今天我們來介紹智慧工廠建設的規劃需要考慮的最後四個方面，即人工智能技術應用、生産監控與指揮系統、資料管理和勞動力管理相關内容。
人工智能技術應用
人工智能技術正在被不斷地應用到圖像識别、語音識别、智能機器人、故障診斷與預測性維護、品質監控等各個領域，覆寫研發創新、生産管理、品質控制、故障診斷等預測性維護、品質監控等各個領域，覆寫研發創新、生産管理、品質控制、故障診斷等多個方面。在智慧工廠建設過程中，應當充分應用人工智能技術。
人工智能技術應用
生産監控與指揮系統
流程行業企業的生産線配置了DCS系統或PLC控制系統，通過組态軟體可以檢視生産線上各個裝置和儀表的狀态，但絕大多數離散制造企業還沒有建立生産監控與指揮系統。實際上，離散制造企業也非常需要建設集中的生産監控與指揮系統，在系統中呈現關鍵的裝置狀态、生産狀态、品質資料，以及各種實時的分析圖表。
生産監控與指揮系統
資料管理
資料是智慧工廠建設的血液，在各應用系統之間流動。在智慧工廠運轉的過程中，會産生設計、工藝、制造、倉儲、物流、品質、人員等業務資料，這些資料可能分别來自ERP、MES、APS、WMS、QIS等應用系統。是以，在智慧工廠的建設過程中，需要一套統一的标準體系來規範資料管理的全過程，建立資料命名、資料編碼和資料安全等一系列資料管理規範，保證資料的一緻性和準确性。
資料管理
勞動力管理
在智慧工廠規劃中，還應當重視整體人員績效的提升。裝置管理有OEE，人員管理同樣有整體績效——OLE（Overall Labor Effectiveness，整體勞動效能）。通過對整體勞動效能名額的分析，可以清楚了解勞動力績效，找出人員績效改進的方向和辦法，而分析勞動力績效的基礎是及時、完整、真實的資料。通過考勤機、排班管理軟體、MES系統等實時收集的考勤、工時和工廠中的房間生産的基礎資料，用資料分析的手段，可以衡量人工與資源（如庫存或機器）在可用性、績效和品質方面的互相關系。讓決策層對工廠的勞動生産率和人工安排具備實時的可視性，通過及時準确的考勤資料分析評估出勞動力成本和服務水準，進而真正地實作整個工廠人力資本最優化和整體勞動效能最大化。
勞動力管理
以上就是智慧工廠建設的規劃時所要考慮的全部事項，囊括了各個視角多個方面綜合權衡。確定了能真正落地，既具有前瞻性，又有實效性。請繼續關注和傳播分享“智造營運進階學堂”，作者将不忘初心持續更新和分享知識經驗。