智能工厂

智能工厂的生产方式是否能够实现个性化定制？智能工厂：实现个性化定制的关键？随着互联网技术和人工智能的发展，智能工厂正逐渐成为工业生产的新趋势。智能工厂是指利用先进的自动化技术和智能化管理模式，实现生产过程的全面数字化、信息化和智能化的工厂。那么，在智能工厂的生产方式下，是否能够实现个性化定制呢？个性化定制是指根据客户的需求和个性化要求，定制相应的产品或服务。在传统的生产方式下，生产的产品都是标准化的，而且数量大，效率高，但是往往缺乏差异化和自由度。而在智能工厂的生产方式下，由于生产过程实现了全面数字化和智能化，工厂可以根据客户的个性需求进行定制化生产。这意味着客户可以根据自己的需求和偏好，定制生产所需的产品，并且可以根据自己的节奏和时间要求，自由选择生产和交货时间。然而，要实现个性化定制，智能工厂还需要面临一些挑战。首先，生产规模较小，需要满足客户个性化需求，生产批量很少，所以质量控制和生产效率是关键。其次，生产的工艺和工具需要不断改进和更新，以满足客户日益增长的个性化需求。此外，个性化定制的产品往往需要在设计、制造和组装方面做更精细、更讲究，需要更高的技术和管理水平和经验。总的来说，智能工厂的生产方式可以实现个性化定制，但是需要工厂和技术不断更新和改进，以满足更多的个性化需求。而对消费者而言，个性化定制的产品能够满足个性化需求，但需要进行更多的沟通和协调，使得生产和交货时间能够更好的协调，达到双赢的效果。

我国设施农业温室大棚建设中，还存在着网络化程度低，运行管理落后以及环境调控水平有待进一步提升等诸多方面的问题，制约了设施农业温室大棚整体生产效率的提高。为了解决设施农业温室大棚生产中所存在的一系列问题，本文基于物联网技术，探讨物联网技术在设施农业温室大棚中的应用设计，并研发一种设施农业温室大棚智能控制系统。希望本研究能够推动设施农业温室大棚的科学管理，推动农业温室大棚朝向科学化、网络化、智能化、自动化方向发展。从总体上来看，互联网是新一代信息技术，物联网融合了互联网、传感网、传感元件和智能信息处理相关方面的内容。物联网最初源于网络化无线射频识别系统，随后，慢慢发展成熟。截止到今日，学术界尚未对物联网的概念达成统一的共识，专家学者们对物联网的定义众说纷纭。我们普遍认可的一种说法是物联网是一种基于有线和无线通信方式，通过传感器、卫星定位、射频识别等采集物体信息，并把这些信息上传至互联网，实现对现实生活中物品的精准定位识别以及监控和管理。物联网技术在农业生产中的广泛应用主要体现于农业服务、农业管理和农业生产经营等环节，从物联网技术特点角度，可以把物联网技术分成传输层、感知层和应用层。每一个技术层都发挥着各自的功能，其中，第一，感知层。感知层常作为农业物联网的基础，为应用层和传输层提供了更加可靠的数据支撑，具体来讲，感知层通过卫星定位、遥感技术、智能传感器等来全面采集日常生活中的物品信息，如农作物长势信息、土壤信息、环境信息、产品物流信息等。第二，传输层。农业物联网中间环节传输层利用互联网、移动通信网、局域网等来实现对感知层采集物体数据信息的传输，把数据安全稳定地传输至应用层。同样的，对于应用层处理后的数据，也经过传输层来回馈至感知层设备终端，为农业生产提供指导。第三，应用层。应用层可以说是整个农业物联网的顶层环节，具体包括农产品追溯领域、大田种植领域、设施养殖领域、设施园艺领域、农产品物流领域等。在应用层，实现了数据融合、数据管理、数据预警、智能控制、诊断推理等，助推农业生产过程更加智能化、高效化、集约化的实现。设施农业温室大棚环境参数及特点从总体上来看，园艺作物能否得到 健康 生长，一方面取决于自身的遗传特性，另一方面就与所生长的环境息息相关。环境因子主要包括温度、湿度、光照、气体因子等，在温室大棚内部，通过控制各项环境因子在适宜的水平，能够有效地提高农作物的质量与产量。第一，温度。温度是影响园艺作物呼吸作用和光合作用的重要因素，每一种农作物生长都有适宜的温度范围，并满足“三基点”要求。“三基点”具体包括温度下限、温度上限以及最适生长温度，例如：对于光合作用而言，农作物最适宜生长温度范围在20℃~25℃；对于呼吸作用而言，农作物最适宜的呼吸温度范围在36℃~40℃。需要强调的是，对于设施农业温室大棚的环境，也应该保持一定的昼夜温差。那么，如何调控设施农业大棚温度呢？一般情况下，我们主要采用电热采暖、热风采暖、热水采暖3种方式进行加温，我们厂采用水分蒸发、遮阳、通风的方式进行环境的降温。在必要的情况下，由于温度和湿度之间存在着一定的关联性，升温和降温都会引发温室大棚内部湿度的改变，我们还要考虑到湿度改变对农作物生长的影响。第二，湿度。湿度可以说是影响农作物生长的最重要的环境因子，一般情况下，农作物的含水量为60%~80%，而农作物的生理过程几乎都离不开水分的参与，如蒸腾作用、呼吸作用、光合作用。对于设施农业温室大棚而言，其内部环境的湿度是由土壤湿度和空气湿度共同决定的。温室大棚本身是密闭的微环境，我们常常对其进行降湿处理，一般情况下，我们可以采用通风的方式来去除空气中多余的水分，也可以采用一定的吸附材料来降低空气的湿度。第三，光照强度。植物的光合作用离不开光照，并且光合作用的速率也随着光照强度的改变而发生变化，众所周知，对于农作物而言，每一种农作物都对应一个光饱和点。低于这个光饱和点，农作物的生长受到限制，而高于这个光饱和点，即便是光照强度加大，农作物光合作用也不再加快。大多数的农作物最适光照强度范围是8000~12000lux，而我们常常采用遮光和补光操作的办法，能让农作物尽可能在最适光照强度范围内生长。利用人工光源，人为地延长光照时间或者提高光照强度进行补光操作，利用遮阳网来进行遮光操作。设施农业温室大棚智能控制系统设计依据各项温室大棚环境参数，本文设计的物联网体系架构包括感知层、传输层和应用层，以以太网接入局域网络，实现了对温室大棚的自动化、智能化、科学化控制，大大提高了农业生产的效率。

软件开发公司排行榜极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。1：华盛恒辉科技有限公司上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。2：五木恒润科技有限公司上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。3、浪潮浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。4、德格Dagle德格智能SaaS软件管理系统自德国工业4.0，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。5、Manage高亚的产品 (8Manage) 是美国经验中国研发的企业管理软件，整个系统架构基于移动互联网和一体化管理设计而成，其源代码编写采用的是最为广泛应用的Java / J2EE 开发语言，这样的技术优势使 8Manage可灵活地按需进行客制化，并且非常适用于移动互联网的业务直通式处理，让用户可以随时随地通过手机apps进行实时沟通与交易。

2023-2029全球智能工厂行业调研及趋势分析报告据调研机构恒州诚思（YH）调研统计，2022年全球智能工厂市场规模约5566亿元，2018-2022年年复合增长率CAGR约为 %，预计未来将持续保持平稳增长的态势，到2029年市场规模将接近10988亿元，未来六年CAGR为10.5%。全球智能工厂（Smart Factory）的主要参与者包括Siemens、ABB、Atos SE、Cisco Systems Inc.和General Electric。全球前五大制造商占有近20%的份额。北美是最大的市场，份额约为25%，其次是中国和欧洲，两者的份额均约为45%。就产品而言，智能工厂硬件是最大的细分市场，占有率接近70%。就应用而言，最大的应用是汽车行业，其次是电子电气行业、能源和公共行业以及食品饮料行业。本文调研和分析全球智能工厂发展现状及未来趋势，核心内容如下：（1）全球市场总体规模，按收入进行了统计分析，历史数据2018-2022年，预测数据2023至2029年。（2）全球市场竞争格局，全球范围内主要生产商智能工厂及市场份额，数据2018-2022年。（3）中国市场竞争格局，中国市场主要智能工厂收入及市场份额，数据2018-2022年，包括国际企业及中国本土企业。（4）全球其他重点国家及地区智能工厂市场竞争格局，如美国、欧洲、日本、韩国、东南亚和印度等核心参与者及其2022年份额。（5）按产品类型和应用拆分，分析全球与核心国家/地区细分市场规模。（6）智能工厂行业产业链上游、中游及下游分析。本文重点关注如下国家或地区：北美（美国和加拿大）欧洲（德国、英国、法国、意大利和其他欧洲国家）亚太（中国、日本、韩国、中国台湾地区、东南亚、印度等）拉美（墨西哥和巴西等）中东及非洲地区（土耳其和沙特等）按产品类型拆分，包含：智能工厂硬件智能工厂软件智能工厂服务按应用拆分，包含：汽车行业航空航天和国防行业电子电气行业食品饮料行业能源和公共行业医药行业其他全球范围内智能工厂主要厂商：SiemensABBAtos SECisco Systems Inc.General ElectricEmersonBoschHoneywellMicrosoft CorporationIBMSchnieder ElectricOracle CorporationRockwell Automation Inc.SAP SEYokogawa Electric

