大数据与制造执行系统（MES）的结合，为智能制造的发展提供了新的动力和可能。智能制造是一种通过信息技术、自动化技术、人工智能等手段，实现生产过程的智能化管理，提高生产效率和产品质量，降低生产成本，满足个性化需求的生产方式。
大数据在智能制造中的应用主要体现在以下几个方面：
1. 数据采集与分析：通过物联网、传感器等设备，实时采集生产过程中的各种数据，如温度、湿度、速度、压力等，通过对这些数据的分析和处理，可以发现生产过程中的问题，提前进行预警，避免生产事故的发生。
2. 生产过程优化：通过对大量生产数据的分析，可以找出生产过程中的最佳参数，提高生产效率，降低生产成本。例如，通过对生产线上各个设备的运行数据进行分析，可以优化设备的运行参数，提高设备的运行效率。
3. 产品质量控制：通过对生产过程中产生的各种数据进行分析，可以及时发现产品质量问题，进行质量改进，提高产品质量。例如，通过对产品生产过程中的温度、湿度等数据进行分析，可以发现产品的质量问题，进行质量改进。
4. 供应链管理：通过对生产过程中产生的各种数据进行分析，可以优化供应链管理，提高供应链的效率。例如，通过对原材料的采购、库存、配送等数据进行分析，可以优化供应链的管理，提高供应链的效率。
5. 客户关系管理：通过对消费者的需求、购买行为等数据进行分析，可以更好地了解消费者的需求，提供更符合消费者需求的产品，提高消费者的满意度。
总的来说，大数据与制造执行系统的结合，为智能制造的发展提供了新的动力和可能。通过大数据的应用，可以实现生产过程的智能化管理，提高生产效率和产品质量，降低生产成本，满足个性化需求。
