如何建設好的智慧工廠，不單需要有足夠的預算，更需要科學的規劃和設計，一般做好數字化建設，必須要依據步驟：信息系統的規劃和設計。很多的工廠會購置很多的自已的信息系統，如CRM（客戶關系管理系統）、PLM（產品壽命管理系統）、ERP（企業資源計劃）、HR（人力資源）、QMS（質量管理系統）、OA（辦公自動化）等，但是因為沒有做好頂層設計，系統的集成性差，而且軟件的選型、上線程序均不科學，造成很大的資金、時間和人力資源浪費。智慧工廠規劃時，要盡量減少無效的物料搬運。江門新工廠定制
數據是智慧工廠建設的血液，在各應用系統之間流動。在智慧工廠運轉的過程中，會產生設計、工藝、制造、倉儲、物流、質量、人員等業務數據，這些數據可能分別來自ERP、MES、APS、WMS、QIS等應用系統。因此，在智慧工廠的建設過程中，需要一套統一的標準體系來規范數據管理的全過程，建立數據命名、數據編碼和數據安全等一系列數據管理規范，保證數據的一致性和準確性。另外，必要時，還應當建立專門的數據管理部門，明確數據管理的原則和構建方法，確立數據管理流程與制度，協調執行中存在的問題，并定期檢查落實優化數據管理的技術標準、流程和執行情況。企業需要規劃邊緣計算、云計算的平臺，確定哪些數據在設備端進行處理，哪些數據需要在工廠范圍內處理，哪些數據要上傳到企業的云平臺進行處理。江門智能工廠整裝企業在工業4.0的研究中，智能制造和智慧工廠一直被認定為兩大研究主題。
智慧工廠的建設需要哪些‘‘武器’’裝備，要考慮哪些中間要素，關注哪些維度呢？提高質量是工廠管理永恒的主題，在智慧工廠規劃時，生產質量管理更是中間的業務流程。質量保證體系和質量控制活動必須在生產管理信息系統建設時統一規劃、同步實施，貫徹質量是設計、生產出來，而非檢驗出來的理念。質量控制在信息系統中需嵌入生產主流程，如檢驗、試驗在生產訂單中作為工序或工步來處理；質量審理以檢驗表單為依據啟動流程開展活動；質量控制的流程、表單、數據與生產訂單相互關聯、穿透；按結構化數據存儲質量記錄，為產品單機檔案提供基本的質量數據，為質量追溯提供依據。
“智慧工廠”的發展，是智能工業發展的新方向。特征在制造生產上體現為：一、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;二、整體可視技術的實踐：結合訊號處理、推理預測、仿真及多媒體技術，將實境擴增展示現實生活中的設計與制造過程。三、協調、重組及擴充特性：系統中各組承擔為可依據工作任務，自行組成較佳系統結構。四、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、更新，及自動執行故障診斷，并具備對故障排除與維護，或通知對的系統執行的能力。五、人機共存的系統：人機之間具備互相協調合作關系，各自在不同層次之間相輔相成。智慧工廠：以工廠運營管理整體水平提高為中間。
智慧工廠分析應用數據化：數據價值通過體系化的分析應用來實現。利用實時采集現場DCS數據，為生產經營管理提供數據支撐，同時能滿足遠程診斷需求；通過對歷史數據挖掘和主題性綜合分析，實現對數據進行分類、統計、對標、分析，提高安全生產管理水平和管理效率，實現信息資源綜合性開發利用。智慧工廠實現決策支持科學化：數據分析結果為各級領導層科學決策提供支撐。通過精益化、規范化決策管理工具、KPI管理、大數據搜索應用等技術，為管理服務提供生產經營、決策分析實時數據，支撐生產經營活動持續優化；同時，通過整合內、外部結構化和非結構化數據，為管理層和決策層提供多維度、科學、準確、及時的數據、信息、知識和決策依據。智慧工廠的廠房設計該怎么建？能源管理。江門新工廠定制
智慧工廠這一概念早已從舊時王謝堂前燕，飛入尋常百姓家。江門新工廠定制
智慧工廠與自動化工廠，到底有何區別？智慧工廠不等于自動化工廠。數字化制造中，盡管自動化制造是重要的基礎，但數字化制造并不等同于自動化。一般情況下，很多人會以為工廠要實現數字化制造，必須先實現自動化，這其實是一種誤解。而數字化制造的其中一個重要基礎，正是實現自動化制造。那么，伴隨生產車間內不斷增加自動化設備，以及逐步減少勞動力，在數字化制造的不斷進化中，是否就等同于全自動化？以手機行業為例，如果開發一條全自動化的產線，至少需要半年以上，但按照目前手機行業的創新周期，一般情況下，一款手機從設計到實現量產普遍只在一個月內。“這時候，生產線上大部分的工作只有依靠人來完成，速度才會更快。”江門新工廠定制
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