智能制造执行系统的管理决策方法主要包括以下几个方面：
1. 数据驱动决策：通过收集和分析生产过程中的各种数据，如设备运行状态、产品质量、生产效率等，为企业提供决策依据。例如，通过对生产数据的实时监控和分析，可以发现生产过程中的问题，及时调整生产策略，提高生产效率。
2. 人工智能决策：利用人工智能技术，如机器学习、深度学习等，对生产过程中的复杂问题进行智能分析和处理。例如，通过机器学习算法，可以预测设备的故障时间，提前进行维护，避免生产中断。
3. 人机交互决策：通过人机交互技术，如虚拟现实、增强现实等，使决策者能够直观地了解生产过程和设备状态，提高决策的准确性。例如，通过虚拟现实技术，可以模拟不同的生产过程，帮助决策者选择最优的生产方案。
4. 供应链协同决策：通过物联网技术，实现生产设备与供应链各环节的紧密连接，实现信息的实时共享和协同。例如，通过物联网技术，可以实现生产设备与供应商之间的信息同步，提高供应链的响应速度和灵活性。
5. 价值流管理决策：通过对生产过程中的价值流进行分析，识别关键价值点，优化生产流程，提高生产效率。例如，通过对生产过程中的价值流分析，可以发现生产过程中的瓶颈环节，通过优化生产流程，提高生产效率。
6. 风险管理决策：通过对生产过程中的风险进行识别、评估和应对，降低生产过程中的风险损失。例如，通过对生产过程中的风险进行识别和评估，可以制定相应的风险应对措施，降低生产过程中的风险损失。
7. 持续改进决策：通过对生产过程中的数据进行挖掘和分析，发现生产过程中的改进点，推动企业的持续改进。例如，通过对生产过程中的数据进行挖掘和分析，可以发现生产过程中的改进点，推动企业的持续改进。
8. 创新驱动决策：通过鼓励企业创新，推动企业在智能制造领域的技术进步和产品创新。例如，通过设立创新基金，鼓励企业进行技术创新和产品研发，推动企业在智能制造领域的技术进步和产品创新。
9. 人才培养决策：通过培训和引进人才，提高企业的技术水平和管理能力。例如，通过与高校合作，培养智能制造领域的专业人才，提高企业的技术水平和管理能力。
10. 政策支持决策：通过政府的政策支持，推动企业在智能制造领域的发展和创新。例如，通过政府的政策支持，可以降低企业的生产成本，提高企业的竞争力。
