近年来，伴随着越来越多制造企业迈入“智造”行列，“大交付、大物流、小生产”、“制造工厂物流中心化”等工厂规划和运营理念，在制造业中已经得到越来越多的认同和实践。
智能工厂通过整合物联网、人工智能、机器学习等技术，实现设备之间的智能交互、数据的实时监测和分析，并提供实时决策支持，从而使生产过程更加高效、灵活和可持续。
工业4.0是指以互联网、大数据、物联网等信息技术为基础，通过数字化、网络化和智能化的方式，将传统工业生产与信息技术相结合，实现制造业的转型和升级。智能工厂作为工业4.0时代的核心概念，旨在通过数字化技术和智能化系统的应用，推动生产方式的变革，提高生产效率和质量，降低成本和资源消耗。
我们这样形容智能工厂：它就像一架无人驾驶飞机，飞行的目的地是“精益”，是为了实现精益、成本、质量、效率。
飞机的动力源来自两个发动机，一个是信息化技术InformationTechnology，一个是工业自动化技术Industry Technology，都叫IT。其中数据是智能工厂的核心基础。通过数据采集与创新应用，数据催生标准化，标准化将衍生自动化，在自动化基础上才可以实现智能化。而链接是为了消除信息孤岛，打通上下游、部门、人员、设备与系统，促进整个体系的高效协同，促进全链条、全场景的变革。
智能工厂代表了从传统自动化向完全互联和柔性系统的飞跃。这个系统能够从互联的运营和生产系统中源源不断地获取数据，从而了解并适应新的需求。
真正的智能工厂能够整合全系统内的物理资产、运营资产和人力资本，推动制造、维护、库存跟踪、通过数字孪生实现运营数字化以及整个制造网络中其他类型的活动。其产生的结果可能是系统效率更高也更为敏捷，生产停工时间更少，对工厂或整个网络中的变化进行预测和调整适应的能力更强，从而进一步提升市场竞争力。
可以完成设备和设备之间的相互连接，借助和设备控制系统的连接，还有外部传感器等，使数据收集和监控系统能够及时收集设备当前的状态，并生产完成的信息、质量信息。然后通过应用无线射频技术、条形码等来达到对生产流程得到追踪。
充分展现产业工程和精益生产的概念，真正达到订单驱动、拉动式生产，最大限度地减少产品的库存，避免原材料的浪费。推动智能工厂建设要最大限度的融合产品和工艺的特点，处于研发阶段的时候也应该不遗余力的推进标准化、模块化、系列化，为推进精益生产打下坚实的基础。
结合企业产品以及生产的特征，不断提高生产、检查及工厂物流的自动化水平。产品品种相对比较少，并且批量生产多的企业能够完成高度自动化，甚至于还可以设立黑灯工厂。批量小、品种多的企业就应该注意人少化，充分做到人机的结合，不能一味的推行自动化，要非常注意打造智能生产单元。
工厂的自动化生产线以及装配线必须想到冗余，以防止因为核心设备发生故障而停机。同时，要全面考虑怎样才能尽快改变模具，以便适应多种多样的混线、注意环保绿色制造
及时收集设备和生产线消耗能源的情况，从而提高能源的利用率。在存在危险和污染的流程中，首先考虑用机器人取代人工，可以实现废物的回收和二次利用。
广泛应用制造执行系统、高级生产日程安排、能源管理、质量管理等行业软件，让生产现场实现可视化以及透明化。建造新工厂的过程中，也可以借助数字工厂模拟软件模拟设备及生产线的布局、工厂物流、人机工程等，让工厂的结构真正合理化。
这体现在智能制造战略的制定及落地上。智能制造战略是服务于企业战略的，如何基于成本、公司现状及各种资源约束规划出效果好、可执行性高的智能制造战略是有一定挑战的；而在规划落地的过程中，从业务交互来说涉及到多个部门、多个层级的业务梳理整合和沟通，从技术上来说涉及不同规模、技术类型的系统集成，这种复杂性要求有很强的资源整合能力和推动能力。很多项目在启动之初看起来很不错，但最后实施下来并不满意，源头可能就在规划和整合上出了问题。
这也是对项目落地过程进行科学管控并保障顺利运行的过程。按照认证的定义，项目管理涉及5大过程（启动、规划、执行、监控、收尾）和9大知识领域（整合、范围、时间、成本、质量、人力资源、沟通、风险和采购管理），不仅理论上理解这些内容，更重要的是能在实际工作中灵活运用这些知识处理项目实施过程中的问题；项目实施完毕只是项目发挥作用的开始，还需要进一步定义规范化的运营规则，持续监控项目运行，纠正偏差，不断优化，使系统始终保持健康状态。
