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。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。青浦區通用智能工廠解決方案風格

通過二維碼、射頻識別、軟件、網絡等信息技術集成原材料、零部件、能源、設備等各種制造資源。由小到大實現從智能裝備/產品到智能生產單元、智能生產線、數字化車間、智能工廠，乃至智能制造系統的集成。33、互聯互通是指采用局域網、互聯網、移動網、專線等通信技術,實現制造資源間的連接及制造資源與企業管理系統間的連接。44、信息融合是指在系統集成和互聯互通的基礎上，利用云計算、大數據等新一代信息技術，在保障信息安全的前提下，實現企業內部、企業間乃至更大范圍的信息協同共享。55、新興業態包括個性化定制、網絡協同開發、工業云服務、電子商務等服務型制造模式。青浦區國產智能工廠解決方案風格加強外界聯系、拓寬國際市場的目的。智能工廠實現了人與機器的相互協調合作，其本質是人機交互。

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，因為一個普普通通的銷售根本背不起這個鍋，所以既然那么多企業仍然不惜代價不斷在軟硬件上投入大量成本到智能工廠的升級上，只靠供應商的一張嘴很顯然是不成立，說明這個方向在真真切切解決一些問題，而這些問題在企業業務野蠻增長的階段貌似根本不影響什么，但是在各個行業內卷的時候部分問題很可能就是致命點，比如因為對供應商質量管控力度不夠，老壇酸菜牛肉面近迎來大量的退單行為，難道之前土坑酸菜加工就不存在嗎？很顯然不是，而是這種現象與現在大家追逐口味、品質與食品安全的發展南轅北轍。

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。以服裝廠為例，中國縫紉機械協會稱，在自動化工廠之上引入TIMS智云1.0智能生產管理系統，可以整體提高20%的生產效率，降低30%的次品率，節省工時人均8-10天，非正常停機時間縮短80%，提高了利潤率。當然智能工廠也會面臨很多問題，的問題就是結構性問題和技術性問題。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。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。

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。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。青浦區國產智能工廠解決方案風格

更優化的質量流程可以使產品質量更高，缺陷和召回更少。工廠內配備電子看板顯示生產的實時動態。青浦區通用智能工廠解決方案風格

“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。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。青浦區通用智能工廠解決方案風格

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