随着中国颁布“中国制造2025”发展规划，以信息化、智能化为特征的智能工厂成为众多企业日渐关注的焦点。在精益管理思想指导下，智能工厂已成为实现企业信息与智能建设的重要实践模式。但如何才能达到这个目标呢？我想这是诸多制造业企业比较关心的话题。
一、工厂是什么
智能工厂，集合信息技术、智能手段、综合智能系统等新兴技术于一体，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式，构建起的是高效、节能、绿色、环保的人性化工厂。
智能工厂是“智能制造”的组成部分。在智能制造之下，传统的制造流程被重组用来实现产品的智能化，其中个性化的客户需求与设计、供应商和制造商之间的信息接入与共享、售后服务的快速响应等环节与智能工厂的相关功能服务一起，成为智能制造非常关键的组成部分。
二、智能工厂新特征
1，智能系统集成
智能工厂集合多媒体、信息系统、工业机器人等，通过传感器将数据信息传输到MES、ERP等软件系统，进而提供端到端的数据支持。智能工厂实现人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。
2，多流信息合一
实现智能工厂要做到信息流、物资流和管理流等多种信息资源的合一。通过ERP系统、MES系统、供应链管理软件、物联网和大数据的收集分析，让信息流和物资流合一，做到对每一个个体产品、零部件在生产的整个流程中可以实时监控和管理，事前预测、事中操作和事后追踪。
3，生产快速响应
将原本按照计划管理的工厂生产，切割为更小的单元，既可以动态规划从而平滑生产波动，收集客户需求信息，进行交互性产品研发，更快地跟随市场的反应进行产能的调整，同时还可以实现最低的原材料和成品库存，大幅提高生产的周转效率，进而保证厂商获得对用户需求、市场波动等做出快速反应。
三、智能工厂三阶段
虽然智能工厂可以全新搭建，但对于众多制造业企业来说，由于成本问题和发展需求的差异，智能工厂的不断完善通常要经过三个阶段。从最初为解决某些业务问题的单元工具软件的信息集成，到由ERP、CRM、SCM等企业管理软件支撑的数据管理，再到以智能设计、精准营销、智能制造为特征的大数据个性化定制，不同企业不同阶段需要差异化实施。
第一阶段：信息化集成
1，集成目的
实现生产文档无纸化，通过电子信息的数据集成，不仅保障数据的系统存储，同时防止出现各环节数据的流失和闲置；实现部门工作协同化，信息电子化带来生产、管理、销售等部门的有效衔接和信息透明，提高信息提取的便捷性并加强分工协作。
2，可利用工具
生产方面，利用 PDM系统 、ERP系统；项目与财务方面，利用PLM系统和ERP系统；销售方面，利用CRM等系统等。
3，应用要点
通过每个部门自主采集、输入和查看数据，将工作流等资讯集成，实现工作流推动表单，达到同一时间、不同人的协同工作，同步进行跨部门数据大集中，并实现产供销价值链的集成。
第二阶段：数据化管理
1、管理目的
随着制造业企业的不断发展，积累的各维度大量数据需要存储处理。另一方面的意义是，各类数据产生的资产价值也需要持续管理和价值再造。制造业企业在信息化建设中至少有四种类型的资产：品牌/商标资产、知识型资产、营运资产和有形资产，对应的技术分别是CRM、PLM、SCM、ERP等。对于无形资产如品牌资产、知识型资产的维护是企业信息化过程中不可缺少的重要环节。
2，利用工具 PLM、CRM、SCM、ERP等
PLM： 产品生命周期管理(Product Lifecycle Management)，是一种应用在产品研发领域具有协作关系，支持产品全生命周期的信息的创建、管理、分发和应用的一系列应用解决方案。核心作用是可以有效减少新产品开发过程中的成本重复消耗，同时保障产品的质量水平并满足市场需求。
SCM： 供应链管理（Supply Chain Management),执行供应链中从供应商到最终用户的物流计划和控制等职能。SCM形成由供应商、仓库、作业和零售渠道等组成的序列，可以优化产品成本与价值。
CRM： 客户关系管理（Customer Relationship Management），可以及时获取客户需求和为客户提供服务使企业减少“软”成本。
ERP ，企业资源计划 (Enterprise Resource Planning),是物资资源管理（物流）、人力资源管理（人流）、财务资源管理（财流）、信息资源管理（信息流）集成一体化系统。它对企业的进、销、存进行管理，主要表现在有形资产的管理上。
3，应用要点
PLM是企业信息化的基础，专注于知识产品或者说无形资产的管理上。ERP重在对企业内部的业务流程进行系统化的管理，实现内部的信息共享；SCM 覆盖了供应链上所有环节，加强了对供应链上企业的协调和企业外部物流、资金流、信息流的集成，弥补了ERP 的不足；CRM 系统挖掘出对企业有价值的信息，将其反馈到营销活动和企业的生产制造系统中，调动一切资源为客户服务，提升客户满意度和忠诚度。几大系统根本目标都在于降低库存、加快资金周转、提高企业的管理水平，以提高企业对市场的响应速度。数据化管理规划必然要求几类数据系统最终集成，同时技术的发展也为几者的融合提供了支持，保障他们彼此相互联系共同作用。
利元亨打造的 智能工厂， 通过数据化管理，提升整个企业管理水平和生产效率，建立全方位的数据（ERP、CRM、SRM、PLM、MES等）系统，实现从原铺材料采购、生产加工、物流、到销售与服务的整个供应链数据管理，并优化配置内部资源，实现工厂的数字化、信息化高效管理。
让公司生产效率、技术水平、产品质量和管理水平得到了整体提升，运营成本降低了25%，产品研发周期缩短了23%，生产效率提高了30%，产品不良率降低了10%，能源利用率提高了5%。
第三阶段：大数据定制
1，定制目的
消费需求日益个性化和企业产能的闲置，要求传统制造业突破现有生产方式与制造模式，对消费需求所产生的海量数据与信息进行收集、处理，更重要的是对数据价值和关联深度挖掘应用，从而实现2B端的大规模定制化服务。
2，利用工具： CPS、FA等
CPS： 信息物理系统（Cyber-Physical Systems）,是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C（Computer、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。
FA： 工业自动化(Factory Automation),包括设计、制造、加工等过程的自动化，企业内部管理、市场信息处理以及企业间信息联系等信息流的全面自动化。将各种加工自动化设备和柔性生产线连接起来，配合计算机辅助设计和计算机辅助制造系统，在中央计算机统一管理下协调工作，使整个工厂生产实现综合自动化。
3，应用要点
智能工厂体系中，CPS通过底层的无缝集成实现与SFC、MES、ERP共同打造定制平台，并完成数据交互，同时依赖于专业生产制造工具，从而完成高度互联、预测需求、智能制造等功能。
高度互联： 定制平台上对包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造等在内的信息进行集聚，保证生产设备、信息传达、操作人员、物料和成品等在平台上端对端紧密相接。
预测需求： 大数据精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格等要素的期望值，进而指导生产匹配进行。同时，生产数据具有平稳的节拍，保证定制数据的收集和存储处理具备实时性特征。
智能制造： 制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作，扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。
结语
智能工厂的实现需要企业按照阶段论的发展规律和企业自身的实际情况一步一步的完成，当然，前提是企业的管理人员要有最新的信息化和智能化思维。但不得不说，信息化、数据化、智能化是提高企业效率、优化利用资源的必备条件，而智能工厂更是实现企业综合效益提升的一大利器。雄关漫道真如铁，谨献此文，希望能对广大制造业企业有所启示。
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