智慧工厂是个很大的话题，现在很多公众号都在从不同角度讨论，比如管理角度，系统角度，制度角度，国家战略等等都在谈，有很多做方案及实施的企业也都在谈，其中间议题不过自己设计的产品如何能对接到生产，从而提高良率，产能和效率。为了迎风而上，很多企业也想借口进行生产优化，其目的大致三种：1。 国家有补贴嘛，自己能上系统赚口碑和声誉，何乐而不为呢。2。 其实我也不懂上了系统有什么用，我们现在做的也很好啊，大家都上那我也上吧，不然宣传材料我会比别人少写一行字。3。 真的理解系统能带来的好处，而且愿意从自我内部进行改善。数据是智慧工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。东莞新工厂顶层设计服务

智慧工厂的实施深度：照工业4。0战略的描述，理想状态的智能制造是一种高度自动化、高度信息化、高度网络化的生产模式，工厂内人、机、料自主协同，自组织、高效运转;工厂间，通过端对端集成、横向集成，实现了价值链的共享、协作，效率、成本、质量、个性化都得到了质的飞跃。对于中国制造企业而言，现在恰逢“三期交叠”的困难期，企业希望既要符合工业4.0或者是中国制造2025的发展方向，又要投资小、见效快、确保成功率，如何在两者之间平衡，是一个很现实、也很重要的问题。工厂建造智慧工厂规划是通过合理高效的规划来实现新工厂降本提质增效的目的。

智慧工厂的厂房设计该怎么建？生产质量管理。提高质量是工厂管理永恒的主题，在智慧工厂规划时，生产质量管理更是中间的业务流程。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。

智慧工厂分析应用数据化：数据价值通过体系化的分析应用来实现。利用实时采集现场DCS数据，为生产经营管理提供数据支撑，同时能满足远程诊断需求；通过对历史数据挖掘和主题性综合分析，实现对数据进行分类、统计、对标、分析，提高安全生产管理水平和管理效率，实现信息资源综合性开发利用。智慧工厂实现决策支持科学化：数据分析结果为各级领导层科学决策提供支撑。通过精益化、规范化决策管理工具、KPI管理、大数据搜索应用等技术，为管理服务提供生产经营、决策分析实时数据，支撑生产经营活动持续优化；同时，通过整合内、外部结构化和非结构化数据，为管理层和决策层提供多维度、科学、准确、及时的数据、信息、知识和决策依据。立体仓库和辊道系统的应用，也是企业在规划智慧工厂时，需要进行系统分析的问题。

智慧工厂设计需求分析：根据识别出的可持续竞争能力需求，站在智慧工厂的高度，对企业的组织、管理模式、业务流程、技术手段、数据开发利用等进行诊断和评估，找出打造可持续发展的中间竞争能力的需求，从而确定智慧工厂的方针、目标、需求，为智慧工厂每个分项目的设计提供依据。智慧工厂的设计。正确运用信息技术、自动化技术、制造技术、**系统、人工智能技术、物联网技术，进行智能设计、智能产品、智能经营、智能制造、智能服务、智能决策系统的设计。智慧工厂可采集、分析、判断、规划。东莞新工厂顶层设计厂家推荐

智慧工厂很适合应用在制造业的智能生产方向。东莞新工厂顶层设计服务

制定智慧工厂整体建造规划：智慧工厂的建造需要实现IT与自动化系统的集成，处理来源多样的异构数据，包括生产、质量、设备、追溯等，根据工厂实际情况科学的布局规划，以实现提高生产效率。建立明确的智慧工厂标准：在建造制造智慧工厂过程中，制造企业往往会忽略管理与技术标准的建立，易造成缺少数据标准，一物多码、作业执行不规范、设备管理不标准、管理流程太复杂、产品质检不标准等问题。因此，企业需要建议一套明确的智慧工厂标准。东莞新工厂顶层设计服务