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。技術性問題則更難一些，傳統工業的思考流程與工業互聯網存在較大差異。如何實現制度、生產流程以及每一個動作都可以被系統所管控到，需要工廠將大量數據上傳到系統中。而傳統工業特別是一些中小型企業，數字化進程緩慢，或者根本沒有數據支持，讓智能化系統無從下手。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。長寧區質量智能工廠解決方案推廣

市場上對于企業的要求基本上集中在低價、敏捷、短期交付、質量與安全，低價不言而喻，小米手機開始起家則依靠的就是“性價比屠夫”，而京東則走的是質量、短期交付的路線。但是市場上對于敏捷響應的訴求目前是越來越高，比如期間五菱宏光與比亞迪迅速組件口罩生產線，以一句“國家需要什么，我們就生產什么”一時圈粉無數，這種在生產線、信息化系統以及組織架構的快速響應能力在未來則是一種非常重要的企業力工廠管理依靠一套MES與ERP的階段已經一去不復返，靠IT只能將部分業務搬到線上，提升了業務部門之間的協同，部分業務數據的可視化，所以不管從工廠的生產執行還是管理都具備非常大的優化空間。靜安區品牌智能工廠解決方案調節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。

4、安全和可持續性智能工廠還可以為勞動保健和環境可持續性帶來真正的好處。更大的流程自主性可以減少人為錯誤的可能性，包括造成傷害的事故。利用物聯網技術實現設備間高效的信息互聯，數字工廠向“物聯工廠”升級，操作人員可實現獲取生產設備、物料、成品燈相互間的動態生產數據，滿足工廠24小時監測需求。智能工廠的相對自給自足可能會取代某些需要重復和疲勞活動的角色。5、對制造工藝的改進基于龐大數據庫，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。

智能工廠將大量運用機器人，這從現代汽車收購波斯頓動力可見一斑，在智能工廠中，機器人帶來的自動化和智能化將轉化為更智能化的人機協同。在技術層面，智能工廠也可以建立與導入云端，并進行云端運算與大數據分析，例如：CPS技術可進行編程、記憶與儲存能力，并結合感測器和通訊技術，嵌入CPS的實體設備，連接到網絡，可讓實體設備同時兼具通訊、控制、遠程協同與自主反應運作。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。

 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。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。徐匯區質量智能工廠解決方案風格

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。長寧區質量智能工廠解決方案推廣

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。長寧區質量智能工廠解決方案推廣

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