IT管理工作的痛苦之处想必搞过信息化的人都深有体会，但这还不是最可怕的。更可怕的是，这个世界变化太快了，猝不及防之间很多原本熟悉的事物，无时无刻不在巨变，新技术、新概念、新潮流时时刻刻在影响着IT的决策。当新事物开始慢慢影响你的工作甚至生活，你将如何选择呢？逃避？探索？盲从？……

无论你是否接受智能制造专业大学前景，人工智能、虚拟现实、增材制造、机器学习、工业物联网……这些黑科技正一步步为中国制造的创新提供源动力，制造业的大变革时代已经来临了。

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智能制造的风潮之下，你是否有这样的困惑：大张旗鼓自动化设备的改造，生产过程始终不“透明”，收效甚微？投入大量机器人，一个工位或一条产线的效率高了，其他工序却堆积、停滞不前？需要的数据很难获取，大量的数据依旧无法自动从机器、系统中抓取并集成分析？先进技术五花八门，各种理论铺天盖地，什么是适合自身的智能制造?层层倒逼之下，为了智造而智造，如何可以落到实处，带来实效？……

在和未来相遇之前，不如搞清楚这些“黑科技”的本质，找到一同战斗的“伙伴”，正面迎战。今天笔者想就很多制造企业关心的智能工厂的话题展开。

通常理解的智能工厂应该具备设备互联、广泛应用工业软件、充分结合精益生产理念、实现柔性自动化、注重环境友好并实现绿色制造以及可以实现实时洞察这六个基本特征。那么，建设智能工厂需要从基础设施、智能装备、智能产线、智能车间、工厂管控等不同的层次展开布局。

企业需要完成的建设工作包含方方面面，例如：实现设备与设备互联（M2M），通过与设备控制系统集成，以及外接传感器等方式，由SCADA（数据采集与监控系统）实时采集设备的状态，生产完工的信息、质量信息，并通过应用RFID（无线射频技术）、条码（一维和二维）等技术，实现生产过程的可追溯。

还有，广泛应用MES（制造执行系统）、APS（先进生产排程）、能源管理、质量管理等工业软件，实现生产现场的可视化和透明化。再则，结合企业的产品和生产特点，持续提升生产、检测和工厂物流的自动化程度。再就是，从生产排产指令的下达到完工信息的反馈智能制造专业大学前景，实现闭环。通过建立生产指挥系统，实时洞察工厂的生产、质量、能耗和设备状态信息，避免非计划性停机。通过建立工厂的Digital Twin（数字映射），方便地洞察生产现场的状态，辅助各级管理人员做出正确决策等等，总而言之，建设智能工厂是一个非常复杂的工程，需要持续不断的建设与创新。

同时，光靠企业自身的力量很难完成这些复杂的工作，这就需要选择合适的合作伙伴，帮助企业理清思路，加速进程。那么制造企业该如何选择智能工厂建设的合作伙伴？笔者认为，关键点并不是天花乱坠的概念，也不是五花八门的路线图，而是企业自身的现状与需求。这两个因素决定了企业智能工厂建设的起点。

比如重庆策意data，国内著名的国家高新技术企业，近几年发展迅猛，特别是在智能制造领域主打定制化，根据制造企业的生产现状结合实际困难与需求定制开发，目前国内多家大型企业比如中海油、航天科工、伟创力、比亚迪等200余家大型制造企业均是策意data的客户，如果您的企业目前有排产困难、质量不能追溯、生产过程不能管控、库存压力大等情况，欢迎访问策意data咨询解决方案！

中国制造某些行业自动化水平是较高的，比方说化工行业。那么这些行业的强项是自动化，因此如果在管理基础和软件体系不健全的情况下，还是“重硬轻软”可能就会出现付出达不到预期的情况发生，因此在选择智能工厂建设切入

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