工业化和信息化的深度融合正在加快中国的步伐美国制造业向智能制造的转变。在众多智能制造实践中，智能工厂主要是利用各种生产管理工具、软件、系统和智能设备，打通从设计生产到销售维护的各个环节，实现产品仿真设计、自动生产调度、信息上传发布、生产过程监控、在线质量监控、自动物料配送等智能生产。因此，它将进一步促进企业运营的许多操作系统之间的横向集成能力，互联制造系统之间的纵向集成能力，以及整个价值链的端到端和全面集成能力。
在可预见的未来，基于智能制造理念的智能工厂建设将成为中国工业企业的主旋律自身发展，并将不断进化、升级、优化。
什么是智能工厂？
术语智能工厂意味着工厂车间的决策和洞察力可以通过互联的信息技术/运营技术模式与供应链和整个企业的其他部分集成。也就是说，智能工厂不仅仅是简单的自动化，更是一个灵活的系统，可以优化整个网络的性能，实时或接近实时地自适应和学习新的环境条件，自动运行整个生产过程。它在工厂车间自动运行，同时与类似生产系统的网络甚至整个数字化供应网络互联。
智能的真正力量在于能够根据企业不断变化的需求而发展壮大。凭借更强大的计算和分析能力，以及更广泛的智能互联资产生态系统，智能工厂可以使企业以过去相对困难甚至不可能的方式适应变化。
从信息技术的角度来看，智能工厂是以数字化为基础，运用物联网、云计算、大数据、人工智能等新技术。加强信息管理服务，提高生产过程的可控性，减少生产线的人工干预，合理规划和调度。同时整合智能系统等新兴技术，打造高效节能、绿色环保、舒适的人性化工厂。
智能工厂建设的要素
智能工厂没有独特的结构，成功建设智能工厂也没有唯一的方法。虽然在生产线布局、产品、自动化设备等方面存在差异。每个智能工厂成功的必要技术要素其实都有共同点，比如网络能力、数据处理、设备管理、质量管理、生产线规划、控制和指挥等。
1.网络互连
互联互通是智能工厂的基础。企业应就设备如何互联、如何采用通信方式、通信协议和接口方式建立统一的标准，从而实现设备的远程监控和机床的网络化应用。设备联网和数据采集是企业构建工业互联网的基础，生产现场有很多工业控制网络协议。各种现场总线、工业以太网、工业无线网络技术也给智能工厂的网络建设带来了很高的复杂性。
在目前众多的工厂网络技术中，IT和OT网络的统一通信是关键。这就要求工厂构建扁平化、集成化、开放式的工厂网络架构，提供低时延、高可靠性的通信网络，将IT和OT设备接入同一网络，实现控制信息等实时数据和数据信息等非实时数据在同一网络中的传输，以满足工业生产过程的实时监控、自动控制和业务管理的要求。此外，应根据需要部署无线网络，各种无线技术和定位技术如Wi-Fi、RFID、4G/5G、NB-IoT、LoRa、ZigBee、蓝牙等。实现全覆盖
是数据智能工厂建设的血液。在智能工厂运营过程中，设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人事等业务数据。会生成，可能来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。
工业大数据主要分布在智能工厂信息化和自动化系统的各个环节。通过结合人工智能模型和各种机理模型，可以有效提高数据的利用价值，为实现更高阶的智能工厂提供关键技术。
从数据采集开始，工业大数据在生产阶段的驱动力体现在数据关联分析和数据反馈指导生产。在生产阶段，需要对采集的数据进行清洗、筛选、关联、融合、索引和挖掘，构建应用分析模式。在制造阶段，通过对制造执行系统中采集的生产单元分配、资源状态管理、产品跟踪管理等信息的关联分析，可以为合理的库存管理和计划调度提供数据支持。同时，通过结合实时数据，还可以对产品生产过程进行评估和预测，对生产过程进行实时监控和调整，实现全产业链的协同优化，完成数据从信息到价值的转化。
3.设备管理
设备是生产要素，充分发挥设备的效率是智能化工厂生产管理的基本要求。因此，生产管理信息系统需要提高设备管理能力，使设备释放出最高的产能，通过合理安排生产，减少设备尤其是关键和瓶颈设备的等待时间。
在工业领域，用于设备管理的物联网系统应满足以下要求：
数据收集和分析：工业物联网的部署在数据管理和部署规模上具有独特的特点。它使用的数据类型、收集方法和分析可能来自高度复杂和定制的机器中部署的传感器和软件；挑战性环境：在很多情况下，工业物联网中使用的传感器等敏感网络设备大多部署在恶劣环境中，包括高温、极寒、高湿、通风不良等。这时候就需要专门的物联网传感器和网络硬件。
质量控制：工业物联网的一个关键特征是，系统收集的大部分数据都涉及自动化质量控制流程。
提高效率：提高能效是设备管理的重点任务之一。将人工智能应用于工厂设备，使其保持在最佳水平运行，并有针对性地实现工厂的现代化。
提高供应链可见性：许多工业物联网项目旨在提供端到端的供应链可见性，以避免配备内置数字筒仓的供应链的典型盲点。
设备改造：工业物联网项目通常涉及使用物联网传感器改造工业设备，包括制造设备、叉车和存储容器。
4.质量管理
质量控制应嵌入到信息系统中的主要生产过程中，如检验、试验等。并作为生产订单中的流程或任务处理；质量控制的流程、形式和数据应与生产订单相互联系、相互渗透；此外，企业需要构建质量管理的基本工作路线，并进行持续改进。
在众多的质量控制理论、检测控制设备和各种实用方法中，基于新一代人工智能和机器视觉的工业质量检测方法逐渐发展成熟。在深度神经网络发展之前，机器视觉在工业自动化系统中的应用由来已久，如仪表板智能集成测试、金属板表面自动损伤控制、汽车车身检测、纸币印刷质量检测、金相分析、流水线生产检验等。
此外，制造流水线上还有大量的工业机器人。如果其中一个机器人出现故障，就可能造成大量不合格产品。如果能在故障发生前检测出来，就能有效预防，减少损失。基于人工智能和IOT理工大学
首先，从源头上确保计划的科学性和精准性。通过集成，从ERP等上游系统读取主生产计划后，借助信息技术进行自动生产调度。根据交货期、精益生产、生产周期、最优库存、同夹优先级、投产订单优先级等多种先进的调度算法。自动生成的生产计划可以精确到每道工序，每台设备，每分钟，交货期最短，生产效率最高，生产最均衡。这是对整个生产过程进行科学管理的基础。
目前已经可以将产品、设备、整条生产线、工厂基础设施以数字化的方式呈现，实现数字结对，主要用于产品开发或生产计划阶段。它可以提高开发过程的效率，提高质量，并有助于利益相关者之间的信息共享。通过结合产品和生产线的数字配对，新的生产流程可以在实际启动前进行模拟、测试和优化。如果您可以与合作伙伴一起使用数字结对，您可以让他们更好地优化自己的匹配流程。
6.指挥与控制
智能工厂管控指挥系统是整个工厂的数字窗口。通过对企业全方位的数据采集和实时分析，可以实现对智能工厂的实时监控和调度，对生产过程的监控，对工厂运营的实时洞察，以及多个车间之间的合作和资源调度的日常管理决策。在此基础上，可以帮助用户实时掌握生产经营状况，实现企业的精益管理。智能设备运维、能耗管理等典型痛点解决方案，可以为企业快速降本增效。
标签：智能工厂生产