你知道智慧工厂的五大基本特征吗？

在中国制造2025及工业40信息物理融合系统CPS的支持下，离散制造业需要实现生产设备网络化、生产数据可视化、生产文档无纸化、生产过程透明化、生产现场无人化等先进技术应用，建立基于工业大数据和"互联网"的智能工厂。

最近几年，欧美国家最早针对流程工业提出了"智能工厂"的概念。流程工业智能工厂由商业智能、运营智能、 *** 作智能三个层次组成，由于自身的自动化水平较高，因此实施智能工厂相对比较容易。与流程工业相比，离散制造业首先在底层制造环节由于生产工艺的复杂性，如车、铣、刨、磨、铸、锻、铆、焊对生产设备的智能化要求很高，投资很大。特别是装备制造业、家电、 汽车 、机械、模具、航空航天、消费电子等产品大都要求产品智能化，设计智能。

因此，在中国制造2025及工业40信息物理融合系统CPS的支持下，离散制造业需要实现生产设备网络化、生产数据可视化、生产文档无纸化、生产过程透明化、生产现场无人化等先进技术应用，做到纵向、横向和端到端的集成，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活的生产，从而建立基于工业大数据和"互联网"的智能工厂。

生产设备网络化，实现车间"物联网"

工业物联网的提出给"中国制造2025"、工业40提供了一个新的突破口。物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。传统的工业生产采用M2M(Machineto Machine)的通信模式，实现了设备与设备间的通信，而物联网通过Things to Things的通信方式实现人、设备和系统三者之间的智能化、交互式无缝连接。

在离散制造企业车间，数控车、铣、刨、磨、铸、锻、铆、焊、加工中心等是主要的生产资源。在生产过程中，将所有的设备及工位统一联网管理，使设备与设备之间、设备与计算机之间能够联网通讯，设备与工位人员紧密关联。

如：数控编程人员可以在自己的计算机上进行编程，将加工程序上传至DNC服务器，设备 *** 作人员可以在生产现场通过设备控制器下载所需要的程序，待加工任务完成后，再通过DNC网络将数控程序回传至服务器中，由程序管理员或工艺人员进行比较或归档，整个生产过程实现网络化、追溯化管理。

生产数据可视化，利用大数据分析进行生产决策

"中国制造2025"提出以后，信息化与工业化快速融合，信息技术渗透到了离散制造企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在离散制造企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，离散制造企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，所拥有的数据也日益丰富。离散制造企业生产线处于高速运转，由生产设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，对数据的实时性要求也更高。

在生产现场，每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备开机率、主轴运转率、主轴负载率、运行率、故障率、生产率、设备综合利用率(OEE)、零部件合格率、质量百分比等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。

一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造企业改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

生产文档无纸化，实现高效、绿色制造

构建绿色制造体系，建设绿色工厂，实现生产洁净化、废物资源化、能源低碳化是中国制造2025实现"制造大国"走向"制造强国"的重要战略之一。目前，在离散制造企业中产生繁多的纸质文件，如工艺过程卡片、零件蓝图、三维数模、刀具清单、质量文件、数控程序等等，这些纸质文件大多分散管理，不便于快速查找、集中共享和实时追踪，而且易产生大量的纸张浪费、丢失等。

生产文档进行无纸化管理后，工作人员在生产现场即可快速查询、浏览、下载所需要的生产信息，生产过程中产生的资料能够即时进行归档保存，大幅降低基于纸质文档的人工传递及流转，从而杜绝了文件、数据丢失，进一步提高了生产准备效率和生产作业效率，实现绿色、无纸化生产。

生产过程透明化，智能工厂的"神经"系统

"中国制造2025"明确提出推进制造过程智能化，通过建设智能工厂，促进制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制，进而实现整个过程的智能管控。在机械、 汽车 、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造行业，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。因此其智能工厂建设模式为推进生产设备(生产线)智能化，通过引进各类符合生产所需的智能装备，建立基于制造执行系统MES的车间级智能生产单元，提高精准制造、敏捷制造、透明制造的能力。

离散制造企业生产现场，MES系统在实现生产过程的自动化、智能化、数字化等方面发挥着巨大作用。首先，MES系统借助信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理，减少企业内部无附加值活动，有效地指导工厂生产运作过程，提高企业及时交货能力。其次，MES在企业和供应链间以双向交互的形式提供生产活动的基础信息，使计划、生产、资源三者密切配合，从而确保决策者和各级管理者可以在最短的时间内掌握生产现场的变化，做出准确的判断并制定快速的应对措施，保证生产计划得到合理而快速的修正、生产流程畅通、资源充分有效地得到利用，进而最大限度地发挥生产效率。

