智能制造执行系统的管理决策方法包括

智能制造执行系统的管理决策方法主要包括以下几种：

1. 数据驱动的决策方法：通过收集和分析生产过程中的各种数据，如设备状态、生产进度、产品质量等，为企业提供实时的生产信息。企业可以根据这些信息进行预测和优化，以提高生产效率和产品质量。例如，通过对生产线上设备的实时监控，可以及时发现设备故障并采取相应的措施，避免生产中断。

2. 人工智能辅助的决策方法：利用人工智能技术，如机器学习、深度学习等，对生产过程中的数据进行分析和处理，从而帮助企业做出更加准确和高效的决策。例如，通过分析历史数据，可以预测未来一段时间内的生产需求，从而合理安排生产计划。

3. 基于模型的决策方法：通过建立数学模型或仿真模型，对企业的生产流程、设备性能等进行模拟和分析，从而为企业提供科学的决策依据。例如，通过建立设备故障预测模型，可以提前发现设备故障并采取相应的措施，避免生产中断。

4. 基于规则的决策方法：根据企业的生产经验和行业标准，制定一系列生产规则，用于指导生产过程。例如，通过制定严格的质量控制标准，可以确保产品质量的稳定性。

5. 基于专家系统的决策方法：利用专家系统的知识库和推理机制，对企业的生产问题进行诊断和解决。例如，通过分析设备故障的原因和处理方法，可以快速找到解决方案并实施。

6. 基于协同的决策方法：通过整合企业内部的各个部门和外部的资源，实现生产信息的共享和协同工作。例如，通过建立供应链管理系统，可以实现原材料采购、产品销售等环节的信息共享，从而提高整个供应链的效率。

7. 基于敏捷的决策方法：采用敏捷开发的思想，快速响应市场变化和客户需求，及时调整生产计划和策略。例如，通过建立灵活的生产调度系统，可以根据市场需求的变化，快速调整生产线的运行状态。

8. 基于云计算的决策方法：利用云计算技术，将企业的生产数据存储在云端，实现数据的集中管理和分析。例如，通过建立云制造平台，可以将企业的生产设备、工艺参数等信息统一管理，方便企业进行远程监控和控制。

总之，智能制造执行系统的管理决策方法多种多样，企业应根据自身的实际需求和条件，选择合适的决策方法，以提高生产效率和产品质量，降低生产成本。