「智造」第6期：浅谈智能工厂
【引 言】
今年AIGC的大火，让很多行业专家都直呼AI时代来临，全面AI应用将很快覆盖全社会各个行业领域，所有的产品基于大模型都可能要重新开发一遍，也就是AI2.0到来。对于制造行业，AI将为制造工厂带来全新的管理理念和技术突破，智能工厂也将代替数字化车间，被企业越来越关注重视。下面我们就简单聊一下什么是智能工厂？智能工厂、智慧工厂虽然大家都在提及，但是究竟指的是什么，每个企业都有自己的一套标准和见解。个人基于国家智能制造标准体系以及十多年在制造行业的经验背景给出了个人对智能工厂的理解以供大家参考。
01
什么是智能工厂？
智能工厂就是深化融合了新一代信息技术和先进的生产管理模式，通过先进的软硬件技术，实现生产过程各个业务协同以及最大程度上的自动化替代，并且以工业大数据驱动生产运营，以数智化创新重构企业竞争力，帮助企业实现工厂各个业务之间无缝衔接、互联互通的一种工厂管理与生产模式。结合国家智能制造标准体系，智能工厂是实现企业智能制造体系的关键技术，是属于智能制造体系结构，也就是说智能制造内容包含智能工厂。
02
智能工厂包含哪些模块？
主要包括智能工厂设计、智能工厂交付、智能设计、智能生产、智能管理、工厂智能物流、集成优化等7个部分。主要规定智能工厂设计和交付等过程，以及工厂内设计、生产、管理、物流及系统集成等内容。
1
智能工厂设计标准
主要包括智能工厂的设计要求、设计模型、设计验证、设计文件深度要求以及协同设计 等总体规划标准；物理工厂数据采集、工厂布局，虚拟工厂参考架构、工艺流程及布局模型、生产过程模型和组织模型、仿真分析，实现物理工厂与虚拟工厂之间的信息交互等物理 /虚拟工厂设计标准。
2
智能工厂交付标准
主要包括设计、实施阶段数字化交付通用要求、内容要求、质量要求等数字化交付标准 及智能工厂项目竣工验收要求标准。
3
智能设计标准
主要包括基于数据驱动的参数化模块化设计、基于模型的系统工程（MBSE）设计、协同设计与仿真、多专业耦合仿真优化、配方产品数字化设计的产品设计与仿真标准；基于制造资源数字化模型的工艺设计与仿真标准；试验方法、试验数据与流程管理等试验设计与仿真标准。
4
智能生产标准
主要包括计划建模与仿真、多级 计划协同、可视化排产、动态优化调度等计划调度标准；作 业文件自动下发与执行、设计与制造协同、制造资源动态组 织、流程模拟、生产过程管控与优化、异常管理及防呆防错 机制等生产执行标准；智能在线质量监测、预警和优化控制、 质量档案及质量追溯等质量管控标准；基于知识的设备运行 状态监控与优化、维修维护、故障管理等设备运维标准。
5
智能管理标准
主要包括原材料、辅料等质量检 验分析等采购管理标准；销售预测、客户服务管理等销售管 理标准；设备健康与可靠性管理、知识管理等资产管理标准；能流管理、能效评估等能源管理标准；作业过程管控、应急 管理、危化品管理等安全管理标准；环保实时监测、预测预 警等环保管理标准。
6
工厂智能物流标准
主要包括工厂内物料状态标识与信息跟踪、作业分派与调度优化、仓储系统功能要求等智能仓储标准；物料分拣、配送路径规划与管理等智能配送标准。
7
集成优化标准
主要包括满足工厂内业务活动需求的软硬件集成、系统解决方案集成服务等集成标准；操作与控制优化、数据驱动的全生命周期业务优化等优化标准。
随着技术和生产先进管理的逐渐成熟，工厂管理依靠一套MES与ERP的时代已经越来越远，仅仅依靠IT只能将部分业务搬到线上，只能实现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，企业更需要一个符合时代潮流的智能制造应用场景——智能工厂。
03
智能工厂的关键特点有什么？
