在现代制造业中，智能制造管理系统（Manufacturing Execution System, MES）已经成为提升生产效率、降低成本和提高产品质量的关键工具。MES通过集成生产计划、调度、监控和报告功能，为企业提供了一个全面的生产管理解决方案。然而，在实际应用中，如何确定MES平台上自动化程度的最优配置是一个复杂的问题，这需要考虑多种因素。
首先，我们需要明确的是，MES系统本身就是一种高度自动化的信息技术，它能够实时收集并分析生产数据，并据此调整工艺参数，以达到最佳的生产效果。因此，从定义上来说，MES平台上的自动化程度是相对较高的。但在具体实施过程中，不同企业根据自己的特点和需求可能会选择不同的自动化水平。
一方面，完全依赖于人工操作可能导致效率低下，而过度依赖于自动化则可能忽视了人为判断和创新能力。在实际操作中，一般建议将自动化与人力相结合，即所谓的人机协作。这要求企业必须明确哪些环节可以通过技术手段实现更高效率，而哪些环节则需要保持一定的人为干预以保证灵活性。
其次，是考虑到不同行业对于自动化要求不尽相同。例如，对于批量大型零部件加工厂来说，更强烈地依赖于机械臂等设备进行精密加工。而对于小批量或定制品制作，则可能更多地采用柔性制造方式，即即使有部分机器人的参与，也要留有足够空间让工人自由发挥以适应不断变化的订单需求。
再者，还有一点很重要，那就是资源投入与回报比（ROI）的考量。一套完整且高级别的mes智能制造管理系统投资巨大，而且安装维护也需持续投入资金，因此企业在决定采纳mes之前通常会评估这种投资是否能带来可观测得益。在这个过程中，测算出最佳的一组数字后，再决定何时、何处以及如何进行最大限度利用这些资源来增加产出的可能性。
最后，但并非最不重要的是安全问题。当涉及到更高层次的机器人或者其他形式的大规模工业设备使用时，他们自身就带来了新的风险，如电气火灾、机械故障等。如果没有正确设置安全措施，这些都可能导致严重的事故发生。此外，与传统工作流程相比，大规模工业设备还面临着对员工健康影响的问题，比如长时间站立或重复性劳动等，因此设计合理的人机工程也是至关重要的一环。
综上所述，在确定mes平台上的自动化程度最优配置标准时，要综合考虑各种因素：从业务逻辑开始设定好目标；然后从产业结构角度去理解每个行业对技术支持需求；接着要计算经济回报；最后不能忘记安全性的考量。而所有这些都是为了找到一个平衡点，让整体体系既能充分发挥技术优势，又能保障员工健康，同时满足市场竞争压力下的性能要求。这无疑是一个挑战，但正因为如此，它才是推动整个产业向前发展不可或缺的一部分。
