一、智能工厂概念及框架分析
　　智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强
　　信息管理服务，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。同时，集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。　　
　　智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。　　
　　智能工厂由赛博空间中的虚拟数字工厂和物理系统中的实体工厂共同构成。其中，实体工厂部署有大量的车间、生产线、加工装备等，为制造过程提供硬件基础设施与制造资源，也是实际制造流程的最终载体；虚拟数字工厂则是在这些制造资源以及制造流程的数字化模型基础上，在实体工厂的生产之前，对整个制造流程进行全面的建模与验证。为了实现实体工厂与虚拟数字工厂之间的通信与融合，实体工厂的各制造单元中还配备有大量的智能元器件，用于制造过程中的工况感知与制造数据采集。在虚拟制造过程中，智能决策与管理系统对制造过程进行不断的迭代优化，使制造流程达到最优；在实际制造中，智能决策与管理系统则对制造过程进行实时的监控与调整，进而使得制造过程体现出自适应、自优化等智能化特征。　　
　　由上述可知，智能工厂的基本框架体系中包括智能决策与管理系统、企业虚拟制造平台、智能制造车间等关键组成部分。

 
　　图表　智能工厂基本框架    

　　二、智能工厂建设原则及维度     
　　1、建设原则
　　（1）智能工厂的实施广度　　
　　参考德国工业4.0中对“智能工厂”的定义：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。前半句“智能化生产系统及过程”，是说除了包括智能化的机床、机器人等生产设施以外，还包括对生产过程的智能化管控，站在信息化的角度，就是智能化的MES制造执行系统。而后半句：“以及网络分布式生产设施的实现”，是指将生产所用的生产设施（如机床、热处理设备、机器人、AGV、测量测试等各种数字化设备），进行互联互通、智能化的管理，实现信息化系统与物理系统的深度融合。目前很多企业实施的DNC/MDC(设备联网、设备监控系统)是其重要的基础。        
　　（2）智能工厂的实施深度　　 
　　按照工业4.0战略的描述，理想状态的智能制造是一种高度自动化、高度信息化、高度网络化的生产模式，工厂内人、机、料自主协同，自组织、高效运转；工厂间，通过端对端集成、横向集成，实现了价值链的共享、协作，效率、成本、质量、个性化都得到了质的飞跃。　　
　　对于中国制造企业而言，现在恰逢“三期交叠”的困难期，企业希望既要符合工业4.0或者是中国制造2025的发展方向，又要投资小、见效快、确保成功率，如何在两者之间平衡，是一个很现实、也很重要的问题。　　
　　在本次智能化制造的革命中，企业一定要“着眼长远、立足当下”。既要符合工业4.0 的理念，体现出其主要特点，又要本着务实的原则实施工业4.0战略。比如，要汲取以前CIMS实施的经验与教训，不要过于理想化，不要过多强调自组织、自学习、自执行等高难度的智能技术，企业不是突破什么关键智能制造技术的研究单位，而是以创造效益为根本目的，要总体规划、分步实施，以效益为驱动，确保成功率。在自动化的基础上www.cechina.cn，实现信息化、网络化，在管理方面深挖潜力，充分发挥人的作用，构建具有适度智能的数字化、网络化、高效化、个性化的智能生产模式，切实做到明显的“提质增效”。并以量化为指标，循序渐进，全面提升企业的竞争力。假如通过3年时间，能将设备利用率提高100%，就极有可能“确保企业的未来”，这些作法就是符合工业4.0战略思想的。     
　　（3）建设智能工厂要有全局的、系统的思想　  　
　　企业在智能工厂建设时一定要从全局思考，打造一个全面的、有体系的智能工厂管理系统，从各个方面进行优化、挖掘潜力，最大程度地提升企业的生产效率及管理水平。     
　　2、建设维度　 　
　　从6个维度的“智能”打造中国特色的智能工厂：智能计划排产、智能生产过程协同、智能设备互联互通、智能生产资源管控、智能质量过程控制、智能大数据分析与决策支持。分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等6个方面着手，实现全面的精细化、精准化、自动化、信息化、网络化的智能化管理与控制，既很好地符合了德国智能工厂的定义，又能与美国工业互联网、以及中国制造2025等理念完全吻合。

