MES系统建设是一直的热点，也存在一些难点，考验人的思考方式和解决思路。在众多的思维方法中，“升维解决”也不失为一种可以借鉴参考的思路，也许有助于跳出自己的思维局限，实现类似“降维打击”式的豁然开朗或者举重若轻。
本文所说的升维解决，并不是结合商业模式而做出什么阐述，而是想结合具体的MES相关业务技术问题，如何能够直指本源和核心，部室各种折中、权衡的解决思路而是一劳永逸的根本上解决所面对的问题。
结合自己的一些经验和体会，给出一些具体思考和案例，期望能够给大家开启一种“抛砖引玉”的思考效果，也是自己在这方面思考的一个初步总结吧。
（1）复杂分批周转的组织和追溯问题
车间在进行订单组织生产时，不管是出于实际需要，还是传统的手工习惯，订单的拆分是极其频繁的，包括还未执行之前的整体分批，以及执行过程中的过程分批，甚至还涉及到后续的复杂合批等问题。
不仅涉及到订单的拆分以及随后的信息流动的再组织，也涉及到对物料物流配合方面的问题。
再比如，在加工、检验的周转环节，可能存在分批周转，并且这道工序的分批情况与下一道工序的分批情况，还是不一样状态的复杂情况。
如果只是针对其中某种情况进行处理，当前可能勉强解决，但后续的变化则很难能够兼容或包容支持。
从升维的角度，不应该将订单看做一个整体，应该将每一个工件或零件作为最细粒度的管控对象，订单看做是对某些工件或零件组合的逻辑组织，生产分批和周转分批也是类似，从而通过最精细的管控，实现对任何组织要求的支持，这样的系统才是具有最大兼容能力的系统，能够一劳永逸的解决生产组织和过程追溯问题。
从未来的角度，即使是大批量生产，也存在这方面的管控要求，但这将是对系统架构、大数据组织、复杂计算能力的极端考验。
（2）计划制定方面的能力评估问题
一直感觉，目前的综合生产计划、主生产计划、物料需求计划、车间作业计划的分层次计划存在较大的问题。实际运行中，大多按照项目管理的思路，按照交货期对各个分解的交付节点进行指令性控制，虽然也做了一些粗能力甚至号称细能力的评估，但可执行性仍然是企业生产计划紊乱的根源。
这种传统的计划制定方式，存在较大的弊端：一是，层次之间的调整难度非常大，一层层的传播下去，彼此协调的难度非常大；二是，根据在企业里面的实际经验，某个车间计划的紊乱，很大程度上根本不是本车间本身的问题，而是来自上级的不合理和不确定造成的，或者是由其他车间制约导致的；三是，这种分层、分布的计划制定局面，尤其是上层计划，多是从静态的角度进行能力评估，而非从作业之间有机耦合的动态角度来开展，也决定了计划的可执行性具有较大的问题。
从升维的思路，结合“天下大势、分久必合”的俗语，应该纳到统一的模式下进行解决。在目前计算技术已经足够支撑的情况下，企业应该探讨从最精细的角度，将各级计划合并，统一地按照作业级工序资源排产的思路，进行最为细化的作业排产方案制定，所谓的分层、分布只是对结果的某种层面的提取和组合而已，所谓的能力评估也将是最为精细可行的动态有限能力评估，分层、分布计划的弊端我认为将从根本上得到解决。
当然，进行跨层次、整合分布的精细化作业排产，需要解决一些输入可能存在不完备甚至不具备的问题，统一作业计划的切入点和切入范围也需要根据企业的实际情况斟酌决定，比如以研制为主和以批产为主的情况可能就会有很大的差别，也许还会涉及到企业一些基础管理模式的改变。
（3）柔性生产线的有序管控问题
在智能制造的背景下，企业在生产组织方面走向两个极端：一是强调多品种变批量的柔性生产；二是强调自动化的专线生产。其实第二种很大情况下是打着智能制造的大旗的“东郭先生”，但其实很多情况下都是单一产品的专线生产，与工业4.0理念所强调的自动化柔性生产还相去甚远。但自动代替人工，现在看来，不管是生产效率还是技术进步，都是必然的一种选择。目前需要解决的核心问题是自动化与柔性如何兼顾或融合，关键是如何实现柔性。
柔性的目的是能够根据任务的变化，实现生产要素资源的有序配置和协调控制。单一产品的自动化线生产，由于不具有柔性能力，几乎可以将整条线当成黑盒子来看待。
从我的观察来说，很多学术研究希望建立解析的方式来描述整个制造系统，或者以概率的形式进行建模求解，我始终认为这种分析方式属于事倍功半的研究思路，只能依靠不停的简化、再简化，最终面目全非而无法解决实际问题。
从升维的角度，笔者认为应该借鉴微积分的思路，将连续或紧耦合的系统进行层次化、离散状的处理，具体而言，就是将生产要素资源、控制环节进行离散化，通过建立联系的方式实现资源链条或控制链条的重构，采用先解构再结构的方式，才能以不变应万变，或者以极大的组合变化解决任何特定组合运行的问题，才能最大程度的发挥制造要素资源能力，才能最大空间的提供柔性控制能力。
以升维名义提供的解决思路，现在仍然相对比较模糊，上面的几个例子主要是从最底层的扁平化、精细化的角度出发，提供一种看待问题的扩展思路，但隐隐感觉，在信息技术、计算技术飞速发展的今天，以及物联网、大数据、云计算向工业推进的今天，不能因为思维方式的传统而限制了新技术的发展空间，新技术潜力会带来应用模式的创新，逐步积累必将实现质变，从而形成支持相比传统运作方式具有降维打击式特点的新型制造系统运行管控模式。
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