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。曾經的自動化工廠，在生產過程中，還需要大量硬件工程師的協助，需要工人24小時倒班盯生產線。黃浦區質量智能工廠解決方案檢修

而OT則是以IOT的手段進行數據自動采集與質量管控，比如生產模具在其全生命周期過程中總計只能應用10000次，而通過IOT可以遠程采集模具的應用次數，當達到10000次之后自動報警從而進行質量管理；通過IOT手段將三坐標檢測儀的質檢數據與生產任務進行綁定，可以實現質量數據的追溯。工廠中應用AI可以認為是一種單點的優化，比如安全管理業務中通過機器視覺發現違規操作；工藝的單點優化；之前我寫過關于MES的觀點，未來MES將是IT+OT，其中的OT指的就是AI機器視覺，因為這樣可以迅速降低人工勞動的強度；比如生產現場，煙蟲基本上需要人工手工去檢驗，但是通過機器視覺可以自動發現煙蟲進而預警。閔行區自制智能工廠解決方案特點達到加強及規范企業管理、減少工作失誤、堵塞各種漏洞、提高工作效率、進行安全生產、提供決策參考。

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

未來的智能工廠建設仍然會在IT、OT、AI與企業模型數據等方面攻城拔寨，比如之前的IT基本上是以記錄為心，大部分的IT系統的數據都是來源于手工記錄，比如MES系統，大部分數據來源于現場的報工數據，但是企業對于工人的考核是他加工了多少零件而不是錄入了多少條數據，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。這個項目從1907年開始萌芽，但一直到1913年才正式投入大規模生產。

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。全新的生產方式開始運作后，福特工廠生產一臺車的時間由12.5個工時減少為5小時50分鐘。奉賢區綜合智能工廠解決方案設置

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。黃浦區質量智能工廠解決方案檢修

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。黃浦區質量智能工廠解決方案檢修

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