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。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。長寧區質量智能工廠解決方案檢修

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。寶山區質量智能工廠解決方案調節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？

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。

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。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。

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。長寧區質量智能工廠解決方案檢修

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。長寧區質量智能工廠解決方案檢修

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。長寧區質量智能工廠解決方案檢修

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