这是对业务需求进行调研并转化为系统方案的实际执行步骤，并通盘考虑不同业务类型、不同IT系统之间的集成。下面会谈到智能制造方案中涉及到的不同系统，比如PLM, ERP, MES等，这些系统本身比较复杂，而相互之间有频繁的数据交互。项目组织中通常有不同的角色，有专门的咨询顾问承担需求调研、方案制定等工作，但作为核心人员，了解并能承担这些工作是有意义的。
对智能制造框架中，技术方案涉及到数据仓库、商务智能BI、PLM、ERP、MES、PLC、数据感知（传感器）多种系统，这些系统相互集成共同组成一套相对完整的智能制造方案。不管是那一种系统，需要理解系统的主要操作流程及应用模式、熟悉系统架构及部署方式，对各自系统的应用难点最好也有相应研究，比如数据仓库的建立、BI建模、高级计划及排程、设备的数据集成方式等。另外所有的技术方案离不开IT基础设施的支持，对基本的网络架构、数据安全、服务器架设等需要学习和理解。
物联网、大数据、云计算、机器人、人工智能AI、增强现实AR、虚拟现实VR、3D打印甚至区块链等多种智能制造时代的新技术层出不穷，有很多已经投入实际应用，在业务运作中发挥着重要作用。自动数据识别极大提高了财务匹配的效率，大数据分析在提高设备利用率也显现出效果，机器人在提高效率和良率上有相当的优势，很多的应用也在往云平台上迁移，使IT系统也能轻资产运行。当然对新技术保持敏感度，并不意味着为了应用新技术而应用，要冷静思考工厂是否有合适的业务场景，是否有可信的投资回报，是否能从长远优化业务，优先挑选能带来切实改善的方案。
数字化是智能工厂的基础。对工厂所有资产建立数字化描述和数字化模型，使所有资产都可在整个生命周期中识别、交互、实施、验证和维护，同时能够实现数字化的产品开发和自动测试，以适应工厂内外部的不确定性（部门协调、客户需求、供应链变化等）。
在数字化的基础上，建有相互连接的计算机网络、数控设备网络、生产物联／物流网络和工厂网络，从而实现所有资产数据在整个生命周期上价值流的自由流动，打通物理世界与网络世界的连接，实现基于网络的互联互通。
具有能够感知和存储外部信息的能力，即整个制造系统在各种辅助设备的帮助下可以自动地监控生产流程，并能够及时捕捉到产品在整个生命周期中的各种状态信息，对信息进行分析、计算、比较、判断与联想，实现感知、执行与控制决策的闭环。
收集数据将工厂现在的状态可视化出来，对其进行分析并将其积累为经验技巧。收集数据的方法有以下几种。
根据通过可视化获得的数据的分析结果，构建出能够更加高效的进行生产的体制，对设备进行控制，例如以下这些内容。
最后一步是进行自动化。通过实现无需人工干预就能生产，将大大提高工厂的生产效率。自动化的例子包含以下内容。
各行业工厂的数据利用不断发展，不断急速智能化。智能工厂时代已经到来。全球许多制造企业已经开始着手建设智能工厂。
智能工厂是通过积极利用人工智能（AI）和物联网等先进数字技术来解决该现场面临的问题，努力提高生产率和质量的未来工厂。在此，我们将说明占据智能工厂中枢的生产系统的未来形式“CPS（Cyber-Physical System）”
迄今为止，已有许多工厂使用工厂自动化(FA)来努力提高生产率和质量。在生产现场排列大量实现工序自动化的各种制造装置和工业机器人，以高生产率生产了大量高质量的产品。
在FA工厂中，人们正在努力通过对生产线上的加工、搬运和检查等一系列工序进行综合自动化来提高生产率和质量。
这是因为基于确定的作业流程和生产条件对生产线结构、装置/设备的规格及其运行条件进行了优化。另一方面，智能工厂是构建在对生产品目的变更、生产量的增减、运行过程中发生的生产条件偏差、装置和设备的不顺和故障等作出迅速和适当的反应的假设之上的。
这些变化和突发事件在任何行业的工厂每天都可能发生。应对它们的能力与工厂的价值，进而与制造企业的竞争力直接相关。
在传统工厂升级为智能工厂的同时，应该先进行全面的分析和评估，包括生产流程、设备和工艺等方面，了解工厂目前存在的瓶颈和问题，以及可优化的地方。根据评估结果，可以制定升级计划和实施方案，确定先升级哪些领域。
一般来说，建议从搭建数据底座——设备互联，数据采集，生产流程优化等方面入手，通过采用物联网，大数据，人工智能等技术手段进行升级改造，从而提高生产效率、降低成本、提高质量和灵活性等方面的指标。