生产现场无人化，真正做到"无人"工厂

"中国制造2025"推动了工业机器人、机械手臂等智能设备的广泛应用，使工厂无人化制造成为可能。在离散制造企业生产现场，数控加工中心、智能机器人和三坐标测量仪及其他所有柔性化制造单元进行自动化排产调度，工件、物料、刀具进行自动化装卸调度，可以达到无人值守的全自动化生产模式(Lights Out MFG)。在不间断单元自动化生产的情况下，管理生产任务优先和暂缓，远程查看管理单元内的生产状态情况，如果生产中遇到问题，一旦解决，立即恢复自动化生产，整个生产过程无需人工参与，真正实现"无人"智能生产。

实现从制造业大国向制造业强国的"升级"，"中国制造2025"成为最有力的战略驱动。盖勒普是"中国制造2025"的先行 探索 者和实践者。深度结合当前离散制造业的实际现状，基于全球25年领先技术和中国15年的本地化经验，盖勒普提出了离散制造业智能工厂的五个方向，旨在借助全球先进智能工厂整体解决方案(MES-SFC)这一生产力引擎，打破组织边界，将企业整个生产现场都纳入到管理网络中，正深刻地改变着制造模式、流程乃至整个制造业的结构，这一具有未来竞争力的创新成果将有力推动整个制造业的转型升级，也让离散制造企业得到了独一无二的新技术体验，并为行业树立成功典范。

智能工厂的建设成本由软件平台费用、物联设备费用、网络费用、其他费用构成。智慧工厂是利用物联网技术实现工地的AI智能、传感技术、虚拟现实等高科技技术植入到建筑、机械、人员穿戴设施、场地进出口等各类物体中，并实现数据互联互通，形成物联联，再与互联网整合在一起，实现工程管理人员与工程施工现场的数字化整合，其核心是以一种智慧的方法来改进实现工程施工可视化智能管理，以提高工程管理信息化水平。

自从工业40概念的诞生，以智能制造为主导的第四次工业革命正轰轰烈烈的到来，而智能工厂将是构成未来工业体系的一个关键所在。在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作，高效便捷的完成繁重的生产任务。可以参考工业40标准制定者之一的德国公司SAP的研究，工业互联网及工业40前沿研究报告>想要实现智能化工厂就要做好规划，有几个要素是考虑进去的，可以参考 SAP提出工业互联网及工业40前沿研究报告>

智能制造已经成为全球制造业的重要趋势。随着人口红利的逐步消失，工厂企业需要找到一种全新的生产模式，以缓解昂贵的劳动力成本和应对快速更新的产品需求。而工业40模式的出现，为制造业提供了新的思路。通过物联网连接产品生命周期的所有阶段，从原料采购到生产再到交付和进入客户家中，整个过程都能可视化管理。

这也是第四次工业革命的场景，物联网为整个制造过程搭建了桥梁，创造了一个具有凝聚力的制造环境。原料供应商知道何时应该发货，制造商知道如何保证产品质量，每个客户反馈的信息让厂商获得对产品和市场新的认识，物联网解决了供应商、制造商和客户之间信息隔断的问题，智能工厂将制造业服务能力提升到一个全新的水平。

未来，物联网将给制造业带来巨大的价值，潜在价值可能会达数十万亿美元。据估计，在未来五年内以每年6％的速度增长，市场到2020年将接近700亿美元。巨大的应用场景包括 汽车 和运输、采矿、电子、化工、制药、石油和天然气等行业。那么，在新的制造场景将会怎样变化，工厂企业又将如何迎接趋势？

制造业供应链的变革

消费市场的需求变化如此之快，对于传统的制造业无疑是一大难题。客户实时期望不断上升，供应链越来越复杂，通过人力分析或者落后的工具去管理控制制造过程，已经难以满足当前市场需求。而智能工厂通过智能传感器和物联网采集的大量实时数据，再基于云端高算力服务器的分析，以及创造更灵活的生产流程来跟上客户需求的步伐。

智能制造的模式与传统制造完全不同，依托于先进的数字化制造技术，工厂可以进行按需生产，从世界各地供应商采购原料，避免了大量库存的风险，并通过社交媒体管理客户反馈，实现个性化的制造，达到更快、更灵活、更高效的产品交付水平。

