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。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。青浦區貿易智能工廠解決方案經歷

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。《中國制造2025》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，這必將加速智能工廠在工業行業領域的應用推廣。智能工廠的特性“智能工廠”的發展，是智能工業發展的新方向。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？我們可以從以下五個特性入手：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。江蘇國產智能工廠解決方案防水自動化時代已經開始步入了智能時代，智能生產即將進入白熱化階段，智能工廠時代即將來臨。

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。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，年產量從788輛一路飛升，到了第四年已經達到了73萬輛。福特生產的汽車也許并未超越當時的技術水平，但福特生產出的這套生產方式，標志著世界工業史上一個新時代，即大規模自動生產時代的來臨。經過100多年的發展，自動化時代已經開始步入了智能時代，智能生產即將進入白熱化階段，智能工廠時代即將來臨。

如下圖所示，智能工廠對應業務的優化在于：計劃排程協同、制造過程透明、安全環保、物流智能化、質量管控、設備運維、精細化管理、業務多樣化等，對應大的方面基本上對應的都是企業的能力，可預測、可視、可控、高效、可追溯、安全可靠、便捷等。但是下圖是一個漫長迭代的過程，靠一個項目就希望達到很顯然是不現實的，就跟一個企業一樣靠一兩年時間就做成全球一的業務，很可能就會在一兩個月丟失這個，因為護城河太低了顯示情況。設備和系統三者之間的智能化、交互式無縫連接。在自動化及數字化工廠的基礎上。

。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。綜上所述，智能工廠方案作為先進制造業，對企業管理帶，來了很多優勢。可以通過實時監控和自動調整，提高生產效率和降低生產成本，提高產品品質和市場競爭力，因此，對于企業而言，建立智能工廠已經成為提高生產效率降低生產成本的重要手段等等。實現了設備與設備間的通信。而物聯網通過Things to Things的通信方式實現人。崇明區質量智能工廠解決方案防水

更高質量的流程還可能意味著對供應網絡的綜合視圖，以及對采購需求的快速，無延遲響應。青浦區貿易智能工廠解決方案經歷

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。青浦區貿易智能工廠解決方案經歷

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