智能工厂内部结构层次划分，做到工厂内部可视化

智能工厂探索实践实例：

1.西门子安贝格工厂实现多品种工控机的混线生产，产品合格率高达99.9988%。

2.FANUC公司实现机器人和伺服电机生产过程的高度自动化和智能化，最高720小时无人值守。

智能工厂内部结构层次划分：

基础设施层

指的就是工厂用网络覆盖，实现指令自动下达和设备产线信息采集；解决各种设备、机器人、传感器和工控之间的联网问题。简单来说就是建立一个全网络覆盖的工厂这就好比新装修的办公室通了Wi-Fi， 满格信号才能拥有强大的工作动力！

智能装备层

它主要包含生产设备、检测设备和物流设备。智能化的加工中心能够边检测边加工。机器人通过视觉、力觉传感器，准确识别工件，自主进行装配。智能物流设备则包括：自动化立体仓库、AGV输送车、悬挂式输送链等。

智能流水线

它的特点是在生产和装配的过程中，自动进行生产、质量、能耗等数据采集，并显示实时的生产状态； 生产线能够实现柔性自动化，支持相似产品的混线生产，灵活调整工艺。

智能车间层

采用网络对车间进行管理，进行高效的排产和人员排班，提高设备利用率，减少库存。在这里边车间物流的智能化至关重要。

工厂管控层

工厂管控层有如“监管者”一般的存在，实时显示整座工厂的运行状态，一旦及时发现哪一个环节设备出现问题，就能自动报警加速处理

智能工厂的实现要将工厂内的各种设备连结成网路，从各种不同的角度取得与管理点的装置有关的数据。

需做到工厂内部各类活动资讯的可视化，明确每种咨询之间的因果关系，然后采取必要的行动，把诸如此类的事项整合完善：比如提升质量管理能力、降低相关部门在管理期间问题的成本，加强减耗节排能力，改善财政现金流通，做到超越人类可承受范围的层次，这边是划时代的智能工厂经营理念。

那么智能工厂的细部咨询大概是什么呢？

在原有的工厂里面，工厂内的生产设备及MES系统等，在功能上来看都是单独运作的系统。

由于每架机器的设备供应商可能都不一样，负责人和操作人员也不同等不稳定因素，所以无论是在技术上在组织上，这些都没有整合在一起。一旦这些系统之间需要配合合作，或者是共享相关数据，一旦超出技术人员操作范围内的咨询数据时，便只能透过每个系统的报告及数据，以技术操作人员转交实体的形式，再来操作系统之间的合作和数据咨询共享。

一旦咨询数据的共享只要经过人手，便有可能需要腾出一段时间来处理，这样便有了时间落差。而传递咨询数据的人员，也难免有别的后续工作安排，对于提高咨询数据方来说，要是自己拿不好处的话，他们也不会把咨询拿出来。这会导致需求方，连自己都不知道有没有掌握的咨询数据，更别说后续分享的事情了，后续也无法想出更有效率的新方式了。

如果用人的身体来比喻的话，五官都按照自己的节奏运作的状态，如果大脑想要往右走，便需要要花上好几天的时间，才传达到脚那边，脚才会往右边移动，如果脚受伤了，也的花好几天时间，才能反馈到大脑。

智能工厂就像人一样，有一个统一的大脑在分析，不至于手脚不同步。在智能工厂里，无论是同一阶层的部门或设备还是不同阶层的部门或设备都能够透过网路，机动地交换资讯。在智能工厂网络的覆盖下，可以实现消除任何部门之间或设备供应商之间的隔阂。

在过去，不同的设备生产厂商的电脑之间都无法连接，要做到个人电脑和商配电脑互通简直是想都不敢想。而现在办公室内的电脑处理器和打印机等设备都已经可以连起来了，工厂也是一样。

只要穿过网络彼此连线，这样不仅能缩短时间上的落差，而且原本得依赖技术工作人员的咨询数据共享，站在组织的角度上共享咨询资料数据都变得简单。

大脑的思考收到反馈，马上传达给四肢运动及五官，五官及四肢马上传达给大脑。