智慧工厂的基本架构和发展路径
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智慧工厂整体解决方案
智能和机器学习等技术，实现 产品质量检测的自动化和智能化，提高产品 质量和生产效益。
借助物联网、无人驾驶等技术，实现仓储物 流的智能化和自动化，提高仓储物流的效率 和准确性。
02
智慧工厂的技术架构
物联网技术
设备连接与数据采集
物联网技术可以实现设备之间的互联互通，高效地采集生产线上的各种数据 ，为后续的数据分析提供基础数据。
工业互联网平台
设备连接与互通
工业互联网平台可以实现不同设备之间的互联互通，采集各种生产数据。
生产管理与优化
通过工业互联网平台，可以整合生产流程，优化生产计划和管理，提高生产效率 和产品质量。
03
智慧工厂的核心应用
智能计划排产
总结词
利用先进的技术手段对生产计划进行精细 化管理，实现资源优化配置、生产效率提 升和成本降低。
详细描述
智能生产执行系统将生产任务、生产计划、工艺流程、物料管理、人员管理、质量管理等多个环节进行整合， 实现生产现场的全面智能化管理。通过对生产现场的实时监控和数据分析，企业可以及时掌握生产情况，优化 生产流程，提高生产效率和产品质量。
智能仓储物流
总结词
采用先进的物流技术和设备，实现仓储和 运输的自动化和智能化管理，提高物流效 率和准确性。
优化资源配置
通过智能化设备和系统的集中管理和调度，优化设备、材料 、人力资源等资源配置。
根据实际生产需求，动态调整生产线和工艺流程，提高资源 利用效率和生产灵活性。
提升产品质量
通过智能化设备和系统的精确控制和监测， 提高产品的一致性和质量稳定性。
加强质量数据的分析和应用，实现质量问题 的及时发现和改进。
数据监控与分析
通过物联网技术，可以实时监控生产设备的状态，预测设备维护需求，提高 生产效率。
借助物联网、无人驾驶等技术，实现仓储物 流的智能化和自动化，提高仓储物流的效率 和准确性。
02
智慧工厂的技术架构
物联网技术
设备连接与数据采集
物联网技术可以实现设备之间的互联互通，高效地采集生产线上的各种数据 ，为后续的数据分析提供基础数据。
工业互联网平台
设备连接与互通
工业互联网平台可以实现不同设备之间的互联互通，采集各种生产数据。
生产管理与优化
通过工业互联网平台，可以整合生产流程，优化生产计划和管理，提高生产效率 和产品质量。
03
智慧工厂的核心应用
智能计划排产
总结词
利用先进的技术手段对生产计划进行精细 化管理，实现资源优化配置、生产效率提 升和成本降低。
详细描述
智能生产执行系统将生产任务、生产计划、工艺流程、物料管理、人员管理、质量管理等多个环节进行整合， 实现生产现场的全面智能化管理。通过对生产现场的实时监控和数据分析，企业可以及时掌握生产情况，优化 生产流程，提高生产效率和产品质量。
智能仓储物流
总结词
采用先进的物流技术和设备，实现仓储和 运输的自动化和智能化管理，提高物流效 率和准确性。
优化资源配置
通过智能化设备和系统的集中管理和调度，优化设备、材料 、人力资源等资源配置。
根据实际生产需求，动态调整生产线和工艺流程，提高资源 利用效率和生产灵活性。
提升产品质量
通过智能化设备和系统的精确控制和监测， 提高产品的一致性和质量稳定性。
加强质量数据的分析和应用，实现质量问题 的及时发现和改进。
数据监控与分析
通过物联网技术，可以实时监控生产设备的状态，预测设备维护需求，提高 生产效率。
数字化智慧工厂建设与管理
数字化智慧工厂建设与管理一、数字化智慧工厂的概念随着互联网技术的飞速发展和智能制造观念的深入推广，数字化智慧工厂已成为制造企业转型升级和产业升级的必然趋势。
数字化智慧工厂是指通过各种数字化技术将制造生产过程中的各个环节实现一体化、高效化和智能化，同时通过大数据分析、人工智能等技术实现生产过程的自动化、协同化和优化调控，从而提高生产效率、降低成本和提升产品质量。
