如今的制造业趋势是从生产过程数字化到智能工厂，智能工厂是智能制造的主角，通过生产系统的智能化、生产设施的网络化，来达到智能化生产过程的目的。接下来介绍智能工厂所具备的特点。

　　一、数字化

　　“数字化”包括两个方面的内容，一方面是指智能工厂在设备规划设计、工艺设备开发和物流等方面都采用三维设计和模拟;通过模拟分析，消除设计中的问题，提前发现问题，减少后期改进工作的投入，这样才能达到优化设计成本与质量，实现数字化制造及QCD与柔性生产的目标，真正做到精益化，通过仿真运营成本降低10-30%，劳动生产率提高15-30%。

另一方面，在传感器、定位识别、数据库分析等物联网基本数字化技术的帮助下，从研发BOM到采购BOM，数字化贯穿产品创造价值链，实现产品创造价值链，实现BOM采购，甚至于销售服务的BOM的准确度和及时性直接影响着能否实现智能化，从研发到运营，甚至商业模式也需要数字化，从某种程度上说，数字化的实现程度也成为智能制造战略成功的关键。

 （图片来源网络）

　　二、互联互通

　　互联互通是指利用CPS系统将人、物、机器与系统连接起来，以物联网为基础，通过传感器、RFID、二维码和无线局域网等技术，通过PLC与本地、远程服务器实现人机交互;通过本机与云存储服务器的读取与写入，实现ERP、PLM、MES、SCADA等平台的无缝对接，使信息畅通、人机智能。通过这些技术，一方面实现工厂内部订单、采购、生产、设计等信息的实时处理与畅通;另一方面，相关设计供应商、采购供应商、服务商、客户等与智能工厂实现互联互通，确保生产信息、产品信息等的同步，采购商在任何时候都可以提取生产定单信息，客户可以随时提交定制的定单，并可查询自己定单的生产进度，服务商随时与客户等进行沟通和处理。

　　三、大数据

　　大数据，是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具处理能力范围的数据集合，从大数据、物联网的硬件基础、连接技术到中间数据存储平台、数据分析平台形成了整个大数据的架构，实现了底层硬件数据采集到顶层数据分析的纵向整合。

　　从各个专业中抽取、分割、建立模型并进行分析，深入挖掘数据背后的潜在问题，并非要掌握海量数据，而是要对数据进行专业化处理，将各个领域的各种数据进行提炼、分割、建模和分析。在数据收集方面无疑做得不错，但数据还停留在形成报表的层次上，不能直接利用和分析，找出问题并加以纠正，直接反映了数据分析和数据应用人员的不足，特别是与专业相结合，需要既懂专业又懂建模与算法的数据分析人才，这也是大数据所面临的重大挑战，迫切需要企业与学校共同培养，并从取消手工数据处理入手，逐步积累数据处理经验，同时也反映出IT与制造的融合与同步不足。

　　四、智能供应链

　　智能供应链主要包括供应物流、生产物流、车辆物流、物流信息实时采集、同步传输、数据共享，并驱动物流设备运行，实现智能物流系统，达到及时、可视化的目的，确保资源的有效共享，也确保订单及时交付，同时减少存储，最大限度地避免仓储和二次运输成本，降低生产成本，也是优化质量和价格，实现双赢。

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