在实施过程中，应该注意升级步骤后的先后顺序，优先升级对整个工厂影响最大、效果最直观的领域，例如生产流程优化和设备智能改造等。
数据底座就是全量全要素的连接和实时反馈系统。抓住5个要素：人、机、料、法、环，工厂里生产产品的人、机器、物料、工艺流程和环境，都可被计算机识别。没必要所有环节都用5G、WiFi，物料运输不需要高级网络，但机器精密制造环节，网络时延需要到毫秒级。数据底座的基础是设备互联，常用以下方法：
MES系统是制造执行系统，用于监控、控制和管理制造过程中的各个环节，包括生产计划、调度、控制、物料追踪、数据采集、质量管理等功能模块。通过实时监控和管理制造过程中的每个环节，使企业能够更好地管理生产过程，提高生产效率和质量，降低生产成本，提高客户满意度和市场竞争力。
ERP系统是企业资源计划系统，用于管理企业各种资源，包括人员、财务、采购、销售、库存、生产等方面的信息。ERP系统通过集成和管理企业内部和外部的信息流、物流和资金流，实现企业内部各个部门的协同、信息共享和业务流程的优化，提高企业管理效率和决策水平，进而提高企业的综合竞争力。
PLM系统是产品生命周期管理系统，用于管理产品整个生命周期的方法、工具和技术，包括产品设计、开发、制造、销售、维护和淘汰等各个阶段的管理。PLM系统为企业提供了一个协作平台，让产品开发团队和相关部门可以在产品生命周期内进行信息的共享、协作和管理，以实现产品设计和生产过程的优化和协调。
WMS系统是仓库管理系统，用于管理仓库内的物流运作，包括收货、上架、出库、盘点、补货等方面的管理。WMS系统可以帮助企业实现仓库内物流的精细化管理，提高仓库效率、减少错误率，降低仓库运营成本，提高客户服务水平和满意度。
SCADA系统是监控与数据采集系统，用于对工厂中的各种设备和生产过程进行监控和数据采集。SCADA系统可以实时获取各种数据并进行处理、分析和报警，帮助企业快速发现和解决问题，提高生产过程的可靠性、可控性和效率。
智能工厂需要用到各种生产设备，包括机床、机器人、传送带、分拣器、测量设备等。这些设备需要根据工厂的生产需求进行选择和配置，并且要能够与软件系统无缝集成，实现自动化生产。
智能工厂还需要各种感知设备，用于实时监测生产过程和设备状态。这些设备包括传感器、相机、条码扫描器等。感知设备需要能够高效准确地收集数据，并且将数据传输到软件系统进行处理和分析。
智能工厂需要建立数据中心，用于集中存储和处理生产数据。数据中心需要配置高性能服务器、存储设备、网络设备等，以确保数据的安全性和可靠性。
智能工厂需要建立高效的通信网络，用于实现设备之间的数据交换和软件系统与设备之间的数据传输。通信设备包括交换机、路由器、无线接入点等，需要根据工厂的网络规模和通信需求进行配置。
智能工厂需要建立完善的安全系统，包括安全防护、数据备份、灾难恢复等。安全设备包括防火墙、入侵检测系统、数据备份设备等，需要根据工厂的安全需求进行配置。
以上介绍完了软件系统和硬件系统方案，我们接下来一起看下软件和硬件整体系统方案是什么样的呢？以及如何打造呢？
交期短、生命周期短而产品结构复杂、多变、多工艺、多部件组合，也导致印刷行业建BOM难度极大，智能工厂建设难度极高。
前面我们刚提到印刷行业建BOM的难度高，如何快速、准确完成产品BOM的建立（覆盖部件构成、物料、工艺路线、标准成本）？BOM是制造的基础，也是生产相关活动的起源，没有它，智能化无从谈起。
（1）产品子类与部件的快速建模机制，去BOM；（2）BOM与无BOM双通路，灵活匹配印厂需求；
（1）基于印刷行业特性的线）APS与MES一体化（计划与执行同步，实现生产异常及时反馈，生产计划动态纠偏）；
（3）以计划部门为核心，生成相关部门的拉动式任务；ERP+MES无法支撑智能印刷；计划与执行同步加强，才能实现柔性生产，敏捷制造；才能消除浪费，提高效率，实现准时交付。
（3）MES与ERP成本核算模块的结合，实现自动核算成本。要实现成本核算精细化和高效化，关键是生产过程管理和成本核算标准化体系的建立，如物料标准定价定量，工序定量定额。