二、数字化智慧工厂的建设数字化智慧工厂的建设需要从以下几个方面入手：1.智能装备的引入数字化智慧工厂的建设需要利用智能装备将传统的机械化、手工化的生产过程转变为智能化、自动化的生产过程。
经过数字化改造的智能装备可以对生产过程进行智能监控和自主协调，从而提高工作效率、增加产出量、降低故障率。
2.数字化管理的实现数字化智慧工厂建设过程中需要实现数字化管理，包括生产流程计划、生产调度、物流管理、质量检测、设备维修等各个方面的数字化管理，通过数据共享、模拟仿真、智能诊断等技术提高生产效率和管理水平。
3.数据采集与分析数字化智慧工厂建设需要将生产过程中产生的数据进行采集、汇聚并进行实时的分析处理，对生产过程中的异常情况进行智能预警和处理，通过大数据分析提高生产效率和质量，实现生产线的智能调度和优化。
三、数字化智慧工厂的管理数字化智慧工厂建设后需要进行数字化智慧工厂的管理，包括以下几个方面：1.组织架构的调整数字化智慧工厂要实现全面数字化管理，需要调整组织架构，建立数字化智慧工厂管理部门，负责生产线的日常管理和数字化管理平台的维护和升级等工作，同时需要培养数字化人才，提高数字化管理能力。
2.数字化管理平台建设数字化智慧工厂需要建立数字化管理平台，包括生产流程管理、生产自动化管理、质量管理、售后服务管理等各方面的数据管理平台，实现全面的数据互联互通和数据共享，提高管理效率和管理水平。
3.数字化运营和维护数字化智慧工厂需要建立数字化运营和维护团队，负责生产过程中异常情况的处理、设备维护和保养、生产数据分析和研究等工作，通过数字化管理实现生产过程的自动化管理和优化协调。
智慧工厂系统解决方案
输成本、缩短交货周期。
智能维护解决方案
要点一
总结词
提供设备预警、预测和维护等智能化服务
要点二
详细描述
智能维护解决方案通过运用物联网和大数据等技术，收 集设备的运行数据并进行分析，提供设备预警、预测和 维护等智能化服务，提高设备运行效率、延长设备使用 寿命、降低维护成本。
05
智慧工厂发展趋势和挑战
大数据技术可以分析生产过程中的瓶颈，提 出优化建议，提高生产效率。
市场预测
质量控制
通过分析市场数据，大数据技术可以预测市 场需求，指导生产计划。
大数据技术可以对生产过程中的质量数据进 行实时监测与分析，提高产品质量。
人工智能技术
智能优化
人工智能技术可以优化生产流程，提高生 产效率。
智能调度
人工智能技术可以实现生产调度的智能化 ，提高生产计划的准确性。
智慧工厂具备生产效率高、产品质量稳定、资源消耗低等优势，是制造业转型升 级的重要方向。
智慧工厂的演变过程
01
02
03
自动化阶段
以机械自动化和单点数字 化为主，解决生产效率和 精度问题。
数字化阶段
实现设备之间的互联互通 ，数据驱动的制造管理， 提高生产协同效率。
智能化阶段
以数据为驱动，实现全流 程的自动化和智能化，提 高生产效率和降低成本。
智能供应链解决方案
总结词
优化供应链管理，提高响应速度和灵活性
详细描述
智能供应链解决方案通过实时监控库存水 平、需求预测和运输时效等关键指标，优 化供应链管理，提高响应速度和灵活性， 确保及时交付和降低成本。
智能物流解决方案
总结词
实现物流过程的可视化、可控化和智能化
详细描述
智能维护解决方案
要点一
总结词
提供设备预警、预测和维护等智能化服务
要点二
详细描述
智能维护解决方案通过运用物联网和大数据等技术，收 集设备的运行数据并进行分析，提供设备预警、预测和 维护等智能化服务，提高设备运行效率、延长设备使用 寿命、降低维护成本。
05
智慧工厂发展趋势和挑战
大数据技术可以分析生产过程中的瓶颈，提 出优化建议，提高生产效率。
市场预测
质量控制
通过分析市场数据，大数据技术可以预测市 场需求，指导生产计划。
