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智慧工厂四大典型应用场景解决方案与案例

智慧工厂包含工厂运营管理的五个方面，制造资源控制、现场运行

监管、物流过程管控、生产执行跟踪、质量工作监督

十四五规划在新基建的基础上进一步加快了制造业转型升级的步

伐，对5G、工业互联网、AI、工业大数据、工业软件等技术或产品

作了进一步的强调，未来制造业的发展方向将是高效节能、绿色环保

的智慧工厂。

智慧工厂是在数字化工厂的基础上，以数据为轴激发企业智慧化

进程，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务，清楚

掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、

即时正确地采集生产线数据，以及合理的生产计划编排与生产进度。

智慧工厂包含工厂运营管理的五个方面，制造资源控制、现场

运行监管、物流过程管控、生产执行跟踪、质量工作监督，通过对

MES、QMS、ERP、SCM等系统的集成以及对自动化设备传感器数

据的对接，打造企业的智慧工厂管理平台，实现制造管理的统一化与

数字化。

l制造资源控制

主要是指对制造过程中的人、机、料等相关生产资源的管理。涉

及对BOM单的自动生成、原材料及辅料的领用、半成品与线边仓的

管理、成品的投入产出情况等，需要对物料齐套率、物料损耗比率、

半成品周转、投入产出比、回收率等指标进行监控与分析，确保制造

资源及时到位、高效流转、降损再造；设备效率对制造资源的影响巨

大，应从设备巡检、故障管理、备件管理、技术档案等四个方面进行

管控，利用电子扫码技术实现一物一码、一人一码的管理模式，打造

企业设备全流程精准管理系统；自动化技术的发展促进了无人工厂的

诞生，但是无人工厂的局限性很大，很多企业并不适合，所以目前来

看，人员还是制造资源的核心之一，结合工艺流程改进、生产计划排

程、人员排班管理，可达到优化生产效率、维持生产节拍的目的。

l现场运行监管

这是对7S管理的数字化改造。一方面利用基于传感器建立的数据

实时采集系统完成对生产现场环境数据的采集、设备运行参数与状态

数据的采集、流水线作业关键岗位产能数据的采集，解决了原本7S

管理数据采集的滞后性与人工采集带来误差的问题；另一方面利用视

频监控以及图像识别技术实现对设备停机、传送带卡料、产品积压、

员工离岗等异常情况的预警推送，作为7S管理评分的有力依据；最

后通过数据分析软件FineBI对接生产系统数据以及上述采集到的数

据，进行多维度对比分析，辅助生产管理者进行有效决策。

l物流过程管控

它包含供应商发货、工厂内部周转、客户发货三个环节。利用车

联网技术与大数据处理技术将物流车辆的实时地理位置与行车轨迹

数据进行实时采集，完成对供应商和客户两个环节的物流过程管控；

利用AGV小车实现物料自动领用、半成品自动周转、成品自动入库，

打造无人分拣、智能搬运的智慧仓储作业系统，大大提高了工厂内部

物流的周转效率。

l生产执行跟踪

这是指对生产计划执行过程的实时监控以及对执行结果的管理决

策，结合MES系统与数据分析工具FineBI，让各层级管理人员能够

随时了解生产动态，包括出勤情况、计划生产进度、计划完成率及效

率等，实现生产异常在线分析和闭环跟进，优化数据提取及分析模式，

减负赋能，提前管理，建立问题找人，分层管理机制。

l质量工作监督

这套流程涵盖来料品质管控、制程品质管控、出货品质管控三个

环节，从质量策划、质量检验、质量保证、质量监督、质量改善、质

量服务、体系和流程等七个方面重点建设，利用编码技术实现产品和

物料的批次管控，减少因批量质量问题带来的成本损失，同时用SPC

方法分析工序过程能力与质量管控水平，确保产品质量保持在合理的

范围内波动。

在智慧工厂的建设过程中，不同的业务活动衍生出不同的信息化

功能需求，而不同的功能需求又促生了不同新技术的发展，业务、功

能与技术的结合形