所以按照概念來講，數字化轉型更多的偏向于企業外部業務，比如以運維服務為突破口進行業務創新等，而智能工廠則更多面向的是工廠內側進行優化與升級，也就是說雖然兩者都會通過先進的技術，諸如人工智能、物聯網等推動企業業務組織架構變更、業務模型更改，但是智能工廠更多是人工勞動的智能化替代、降低運行成本、減少窩工，但是數字化轉型是希望構建新的業務企業模式。舉個例子，某機械裝備廠商通過MES+硬件的方式升級工廠管理，我們可以認為他是智能工廠，但是包裝成數字化轉型則有些牽強；但是如果該裝備廠商以出租的方式替代一次性購買，然后收取每年的租賃費與服務費，這種可以認為是數字化轉型。說起智能工廠，必須從1913年美國福特啟用全廠輸送系統開始講起。楊浦區綜合智能工廠解決方案特點

基于龐大數據庫，智能工廠可以實現數據挖掘與分析，使工廠具備自我學習能力，并在此基礎上完成能源消耗的優化、生產決策的自動判斷等任務。以服裝廠為例，中國縫紉機械協會稱，在自動化工廠之上引入TIMS智云1.0智能生產管理系統，可以整體提高20%的生產效率，降低30%的次品率，節省工時人均8-10天，非正常停機時間縮短80%，提高了利潤率。當然智能工廠也會面臨很多問題，的問題就是結構性問題和技術性問題。目前傳統工業與互聯網企業均想推進工業物聯網的發展進程，但兩者各有弊端：傳統工業不熟悉軟件開發，互聯網企業缺乏對工藝的了解，不熟悉生產流程及規范，如何讓兩者快速聯手，進軍智能工廠，是當務之急。青浦區質量智能工廠解決方案防水到了1914年夏天，新的流水裝配線已能在1小時33分鐘內完成裝配。

未來的智能工廠建設仍然會在IT、OT、AI與企業模型數據等方面攻城拔寨，比如之前的IT基本上是以記錄為心，大部分的IT系統的數據都是來源于手工記錄，比如MES系統，大部分數據來源于現場的報工數據，但是企業對于工人的考核是他加工了多少零件而不是錄入了多少條數據，正因為如此之前我也寫過一篇文章《MES上線的成功率在50%左右》。所以IT系統的更改方向則是由記錄變為驅動，比如現在的DP（需求計劃）、MP（主計劃）、FP（工廠）等都會嵌入計算引擎，都是以數據為基礎嵌入算法進行業務的自動驅動。

二、實現方法實現智能化工廠需要采用一系列的技術手段，包括機器人技術、傳感器技術、大數據分析技術等，主要有以下幾種實現方法：機器人技術：智能化工廠需要大量使用機器人來替代人工操作。機器人可以實現對生產線的自主協調和自動化控制，提高生產效率和質量。傳感器技術：智能化工廠需要大量使用傳感器來監測生產過程中的各種數據，并將數據傳輸到控制系統中，從而實現對生產過程的實時監控和自動化控制。大數據分析技術：智能化工廠需要采用大數據分析技術來對生產過程中產生的數據進行分析和處理，以提高生產效率和質量。自我學習及維護能力：透過系統自我學習功能，在制造過程中落實資料庫補充。

工廠智能化解決方案隨著生產設備逐漸增多、生產過程日益復雜、人力成本快速上升以及系統管理的要求越來越高等因素，通過智能化手段進行設備的控制管理成為數字化工廠發展的主要趨勢。智能工廠包含工廠運營管理的五個方面——制造資源控制、現場運行監管、物流過程管控、生產執行跟蹤、質量工作監督。針對這五大方面的難題，許多企業推出了解決方案。以下列舉了部分企業為智能工廠數字化生產提供的解決方案。綜上所述，要建立智能化工廠，制造企業需要整合物聯網、大數據、自動化和數字化技術，以便更好地協同工作、提高效率和優化生產過程。只有這樣才能在市場上保持競爭力并獲得可持續發展的成功。整體可視技術的實踐：結合訊號處理、推理預測、彷真及多媒體技術，將實境擴增展示現實生活中的設計。黃浦區通用智能工廠解決方案特點

實現自動化與信息化高度融合，提高全員勞動生產率為目標。楊浦區綜合智能工廠解決方案特點

通過上述概念我們可以看到工業互聯網面向的是產業鏈、工業生態，而智能工廠只是針對一個企業進行升級，這個就是大的區別；但是如果產業鏈需要數據打通，如果某個工廠還是作坊式為主的話，產業鏈根本不可能進行升級，所以智能工廠是工業互聯網實現終效果的基礎，而如果需要做到數據統一、平臺統一的話，工業互聯網可以為智能工廠提供平臺支撐。正所謂“存在即合理”，個人一直有一個不成熟的想法：一個項目、兩個項目、三個項目的主要責任人肯定是某個銷售，這是毋庸置疑的，但如果是五十個、一百個項目仍然被某個企業打敗，則肯定是產品技術方向的問題了，因為一個普普通通銷售根本背不起這個鍋楊浦區綜合智能工廠解決方案特點

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