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建设背景
数字化智能工厂是现代工厂信息化发展的新阶段，是在数字化工厂的基础上利用物联网技术和设备监控技术加强对信息的管理和服务；达到对产销流程的清楚掌握、提高对生产过程的可控性、减少对生产线人工的干预、达到即时正确地采集生产线数据以及合理的编排生产计划与生产进度的控制。加上采用绿色智能系统等新兴技术，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。
数字化智能工厂主要特征
1. 设备互联。能够实现设备与设备互联（M2M），通过与设备控制系统集成，以及外接传感器等方式，由SCADA（数据采集与监控系统）实时采集设备的状态，生产完工的信息、质量信息，并通过应用RFID（无线射频技术）、条码（一维和二维）等技术，实现生产过程的可追溯。
2. 广泛应用工业软件。广泛应用MES（制造执行系统）、APS（先进生产排程）、能源管理、质量管理等工业软件，实现生产现场的可视化和透明化。在新建工厂时，可以通过数字化工厂仿真软件，进行设备和产线布局、工厂物流、人机工程等仿真，确保工厂结构合理。在推进数字化转型的过程中，必须确保工厂的数据安全和设备和自动化系统的安全。在通过专业检测设备检出次品时，不仅要能够自动与合格品分流，而且能够通过SPC（统计过程控制）等软件，分析出现质量问题的原因。
3. 充分结合精益生产理念。充分体现工业工程和精益生产的理念，能够实现按订单驱动，拉动式生产，尽量减少制品库存，消除浪费。推进数字化智能工厂建设要充分结合企业产品和工艺特点。在研发阶段也需要大力推进标准化、模块化和系列化，奠定推进精益生产的基础。
4. 实现柔性自动化。结合企业的产品和生产特点，持续提升生产、检测和工厂物流的自动化程度。产品品种少、生产批量大的企业可以实现高度自动化，乃至建立黑灯工厂；小批量、多品种的企业则应当注重少人化、人机结合，不要盲目推进自动化，应当特别注重建立智能制造单元。工厂的自动化生产线和装配线应当适当考虑冗余，避免由于关键设备故障而停线；同时，应当充分考虑如何快速换模，能够适应多品种的混线生产。物流自动化对于实现数字化智能工厂至关重要，企业可以通过AGV、行架式机械手、悬挂式输送链等物流设备实现工序之间的物料传递，并配置物料超市，尽量将物料配送到线边。质量检测的自动化也非常重要，机器视觉在数字化智能工厂的应用将会越来越广泛。此外，还需要仔细考虑如何使用助力设备，减轻工人劳动强度。
5. 注重环境友好，实现绿色制造。能够及时采集设备和生产线的能源消耗，实现能源高效利用。在危险和存在污染的环节，优先用机器人替代人工，能够实现废料的回收和再利用。
6. 可以实现实时洞察。从生产排产指令的下达到完工信息的反馈，实现闭环。通过建立生产指挥系统，实时洞察工厂的生产、质量、能耗和设备状态信息，避免非计划性停机。通过建立工厂的Digital Twin（数字映射），方便地洞察生产现场的状态，辅助各级管理人员做出正确决策。
数字化智能工厂建设方案
设备智能化与信息化系统集成化是企业智能化的基础，网络基础建设是信息化系统集成与设备智能化的基础；建设快速、安全、简单、易维护的网络环境是数字化智能工厂必备的条件。
大数据库与云计算
数据库是信息化系统建设的基石，每个信息化系统都有一个数据库存储、查阅信息，大中心数据库的出现是为了将分散的信息化系统的数据库集成整合在一个性能强大的数据库中。云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。云计算服务通常提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用，软件和数据可存储在数据中心。大数据是云计算非常重要的应用场景，云计算则为大数据的处理和数据挖掘提供最佳的技术解决方案。
MES系统
MES系统即制造企业生产过程执行系统，是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。MES 可以为企业提供包括制造数据管理、计划排产管理、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、底层数据集成分析、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。是数字化智能工厂智能生产的大脑，是建设数字化智能工厂的支撑技术，对各种软件更加高效地整合，是基于知识、基于优化、基于指标、基于数据、基于约束的集成整合，它且具有实时、敏捷、柔性和可组态等特性。
MES系统
数字化智能工厂能量管理平台作用
① 数据收集和分析：能源信息的收集与分析。
② 预测：能源效率瓶颈与用能瓶颈的区别。
③协调与优化：智能设备协调与优化(智能)管理运营。
④效率提升：提高能效，节约用能。
逐步构建智能工厂
智能工厂
智能工厂应先数字化再智能化
先满足制造资源、现场运行、物料管控、生产过程、质量管控由数字化转型为智慧化。其参考参数如下：
制造资源：1.设备运行状态和运行参数；2.刀具/量具/模具在库/在工位；3.装运车辆的定位/跟踪/调度关键岗位；4.人员的定位/呼叫5.资源的能力/效率跟踪分析。
现场运行：1.安灯内容信息采集与发布;2.设备运行状态和运行参数;3.线边物料的消耗与配送;4.现场视频采集与近景分析;5.现场环境(光/湿/尘/气)。
物料管控：1.物流通道及设备监控;2.叉车/AGV运行情况;3.物流设备位置数字地图显示;4.配送执行状态跟踪及监控;5.仓库出入库/库存/缺料跟踪。
生产过程：1.WIP跟踪江位/工序/部件);2.各工位关重件安装匹配查验;3.生产报工与节拍价值分析;4.各型号/各订单的完工情况;5.各工种褚彭各关重件实作工时。
质量管控：1.质量统计分析报表及异常报告；2.质检现场数据/质检设施数据；3.主机及相关重件流转程监控；4.质量量报表数据/统计分析数据；5.现场质量事故位置与性质分析。
智能制造的车间布局的趋势
智能车间
数字化智能工厂建设架构：基于机器学习的工业大脑
智能工厂架构
数字化智能工厂的三层架构
总之数字化智能工厂不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，而且，在产品检测、质量检验和分析、生产物流等环节也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间也要实现信息共享、准时配送和协同作业。数字化智能工厂的建设充分融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术、通信技术和人工智能技术。