智能工厂的目的是为了完成智能制造，它充任着智能制造中的主角，经过消费系统的智能化、消费设备的网络化，来到达智能化消费过程的目的。智能工厂曾经具有了自主才能，可采集、剖析、判别、规划；经过整体可视技术进行推理预测，应用仿真及多媒体技术，将实境扩增展现设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统构造，具备谐和、重组及扩大特性。以下引见智能工厂的几个特性：

一.互联互通

互联互通是经过CPS系统将人、物、机器与系统进行衔接，以物联网作为根底，经过传感器、RFID、二维码和无线局域网等完成信息的采集，经过PLC和本地及远程效劳器完成人机界面的交互，在本地效劳器和云存储效劳器完成数据读写，在ERP、PLM、MES和SCADA等平台完成无缝对接，从而到达信息的畅通，人机的智能。一方面，经过这些技术完成智能工厂内部从订单、采购、消费与设计等的信息实时处置与通畅，另一方面相关设计供给商、采购供给商、效劳商和客户等与智能工厂完成互联互通，确保消费信息、效劳信息等的同步，采购供给商随时能够提取消费订单信息，客户随时能够提交本人的个性化订单且能够查询本人订单的消费停顿，效劳商随时坚持与客户等的沟通与相关事物处置。

二.数字化

数字化包含两方面内容，一方面是指智能工厂在工厂规划设计、工艺配备开发及物流等全部应用三维设计与仿真;经过仿真剖析，消弭设计中的问题，将问题提早进行辨认，减少后期改良改善的投入，从而到达优化设计本钱与质量，完成数字化制造和QCD与灵敏消费的目的，完成真正的精益，经过仿真运营本钱降低10-30%，劳动消费率进步15-30%。

另一方面，在传感器、定位辨认、数据库剖析等物联网根底数字化技术的协助下，数字化贯串产品发明价值链和智能工厂制造价值网络，从研发BOM到采购BOM和制造BOM，以至到营销效劳的BOM精确性与及时性直接影响能否能完成智能化，从研发到运营，乃至商业形式也需求数字化的贯穿，从某种水平而言数字化的完成水平也成为智能制造战略胜利的关键。

三.大数据

大数据，是一种范围大到在获取、存储、管理、剖析方面大大超出传统数据库软件工具处置才能范围的数据汇合，从大数据、物联网的硬件根底、衔接技术到中间数据存储平台、数据剖析平台构成了整个大数据的架构，完成了底层硬件数据采集到顶层数据剖析的纵向整合。

大数据的战略意义不在于控制庞大的数据信息，更重要的是对数据进行专业化处置，未来自各专业的各类型数据进行提取、分割、树立模型并进行剖析，深度发掘数据背后的潜在问题和奉献价值。数据采集方面毫无疑问做的很好，但数据也仅仅停留在构成报表的层面，无法直接应用与剖析，辨认出问题并进行整改，直接反映的是数据剖析和数据应用人员的缺失，特别是与专业相分离，需求既理解专业又懂得建模和算法的数据剖析人才，这也是大数据面临的重要应战，亟需企业和学校结合共同培育，且从取消手工的数据处置着手展开逐渐积聚，同时也反映了IT与制造的交融与同步缺乏。

四.智能供给链
智能供给链重点包含供给物流、消费物流、整车物流，各相应环节施行物流信息实时采集、同步传输、数据共享，并驱动物流设备运转，完成智能物流体系，到达准时化、可视化的目的，确保了资源的有效共享，也确保了订单的准时托付，在订单精确的同时减小了存储，最大限度的防止了仓储及二次转运的费用，降低消费本钱，也是主机厂和供给商之间严密协作下的质量和价钱的优化，到达双赢的效果。

智能制造的目的

在经济快速增长期，传统价值链的制造企业和用户企业之间的矛盾被大量的订单和富余的现金流掩盖，随着中国经济常态化，资料本钱的增长，环保压力的增加，市场和资金的双重压力降临，两者之间的矛盾日趋显著。制造企业为进步消费效率，进步质量，降低消费本钱，只能进行消费线晋级与智能制造，下游相关投入会变为本钱层层传送给上游，但又不会也不可能完整转嫁给消费者。如何为用户发明新的需求和价值才是目的，如何经过智能制造处理用户问题才应该是企业重点思索的。

如何完成个性化的定制也是智能制造的一个方向;市场作为一线的战场，能倾听到客户真实的声音与需求，真正为客户考虑，为每一个价值链问题进行考虑，深信“问题就是时机”，考虑哪怕觉得不可能一点需求，都有可能发明无限的价值，关键也是要融入智能工厂的五大范畴技术，市场做好的同时不能仅仅依托研发、市场，更多的也应该思索团队协作，思索平面化多方位的智能化技术手腕，同时智能制造也需求树立在市场驱动的前提下，将科技驱动作为技术手腕，逐渐完成智能工厂，完成智能制造，打造用户新的需求和价值增长点。

(科技产业责编：陈峰 )