1.设备互联

想要实现智能工厂，实现MES应用，最重要的就是实现设备与设备之间的互联，建立工厂网络。但采用怎样的通信方式？设备与设备之间如何互联？采集的数据如何处理？这些都需要企业建立统一的标准。

2.制造工艺的优化

规划智能工厂时，可以根据企业的定位、生产产品、核心工艺、生产类型，以及对其生产、加工、包装检测等工艺进行优化。

3.数据采集

工厂生产过程中，需要实时采集生产的各种数据，并与订单、工序、人员进行关联，从而实现生产过程的全程追溯。如果出现问题可以及时报警，并追溯到生产的批次、零部件和原材料的供应商。

4.工厂智能物流

生产现场的物流智能化对于推进智能工厂的建设十分重要，尤其是对于离散制造企业。智能工厂规划时，要尽量减少无效的物料搬运。很多的制造企业在装配车间建立了集中拣货区,对每个客户订单集中配货，并通过DPS(Digital Picking System)方式进行快速拣货。

5.生产质量管理

在智能工厂规划时，生产质量管理更是核心的业务流程。质量保证体系和质量控制活动必须在生产管理信息系统建设时统一规划、同步实施。

质量控制在信息系统中需嵌入生产主流程，如检验、试验在生产订单中作为工序来处理；质量审理以检验表单为依据启动流程开展活动；质量控制的流程、表单、数据与生产订单相互关联、穿透；按结构化数据存储质量记录，为产品单机档案提供基本的质量数据，为质量追溯提供依据；构建质量管理的基本工作路线：质量控制设置-检测-记录-评判-分析-持续改进。

6.设备管理

（OEE—设备综合效率）是智能工厂生产管理的基本要求，OEE的提升标志产能的提高和成本的降低。生产管理信息系统需设置设备管理模块，使设备释放出最高的产能，通过生产的合理安排，使设备尤其是关键、瓶颈设备减少等待时间；

在设备管理模块中，要建立各类设备数据库，设置编码，及时对设备进行维保；通过实时采集设备状态数据，为生产排产提供设备的能力数据；企业应建立设备的健康管理档案，根据积累的设备运行数据建立故障预测模型，进行预测性维护，最大限度地减少设备的非计划性停机；要进行设备的备品备件管理。

7.智能厂房设计

智能工厂的厂房可以利用BIM（建筑信息模型）设计，通过三维设计软件进行建筑设计，尤其是水、电、气、网络、通信等管线的设计。同时，智能厂房要规划智能视频监控系统、智能采光与照明系统、通风与空调系统、智能安防报警系统、智能门禁一卡通系统、智能火灾报警系统等。

采用智能视频监控系统，通过人脸识别技术以及其他图像处理技术，可以过滤掉视频画面中无用的或干扰信息、自动识别不同物体和人员，分析抽取视频源中关键有用信息，判断监控画面中的异常情况，并以最快和最佳的方式发出警报或触发其它动作。

8.智能装备的应用

制造企业在规划智能工厂时，建议高度关注智能装备的最新发展。机床设备正在从数控化走向智能化，很多企业在设备上下料时采用了工业机器人。

未来的工厂中，金属增材制造设备将与切削加工（减材）、成型加工（等材）等设备组合起来，极大地提高材料利用率。除了六轴的工业机器人之外，还应该考虑SCARA机器人和并联机器人的应用，而协作机器人则将会出现在生产线上，配合工人提高作业效率。

9.智能产线规划

智能工厂规划的核心环节之一就是智能产线规划，企业需要根据生产线要生产产品、产能等，合理规划智能产线。智能产线的特点是：在生产和装配的过程中，能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效（OEE）等数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态，能够防止出错；

设计智能产线需要考虑如何节约空间，如何减少人员的移动，如何进行自动检测，从而提高生产效率和生产质量。

10.制造执行系统

MES（制造执行系统）是智能工厂规划落地的重点，MES上接ERP系统，下接现场的PLC程控器、数据采集器、条形码、检测仪器等设备。

面向生产一线工人：指令做什么、怎么做、满足什么标准，什么时候开工，什么时候完工，使用什么工具等等；记录“人、机、料、法、环、测”等生产数据，建立可用于产品追溯的数据链；反馈进展、反馈问题、申请支援、拉动配合等；面向班组：发挥基层班组长的管理效能，班组任务管理和派工；面向一线生产保障人员：确保生产现场的各项需求，如料、工装刀量具的配送，工件的周转等等。

为提高产品准时交付率、提升设备效能、减少等待时间，MES系统需导入生产作业排程功能，为生产计划安排和生产调度提供辅助工具，提升计划的准确性。

11.能源管理

对于高能耗的工厂，降低智能工厂的综合能耗，提高劳动生产率，采用能源管理是非常有必要的。采集能耗监测点（变配电、照明、空调等）的能耗和运行信息，形成能耗的分类、分项、分区域统计分析，可以对能源进行统一调度、优化能源介质平衡，达到优化使用能源的目的。