（3）将设备与模治具纳入系统化管理，模治具一物一码。追溯的目的是防止事故重复发生，优化工序流程；发生事故时快速找到事故节点，减少损失。
（2）设备与MES系统对接（设备数据采集，收集生产数据，通过智能算法分析OEE、TEEP等精益评估参数）
（3）数据再生利用。精益评估体系是一个系统工程，人工统计成本高，做了数采也未必能得到数据，需要信息化系统与管理相结合。部分企业在物联网等先进技术的帮助下，数据采集问题正在得到有效解决，但数据如何应用，依然是行业难题！
通过MES系统的应用，可充分挖掘数据的潜在价值，分析实时生产信息、产量趋势、时间利用率趋势、OEE趋势、停机时间分析、不良原因分析等。
显然不是如此，如果只是简单的堆叠软件，这只是形象工程，永远无法解决实际的生产问题。智能化建设要始终围绕精益生产。要实现精益生产要兼顾计划和执行。没有精准科学的计划不可能有高效有序的执行，反过来，没有高效有序的执行，也很难制定科学的计划。所以，我们认为MES系统和APS系统在智能工厂建设体系里是密不可分的，是互为表里、互相支撑的。APS系统是智能工厂的核心大脑，MES系统是中枢神经系统，AGV、立体库可以理解为四肢。光有发达的四肢和神经，没有强健的大脑，这样的智能工厂是很难得到实际效果的。
智能制造不是简单的技改，是企业从观念到流程管理全方位的变革，也是整个企业发展战略的变革；智能制造的核心目标还是围绕精益生产；随着制造端成本效率优势的实现，可以实现商业模式变革，实现跨越式发展，促进传统工厂向智能工厂的全方位转变。
（3）内外兼修：管理变革，软硬兼施。印刷行业的智能化进程仍处于起步阶段，但相信随着行业同仁的摸索、努力，我们将共同推动行业的智能化变革，引领行业进程，拥抱智能化的美好未来！
综上所述，智能工厂是工业4.0时代的核心概念，通过应用先进的信息技术和数字化工具，实现生产过程的自动化、智能化和互联化。它将对各行各业的生产方式和经济发展产生重要影响，并推动制造业的转型与升级。
团队的规模和成本取决于具体的工厂规模和升级程度。一般来说，团队需要包括工业自动化专家，物联网专家，大数据专家，软件工程师、硬件工程师、生产工程师等多个领域的专业人才，成本方面包括团队人员薪资、设备、软件、和硬件采购、培训和维护等方面的内容，具体金额也因企业规模、升级程度、市场行情等因素而异。一个最简单的团队通常需要至少3——5个人，包括一个项目经理，一名技术专家、一名设计师和一到两名开发人员。具体人数还要根据项目规模和要求而定。成本方面也需要根据团队规模，人员水平和所在地区等因素进行综合考虑。
升级传统工厂为智能工厂的时间因工厂规模、升级内容和现有设备状况等因素而异，通常需要数月至数年不等，在实际操作中，可以先针对具体问题或局部流程进行改进，逐步推广至整个工厂。此外，建立智能工厂也不是一次性的任务，而是需要不断地进行优化和升级，以适应不断变化的市场和技术环境。
客户是智能制造的中心，是智能制造的起点，通过一定的技术手段把客户的需求有机集成起来，能够使制造的价值倍增，客户集成形式多样，可应用智能手机，平板电脑，台式终端等多种方式，通过网络以高交互性形式把客户集成到智能制造环境中来。
数字化设计是智能制造的关键技术，数字化设计可大大缩短新产品研发周期，降低研发资源投入，更好更快地，更符合预期地制造出创新的产品，数字化研发可打通设计、工艺、采购、生产、验证等各个环节。使产品研发全过程高度协同，设计与制造过程并行，大大提高一次研发成功网。
智能工厂是信息化与工业化的深度融合，目标就是将IT与生产应用有机的结合起来，依托互联网，物联网与大数据实现集成与互联，对整个经营制造过程进行实时数据的收集、传输、分析和反馈是核心述求，通过智能网络将底层的传感器、数控车床、工业机器人，资源保障装备等与上层智能系统集成，形成智能工厂的网络化制造体系。
智能工厂需要建设覆盖研产供销存全价值链信息化管理平台作为高效管理的核心手段，其重点是生产过程的智能管控，要建设以MES系统为核心的智能信息化平台解决方案。
CAXA网络DNC是实现对车间生产设备进行物联网通讯及管理的信息系统，能够快速实现各类数控设备和传统设备的联网通讯，并及时反应设备状态、作业进度及质量问题等信息，提高生产自动化水平以及关键设备的综合利用率，网络DNC是数字化制造的基础，主要包括DNC机床通讯、DNC代码管理、DNC机床采集，DNC统计分析两个模块，以及配套硬件等。