　　图表　六维智能工厂理论     

　　三、智能工厂产业布局分析　　 
　　产业链示范效应信息网络技术应用从流程行业向离散行业延伸，离散制造企业开始积极布局智能工厂建设。以钢铁、石化为代表的流程制造行业较早运用信息技术进行产业改造，自动化、数字化程度较高CONTROL ENGINEERING China版权所有，为物联网、移动互联、云计算等信息网络技术在流程行业的融合应用奠定了良好的基础。相比之下，离散制造行业具有生产过程复杂、产品种类繁多、工艺路线和设备使用灵活、车间形态多样等特点，离散制造企业底层自动化、数字化的基础较为薄弱，应用信息网络技术进行智能工厂建设的难度也相对较大。目前，信息网络技术应用已经从流程行业延伸到离散行业，汽车、电子、工程机械、航空航天等部分大型离散制造企业积极进行探索，将信息网络技术引入研发设计、生产制造、过程管理等环节，不断提升产品、装备、生产、管理和服务的智能化水平。　 
　　智能工厂促进企业间信息共享和业务协同，龙头离散制造企业智能工厂建设的产业链示范效应初步显现。智能工厂通过价值链以及信息网络，进行信息资源整合，能够实现产业链上各企业间的研发、设计、生产制造、供应链管理、服务等方面的无缝合作和综合集成，为龙头企业建设智能工厂发挥产业链示范带动效应提供了基础。目前，工程机械行业部分龙头企业已经建立以自身为核心、上下游企业间“链合”创新的研发体系CONTROL ENGINEERING China版权所有，实现研发设计环节的协同创新，提升了行业整体研发设计水平;汽车行业部分龙头企业实行模块化设计和生产，推动相关零部件供应商加大资金投入和研发力度，有效降低产业链总成本的同时，实现零部件企业的同步开发、集成制造、系统供货等。     
　　四、工业物联网推动智能工厂发展　　 
　　工业物联网已进入实质性应用推进阶段，积极推动智能工厂实现赶超发展。　　  
　　目前，我国工业物联网在汽车、钢铁冶金、石油化工、工程机械、橡胶轮胎等行业应用较为突出，主要集中在智能工厂领域的生产过程工艺优化、产品设备监控、供应链管理、工业安全生产管理等环节。如部分汽车企业通过运用工厂物联系统管理车间，将车间中的机器、人员、物料、工艺、图纸、刀具等生产要素进行无线联网，实时采集车间中任何需要监控、连接、互动的物体或过程，建立实时的生产管理信息上传下达系统。部分橡胶轮胎企业通过传感器、RFID技术、工业以大网和现场总线技术的应用，实现生产过程数据的实时采集，生产设备的远程监控和预警显示，促进企业生产向"精益生产"以及"敏捷制造"的柔性化生产模式转变。       
　　五、数字化车间市场分析       
　　（一）结构及优势　　 
　　数字化车间（DF）是以产品生命周期的相关数据为基础，根据虚拟制造原理（MES）对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。数字化车间技术是数字化制造技术在生产制造领域的重要应用，已成为先进制造技术在实际制造过程中的实现基础。

　　图表　数字化车间结构示意图

　　其优越性主要体现在：　　
　　（1）时间：减少工艺规划时间和试生产时间，缩短生产准备周期；
　　（2）质量：提高规划质量，优化生产线的配置；
　　（3）成本：减少物理原型的使用，减少了工程更改量，降低设备人员的投入。

　　图表　数字化车间对制造业效率的提升效果   

　　（二）市场容量　　
　　数字化车间市场容量：制造业数字化车间市场容量将达3 万亿级。　　
　　制造业自动化的发展背景是人力成本上升。其内涵广泛，自动化率水平不一，我们认为从自动化工厂级、自动化车间级、自动化生产线级、自动化设备级、相关零配件级都具备可观的空间。 “数字化车间”最值得关注，其核心在于“系统集成”。在车间层级，制造业可归为同一类型，即制造过程自动化，不同领域生产模式近似，具备复制效应。目前中国制造业年产值接近2万亿美元，拥有几十万企业及车间，但自动化率低于20%；假设未来自动化率提升至80%、自动化费用为年产值1/3，则自动化改造与建设潜力将接近3 万亿级，自动化企业做大的空间非常可观。