同时，通过采集重点设备的实时能耗，还可以准确知道设备的运行状态（关机、开机还是在加工），从而自动计算OEE。通过感知设备能耗的突发波动，还可以预测刀具和设备故障。

12.生产无纸化

随着信息化技术的提高和智能终端成本的降低，在智能工厂规划可以普及信息化终端到每个工位，结合轻量化三维模型和MES系统，操作工人将可在终端接受工作指令，接受图纸、工艺、更单等生产数据，可以灵活适应生产计划变更、图纸变更和工艺变更。有很多厂商提供工业平板显示器，甚至可以利用智能手机作为终端，完成生产信息查询和报工等工作。

13.工业安全

随着企业应用越来越多的智能装备和控制系统，并实现设备联网，建立整个工厂的智能工厂系统，随之而来的安全隐患和风险也会迅速提高，现在已出现了专门攻击工业自动化系统的病毒。因此，企业在做智能工厂规划时，也必须将工业安全作为一个专门的领域进行规划。

同时，随着企业应用越来越多的智能装备和控制系统，并实现设备联网，建立整个工厂的智能工厂系统，随之而来的安全隐患和风险也会迅速提高，现在已出现了专门攻击工业自动化系统的病毒。因此，企业在做智能工厂规划时，也必须将工业安全作为一个专门的领域进行规划。

14.精益生产

精益生产的核心思想是消除一切浪费，确保工人以最高效的方式进行协作。很多制造企业采取按订单生产或按订单设计，满足小批量、多品种的生产模式。

智能工厂需要实现零部件和原材料的准时配送，成品和半成品按照订单的交货期进行及时生产，建立生产现场的电子看板，通过拉动方式组织生产，采用系统及时发现和解决生产过程中出现的异常问题；同时，推进目视化、快速换模。很多企业采用了U型的生产线和组装线，建立了智能制造单元。推进精益生产是一个持续改善的长期过程，要与信息化和自动化的推进紧密结合。

15.人工智能技术应用

人工智能技术正在被不断地被应用到图像识别、语音识别、智能机器人、故障诊断与预测性维护、质量监控等各个领域，覆盖从研发创新、生产管理、质量控制、故障诊断等多个方面。在智能工厂建设过程中，应当充分应用人工智能技术。

例如，可以利用机器学习技术，挖掘产品缺陷与历史数据之间的关系，形成控制规则，并通过增强学习技术和实时反馈，控制生产过程减少产品缺陷。同时集成专家经验，不断改进学习结果。利用机器视觉代替人眼，提高生产柔性和自动化程度，提升产品质检效率和可靠性。

16.生产监控与指挥系统

流程行业企业的生产线配置了DCS系统或PLC控制系统，通过组态软件可以查看生产线上各个设备和仪表的状态。

17.数据管理

数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。

因此，在智能工厂的建设过程中，需要一套统一的标准体系来规范数据管理的全过程，建立数据命名、数据编码和数据安全等一系列数据管理规范，保证数据的一致性和准确性。

18.劳动力管理

在智能工厂规划中，还应当重视整体人员绩效的提升。设备管理有OEE，人员管理同样有整体绩效OLE（整体劳动效能）。通过对整体劳动效能指标的分析，可以清楚了解劳动力绩效，找出人员绩效改进的方向和办法，而分析劳动力绩效的基础是及时、完整、真实的数据。

通过考勤机、排班管理软件、MES系统等实时收集的考勤、工时和车间生产的基础数据，用数据分析的手段，可以衡量人工与资源（如库存或机器）在可用性、绩效和质量方面的相互关系。让决策层对工厂的劳动生产率和人工安排具备实时的可视性，通过及时准确地考勤数据分析评估出劳动力成本和服务水平，从而实现整个工厂真正的人力资本最优化和整体劳动效能的提高。

总之，要做好智能工厂的规划，需要综合运用这“十八般武艺”，从各个视角综合考虑，从投资预算、技术先进性、投资回收期、系统复杂性、生产的柔性等多个方面进行综合权衡、统一规划，从一开始就避免产生新的信息孤岛和自动化孤岛，才能确保做出真正可落地，既具有前瞻性，又有实效性的智能工厂规划方案。同时，还可以基于这些维度来建立智能工厂的评估体系。

智能工厂的规划是一个十分复杂的系统工程，需要企业的生产、工艺、IT、自动化、设备和精益等部门通力协作；同时，也需要引入专业的工厂设计和智能制造咨询服务机构深入合作。