数字化智能工厂 | 制造业变革：数字化智能工厂顶层设计全路径，从背景到落地的实战干货！

数字化智能工厂解决方案 - 顶层设计思路

在当今制造业的发展浪潮中，数字化智能工厂已成为企业转型升级的关键方向。本文主要介绍数字化智能工厂的建设背景、解决方案、关键特点及必要性等方面内容，为读者全面呈现这一领域的核心知识与实践路径，助力企业深入理解并积极推进数字化智能工厂的建设。

1. 数字化智能工厂建设背景

1.1 企业变革的驱动力

企业正处于深刻变革的关键时期，面临着多方面的转型压力。国家战略大力推动智能制造、工业 4.0 和工业互联网等发展方向，促使企业积极探索制造模式的转变，如进行 ERP 升级、智能制造转型以及打造数字化智能工厂等举措，以适应新时代的产业竞争格局。

1.2 新技术的蓬勃发展成为企业变革的强大引擎

与此同时，新技术的蓬勃发展成为企业变革的强大引擎。信息物理系统（CPS）、云计算、大数据、移动互联网、物联网、人工智能等前沿技术的涌现，使得数字化、网络化、智能化成为制造业发展的新趋势。这些技术实现了人 - 物 - 设备的深度互联，为工厂的智能化升级奠定了坚实基础。例如，在智能监控及数据采集方面，通过各类智能终端系统（如 PDA）、条码 / RFID、仪表、视频、汽车衡、DCS/PLC 等设备，能够实现对生产过程全方位的数据收集与监控，涵盖库存、物流、生产成本、投入产出、质量 SPC、执行进度、生产进度、设备状态等关键环节，并以电子看板、APP 等多种形式进行可视化展示，为企业决策提供实时、准确的数据支持。

2. 数字化智能工厂解决方案

2.1 整体架构与核心要素

数字化智能工厂的建设整合了企业核心业务模型与前沿技术。企业核心业务模型涵盖 ERP、PLM、CAx 等系统，与人工智能（AI）深度融合，并结合机器视觉、优化配料、工艺预测等先进技术手段。在生产环节，原物料、容器具、工装、CNC/DNC、机器人、DCS/PLC 等设备与感知仪表仪器、检验检测人员以及 SCADA 系统协同工作，构建起高效的生产体系。

新一代数字化智能工厂呈现出多元协同的显著特征，包括产销协同、个性定制、敏捷运筹、智能生产、精准质量、优化决策以及高效设备管理等方面。其整体框架涵盖多个层次，边缘层承担着生产指挥、个性化设计、协同计划、生产调度、异常管理等关键职能；用户层则面向质检人员、集团用户、中控室人员、调度人员、厂领导、车间主任等不同角色，提供便捷的操作界面与管理工具。同时，借助 IoT 平台、AI 支持框架，实现与供应商、客户、外部服务机构等的紧密连接与高效协作，形成完整的产业生态系统。

2.2 关键环节解决方案

2.2.1 产供销协同管理

· 在计划排程方面，实现集团多组织协同计划排程，涵盖集中销售、分销要货、集中采购（含集中收货与工厂收货）、工厂采购等多种业务模式，并支持集中计划集中排产、集中计划工厂排产、工厂计划工厂排产（并行或串行）等灵活的排产方式。在物料协同上，涉及跨组织领料、备料、入库、交接等流程，确保物料在集团多组织间的高效流转与精准配置，通过精准的客户画像，进一步提升市场响应速度与客户满意度。

· 物流管理借助汽运 / 铁运一卡通及无人值守技术，实现物流运输的智能化升级。在运输节点配备红绿灯、摄像头、红外开关、语音系统、打印机、称重 PC、栏杆机、称重显示仪、IC 卡读卡器等设备，构建起高效、精准、安全的物流运输监控与管理体系，大幅提升物流效率与准确性。

2.2.2 制造过程管控

· 制造过程实现高度透明化

从生产计划（包括 MPS/MRP 计划与客户订单）制定，到即时成本核算、库存管理（含产品配方、工艺路线），再到作业过程（混料、配料、反应、设备模具、物料、质检安环）的全程监控与可视化排程，借助能源计量仪表、质检仪器、电子秤、RFID 等设备，实现对生产过程数据的实时采集与深度分析，确保生产过程的高效、稳定与可控。

· 安全环保管理依托 UAP 平台，实现全方位数字化。

在权限管理、流程管理、主数据管理基础上，通过实时数据采集及数据库建设，对职业健康（劳保品、体检管理）、危险点标识、预案演练（编制、执行与总结）、安全检查（移动巡检、隐患管理、事故管理、三违管理）、安全培训（新老员工、转岗、专项培训）、法律法规管理等环节进行精细化管理。同时，对废水、气体泄漏等环境指标进行实时监测，结合安防物资、消防水源与车辆管理、安全票证管理、危化品管理、风险管理等措施，构建起完善的安全环保管理网络，确保工厂生产符合安全环保标准。

· 质检管理遵循标准化流程。

分为检验业务层、质量决策层和基础支持层。整合在线检测设备数据、人工质检数据等多源数据，对检验资源（人员、材料、仪器等）、检验质量（任务计划、内控检验、结果分析、异常预警）、知识体系文件进行系统管理，实现质量追溯与决策分析，并通过报表、控制图预警、自助分析、监控看板等方式，为产品质量提供有力保障。