自动化生产：智能工厂利用机器人和自动化设备完成各种生产任务，可以实现高度的生产自动化和流程优化。这不仅提高了生产效率，还降低了错误率和劳动力成本。
数据驱动决策：智能工厂通过传感器、物联网和数据分析技术，实时采集和分析生产数据，提供关键的生产指标和洞察，帮助管理层做出更加准确和即时的决策。
灵活生产能力：智能工厂具有高度的灵活性和可调整性，可以迅速适应市场需求的变化。通过智能化的生产设备和柔性制造系统，可以实现快速产品切换和定制化生产。
智能供应链管理：智能工厂通过与供应商和客户之间的数字化连接，实现供应链的实时可见性和协作。这有助于优化供应链的运作，减少库存占用和响应时间，提高整体供应链的效率和适应性。
资源和能源效率：智能工厂通过监控和管理能源消耗，优化生产资源的利用效率。通过节能设备、智能能源管理系统和可持续生产方法，可以降低对自然资源的依赖，减少环境影响。
数字化转型和创新：智能工厂推动企业的数字化转型，通过引入新技术和创新的商业模式，实现业务模式的优化和创新。这对企业的可持续发展和竞争力提升有着重要的作用。
04
新一代智能工厂解决方案是什么？
新一代智能工厂需要在数字化车间的基础上，打通IT侧和OT侧，不仅在数据上实现互联互通，深度融合，还要在业务上进行融合优化，同时也对企业的IT和OT方面的人才提出更高的要求，ITOT双方不仅要懂IT技术，也要懂现场业务和应用场景融合优化。只有实现了IT和OT的全面融合，才能为智能工厂打下结实基础。当然仅仅IT和OT目前看还不够，还需要加上AI这一热门神器，随着AI技术的越来越成熟，各种模型算法和应用开始走向工厂，比如基于统筹算法等实现的工厂智能排程，帮助计划部门大大提升计划效率，实现生产计划可视化、科学化、敏捷化以及可追溯，根本上解决传统纸质Excel排程难题。
再比如通过计算机视觉技术（CV）以及机器学习，用友帮助钢铁企业解决了采购废钢过程中人工判级难度大，客观性不强的这样一个难点痛点，用友基于工业互联网平台采用AI数据分析，对废钢采购过程中的每一车进行精准的判级，在判级过程中对每一车废钢采集20-40张图片，对每一张图片的每一个单体进行精准识别，一一确定它的等级，当这一车采集完毕后在进行综合判级，结束后自动对接采购系统进行结算，最终帮助企业实现快速精准远程可追溯的废钢判级场景。
以上AI的应用无不说明，AI对于企业工厂升级智能工厂的强大支撑和赋能。所以新一代智能工厂等于基于企业制造业务核心模型打通ITOT深度融合再加上人工智能在工厂各个应用场景的赋能，帮助企业实现个性定制、产销协同、敏捷运筹、智能生产、精准品质、高校设备以及优化决策。
这里在普及一下什么是ITOT融合？
IT和OT融合是指信息技术（IT）和运营技术（OT）之间的合作和协同，以实现更高效、更智能的业务运营和管理。IT通常涉及计算机技术、网络技术和软件开发等方面，比如PLM、ERP、CAX等，而OT通常涉及工程、制造、自动化、输配电、交通运输等实体运营系统方面，比如DCS、PLC、SCADA等。在IT和OT相互融合的过程中，可以融合物联网（IoT）、云计算、大数据、人工智能、机器学习等新技术和领域，以实现更好的数据集成、信息共享、应用创新和业务价值的提升。例如，智能制造、智慧城市、智能交通等领域，都需要IT和OT之间的融合，以促进业务的快速发展和持续优化。
最后，个人认为智能工厂是一种模式而不是一个标准，是伴随着新一代信息技术的发展和需求的不断提起而被不断优化不断迭代的一种模式。换句话来说，智能工厂是一个基于先进技术和数字化平台的现代化制造工厂，它通过集成自动化、智能化和信息化技术，实现生产过程的高效、灵活、可持续和智能化。另外，智能工厂的实施和运营需要充分考虑技术投资、人员培训、安全保障和数据隐私等方面的挑战。但是，随着技术的不断发展和成本的下降，智能工厂将在未来的制造业中扮演越来越重要的角色，为企业带来更多的竞争优势和商业机会。
