在进行MES管理系统数据建模时，需要注意以下几个方面，以确保建立高效、可靠且适应性强的数据模型，为企业的生产管理提供有力的支持。

首先，精确理解业务需求是进行数据建模的前提。与相关部门和人员进行充分的沟通，了解他们的需求和期望，以确保数据模型能够准确地反映业务要求，并提供有用的数据支持。只有对业务需求有清晰的理解和定义，才能进行有效的数据建模。

其次，考虑到未来的扩展和变化是非常必要的。数据建模应该具备一定的灵活性和可扩展性，以适应未来的变化和需求。预留足够的字段和关系空间，考虑到可能的数据扩展和新功能的添加，以减少后续的修改和调整工作。这样能够减少因需求变化而导致的重新设计和开发工作，提高系统的可持续性和稳定性。

第三，维护数据一致性和完整性是数据建模的重要任务。定义适当的约束和规则，防止无效、重复或不一致的数据进入系统。使用触发器、唯一键、外键等数据库功能来实施数据验证和引用完整性。这样可以确保数据的准确性和一致性，提高系统的可靠性和稳定性。

第四，建立良好的命名规范可以方便开发人员和用户理解和使用数据模型，减少混淆和错误的发生。为数据模型中的实体、属性和关系制定一致的命名规范，清晰、易懂的命名规范可以大大提高开发效率和使用体验。

第五，考虑数据性能和效率是在设计数据模型时不可忽视的因素。合理地选择索引、优化查询语句，并使用合适的数据类型和存储方式来提高数据处理效率。避免过度冗余和不必要的数据存储，以减小系统负担，提高系统的响应速度和运行效率。

第六，为数据模型编写详细的文档和说明是非常重要的。包括模型结构、属性定义、关系图、命名约定等。这样可以帮助开发人员、管理员和用户更好地理解和使用数据模型。同时，及时记录任何对数据模型的修改和调整，以便后续的维护和升级，减少因需求变更或系统故障导致的重新设计和开发工作。

最后，定期进行评估和优化是确保数据模型持续地满足业务要求的关键步骤。定期评估数据模型的实际效果和满足程度，与系统使用者和相关部门进行反馈和讨论，了解他们的感受和需求。根据反馈和实际情况进行优化和调整，以适应不断变化的业务需求和技术环境，确保数据模型的高效性和可靠性。

综上所述，在建设MES管理系统数据建模时，需要注意精确理解业务需求、考虑未来的扩展和变化、维护数据一致性和完整性、建立良好的命名规范、考虑数据性能和效率、编写详细的文档和说明以及定期进行评估和优化等方面。只有遵循这些指导原则，才能建立高效、可靠且适应性强的数据模型，为企业的生产管理提供有力的支持。