2016年，智能制造热潮席卷神州大地。这既是工业4.0热潮的延续和“深度本地化”，又是《中国制造2025》推进过程中最大的热点：

工信部继续大力推进智能制造项目。2016年，工信部批准智能制造综合标准化与新模式应用项目共144个，智能制造试点示范项目63个，此外，工信部还发布了一批中德智能制造合作2016年试点示范项目。

地方政府也开始建立智能制造专项。各地政府积极举办各类智能制造的大会，其中，江苏省举办的世界智能制造大会产生了广泛的影响，浙江省、湖南省也举行了大型的智能制造论坛。

e-works今年在武汉举行了第二届智能制造国际论坛，观众达到千人规模。e-works还在厦门、重庆、南京等地举行了智能制造应用论坛，以及智能工厂、智能研发、智能供应链的专业论坛，受到企业广泛欢迎。

e-works举行了两次德国工业4.0考察，两次美国物联网与智能制造考察，制造企业的企业家踊跃参加。

各地积极组建智能制造研究院。例如，南京成立了江苏经信智能制造研究院、中德智能制造研究院，长沙市与中国电子集团合作组建了长沙智能制造研究总院等。在社交媒体上，各种关于智能制造的文章、案例铺天盖地。

今年，e-works的两化融合与智能制造咨询服务业务保持了快速增长。

随着我国劳动力成本迅速增长，节能减排的要求越来越高，市场竞争白热化，客户需求日益个性化，制造企业面临着越来越大的转型压力。在这种背景下，智能制造成为广大制造企业关注的热点。尤其是在车间的智能化改造方面，很多大中型制造企业开展了相关实践，还有众多企业在跃跃欲试。增加智能装备、建立智能产线、推进智能物流，减少人工，成为很多制造企业的共同选择。

智能制造势不可挡。但是需要明确，智能制造只是手段，不是目的。制造企业应当明确推进智能制造的目标，积极学习各种智能制造新兴技术，探讨应用各种智能制造技术的必要性、紧迫性与可行性，具体推进智能制造技术的应用必须做好需求分析与投入产出分析，明确总体拥有成本，根据自己的盈利水平确定合理的投资预算。千万不能为了智能化而智能化，为了争取政府项目而盲目大干快上智能制造项目，以免在老的信息孤岛问题、基础数据不准确的问题依然存在的情况下，又形成新的智能孤岛，甚至搞成“仅供参观”的花架子。

我认为，制造企业推进智能制造，需要把握以下五项基本原则：

原则

01正确理解智能制造

智能制造中的“智能”还处于Smart阶段，智能制造(Smart manufacturing)系统具有数据采集、数据处理和数据分析的能力，能够实现闭环反馈。智能制造的未来趋势是实现“Intelligent”，实现自主学习、自主决策和优化提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造，并不仅仅包括生产制造环节的智能化，而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用，是推进智能制造的基础和前提条件。

原则

02正确理解和应用智能制造使能技术

智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造（3D打印，包含设备、材料、工艺）、云计算、电子商务、EDI（电子数据交换）、PLC、DCS、自动识别技术（RFID、条码、机器视觉）、数控系统、大数据分析（包括工业大数据）、 虚拟现实/增强现实、Digital twin（数字映射，包括产品、设备、车间）、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成（EAI、ESB）等技术。需要明确的是，部分技术还处于发展的初期阶段，制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。

原则

03必须理解智能化与自动化的本质区别

那些将机器人应用和无人工厂说成是工业4.0的说法是错误的。企业在建设智能工厂时，要整体考虑智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等，而不仅仅是某些工位的“机器换人”。智能化生产线能够实现柔性的自动化，快速切换生产多种产品，或者可以混线生产多种产品，能够实现生产数据、质量数据的自动采集，并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。

原则

04必须做好整体规划，选择适合企业自身特点的实施方案，有效规避风险

推进智能制造需要解决更加复杂的、纵横交错的信息集成问题，例如IT系统与自动化系统的信息集成、供应链的数据交换；

推进智能制造需要处理来源多样的异构数据，包括各种来自设备、产品、社交网络和信息系统的海量数据，需要确保基础数据的准确性；

推进智能制造需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门，甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。

因此，制造企业必须充分认识到推进智能制造的复杂性、艰巨性和长期性。制造企业应当做好相关技术的培训，选择有实战经验的智能制造咨询服务机构，共同规划推进智能制造的蓝图。在整体规划的指导下，选择对于企业最有可能迅速见效的突破口优先实施。比如，推进基于物联网的预测性维护服务，促进企业已销售的产品的配件销售，提高客户服务满意度；或者通过实现生产线的智能化，提高设备的整体绩效和产品合格率；通过建立企业级BOM平台，实现产品的在线定制等。

原则

05企业需要建立自己的专业队伍，并选择长期的战略合作伙伴

推进信息化是个系统工程，推进信息化与工业化深度融合是一个更大的系统工程，而推进智能制造更是一个非常复杂的系统工程，涉及到诸多工业软件的集成应用，涉及到智能装备应用、设备联网、数据采集、数据分析和业务流程优化，并且需要与推进精益管理结合起来推进。