「作者简介」
马腾飞，用友网络科技股份有限公司，智能制造事业部售前咨询专家，深耕智能制造领域，专注于智能制造MOM研究与实践。具备软件和硬件技术相结合背景，精通PLM、MOM以及Scada等相关业务咨询、售前、实施能力。
业务专长：智能工厂、MOM、PLM
擅长行业：离散制造、装备制造
一文读懂什么是智能工厂？
引言
在当今快速变革的制造业中，智能工厂如一盏明灯，照亮着未来生产的道路。它们不仅代表着技术的进步，更是制造业向前迈进的里程碑。智能工厂利用先进的技术和创新方法，将传统工厂转化为高度自动化、数字化和智能化的生产中心。这种转变不仅仅是技术的演进，更是对生产方式和效率的彻底颠覆。
智能工厂的核心在于它们不断学习、自我优化的能力。通过物联网、人工智能、自动化等技术，工厂设备得以实时交互、数据共享，实现了高效的生产过程。智能工厂的建立不仅提升了生产效率和产品质量，更为企业带来了灵活生产和按需定制的能力。
这个全新的制造范式引领着制造业的未来。智能工厂不仅是当下的创新象征，更是制造业向智能、高效、可持续发展的必由之路。因此，探究智能工厂的定义、技术、优势、挑战以及未来的发展趋势，成为了现代制造业中不可或缺的重要议题。
第一部分 智能工厂的发展历程
智能工厂的演进源远流长，其历史可以追溯到工业革命的不同阶段：
1、第一次工业革命：工业革命的初期，人们开始采用机械化生产方式，如蒸汽机和生产线，这标志着工厂开始由手工操作向机械化转变。这一时期主要关注生产效率和工艺的改进。
2、第二次工业革命：在20世纪初，电力和流水线生产技术的发展推动了第二次工业革命。生产过程更加自动化，开始有了集中控制的工厂系统。这些工厂主要侧重于生产的规模化和标准化。
3、计算机和自动化技术的兴起：随着计算机和自动化技术的发展，智能工厂逐渐成为可能。20世纪后期和21世纪初，随着计算机技术的普及和网络技术的进步，智能工厂开始探索物联网、人工智能和大数据分析等先进技术。
4、现代智能工厂：进入21世纪，随着物联网、云计算、人工智能等技术的不断成熟和融合，智能工厂逐渐成为现实。工厂通过实时数据采集和分析，以及智能化的决策，实现了生产过程的高度自动化和智能化。
智能工厂的发展历程反映了人类制造业不断探索和创新的历史。从机械化、电气化到数字化和智能化的转变，智能工厂不断演进，为生产方式和效率带来了翻天覆地的变化，成为制造业的新里程碑。
第二部分 智能工厂的定义
智能工厂是相对于传统工厂而言的概念。它代表着采用了最新科技和创新方法，实现了高度自动化、数字化和智能化的生产中心。与传统工厂相比，智能工厂在生产方式、效率和灵活性上有着显著的区别和优势。
传统工厂通常依赖人工操作和相对简单的机械设备进行生产，生产过程相对固定且难以调整。而智能工厂则利用物联网、人工智能、自动化等先进技术，将生产流程数字化、自动化，并能实时获取并分析数据以做出智能决策。
因此，智能工厂是传统工厂转型和现代化的产物，它们代表着未来制造业的发展方向，致力于提高生产效率、降低成本、实现定制化生产，以及更好地适应市场需求和变化。
第三部分 智能工厂的关键技术
在智能工厂中，物联网、大数据分析、机器学习和云计算等关键技术发挥着重要作用，为工厂的智能化提供支持和优势：
1、物联网（IoT）设备和传感器：物联网设备和传感器在智能工厂中起着关键作用，它们用于收集生产过程中的各种数据，如温度、湿度、压力、运行状态等，从而实现设备间的互联和实时监控。
2、自动化设备和机器人：自动化设备和机器人系统实现了生产线的自动化。它们能够执行多种任务，从简单的物料搬运到复杂的装配和生产，提高了生产效率和精确度。
3、人工智能和机器学习技术：人工智能和机器学习技术为智能工厂带来了智能决策能力。通过这些技术，工厂可以分析大量数据、预测生产问题并做出自主决策，从而优化生产流程。