长虹集团第一个智能工厂位于四川绵阳河边镇，整个园区占地460亩，以生产智慧显示终端为主，规划年产能600万台。针对该智能工厂，天睿咨询和长虹团队精诚协作，天睿咨询从现状调研、概念设计、初步规划、详细规划、管理提升、实施落地、运行调试等全过程进行规划、协同、辅导，助力智能工厂落地及有效运营。 在整个项目过程中，通过梳理工厂战略定位及价值导向后，明确该智能工厂建设项目主要分三步走，包括物理规划、管理运营变革及信息集成互联。 第一步骤：物理规划。此阶段基于行业标杆与多媒体物流管理特征，以实现未来工厂“有效运营”和“集成互联”为导向，规划中嵌入管理要素和要求，对新工厂的物流空间、实物流程、设施设备等进行合理规划。 第二步骤：管理运营变革。在物理规划的基础上，进行管理运营变革，优化物流管理流程，实现战略—策略—计划—执行的有效协同。 第三步骤：信息集成。此阶段重点是信息集成互联，实现计划-信息-实物-作业有效协同。信息流与实物流相一致，使差异保持在标准范围内。系统自组织，自决策，自调节，实现智能化。 在物理规划方面，整体布局以物流主线贯穿整个规划过程，强调流动才是硬道理，打造制造工厂物流中心化，以自动化立体库作为工厂物流中心，辐射各个生产区域，同时将管理要素嵌入到规划中。结合产品、物料、工艺特性、各环节流量以及存量需求等要素，差异化地配置智能物流系统，以合理、有效、经济为前提，从入厂物流-生产物流-产成品物流进行全面拉通，满足柔性化生产、复杂场景的运营需求。本项目规划亮点如下： 亮点一，柔性化的存储、拣选、配送模式规划，适应个性化定制与大规模生产的兼容运行。 （1）托盘大件物料柔性混合存储和输送。智慧显示终端重点包括电视、显示屏、广告屏等终端显示产品。电视产品尺寸覆盖范围广，从20多寸到80多寸不等，对应的多数托盘大件与电视产品尺寸强相关，如何设计一套柔性化的智能物流系统，适应各个尺寸链上托盘大件存储，是本次项目的难点和重点。最终，经项目组讨论，在对尺寸链进行详细分析后，考虑到利用率、兼容性、经济性等维度，设计了两种托盘存储单元，分别为L1400mm*W1000mm和L2100mm*W1400mm，一个货格同时放置2个小托盘或1个大托盘，采用成熟的堆垛机托盘立体存储系统，柔性化地解决托盘大件存储问题。 （2）人到货与货到人拣选协同设计。通过物料拣选特点分析，柔性化的设计拣选模式，满足生产对物料的需求。针对拆零拣选物料，采用流利式货架摘果拣选，通过四向穿梭车+流利式货架的形式实现快速拣选，有效减少此类物料的频繁出库，减轻系统压力，同时人员按照流利货架上的电子标签指示完成拣选作业。针对整箱配送物料，采用货到人拣选方式，并将货到人工位规划在各个生产线所需的区域，便于拣选完成后的物料供给。整套拣选与存储系统实行一体化设计，减少系统复杂度。 （3）连续与离散相结合的物料配送模式。针对不同的产线模式，结合实际情况和需求，柔性化地配置配送技术。针对个性化定制生产线，产线料箱件物料需求特点表现为多频次、小批量，每个工位配送频次高，据此采用连续输送模式，通过料箱提升机配合高速穿梭车，并通过输送线对接直接配送到每个工位，实现物料快速、柔性配送。 针对批量生产线，其物料需求特点表现为少频次、大批量，据此则采用集批配送方式，采用离散的AGV系统，通过AGV背负周转料架，并与线边工位料架进行自动对接，巧妙地将低成本自动化与AGV融合使用，既减少人工搬运又降低了成本。 亮点二，差异化的物流系统设计，满足复杂性的多场景、多模式的运作环境。 （1）原材料存储、配送模式差异化配置。在存储及配送环节，根据物料特性以及流量需求，针对不同使用场景，差异化地设计物流系统。比如存储环节，相对标准化的物料采用自动化立体库进行存储，异形件则采用平面存储方式。在配送环节，针对流量相对大的物料，采用AGV配合周转车的配送模式，流量小的物料，则采用人工配送方式。 （2）成品搬运、存储模式差异化配置。在产成品物流环节，通过PQ（产品数量）分析，成品下线输送及存储环节进行差异化的配置。其中80%的产品下线通过连续输送方式实现混线码垛后，自动进入24米高的全自动托盘立体库进行存储。其余20%的产品则通过离散的AGV搬运并采用平面存储方式。整个实现过程并非为了自动化而自动化，而是充分从经济性、合理性入手，以期实现有效运营。 亮点三，巧妙的空中参观通道设计，打造个性化的参观景点。 以物料流动为导引，设计空中参观通道走向。通过空中参观通道，可以看到原材料自动化立体库-物料配送-车间生产-成品自动输送、码垛-成品自动化仓库等全部环节。从空中参观通道俯瞰整个生产车间，视野开阔，通过全景展示给参观者视觉上的冲击。同时，在参观者途经路线，有意识打造个性化的参观景点，将企业的制造水平、物流管理水平、企业文化展示给参观者，提升企业整体形象。 工厂规划是为了运营，“一切用钱能买得到的能力都不是核心能力”，工厂的运营能力也是如此。在物流新系统规划的前提下，需要着力于工厂软实力（组织能力、计划协同、物料管控、库存周转、团队及人才培养等）的打造。全新的工厂需要全新的面貌，同样需要全新的能力体系配置。 基于此，第二阶段以管理运营变革为主旋律，旨在通过全面打通计划、采购、物流、生产等各环节，打造一套基于新工厂全新规划并适应未来发展的物流运作体系，具体做法如下： 计划管理：重点在于理顺计划-物流-实物之间的协同管理逻辑，以精细化管理及适应小批量生产模式为导向，建立以小时作业计划为牵引，拉动厂内物料配送及JIT物料到货的精细化管理模式。 供应商到货与物料管理：基于现有水平，建立分步走的目标，以终为始，步步为营，稳步推进采购及入厂物流向小批量、多频次的精细化管理模式转变。同时，明确到货计划规则、针对不同物料建立差异化物流管理模式和标准，打造有序、可控、可视的物料到货管理机制。 厂内物流运作管理：以快速响应、服务生产为目标，建立物料齐套管理机制， 确保物料齐套上线。同时，针对不同物料、不同产线特性，建立差异化的分拣配送模式，支撑新工厂多品种、小批量的柔性化生产方式。 在各环节管理需求明确基础上，建立与之匹配的物流组织架构。物流组织架构遵循物流一体化管理原则，梳理及定义物流管理组织结构功能，设计物流组织架构，建立物流组织关键KPI指标，为新工厂有效运营提供组织保障。 同时，为了契合新工厂物流运作目标，需要设计与之匹配的物流流程，确保需求落地执行“不走样”。通过建立结构化、标准化的五级物流流程运作体系，打造一套标准化的五级流程语言。通过对新工厂物流相关业务五级流程梳理，制定符合长虹多媒体的统一流程标准语言，让各业务人员对业务流程看得懂、说得出、做得明白，以便于对流程进行更深层次的推广。 最后，在管理需求、组织保障、流程清晰的基础上，提出各环节物流信息化需求要点，并用ERP、PCP、SRM、MES、WMS、QMS、WCS等核心信息系统将其固化，最终实现从计划、采购、物流到生产全流程与底层物流设备控制系统集成。 1.单位面积产出得到较大提升。 在此智能工厂中，采用了较多立体化的自动存储系统，垂直空间得到了有效利用，使得厂房面积利用率得到较大提升，单位面积产出随之增加。 2.效率大幅提升。 通过自动化物流系统的导入、管理流程的优化，工厂物流人员大幅减少。同时，通过导入智能物流系统，倒逼企业管理水平提升，对计划管理、采购管理、库存管控、品质管理都提出了更高的要求，也为企业变革注入了新的动力。 3.实现了横向、纵向有效集成。 横向上连接总装厂、前端配套厂和外部供应商，纵向连接企业经营管理的研供产销财关键环节，真正意义上做到了生产制造全过程的自主调度、自主管理和自主决策，实现了工厂的互联互通。 智能工厂从规划到落地并非一蹴而就，需要有清晰的战略定位和价值导向，在此基础上，对工艺需求、生产模式、物流数据、物流场景进行详细分析，差异化地配置物流系统。同时基于新的物流系统，还要进行计划、采购、物流、生产各环节的管理运营变革，并通过信息化集成将其进行链接，最终实现智能工厂建设目标。

普世万优数字化工厂仿真模拟解决方案，可以实现工厂生产线仿真模拟，为用户提供快速、便捷、真实的数字化工厂仿真解决方案。解决方案可以对生产线前期进行数字化模拟仿真及工艺分析。通过对生产线的构成、工艺布置、设备和工装等的全面分析，并且充分考虑现有产品和新产品的结构变化趋势，找出影响生产节拍的主要因素，从而对新规划的厂房布局方案进行验证和优化，使之更符合实际生产需要。解决方案自带的ecat组件库（网络组件库）中，有超过2000种的成熟组件，并还在不断更新，这些组件可以轻量化处理并大大减轻用户电脑的负担，且大部分组件都是参数化的组件，可根据布局的不同，通过参数设置可调整组件的尺寸或其他特性。

万物互联的时代，智能工厂应运而生。当大型生产设备实现精细化、效率化生产，当人与设备之间实现互通互联，当管理者无需下到车间即可掌控一切生产数据，智能工厂的新时代来了！智能工厂，将科幻世界变成真实场景，让高效生产照进现实。 >>>什么是智能工厂？ 智能工厂旨在打造一个物联网的数字化车间，利用大数据、AI技术等手段，将生产工序、管理过程、人与机器设备有效互联，缩减人员、减少沟通成本、减少人力成本、提高生产效率，让机器代替人工，最终实现利润的翻倍增涨。 作为提升生产效率的关键要素，智能工厂是生产型企业转型的必然。在数字 科技 风起云涌的今天，智能工厂是走在未来的“黑 科技 ”，构建了“数据-信息-价值”的生产链条，利用互联网连接一切，将生产运营中的各项数据、风险信息等第一时间传递给对应的工作人员，实现动态感知的同时，辅助决策者的经营，帮助运维人员时刻监测设备情况，做到“智能预警”。 >>>中小型生产企业转型智能工厂并非“道阻且长” 提到智能工厂，企业第一想法就是“花销太大”，而阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司（简称“ALSI”）为企业提供了一条转型智能工厂的“省钱”之路。 ALSI设备状态监视系统源自日本，业内对其评价十分一致，诸如“精密高效”、“安全可靠”、“稳定运行”等，皆是ALSI设备状态监视系统高口碑的体现。 在生产型企业的应用中，针对企业“不想换设备、系统要操作简单、稼动状态需要一目了然”等需求而研发，ALSI设备状态监视系统提供的智能工厂解决方案，不仅兼容90%以上设备，更将各个设备数据整合为报表，为决策者提供决策依据。 对于中小型企业来说，ALSI智能工厂解决方案真正做到了“简单、便捷、花销少、更方便”的基本原则。同时，在一线车间的设备管理与生产监测上，与智慧维保系统搭配，还能够提供自动报修、动态维保、智能工单、数据分析报告等，实现对1000+设备的管理。当下是智慧 科技 的时代，智能工厂完成了传统生产无法实现的24小时连续运转，还能够将每个细节做到完美，保障出品质量。省时省力省成本的智能工厂，是企业主的优选！ 更多智能制造解决方案详见 精益生产_智能工厂_设备监控系统_阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司

文档获取方式见文末 为什么建设智能工厂—政策的推动 为什么建设智能工厂—新兴技术的推动 为什么建设智能工厂—企业发展的内在需求 工厂数字化的四大挑战 数字化智能工厂总体目标 设计理念—数据集成与流转 九大核心价值之一 技术、产品、业务深度融合，打造化工工业升级 九大核心价值之二 集中、灵活的生产调度，优化生产资源配置，确保生产计划完成 九大核心价值之三 通过“坚强的”数据采集平台，掌握全面生产情况 九大核心价值之四 实现质量事件的过程追溯，为质量优化提升提供支撑 九大核心价值之五 基于设备实时运行，实现设备故障诊断识别 九大核心价值之六 优化能源、节能减排 九大核心价值之七 形成大数据中心，支撑辅助决策 九大核心价值之八 重大危险源监测预警 九大核心价值之九 安全风险综合分析与研判

智能工厂十分厉害，提高了生产的效率，一切都是智能的，十分方便。

好。1、安吉虾皮智能工厂电竞椅支撑力强大，采用PU材质，耐磨性强，是很好的一款产品。2、该款电竞椅做工精细，款式多样，价格实惠，性价比极高。

在设置中进行更改中文字体。<.br>1、首先打开游戏主界面。<.br>2、然后点击右上角设置。<.br>3、找到语言设置，进行语言设置即可。

还不错。中天科技氟膜智能工厂，年产能2亿平米，是全球领先的氟膜供应商，受到东方日升、天合等一线组件厂商的一致认可。

好。1、福利待遇好。南通中天科技氟膜智能工厂平均工资为每月7157元，员工享有五险一金、带薪年假、国家法定节假日、员工生日福利、员工培训等多种福利。2、技术强。中天科技氟膜智能工厂是全球领先的氟膜供应商，曾获“最具影响力辅材企业”大奖。

