智能制造数字化工厂从规划到落地（制造车间智能化数字化工厂建设
工厂筹建详细流程 制造业数字化转型，如何建立数字化智能化工厂？
为什么说数字化转型是传统制造业的必经之路？
利用数字化技术帮助企业实现智能制造，使企业具有高质量、高效率、低成本、可持续的生产能力。数字化正是帮助传统制造企业解决这主要矛盾的武器，可以从下面三个方面来说明企业为什么要数字化转型。
科学技术是之一生产力，从技术层面上讲
1、物联网（IOT）通过传感器、RFID等技术，将物理设备和产品与互联网连接起来，实现设备之间的数据交互和协同操作，提高生产效率和质量。
2、大数据利用数据挖掘、分析和预测技术，对企业内部和外部的数据进行整合和分析，帮助企业管理人员做出跟明智的决策，优化生产流程、提高产品质量、提升客户满意度。
3、人工智能（AI）通过机器学习、深度学习等技术，让机器具备自主学习和判断的能力，帮助企业实现智能化生产和管理，提高生产效率、降低人力成本和错误率。
4、云计算将企业的数据和应用程序在云端储存和管理，实现设备的远程控制和协同操作，提高生产效率和响应速度。
5、5G技术高速度、广覆盖，加速设备、云端、终端的传输速度；
从政策方面
国家大力推行制造企业数字化转型，深化“5G+工业互联网”应用，提倡“智能制造，智慧供应链”
1、中国制造2025以提质增效为中心，以加快新一代信息技术与制造业的深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。
2、资金支持 出台了一系列的扶持政策，如智能工厂、智能车间、标杆工厂等；还有产业基金、税收政策等。
3、推进技术研发和应用，加强人才培养
从企业层面
企业的竞争环境发生了变化，市场层面需求波动多变，客户对质量和交期的要求越来越高；产品研发方面对产品的功能要求越来越高，对工艺技术的要求提升；生产方面，成本控制、工人和设备的效率提升；供应方面，对供应商的协同及时性要求提升，不断降低原材料库存减少资金压力；管理方面对信息协同，快速响应，透明化管理的需求越来越高。数字化转型对制造业显得尤为重要，迫不及待！
国家大力推行数字经济，其中产业数字化显得尤为重要，制造业的数字化是未来的发展方向
智能工厂的核心能力
数据采集和分析能力智能工厂通过传感器、机器视觉等技术采集生产过程中的数据，并通过数据分析、数据挖掘等 对数据进行处理和分析，以实现对生产过程的实时监控、优化和预测。自动化生产能力智能工厂借助于机器人、自动化设备等技术实现生产过程的自动化，从而提高生产效率、降低生产成本，并减少人为操作的误差和风险。灵活生产能力智能工厂具备快速调整生产线的能力，以适应市场需求的变化。这需要具备强大的数字化技术能力，以实现生产计划的实时调整和优化。协同生产能力智能工厂能够实现各个生产环节的协同作业，包括设备之间、生产线之间以及企业内部和外部之间的协同。这需要通过数字化技术实现数据共享、生产计划协同和任务分配等功能。智能化管理能力智能工厂利用人工智能、大数据等技术实现生产计划、质量管理、安全管理等方面的智能化管理，从而提高生产效率、质量和安全性。数字工厂的核心能力
智能工厂的总体架构
智能工厂的架构是由各个层次的技术和设备组成的，这些技术和设备通过数据的采集、传输、处理和控制实现智能化生产过程的全面协同和优化。总体说来可以分为（决策层、企业层、执行层、采集层、设备层）
数字工厂典型架构
从不同的维度出发具有不同的架构分层，下面是eworks的五层分法
智能工厂的建设路径
智能工厂的建设步骤总体说来可以分为规划、设计、建设、执行、评价与优化
智能工厂的建设步骤
确定业务目标数字工厂的实施需要明确企业的业务目标，以及数字工厂的目标是什么，例如提高生产效率、优化供应链管理、提升产品质量等。
评估现状评估现有的生产流程和技术设备，确定数字工厂需要改进的方向和重点。
制定数字化转型战略根据业务目标和现状评估结果，制定数字化转型战略，明确数字工厂的整体架构和实施计划，确定所需技术和资源，制定详细的时间表和预算。
技术平台的建设根据数字化转型战略，选择合适的数字化技术平台，如工业物联网、云计算、人工智能等，进行技术平台的建设和调试。
设备联网和数据采集将生产设备联网，实现设备之间的数据共享和信息流动，建立设备数据采集系统，实时监测生产状态，为后续数据分析提供支持。
数据分析和建模对生产过程中的大量数据进行分析，提取有价值的信息，建立数据模型，优化生产流程和管理决策。
应用场景验证将数据分析和建模的结果应用于实际生产中，验证数字工厂的效果，持续改进数字工厂的运营。
人员培训和管理对员工进行数字化技术培训，提高员工的数字化素养，配备专业的数字化管理人员，实现数字工厂的有效管理。
持续改进数字工厂实施后需要不断地对数字化转型战略、技术平台、数据分析模型、应用场景等进行持续改进，以满足企业的不断发展和市场变化的需求。
制造车间智能化数字化工厂建设 打造数字化智能化工厂