4、大数据和实时分析系统：大数据分析系统用于处理和分析物联网设备和其他传感器收集到的数据。这种实时分析有助于及时发现生产过程中的问题，预测设备故障，并做出智能化决策。
5、云计算和边缘计算：云计算和边缘计算提供了大规模数据存储和处理的能力，使得工厂能够处理海量数据并实现实时性的要求。
6、数字化双胞胎（Digital Twins）：数字化双胞胎是实体工厂的数字化模型，它们可以在虚拟环境中模拟实际工厂的运行情况，帮助预测和优化生产。
这些关键技术相互融合，构成了智能工厂的核心基础。它们通过互联互通、数据分析和智能决策，实现了生产过程的智能化、自动化和优化，为制造业带来了新的生产模式和竞争优势。
第四部分 智能工厂的核心特征
除了关键技术的应用之外，有一些特征和标志可以帮助判断一个工厂是否具备智能工厂的特性：
1、灵活性与定制化能力：智能工厂能够灵活地调整生产线，实现个性化和定制化生产。这种能力使其能够快速响应市场变化和需求。
2、资源优化和能源效率：智能工厂通过数据分析和智能决策，优化资源利用和能源消耗，实现更高效的生产，降低成本和环境影响。
3、整合的供应链和生产系统：智能工厂通常能够与供应链系统无缝整合，实现从原材料供应到成品交付的高效管理。
4、故障预测和预防性维护：智能工厂借助先进技术，能够预测设备故障并采取预防性维护措施，以减少生产中断时间。
5、员工技能与培训：智能工厂通常会对员工进行相关技术培训，以确保他们能够适应新技术和系统的运作。
6、管理层面的智能化：智能工厂在管理方面也会有创新，可能采用智能化的管理系统，通过数据分析和预测做出战略性的决策。
这些特征和标志相互结合，可以帮助评估一个工厂是否具备智能工厂的特性。智能工厂不仅仅是关键技术的运用，更是一种整合各方面资源和系统的高效生产模式。
第五部分 智能工厂的优势与挑战
1、智能工厂带来了许多优势，对制造业和企业都有积极的影响：
（1）提高生产效率：自动化和智能化的生产流程使得生产效率大幅提升。机器人、自动化设备和智能化系统能够更快速、准确地完成任务，降低了生产过程中的时间成本。
（2）降低生产成本：智能工厂通过提高生产效率、减少人工和能源消耗等方式，降低了生产成本，使企业更具竞争力。
（3）灵活生产与定制化能力：智能工厂能够快速调整生产线，实现灵活生产，从而更好地满足客户需求，提供个性化的产品和定制化服务。
（4）质量和可靠性提升：智能工厂利用数据分析和预测技术，可以及时发现生产中的问题并进行调整，提高产品质量和可靠性。
（5）可持续发展：通过节约能源、减少废料和优化资源利用，智能工厂能够更环保地进行生产，有助于企业实现可持续发展目标。
（6）创新和竞争优势：智能工厂能够更快速地应对市场变化和需求，提高企业对市场的灵活性和适应能力，从而获得竞争优势。
（7）数据驱动决策：利用大数据分析和人工智能技术，智能工厂可以更精准地做出决策，优化生产流程，提高效率和产出。
这些优势使得智能工厂成为现代制造业的重要趋势，为企业带来了更高效、更灵活和更具竞争力的生产模式。
2、智能工厂带来了多方面的益处，但也面临着一些挑战：
（1）数据安全与隐私：智能工厂需要大量数据进行分析和决策，但数据的安全性和隐私问题是一个重要挑战。确保数据的安全存储、传输和处理是必须要解决的问题。
（2）技术集成和互操作性：智能工厂中使用多种技术和系统，需要确保这些系统之间能够良好地互相交互和集成，以避免技术壁垒和不兼容性问题。
（3）人力资源培训与适应：新技术的引入需要员工具备相应的技能和知识。培训和适应新技术可能需要一定时间和成本，并且需要持续跟进以适应技术的不断发展。
（4）成本与投资：智能工厂的建设和更新需要大量的资金投入，包括新技术的购置、系统集成和人员培训等，这可能是企业面临的重要成本考量。