通信世界网消息 （CWW）7月24日上午，工业和信息化部部长肖亚庆一行到深圳市宝安石岩创维工业园区，实地调研中国电信联合创维打造的5G+8K柔性智能工厂。 中国电信利用一张5G融合专网，实现5G+融合网络支持柔性生产、5G+AI“车间眼”智能视觉检测、5G+8K+VR/AR智能远程运维、5G+智能物流四大核心应用落地，建立“5G+8K”柔性智能工厂，引领家电行业智能制造数字化转型。 5G+ 融合网络支持柔性生产，转产时间降低至1小时 利用5G网络实现对制造过程设备的多源异构数据的采集和解析，发挥5G+光纤的融合网络优势，实现存量传统产线的全数字化改造升级，在全量产线数据汇聚的基础上，借助5G的大带宽稳定连接，大幅提升核心关键设备转产时数据配置下发的速度和灵活性，实现小批量混线生产。连接单线核心设备55台，辐射15条线体，共计800余台，转产时间降低至1小时。 5G+AI “车间眼”智能视觉检测，人均产出效率提高17% 率先采用自研5G+视觉质检并应用于14大品类的核心生产质检关键工序。通过5G网络汇聚181个关键视觉质检点数据,配合云端AI平台，提升质检点位的判断准确率和响应速度，实现对生产过程和产品的智能化、无人化质检。检测工序作业节拍由原来15秒/台，缩短至3秒/台，人均产出效率比传统产线提高17%。 5G+8K+VR/AR 智能远程运维， 异地维护效率提升5倍 利用8K视觉、AI大脑、云边协同等技术实现创维8K VR一体机设备和5G完美融合，形成云管端的整体解决方案。通过“5G+8K”高清摄像头可实时观察多个异地设备运转情况及生产现场环境，实现远程运维和异地车间维护，异地车间维护效率提升5倍。 5G+ 智能物流，扩大仓储库容量2.5倍 利用5G低时延、大带宽技术确保了AGV小车的稳定运行，解决了传统Wi-Fi经常断线的问题，同时采用激光+5G视觉导航融合技术，提高了生产物料的转配运输效率，智能仓储库容量提升了2.5倍。 创维“5G+8K” 柔性智能工厂是在原有产线上，借助5G技术实现生产效率升级，在面向柔性生产、智能制造领域，持续推进5G应用规模化复制的典型案例。这样的小而美又实用的5G工业应用，可以适用于很多的传统制造企业，很方便复制和推广。 创维是工信部第一批智能制造试点示范企业、深圳市5G+工业互联网第一批试点项目，落地广东省5G+8K超高清视频显示企业重点实验室，在业界率先提出5G+8K前端至终端一站式定制化解决方案。中国电信将继续携手创维，共同打造“5G+8K”产业示范，建设全球一流的5G+8K柔性智造工厂

流程制造业主要是以大规模资源转化为主，包括化学、物理和生物转化，其工业4.0需要智能化、绿色化和安全化相融合，大幅度提高资源和能源利用率，从源头削减污染物的排放，实现全流程的智能化柔性、安全性的清洁生产。与流程工业相比，离散制造业首先在底层制造环节由于生产工艺的复杂性，如车、铣、刨、磨、铸、锻、铆、焊对生产设备的智能化要求很高，投资很大。特别是装备制造业、家电、汽车、机械、模具、航空航天、消费电子等产品大都要求产品智能化，设计智能。因此，在中国制造2025及工业4.0信息物理融合系统CPS的支持下，离散制造业需要实现生产设备网络化、生产数据可视化、生产文档无纸化、生产过程透明化、生产现场无人化等先进技术应用，做到纵向、横向和端到端的集成，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活的生产，从而建立基于工业大数据和“互联网+”的智能工厂。

智能工厂中的机器人技术特点包括但不限于：（1）智能性：相对现在市场对机器人的主流需求（即强、快、准），智能型暂时还不是最迫切的。这也体现了传统工业机器人的优势（任劳任怨、保质保量，是个“干活”的好手）和不足（但很“笨”，老得让人教）。（2）机电性能：工业机器人普遍能达到低于0.1毫米的运动精度（指重复运动到点精度），抓取重达一吨的物体，伸展也可达三四米。这样的性能虽不一定能轻易完成苹果手机上一些“疯狂”的加工要求，但对绝大部分的工业应用来说，是足以圆满完成任务。（3）人机合作：传统的工业机器人是关在笼子里工作的，因为它实在危险。主要原因是一般机器人，基于成本与技术的考虑，不会集成额外的传感器去感知外部的特殊情况（如突然有人触碰），它只会“傻傻”得照着人类编好的程序日复一日的动着，除非有外部信号告诉它停止。组成：一般来说，工业机器人由三大部分六个子系统组成。三大部分是机械部分、传感部分和控制部分。六个子系统可分为机械结构系统、驱动系统、感知系统、机器人-环境交互系统、人机交互系统和控制系统。以上内容参考：百度百科-工业机器人

1. 全面应用工业软件，打造智能制造“软”实力数字化是智能工厂的“软”实力，对于制造企业来说，工业软件既是提高生产效率与产品质量的倍增器，也是承载丰富工业知识的无形容器。智能工厂通过工业软件在全业务、全流程深度应用，实现产品研发、工艺设计、生产等全面数字化管理。在此基础上，打通生产数据流、产品数据流，实现生产全过程透明化、可追溯。2. 引入智能装备与产线，提升智能工厂“硬”指标打造智能工厂要“软、硬”结合，工厂引入智能装备和产线，设备联网实现设备数据采集自动化，设备运行相关参数可通过图形化界面实时展示，设备维护人员实时监控设备运行状态。有效提升设备OEE和提高生产效率。3. 构建精益管理体系下的智能工厂，实现降本增效智能工厂普遍推行了精益生产理念，以智能化提升与先进管理理念相结合的方式，推行智能工厂的建设。4. 推进产品与服务的智能化，开始价值创造新模式智能工厂在持续提升生产过程智能化水平的同时，也在积极通过新技术手段，提升产品和服务的智能化水平，不断延伸产业链、提升价值链，提高智能产品和智能服务的价值创造。5. 应用智能技术打通物流通道，支撑工厂高效运行智能物流是智能工厂的物料输送通道，承载着物料在生产车间的流转，在上下游供应链间的运输，支撑着智能工厂高效运行。智能工厂在生产、仓储、运输等作业环节，应用AGV、智能分拣设备、自动化立体仓库等智能物流设备，实现车间内物料配送、分拣、储运作业的自动化。同时，通过WMS、TMS等物流信息系统，实现库存控制与优化，货物在途信息的可视化，智能化等，全面提升工厂物流节拍、库存周转率和供应链运作效率。

当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、纺织服装制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。服装智能制造（中国）精英俱乐部预计未来3-5年，全国将涌现出一批智能工厂。一、智能工厂的内涵及建设重点智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。纵向集成和横向集成均以CPS和工业互联网为基础，产品、设备、制造单元、生产线、车间、工厂等制造系统的互联互通，及其与企业不同环节业务的集成统一，则是通过数据应用和工业云服务实现，并在决策层基于产品、服务、设备管理支撑企业最高决策。这些共同构建了一个智能工厂完整的价值网络体系，为用户提供端到端的解决方案。由于产品制造工艺过程的明显差异，离散制造业和流程制造业在智能工厂建设的重点内容有所不同。对于离散制造业而言，产品往往由多个零部件经过一系列不连续的工序装配而成，其过程包含很多变化和不确定因素，在一定程度上增加了离散型制造生产组织的难度和配套复杂性。企业常常按照主要的工艺流程安排生产设备的位置，以使物料的传输距离最小。面向订单的离散型制造企业具有多品种、小批量的特点，其工艺路线和设备的使用较灵活，因此，离散制造型企业更加重视生产的柔性，其智能工厂建设的重点是智能制造生产线。二、智能工厂主要建设模式服装智能制造（中国）精英俱乐部认为，由于各个行业生产流程不同，加上各个行业智能化情况不同，智能工厂有以下几个不同的建设模式。第一种模式是从生产过程数字化到智能工厂。在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控，侧重从生产数字化建设起步，基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。第二种模式是从智能制造生产单元(装备和产品)到智能工厂。在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。第三种模式是从个性化定制到互联工厂。在家电、服装、家居等距离用户最近的消费品制造领域，企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产，侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。三、智能工厂发展重点环节随着未来智能工厂发展浪潮的逼近。服装智能制造（中国）精英俱乐部预测，未来将有几个行业或者领域迎来发展高潮。首先是虚拟仿真设计。随着三维数字化技术的发展，传统的以经验为主的模拟设计模式逐渐转变为基于三维建模和仿真的虚拟设计模式，使未来的智能工厂能够通过三维数字建模、工艺虚拟仿真、三维可视化工艺现场应用，避免传统的“三维设计模型→二维纸质图纸→三维工艺模型”研制过程中信息传递链条的断裂，摒弃二维、三维之间转换，提高产品研发设计效率，保证产品研发设计质量。未来我国应着重突破MBD技术、物理仿真引擎系统架构、仿真模型三个环节。其次是网络化智能设备。生产设备的智能化程度将在网络化条件下得到快速提升，传统制造模式出现颠覆性的变革，具体表现高度密集的生产设备、生产设备智能化和柔性化制造方式这三个方面。再次是模块化定制生产。多批次、小产量的生产盈利能力在模块化生产方式下逐渐得到提升，产品日益满足消费者个性化需求，具体表现在模块生产和模块组装这两个方面。最后是柔性化新型人机交互。人与机器的信息交换方式随着技术融合步伐的加快向更高层次迈进，新型人机交互方式被逐渐应用于生产制造领域。具体表现在智能交互设备柔性化和智能交互设备工业领域应用这两个方面。四、智能工厂管理水平的提升中国服装工厂管理水平不是很高，员工素质素质不是很强。这就决定了我国服装企业管理中会存在很多的问题，大多数服装企业采用的是直线职能制的生产结构。虽然这种结构最能够体现适合服装生产企业的专业化特点，各职能部门能够帮助和指导生产部门。但是在实际生产的过程中，容易产生各自为政的现象，不能协同一致并且缺乏有效地沟通。我国服装企业工时定额的制定主要依靠直觉和经验。由于工时定额不合理，从而使生产计划不能按均衡生产的方式进行安排。并导致考核机制无法真正体现公正，公平。工时定额不准确不仅浪费人力，使工时定额失去了指导生产的目的。不合理的安排生产任务，就会经常出现好单子抢着干，差点的单子不愿干的不良现象。生产任务安排的不能只计算所需要的机器台数，然后让各个生产部门自己上报生产任务。另外一点就是在各方无法合理安排的情况下，就以行政命令去解决生产矛盾。还有许多中小型服装企业在生产过程中，过多强调产品的生产数量与速度，却不重视产品的质量。导致出厂产品质量不高，影响产品的出厂价格，减少企业的市场占有率与利润。

数字化工厂是以产品全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，进一步扩展到整个产品全生命周期的新型生产组织方式。数字化工厂是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。智能工厂是利用各种现代化的技术，实现个工厂的办公、管理及上产自动化，达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的。智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，本质是人机交互。智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，智能制造包含智能制造技术和智能制造系统。在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共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动，把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

行业智能化之三大主要智能工厂建设模式 　　首先，从生产过程数字化到智能工厂 　　 　　在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控，侧重从生产数字化建设起步，基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。因此其智能工厂建设模式为： 　　 　　一是推进生产过程数字化，在生产制造、过程管理等单个环节信息化系统建设的基础上，构建覆盖全流程的动态透明可追溯体系，基于统一的可视化平台实现产品生产全过程跨部门协同控制。 　　 　　二是推进生产管理一体化，搭建企业CPS系统，深化生产制造与运营管理、采购销售等核心业务系统集成，促进企业内部资源和信息的整合和共享。 　　 　　三是推进供应链协同化，基于原材料采购和配送需求，将CPS系统拓展至供应商和物流企业，横向集成供应商和物料配送协同资源和网络，实现外部原材料供应和内部生产配送的系统化、流程化，提高工厂内外供应链运行效率。 　　 　　四是整体打造大数据化智能工厂，推进端到端集成，开展个性化定制业务。 　　 　　其次，从智能制造生产单元（装备和产品）到智能工厂 　　 　　在机械、 汽车 、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能提升实现价值增长。因此其智能工厂建设模式为： 　　 　　一是推进生产设备（生产线）智能化，通过引进各类符合生产所需的智能装备，建立基于CPS系统的车间级智能生产单元，提高制造、敏捷制造能力。 　　 　　二是拓展基于产品智能化的增值服务，利用产品的智能装置实现与CPS系统的互联互通，支持产品的远程故障诊断和实时诊断等服务。 　　 　　三是推进车间级与企业级系统集成，实现生产和经营的无缝集成和上下游企业间的信息共享，开展基于横向价值网络的协同创新。 　　 　　四是推进生产与服务的集成，基于智能工厂实现服务化转型，提高产业效率和核心竞争力。 　　 　　后，从个性化定制到互联工厂 　　 　　在家电、服装、家居等距离用户近的消费品制造领域，企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产，侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。因此其智能工厂建设模式为： 　　 　　一是推进个性化定制生产，引入柔性化生产线，搭建互联网平台，促进企业与用户深度交互、广泛征集需求，基于需求数据模型开展精益生产。 　　 　　二是推进设计虚拟化，依托互联网逆向整合设计环节，打通设计、生产、服务数据链，采用虚拟仿真技术优化生产工艺。 　　 　　三是推进制造网络协同化，变革传统垂直组织模式，以扁平化、虚拟化新型制造平台为纽带集聚产业链上下游资源，发展远程定制、异地设计、当地生产的网络协同制造新模式。

