MES、ERP 与 SCADA 的区别与边界 —— 制造业系统角色与连接关系详解

在中国制造业推进数字化转型、智能制造、工业互联网的过程中,
ERP、MES、SCADA 几乎是每一家工厂都会接触到的系统。

但在实际落地中,很多企业仍然面临以下问题:

  • 计划数据与生产实绩不一致
  • 现场依赖 Excel、人工报表
  • 管理层无法实时掌握生产状态
  • 系统很多,但数据无法贯通

其根本原因,往往不是系统选型错误,而是没有正确理解 ERP、MES、SCADA 的角色边界

本文将从中国制造企业的实际出发,系统性解释三者的职责、边界与连接方式


1. 三个系统分别回答什么问题?

系统 回答的问题
ERP 企业应该生产什么、何时生产、成本如何
MES 当前生产是否按计划执行
SCADA 设备此刻的运行状态如何

它们并非替代关系,而是分层协同关系


2. ERP:企业级计划与经营管理系统

ERP(Enterprise Resource Planning) 位于企业管理层。

ERP 的核心职责

  • 生产计划与排产
  • 物料需求计划(MRP)
  • 库存、采购、销售管理
  • 成本核算、财务报表
  • 经营分析与决策支持

ERP 的特点

  • 时间维度:天 / 周 / 月
  • 数据粒度:汇总数据
  • 主要使用者:管理层、计划部门

ERP 解决的是“应该做什么”
而不是“现场正在怎么做”


3. SCADA:设备级实时监控与控制系统

SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) 直接面向设备与产线。

SCADA 的核心职责

  • 采集 PLC / 传感器数据
  • 实时监控设备状态
  • 报警与联锁控制
  • 过程画面(HMI)

SCADA 的局限

  • 不理解生产订单
  • 不管理产品、批次、工艺
  • 无法直接支持经营分析

SCADA 关注的是
“设备运行得如何”
而不是
“这批产品属于哪个订单”


4. MES:连接计划与现场的关键系统

MES(Manufacturing Execution System) 位于 ERP 与 SCADA 之间,是制造执行层核心系统。

MES 的核心职责

  • 执行 ERP 下达的生产订单
  • 生产进度(WIP)可视化
  • 质量数据与追溯管理
  • 停机、效率、OEE 分析
  • 作业指导与人员确认

MES 回答的核心问题是:

“生产是否按照计划、工艺和质量要求被正确执行?”


5. ERP・MES・SCADA 的连接关系(概念图)

flowchart TD
    ERP["ERP<br/>计划与经营管理"]
    MES["MES<br/>制造执行与监控"]
    SCADA["SCADA<br/>设备监控"]
    PLC["PLC"]
    MACHINE["设备 / 产线"]

    ERP -->|"生产订单<br/>BOM / 工艺"| MES
    MES -->|"生产实绩<br/>数量 / 不良"| ERP

    MES -->|"生产上下文"| SCADA
    SCADA -->|"设备状态"| MES

    SCADA --> PLC
    PLC --> MACHINE
    MACHINE --> PLC

关键理解点:

  • ERP 不直接控制设备
  • SCADA 不管理生产订单
  • MES 是数据与业务的“翻译层”

6. 基于 ISA-95 的标准分层结构

flowchart TB
    L4["Level 4<br/>ERP<br/>企业计划层"]
    L3["Level 3<br/>MES<br/>制造执行层"]
    L2["Level 2<br/>SCADA / HMI"]
    L1["Level 1<br/>PLC"]
    L0["Level 0<br/>物理设备"]

    L4 --> L3
    L3 --> L4
    L3 --> L2
    L2 --> L3
    L2 --> L1
    L1 --> L0

ISA-95 是全球制造业通用标准,
明确规定了系统职责边界,也是智能制造架构设计的重要参考。


7. 三大系统角色对比总结

项目 ERP MES SCADA
主要作用 计划与经营 执行与监控 控制与采集
时间粒度 中长期 短期 实时
实时性 ×
设备控制 × 有限
经营报表 部分 ×

8. 中国制造企业常见误区


9. 总结

  • ERP:决定“做什么、做多少、成本如何”
  • MES:确保“生产是否正确执行”
  • SCADA:保证“设备稳定运行”

三者分工明确、协同工作,
才能真正实现透明生产、精细管理、可持续扩展的数字化工厂。


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