态、工装模具数据、DNC数据等数据。 其中，工装和模具数据非常关键，往往可以与工单捆绑在一起，以达到预防生产错误的目的。

     流程数据重点考虑的是：生产任务单、加工产品、使用材料、工位、开始时间、结束时间等。其中，通过实际使用材料与工单的对比，达到防止材料错误的目的 材料。  （某发动机厂通过实现这一具体功能，解决了长期困扰他们的超装、少装、错装问题。）通过对启动时间和结束时间的统计分析，为制定 企业标准工时。

     人员数据的重点采集是：生产人员、班次信息等。通过人员信息的整合，可以实现人员工作绩效的科学统计（不仅考核完成量，还可以通过考核员工技能等信息） 与质量信息的交叉分析。

     质量数据主要采集：首检信息、合格品数量、不良品数量、返修数量、问题分类等。特别是问题分类的统计分析为企业质量提升提供了方向。

     明确了需要采集的数据和管控的目的后，接下来要考虑的是数据采集方式和采集频率。 目前常见的采集方式有RFID、条码、传感器、人机交互等方式。