　　软件开发公司排行榜　　极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。　　1：华盛恒辉科技有限公司　　上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。　　在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。　　在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。　　2：五木恒润科技有限公司　　上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。　　3、浪潮　　浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。　　4、德格Dagle　　德格智能SaaS软件管理系统自德国工业4.0，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、　　OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。　　5、Manage　　高亚的产品 (8Manage) 是美国经验中国研发的企业管理软件，整个系统架构基于移动互联网和一体化管理设计而成，其源代码编写采用的是最为广泛应用的　　Java / J2EE 开发语言，这样的技术优势使 8Manage　　可灵活地按需进行客制化，并且非常适用于移动互联网的业务直通式处理，让用户可以随时随地通过手机apps进行实时沟通与交易。

智能工厂的建设的主要内容主要是在工厂生产模式上是否采用智能软件达到高效率成本低人工低的效果；在整体规划下，是否达到智慧工业的生产模型，企业需向智能制造转型，WSI智能工厂就是为智能工厂建设服务

智能工厂指通过大数据、智能系统、人工智能等新兴技术与工业融合，实现公司经营管理、生产制造、销售采购、服务、流程管理、协同生产的高度融合，构建一个高效节能的、绿色环保的智能工厂。

智能工厂包括智能设计、管理、生产和服务，还有系统集成，属于顶层设计；而数字化车间则是具体执行层面，包括车间计划调度、工艺执行管理、生产质量管理等，是接收智能工厂的指令信息，并向其反馈信息。执行层设备的精确感知，即完整而精确地感知这些信息，是实现智能化工厂的基石。数字化车间是基于生产设备、生产设施等硬件设施，以降本提质增效、快速响应市场为目的，在对工艺设计、生产组织、过程控制等环节优化管理的基础上，通过数字化、网络化、智能化等手段，在计算机虚拟环境中，对人、机、料、法、环、测等生产资源与生产过程进行设计、管理、仿真、优化与可视化等工作，以信息数字化及数据流动为主要特征，对生产资源、生产设备、生产设施以及生产过程进行精细、精准、敏捷、高效地管理与控制。数字化车间是智能工厂的第一步，也是智能制造的重要基础。供参

离散型制造特点：从产品形态来说，离散制造的产品相对较为复杂，包含多个零部件，一般具有相对较为固定的产品结构，原材料清单和零部件配套关系。从产品种类来说，一般的离散制造型企业都生产相关和不相关的较多品种和系列的产品。这就决定企业物料的多样性。从加工过程看，离散制造型企业生产过程是由不同零部件加工子过程或并联或串连组成的复杂的过程，其过程中包含着更多的变化和不确定因素。从这个意义上来说，离散制造型企业的过程控制更为复杂和多变。离散制造型的企业的产能不像连续型企业主要由硬件（设备产能能）决定，而主要以软件（加工要素的配置合理性）决定。同样规模和硬件设施的不同离散型企业因其管理水平的差异导致的结果可能有天壤之别，从这个意义上来说，离散制造型企业通过软件（此处为广义的软件,相对硬件设施而言）方面的改进来提升竞争力更具潜力。1、生产计划a) 影响计划的因素较多，生产计划的制订非常复杂，计划的多变性是最常见的控制难点；b) 能力需求是根据每个产品混合建立，并且很难预测。2、生产过程控制a) 生产任务多，生产过程控制非常困难；b) 生产数据多，且数据的收集、维护和检索工作量大；c)工作流根据特定产品的不同经过不同的加工车间。因每个生产任务对同一车间能力的需求不同，因此工作流经常出现不平衡；d) 因产品的种类变化较多，非标准产品多，设备和工人必须有足够灵活的适应能力；e) 通常情况下，一个产品的加工周期较长，每项工作在工作中心前的排队时间很长，引起加工时间的延迟和在制品库存的增加。3、成本管理a)原材料、半成品、产成品、废品频繁出入库、成本计算复杂，需要针对成本对象并随着生产过程进行成本的归集和分配；b) 使用标准成本法、先入先出法和加权平均法进行成本核算，其中标准成本法对企业的管理水平要求最高，具体采用方法要看企业的管理水平和实际需要；c） 注重实际成本和标准成本的差异比较和不同角度的成本分析。离散型制造难点：离散型制造企业的生产过程，常常分解成很多个加工任务，而每一个加工任务只需要极少的资源就可以完成，但零件从一个工作环节到另一个工作环节，之间常进行不同类型和要求的多种加工任务。又因离散型企业产品定制程度高，其零件加工工艺及设备使用过于灵活，使其品质控制上难度极高。展开来说，离散型制造企业在管理上、品质控制上的难点主要有以下几个方面：混合生产、标准难制定离散型企业生产的产品多数用于采矿、冶金、建筑等专用设备制造业，以大型设备为主，定制化程度高。以石油化工行业下游某换热设备制造企业为例，不同的换热器按照各种体积、容积有相当多的种类，每种换热器所采用的材料及验收标准都不同，而生产性企业常常存在的“物料代用”也为标准的混用造成了一个良好的渠道，结果造成品质管理过程中漏洞的增多。结合流程型企业对于品质的管理，每一项产品标准及用料标准都有严格的程序来进行控制，其在流程管理方面的建设使企业在面对“生产特殊情况”时能够足以应对，但因离散型企业物料及产品繁多的情况下，这种特殊情况会频繁发生，这就要求一方面企业在生产管理流程方面有足够的规范性和灵活性，另外一方面又能够提供足够方便的业务流程处理方式，即“一方面标准要管，另一方面标准要好管”。生产数据多、数据维护工作量大对于离散型企业来说，产品的多样化及零部件的标准不同造成了检查难度的升级。同样以石油化工行业为例，一台换热器仅仅零部件就不下千件，每个零部件都有相当规范的要求，如果要检查部门一件件去检查，一件件去判定，想想都是一件可怕的事情。如何处理并管理好生产数据呢？一方面要从工作规范上定义各部门的品质管理的职责，由生产部门提供数据，检查部门对数据进行核实和管理，再由质量部门对已经处理归类过的数据进行审核并判定。企业发展到一定年轮，借助相应的信息化系统进行操作，会更加便利，职责也可更加清晰定义和追溯。产品非标准程度高、经验依赖性强在离散型企业中，常常会有“师徒”这种称呼，原因是生产过程中包括设备使用等很多时候更加取决于操作者的技术、经验，多数企业为了请一位老师傅来教导学徒煞费苦心，不惜以高薪聘请，离散型企业对于经验依赖的程度可见一斑。找师傅教，“让经验留下来”，但师徒关系往往会出现“留一手”的情况，结果造成生产经验越来越少，人员素质日渐下降。如果可以在生产管理甚至是车间管理过程中，将原本的“口口相传”变更为“以纸相传”的方式，让教授学徒的过程“显性化、留痕迹”，比如说“学徒日记”等等内容，将日常中点点滴滴的经验及无法固定的工作内容及方式留存下来，时间稍长可以正式的文档或者规范来进行约束和要求，从而达到管理标准及产品品质的提升。离散型制造企业在管理上、品质控制上涉及的因素远不止以上三个方面，延展咨询总结为“把隐形的经验显性出来、把不规范的规范起来、把没法管的管起来、把管不好的管好”，管理过程中，也可以借助比较好的管理系统和软件来达到更加优质高效的管理效果。离散型智造要点：由于底层制造环节工艺的复杂性，相较于流程型工企业的高自动化管理来说，离散型企业在智能制造发展过程中对于生产设备的要求及投资会更高。而基于工业大数据和“互联网”智能工厂的发展趋势，离散制造企业又该如何跟上时代节奏，实现智能制造呢？　1、车间物联网　　工业物联网的提出给“中国制造2025”、工业4.0提供了一个新的突破口。在离散制造企业车间，将所有的设备及工位统一联网管理，使设备与设备之间、设备与计算机之间能够联网通讯，设备与工位人员紧密关联，进而使整个生产过程实现网络化、追溯化管理。　　2、数据可视化　　随着二维码、条形码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、MES、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在离散制造企业中广泛应用，信息技术已经渗透到了某些先进离散制造企业产业链的各个环节。　　在离散制造企业车间，每隔几秒就会收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备开机率、运行率、故障率、生产率、零部件合格率、质量百分比等。在生产工艺改进方面，可以更好地了解每个环节的执行情况，及时发现错误及瓶颈，快速解决问题。　　3、过程透明化　　在机械、汽车、电子信息等离散制造行业，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。因此，其智能工厂建设模式为推进生产设备（生产线）智能化，建立基于制造执行系统MES的车间级智能生产单元，提高精准制造、敏捷制造、透明制造的能力。　　离散型制造企业的产供销联动与财务一体化的信息化管理平台，通过供应链协同打通企业上下游流程，使企业运营更高效；以产供销联动为核心，计划企业资源，协同上下游活动，适配智能制造，让生产智能化。同时通过电子看板，将生产实时数据通过液晶大屏实时展示，目视化管理，形象又直观，为管理人员做决策提供实时准确的数据支持。　　通过PDA、手机移动端、工业触屏面板以及液晶屏等设备代替电脑；通过扫描、刷卡以及触摸屏录入等方式简化系统操作，例如：在员工的工位上放置工业触屏面板，通过扫描当前加工任务的二维码，就可以立即查看自己加工部分的作业指导书，确保操作准确无误；在工业触屏面板中通过扫码或者刷RFID卡，能轻松快捷的查看当前生产任务的领料情况；操作过程中通过扫码，系统自动绑定产品与材料的序列号，清楚的展示出产品使用的是哪一颗材料，是由哪一位员工在什么时间完成加工的，不仅方便售后质量追溯，也能有效的追责，提高员工责任心等等。　　此外，在设备物联网方面，支持空压机、制氧机、电表、水泵等设备连接，通过电子看板查看实时参数及状态；支持多台设备同时监控，异常情况自动报警；数据自动记录，方便准确；不用现场到处跑，省心省力，为企业智能工厂打造有效助力。

　　据北京昌平公众号消息，近日，作为昌平区重大项目之一的小米智能工厂二期M1项目完成主体结构施工。 　　小米智能工厂二期M1项目现已转入二次结构、装饰装修、洁净工程及机电设备安装阶段，预计2023年年底交付投用。 　　该项目总建筑面积14.11万平方米，东侧为 智能手机 工厂、西侧为实验室。 　　官方介绍称，这座全流程关键制造要素100%数字化管控的工程将打造成为京津冀地区智能制造示范工厂和世界级“灯塔工厂”。 　　据了解，小米项目位于昌平区史各庄街道，主要包含小米智能工厂（M1项目）、小米未来产业园、小米创研中心（M4项目）三大功能版块。 　　项目定位为打造集智能终端设备研发、试验、生产、发布、应用、示范等全环节覆盖及多业态融合的智能产业园。 　　目前，各项工程项目都在稳步推进中，小米智能工厂（M1项目）预计2023年年底交付投用。小米未来产业园、小米创研中心（M4项目）预计2024年年底竣工并交付使用。

