在現代MES管理系統出現之前，中小型制造業務是不同機器、軟件平臺和流程的集合體。雖然存在計算機技術，但它通常由不同的管理部門采購，供其在其影響范圍內使用。結果，數據沒有被集成，系統的元素不能彼此交談。制造和財務或采購和倉儲之間的任何數據交換都必須進行解釋，解析并定義為接收部門的流程語言。雖然技術與前幾十年相比提高了效率，但仍有許多不足之處。

使用數據和技術推動持續改進的最有效方式來自MES系統的到來。MES管理系統是為協調數據流并在生產制造領域的部門之間無縫集成而開發的。它有助于解開數據并開發了一個公共數據庫，供所有子系統之間使用，這有利于所有領域的決策制定。隨著MES系統的成熟，它們現在已經成為制造業中不可或缺的一部分效率生產以及整個業務的運作。它們充當整個企業的主數據和分析系統。但正如MES系統曾經是一項新技術一樣，工業互聯網的到來也引發了制造業內部的徹底變革。

工業互聯網也被稱為第四次工業革命。在這一運動中，物聯網設備(通常與使用AI和機器學習的分析軟件一起銷售和維護)被改裝到制造設備中或內置到新設備中。隨著公司轉向捕獲和分析越來越多的數據，這種向智能或連接工廠的轉變正在整個制造過程中產生影響。物聯網技術的使用允許工廠內的所有設備在一個動態數據庫下捆綁在一起。許多操作的決策可以自動化，并且可以以比人為干預可能復制的速度更快的速度執行分析。這包括機器操作，日程安排，人員配備和在制品。

維護物聯網和工業互聯網允許創建預測性維護計劃。預測性維護超出了預防性維護的范疇，不僅可以檢測問題，還可以安排更正和維修，管理入站備件并在故障發生前建議維護可能導致更長的生產損失。甚至可以自主地進行一些校正，而不必依賴于操作員或技術人員。已部署物聯網并使用預測性維護的公司的維護成本降低了20%，并且降低了維護相關 停機時間。

供應鏈無論是管理原材料出貨，自主訂購零件還是更準確地管理庫存，物聯網都會為供應鏈管理帶來分析。部署的公司可以利用從生產設備收集的相同數據來利用一種數字JIT，以更高效和更具成本效益的速度更準確地追蹤，跟蹤和消耗材料。工業互聯網對制造業的影響是巨大的。據估計，到2020年，全球將有超過300億臺連接設備，其中近70%用于商業應用。

從表面上看，很容易假設工業互聯網將以某種方式取代傳統的MES系統，青睞新技術取代舊技術。但仔細觀察就會發現，兩者之間存在著強大的合作伙伴關系。事實上，工業互聯網可能更有可能增加整個制造公司的設備擴散，因為大多數MES管理系統的固有功能以及許多MES系統已經開始在其框架內構建物聯網連接。