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如下图所示，智能工厂对应业务的优化在于：计划排程协同、制造过程透明、安全环保、物流智能化、质量管控、设备运维、精细化管理、业务多样化等，对应大的方面基本上对应的都是企业的能力，可预测、可视、可控、高效、可追溯、安全可靠、便捷等。但是下图是一个漫长迭代的过程，靠一个项目就希望达到很显然是不现实的，就跟一个企业一样靠一两年时间就做成全球一的业务，很可能就会在一两个月丢失这个，因为护城河太低了显示情况。这个项目从1907年开始萌芽，但一直到1913年才正式投入大规模生产。青浦区贸易智能工厂解决方案防水

个人认为其实并不是一码事，智能制造的概念为：将现金的制造技术与现金的信息技术相结合，贯穿于企业研发、采购、生产、售后等各个业务阶段，使各个业务过程具备自感知、自决策等相关业务特性，按照概念大部分集中在于生产执行的部分，因为不管是自感知还是自决策，目前看只能是单点业务的提升。但是智能工厂，个人认为应该是除了部分关键业务点自感知、自决策之外，更多的是管理的协同与透明，另外就是面向市场变化的敏捷度。所以综合来和，个人认为只能制造是智能工厂的其中一部分。闵行区综合智能工厂解决方案设置并且，随着流水线工程的不断完善，福特工厂的工效纪录每一天都在刷新。

通过上述概念我们可以看到工业互联网面向的是产业链、工业生态，而智能工厂只是针对一个企业进行升级，这个就是大的区别；但是如果产业链需要数据打通，如果某个工厂还是作坊式为主的话，产业链根本不可能进行升级，所以智能工厂是工业互联网实现终效果的基础，而如果需要做到数据统一、平台统一的话，工业互联网可以为智能工厂提供平台支撑。正所谓“存在即合理”，个人一直有一个不成熟的想法：一个项目、两个项目、三个项目的主要责任人肯定是某个销售，这是毋庸置疑的，但如果是五十个、一百个项目仍然被某个企业打败，则肯定是产品技术方向的问题了，因为一个普普通通销售根本背不起这个锅

未来的智能工厂建设仍然会在IT、OT、AI与企业模型数据等方面攻城拔寨，比如之前的IT基本上是以记录为心，大部分的IT系统的数据都是来源于手工记录，比如MES系统，大部分数据来源于现场的报工数据，但是企业对于工人的考核是他加工了多少零件而不是录入了多少条数据，正因为如此之前我也写过一篇文章《MES上线的成功率在50%左右》。所以IT系统的更改方向则是由记录变为驱动，比如现在的DP（需求计划）、MP（主计划）、FP（工厂）等都会嵌入计算引擎，都是以数据为基础嵌入算法进行业务的自动驱动。福特生产的汽车也许并未超越当时的技术水平，但福特生产出的这套生产方式。

市场上对于企业的要求基本上集中在低价、敏捷、短期交付、质量与安全，低价不言而喻，小米手机开始起家则依靠的就是“性价比屠夫”，而京东则走的是质量、短期交付的路线。但是市场上对于敏捷响应的诉求目前是越来越高，比如期间五菱宏光与比亚迪迅速组件口罩生产线，以一句“国家需要什么，我们就生产什么”一时圈粉无数，这种在生产线、信息化系统以及组织架构的快速响应能力在未来则是一种非常重要的企业力工厂管理依靠一套MES与ERP的阶段已经一去不复返，靠IT只能将部分业务搬到线上，提升了业务部门之间的协同，部分业务数据的可视化，所以不管从工厂的生产执行还是管理都具备非常大的优化空间。这种纠正功能智能工厂与传统自动化工厂出现明显差异，自动化工厂如果没有人员干预，会一直向前冲。静安区通用智能工厂解决方案操作

还能营造更更安全的生产过程，保持生产的可持续性等好处。这主要表现在以下五个方面。青浦区贸易智能工厂解决方案防水

基于庞大数据库，智能工厂可以实现数据挖掘与分析，使工厂具备自我学习能力，并在此基础上完成能源消耗的优化、生产决策的自动判断等任务。以服装厂为例，中国缝纫机械协会称，在自动化工厂之上引入TIMS智云1.0智能生产管理系统，可以整体提高20%的生产效率，降低30%的次品率，节省工时人均8-10天，非正常停机时间缩短80%，提高了利润率。当然智能工厂也会面临很多问题，的问题就是结构性问题和技术性问题。目前传统工业与互联网企业均想推进工业物联网的发展进程，但两者各有弊端：传统工业不熟悉软件开发，互联网企业缺乏对工艺的了解，不熟悉生产流程及规范，如何让两者快速联手，进军智能工厂，是当务之急。青浦区贸易智能工厂解决方案防水

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