近年来，智能制造热潮席卷神州大地，成为推进“中国制造2025”国家战略**重要的举措。其中，智能工厂（SmartFactory）作为智能制造重要的实践领域，已引起了制造企业的***关注和各级**的高度重视。本文将分析国内外智能工厂建设的现状与问题，智能工厂的内涵，以及推进智能工厂建设的成功之道。一、国内外智能工厂建设的现状分析近年来，全球各主要经济体都在大力推进制造业的复兴。在工业、工业互联网、物联网、云计算等热潮下，全球众多***制造企业都开展了智能工厂建设实践。例如，西门子安贝格电子工厂实现了多品种工控机的混线生产；FANUC公司实现了机器人和伺服电机生产过程的高度自动化和智能化，并利用自动化立体仓库在车间内的各个智能制造单元之间传递物料，实现了**高720小时无人值守；施耐德电气实现了电气开关制造和包装过程的全自动化；美国哈雷戴维森公司***利用以加工中心和机器人构成的智能制造单元，实现大批量定制；三菱电机名古屋制作所采用人机结合的新型机器人装配产线，实现从自动化到智能化的转变，***提高了单位生产面积的产量；全球重卡巨头MAN公司搭建了完备的厂内物流体系，利用AGV装载进行装配的部件和整车，便于灵活调整装配线。芯软云为 工业 4.0 自动解决方案 提供软件和硬件。济南智能工厂品质保障
l构建集生产事故应急预案、资源调度管理、模拟仿真为一体的可视化、数字化的安全应急指挥管理系统，通过工艺流程图、GIS**、视频监控、移动应用等多种方式，实现安全应急事件的动态感知、智能分析与辅助决策，提高企业应急调度管理能力，有效支撑企业安全生产。l实现企业物流、资金流、业务流、信息流的深入融合，提高各类信息传递与共享的及时性、准确性、一致性，并且通过大数据的分析与挖掘，为企业管理改进、生产效率提升、产品质量改进、设备运行优化、能源结构优化、环保技术改造等提供数据支撑与决策依据。三、系统架构系统网络架构如下图所示：系统功能架构如下图所示：四、功能特点1、智能化排产。根据企业经营计划制定详细的生产计划，综合考虑设备的生产能力、装置产品收率或原料转化率、原料供应计划、市场因素、设备检修计划、能源保障、库存等约束条件，以工厂利润**大化或综合产能**大化为目标，采用经验及数学规划方法，对生产计划进行自动排程，以达到资源的**佳利用。2、生产自动化、调度智能化。实现从下达生产计划、接收生产指令、到指令执行与反馈全过程管控。抚州智能工厂专业服务芯软云助您实时监控运营和潜在的中断，使生产保持在比较好级别运行。
并建立了物料超市，取得明显成效。德国MAN工厂利用AGV作为部件和整车装配的载体当前，我国制造企业面临着巨大的转型压力。一方面，劳动力成本迅速攀升、产能过剩、竞争激烈、客户个性化需求日益增长等因素，迫使制造企业从低成本竞争策略转向建立差异化竞争优势。在工厂层面，制造企业面临着招工难，以及缺乏专业技师的巨大压力，必须实现减员增效，迫切需要推进智能工厂建设。另一方面，物联网、协作机器人、增材制造、预测性维护、机器视觉等新兴技术迅速兴起，为制造企业推进智能工厂建设提供了良好的技术支撑。再加上国家和地方**的大力扶持，使各行业越来越多的大中型企业开启了智能工厂建设的征程。我国汽车、家电、轨道交通、食品饮料、制药、装备制造、家居等行业的企业对生产和装配线进行自动化、智能化改造，以及建立全新的智能工厂的需求十分旺盛，涌现出海尔、美的、东莞劲胜、尚品宅配等智能工厂建设的样板。例如，海尔佛山滚筒洗衣机工厂可以实现按订单配置、生产和装配，采用高柔性的自动无人生产线，***应用精密装配机器人，采用MES系统全程订单执行管理系统，通过RFID进行全程追溯，实现了机机互联、机物互联和人机互联。
在当前智能制造的热潮之下，很多企业都在规划建设智能工厂。众所周知，智能工厂的规划建设是一个十分复杂的系统工程，为了少走弯路，本文整理了在建设中要考虑的十个**要素以及需要关注的重点维度。数据的采集和管理数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工序、人员进行关联，以实现生产过程的全程追溯。此外，在智能工厂的建设过程中，需要建立数据管理规范，来保证数据的一致性和准确性。还要预先考虑好数据采集的接口规范，以及SCADA（监控和数据采集）系统的应用。企业需要根据采集的频率要求来确定采集方式，对于需要高频率采集的数据，应当从设备控制系统中自动采集。另外，必要时，还应当建立专门的数据管理部门，明确数据管理的原则和构建方法，确立数据管理流程与制度，协调执行中存在的问题，并定期检查落实优化数据管理的技术标准、流程和执行情况。设备联网实现智能工厂乃至工业，推进工业互联网建设，实现MES应用。芯软云5G技术切合了制造企业智能制造转型对无线网络的应用需求。
6、智能决策支持在整个生产过程中，系统运行着大量的生产数据以及设备的实时数据，在兰光创新的很多用户里，企业一个车间一年的数据量就高10亿条以上，这是一种真正的工业大数据，这些数据都是企业宝贵的财富。对这些数据进行深入的挖掘与分析，系统自动生成各种直观的统计、分析报表，如计划制订情况、计划执行情况、质量情况、库存情况、设备情况等，可为相关人员决策提供帮助。这种基于大数据分析的决策支持，可以很好地帮助企业实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。基于大数据分析的智能决策支持报表总之，通过以上6个方面智能的打造，可极大提升企业的计划科学化、生产过程协同化、生产设备与信息化的深度融合，并通过基于大数据分析的决策支持对企业进行透明化、量化的管理，可明显提升企业的生产效率与产品质量，是一种很好的数字化、网络化的智能生产模式。芯软云不同规模、不同技术基础的企业提供了渐进式的智能工厂切入路径。抚州智能工厂答疑解惑
芯软云数字化技术作为智能制造的重要帮手，能够支持实现透明生产、透明物流，及品质控制。济南智能工厂品质保障
可以快速对工业设备进行数据采集和设备无线组网。通过系统集成实现对现有设备控制系统的有机整合，在车间建立统一的数据采集、存储和发布平台。以接近零的时间和**小的成本实现装置的连通性、数据获取效率和业务洞察力。实现设备与设备之间的互联，建立工厂网络，在此基础上，企业可以实现对设备的远程监控，机床联网之后，可以实现DNC（分布式数控）应用。在工业环境下，通过借助工业物联网能够实现生产设备和产品的连接。在具体的操作过程中，通过将工业生产过程的每一个环节、设备变成数据终端，***采集来自机器或工厂周围的各种底层基础数据，并对这些数据进行深层面的分析与挖掘，产生可操作的见解。通过工厂的工业物联网系统，人们对生产设备深入了解，能及时识别出性能不佳的设备，并根据故障数据直接派遣现场技术人员，在危机发生之前解决问题，不会浪费时间和造成停机风险，从而让工业生产效率得以提升、工业运营模式也达到优化。智能工厂规划方案开展过程中，将会建立数据管理规范，来保证数据的一致性和准确性，通过对数据采集的接口规范，以及SCADA（监控和数据采集）系统的应用，对于需要高频率采集的数据实现从设备控制系统中自动采集。济南智能工厂品质保障