大数据技术可以对生产过程中的质量数据进 行实时监测与分析，提高产品质量。
人工智能技术
智能优化
人工智能技术可以优化生产流程，提高生 产效率。
智能调度
人工智能技术可以实现生产调度的智能化 ，提高生产计划的准确性。
智慧工厂具备生产效率高、产品质量稳定、资源消耗低等优势，是制造业转型升 级的重要方向。
智慧工厂的演变过程
01
02
03
自动化阶段
以机械自动化和单点数字 化为主，解决生产效率和 精度问题。
数字化阶段
实现设备之间的互联互通 ，数据驱动的制造管理， 提高生产协同效率。
智能化阶段
以数据为驱动，实现全流 程的自动化和智能化，提 高生产效率和降低成本。
智能供应链解决方案
总结词
优化供应链管理，提高响应速度和灵活性
详细描述
智能供应链解决方案通过实时监控库存水 平、需求预测和运输时效等关键指标，优 化供应链管理，提高响应速度和灵活性， 确保及时交付和降低成本。
智能物流解决方案
总结词
实现物流过程的可视化、可控化和智能化
详细描述
智慧工厂系统解决方案
xx年xx月xx日
智慧工厂系统解决方案
CATALOGUE
目录
智慧工厂概述智慧工厂系统解决方案整体架构智慧工厂系统的关键技术智慧工厂系统解决方案的实际应用案例智慧工厂系统解决方案实施过程中遇到的问题及解决策略智慧工厂系统的发展前景和未来趋势
01
智慧工厂概述
智慧工厂是指不断引入各种先进信息技术，将信息化、工业化和自动化深度融合，实现生产过程自动化、智能化、精益化、绿色化、敏捷化、可视化和集成化的工厂。
智能化物流管理
智慧工厂系统可实现智能化物流管理，提高物流效率和准确性。
智慧工厂系统的未来应用趋势和市场前景
THANKS
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借助人工智能、机器学习等技术，实现系统的自动化和智能化，提高系统的自主决策和控制能力。
采用人性化的界面和操作方式，方便用户使用和维护，提高系统的易用性和用户体验。
03
智慧工厂系统的关键技术
设备连接与数据采集
物联网技术可以实现各类设备的快速、稳定连接，并采集设备的工作状态、生产数据等信息，提高生产效率。
工业软件
智慧工厂系统的主要模块和功能
通过各种传感器和监控设备，实时采集生产现场的数据，并进行可视化展示，方便管理人员及时掌握生产情况。
数据采集和监控
通过对生产工艺流程的优化和改进，提高生产效率和质量，降低能耗和成本。
工艺流程优化
通过对设备运行数据的分析和预测，及时发现潜在故障和问题，进行预防性维护和保养，提高设备可靠性和寿命。
设备兼容性：不同的设备可能存在兼容性问题，例如通信协议不兼容、数据格式不一致等
数据安全：智慧工厂系统涉及到大量的生产数据和敏感信息，如何保障数据安全成为技术层面的问题
技术层面的问题及解决策略
智慧工厂方案
5
培训与支持：提供培训和售后服务，确保客户能够正常使用和维护系统
6
持续优化：根据客户反馈，持续优化系统，提高系统运行效率和稳定性
5
应急处理措施
故障诊断与修复
故障检测： 实时监控 系统，及 时发现异 常
故障定位： 通过数据 分析，定 位故障原 因
故障修复： 制定修复 方案，快 速恢复生 产
预防措施： 优化系统 设计，提 高系统可 靠性
设备监控：实 时监测设备运 行状态，及时 发现异常情况
02
设备保养：自 动生成保养计 划，提醒相关 人员进行保养
03
设备维修：自 动诊断设备故 障，提供维修 方案和备件信 息
04
设备升级：根 据生产需求， 自动推荐设备 升级方案和实 施步骤
质量控制与追溯
实时监控生产过程，确保产 品质量
自动记录生产数据，便于追 溯产品质量问题
利用率，降低能源成本。
提高产品质量：通过实时
02 监控、数据分析，提高产
品质量，减少不良品率。
提高生产安全：通过实时
