在当前智能制造的热潮之下，很多企业都在规划建设智能工厂。众所周知，智能工厂的规划建设是一个十分复杂的系统工程。数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工序、人员进行关联，以实现生产过程的全程追溯。
　　传统的模式已经无法满足制造业的发展趋势。特别在不确定的经济环境中，企业急需提升工厂车间的效率和生产力。
　　为了把握这些机遇，制造商纷纷着手将生产运营数字化，并生成可以利用的实时数据。区块链、量子计算、AI等新兴技术，也将在这一领域创造新的机遇。
　   如何打造智能工厂的三大要素
　　1.个性化定制
　　打造一个互联工厂为制造企业提供了向客户提供全新服务的机会。在消费市场中，个性化定制的趋势越来越明显。生产商可以按照不同的需求交付商品，消费者趋之若鹜。而连接性与效率将是迈向批量生产的关键。调查显示，有将近一半（47%）的制造企业正在实施智能工厂项目，以实现高效的产品定制化生产。
　　连接性还能够帮助企业挖掘产品的独特卖点。在B2B领域，制造企业的竞争优势通常源于服务化：从售后支持到现场服务，乃至“商品即服务”的模式，都是B2B制造企业实现差异化的因素。
　　无论是toB还是toC，工厂和企业之前的互联都是关键。客户可能需要可用性以及物流等详细信息来指导购买决策，而工厂则需要具备交付高度定制化订单的能力。只要实施得当，智能工厂将拉近制造企业与客户之间的联系。
　　2.提高质量和效率
　　“效率”是所有制造企业都在关注的重要因素。我们的调查显示，智能工厂项目最常见的内部目标就是提高产品质量（50%），其次是提高资产利用率（47%）。
　　特别是在高端制造业，传统工厂的检测工序通常由人工完成，这一流程既耗时，又容易出错。特别是一些对安全性要求较高的产品，比如风力涡轮机，及时微小的偏差也可能造成灾难性的后果。
　　利用图像识别与机器学习技术，就可以让质量控制过程实现自动化。包括x光在内的影像数据能够利用算法来进行分析，从而快速识别异常。新兴的计算技术还能够极大地提升工厂的生产效率。
　　3.可追溯、可持续
　　如今，消费者比以往任何时候都更加关心产品的来源以及可持续性。同样，可追溯性对于满足监管要求也十分重要。
　　区块链正逐渐成为一种强大的工具，可以追踪从原材料到最终产品的全生命周期。区块链能够安全、分布式地存储产品信息，并且确保在供应链中的任何一个节点都不能随意篡改，因此消费者可以充分信任产品的相关信息。
         智能工厂项目可以为企业带来长期利益。但在当今的环境下，企业比以往任何时候都面临着更大的压力，需要尽快实现投资回报。确定那些对业务来说最重要、最有价值的应用场景。
         实现智能工厂乃至工业4.0，推进工业互联网建设，实现MES应用，最重要的基础就是要实现M2M，也就是设备与设备之间的互联，建立工厂网络。

来源：中国传动网