复杂制造执行过程数据关联管理的目标

制造执行数据管理是制造执行系统管理的重要内容，通过丰富的数据采集手段，对制造执行的全过程进行全面的数据采集，然后通过数据关联管理机制对采集到的数据进行高效的管理。通过对制造执行数据的实时监控和有效处理，可以增加制造执行过程的透明度与可控性，可以极大地提高生产效率。

为了实现对采集的数据有效存储及存储数据的高效处理，制造执行数据的关联管理必须满足以下几点要求：

1. 数据组织结构清晰

数据的组织结构清晰有利于数据的高效存储与快速处理，有利于以后的数据扩展。对于结构化数据与非机构化数据并存的数据管理要求，清晰的数据组织结构就显得更加必要。首先，在存储方面，清晰的数据结构可以使得采集到的数据更快地对号入座，减少数据存储所用时间，提高数据采集的效率，使得数据采集的实时性、精确性更强；其次，在数据处理方面，清晰的数据结构可以使数据处理的时候能够更快地定位到需要的数据，减少数据检索所用时间，提高数据处理的效率，实现数据处理的快速响应。

2. 数据冗余小

数据冗余是一个数据集合中重复的数据。冗余的数据不仅会增加系统存储的负担，还会增加系统数据维护的难度。过多的冗余数据将会使得数据处理的逻辑过于复杂，增加数据处理时间，同时也有可能造成信息处理结果的不准确，所以在数据存储的时候，一定要坚持一个原则就是一份数据只保存在一个地方，其他地方在每次需要这个数据的时候都从这个数据源头通过关联去获取。

3. 数据处理响应速度快

由于生产现场情况实时发生变化，制造执行系统必须具备快速的反应能力，对生产现场的变化快速做出反应，这其中最重要的一点要求就是系统具备快速的数据处理响应速度。快速的数据处理建立在清晰的数据组织结构与优化的数据处理逻辑之上。在数据采集完成后，通过清晰的数据组织结构快速完成存储；在提取数据进行处理的时候，通过优化的数据处理逻辑提高数据处理的速度。