眾所周知，智能工廠的規劃建設是壹個十分復雜的系統工程，從傳統工廠到智能工廠是壹個逐步進化的過程，也是組織、管理、工業技術和信息化不斷融合的過程。為了少走彎路，本文整理了在智能工廠建設中要考慮的八大核心要素以及需要關註的重點維度。
數據的采集和管理
數據是智能工廠建設的血液，在各應用系統之間流動。在智能工廠運轉的過程中，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等應用系統。生產過程中需要及時采集產量、質量、能耗、加工精度和設備狀態等數據，並與訂單、工序、人員進行關聯，以實現生產過程的全程追溯。
此外，在智能工廠的建設過程中，需要建立數據管理規範，來保證數據的壹致性和準確性。還要預先考慮好數據采集的接口規範，以及SCADA（監控和數據采集）系統的應用。企業需要根據采集的頻率要求來確定采集方式，對於需要高頻率采集的數據，應當從設備控制系統中自動采集。
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，並定期檢查落實優化數據管理的技術標準、流程和執行情況。
02設備聯網和設備管理
實現智能工廠，推進工業互聯網建設，最重要的基礎就是要實現M2M，也就是設備與設備之間的互聯，建立工廠網絡。
企業應該對設備與設備之間如何互聯，采用怎樣的通信方式、通信協議和接口方式等問題建立統壹的標準。在此基礎上，企業可以實現對設備的遠程監控，機床聯網之後，可以實現DNC（分布式數控）應用。設備聯網和數據采集是企業建設工業互聯網的基礎。
發揮設備的效能（OEE—設備綜合效率）是智能工廠生產管理的基本要求。OEE的提升標誌產能的提高和成本的降低。生產管理信息系統需設置設備管理模塊，使設備釋放出最高的產能，通過生產的合理安排，使設備尤其是關鍵、瓶頸設備減少等待時間。
廠內智能物流
推進智能工廠建設，生產現場的智能物流十分重要，尤其是對於離散制造企業。智能工廠規劃時，要盡量減少無效的物料搬運。很多制造企業在裝配車間建立了集中揀貨區，根據每個客戶訂單集中配貨，並通過DPS方式進行快速揀貨，配送到裝配線，消除了線邊倉。
離散制造企業在兩道機械工序之間可以采用桁架式機械手、AGV等方式來傳遞物料，立體倉庫和軌道系統的應用，也是企業在規劃智能工廠時，需要進行系統分析的問題。
04生產質量管理
提高質量是企業永恒的主題，在智能工廠規劃時，生產質量管理更是核心的業務流程。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；質量控制的流程、表單、數據與生產訂單相互關聯、穿透；構建質量管理的基本工作路線：質量控制設置→檢測→記錄→評判→分析→持續改進。
05智能產線規劃
智能產線是智能工廠規劃的核心環節，企業需要根據生產線要生產的產品族、產能和生產節拍，采用價值流圖等方法來合理規劃智能產線。
智能產線的特點是：
△在生產和裝配的過程中，能夠通過傳感器或RFID自動進行生產、質量、能耗、設備績效（OEE）等數據采集，並通過電子看板顯示實時的生產狀態，能夠防呆防錯；
△通過安燈系統實現工序之間的協作；
△生產線能夠實現快速換模，實現柔性自動化；能夠支持多種相似產品的混線生產和裝配，靈活調整工藝，適應小批量、多品種的生產模式；
△具有壹定冗余，如果出現設備故障，能夠調整到其他設備生產；
△針對人工操作的工位，能夠給予智能的提示，並充分利用人機協作。
設計智能產線需要考慮如何節約空間，如何減少人員的移動，如何進行自動檢測，從而提高生產效率和生產質量。
制造執行系統MES
MES是智能工廠規劃落地的著力點，上接ERP系統，下接現場的PLC程控器、數據采集器、條形碼、檢測儀器等設備。MES旨在加強MRP計劃的執行功能，貫徹落實生產策劃，執行生產調度，實時反饋生產進展：
△面向生產壹線工人：指令做什麽、怎麽做、滿足什麽標準，什麽時候開工，什麽時候完工，使用什麽工具等；記錄“人、機、料、法、環、測”等生產數據，建立可用於產品追溯的數據鏈；反饋進展、反饋問題、申請支援、拉動配合等；
△面向班組：發揮基層班組長的管理效能，班組任務管理和派工；
△面向壹線生產保障人員：確保生產現場的各項需求，如料、工裝刀量具的配送，工件的周轉等等。
為提高產品準時交付率、提升設備效能、減少等待時間，MES系統需導入生產作業排程功能，為生產計劃安排和生產調度提供輔助工具，提升計劃的準確性。
07生產無紙化及監控指揮系統
隨著信息化技術的提高和智能終端成本的降低，在智能工廠規劃可以普及信息化終端到每個工位。操作工人將可在終端接受工作指令，接受圖紙、工藝、更單等生產數據，可以靈活第適應生產計劃變更、圖紙變更和工藝變更。
實際上，離散制造企業也非常需要建設集中的生產監控與指揮系統，在系統中呈現關鍵的設備狀態、生產狀態、質量數據，以及各種實時的分析圖表。通過看板直觀展示，提供多種類型的內容呈現，輔助決策。
08人工智能技術應用
人工智能技術正在被不斷地被應用到圖像識別、語音識別、智能機器人、故障診斷與預測性維護、質量監控等各個領域，覆蓋從研發創新、生產管理、質量控制、故障診斷等多個方面。在智能工廠建設過程中，應當充分應用人工智能技術。
例如，可以利用機器學習技術，挖掘產品缺陷與歷史數據之間的關系，形成控制規則，並通過增強學習技術和實時反饋，控制生產過程減少產品缺陷。同時集成專家經驗，不斷改進學習結果。利用機器視覺代替人眼，提高生產柔性和自動化程度，提升產品質檢效率和可靠性。
總之，要做好智能工廠的規劃，需要綜合運用這些核心要素，從各個視角綜合考慮，從投資預算、技術先進性、投資回收期、系統復雜性、生產的柔性等多個方面進行綜合權衡、統壹規劃，建立具有前瞻性和效益性的智能工廠。