成功的智慧工厂需要遵循哪些原则？一文讲清

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智慧工厂原则，帮助企业实现可持续的高效供应链，以期获得最大的预期效益。智慧工厂基于大数据分析、机器学习、云计算与物联网技术，实现了供应链的连接和管理的集成，它的实现主要依赖三个方面的原则，即信息数据结构化原则、技术架构原则和供应链管理集成原则。

1. 信息数据结构化原则。信息数据结构化是建立智慧工厂的基础，是将产品、工艺、设备以及生产调度活动进行模型化和规范化. 做到信息数据结构化，智慧工厂就能清晰的记录物料信息、改善生产线的作业效率.信息数据标准化的实现，可以通过企业管理系统的建设，通过建立ERP、MES、PDM等系统而实现， 互联网技术也改善了企业内部系统的信息集成度。

2. 技术架构原则。技术架构是建立智慧工厂的基础，其中包括云计算、大数据、物联网技术和人工智能.这些技术构建起智慧工厂的核心系统，同时可以解决分布式的数据融合、存储、分析和实时操作等问题.此外，在技术实现上，要注意多端互联，及时反馈生产运行状态，使之数字化和可视化，打开各种技术的应用道路。

3. 供应链管理集成原则。供应链管理集成是完成智慧工厂的核心任务。包括供应链活动调度、库存监控、设备维护和物流轨迹跟踪等。这些系统必需完全融入智慧工厂系统，实现设备维护、产能调整和协调等作业而形成可灵活适应当前变更环境的智慧工厂平台，以达到整体的智能化管理目的.

在总结上，建立一个成功的智慧工厂，除了要具备智能装备外，还必须遵循上述原则，包括信息数据结构化的原则、技术架构原则和供应链管理集成原则。基于上述原则，实现了云计算、大数据分析与机器学习、网络与物联网技术以及ERP，MES等产品信息管理。智慧工厂以此为基础，实现了生产调度和库存监控，物流状态跟踪，运行效率提升与质量提升的一体化管理系统。实现最大的预期效益，可以提升生产效率，改善产品质量，节省能源和成本，提升企业的竞争优势。

一、数据驱动

智慧工厂概念的核心要求是要以数据为驱动，意味着从信息化建设、仪器仪表自动化及IT/智能算法等多方面收集企业数据，以支撑工厂运作的分析及决策，这也是用于智慧工厂的第一大原则。

首先，企业需要将设备连接与智能可以整合，而设备自动采集的多类信息，也是企业面临的第一个挑战。获取及利用这些大量数据来解决问题的关键是要建立可信度更高的全球性整体企业信息体系：这要求企业构建安全、可靠的智慧工厂生态系统，以实现多平台的高效数据交换、系统的健全保护等作用，这也是实现智慧制造的第一步。

其次，企业要建立一套大数据价值链，从采集到数据存储、安全性和可靠性，以实现数据有效分析使用，包括以数据为驱动、查找问题等这些应用层面。同时，针对大数据分析，要采取相应的算法，使用仪器仪表自动化以及IT技术，实现企业数据有效分析挖掘，从而支撑工厂效率的有效运用及自动优化控制。

再次，要建立一套有效的分析平台，这样可以帮助企业在生产过程中快速准确的实时掌握数据及产线状态，有效控制生产周期，有效解决现有不足，同时也是工厂决策高效制定方面的重要参考，这是企业利用智慧工厂提高效率的前提。

最后，智慧工厂也需要完善的感知机制，能够实时联动各产线的状况，根据不同的设置迅速做出相应的决策，这就需要让智慧工厂对外部事件也有相应的感性去进行联动，有效的连接上外部工业应用，进行实时的数据分析和决策，以此来实现工厂智能化。

二、以用户为中心

除了实现工厂数据驱动，以用户为中心也是构建智慧工厂的一个重要方面，这一原则不仅是以用户为服务节点，更是以用户为中心环绕整个流程，对于智慧工厂来说，这意味着应当以解决用户具体干预及反馈的服务为核心，企业要做的是利用客户信息及历史数据，构建客户特征模型，提供完善的客户服务，覆盖客户生存周期中的每一个环节，从而提高客户价值与服务效率，从而实现智慧工厂。

智慧工厂要以用户为中心，不仅限于调整企业生产规模，更要深入到客户行为及交互分析，贴近客户价值观，以客户反馈服务要求制定具体服务路径，关键是要准确把握客户满意度，从而更好的为客户提供针对性的服务，这是用于智慧工厂的第二大原则。

三、集成化运作

智慧工厂除了第一个原则需要以数据为驱动及第二个以用户为中心外，集成化运作也是智慧