得益于物联网和数字化技术的发展，智能制造为工厂带来了新的能力，虽然升级智能工厂并不是必要的，但却是非常有价值的事。利用优化的供应链，不仅可以减少交货时间和成本，同时基于市场信息的掌握，还可以减少生产过程缺陷产品数量。

产品质量保持一致性

过去的制造业，当工厂收到车间信息或者从客户调查到数据的时候，产品已经进入了客户群体，也就是损害已经产生了，给用户留下了低质量的印象。而新的制造模式，借助于物联网技术，允许工厂企业实时收集到传输数据，可以及时洞察到问题所在，并在产品造成严重问题之前进行更改。

未来的产品将放置智能传感器，这些感知零件将能够确保每件产品一致性的质量水平，无论是电子消费品、家用电器还是工业类设备，传感器能够将产品的异常数据汇报给厂家，然后工厂提供更准时的售后服务。还有，工厂可以从数据中分析产品的不足，在下一件产品上进行优化，最终能够更好的保证产品的质量。

这种方式避免了客户投诉和公司品牌的损害，同时可能为公司节省巨大的成本。过去， 汽车 产品重大问题发生后，大量召回的事件屡见不鲜，不仅导致公司品牌影响力的下跌，还要负出沉重的金钱代价。

物联网连接制造过程的好处在于，一旦发现问题或者缺陷，可以在错误产生严重后果之前及时进行自我修复。尤其在人工智能突破的今天，可以快速分析出存在的隐患，以近乎实时的速度完成生产质量的管控，并带来更好的产品和更少的损失。

预测性维护的重要价值

工厂生产线意外停机事件和计划外的维护将会给企业带来巨大损失，每一台设备和机器都不可能保持不出问题，但停机在计划之外发生，不仅让公司蒙受生产损失的打击，同时也拖低了生产效率。在成本越来越贵的今天，这种意外停机可能需要较长时间去检查维修，并要支付巨额金钱，对于中小企业更是无法承受的。

在工业40的模式里，有一种预测性维护的方法，通过在智能工厂中生产设备上放置各种传感器，从而能够实时自动监测机器磨损的情况。再借用于机器学习算法，可以准确跟踪零件和机器的更换时间。

预测性维护有助于在错误发生之前安排更换设备部件，而且可以安排合理的更换时间，例如在机器闲置的时段，就不会占用生产时间。这样不仅可以保证生产线的效率，同时提高了工厂整体敏捷性。

如何构建智能工厂？

智能工厂是未来制造业发展的必然趋势，目前已经有一些优秀的案例，例如全球大型制造商包括通用电气、西门子、霍尼韦尔、三菱电机、罗克韦尔自动化、施耐德电气、通用动力等都在尝试新的制造模式。不过，升级智能工厂要结合自身的需要和环境特点，不同的企业应该采用不同的方式，这样才能达到其想要的效果。

通常企业转型有几个目标方向，例如缓解决劳动力成本，降低工厂的整体成本；提升生产线的效率，将产品的交付时间缩短；增加工厂的灵活性，以便于能够快速响应市场的需求等等。企业可以根据自身的需求，制造完善的升级方案。

首先要构建物联网将传感器、电机、开关和其他各种小工具联网，工业40时代的智能工厂包括生产线、机器人、物联网、远程自动化等内容。此外，还涉及到生产网络和定制生产系统、产品的虚拟规划以及生产和远程维护等。

智能生产、数字化工厂和智能工厂是制造业智能化发展过程中不同阶段的代表，它们之间的主要区别在于：

技术应用不同：智能生产注重数据采集和分析技术，数字化工厂则更注重数字技术和先进制造技术的应用，智能工厂则更注重人工智能、物联网等技术的应用。

生产过程智能化程度不同：智能生产主要是针对某个生产环节进行优化，数字化工厂则是对整个生产过程进行数字化和优化，智能工厂则更注重整个生产过程的智能化和自动化。

目标不同：智能生产主要目标是提高某个生产环节的效率和质量，数字化工厂的目标是提高整个生产过程的效率和质量，而智能工厂则更注重实现生产过程的智能化、自动化和灵活性。

应用范围不同：智能生产主要应用于某个生产环节，数字化工厂适用于各种制造业，而智能工厂更适用于高端制造行业。

总体来说，智能生产是数字化工厂的基础，数字化工厂是智能工厂的基础，智能工厂则是智能制造的最高阶段。这些阶段的发展也是逐渐演进和发展的关系。

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