04 监控、预警系统，提高生
产安全，减少事故发生。
2
核心技术
பைடு நூலகம்
物联网技术
01
概念：通过传感器、 控制器等设备，实现 物与物、人与物之间 的信息交互和通信
02
应用：广泛应用于工 业生产、物流、智能 家居等领域
6
实践与展望
成功案例
某汽车制造厂：通过引入智慧 工厂方案，提高了生产效率， 降低了生产成本
某食品加工厂：通过引入智慧 工厂方案，实现了生产过程的 精细化管理和质量控制，提高 了食品安全水平
某电子制造厂：通过引入智慧 工厂方案，实现了生产过程的 自动化和智能化，提高了产品 质量和生产效率
智慧工厂系统解决方案建设方案
据等
测试执行：按 照测试计划执 行测试，记录 测试结果，分
析测试数据
问题定位：根 据测试结果， 定位问题所在， 分析问题原因
调试优化：针 对问题进行调 试优化，提高 系统稳定性和
性能
回归测试：对 测试报告：编 优化后的系统 写测试报告， 进行回归测试， 总结测试结果， 确保问题已解 提出改进建议
决
需求分析：了解客户需求，确定解决 方案的目标和范围
设备监控：实时监控设备运行状态，及时发现异常情况 设备维护：自动生成设备维护计划，提醒维护人员按时维护 设备调度：根据生产需求，自动调度设备，提高设备利用率 设备数据分析：分析设备运行数据，为优化生产提供依据
能源监控：实时监测工厂能源消耗 情况，及时发现异常
能源优化：根据分析结果，优化能 源使用方案，降低能耗
汇报人：
机器学习：让系统从数据中学习并优化 决策
深度学习：实现更复杂的模式识别和预 测
自然语言处理：让系统理解和处理人类 语言
计算机视觉：让系统理解和分析图像和 视频
知识图谱：构建和利用知识库，提高系 统理解和推理能力
强化学习：让系统在环境中学习并优化 策略
云计算技术是智慧工厂系统解决方案的核心技术之一。 云计算技术可以实现资源的按需分配和弹性扩展，提高资源利用率。 云计算技术可以实现数据的集中存储和管理，提高数据安全性和可靠性。 云计算技术可以实现跨地域、跨平台的资源共享和协同工作，提高工作效率。
案例1：某汽车制造厂通过引入智 慧工厂系统解决方案，实现了生产 效率提升20%，人工成本降低15%。
案例2：某电子设备制造厂通过引 入智慧工厂系统解决方案，实现了 产品质量提升10%，客户满意度提 升20%。
案例3：某食品加工厂通过引入智 慧工厂系统解决方案，实现了生产 过程自动化，降低了食品安全风险。
测试执行：按 照测试计划执 行测试，记录 测试结果，分
析测试数据
问题定位：根 据测试结果， 定位问题所在， 分析问题原因
调试优化：针 对问题进行调 试优化，提高 系统稳定性和
性能
回归测试：对 测试报告：编 优化后的系统 写测试报告， 进行回归测试， 总结测试结果， 确保问题已解 提出改进建议
决
需求分析：了解客户需求，确定解决 方案的目标和范围
设备监控：实时监控设备运行状态，及时发现异常情况 设备维护：自动生成设备维护计划，提醒维护人员按时维护 设备调度：根据生产需求，自动调度设备，提高设备利用率 设备数据分析：分析设备运行数据，为优化生产提供依据
能源监控：实时监测工厂能源消耗 情况，及时发现异常
能源优化：根据分析结果，优化能 源使用方案，降低能耗
汇报人：
机器学习：让系统从数据中学习并优化 决策
深度学习：实现更复杂的模式识别和预 测
自然语言处理：让系统理解和处理人类 语言
计算机视觉：让系统理解和分析图像和 视频
知识图谱：构建和利用知识库，提高系 统理解和推理能力
强化学习：让系统在环境中学习并优化 策略
云计算技术是智慧工厂系统解决方案的核心技术之一。 云计算技术可以实现资源的按需分配和弹性扩展，提高资源利用率。 云计算技术可以实现数据的集中存储和管理，提高数据安全性和可靠性。 云计算技术可以实现跨地域、跨平台的资源共享和协同工作，提高工作效率。
