MES软件概念背后的目标是制造过程和资源的优化。第一步是测量，监测当前系统的性能。MES软件通常是与制造流程紧紧相连的，它是实时测量性能指标的最好工具 ，这些指标包括原料消耗、能源消耗、产品合格率和机器故障率等。然后，将实测性能与MES系统指定的评估指标相比较，这些指标包括产量、质量、物耗 、能耗、平均无故障时间和平均修复时间等。如果发现显著的负偏差.就需要回溯操作过程和操作条件，分析负向绩效的原因，提出改进措施。显然这些步骤不仅大量地使用数据处理技术，而且需要人工经验，更需要基于制造过程分析模型的决策支持工具，如优化计算软件。

    为了实现制造流程和资源的优化，PCS、MES软件和 ERP的纵向集成，MES软件功能模块与第三方决策支持工具软件的横向集成，都需要一个一致的数据模型。 当业务流程很好地集成在数据模型中时，就可以挖掘出优化的潜力。MES软件可以帮助生产管理和操作人员实现一系列基于工厂模型的优化方法。事实上，大多数生产过程没有建模或者不能精确建模，遇到突发事件时，既定的优化操作步骤将失效。

     因此，应当动态地响应不可预测的变化，运用自适应制造策略、达到持续优化的目标。近年来，过程系统工程研究领域提出的企业级优化方法论导了MES软件 新模块的研发。

     此外，提升MES软件决策支持能力仍然是有待研究的重要问题，包括以下方面

    (1) 开发生产过程分析模型，以便实时响应系统故障，并集成可能的处理方式；

    (2) ERP计划者、生产调度者以及MES软件之间的工作流的协同；

    (3) 扩展MES软件技术到多企业协同制造；

    (4) 提髙互操作性及集成能力；

    (5) MES软件解决方案的标准化、模块化；

    (6) 提高处理不确定性信息的能力；

    (7) 大数据、数字看板及可视化技术；

    (8) 新数据库技术及工具。

     当然，潜在的研究领域是广泛的，从开发新型再调度算法，到开发自适应绩效指标，各有各的不同。在线决策制定工具是非常重要的，并且应该与评价方法相结合。仿真仍是评价不同场景和不同操作策略，计算业绩指标的强大工具。学术界已经提出在线仿真和优化算法(主要是启发式)相结合的决策支持解决方案，但是很多依旧需要不断应用实践和完善。数据挖掘工具也有助于解释不同层次采集的信息对闭环生产管理作用。

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