智能工廠是實現智能制造的重要載體，主要通過構建智能化生產系統、網絡化分布生產設施，實現生產過程的智能化。智能工廠已經具有了自主能力，可采集、分析、判斷、規劃；通過整體可視技術進行推理預測，利用仿真及多媒體技術，將實境擴增展示設計與制造過程。系統中各組成部分可自行組成最佳系統結構，具備協調、重組及擴充特性。已系統具備了自我學習、自行維護能力。因此，智能工廠實現了人與機器的相互協調合作，其本質是人機交互。

一、智能工廠主要建設模式

由于各個行業生產流程不同，加上各個行業智能化情況不同，智能工廠有以下幾個不同的建設模式。

第一種模式是從生產過程數字化到智能工廠。在石化、鋼鐵、冶金、建材、紡織、造紙、醫藥、食品等流程制造領域，企業發展智能制造的內在動力在于產品品質可控，側重從生產數字化建設起步，基于品控需求從產品末端控制向全流程控制轉變。因此其智能工廠建設模式為：一是推進生產過程數字化，在生產制造、過程管理等單個環節信息化系統建設的基礎上，構建覆蓋全流程的動態透明可追溯體系，基于統一的可視化平臺實現產品生產全過程跨部門協同控制；二是推進生產管理一體化，搭建企業CPS系統，深化生產制造與運營管理、采購銷售等核心業務系統集成，促進企業內部資源和信息的整合和共享；三是推進供應鏈協同化，基于原材料采購和配送需求，將CPS系統拓展至供應商和物流企業，橫向集成供應商和物料配送協同資源和網絡，實現外部原材料供應和內部生產配送的系統化、流程化，提高工廠內外供應鏈運行效率；四是整體打造大數據化智能工廠，推進端到端集成，開展個性化定制業務。

第二種模式是從智能制造生產單元（裝備和產品）到智能工廠。在機械、汽車、航空、船舶、輕工、家用電器和電子信息等離散制造領域，企業發展智能制造的核心目的是拓展產品價值空間，側重從單臺設備自動化和產品智能化入手，基于生產效率和產品效能的提升實現價值增長。因此其智能工廠建設模式為：一是推進生產設備（生產線）智能化，通過引進各類符合生產所需的智能裝備，建立基于CPS系統的車間級智能生產單元，提高精準制造、敏捷制造能力。二是拓展基于產品智能化的增值服務，利用產品的智能裝置實現與CPS系統的互聯互通，支持產品的遠程故障診斷和實時診斷等服務；三是推進車間級與企業級系統集成，實現生產和經營的無縫集成和上下游企業間的信息共享，開展基于橫向價值網絡的協同創新。四是推進生產與服務的集成，基于智能工廠實現服務化轉型，提高產業效率和核心競爭力。

例如，廣州數控通過利用工業以太網將單元級的傳感器、工業機器人、數控機床，以及各類機械設備與車間級的柔性生產線總控制臺相連，利用以太網將總控臺與企業管理級的各類服務器相連，再通過互聯網將企業管理系統與產業鏈上下游企業相連，打通了產品全生命周期各環節的數據通道，實現了生產過程的遠程數據采集分析和故障監測診斷。三一重工的18號廠房是總裝車間，有混凝土機械、路面機械、港口機械等多條裝配線，通過在生產車間建立“部件工作中心島”，即單元化生產，將每一類部件從生產到下線所有工藝集中在一個區域內，猶如在一個獨立的“島嶼”內完成全部生產。這種組織方式，打破了傳統流程化生產線呈直線布置的弊端，在保證結構件制造工藝不改變、生產人員不增加的情況下，實現了減少占地面積、提高生產效率、降低運行成本的目的。目前，三一重工已建成車間智能監控網絡和刀具管理系統、公共制造資源定位與物料跟蹤管理系統、計劃、物流、質量管控系統、生產控制中心（PCC）中央控制系統等智能系統，還與其他單位共同研發了智能上下料機械手、基于DNC系統的車間設備智能監控網絡、智能化立體倉庫與AGV運輸軟硬件系統、基于RFID設備及無線傳感網絡的物料和資源跟蹤定位系統、高級計劃排程系統（APS）、制造執行系統（MES）、物流執行系統（LES）、在線質量檢測系統（SPC）、生產控制中心管理決策系統等關鍵核心智能裝置，實現了對制造資源跟蹤、生產過程監控，計劃、物流、質量集成化管控下的均衡化混流生產。

第三種模式是從個性化定制到互聯工廠。在家電、服裝、家居等距離用戶最近的消費品制造領域，企業發展智能制造的重點在于充分滿足消費者多元化需求的同時實現規模經濟生產，側重通過互聯網平臺開展大規模個性定制模式創新。因此其智能工廠建設模式為：一是推進個性化定制生產，引入柔性化生產線，搭建互聯網平臺，促進企業與用戶深度交互、廣泛征集需求，基于需求數據模型開展精益生產；二是推進設計虛擬化，依托互聯網逆向整合設計環節，打通設計、生產、服務數據鏈，采用虛擬仿真技術優化生產工藝；三是推進制造網絡協同化，變革傳統垂直組織模式，以扁平化、虛擬化新型制造平臺為紐帶集聚產業鏈上下游資源，發展遠程定制、異地設計、當地生產的網絡協同制造新模式。