　　图表　制造业自动化市场容量 

　　六、数字化车间构建整体思路    
　　1、建设思路的整体考虑　　
　　数字化车间的建设，是要建设实实在在、进行实际加工制造的生产车间，而不是某个理论或某个模型的概念，因此数字化车间的建设一定要实事求是、因地制宜，在践行建设理论、管理思想的基础上，切实结合企业情况，建设符合企业实际、具有应用价值的数字化车间，切不可盲目教条、照搬照弄和本本主义。数字化车间的整体建设思路，应该从实际出发，以信息技术和工业技术的应用为手段，以改善工艺流程、提高生产效率为目标，建设符合企业实际，切实提高企业技术和管理水平的数字化车间。       
　　2、数字化车间的建设范围　　
　　数字化车间的建设范围，应当以企业实际业务范围为主，业务涉及的加工制造、物流、管理和维修等环节均应纳入数字化车间的管理范围，即数字化车间应该是一个整体的解决方案，需涉及车间业务的方方面面，这样才能发挥各个环节的联动作用，提高整体水平。虽然从建设步骤上可以考虑从某个单一业务环节入手继而逐步展开，但从数字化车间的整体建设范围及规划上，应当通盘考虑，应用到业务流程的每一个环节，使车间业务的点、线、面各个层次均纳入管理范围。     
　　3、数字化车间的建设模型　　
　　数字化车间的建设，应当充分发挥信息技术、工业控制技术的优势，以建设高度自动化和高度智能化，尽可能降低人工参与的自动运转的制造车间为目标。通过智能设备、数控机床、自动化技术、自动识别技术、AGV等技术的应用，实现实体设备的自动控制和运转，通过信息技术的数据采集、智能分析、信息传递、指令下达、监控和广播等技术的应用，实现对实体设备的控制及各个业务环节的联动，进而实现将整个车间建设成一台结构合理、动力充沛的自动运转的机器的数字化车间建设目标。　  　
　　综合考虑各种因素的数字化车间建设模型下所示。