（5）监管与法律规定：智能工厂中涉及到大量数据和先进技术的使用，需要遵守复杂的监管和法律规定，尤其涉及到数据隐私和安全方面的法规。
（6）技术更新与快速发展：技术的快速发展意味着智能工厂需要不断更新和升级，以保持竞争力。这可能需要持续的投资和战略规划，以适应技术的迅速变化。
面对这些挑战，智能工厂需要制定合适的策略和计划，同时需要持续的创新和改进，以解决现有问题并应对未来的挑战。
第六部分 实际案例分析
当谈论成功的智能工厂案例时，以下几个例子展示了技术和创新如何改善生产效率和质量：
1、华为智能工厂：华为建立了智能工厂，运用物联网技术、自动化和智能化系统。通过自主研发的智能设备、自动化仓储系统和数据驱动的生产，华为的智能工厂提高了生产效率、降低了成本，并实现了灵活定制化生产。
2、格力智能制造：格力电器是知名的家电制造商，在智能制造方面也有所突破。他们引入了机器人和自动化生产线，利用物联网技术监控设备状态，提高了生产效率和产品质量。
3、TCL智能工厂：TCL集团推行智能制造，利用物联网技术实现设备之间的互联和数据共享，从而提高了生产效率和产品质量。他们的智能工厂致力于数字化、智能化和智慧化生产。
4、长城汽车智能制造：长城汽车引入了机器人和自动化设备，实现了智能化的汽车生产线。通过机器视觉和自动化装配，他们提高了生产效率和产品质量，加速了新车型的研发和上市。
这些案例展示了中国企业在智能工厂建设方面的努力和创新。通过运用物联网、人工智能和自动化等先进技术，这些企业提高了生产效率、产品质量，并在制造业中取得了显著的竞争优势。
第七部分 智能工厂未来的发展趋势
智能工厂在未来有望朝着以下方向发展：
1. 更智能的自主决策能力：未来的智能工厂可能会借助更先进的人工智能和机器学习技术，实现更高级别的自主决策。工厂设备可以通过数据分析、预测模型和算法自主进行调整和优化，实现更快速、精准的反应。
2. 更紧密的供应链整合：智能工厂将更深度地整合供应链，实现生产和物流的无缝连接。通过物联网和数据共享，整个供应链可以实现更高效的协同，实现原材料的准确及时供应，降低库存成本，并实现按需生产。
3. 工业互联网和数字化双胞胎的发展：工业互联网和数字化双胞胎将成为智能工厂发展的重要方向。数字化双胞胎是实体工厂的数字化模型，可以在虚拟环境中进行模拟和优化，帮助实际生产更加智能化和高效化。
4. 更广泛的自动化和机器人应用：未来智能工厂将进一步扩大自动化范围，并广泛应用机器人技术。机器人将承担更多繁重、重复和危险的工作，提高生产线的灵活性和效率。
5. 可持续性和绿色制造：智能工厂将更注重可持续性发展，采用更环保的生产方式和资源利用方式。利用智能化技术优化能源利用效率，减少废物产生，实现更环保的制造。
这些发展趋势将进一步推动智能工厂向着更智能、更灵活、更高效、更环保的方向发展，以满足不断变化的市场需求和挑战。
第八部分 智能化解决方案
确立一个工厂智能化方案需要考虑从规划到销售、物流、售后等多个环节，以下步骤可作为参考：
1、规划与建立阶段：
需求分析与规划：确定智能工厂的目标、范围和需求，包括技术选择、预算、项目时间表等。
技术选择与设备采购：研究和选择物联网、自动化、人工智能等技术，采购相应的设备和系统。
设施建设与系统集成：建立工厂基础设施并将各种系统集成到生产流程中，确保设备和系统之间的互操作性和协调性。
2、生产与销售阶段：
智能生产流程：实施自动化和物联网技术，提高生产效率和产品质量，同时实现灵活生产和定制化能力。
市场销售与定制服务：利用智能化的生产能力，提供更灵活、定制化的产品或服务，满足客户需求。
3、物流管理阶段：
供应链整合与优化：通过物联网技术和智能供应链管理系统，优化原材料采购、仓储和运输等环节。
智能物流与仓储：运用物联网和数据分析优化物流流程，提高物流效率和准确性。