二、國內外智能工廠建設的現狀

近年來，全球各主要經濟體都在大力推進制造業的復興。在工業4.0、工業互聯網、物聯網、云計算等熱潮下，全球眾多優秀制造企業都開展了智能工廠建設實踐。

例如，西門子安貝格電子工廠實現了多品種工控機的混線生產；FANUC公司實現了機器人和伺服電機生產過程的高度自動化和智能化，并利用自動化立體倉庫在車間內的各個智能制造單元之間傳遞物料，實現了最高720小時無人值守；施耐德電氣實現了電氣開關制造和包裝過程的全自動化；美國哈雷戴維森公司廣泛利用以加工中心和機器人構成的智能制造單元，實現大批量定制；三菱電機名古屋制作所采用人機結合的新型機器人裝配產線，實現從自動化到智能化的轉變，顯著提高了單位生產面積的產量；全球重卡巨頭MAN公司搭建了完備的廠內物流體系，利用AGV裝載進行裝配的部件和整車，便于靈活調整裝配線，并建立了物料超市，取得明顯成效。

當前，我國制造企業面臨著巨大的轉型壓力。一方面，勞動力成本迅速攀升、產能過剩、競爭激烈、客戶個性化需求日益增長等因素，迫使制造企業從低成本競爭策略轉向建立差異化競爭優勢。在工廠層面，制造企業面臨著招工難，以及缺乏專業技師的巨大壓力，必須實現減員增效，迫切需要推進智能工廠建設。另一方面，物聯網、協作機器人、增材制造、預測性維護、機器視覺等新興技術迅速興起，為制造企業推進智能工廠建設提供了良好的技術支撐。再加上國家和地方政府的大力扶持，使各行業越來越多的大中型企業開啟了智能工廠建設的征程。

我國汽車、家電、軌道交通、食品飲料、制藥、裝備制造、家居等行業的企業對生產和裝配線進行自動化、智能化改造，以及建立全新的智能工廠的需求十分旺盛，涌現出海爾、美的、東莞勁勝、尚品宅配等智能工廠建設的樣板。

例如，海爾佛山滾筒洗衣機工廠可以實現按訂單配置、生產和裝配，采用高柔性的自動無人生產線，廣泛應用精密裝配機器人，采用MES系統全程訂單執行管理系統，通過RFID進行全程追溯，實現了機機互聯、機物互聯和人機互聯；尚品宅配實現了從款式設計到構造尺寸的全方位個性定制，建立了高度智能化的生產加工控制系統，能夠滿足消費者個性化定制所產生的特殊尺寸與構造板材的切削加工需求；東莞勁勝全面采用國產加工中心、國產數控系統和國產工業軟件，實現了設備數據的自動采集和車間聯網，建立了工廠的數字映射模型（Digital Twin），構建了手機殼加工的智能工廠。

但是，我國制造企業在推進智能工廠建設方面，還存在諸多問題與誤區：

① 盲目購買自動化設備和自動化產線。很多制造企業仍然認為推進智能工廠就是自動化和機器人化，盲目追求“黑燈工廠”，推進單工位的機器人改造，推行機器換人，上馬只能加工或裝配單一產品的剛性自動化生產線。只注重購買高端數控設備，但卻沒有配備相應的軟件系統。

② 尚未實現設備數據的自動采集和車間聯網。企業在購買設備時沒有要求開放數據接口，大部分設備還不能自動采集數據，沒有實現車間聯網。目前，各大自動化廠商都有自己的工業總線和通信協議，OPC UA標準的應用還不普及。

③ 工廠運營層還是黑箱。在工廠運營方面還缺乏信息系統支撐，車間仍然是一個黑箱，生產過程還難以實現全程追溯，與生產管理息息相關的制造BOM數據、工時數據也不準確。

④ 設備績效不高。生產設備沒有得到充分利用，設備的健康狀態未進行有效管理，常常由于設備故障造成非計劃性停機，影響生產。

⑤ 依然存在大量信息化孤島和自動化孤島。智能工廠建設涉及到智能裝備、自動化控制、傳感器、工業軟件等領域的供應商，集成難度很大。很多企業不僅存在諸多信息孤島，也存在很多自動化孤島，自動化生產線沒有進行統一規劃，生產線之間還需要中轉庫轉運。

究其原因，是智能制造和智能工廠涵蓋領域很多，系統極其復雜，企業還缺乏深刻理解。在這種狀況下，制造企業不能貿然推進，搞“大躍進”，以免造成企業的投資打水漂。應當依托有實戰經驗的咨詢服務機構，結合企業內部的IT、自動化和精益團隊，高層積極參與，根據企業的產品和生產工藝，做好需求分析和整體規劃，在此基礎上穩妥推進，才能取得實效。