案例1：某汽车制造厂通过引入智 慧工厂系统解决方案，实现了生产 效率提升20%，人工成本降低15%。
案例2：某电子设备制造厂通过引 入智慧工厂系统解决方案，实现了 产品质量提升10%，客户满意度提 升20%。
案例3：某食品加工厂通过引入智 慧工厂系统解决方案，实现了生产 过程自动化，降低了食品安全风险。
智慧工厂解决方案ppt
灵活性
智慧工厂注重环境保护和可持续发展，采用绿色制造技术和清洁能源等，实现生产过程的低碳和环保。
绿色可持续发展
1
智慧工厂的发展趋势和方向
2
3
未来智慧工厂将进一步推动数字化转型，实现更全面的数字化管理和智能化生产。
加速数字化转型
人工智能将在智慧工厂中发挥更重要的作用，实现更高级别的自动化和智能化。
人工智能的深入应用
主要模块与功能
生产管理模块
监控与报警模块
数据存储与处理模块
数据采集模块
数据传输模块
03
智慧工厂解决方案核心技术
03
监控与预测
物联网技术可实现对设备的实时监控，及时发现异常，预测设备维护需求，降低生产中断和成本。
物联网技术
01
设备连接与数据采集
物联网技术可以实现设备间的互联互通，高效地采集生产线、设备、产品等各环节的数据。
智慧工厂将通过供应链协同和透明化，实现更高效的生产和更精准的供应链管理。
供应链协同和透明化
02
智慧工厂解决方案总体架构
智慧工厂是工业4.0时代的重要应用
将信息化、自动化、网络化等技术深度融合
实现生产过程的可视化、智能化、自动化、网络化
架构介绍
层次结构
数据采集层
应用层
数据传输层
数据存储与处理层
智慧工厂的定义
智慧工厂的特点和优势
智慧工厂采用了先进的信息技术，如物联网、大数据、云计算、人工智能等，实现制造过程的信息化和数字化。
高度信息化
智慧工厂通过自动化设备和智能传感器等，实现制造过程的自动化和智能化，提高生产效率和降低成本。
自动化和智能化
智慧工厂具有极高的灵活性，可以根据市场需求快速调整生产模式，满足个性化的定制需求。
智慧工厂解决方案
人工智能应用
智慧工厂将应用人工智能技术，实现生产过程的 自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。
智慧工厂的挑战与机遇
挑战
智慧工厂面临着技术门槛高、投资成本大、信息安全风险等问题，需要克服相关技术和经济风险。
机遇
智慧工厂具有提高生产效率、降低生产成本、优化资源配置等优势，能够为企业带来长期的经济效益 和社会效益，是未来制造业发展的重要趋势。
02
智慧工厂解决方案框架
工业互联网平台
设备连接与数据采集
01
通过工业互联网平台，将工厂中的各种设备进行连接，并实时
采集设备运行数据。
数据集成与共享
02
实现不同设备、不同系统之间的数据集成与共享，打破信息孤
岛。
数据分析与优化
03
基于大数据技术，对采集的数据进行分析，挖掘数据价值，对
工厂生产过程进行优化。
智慧工厂解决方案
2023-11-08
contents
目录
• 智慧工厂概述 • 智慧工厂解决方案框架 • 智慧工厂解决方案的核心技术 • 智慧工厂解决方案的应用场景 • 智慧工厂解决方案的实施步骤 • 智慧工厂解决方案的效益评估
01
智慧工厂概述
智慧工厂的定义与特点
定义
智慧工厂是指通过先进的自动化技术、物联网技术和数据分析技术，实现生产 过程的自动化、智能化和优化的一种新型工厂模式。
提升产品质量
01
引入先进检测技术
智慧工厂解决方案采用先进的无损检测技术和仪器，对产品进行全面、
精准的质量检测，确保产品质量。
02
优化工艺流程
通过对生产工艺的持续改进和优化，提高产品质量和稳定性，同时降低
废品率。
03
智慧工厂将应用人工智能技术，实现生产过程的 自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。