4、售后服务阶段：
数据驱动的售后服务：利用大数据分析技术，对产品使用数据进行分析，提供更精准、个性化的售后服务。
远程监控与维护：利用物联网技术实现设备远程监控和预防性维护，减少生产中断和故障风险。
5、持续优化与创新：
数据驱动的决策：持续收集和分析生产数据，利用人工智能等技术做出智能化决策，持续优化生产流程和管理模式。
技术更新与发展：关注新技术的发展趋势，持续更新和升级工厂系统，以保持竞争力和持续创新。
以上工厂智能化方案，涵盖了从建立工厂到销售、物流、售后服务等方面的过程，通过整合先进技术和智能化管理实现了工厂生产过程的高效、智能和可持续发展。
结语
智能工厂作为现代制造业的引领者，具有巨大的重要性和潜力。它们不仅代表着技术和创新的前沿，更是提高生产效率、降低成本、增强市场竞争力的关键。
智能工厂在现代制造业中扮演着关键的角色。通过自动化、物联网、人工智能等技术的应用，它们实现了生产流程的智能化和高度优化，为企业带来了极大的益处，提高了生产效率、降低了成本，同时也实现了定制化生产、更快速的响应市场需求。
未来，智能工厂的发展前景广阔。随着技术的不断进步和创新，智能工厂将迎来更多的变革和提升。它们有望通过更智能的自主决策、更紧密的供应链整合、更广泛的自动化应用等方面进一步提高生产效率和产品质量。
智能工厂的发展将为制造业带来更多机遇和挑战。尽管面临着数据安全、技术更新、供应链整合等诸多挑战，但智能工厂的未来发展将持续推动制造业迈向更高效、更智能、更可持续的方向，助力产业转型与发展。因此，智能工厂不仅是当下的创新标志，更是制造业持续发展的重要引擎和方向。
行业热评 关于智能化工厂的全面解读
随着物联网、大数据和移动应用等新一轮信息技术的发展，全球工业革命开始提上日程，工业转型开始进入实质阶段。在中国，智能制造、中国制造2025等战略的相继出台，表明国家开始积极行动起来，把握新一轮工业发展机遇实现工业化转型。智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式，已经引发行业的广泛关注。到底什么是智能工厂？智能工厂的核心架构是怎样的？
智能工厂全面解读：
一、数字化工厂：
数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生成组织方式，是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。其本质是信息的集成。
二、智能化工厂：
智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理和服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时集智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。其本质是人机有效交互。
三、智能化制造：
智能制造系统在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作，取代专家脑力劳动。智能制造系统不只是人工智能，在突出人核心地位的同时，使智能机器和人能真正地结合在一起，其本质是人机一体化。
四、智能基因：
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，生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用，能够回答"哪组参数被用来处理我"、"我应该被传送到哪里"等问题。同时，智能辅助系统将从执行例行任务中解放出来，使他们能够专注于创新；灵活的工作组织能够帮助工人把生活和工作实现更好地结合，个体顾客的需求将得到满足。