内部客户：目前主要客户为集团内各主机厂，作为其核心零部件供应商，与其主要通过SRM系统及OA系统进行协同，虽然可满足基本的业务需要，但与客户的交互性不高。外部客户：公司目前正在大力开拓外部市场，客户类型主要是各类工程机械整机生产企业，目标客户数量级不高，关系管理相对简单，所以传统意义上的CRM系统并不适用于传动公司。
解决方案：在MES系统内定制开发客户关系管理模块，实现与客户的高交互性，使客户订单在生产过程中的每个关键节点（计划下达、装配、试验、涂装、检验、入库、发车等）进行实时的信息采集与反馈，使客户随时能掌握订单状态，以信息技术以及互联网技术来提升与客户的协同性，向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务体验。
公司网络基础建设的较为全面，基本做到办公及生产厂区的有限网络全覆盖，但智能工厂对提高运营效率的要求不断提升，对网络承载企业应用的稳定高效提出更高要求，无线应用越来越多的深入到经营管理业务当中，除了日常办公之外，很多应用也依赖于无线技术，比如访客服务，智能仓库、智慧物流、质量保证、现场看图，信息采集等等，在智能终端普及的大背景下，对WIFI作为必不可少的接人手段，需求也进一步扩大。
公司产品关键零部件多为齿轮，轴承件，由于装配加工工艺的特殊要求，无法实现标签纸打印条码的间接标引技术用来扫描采集产品数据，扫描方式为手工记录启动打标机打印编号，再人工录入MES系统实现可追溯信息采集。
公司设立供应商零件检验及条码激光标印区域，由公司提供满足需求数量的激光标印机，由供应商配送人员应用公司提供的软硬件系统完成关键零部件的激光条码标印工作，为后期的信息扫描采集提供必要的前提条件。
以智能化立体化仓库为载体，通过智能仓库管理系统与ERP、MES、PLC等。上下游信息系统的高度集成与协同、智能化调度AGV、运输链条、智能行车、工业机器人等自动化设备、实现生产资源的无人化基础保障。智能化仓储优势，货架高度可达30米甚至更高，减少土地占用面积。自动无人化作业，降低人力成本与上下层信息系统可实现数据无缝对接与实时智能的生产调度。
机加工分厂内建设智能化立体仓库，存放齿轮、轴承件，满足机加工分厂生产物流自动化配送，物料出入库可单机自动或者联机自动控制，配合AGV或者智能行车，轨道链等实现柔性加工中心进料口自动配送。
数字化和自动化是未来生产的关键，通过建设覆盖整个生产过程的硬件及软件产品，并确保不同组件同高度协同运作，才能最直观的体现智能工厂所实现的价值。
MES系统可提供制造数据管理、计划排程管理，生产调度管理、库存管理、质量管理，人力资源管理，工作中心/设备管理，工具工装管理，采购管理，成本管理，项目看板管理，生产过程控制，底层数据分析，上层数据集成分解等管理模块，为企业打造一个扎实，可靠，全面，可行的制造协同管理平台。
1. 自动化生产：智能工厂利用先进的机器人和自动化设备来代替传统的人工劳动，实现生产过程的高度自动化和高效率。
2. 智能化管理：利用人工智能、大数据和分析技术，实现对生产过程的实时监控、预测和优化，提高生产决策的准确性和灵活性。
3. 互联互通：通过物联网技术，将各个生产设备、传感器和系统连接成一个统一的网络，实现设备之间的智能协作和信息共享。4. 数据驱动决策：利用大数据分析和机器学习算法，实现对生产数据的深度挖掘和分析，从而为生产决策提供准确的数据支持。
5. 灵活生产：智能工厂具备多样化生产的能力，能够快速响应市场需求变化，实现按需生产和定制化生产。
6. 可持续发展：智能工厂通过资源节约和环境友好的生产方式，实现可持续发展目标，减少能源消耗和环境污染。
智能工厂代表了从传统自动化向完全互联和柔性系统的飞跃。这个系统能够从互联的运营和生产系统中源源不断地获取数据，从而了解并适应新的需求。
真正的智能工厂能够整合全系统内的物理资产、运营资产和人力资本，推动制造、维护、库存跟踪、通过数字孪生实现运营数字化以及整个制造网络中其他类型的活动。其产生的结果可能是系统效率更高也更为敏捷，生产停工时间更少，对工厂或整个网络中的变化进行预测和调整适应的能力更强，从而进一步提升市场竞争力。
