数字化转型实践：智能工厂建设（3）：建设参考模型
智能工厂建设
— 建设参考模型
智能工厂建设是一项综合性强、复杂度高的系统工程，涉及的业务综合面广、问题需求杂、技术选型难，以致很多企业在开始建设时，常常面临众多困惑，犹如“老虎吃天、无从下口”。为此，我们基于多年建设规划与实施实践，借鉴行业最佳实践成果，归纳了“建设参考模型”，为确定智能工厂建设的具体目标方向和范围内容提供参考，如下图。
图：建设参考模型
模型的要旨是：智能工厂建设以实现企业卓越运营为根本目标。为达成目标，建设应围绕从原材料采购、产品设计、生产制造、产品销售到服务的业务价值主线展开，充分综合运用新一代ICT技术、生产技术和管理技术，构建以工业互联网平台、基础设施环境和运行保障体系为要素的运行基础，打造以全面感知、预警预测、协同优化和精准执行为核心的智能能力，塑造以数字化、网络化、集成化、模型化、自动化和可视化为标志的智能特征。
建设智能工厂的本质目标是实现企业的卓越运营，表现为：资源高效利用、市场需求快反、生产柔性灵活、制造成本降低、质量精准控制、流程优化协同、生态环境友好。
2、聚焦一条智能应用主线
建设任务聚焦从原材料采购、产品设计、生产制造到产品销售和服务的整个业务价值主线，覆盖四类智能场景应用，重点参考如下：
（1）商业运营智能场景应用
营销管理：销售驱动业务优化、销售计划动态优化、市场快速分析预测。
售后服务：产品远程运维、数据增值服务、主动客户服务。
供应链管理：供应链可视化、物流实时监测与优化、采购策略优化、供应链风险预警与弹性可控。
模式创新：大批量定制、网络协同制造、基于数字孪生的制造、用户直连制造、共享制造。
（2）研发设计智能场景应用
工厂设计：数字化设计、数字化交付。
产品研发：数字化设计与仿真。
工艺设计：数字化设计。
（3）生产管理智能场景应用
计划调度：生产计划优化、智能排产、精准作业派工、柔性计划调度、多工厂计划协同。
能源管控：能耗实时监测、能源平衡与调度、能效优化。
安全管控：安全风险实时监测与识别、安全事件智能决策与应急联动、危险作业自动化、危化品智能管控。
环保管控：污染源管理与环境实时监测、排放管控与预警、固废处置与再利用、碳资产管理。
（4）制造执行智能场景应用
生产作业：人机协同作业、产线柔性配置、精益生产管理、资源动态组织、先进过程控制、工艺流程/参数动态调优。
仓储配送：智能仓储、精准配送、物料实时跟踪。
质量管控：智能在线检测、质量精准追溯。
设备管理：资产全生命周期管理、在线运行监测与故障诊断、预测性维护、智能/自动巡检、远程控制。
3、打造四项核心智能能力
（1）全面感知能力
基于现场各类仪表、传感器、自动化控制等智能硬件和系统，利用物联网等技术，实现对生产业务环节的设备、人员、环境等多源信息的全面实时采集与在线监测，确保任何需要时都能获取到可用的、可理解的、准确完整的信息。
（2）预测预警能力
基于关键生产业务分析预测模型，将内外部各类数据转换为决策信息，自动监测生产过程的扰动与异常，对潜在的问题和风险提前预判。
（3）协同优化能力
以机理模型、数学模型、经验模型及工艺分析技术应用为基础，挖掘隐藏的工厂运行规律和关联关系，即时发现改善生产和优化决策的关键要素，持续优化业务协同。
（4）精准执行能力
生产计划精确排产调度，业务全过程各环节要素量化并实时精准计算监测，生产过程快速反应，生产操作人机协同、精准到位，状态控制清晰，相关活动联动联控。
4、塑造六个智能运行基本特征
5、构建三个智能运行基础
（1） 工业互联网平台
支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台，汇聚分布、异构的制造资源和制造能力，为智能工厂的建设和演进赋能、赋智。
（2） 运行保障体系
包括数字化治理体系、信息技术标准体系和信息安全管理体系，为智能工厂运行提供基础保障。
（3） 基础设施环境
由数据中心及计算、网络、存储等资源组成的新型基础设施，为智能工厂运行提供安全、可靠、弹性的基础支撑。