智慧工厂的挑战与机遇
挑战
智慧工厂面临着技术门槛高、投资成本大、信息安全风险等问题，需要克服相关技术和经济风险。
机遇
智慧工厂具有提高生产效率、降低生产成本、优化资源配置等优势，能够为企业带来长期的经济效益 和社会效益，是未来制造业发展的重要趋势。
02
智慧工厂解决方案框架
工业互联网平台
设备连接与数据采集
01
通过工业互联网平台，将工厂中的各种设备进行连接，并实时
采集设备运行数据。
数据集成与共享
02
实现不同设备、不同系统之间的数据集成与共享，打破信息孤
岛。
数据分析与优化
03
基于大数据技术，对采集的数据进行分析，挖掘数据价值，对
工厂生产过程进行优化。
智慧工厂解决方案
2023-11-08
contents
目录
• 智慧工厂概述 • 智慧工厂解决方案框架 • 智慧工厂解决方案的核心技术 • 智慧工厂解决方案的应用场景 • 智慧工厂解决方案的实施步骤 • 智慧工厂解决方案的效益评估
01
智慧工厂概述
智慧工厂的定义与特点
定义
智慧工厂是指通过先进的自动化技术、物联网技术和数据分析技术，实现生产 过程的自动化、智能化和优化的一种新型工厂模式。
提升产品质量
01
引入先进检测技术
智慧工厂解决方案采用先进的无损检测技术和仪器，对产品进行全面、
精准的质量检测，确保产品质量。
02
优化工艺流程
通过对生产工艺的持续改进和优化，提高产品质量和稳定性，同时降低
废品率。
03
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虚拟制造
增强型操作者
减少限制 远程可视化和远程操作
掌握全面知识 避免差错
智慧工厂
智慧产品
社会性机械设备
知识共享
缺陷补偿或故障维护 负荷平衡
灵活的自适应
智慧工厂的基本架构
智慧工厂的基本架构
在生产自动化中的CPS应该是什么样的，CPS理念运用于生产制造还 有哪些议题需要明确，智慧工厂立足于哪些现有技术基础，还有哪些 技术需要如何发展和充实，下面我们会做一些初步探索和讨论。 首先我们来看智慧工厂的基本架构。
通过建立描述这三个维度的信息模型，利用适当的软件就能够完整表达 围绕产品设计、技术支持，生产制造以及原材料供应、销售和市场相关 的所有环节的活动
工厂描述的三个维度：工程、生产、供应链
经营 企业内
CMM
协调制造管理
ERP
供应链 管理
PLM/ S
客户 关C系客户s
企业外
供货商s
PLM/
管理
D CPM 物流
智能制造是数字化工厂的基石
在我们所处的现实世界，数字化智慧工厂实际上还正在分别沿着上述的 三个维度独立的开展，这是因为工程技术、生产制造和供应链的数字化 实现还没有发展到十分成熟的程度，更不曾广泛的推广应用。 因此立足现实，数字化工厂就可以理解为：
在生产制造的维度发展基于制造智能的自动化生产线或成套装置 在这样坚实的生产基础设施的基础上，将它们纳入企业业务运营系统 （ERP）和制造执行系统（MES）的管辖之下 同时，在工程技术的维度上，建立和完善CAD、CAPP、CAM基础 上的PDM和PLM，然后延伸到产品售后的技术支持和服务。
从自动化技术的观点看，CPS是一种工程系统，由一个嵌入在物体中 的计算和通信的内核，以及物理环境中的结构所监测和控制。
（Karl Henrik Johansson，2011）
CPS在生产过程的实现构成了智慧工厂
德国的专家和教授基于制造立国和制造强国的理念，把CPS运用于生 产制造，提出了CPPS，即信息物理生产系统。以CPPS为模型构建智 慧工厂，或者数字化工厂。
智慧工厂的基本架构和发展路径
内容提要
智慧工厂概念和具体实现的发展脉络 智慧工厂的基本架构 智慧工厂继承和有待发展的主要技术 小结
智慧工厂概念和具体实现的发展
用三个维度表达的智慧工厂
