在升级中要考虑的几个核心要素以及需要关注的重点维度。

数据的采集和管理

数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。

生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工序、人员进行关联，以实现生产过程的全程追溯。

此外，在智能工厂的建设过程中，需要建立数据管理规范，来保证数据的一致性和准确性。

必要时，还应当建立专门的数据管理部门，明确数据管理的原则和构建方法，确立数据管理流程与制度，协调执行中存在的问题，并定期检查落实优化数据管理的技术标准、流程和执行情况。

生产质量管理和设备管理

提高质量是企业永恒的主题，在智能工厂规划时，生产质量管理和设备管理更是核心的业务流程。贯彻质量是设计、生产出来，而非检验出来的理念。

质量控制在信息系统中需嵌入生产主流程，如检验、试验在生产订单中作为工序或工步来处理；质量控制的流程、表单、数据与生产订单相互关联、穿透。

构建质量管理的基本工作路线：质量控制设置→检测→记录→评判→分析→持续改进。

设备是生产要素，发挥设备的效能是智能工厂生产管理的基本要求。生产管理信息系统需设置设备管理模块，使设备释放出最高的产能，通过生产的合理安排，使设备尤其是关键、瓶颈设备减少等待时间。

在设备管理模块中，要建立各类设备数据库、设置编码，及时对设备进行维保；通过实时采集设备状态数据，为生产排产提供设备的能力数据。

建立设备的健康管理档案，根据积累的设备运行数据建立故障预测模型，进行预测性维护，最大限度地减少设备的非计划性停机；要进行设备的备品备件管理。

智能产线规划

智能产线是智能工厂规划的核心环节，企业需要根据生产线要生产的产品族、产能和生产节拍，采用价值流图等方法来合理规划智能产线。

智能产线的特点是：

在生产和装配的过程中，能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效等数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态，能够防呆防错；

生产线能够实现快速换模，实现柔性自动化；能够支持多种相似产品的混线生产和装配，灵活调整工艺，适应小批量、多品种的生产模式；

具有一定冗余，如果出现设备故障，能够调整到其他设备生产；

针对人工操作的工位，能够给予智能的提示，并充分利用人机协作。

设计智能产线需要考虑如何节约空间，如何减少人员的移动，如何进行自动检测仓储物流解决方案，从而提高生产效率和生产质量。

MES系统搭建

MES对于构建智能工厂非常重要。MES系统为企业实现“零缺陷、零浪费、零干预”的协同、敏捷、高效的数字化智能工厂，为客户带来幸福智造的使用体验，为生产制造工作人员还原更高效、更便捷的实战应用场景。

设备维护：通过MES系统，能对设备的运行状态进行实时监控，对设备的故障及时排除，确保设备的运行效率仓储物流解决方案，实现日常维护设备的管理支持，及远程视频监控。

质量管理：通过MES系统，可以对在线质量问题进行记录和跟踪，提供质量报表和实时分析，并对返修和报废的进行跟踪管理、质量评审，并对质量检测数据实时采集，共享检测设备数据，对异常及时反应，丰富质量管理库。

企业管理人员：企业管理人员能够对制造健康管理指标实时监控，以便及时了解订单交付情况、产能释放情况和产线质量状况，同时能够移动办公并及时接受异常信息推送，MES系统还能分析产能瓶颈，预测订单交付，为企业管理提供合理科学的参考。

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！