智能制造已经成为全球制造业的重要趋势。随着人口红利的逐步消失，工厂企业需要找到一种全新的生产模式，以缓解昂贵的劳动力成本和应对快速更新的产品需求。而工业4.0模式的出现，为制造业提供了新的思路。通过物联网连接产品生命周期的所有阶段，从原料采购到生产再到交付，整个过程都能可视化管理。 智能工厂是未来制造业发展的必然趋势，目前，全球很多大型制造商都在尝试新的制造模式。不过，升级智能工厂要结合自身的需要和环境特点，不同的企业应该采用不同的方式，这样才能达到其想要的效果。所以制造业转型大趋所势，智能工厂成必然。

工业4.0这个概念最初是2013年德国政府提出来的。其实工业4.0也就是第四次工业革命。第一次工业革命是蒸汽时代，第二次工业革命是电气化时代，第三次工业革命是信息化时代，那么第四次工业革命则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。德国的工业4.0是指利用物联信息系统(Cyber—Physical System简称CPS)将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速，有效，个人化的产品供应。他山石专家、未来新工厂创始人尼克莱·彼德森曾举过这样一个例子：“在工业4.0时代，越来越多的产品设计师将使用数字化制造技术。比如，设计师在一个地方做工业设计，将图纸上传到设计中心，在巴西的制造商便可根据设计数据，利用3D打印机或者数控机床等机器生产制造这些产品，之后再放到欧洲批量销售。这样关系网不断扩大，生产制造将不再受到规模和空间的限制，还会变得更加高效。” 这一生产—供应链，其实就是尼克莱所创建的“未来新工厂（Wikifactory）”的愿景，也是德国“工业4.0”项目中智慧工厂和智慧生产实现后的样子。工业4.0的目标就是建立这样的一个未来新型工厂，形成一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式，实现生产在新革命的转型升级。

1、首先明确建设智能工厂的需要哪些要素：（1）明确的可量化的目标；（2）“一把手”的全力支持；（3）推动工厂全员运营思维转变；（4）建立专业的智能工厂建设项目团队；（5）自上而下做好智能工厂规划；（6）自下而上实现智能工厂落地。2、建立智能工厂的基本步骤：（1）确定智能工厂的总体建设目标；（2）完成总体规划与业务架构方案；（包括：产品线规划-->产品制造工艺流程梳理-->车间、仓储、物流等管理规划-->信息管理框架和系统建设规划）（3）形成完整详细的智能工厂建设方案；（4）结合建设目标，评估智能工厂建设方案是否能够达到可量化的指标，调整建设方案或建设目标，确定方案和具体的可量化的建设指标；（5）完成业务流程的精益化与标准化；（6）项目建设；（此处略去1W字）1> 项目实施自下而上；2> 遵循精益及TOC思维；3> 控制好项目范围，积极做减法；（7）项目上线，评估项目效果，结案；（8）形成智能工厂运维体系（包括运维流程及运维团队建设）。智能工厂建构见仁见智，以上回答只代表我本人见解，谢邀。

智能工厂的定义就是利用各种现代化的技术，实现工厂的办公、管理及生产自动化，达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的，每个行业的智能工厂也有各不同的理解，目前国内也正在大力打造智能工厂的标杆企业，国家大力支持。所谓智能工厂的“智能”是技术人员将一系列的判断因素、思考逻辑，根据具体的业务流程进行提炼而形成的，与人类的智能不可相提并论。因此，其对制造工艺的要求比传统的生产方式要高很多，不完善的工艺在目前的状况下只会导致我们的生产效率低下、产品质量不稳定，但在工业4.0环境下，不稳定的工艺规程则会出现预测外错误，使智能工厂终止运行，造成重大损失。在智能工厂中，要努力消除人的不稳定因素。根据制造业目前的状况想要实现高度的无人自动化生产，既不现实，也不经济，在适合的环节引入机器人，是提高稳定性和效率最好的选择。机器人与快换夹具的配合使用，可以适应多品种少批量的生产，在保证柔性的情况下提高生产效率与稳定性。在实现工业4.0的道路上，我们要走的路还很长，要补的课还很多，但这些都不是问题，只要我们抓住机遇，制定切实可行的计划，一步一个脚印地前进，在这一过程中我们就可以提高自己，这样工业4.0也会离我们越来越近。

智能工厂是指利用工业大数据、物联网到、AI人工智能等先进技术搭建起来的数字化、智能化工厂。工厂的智能化发展需要依据企业的产品范围和特性进行定制规划，从企业精益化生产做起，打好企业管理和人员作业思维的基础，接着引入自动化设备和相应的运维人员，再将各单元的自动化连接起来，形成初步的信息化系统，最终利用这些基础的数据进行大数据分析，反馈生产问题，形成成熟的数字化工厂，再根据具体节点进行智能化改造，逐步构建智能工厂。基于企业系列标准的支持和企业级别的信息安全要求，在信息物理融合系统（CPS）的支持下，构建智能设计、智能产品、智能经营、智能服务、智能生产、智能决策六大体系；同时通过企业信息门户实现与客户、供应商、合作伙伴的横向集成（如协同商务和信息共享），以及实现企业内部的纵向集成（如不同系统之间的业务协同）。

“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；它会利用算法，做到无人生产，并且和消费者联系在一起，形成一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式，实现生产在新革命的转型升级。关于这个问题，他山石专家、丹麦经济学家尼克莱·彼德森所创立的未来新工厂（wikifactory）就是一个很好的例子。这个工厂以产业互联网为基础，利用大数据和物联网，将高度灵活的个性化和数字化的产品与服务连接在一起，实现跨地域、跨行业的生产。简单地来说，设计师使用数字化制造技术，在某地做设计，将图纸或者设计数据上传到设计中心，由于如今3D打印的成本越来越低，其他的地方的制造商便可以在设计中心下载图纸然后利用3D打印机或者数控机床生产这些商品，甚至还能实现消费者在设计中心参与设计之后自己“打印”出来。在工业4.0时代，未来新工厂所建立的产联网（Internet of production）使产品开发像制作和发布视频一样容易，使生产不受规模制约。产联网与物联网不同，产联网让数字制造成为可能，例如3D打印、数控机床等这些制造产品的机器，未来都将联网。未来新工厂会带动中国制造商、设计师和企业的创新发展，提高他们的创新能力。许多这样的无人智能工厂将在工业4.0的时代下建立起来。

智能生产、数字化工厂和智能工厂是制造业智能化发展过程中不同阶段的代表，它们之间的主要区别在于：技术应用不同：智能生产注重数据采集和分析技术，数字化工厂则更注重数字技术和先进制造技术的应用，智能工厂则更注重人工智能、物联网等技术的应用。生产过程智能化程度不同：智能生产主要是针对某个生产环节进行优化，数字化工厂则是对整个生产过程进行数字化和优化，智能工厂则更注重整个生产过程的智能化和自动化。目标不同：智能生产主要目标是提高某个生产环节的效率和质量，数字化工厂的目标是提高整个生产过程的效率和质量，而智能工厂则更注重实现生产过程的智能化、自动化和灵活性。应用范围不同：智能生产主要应用于某个生产环节，数字化工厂适用于各种制造业，而智能工厂更适用于高端制造行业。总体来说，智能生产是数字化工厂的基础，数字化工厂是智能工厂的基础，智能工厂则是智能制造的最高阶段。这些阶段的发展也是逐渐演进和发展的关系。

历经500余个日夜的紧张建设，12月14日，一汽解放J7整车智能工厂正式落成投产。这座集自动化、柔性化、数智化于一体的世界级商用车整车“智”造基地，按照国际领先的设计和制造理念打造，在这里，质量过程100％实现数智化可控，物流配送100％达到无人化上线，核心指标100％满足可视化运营……它的诞生，可以说是一汽解放商用车全速接轨高端化、智能化、国际化顶级汽车赛道，实现从“制造”到“智造”跨越式发展的重要里程碑。一汽解放J7整车智能工厂拥有底盘装配、底盘喷涂、驾驶室装配、整车装配等核心工艺。其行业领先的工艺布局，采用国际一流智能装备和最新数字化技术，制造能力达到世界一流水平。工厂采用大量智能装备，自动化和柔性化水平大幅提升，能够满足重卡多种平台产品共线生产。多项技术应用达到行业领先水平，例如：轮胎全自动随行装配、车架智能立体编组排序、整车ECAS在线智能标定等，作业生产效率较传统卡车产线提升10％以上。拧紧、加注、检测等关键质量控制点，采用智能工艺装备和数字化管控技术，实现“一车一单”的制造模式，通过“任务下发－作业执行－结果反馈－存档追溯”实现全过程数智化管理，大幅提升过程质量保障能力，质量100％智能可控、可追溯。不同于传统生产模式，智能工厂按照智能制造的发展理念，依托数字化、网络化、智能化技术，构建了行业领先的数智化运营体系。工厂内部布置了大量传感器，系统对变电所、组合空调、智能照明、空压机、油液品等实现了实时监测，根据实时数据监控自动调节控制策略，精准实现了能源数字化、自动化管理，能耗降低20％，碳减排　660吨／年。“数智引领，如7而质”。先进、创新、精益、高效的解放J7整车智能工厂，无疑进一步夯实了一汽解放“中国第一、世界一流”的制造竞争力。承载着民族工业振兴的伟大理想，怀揣着品牌自强自立的决心，一汽解放勇立数字化转型的时代潮头，为中国“智”造再添范本。

RS485/232接口，2路DI数字量输入接口等。智能工厂的设备需要RS485/232接口、2路DI数字量输入接口和2路继电器控制接口，以实现工厂设备正常运行状态。“智能工厂”一词表示通过互联互通的信息技术/运营技术格局，实现工厂车间决策及洞察与供应链以及整个企业其他部分的融合。

前几天听了三菱自动化关于智能工厂的专题报告，智能制造是国家的重大战略规划，涉及到软硬件的结合，也是工业自动化与IT的深度融合。目的是 智能工厂是一个庞大复杂的系统工程，整体实现智能工厂需要庞大的投入。现有工厂整体实施智能工厂改造更是非常困难。 那目前我们可以做什么呢？这里我们要树立两个观念：第一，摒弃“ all or nothing”的观念。智能工厂整体实施有困难，需要大投入，条件不成熟的时候，不是什么都不做，我们可以从小处着手，可以对某个工位进行智能化改善。 第二，现在实施智能工厂，很多只是把数据进行采集，可视化，便于领导查看。采集的数据更重要的是进行数据分析，改善现场的生产。 未来的制造业，是定制化、订单化、预测化的生产，要求工厂具备柔性化、敏捷化，这就是智能工厂存在的意义。智能工厂大有可为。

智能生产是指：主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。智能工厂是指：重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现。详细信息可以百度 深圳市嘉明特科技数字化工厂是指：用虚拟技术模拟现实生产，从而分析和预测生产状况；

