智能工廠探索實踐實例：

1.西門子安貝格工廠實現多品種工控機的混線生產，產品合格率高達99.9988%。

2.FANUC公司實現機器人和伺服電機生產過程的高度自動化和智能化，最高720小時無人值守。

智能工廠內部結構層次劃分：

基礎設施層

指的就是工廠用網絡覆蓋，實現指令自動下達和設備產線信息采集；解決各種設備、機器人、傳感器和工控之間的聯網問題。簡單來說就是建立一個全網絡覆蓋的工廠這就好比新裝修的辦公室通了Wi-Fi， 滿格信號才能擁有強大的工作動力！

智能裝備層

它主要包含生產設備、檢測設備和物流設備。智能化的加工中心能夠邊檢測邊加工。機器人通過視覺、力覺傳感器，準確識別工件，自主進行裝配。智能物流設備則包括：自動化立體倉庫、AGV輸送車、懸掛式輸送鏈等。

智能流水線

它的特點是在生產和裝配的過程中，自動進行生產、質量、能耗等數據采集，并顯示實時的生產狀態； 生產線能夠實現柔性自動化，支持相似產品的混線生產，靈活調整工藝。

智能車間層

采用網絡對車間進行管理，進行高效的排產和人員排班，提高設備利用率，減少庫存。在這里邊車間物流的智能化至關重要。

工廠管控層

工廠管控層有如“監管者”一般的存在，實時顯示整座工廠的運行狀態，一旦及時發現哪一個環節設備出現問題，就能自動報警加速處理

智能工廠的實現要將工廠內的各種設備連結成網路，從各種不同的角度取得與管理點的裝置有關的數據。

需做到工廠內部各類活動資訊的可視化，明確每種咨詢之間的因果關系，然后采取必要的行動，把諸如此類的事項整合完善：比如提升質量管理能力、降低相關部門在管理期間問題的成本，加強減耗節排能力，改善財政現金流通，做到超越人類可承受范圍的層次，這邊是劃時代的智能工廠經營理念。

那么智能工廠的細部咨詢大概是什么呢？

在原有的工廠里面，工廠內的生產設備及MES系統等，在功能上來看都是單獨運作的系統。

由于每架機器的設備供應商可能都不一樣，負責人和操作人員也不同等不穩定因素，所以無論是在技術上在組織上，這些都沒有整合在一起。一旦這些系統之間需要配合合作，或者是共享相關數據，一旦超出技術人員操作范圍內的咨詢數據時，便只能透過每個系統的報告及數據，以技術操作人員轉交實體的形式，再來操作系統之間的合作和數據咨詢共享。

一旦咨詢數據的共享只要經過人手，便有可能需要騰出一段時間來處理，這樣便有了時間落差。而傳遞咨詢數據的人員，也難免有別的后續工作安排，對于提高咨詢數據方來說，要是自己拿不好處的話，他們也不會把咨詢拿出來。這會導致需求方，連自己都不知道有沒有掌握的咨詢數據，更別說后續分享的事情了，后續也無法想出更有效率的新方式了。

如果用人的身體來比喻的話，五官都按照自己的節奏運作的狀態，如果大腦想要往右走，便需要要花上好幾天的時間，才傳達到腳那邊，腳才會往右邊移動，如果腳受傷了，也的花好幾天時間，才能反饋到大腦。

智能工廠就像人一樣，有一個統一的大腦在分析，不至于手腳不同步。在智能工廠里，無論是同一階層的部門或設備還是不同階層的部門或設備都能夠透過網路，機動地交換資訊。在智能工廠網絡的覆蓋下，可以實現消除任何部門之間或設備供應商之間的隔閡。

在過去，不同的設備生產廠商的電腦之間都無法連接，要做到個人電腦和商配電腦互通簡直是想都不敢想。而現在辦公室內的電腦處理器和打印機等設備都已經可以連起來了，工廠也是一樣。

只要穿過網絡彼此連線，這樣不僅能縮短時間上的落差，而且原本得依賴技術工作人員的咨詢數據共享，站在組織的角度上共享咨詢資料數據都變得簡單。

大腦的思考收到反饋，馬上傳達給四肢運動及五官，五官及四肢馬上傳達給大腦。