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在全球化的背景下，企业面临着空前的竞争压力越来越多样化的客户需求，越来越短的产品生命周期，越来越分散的生产单位。与此同时，客户比以往任何时候都更有力地决定着市场。为了保持竞争力，企业必须满足客户对质量越来越严格的要求，而且，要在较短的交付提前期内以更低的成本生产更具创新性的产品。因此构建智能工厂正在被全球制造业领域不约而同地选为下一个中长期的愿景目标，而工厂智能化作为当前国内制造业转型升级的重要目标，也得到了业界、学界和政府层面的广泛认同。

1、智慧工厂实现设备管理精细化

实现设备精细化管理是打造智慧工厂的前提。设备作为重要的一项生产要素，应视为企业管理的重点对象，对重资产企业来说尤为重要。设备安全、稳定、经济、可靠运行是企业运营基础。因此，管控重点应围绕如何降低维护费用、节能降耗、合理安排停机和检修、实现运行维护成本最小化展开，以实现提高设备可靠性、优化设备利用率的目的。

2、智慧工厂实现生产过程一体化

生产全过程无缝融合、信息充分共享和数据充分利用是生产过程一体化的重要基础。在生产过程中，各业务之间在本质上是无法分割的完整业务链。因此，各业务之间要实现信息全面融合、贯通，要充分考虑业务之间内在联系和逻辑关联，将各业务通过标准控制、流程控制、数据控制实现无缝融合，对重要节点进行有效控制，将业务链前端、后端全面贯通，才能保证生产过程一体化真实落地。

3、智慧工厂实现企业管理标准化

从企业管理入手，实现从经验性管理向标准化管理转变。建立统一标准，通过规范、制度、业务表单、主数据、业务流程等方式落实到信息平台中，保证规范、制度、业务流程得到有效贯彻和实行。同时，充分利用信息平台，从全局角度实现统一资源调配，帮助优化组织结构,并通过过程精简、规范和无缝衔接达到节约管理成本、提高管理效率和效益的目的。

4、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。

5、智慧工厂实现决策支撑科学化

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、常识和决策依据。

智能化是制造业的发展方向，智能制造已成为全球各国竞争的新一轮焦点。随着智能制造时代的到来，企业生产管理和竞争格局迎来巨变，智慧工厂随之出现，并将成为制造业的新模式。智慧工厂的应用远不止于此，随着新技术、新理念的诞生，智慧工厂也将在新时代有新的表现形式，制造管理者应把握新形势，通过实行层自动化与管理层信息化的融合，加快智慧工厂的建设步伐。

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