智能工厂浪潮下，设备联网的重要性凸显。大数据时代，工业设备联网的主要目的就是实现数据采集、传输、建模、查询与可视化，这是智能工厂、透明工厂的基础。比如生产设备的稼动率数据，在制造企业生产时，为了确保生产过程中的稳定性、高效性，需要在生产过程中实时收集和监控相关数据，达到设备运转的透明化监控。那么，现代化智能工厂中又要如何实现数据采集呢？ 设备数据采集难 在智能工厂解决方案中，可以通过数字生产设备或系统的接口直接集成数据信息，新建设的智能工厂可直接采用这一方式。而对于存量的生产工厂，从零开始建造智能工厂，购置全新设备，显然不符合现实。 在工业企业，设备使用20-30年甚至30年以上都很常见，这部分的设备入网涉及到设备改造、设备调试、接口等问题，入网成一大难点，更别说智能工厂建设运维了。加上绝大多数工厂的安灯信息依然只靠人工录入，无法真正实现自动化数据采集！由此带来的结果就是，这部分工厂设备稼动状况不透明，生产效率改善难以入手！ 老旧设备数据集采方案 那么对于这部分老旧设备的数据获取，除了人工采集之外，还有哪些现代化的方式呢？行业内普遍认可的方案是通过在设备端附加传感器与边缘计算部件，以此自动采集、提取生产制造中的有效生产数据，使其具备物联网的能力。 ALSI大连的设备状态监视系统，是通过在产线原有三色灯上加装智能数据采集器，通过自动采集三色灯号，把数据递给相关责任人、Lighthouse应用系统，或已有的MES等系统，以此实时掌握所有设备的运行状况。 设备状态监视系统由智能数据采集器、智能网关和软件Lighthouse应用系统组成，由阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司（ALSI大连）自主研发，系统拥有强大的数据采集、传输与运算能力： · 智能数据采集器：AlSI大连自主研发，已获国家实用新型专利。适用于任何品牌、年代的设备，即插即用，易用性强；领先传感器技术，精度达到毫秒级，可采集超过27种设备状态；采集端支持升级更新，配置“心跳”功能，用于采集端故障自检。 · 智能网关：1个网关，支持50台设备的状态采集；数据采集传输使用抗干扰强的无线通信技术ZigBee，灵活应对产线布局变更；具备边缘计算能力，可缓存本地数据，即使网络出现异常时，数据也不会丢失。 · Lighthouse应用系统：支持实时监视与追溯查询；系统自动统计分析设备运转率、故障率和修理时间；安全加密有保障； 设备状态监视系统在拥有强大数据采集“内核”之外，对于智能工厂转型上的友好性还在于设备入网“好改造、成本低”这一巨大优势。可以说，设备状态监视系统是存量传统工厂转型智能工厂的“好帮手”。目前设备状态监视系统已经应用于众多生产制造车间，通过生产数据采集与运用，成功帮助部分生产制造企业实现产线智能化、可视化，向智能工厂智能制造迈进。 更多智能制造解决方案详见 ALSI大连_精益生产_智能工厂_设备监控系统_阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司

智能工厂与人工智能是有差别的： 1.智能工厂是通过计算、自主控制和联网将人、机器和信息互相联接，融为一体，其本质是人机交互。智能工厂具有五大特征，比如生产设备网络化，实现车间物联网，生产数据可视化，利用大数据分析进行生产决策，生产文档无纸化，实现高效、绿色制造，生产过程透明化，智能工厂的“神经”系统，生产现场无人化，真正到“无人”工厂； 2.智能制造系统是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，智能制造系统不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能，机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰，本质是人机一体化。

北京普世万优科技有限公司数字化工厂仿真模拟解决方案，可以实现工厂生产线仿真模拟，为用户提供快速、便捷、真实的数字化工厂仿真解决方案。解决方案可以对生产线前期进行数字化模拟仿真及工艺分析。通过对生产线的构成、工艺布置、设备和工装等的全面分析，并且充分考虑现有产品和新产品的结构变化趋势，找出影响生产节拍的主要因素，从而对新规划的厂房布局方案进行验证和优化，使之更符合实际生产需要。解决方案自带的ecat组件库（网络组件库）中，有超过2000种的成熟组件，并还在不断更新，这些组件可以轻量化处理并大大减轻用户电脑的负担，且大部分组件都是参数化的组件，可根据布局的不同，通过参数设置可调整组件的尺寸或其他特性。

极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。1：华盛恒辉科技有限公司上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。2：五木恒润科技有限公司上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。3、浪潮浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。4、德格Dagle德格智能SaaS软件管理系统自德国工业4.0，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。

西门子 库卡。

智能工厂数字化应用的基本原理，智能工厂数字化应用是人为设置，程序，数字化应用按照人工设计的程序工作流程，完成工作生产

智能工厂的建设需要多少投资？智能工厂的建设需要多少投资？随着科技的进步，智能工厂已经成为了许多制造企业的发展方向。那么，建设一个智能工厂需要多少投资呢？首先，需要针对不同的智能工厂类型进行分析。一般来说，智能工厂可以分为全面智能工厂和半智能工厂两种类型。全面智能工厂在工厂的各个环节都采用了智能化技术，包括智能生产、智能物流、智能质检等，需投资数十亿元以上。而半智能工厂智能化程度较低，只在某些环节里应用智能化技术，其建设成本相对较低，一般需要几千万元的投入即可。其次，投资规模还与智能化程度有关。一般来说，一个智能工厂的建设，需要投入的最大部分资金集中在智能设备和智能化软件的购买、安装和调试上。因此，如果向全面智能化迈进，所需要的投入自然会更多。最后，建设一个智能工厂还需要考虑到要配备的技术和运营人才。由于智能化生产和管理需要专门技术人才的支持，如果没有充分的支持，就很难实现生产的智能化和自动化，长期来看，可能会带来严重的技术和管理瓶颈。总的来说，建设一个智能工厂的投资规模因工厂类型、智能化程度、技术与人才要求的不同而有所差异。只有在充分量化投资需求后，才能更好地规划产业发展方向，提高生产效率，从而实现更好的效益回报。

智能工厂的安全可靠性如何保障？智能工厂的安全可靠性如何保障？随着科技的飞速发展，智能工厂已经成为了制造业发展的重要趋势。智能技术的应用不仅可以提高生产效率，降低人工成本，还可以减少生产过程中的错误和风险。然而，智能工厂的安全可靠性问题在未来发展中也备受关注。那么，我们该如何保障智能工厂的安全可靠性呢？首先，智能工厂的安全可靠性保障需要从技术上入手。在智能工厂建设过程中，应充分考虑设备的可靠性、稳定性以及对环境的适应性等因素，确保生产过程的安全性，防止设备故障、火灾等安全事故的发生。同时，在智能工厂中，应用大数据、人工智能等新技术来提高设备的控制效率和准确性。这些新技术可以帮助工厂实现智能监测、自动报警等功能，及时发现设备的异常情况并采取应对措施。其次，智能工厂的安全可靠性保障还需要从组织管理上入手。建立完善的安全管理制度，对设备的安全运行和日常维护进行规范管理，制定应急处置预案，及时响应各种安全事故。此外，对工厂的员工进行安全培训，使其掌握必要的安全知识和技能，提高员工的安全意识和自我保护能力，减少人为因素对安全的影响。再次，智能工厂的安全可靠性保障还需要从外部环境上入手。智能工厂的建设必须考虑现实环境中的各种可能的安全隐患因素，如地震、火灾、水灾等自然灾害。在环境风险评估的基础上，采取相应的措施降低环境风险和增加生产线的稳定性。综上所述，智能工厂的安全可靠性保障需要从多个方面入手，不仅需要在技术上保证设备的可靠性，更要从组织管理和外部环境入手，使得工厂的生产环境变得安全可靠。未来的智能工厂发展，需要更加注重安全可靠性的建设，以实现智能制造的有效、可持续发展。

智能工厂对环境的影响是怎样的？智能工厂：新时代环境保护的重要组成部分随着人类工业生产的不断发展，环境问题也逐渐浮出水面。针对传统工厂存在的高耗能、高污染、低效率等问题，智能工厂作为未来产业发展的重要方向逐渐受到各国政府和企业的关注和推广。那么智能工厂对环境的影响是怎样的呢？一，资源利用更加高效智能工厂利用先进的技术，通过对生产过程中的数据进行运算和分析，实现了对资源的高效利用。比如，对于传统工厂处理废弃物的方式是直接将其丢弃，而智能工厂则会对其进行分类、清理、再生利用，实现了对资源的最大化回收。此外，在智能工厂中，能源、电力等各类资源的使用也受到有效的控制，大大降低了能源的消耗，同时更好地满足了生产的需求。二，减少污染智能工厂采用了更加科学和严格的生产管理模式，采取了更加环保的现代化设施和机械设备，有效地减少了生产过程中的废气、废水和噪音等污染物排放。在生产过程中，智能工厂能够根据不同情况调整生产速度、温度等条件，从而更好的控制污染物的产生。三，提高效率智能工厂的生产过程是高度自动化的，通过机器人的自动操控、自动化装置的运转等，可以极大地提高生产效率，从而降低了生产成本，也为企业的发展带来更大的空间。总之，智能工厂作为新时代环境保护和未来工业发展的重要组成部分，其对环境的影响必将更加积极和有益。在今后的发展过程中，我们需要更加注重环境保护的问题，科学合理地引导智能工厂的发展，共同建设一个更加美好的未来。

智能工厂的工人需要掌握哪些技能？智能工厂的工人需要具备哪些技能？随着科技的不断发展，越来越多的企业开始使用智能工厂来提高生产效率和降低成本。但是，智能工厂的使用也对工人的技能要求提出了更高的要求。下面就让我们来了解一下，智能工厂的工人需要具备哪些技能。1.编程技能智能工厂中使用的机器人和自动化设备需要通过编程来控制。因此，工人需要具备一定的编程技能，以便能够编写代码来控制机器人和自动化设备。对于那些不能编写代码的工人，也需要学会如何正确地使用编程界面。2.机器人维护技能智能工厂中常常使用的机器人和自动化设备经常需要进行维护和保养。因此，工人需要具备机器人维护和维修技能，以便能够及时进行维护和修理，保障设备的稳定运行。3.数据分析技能在智能工厂中，大量的数据会被收集和分析。因此，工人需要具备数据分析技能，以便能够分析这些数据，优化生产过程，提高生产效率。4.团队协作技能在智能工厂中，工人需要与机器人和自动化设备进行协作。同时，工人之间也需要进行协作，以便能够完成更复杂的任务。因此，团队协作技能是非常重要的，需要重视工人之间的沟通和协作能力。5.创新能力智能工厂中，技术不断发展，生产方式不断创新。因此，工人需要具备创新能力，以便能够在日常工作中提出新的想法和解决方案，为企业的发展提供更多可能性。总之，随着智能工厂的不断普及，更多的企业开始使用这些设备来提高生产效率和降低成本。但是，在这些设备的帮助下，工人的角色也不断发生着变化。他们需要具备更多的技能和能力，以便能够适应不断变化的工作要求。因此，工人需要不断学习和发展，以便能够在智能工厂中发挥更大的作用。

智能工厂的技术创新点在哪里？智能工厂的技术创新点在哪里？随着人工智能和物联网技术的发展，智能工厂已经成为了制造业的未来趋势和发展方向。智能工厂采用了高科技手段，基于大数据分析、云计算等技术实现了对生产过程的智能化控制和管理。那么，智能工厂的技术创新点究竟在哪里呢？一、生产自动化智能工厂的技术创新点之一就是生产自动化。传统的生产方式中，需要大量人工参与，而智能工厂则通过自动化技术减少了人工干预的必要性。从生产流程的开始到结束，智能工厂中的各种设备和机器人能够自动完成各项工作，从而提高了生产效率和降低了人力成本。二、智能传感器和机器学习智能工厂还采用了智能传感器和机器学习等技术。传感器能够感知环境变化，获得各种数据，并将这些数据传输到中央控制器进行处理。这就使得智能工厂能够实现对生产过程的实时监控和预测，并且及时发现和处理可能出现的问题。同时，机器学习技术能够让智能工厂变得更加智能化，从数据中学习并优化生产流程，提高生产效率和质量。三、虚拟现实和增强现实技术智能工厂采用虚拟现实和增强现实技术也是一大亮点。通过虚拟现实和增强现实技术，智能工厂能够实现对生产过程的全面掌控，同时也能够优化员工的培训和操作过程。例如，员工可以通过虚拟现实技术在模拟环境中进行安全培训和操作演练，从而减少安全风险和生产损失。四、大数据分析和云计算技术大数据分析和云计算技术也是智能工厂技术创新的重点。智能工厂需要收集大量生产数据，通过大数据分析找到生产流程中的瓶颈，然后通过云计算技术来优化生产流程，提高生产效率和质量。总结智能工厂采用了许多最新的人工智能技术，实现了生产过程的高度智能化和自动化。从上述几个方面可以看出，智能工厂的技术创新点之一就是通过自动化、智能传感器和机器学习、虚拟现实和增强现实技术、大数据分析和云计算技术等方式，让工厂更加智能化、高效化和可持续发展。未来，智能工厂将会成为制造业的主流发展方向。

