正文 | 范软数据应用研究院制造业专家任敏

“十四五”规划加快了制造业转型升级步伐。过去被称为“夕阳产业”的制造业正在转型，转型方向是高效、节能、环保的智能工厂。本文结合智慧工厂的运营管理经验，介绍了智慧工厂的四种典型应用场景。

一、什么是智能工厂？

智慧工厂以数字化工厂为基础，利用物联网技术+设备监控技术，清晰掌握生产销售过程，提高生产过程的可控性，减少对生产线的人工干预，采集生产线数据在实时，合理安排生产计划和进度。

智慧工厂包括工厂运营管理五个方面，①制造资源控制，②现场运营监督，③物流过程控制，④生产执行跟踪，⑤质量工作监督。通过MES、QMS、ERP、SCM等系统的集成和自动化设备传感器数据的对接，构建企业智能工厂管理平台，实现制造管理的统一化和数字化。

二、智能工厂四大典型应用场景应用场景一：智慧校园管理

智慧工厂对工业园区的综合管理提出了更高的要求。传统工业园区由于管理工作繁重，很多模块是分开管理的，无法实现资源的统一协调，而且很多数据也不是实时在线的，大大增加了管理。困难。

智能工厂需要实时在线统一管理视频监控、安防报警、人员巡查、门禁考勤、访客管理、一卡通管理、车位、会议室、信息发布、能源使用、环境变化、设备参数等。公园。.

企业可以利用传感器技术实现动态抓拍、热成像报警、人脸识别、温湿度传感等，再利用OA或报表系统实现在线巡检、信息发布、会议室在线预订、访客在线登记等。通过微服务接口调用数据和传感器数据，形成园区整体管理指标。最后，利用3D建模技术开发智慧园区的全局管理模型，或利用数据分析工具打造园区综合管理驾驶舱，实现园区资源的统一。高效管理，打造绿色、高效、安全的智慧园区。

应用场景二：智慧物流管理

物流一直是工厂管理的薄弱环节。大部分产品和原材料进行运输，但第三方物流机构的管理缺乏有力有效的手段，导致客户交货时间控制不准确，物流异常无法追溯。原因。

企业可以基于车联网技术保存物流车辆的实时地理位置信息，然后利用大数据处理技术实时监控所有物流车辆的运行状态，对停车超时发出实时报警、未按规定路线行驶、车速异常等。对于收发货异常的订单，可追溯其物流车辆的历史轨迹和停靠点记录，实现各环节的精细化、动态化、可视化管理提高物流系统的智能分析决策和自动化作业执行能力，提高物流作业效率。.

应用场景三：三位一体监管平台

随着制造企业内部生产过程管理能力的提高，对上下游制造监督管理的需求也出现了。从供应商到工厂再到最终客户的三合一制造监管平台是智能工厂的核心应用场景。

为满足大客户的监管和准入需求，企业可以利用微服务技术，通过接口提取生产过程数据和运营视频，利用数据分析平台为客户提供产品工厂数据和分析结果。对应客户，快速响应客户制造监管平台数据对接和远程验厂需求，提高客户对产品的信任度。

供应商的制造监督管理需要从四个方面入手。首先，连接其产线设备的传感器数据，掌握供应商生产过程中的设备参数，方便后期异常追溯；二、接入生产监控视频，实现对供应商生产运行的实时监控，提高管理水平；第三，打通供应商生产信息系统，掌握供应商订单执行进度和质量，有效预估订单风险；四是开发数据上报接口，及时、规范地收集供应商临时、分散的数据，提高协调能力。

应用场景四：质量闭环追溯

传统的质量管理方法当时仅限于对产品生产过程数据的监控。当批次质量出现异常时，无法有效锁定不良批次，异常物料无法追溯到使用的成品新型智慧园区，增加了质量处理成本和管控难度。.

质量追溯可以帮助企业以更加实时、高效、准确、可靠的方式实现生产过程和质量管理。结合条码自动识别技术、序列号管理思想和条码设备，可以有效收集生产和物流作业中产品或物料的相关信息。数据，每完成一个工序或一项工作，记录其检验结果、存在的问题、操作人员和检验人员的姓名、时间、地点和情况分析，在产品的适当部位做相应的质量状态标记，并跟踪其寿命。循环运动的全过程使企业在采购、销售、生产过程中实现物料跟踪监控，产品质量跟踪，

最后，利用数据分析工具，建立质量计划、过程控制、问题发现、异常处理、管理决策、问题关闭的质量闭环管理平台，形成经验库和分析报告，支持企业创建一组可追溯的来源、可追溯的目的地和问责制。可追溯的质量闭环追溯系统。

三、总结

智能工厂的应用远不止这些。随着新技术、新概念的诞生，智能工厂在新时代也将有新的表现形式。整合加快智慧工厂建设步伐。