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，因為不管是自感知還是自決策，目前看只能是單點業務的提升。但是智能工廠，個人認為應該是除了部分關鍵業務點自感知、自決策之外，更多的是管理的協同與透明，另外就是面向市場變化的敏捷度。所以綜合來和，個人認為只能制造是智能工廠的其中一部分。并且，隨著流水線工程的不斷完善，福特工廠的工效紀錄每一天都在刷新。寶山區綜合智能工廠解決方案防水

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。靜安區綜合智能工廠解決方案經歷傳統上，優化流程可以帶來更好的成本效益——具有更可預測的庫存需求。

二、實現方法實現智能化工廠需要采用一系列的技術手段，包括機器人技術、傳感器技術、大數據分析技術等，主要有以下幾種實現方法：機器人技術：智能化工廠需要大量使用機器人來替代人工操作。機器人可以實現對生產線的自主協調和自動化控制，提高生產效率和質量。傳感器技術：智能化工廠需要大量使用傳感器來監測生產過程中的各種數據，并將數據傳輸到控制系統中，從而實現對生產過程的實時監控和自動化控制。大數據分析技術：智能化工廠需要采用大數據分析技術來對生產過程中產生的數據進行分析和處理，以提高生產效率和質量。

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智能工廠還會根據訂單需求，轉變工作模式，對電力、物力及生產力的利用逐漸達到峰值。

2022年9月9日，工信部舉行“新時代工業和信息化發展”系列主題新聞發布會，主題為“加快制造業數字化網絡化智能化發展”，介紹黨的以來我國推動制造業數字化網絡化智能化發展取得的成就。2021年，工信部家發展委、財政部、國家市場監管總局，揭榜遴選了110家智能制造示范工廠，凝練了近1200個場景。經過不懈努力，已經培育出1700余家行業發展的數字化車間/智能工廠和5500余家區域軍企業，地方、行業和企業實施智能制造的積極性持續提升，智能制造發展取得長足進步說起智能工廠，必須從1913年美國福特啟用全廠輸送系統開始講起。虹口區出口智能工廠解決方案推廣

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。寶山區綜合智能工廠解決方案防水

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。寶山區綜合智能工廠解決方案防水

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