智能工厂的优势是什么？智能工厂的优势是什么？随着科技的不断发展，智能制造技术已经成为制造业发展的重要趋势，智能工厂作为其中的一种应用，也在逐渐被推广。智能工厂具有许多优势，本文将从生产效率、产品质量和减少人力成本三个方面来分析。首先，智能工厂可以提高生产效率。智能工厂基于物联网和大数据技术，可以实现设备之间的互联互通，自动化程度较高，利用智能化、自动化的生产模式可以在不增加成本的情况下提高单位时间内的产出，从而大幅提升生产效率，缩短生产周期。其次，智能工厂可以促进产品质量的提高。智能工厂可以通过连续的数据采集和分析，使得每个工艺节点及时发现问题，降低了制造过程中的失误率，保证了产品在生产过程中的质量，同时还可以实现在产品入库前的自动检测，使出现的质量问题及时发现、处理，保障产品的品质。最后，智能工厂可以减少人力成本。智能工厂的自动化和智能化程度较高，可以减少很多繁琐的工艺操作和人员监管，节省人力成本，提高生产效率的同时，企业也能获得经济效益的提高。综上所述，智能工厂具有明显的优势，这些优势不仅可以带来生产效率、产品质量的提升，还可以为企业带来成本降低的好处，因此智能工厂已经成为许多制造企业追求的目标，是未来制造业发展中不可或缺的一环。

智能工厂的运作需要哪些关键指标？智能工厂：关键指标探析近年来，随着人工智能、大数据等技术的不断发展，智能制造已经成为制造业转型升级的重要方向。其中，智能工厂作为推动制造业变革的核心，受到了越来越多企业的关注和投资。而在智能工厂的运作中，关键指标的选择和运用显得尤为重要。首先，智能工厂的生产效率是考核其运作的重要指标之一。通过实时监控和数据分析，智能工厂可以进行生产流程的优化和精细化管理，使生产效率大幅提升。这里的关键在于确立科学合理的生产计划，实现资源的优化配置和智能调度，同时多样化的产品和定制化的需求，也给生产效率带来了不小的挑战。其次，智能工厂的质量控制也是关键指标之一。智能工厂能够实现全程质量控制，对生产过程中出现的问题及时报警和处理，降低了次品率和不合格品率，提高了产品质量。同时，智能工厂还可以通过数据分析和反馈机制不断进行改进和升级，提升质量管理的水平。此外，智能工厂的环保和安全生产也需要考虑到。在智能工厂的建设中，要注意采用节能环保的设备和工艺，降低对环境的影响。同时，智能工厂的安全管理也需要实现智能化。通过传感器、摄像头等装置实现对现场工作人员和设备的监控，及时发现并解决生产中的安全隐患。最后，智能工厂的运营成本也是企业关心的问题。智能工厂建设需要投入大量的资金，如何控制运营成本是考验企业智慧的重要问题。在智能制造过程中，有效地控制物流、库存、生产等各方面的成本，同时更加灵活和高效地应对市场需求的变化，才能实现智能制造的升级和成长。综上所述，智能工厂的运作需要多方面的关键指标的配合和支持，才能实现制造业的快速升级和跨越发展。企业在使用智能制造技术时，需要深入思考和分析不同的指标的具体应用场景，注重指标之间的协调和配合，才能实现智能制造的真正价值。

智能工厂的应用场景有哪些？智能工厂的应用场景有哪些？随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业开始将智能技术应用到生产制造过程中。智能工厂正是一个应用人工智能技术的典型案例，它可以帮助企业提高生产效率、降低生产成本，并且能够实现全面的自动化运行。那么，智能工厂到底有哪些应用场景呢？1.物联网技术实现的智能生产线：随着物联网技术的不断发展，越来越多的企业开始将传感器和连接设备应用到生产制造过程中。通过这些设备，企业可以实现更加智能化的生产流程，例如自动化运输、设备状态的实时监测和生产数据的实时分析等。2.机器人技术实现的自动化生产：随着机器人技术的不断发展，越来越多的企业开始将机器人用于生产制造领域中。通过机器人的应用，企业可以实现生产自动化，提高生产效率，降低人工成本。3.大数据技术实现的数据分析：在智能工厂中，数据分析是非常重要的一个环节。通过对生产数据的分析，企业可以及时发现生产过程中的问题，并且可以实现生产调度的自动化。同时，通过大数据技术的应用，企业可以预测未来的需求，并且可以优化生产规划和配送计划等。4.人工智能技术实现的智能监控：在智能工厂中，人工智能技术可以实现对整个生产流程的智能监控。通过机器学习算法等技术，企业可以对生产流程进行优化，并且可以实现人类无法实现的高效率的生产流程控制。总之，智能工厂应用的场景非常广泛，它可以帮助企业实现生产流程的自动化，提高生产效率，并且可以降低生产成本。未来，随着人工智能技术的不断发展，智能工厂的应用将会更趋于智能化和自动化。

智能工厂的数据如何分析和利用？智能工厂的数据如何分析和利用？智能工厂是指运用智能化技术和互联网技术，通过网络连接和数据共享，实现生产过程的自动化与智能化的工厂。在智能工厂中，数据的收集和分析是非常重要的一环。智能工厂通过安装各种传感器和监控设备，能够实时监测生产过程中的各项参数，比如温度、湿度、压力、振动等。这些数据可以被收集、存储和分析，从而实现对生产过程的实时监控和优化。同时，智能工厂还可以借助于物联网技术，将各个设备连接在一起，实现高效的生产。这些设备之间能够互相交换数据，共同协作完成生产任务。然而，对于收集的大量数据，如何进行分析和利用呢？这就需要借助于人工智能技术。人工智能技术包括机器学习、深度学习等技术，可以根据数据的特征，自主进行分类、预测和决策。通过分析数据，智能工厂可以实现以下几点优化：1.生产工艺优化。根据不同产品的生产过程，通过分析数据，优化设备的使用，提高生产效率和生产质量。2.能源消耗优化。通过分析设备的使用情况和能源消耗情况，寻找节能的方法，将能源消耗降到最低。3.管理效率提高。通过对员工工作流程和设备故障等数据进行分析，优化人员组织结构，提高生产效率。4.预测性维护。通过分析设备的使用情况和故障数据，提前预测设备的维护需求，降低维护成本和停机时间。5.数据共享与合作。智能工厂中的数据可以实现互联互通，连接中小企业和客户，实现供应链的快速响应和协同。总之，对于智能工厂来说，数据的收集和分析是非常重要的一环。通过利用人工智能技术，可以实现对生产过程的实时监控和优化，提高生产效率和质量，降低成本，最终实现智能制造的目标。

智能工厂有哪些特点？智能工厂的特点随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展，智能工厂的建设也越来越受到业界的关注。智能工厂采用了一系列新技术和新理念，使生产流程更加高效、精准和灵活，为企业带来了巨大的效益。智能工厂有哪些特点呢？首先是高度自动化。智能工厂利用物联网技术和机器人等智能设备，实现了自动化生产和物流流程，减少了人工操作，提高了生产效率和品质。其次是实时监控和预警。智能工厂通过传感器、监控摄像头等设备，实时监测生产线各个环节的数据和生产过程中的风险因素，及时发出预警，避免事故的发生。此外，还可以及时调整生产计划，确保生产线不会因为故障等问题而停工。再次是灵活生产。智能工厂可以根据实际需求快速调整生产线产能，生产出更加符合市场需求的产品，及时满足客户需求。同时，利用大数据分析和智能算法，生产出更加精准、高品质的产品，提高了企业市场竞争力。最后是绿色环保。智能工厂采用了先进的能源管理和环保措施，减少了能源消耗和污染排放，提高了生产效率的同时也兼顾了环境保护。总之，智能工厂采用了先进的技术手段和创新理念，使生产更加自动化、高效、灵活和环保，有利于企业提高生产效率、降低成本、提高产品质量，进而在市场竞争中立于不败之地。

智能工厂的运营模式是怎样的？智能工厂：未来产业发展趋势与运营模式分析随着物联网、人工智能及5G等技术的不断发展与应用，智能工厂概念已经从概念走向了现实。智能工厂以数字化、智能化、自动化等先进技术作支撑，不断迭代、优化制造流程，从而提高生产效率、节约成本。那么，智能工厂的运营模式是怎样的呢？智能工厂运营模式分析智能工厂会集成各种智能机器设备，通过物联网技术实现了生产模式的数字化、网络化、个性化与服务化。在智能工厂中，生产线的各个环节可实现数字化、算法控制，使得生产设备能成长为“智能”，发挥其最大的产能。”工厂”这个概念不复存在，而是更像一悬空的网络。智能制造与传统制造的最大区别，体现在设备的智能化程度上。智能工厂内，通过传感器、摄像头、机械臂等先进革新设备将生产现场实时监控，得到工业大数据支持，从而让工厂的生产过程全线可追溯、个性化生产、定制化服务。。智能制造生产效率快、成本低、可靠性高是不争的事实，仿佛一夜之间，许多传统工业企业都走上了智能生产的道路。智能工厂的构建需要大量的资金和技术专业人才的支持，对于小企业而言，数字化转型并不容易完成，必须有足够的能力和的资金支持。智能工厂的成功未来展望智能工厂的培育不只是单纯的生产流程的自动化，更体现了先进制造具备的设计创新、数字化生产、智能化管理、绿色智能制造等新特点。智能工厂是一个完全连接的工厂，只要人类的工作脚步存在就能保持运转，而且通过拥有物联网技术，可以远程监控生产线的运作，调控生产速度。总之，随着5G与云计算等技术的不断革新，未来智能工厂将会尽善尽美,构建自身产业竞争壁垒，助力企业转型，并将在物联网、人工智能等诸多方面取得突破性发展，成为制造业的重要生产方式。

智能工厂的定义是什么？智能工厂的定义是什么？随着科技的不断进步，越来越多的企业开始将智能化生产引入其日常业务中。智能化生产在企业中的利用有很多种形式，其中智能工厂是其中一个常常出现在讨论中的话题。那么什么是智能工厂呢？智能工厂是指利用人工智能、物联网、大数据等新兴技术的工厂，它可以使生产过程更加高效、更加自动化，并且可以大大优化成本控制。智能工厂还能借助机器学习技术，不断优化自身产能，实现“自我学习、自我管理、自我优化”。智能工厂的建设与普通工厂的建设有很大的不同。智能工厂在建设过程中需要同时考虑生产设备的选型和智能系统的开发。在生产设备方面，智能工厂需要选用智能化程度较高的设备。这些设备可以实现智能监控，对生产过程进行数据记录和分析。在智能系统方面，智能工厂需要加强各项技术应用，例如：人工智能、大数据分析等，可以依托这些技术对生产过程进行优化，提高生产效率，降低成本。智能工厂能够为企业带来诸多好处。首先，它可以提高生产效率，缩短生产周期，提高产品质量，降低生产成本。其次，智能工厂能够大大减少人工干预的过程，自动化程度更高，安全性和稳定性也更高，可以有效减少工作人员的安全风险。此外，智能工厂还可以实时监控规模运营的生产生态系统，及时识别并响应生产异常，保障生产质量。总之，智能工厂已经成为一个不可避免的未来趋势。各个行业应该趁着技术的进步，积极寻求智能工厂的改进方式，提高自身的竞争力和效益。

