智慧工廠是在數字化工廠的基礎上，利用物聯網的技術和裝置監控技術加強資訊管理和服務，清楚掌握產銷流程、提高生產過程的可控性、減少生產線上人工的干預、即時正確地採集生產線資料，以及合理的生產計劃編排與生產進度。智慧工廠包含工廠運營管理的五個方面，製造資源控制、現場執行監管、物流過程管控、生產執行跟蹤、質量工作監督，透過對 MES、QMS、ERP、SCM 等系統的整合以及對自動化裝置感測器資料的對接，打造企業的智慧工廠管理平臺，實現製造管理的統一化與數字化。

製造資源控制主要是指對製造過程中的人、機、料等相關生產資源的管理。

涉及對 BOM 單的自動生成、原材料及輔料的領用、半成品與線邊倉的管理、成品的投入產出情況等，需要對物料齊套率、物料損耗比率、半成品週轉、投入產出比、回收率等指標進行監控與分析，確保製造資源及時到位、高效流轉、降損再造；裝置效率對製造資源的影響巨大，應從裝置巡檢、故障管理、備件管理、技術檔案等四個方面進行管控，利用電子掃碼技術實現一物一碼、一人一碼的管理模式，打造企業裝置全流程精準管理系統；

自動化技術的發展促進了無人工廠的誕生，但是無人工廠的侷限性很大，很多企業並不適合，所以目前來看，人員還是製造資源的核心之一，結合工藝流程改進、生產計劃排程、人員排班管理，可達到最佳化生產效率、維持生產節拍的目的。

現場執行監管是對 7S 管理的數字化改造。一方面利用基於感測器建立的資料實時採集系統完成對生產現場環境資料的採集、裝置執行引數與狀態資料的採集、流水線作業關鍵崗位產能資料的採集，解決了原本 7S 管理資料採集的滯後性與人工採集帶來誤差的問題；

另一方面利用影片監控以及影像識別技術實現對裝置停機、傳送帶卡料、產品積壓、員工離崗等異常情況的預警推送，作為 7S 管理評分的有力依據；

最後透過資料分析軟體 FineBI 對接生產系統資料以及上述採集到的資料，進行多維度對比分析，輔助生產管理者進行有效決策。物流過程管控包含供應商發貨、工廠內部週轉、客戶發貨三個環節。

利用車聯網技術與大資料處理技術將物流車輛的實時地理位置與行車軌跡資料進行實時採集，完成對供應商和客戶兩個環節的物流過程管控；利用 AGV 小車實現物料自動領用、半成品自動週轉、成品自動入庫，打造無人分揀、

智慧搬運的智慧倉儲作業系統，大大提高了工廠內部物流的週轉效率。

生產執行跟蹤是對生產計劃執行過程的實時監控以及對執行結果的管理決策，結合 MES 系統與資料分析工具 FineBI，讓各層級管理人員能夠隨時瞭解生產動態，包括出勤情況、計劃生產進度、計劃完成率及效率等，實現生產異常線上分析和閉環跟進，最佳化資料提取及分析模式，減負賦能，提前管理，建立問題找人，分層管理機制。

質量工作監督涵蓋來料品質管控、製程品質管控、出貨品質管控三個環節，從質量策劃、質量檢驗、質量保證、質量監督、質量改善、質量服務、體系和流程等七個方面重點建設，利用編碼技術實現產品和物料的批次管控，減少因批次質量問題帶來的成本損失，同時用 SPC 方法分析工序過程能力與質量管控水平，確保產品質量保持在合理的範圍內波動。

在智慧工廠的建設過程中，不同的業務活動衍生出不同的資訊化功能需求，而不同的功能需求又促生了不同新技術的發展，業務、功能與技術的結合形成了智慧工廠的應用場景。基於上述智慧工廠管理平臺五大模組的內容，帆軟提煉出了智慧工廠的四大應用場景。

應用場景一：智慧園區

管理智慧工廠對產業園的綜合管理提出了更高的要求，傳統產業園由於管理工作繁多，很多模組都是單獨管理，無法做到資源的統一協調，且很多資料並不是實時線上，大大增加了管理難度。

