智能工厂该怎么建？这篇说全了，赶紧收藏！

在当前智能制造的热潮之下，很多企业都在规划建设智能工厂。那么，智能工厂的规划要考虑哪些核心要素？关注哪些维度？

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智能厂房设计

智能工厂的厂房设计需要引入BIM（建筑信息模型），通过三维设计软件进行建筑设计，尤其是水、电、汽、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Zui快和zuijia的方式发出警报或触发其它动作。

智能产线规划

智能产线是智能工厂规划的核心环节，企业需要根据生产线要生产的产品族、产能和生产节拍，采用价值流图等方法来合理规划智能产线。
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。

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Zui高效的方式进行协作。
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，通过拉动方式组织生产，采用相应系统及时发现和解决生产过程中出现的异常问题。

制造执行系统

MES（制造执行系统）是智能工厂规划落地的着力点，MES是面向车间执行层的生产信息化管理系统，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。
MES旨在加强MRP计划的执行功能，贯彻落实生产策划，执行生产调度，实时反馈生产进展。
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。

工厂智能物流

推进智能工厂建设，生产现场的智能物流十分重要，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。根据每个客户订单集中配货，并通过RGV配送到装配线，消除了线边仓。
离散制造企业在两道工序之间可以采用带有导轨的工业机器人、桁架式机械手等方式来传递物料，还可以采用AGV、RGV（有轨穿梭车）或者悬挂式输送链等方式传递物料。
在车间现场还需要根据前后道工序之间产能的差异，设立生产缓冲区。立体仓库和辊道系统的应用，也是企业在规划智能工厂时，需要进行系统分析的问题。

生产质量管理

提高质量是工厂管理永恒的主题，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，贯彻质量是设计、生产出来，而非检验出来的理念。
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或工步来处理；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。

生产无纸化

生产过程中工件配有图纸、工艺卡、生产过程记录卡、更改单等纸质文件作为生产依据。
结合轻量化三维模型和MES系统，操作工人在工位上刷RFID卡将可在HMI（人机交互界面）接受工作指令，接受图纸、工艺、更单等生产数据，可以灵活第适应生产计划变更、图纸变更和工艺变更。

设备管理

设备是生产要素，发挥设备的效能（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Zui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，Zui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。

数据采集

生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工序、人员进行关联，以实现生产过程的全程追溯。

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。此外，还可以计算出产品生产过程产生的实际成本。
企业在进行智能工厂规划时，要预先考虑好数据采集的接口规范，以及监控和数据采集系统的应用。

能源管理

为了降低智能工厂的综合能耗，提高劳动生产率，特别是对于高能耗的用电单元，进行能源管理是非常有必要的。
采集能耗监测点（烘箱、变配电、照明、空调、电梯和重点设备）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。

数字分析与应用

通过大数据中心可以查看生产线上各个设备和仪表的状态，但绝大多数离散制造企业还没有建立生产监控与指挥系统。
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。