2023-2029全球智能工厂行业市场调研及趋势分析报告据恒州诚思调研统计，2022年全球智能工厂市场规模约5566亿元，2018-2022年年复合增长率CAGR约为 %，预计未来将持续保持平稳增长的态势，到2029年市场规模将接近10988亿元，未来六年CAGR为10.5%。全球智能工厂（Smart Factory）的主要参与者包括Siemens、ABB、Atos SE、Cisco Systems Inc.和General Electric。全球前五大制造商占有近20%的份额。北美是最大的市场，份额约为25%，其次是中国和欧洲，两者的份额均约为45%。就产品而言，智能工厂硬件是最大的细分市场，占有率接近70%。就应用而言，最大的应用是汽车行业，其次是电子电气行业、能源和公共行业以及食品饮料行业。本文调研和分析全球智能工厂发展现状及未来趋势，核心内容如下：（1）全球市场总体规模，按收入进行了统计分析，历史数据2018-2022年，预测数据2023至2029年。（2）全球市场竞争格局，全球范围内主要生产商智能工厂及市场份额，数据2018-2022年。（3）中国市场竞争格局，中国市场主要智能工厂收入及市场份额，数据2018-2022年，包括国际企业及中国本土企业。（4）全球其他重点国家及地区智能工厂市场竞争格局，如美国、欧洲、日本、韩国、东南亚和印度等核心参与者及其2022年份额。（5）按产品类型和应用拆分，分析全球与核心国家/地区细分市场规模。（6）智能工厂行业产业链上游、中游及下游分析。本文重点关注如下国家或地区：北美（美国和加拿大）欧洲（德国、英国、法国、意大利和其他欧洲国家）亚太（中国、日本、韩国、中国台湾地区、东南亚、印度等）拉美（墨西哥和巴西等）中东及非洲地区（土耳其和沙特等）按产品类型拆分，包含：智能工厂硬件智能工厂软件智能工厂服务按应用拆分，包含：汽车行业航空航天和国防行业电子电气行业食品饮料行业能源和公共行业医药行业其他全球范围内智能工厂主要厂商：SiemensABBAtos SECisco Systems Inc.General ElectricEmersonBoschHoneywellMicrosoft CorporationIBMSchnieder ElectricOracle CorporationRockwell Automation Inc.SAP SEYokogawa Electric

文 小米集团 陈长林 李泽霖 打造具有国际竞争力的制造业，是我国提升综合国力、保障国家安全、建设世界强国的必由之路。推进以智能制造为核心的智能工厂建设是实现这一目标的重点方向，是我国迈进世界强国大门的关键一环。而信息安全是保障智能工厂系统能够顺利运转的根基。 小米作为一家互联网 科技 制造公司，一直走在创新的前列。在小米十周年的演讲中，创始人雷军对小米的过去十年进行了总结和复盘，也对未来十年提出了三个发展策略：重新创业、互联网 + 制造、行稳致远。在“互联网 + 制造”这条路线上，小米经过过去三年的努力，已经建成了百万台级的全自动化智能工厂（即“黑灯”工厂），致力于超高端手机的自动化生产。对于这条自动化水平极高的生产线，信息安全是其重要根基，是保证整个工厂安全、高效、稳定运转的关键一环。小米把信息安全体系建设作为智能工厂稳健运营的基石，在信息安全管理体系建设与实践上也下足了功夫。 小米智能工厂的信息安全管理体系包括三道防线： 第一道防线——安全技术体系，包括设备层、网络层、系统层和应用层。 第二道防线——安全管理体系，包括安全制度与全员安全意识培训。 第三道防线——安全审计，以攻击方蓝军视角对系统进行渗透测试。 第一道防线——安全技术体系 小米智能工厂安全防护体系主要通过应用层、系统层、网络层、设备层 4 个层面组成，通过纵深防御体系，最大程度保障小米智能工厂的安全。 一、设备层防护 智能工厂中，不仅有机器人、工业摄像头、AGV 等工业智能设备，同时还会配备监控摄像头、门禁系统、智能储物柜等常规的 IoT 设备。这些设备在生产之初更多考虑的是设备功能的实现以及设备性能的稳定性，而在安全性的设计考量上往往较为匮乏。 近几年来，行业内智能设备被攻击的案例层出不穷。据各大安全厂商的不完全统计，在所受到的DDoS 攻击中，黑客操纵僵尸网络从而发起的攻击占总数量的一半以上。而互联网中海量缺乏安全性设计的物联网设备就成为这些攻击的“重灾区”。2017 年，由 Mirai 僵尸程序组成的僵尸网络发起的大规模 DDoS 攻击，导致美国、中国、巴西等国家大面积的网络瘫痪。而感染的主要设备有监控摄像头、数字视频录像机及路由器等大量物联网设备。 小米拥有全球最大的消费级物联网，对物联网的安全尤为重视，也为此在 2018 年正式成立了 AIoT安全实验室，实验室的组成成员均在 IoT 安全、网络安全等方面有着丰富的经验和实践。利用这一优势，小米针对智能工厂中的智能设备进行了全面地安全审计，挖掘设备本身存在的潜在安全隐患，并在第一时间联系相应的厂商进行分析、修复和整改。这一举措将从源头上尽可能地消除设备的安全隐患，缩减可能遭受攻击时的攻击面，在设备层面上做到安全性的提升。 二、网络层防护 智能工厂主要由生产网、集成系统网、办公网三大网络组成。 生产网中的设备主要有数控机台、机器人、传感器等；集成系统网中的设备主要有 MES、SAP、MOM 等；办公网中的设备主要为工厂员工办公使用的 PC。这三大网络分别具有不同的特征属性。 生产网是实际生产线所在的网络环境，该网络需要具备极高的稳定性和可靠性，一般会划分为多个产线，不同产线承担不同的生产需求。而由于生产网的极高可靠性要求，一些安全变更（如操作系统补丁、安全策略变更、防护变更等）需要一定周期，不能收到更新时立即进行。所以，对生产网的网络层防护就变得格外重要。有效的网络层防护能够阻挡外部黑客、病毒的攻击，为生产网建立完备的安全屏障。小米在生产网的防护中，采用了单向隔离的安全策略，并对生产网的单向访问策略也做了严格的限制，从网络层面上阻断了可能的攻击路径。同时，在生产网内部，也对高危端口（如 TCP135/139/445/1433/3306/5985/5986 等）进行了禁用，避免病毒利用这些高风险端口在生产网中扩散。 集成系统网中拥有大量工业控制应用系统，这些系统与传统的应用系统类似，通常会开放 Web、远程桌面、SSH 等服务。小米搭建了全套零信任防护体系，对集成系统网中所有服务都实施了访问控制，仅允许授权用户访问，将非法攻击者拒之门外。对所有集成系统中的服务器，小米通过部署自研的HIDS（主机型入侵检测系统），实时监控服务器的安全状况，并对外部攻击进行阻断和拦截。对于系统本身，小米安全团队会对其产品全流程进行安全把控，在研发、测试、上线阶段进行安全评估，及早地发现问题，提升系统整体安全性。 办公网主要是工厂员工日常办公所使用的网络。由于办公网中环境复杂，为了避免对其对核心生产网造成不良影响，办公网与核心生产网完全隔离。而为了保障办公网的安全性，小米在每一名员工的办公 PC 都强制安装了杀毒软件和安全合规检测软件，以保障 PC 的安全性和合规性。为了能够及时发现办公网中的安全隐患和潜在的安全风险，小米在网络出口侧部署了威胁检测系统，实时发现存在隐患和威胁的 PC，并采取相应的安全策略进行紧急处理和防护。 三、系统层防护 生产网中有大量的工控上位机，这些工控机来自多家供应商，存在操作系统不统一、安全防护水平参差不齐的问题。而在工控行业，经常会出现一机中毒、全厂遭殃的情况，给整个生产造成严重的影响。 为了解决这些问题所带来的安全风险，小米针对生产网制作了标准的操作系统镜像，在操作系统镜像中加入了 IP 安全策略、系统补丁、杀毒软件等安全模块，拉齐系统安全基线。工控电脑终端统一加入工厂专用域，便于管理人员进行集中地安全管理和操作审计。 四、应用层防护 在工业网络中，文件传输是常见的一个应用场景。但是，不恰当的文件传输方式极易造成病毒的传播与扩散，对正常生产造成影响。 文件传输的需求主要分为产线内传输、产线间传输和外部交换等。为了满足这一正常业务需求，我们构建了专用文件摆渡服务。 在文件摆渡服务的设计上，主要分为几个部分：文件服务器上部署实施病毒监控服务，保证文件服务器上所有文件的安全性。文件服务器上开启审计策略，对文件交换行为进行记录和审计。向生产网开放 SMB 文件共享接口，并与产线专用域账号打通，用于产线内和产线间的文件传输需求。向办公网开放 Web 文件共享接口，并接入零信任防护系统，用于产线与办公网的文件摆渡。通过统一的文件传输管控，不仅仅解决了业务的使用需求，同时也增强了文件的安全性。 第二道防线——安全管理体系 人员安全意识是安全防护中重要的一环，往往也是安全防护体系中的薄弱环节。近几年，针对企业员工的安全攻击手段层出不穷，从传统的钓鱼邮件、人员渗透到新型的 BadUSB、钓鱼 Wi-Fi 等，都对智能工厂的安全产生巨大的威胁。 小米在员工信息安全意识方面，定期进行钓鱼邮件演练，提升员工对钓鱼邮件的识别能力。定期举办安全意识培训，介绍业内常见的安全攻击和渗透手段，从而提升员工安全意识，降低类似攻击发生的概率。 第三道防线——安全审计 仅从技术层面和人员意识方面进行防护仍然不够，小米蓝军通过模拟真实黑客攻击，对整个安全防护体系进行检验，发现其中的薄弱之处，然后加以修复和整改。 实践是检验真理的唯一标准，在安全防护领域也是如此，一个优秀的安全防护体系必须能够经得起攻击的检验。小米蓝军是一支拥有丰富经验的企业网络攻击团队，通过模拟真实黑客的攻击手法，对整个安全防护体系进行攻击模拟，以评判其在应对攻击时的安全表现。 小米蓝军的渗透测试不仅仅需要对安全方案中提到的四大层面进行安全评估，同时也会结合最新的安全攻击技术，对安全方案未覆盖到的风险点进行挖掘，推动整体安全建设。 除了定期的渗透测试外，小米蓝军还拥有实时漏洞监控与扫描平台，7 24 小时不间断对工厂网络进行安全扫描，及时发现安全问题，规避安全风险。 展 望 李克强总理在考察制造业企业时指出“中国制造 2025 的核心就是实现制造业智能升级”。未来，小米将会紧跟国家《中国制造 2025》的发展方向，将企业的发展与中国制造业的未来绑在一起。当前，我们已经进入了“5G+AIoT”的时代，消费端产品能力的实现对企业的技术创新能力和保障信息安全的能力提出了更为严苛的要求。所以，如果没有安全这一“夯实基础”，就无法搭建起一直追求高精尖的中国制造业这一“上层建筑”。 在小米十周年演讲中，创始人雷军对“互联网 +制造”方向也提出了更高的要求和目标。在智能工厂的第二阶段，希望建成千万台级别的超高端智能手机生产线，该工厂将实现极高的自动化，同时也会具备更为严苛的安全标准以保障生产线的高效运转。未来，小米将会继续深耕智能制造业，努力推动中国制造走在更为安全、先进、稳健的前进道路上，为实现“中国制造 2025”这一伟大的十年计划做出应有的贡献。 （本文刊登于《中国信息安全》杂志2021年第1期）