多年来工程技术界一直在探索数字化工厂应该如何完整而精确的描述。 2006年，美国ARC总结了以制造为中心的数字制造、以设计为中心的数 字制造和以管理为中心的数字制造，并考虑了原材料和能源供应和产品 的销售供应，提出用工程技术、生产制造和供应链这三个维度来描述工 厂的全部活动。
智慧工厂继承和有待发展的 主要技术
生产自动化中的CPS需要关注的主题
自适应和自主控制
基于部件的自动化（component-based automation） 软件安装阶段组态（deployment time configuration） 通信和分散的功能性
智能制造与智能装备
制造业
装备制造业 高端装备制造业
现代航空 装备
卫星及应用 产业
智能制造 装备
先进轨道 交通装备
海洋工程 装备
物联网和 服务网
智能制造
产品智能化 —智能装备
智能部件 智能装置
智能系统
数字化 车间
数字化 企业
从CPS走向智慧工厂的一种图像
智慧工厂是由许多智能制造装备构成（当然还包括控制和信息系统） 智能制造装备是由许多智能部件和其它相关基本部件构成
信息物理系统CPS
信息物理系统（Cyber Physical System，CPS），也有人称为信息 物理融合系统，最早是美国科学家相当于物联网的一种表述。它与物 联网相比，最显著的特点是强调物理过程与信息间的反馈。
2008年美国加利福利亚大学的Lee.E在其技术报告《信息物理系统： 设计挑战》中指出：信息物理系统是计算和物理过程的整合集成。嵌 入式计算机和网络对物理过程进行监测和控制，通常系统具有物理过 程影响计算、计算也影响物理过程的反馈回路。
与制造生产设备和生产线控制、调度、排产等相关的PCS、MES功能 通过CPS物理信息系统实现。这一层与工业物联网紧紧相连。
从制成品形成和产品生命周期服务的维度，智慧工厂还需要和具有智 慧的原材料供应，以及智慧产品的售后服务这些环节构成实时互连互通 的信息交换。
而具有智慧的原材料供应和智慧产品的售后服务，具有充分利用服务 网和物联网的功能。
自动化
生产
ARC提出：用工程、生产制造、供应链三个维度 描述数字化工厂的模型
智慧工厂的全面描述
如果这些描述和表达能够得到实时数据的支持，还能够实时下达指令指 导这些活动，并且为实现全面的优化，能在这三个维度之间进行交互， 可以肯定地说这就是我们理想的数字化工厂或者叫智慧工厂。 换一种表达方式，我们可以把数字化工厂看做是实现了产品的数字化设 计、产品的数字化制造、经营业务过程和制造过程的数字化管理，以及 综合集成优化的过程。 不过，如何在现有技术的基础上发展智慧工厂，为了实现数字化智慧工 厂还需要开发哪些技术，ARC并没有明确的说法。
物联网和服务网是智慧工厂的信息技术基础
物联网和服务网是智慧工厂的信息技术基础
在典型的工厂控制系统和管理系统信息集成的三层架构的基础上，充分 利用正在迅速发展的物联网技术和服务网技术。
与生产计划、物流、能源和经营相关的ERP、SCR、CRM等，和产品 设计、技术相关的PLM处在最上层，与服务网紧紧相连。
建立在CPS基础上的Industry4.0
Industry4.0建立在CPS基础上
利用信息物理系统 迈向智慧工厂
掌控了然于胸 生产优化
操作运行条件和产品状 态完全透明
边界消失 全球规划，分散制造 依据实情扩展生产能力
协同利用
全球化工具
知识存贮
了解历史/当前状态 与所处环境能进行通信 知悉达到其目标的方法
2012年德国政府制定和大力推行Industry4.0，而且强调 Industry4.0的特征是工业自动化和信息的紧密结合，它建立在物理信 息系统CPS的基础之上。这就为智慧工厂的实现指明了一条具有现实 可行性的途径。
于是，为数众多的德国与制造相关的企业，从跨国的超大型企业（ Siemens、SAP等）到各类的自动化产品的中小企业，都在考虑和酝 酿如何应对这一发展的大趋势。