未來智能工廠實現個性化定制、敏捷響應、質量管控等，基本上包含了IT、OT、AI與數據管理，IT占據了工廠優化升級的大部分時間，從93年到08年主要以產品，比如CAD、CAE、OFFICE等，對于用戶的交付都是以產品為主+部分培訓；從08年到19年基本上是以項目為基本上產品平臺是項目的基座，大部分費用基本上會花在服務上；前兩個階段基本上都投入在IT信息化了，從19年至今基本上都在提端到端交付、顧問式服務，原因在于現在許多企業信息化已經建設完成，但是仍然存在許多痛點亟待解決，但是市場上又沒有成熟的成體系的解決方案，這樣就需要顧問式的咨詢，然后提供端到端的解決方案。管理可視化、全要素協同化、決策智能化，實現全廠煤耗和電耗大幅度降低、降低設備故障率，提高設備運轉率。崇明區綜合智能工廠解決方案檢修

工廠智能化解決方案隨著生產設備逐漸增多、生產過程日益復雜、人力成本快速上升以及系統管理的要求越來越高等因素，通過智能化手段進行設備的控制管理成為數字化工廠發展的主要趨勢。智能工廠包含工廠運營管理的五個方面——制造資源控制、現場運行監管、物流過程管控、生產執行跟蹤、質量工作監督。針對這五大方面的難題，許多企業推出了解決方案。以下列舉了部分企業為智能工廠數字化生產提供的解決方案。綜上所述，要建立智能化工廠，制造企業需要整合物聯網、大數據、自動化和數字化技術，以便更好地協同工作、提高效率和優化生產過程。只有這樣才能在市場上保持競爭力并獲得可持續發展的成功。徐匯區自制智能工廠解決方案經歷“智能工廠”的發展，是智能工業發展的新方向。

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。

1、制造資源現實世界的物理實體，例如文件、圖紙、設備、車間、工廠等，人員也可視為制造資源的一個組成部分。22、系統集成通過二維碼、射頻識別、軟件、網絡等信息技術集成原材料、零部件、能源、設備等各種制造資源。由小到大實現從智能裝備/產品到智能生產單元、智能生產線、數字化車間、智能工廠，乃至智能制造系統的集成。通過收集和分析大數據，可以了解供應鏈和生產流程中存在的問題，找到瓶頸并積極采取相應的改進措施。同時，大數據還可以支持企業擁有更好的預測能力，從而更快地做出改進決策。五、應用AR/VR技術進行培訓AR/VR技術能夠模擬各種情境、操作流程和系統設備等，為員工提供實時的培訓和操作支持。這樣，員工們可以更快地學習和適應新技術和過程中的變化。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。

智能工廠、智慧工廠大家都在提及，但是究竟指的是什么，沒有人能夠真正的說明白，但是目前各個集團型企業申報關于工廠改造提升的時候基本上也都不怎么提及智能工廠，現在大部分提出的都是燈塔工廠。那么問題由來了，智能制造與智能工廠是一碼事嗎？個人認為其實并不是一碼事，智能制造的概念為：將現金的制造技術與現金的信息技術相結合，貫穿于企業研發、采購、生產、售后等各個業務階段，使各個業務過程具備自感知、自決策等相關業務特性，按照概念大部分集中在于生產執行的部分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。江蘇品牌智能工廠解決方案檢修

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。崇明區綜合智能工廠解決方案檢修

 在未來工廠，每個生產環節清晰可見、高度透明：信息和生產組成了一個密切相關的網絡。整個車間悄然高效地運轉，智能機器不僅彼此協作，還與遍布全球的員工、顧客和客戶以及智能分析動態系統進行協作，它們分布在整條供應鏈的各個環節。   未來的工廠即智能工廠就是高效率的樂園：次品、停機、浪費和等待這些問題統統不復存在。工廠經理和CIO們協力，確保數據和生產、IT和制造無縫結合起來，每個機器的每次轉動、每個刀具的每次切割以及全球交付鏈上每個部件的每次運輸，都一覽無遺。   那種未來工技術和制造領域發展的峰，完美地整合了高科技工具和高科技員工。崇明區綜合智能工廠解決方案檢修

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