智慧工廠要求對園區的影片監控、安防報警、人員巡查、門禁考勤、訪客管理、一卡通管理、停車位、會議室、資訊釋出、能源使用情況、環境變化、裝置引數等工作進行實時線上的統一管理，企業可利用感測器技術實現動態捕捉、熱成像報警、人臉識別、溫溼度感應等，再利用 OA 或報表系統實現線上巡檢、資訊釋出、會議室線上預約、訪客線上登記等，將系統資料和感測器資料利用微服務介面的方式進行呼叫，形成園區全貌管理指標，最後利用 3D 建模技術開發智慧園區全域性管理模型或利用資料分析工具製作園區綜合管理駕駛艙，實現對園區資源的統一高效管理，打造綠色、高效、安全的智慧園區。

應用場景二：智慧物流管理

物流一直是工廠管理的薄弱環節，大多數製造企業依賴第三方物流公司進行產品和原材料的運輸，而對第三方物流機構的管理缺乏有力且有效的手段，導致對客戶的交付時間把控不準以及對物流異常無法追溯真實原因。

企業可基於車聯網技術將物流車輛的實時地理位置資訊進行儲存，再利用大資料處理技術實時監控所有物流車輛的執行狀態，對停車超時、未按規定路線行駛、車速異常等情況進行實時報警，對收發貨異常的訂單可追溯其物流車輛的歷史軌跡與停靠點記錄，實現物流各環節精細化、動態化、視覺化管理，提高物流系統智慧化分析決策和自動化操作執行能力，提升物流運作效率。

應用場景三：三位一體監造平臺

隨著製造企業對內部生產過程管理能力的提高，促生出了上下游監造管理的需求，一方面是對供應商原材料質量管控的進一步延伸，另一方面是對客戶滿意度更加重視的表現。從供應商到工廠到最終客戶的三位一體監造平臺，是智慧工廠的核心應用場景。

為了滿足大客戶監造接入需求，企業可利用微服務技術透過介面將生產過程資料和作業影片提取出來，同時利用資料分析平臺給客戶提供帶有分析結果的產品出廠資料，透過許可權管理開放給對應客戶，實現快速響應客戶監造平臺資料對接以及遠端廠驗的需求，提升客戶對產品的信任度。

而對於供應商的監造管理需要從四個方面入手，第一，對接其產線裝置感測器資料，掌握供應商生產過程中的裝置引數，便於後期異常追溯；第二，接入生產監控影片，實現對供應商生產作業的實時監控，提高管理力度；第三，打通供應商的生產資訊系統，掌握供應商訂單的執行進度與質量情況，可有效預估訂單風險；第四，開發資料上報介面，對供應商臨時零散的資料做到及時規範的收集，提高協同能力。

應用場景四：質量閉環追溯

傳統的質量管理方式侷限於對當時產品生產過程資料的監控，在出現批次質量異常時無法有效鎖定不良批次，對導致異常的物料無法追溯使用在哪些成品中，增加了質量處理成本與管控難度。

質量追溯可幫助企業更實時、高效、準確、可靠的實現生產過程和質量管理，結合條碼自動識別技術、序列號管理思想以及條碼裝置，可有效收集產品或物料在生產和物流作業環節的相關資訊資料，每完成一個工序或一項工作，記錄其檢驗結果、存在問題、操作者及檢驗者的姓名、時間、地點及情況分析，在產品的適當部位做出相應的質量狀態標誌，跟蹤其生命週期中流轉運動的全過程，使企業能夠實現對採、銷、生產中物資的追蹤監控、產品質量追溯、銷售竄貨追蹤等目標。

最後利用資料分析工具建立質量計劃、過程控制、發現問題、異常處理、管理決策、問題關閉的質量閉環管理平臺，形成經驗庫與分析報表來支撐企業打造一套來源可溯、去向可查、責任可追的質量閉環追溯系統。

智慧工廠的應用遠不止於此，隨著新技術、新理念的誕生，智慧工廠也將在新時代有新的表現形式，製造管理者應把握新形勢，透過執行層自動化與管理層資訊化的融合，加快智慧工廠的建設步伐。