　　图表　数字化车间建设模型      

　　七、智能工厂产业链分析     
　　（一）上游行业——传感器　  　
　　近年来，传感器正处于传统型向新型传感器转型的发展阶段。新型传感器的特点是微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化，它不仅促进了传统产业的改造，而且可导致建立新型工业，是21世纪新的经济增长点。　　
　　不管“工业4.0”还是“中国制造2025”，其实最本质的变化是智能化生产，而在谷荣祥看来www.cechina.cn，传感器是整个智能化的关键。因为“工业4.0”和“中国制造2025”最核心的方面是智能制造，不管网络化还是数字化，最前端都将是智能化，但所有的这些都将离不开传感器　　
　　传感器产业作为国内外公认的具有发展前途的高技术产业，以其技术含量高、经济效益好、渗透能力强、市场前景广等特点为世人瞩目。　　
　　2007-2014年我国传感器行业得到较好的发展，行业工业总产值总体呈上升趋势，在GDP中的占比维持在0.10%-0.15%之间。　　
　　在国家大力加强传感器的开发和应用的一系列政策引导和支持下，我国传感器行业面临良好的发展前景，未来成长空间可期。     
　　（二）上游行业——工业以太网　　 
　　工业以太网作为一种高效的局域网络，从诞生之初，就担负着传感器数据传输、生产设备控制等功能，是现代工业自动化生产体系中的重要组成部分和工厂信息化的基础。它的构建也就成为智能工厂建设的核心。　　 
　　如果说第三次工业革命的自动化，仅是将生产过程作为对象，对其进行信息技术的应用。工业4.0将信息技术的应用大幅扩大，进而衍生出“智能工厂”的概念。它的关键技术是信息技术。　　
　　工业以太网，互联互通、实时控制，进而实现安全、节能将是智能工厂的核心技术。具体而言，包括生产设备联网实现自律协调作业的M2MCONTROL ENGINEERING China版权所有，通过网络获取大数据的应用，开发、销售、ERP、PLM、SCM等业务管理系统与实际生产过程之间的协同等。　　
　　因为现代智能工厂有四大关键点：一是要连接所有网络以拿到数据。二是要有智能机器。三是大数据，将所有设备、所有人连接后，所有数据都大批量传送到智能终端上。四是分析，得到数据后从中抓取出应用趋势来，提高设备状态的检测和预测水平。要形成高速传输、大数据，保证实时性、安全性和节能就变得十分关键。这正是工业以太网构建的要旨。     
　　（三）中游行业——工业软件　　
　　智能工厂将是工业软件产品创新的主线。机器层面，提高设备智能水平，改善性能和生产效率；车间层面，加强机器间通信协作，提高生产线的协同水平；工厂层面，优化和调度多车间、多生产线等生产资源，实现生产能力、供应链及市场需求的动态匹配。      
　　（四）中游行业——工业机器人　　
　　近两年随着国家战略性新兴产业的提出，两化融合的稳步推进，中国智能制造装备领域得到了全社会范围的广泛关注。随着产品性能提升的内在需求增加和中国劳动力价格上涨，产业转型升级的压力不断加大。工业机器人作为智能制造领域的代表，在产业转型升级的过程中正发挥着越来越重要的作用。　　
　　工业机器人作为高科技装备，无论在推动国防军事、智能制造、资源开发，还是在培育发展未来机器人产业上都具有重要意义。目前一些新兴的中低端市场也迅速扩大，如工程机械领域，某些过去传统的劳动密集型企业如石化、粮食、建材、化肥、饲料等领域市场需求也迅速发展起来。近年来，通过拓展下游应用服务，开拓传统市场接纳新兴生产方式，家电、轨道交通、船舶等领域是机器人未来应用的主战场。在一般工业应用的新领域，如光伏产业、动力电池制造业，包括酒类、饮料、乳业、糖等在内的食品工业，以及化纤、玻璃纤维、五金打磨、冶金浇铸、医药等行业，都有工业机器人的应用空间。 
　　（五）下游行业——智能物流　　
　　智能物流是工业4.0核心组成部分，是降低社会仓储物流成本的终极方案：在工业4.0的智能工厂框架中，智能物流仓储位于后端，是连接制造端和客户端的核心环节。与美国、日本国外发达国家相比，单位GDP中我国的仓储成本占比是其他国家的2-3倍，并且这一差值近些年来呈现逐步扩大的趋势，而智能物流仓储系统具备劳动力成本的节约、对租金成本的节约、管理效率的提升等方面优势（我们估算自动化仓储在保证同等储存能力的条件下，可至少节约70%以上的土地和80%以上的劳动力），是降低社会仓储物流成本的终极解决方案。　　
　　多重因素影响下，智能物流设备在诸多领域成为企业替代人工、谋求转型升级的不二选择，物流领域也不例外。智能化物流装备正是在这样的背景下逐渐发展起来的。虽然从短期看，采用智能化物流装备会导致企业投入增加，然而从长远发展来看，智能化装备给企业带来的人力成本的节约和效率的提升，将使企业持续受益。   
　　八、智能工厂发展趋势　　
　　智能工厂将更加智能、灵活和动态。　　
　　制造工艺的组织将不同，会与整个生产链协同——从供应商到物流到产品的生命周期管理——跨越企业的各个部门紧密相连。　　
　　各个生产步骤将实现无缝连接。影响的过程将包括：工厂和生产规划；产品开发；物流；企业资源规划（ERP）；制造执行系统（MES）；控制技术；现场的各个传感器和执行器。　
　　在智能工厂里，机器和设备将具有提升的自我优化和自主决策的能力。这与今天运行固定程序操作的情况形成了鲜明的对比