1、系統具有自主能力：可采集與理解外界及自身的資訊，并以之分析判斷及規劃自身行為。2、整體可視技術的實踐：結合訊號處理、推理預測、彷真及多媒體技術，將實境擴增展示現實生活中的設計與制造過程。3、協調、重組及擴充特性：系統中各組承擔為可依據工作任務，自行組成系統結構。4、自我學習及維護能力：透過系統自我學習功能，在制造過程中落實資料庫補充、更新，及自動執行故障診斷，并具備對故障排除與維護，或對系統執行的能力。5、人機共存的系統：人機之間具備互相協調合作關系，各自在不同層次之間相輔相成。智能工廠的每個方面都會產生大量數據，通過持續分析，可以發現可能需要某種糾正優化的資產性能問題。黃浦區自制智能工廠解決方案防水

基于龐大數據庫，智能工廠可以實現數據挖掘與分析，使工廠具備自我學習能力，并在此基礎上完成能源消耗的優化、生產決策的自動判斷等任務。以服裝廠為例，中國縫紉機械協會稱，在自動化工廠之上引入TIMS智云1.0智能生產管理系統，可以整體提高20%的生產效率，降低30%的次品率，節省工時人均8-10天，非正常停機時間縮短80%，提高了利潤率。當然智能工廠也會面臨很多問題，的問題就是結構性問題和技術性問題。目前傳統工業與互聯網企業均想推進工業物聯網的發展進程，但兩者各有弊端：傳統工業不熟悉軟件開發，互聯網企業缺乏對工藝的了解，不熟悉生產流程及規范，如何讓兩者快速聯手，進軍智能工廠，是當務之急。寶山區質量智能工廠解決方案價目到了1914年夏天，新的流水裝配線已能在1小時33分鐘內完成裝配。

通過上述概念我們可以看到工業互聯網面向的是產業鏈、工業生態，而智能工廠只是針對一個企業進行升級，這個就是大的區別；但是如果產業鏈需要數據打通，如果某個工廠還是作坊式為主的話，產業鏈根本不可能進行升級，所以智能工廠是工業互聯網實現終效果的基礎，而如果需要做到數據統一、平臺統一的話，工業互聯網可以為智能工廠提供平臺支撐。正所謂“存在即合理”，個人一直有一個不成熟的想法：一個項目、兩個項目、三個項目的主要責任人肯定是某個銷售，這是毋庸置疑的，但如果是五十個、一百個項目仍然被某個企業打敗，則肯定是產品技術方向的問題了，因為一個普普通通銷售根本背不起這個鍋

企業的數據模型我個人認為應該包含兩個方面，一種是企業級數據的管控能力，另外一種是能夠體現精益化管理的指標體系。數據處理的本質在于：提升數據的結構化程度與數據的價值密度，第一種是通過統一的數據平臺提升企業數據的結構化程度與管控粒度，第二種則是提升工廠數據的價值密度進行科學決策。正因為如此之前我也寫過一篇文章《MES上線的成功率在50%左右》。所以IT系統的更改方向則是由記錄變為驅動，比如現在的DP（需求計劃）、MP（主計劃）、FP（工廠）等都會嵌入計算引擎，都是以數據為基礎嵌入算法進行業務的自動驅動。但并不是所有智能工廠都能被稱為智能工廠，如何判斷這個工廠是否是智能工廠？

智能工廠的優劣勢據了解，智能工廠的建立不僅有利于提高資產效率、生產質量，降低企業成本，還能營造更更安全的生產過程，保持生產的可持續性等好處。這主要表現在以下五個方面：1、資產效率智能工廠的每個方面都會產生大量數據，通過持續分析，可以發現可能需要某種糾正優化的資產性能問題。這種糾正功能智能工廠與傳統自動化工廠出現明顯差異自動化工廠如果沒有人員干預，會一直向前沖，向更高的產能，更多的產品進軍，而智能工廠會根據實際需求，調整機器的工作時間，這就像為一群士兵安排了一位將軍。明確提出要推進制造過程智能化，在重點領域試點建設智能工廠/數字化車間。黃浦區自制智能工廠解決方案防水

在石化、鋼鐵、機械裝備制造、汽車制造、航空航天、飛機制造等行業，智能工廠得到了高度發展。黃浦區自制智能工廠解決方案防水

二、數據分析提高生產品質智能工廠不僅可以實時監控生產過程，還可通過采集生產數據進行分析，發現潛在問題和改進點。這些數據包括生產設備使用情況、原材料的質量和消耗情況、工人生產效率等等。通過數據分析，管理人員及時發現生產過程中不足和缺陷，并對生產過程進行調整改進。三、智能化提高安全性智能工廠自動化和智能化程度高，使得生產過程更加安全可靠。比如生產過程中會涉及到高溫高壓有害氣體等危險因素，智能工廠通過傳感器和控制系統實現自動監測控制，避免了操作人員受到危險因素傷害，保障了生產過程中安全性，提高企業管理水平。黃浦區自制智能工廠解決方案防水

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