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企业的数据模型我个人认为应该包含两个方面，一种是企业级数据的管控能力，另外一种是能够体现精益化管理的指标体系。数据处理的本质在于：提升数据的结构化程度与数据的价值密度，第一种是通过统一的数据平台提升企业数据的结构化程度与管控粒度，第二种则是提升工厂数据的价值密度进行科学决策。正因为如此之前我也写过一篇文章《MES上线的成功率在50%左右》。所以IT系统的更改方向则是由记录变为驱动，比如现在的DP（需求计划）、MP（主计划）、FP（工厂）等都会嵌入计算引擎，都是以数据为基础嵌入算法进行业务的自动驱动。这种纠正功能智能工厂与传统自动化工厂出现明显差异，自动化工厂如果没有人员干预，会一直向前冲。嘉定区品牌智能工厂解决方案推广

比如生产模具在其全生命周期过程中总计只能应用10000次，而通过IOT可以远程采集模具的应用次数，当达到10000次之后自动报警从而进行质量管理；通过IOT手段将三坐标检测仪的质检数据与生产任务进行绑定，可以实现质量数据的追溯。工厂中应用AI可以认为是一种单点的优化，比如安全管理业务中通过机器视觉发现违规操作；工艺的单点优化；之前我写过关于MES的观点，未来MES将是IT+OT，其中的OT指的就是AI机器视觉，因为这样可以迅速降低人工劳动的强度；生产现场，烟虫基本上需要人工手工去检验，但是通过机器视觉可以自动发现烟虫进而预警。徐汇区国产智能工厂解决方案推广向更高的产能，更多的产品进军，而智能工厂会根据实际需求，调整机器的工作时间。

2、质量智能工厂特有的自我优化可以更快地预测和检测质量缺陷趋势，并有助于识别质量差的人为、机器或环境因素。更优化的质量流程可以使产品质量更高，缺陷和召回更少。工厂内配备电子看板显示生产的实时动态，同时，操作人员可远程参与生产过程的修正或指挥。3、更低的费用传统上，优化流程可以带来更好的成本效益——具有更可预测的库存需求，更有效的招聘和人员配置决策，以及减少流程。更高质量的流程还可能意味着对供应网络的综合视图，以及对采购需求的快速，无延迟响应，从而进一步降低成本。

如下图所示，智能工厂对应业务的优化在于：计划排程协同、制造过程透明、安全环保、物流智能化、质量管控、设备运维、精细化管理、业务多样化等，对应大的方面基本上对应的都是企业的能力，可预测、可视、可控、高效、可追溯、安全可靠、便捷等。但是下图是一个漫长迭代的过程，靠一个项目就希望达到很显然是不现实的，就跟一个企业一样靠一两年时间就做成全球一的业务，很可能就会在一两个月丢失这个，因为护城河太低了显示情况。这个项目从1907年开始萌芽，但一直到1913年才正式投入大规模生产。

“智能工厂”的发展，是智能工业发展的新方向。但并不是所有智能工厂都能被称为智能工厂，如何判断这个工厂是否是智能工厂？我们可以从以下五个特性入手：1、系统具有自主能力：可采集与理解外界及自身的资讯，并以之分析判断及规划自身行为。2、整体可视技术的实践：结合讯号处理、推理预测、彷真及多媒体技术，将实境扩增展示现实生活中的设计与制造过程。3、协调、重组及扩充特性：系统中各组承担为可依据工作任务，自行组成系统结构。更优化的质量流程可以使产品质量更高，缺陷和召回更少。工厂内配备电子看板显示生产的实时动态。黄浦区综合智能工厂解决方案防水

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智能工厂市场规模及发展趋势智能工厂是现代工业、制造业的大势所趋，是目前实现企业转型升级的高级优化路径。根据当前各行各业建设智能工厂的热情及扩张速度，预计未来几年，中国智能工厂行业仍然将保持10%以上的年均增速，2024年，中国智能工厂行业市场规模突破1.2万亿。智能工厂将大量运用机器人，这从现代汽车收购波斯顿动力可见一斑，在智能工厂中，机器人带来的自动化和智能化将转化为更智能化的人机协同。在技术层面，智能工厂也可以建立与导入云端，并进行云端运算与大数据分析嘉定区品牌智能工厂解决方案推广

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