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建設背景
數字化智能工廠是現代工廠資訊化發展的新階段，是在數字化工廠的基礎上利用物聯網技術和裝置監控技術加強對資訊的管理和服務；達到對産銷流程的清楚掌握、提高對生産過程的可控性、減少對生産線人工的幹預、達到即時正确地采集生産線資料以及合理的編排生産計劃與生産進度的控制。加上采用綠色智能系統等新興技術，建構一個高效節能的、綠色環保的、環境舒适的人性化工廠。
數字化智能工廠主要特征
1. 裝置互聯。能夠實作裝置與裝置互聯（M2M），通過與裝置控制系統內建，以及外接傳感器等方式，由SCADA（資料采集與監控系統）實時采集裝置的狀态，生産完工的資訊、品質資訊，并通過應用RFID（無線射頻技術）、條碼（一維和二維）等技術，實作生産過程的可追溯。
2. 廣泛應用工業軟體。廣泛應用MES（制造執行系統）、APS（先進生産排程）、能源管理、品質管理等工業軟體，實作生産現場的可視化和透明化。在建立工廠時，可以通過數字化工廠仿真軟體，進行裝置和産線布局、工廠物流、人機工程等仿真，確定工廠結構合理。在推進數字化轉型的過程中，必須確定工廠的資料安全和裝置和自動化系統的安全。在通過專業檢測裝置檢出次品時，不僅要能夠自動與合格品分流，而且能夠通過SPC（統計過程控制）等軟體，分析出現品質問題的原因。
3. 充分結合精益生産理念。充分展現工業工程和精益生産的理念，能夠實作按訂單驅動，拉動式生産，盡量減少制品庫存，消除浪費。推進數字化智能工廠建設要充分結合企業産品和工藝特點。在研發階段也需要大力推進标準化、子產品化和系列化，奠定推進精益生産的基礎。
4. 實作柔性自動化。結合企業的産品和生産特點，持續提升生産、檢測和工廠物流的自動化程度。産品品種少、生産批量大的企業可以實作高度自動化，乃至建立黑燈工廠；小批量、多品種的企業則應當注重少人化、人機結合，不要盲目推進自動化，應當特别注重建立智能制造單元。工廠的自動化生産線和裝配線應當适當考慮備援，避免由于關鍵裝置故障而停線；同時，應當充分考慮如何快速換模，能夠适應多品種的混線生産。物流自動化對于實作數字化智能工廠至關重要，企業可以通過AGV、行架式機械手、懸挂式輸送鍊等物流裝置實作工序之間的物料傳遞，并配置物料超市，盡量将物料配送到線邊。品質檢測的自動化也非常重要，機器視覺在數字化智能工廠的應用将會越來越廣泛。此外，還需要仔細考慮如何使用助力裝置，減輕勞工勞動強度。
5. 注重環境友好，實作綠色制造。能夠及時采集裝置和生産線的能源消耗，實作能源高效利用。在危險和存在污染的環節，優先用機器人替代人工，能夠實作廢料的回收和再利用。
6. 可以實作實時洞察。從生産排産指令的下達到完工資訊的回報，實作閉環。通過建立生産指揮系統，實時洞察工廠的生産、品質、能耗和裝置狀态資訊，避免非計劃性停機。通過建立工廠的Digital Twin（數字映射），友善地洞察生産現場的狀态，輔助各級管理人員做出正确決策。
數字化智能工廠建設方案
裝置智能化與資訊化系統內建化是企業智能化的基礎，網絡基礎建設是資訊化系統內建與裝置智能化的基礎；建設快速、安全、簡單、易維護的網絡環境是數字化智能工廠必備的條件。
大資料庫與雲計算
資料庫是資訊化系統建設的基石，每個資訊化系統都有一個資料庫存儲、查閱資訊，大中心資料庫的出現是為了将分散的資訊化系統的資料庫內建整合在一個性能強大的資料庫中。雲計算是一種基于網際網路的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬體資源和資訊可以按需提供給計算機和其他裝置。典型的雲計算提供商往往提供通用的網絡業務應用，可以通過浏覽器等軟體或者其他Web服務來通路，而軟體和資料都存儲在伺服器上。雲計算服務通常提供通用的通過浏覽器通路的線上商業應用，軟體和資料可存儲在資料中心。大資料是雲計算非常重要的應用場景，雲計算則為大資料的處理和資料挖掘提供最佳的技術解決方案。
MES系統
MES系統即制造企業生産過程執行系統，是一套面向制造企業工廠中的房間執行層的生産資訊化管理系統。MES 可以為企業提供包括制造資料管理、計劃排産管理、生産排程管理、庫存管理、品質管理、人力資源管理、工作中心/裝置管理、工具工裝管理、采購管理、成本管理、項目看闆管理、生産過程控制、底層資料內建分析、上層資料內建分解等管理子產品，為企業打造一個紮實、可靠、全面、可行的制造協同管理平台。是數字化智能工廠智能生産的大腦，是建設數字化智能工廠的支撐技術，對各種軟體更加高效地整合，是基于知識、基于優化、基于名額、基于資料、基于限制的內建整合，它且具有實時、靈活、柔性和可組态等特性。
MES系統
數字化智能工廠能量管理平台作用
① 資料收集和分析：能源資訊的收集與分析。
② 預測：能源效率瓶頸與用能瓶頸的差別。
③協調與優化：智能裝置協調與優化(智能)管理營運。
④效率提升：提高能效，節約用能。
逐漸建構智能工廠
智能工廠
智能工廠應先數字化再智能化
先滿足制造資源、現場運作、物料管控、生産過程、品質管控由數字化轉型為智慧化。其參考參數如下：
制造資源：1.裝置運作狀态和運作參數；2.刀具/量具/模具在庫/在工位；3.裝運車輛的定位/跟蹤/排程關鍵崗位；4.人員的定位/呼叫5.資源的能力/效率跟蹤分析。
現場運作：1.安燈内容資訊采集與釋出;2.裝置運作狀态和運作參數;3.線邊物料的消耗與配送;4.現場視訊采集與近景分析;5.現場環境(光/濕/塵/氣)。
物料管控：1.物流通道及裝置監控;2.叉車/AGV運作情況;3.物流裝置位置數字地圖顯示;4.配送執行狀态跟蹤及監控;5.倉庫出入庫/庫存/缺料跟蹤。
生産過程：1.WIP跟蹤江位/工序/部件);2.各工位關重件安裝比對查驗;3.生産報工與節拍價值分析;4.各型号/各訂單的完工情況;5.各工種褚彭各關重件實作工時。
品質管控：1.品質統計分析報表及異常報告；2.質檢現場資料/質檢設施資料；3.主機及相關重件流轉程監控；4.品質量報表資料/統計分析資料；5.現場品質事故位置與性質分析。
智能制造的工廠中的房間布局的趨勢
智能工廠中的房間
數字化智能工廠建設架構：基于機器學習的工業大腦
智能工廠架構
數字化智能工廠的三層架構
總之數字化智能工廠不僅生産過程應實作自動化、透明化、可視化、精益化，而且，在産品檢測、品質檢驗和分析、生産物流等環節也應當與生産過程實作閉環內建。一個工廠的多個工廠中的房間之間也要實作資訊共享、準時配送和協同作業。數字化智能工廠的建設充分融合了資訊技術、先進制造技術、自動化技術、通信技術和人工智能技術。