· 设备管理迈向科学化。

涵盖计划预算、采购库存、使用维护、维修管理等全生命周期环节。借助 UAP 平台及相关工具，对设备运行状态进行实时监测与分析（运行 / 停机记录、监视测量记录），实现故障诊断预警、资产盘点、备件管理等功能，并通过工单管理、点检、润滑、巡检、清理等操作，确保设备稳定运行，延长设备使用寿命，降低设备运维成本。

2.2.3 成本与指标管理

建立精细化的指标成本管理体系，涵盖计划类（计划完成率、订单合格率等）、物料类（材料消耗率、物料收得率等）、设备类（设备效率、OEE 等）、能源类（综合能耗、能源单耗等）、质量类（产品合格率、返工率等）、效率类（停机时间分析、巡检执行率等）、成本类（投入产出比、单位成本等）、安环类（百万工时伤害率、环境污染案件数等）、工艺类（工艺合格率、关键工艺指标等）等多维度指标。通过对这些指标的深度分析与持续优化，实现工厂运营的精准管控与高效决策，提升企业综合竞争力。

2.2.4 业务应用多端化

支持业务应用多端展示与操作，包括电脑、大屏幕（LCD、LED）、触摸屏工位机、工业平板、条码射频设备、PDA 等终端设备。无论是生产实时数据、品质信息，还是设备运行状态、物流运输情况，均可在不同终端上实现实时呈现与便捷操作，满足企业不同场景与人员的多样化需求，提升生产管理的灵活性与便捷性。

2.3.数字化智能工厂推进建议-三步走

数字化智能工厂推进遵循循序渐进的原则，分为基础应用、全面应用和创新应用三个阶段。在基础应用阶段，重点实施实时日成本管理、生产统计、仓库条码应用、生产与设备运行监控及数据采集、物流一卡通等项目；全面应用阶段，深化大数据分析、设备故障诊断、工艺优化、3D 模拟、主题分析、异常管理等功能；创新应用阶段，则聚焦人工智能技术应用与设备上云，实现工厂智能化水平的持续提升与创新发展。

3. 重要特性及价值

3.1 核心特性解析

3.1.1 特性1：工业物联网--- 物联服务

物联网技术在工厂中发挥关键作用，实现 DCS、PLC、数控机床、AGV、立体库、智能仪表、质检设备、计量仪表等设备的互联互通与协同工作。

3.1.2 特性2：设备运行服务---让设备运行无忧

数字化智能工厂系统可对 AGV、RGV 等设备下达精准指令，实现设备自发现、数据自采集，驱动设备间的智能协作，有效降低应用成本（总体建设费用降低 30% - 50%），大幅缩短实施周期（缩减 50% - 80%），提升生产效率与管理效能。

3.1.3 特性3：智能物流---一卡通/无人值守

智能物流通过集成厂内 AGV、RGV 设备，实现物料配送的自动化与智能化。在厂内物流环节，可自动下发指令控制设备运转，确保物料精准配送；厂外物流采用无人计量技术，提升物流计量的准确性与效率，减少人力投入与人为误差，实现物流管理的全程智能化。

3.1.4 特性4：智能算法

工业数据平台与智能算法相结合，为生产提供强大的数据支持与智能决策能力。数据平台涵盖智能配料、终点预测、产品质量判断、负荷优化等功能模块，借助 PaddlePaddle、TensorFlow 等 AI 基础算法及行业定制算法，实现数据清理、特征提取、预测分析、调度优化等操作。例如在冶炼行业，利用神经网络算法可精准预测转炉冶炼铜 S1 期终点，有效指导生产，实现节能降耗、提质增效的目标。

智能监视系统集成多种监控形态，如视频、GIS、3D 建模、生产运行、设备运行、生产指令、工艺参数、能流图、安环指标等，并通过 PC、手机、大屏等多端展示，为企业管理人员提供全方位、实时的工厂运行状态信息，便于及时发现问题、做出决策，提升工厂运营的安全性与可靠性。

3.1.5 特性5：物料跟踪与管理

针对不同生产作业模式（连续生产、批次生产、单体生产），精准配置生产配方，实现物料全流程跟踪。通过自动生成物料投入、产出、能源消耗、工艺参数等报表，精确计算实时成本，并支持物料追溯与集中管控，确保物料管理的精细化与透明化。

3.2 客户价值体现

数字化智能工厂为客户带来全方位的价值提升。在质量管控方面，实现全程化管理，从原料采购到产品生产、检验、交付的全流程质量把控，借助先进的质检技术与管理系统，确保产品质量稳定可靠；生产过程高度透明化，通过实时数据采集与可视化展示，使生产环节清晰可见，便于及时发现与解决问题；物流管理无人化，降低人力成本，提高物流效率与准确性，减少物流环节的损耗与延误；能源管理精细化，借助智能能源监测与调配系统，实现能源的高效利用，降低能耗成本；安环管理可控化，通过数字化手段强化安全环保管理，预防事故发生，降低环境风险；设备管理全面化，涵盖设备全生命周期管理，提升设备运行稳定性与使用寿命；辅助决策智能化，基于大数据分析与智能算法，为企业决策提供科学依据，提升决策的准确性与及时性。

具体成效显著，如能源利用率提高 10%、电耗下降 15%、综合能耗下降 5%、劳动生产率提高 30%、年增加经济效益 800 万元，同时实现研发周期缩短、库存降低、优良品率提升、生产人员减少、用水量和用气量降低等目标，助力企业在经济效益、环境效益与社会效益等多方面实现可持续发展，在激烈的市场竞争中脱颖而出，迈向智能制造的新高度。