因此，制造企业需要建立自身的专业队伍，融合信息化、自动化和管理人才，并选择若干长期的战略合作伙伴，包括咨询服务机构、智能制造的整体集成商、解决方案提供商和服务商等。

制造企业在推进智能制造项目时，必须注意选择在企业所在行业具有实施和服务经验，产品具有开放性和可扩展性，具有本地化服务能力的解决方案提供商，选择具有良好的沟通能力、项目管理能力和丰富行业经验的项目经理。在推进智能工厂项目时，尤其需要考虑解决方案提供商是否具备软件、硬件和自动化的综合实力。

总之，推进智能制造，既要积极布局前沿技术的应用，又要夯实基础，务实推进。纵观中国制造业推进信息技术应用三十多年的历程，经历了一个又一个的“工程”，从“会计电算化”、“甩图板”、CIMS工程、“两甩（甩图纸、甩账表）”到制造业信息化工程；产生了一次又一次的“热潮”，从财务软件、CAD、ERP、ASP、云计算、电子商务等，既有政府的积极推进，也有国内外主流厂商的推波助澜。

不少制造企业在条件还不具备、对新兴技术认识还不清晰的情况下，就盲目上马应用一些技术尚不成熟的信息化单元系统，实施与应用也不到位，最终形成了很多信息化孤岛，没有达到预期目标，甚至多次推倒重来。

因此，不论市场上有哪些“热词”（Buzz Word）或者热潮，制造企业都不能再盲目跟风，而是应当保持冷静与理智，以免事与愿违。希望广大制造企业参考上述五项基本原则，在提升基础管理水平的基础上循序渐进，积极、稳妥地推进智能制造，从而真正取得实效！

建立以MES为核心的智能工厂！

智能制造已经成为现在制造企业的主导制造模式，制造执行系统（MES）则是企业实施智能制造战略以及实现车间生产敏捷化的基本技术手段。在智能车间概念的基础上，解读车间MES的构成与实现形式，为企业智能工厂建设指明方向。

制造业面临着工业4.0和中国制造2025的挑战和机遇，在多变且不可预测的市场环境下，企业应具有对环境变化快速和柔性的适应及创新能力。智能制造作为现在制造企业的主导制造模式，已成为企业实现该目标的有效方法和手段。建立开发、集成和动态的生产管理系统是建立智能工厂的核心。

20世纪90年代，美国先进制造研究机构(AMR)提出了制造执行系统(MES)概念与3层企业集成模型，即面向客户的计划层、面向车间的执行层和面向生产作业现场的控制层。将MES定位于计划层和控制层中间位置的执行层，重点解决车间的生产管理问题。近十几年来，MES迅速发展，已成为实施企业智能制造战略以及实现车间生产敏捷化的基本技术手段。

在制造业信息化进程中，车间级信息化是薄弱环节。发展MES技术是提升车间自动化水平的有效途径。MES强调车间级的过程集成、控制和监控，以及合理地配置和组织所有资源，满足车间信息化需要，提高车间对随机事件的快速响应和处理能力，有力地促进企业信息化进程向车间层拓展。通过构建以“精益生产、敏捷制造”为特点的车间管理系统，建立智能化车间，从而实现了精益生产和智能制造。

MES体系架构

智能工厂将信息、网络、自动化、现代管理与制造技术相结合，在车间形成数字化制造平台，改善车间的管理和生产等各环节，从而实现了智能制造。MES是智能工厂的核心。MES通过数字化生产过程控制，借助自动化和智能化技术手段，实现车间制造控制智能化、生产过程透明化、制造装备数控化和生产信息集成化。

MES构成

MES由车间资源管理、生产任务管理、车间计划与排产管理、生产过程管理、质量过程管理、物料跟踪管理、车间监控管理和统计分析等功能模块组成，涵盖了制造现场管理等方面。MES是一个可自定义的制造管理系统，不同企业的工艺流程和管理需求可以通过现场定义实现。

1.车间资源管理

车间资源是车间制造生产的基础，也是MES运行的基础。车间资源管理主要对车间人员、设备、工装、物料和工时等进行管理，保证生产正常进行，并提供资源使用情况的历史记录和实时状态信息。

2.生产任务管理

生产任务管理包括生产任务接收与管理、任务进度展示和任务查询等功能。提供所有项目信息，查询指定项目，并展示项目的全部生产周期及完成情况。提供生产进度展示，以日、周和月等展示本日、本周和本月的任务，并以颜色区分任务所处阶段，对项目任务实施跟踪。

3.车间计划与排产管理

生产计划是车间生产管理的重点和难点。提高计划员排产效率和生产计划准确性是优化生产流程以及改进生产管理水平的重要手段。

车间接收主生产计划，根据当前的生产状况（能力、生产准备和在制任务等)，生产准备条件（图纸、工装和材料等），以及项目的优先级别及计划完成时间等要求，合理制订生产加工计划，监督生产进度和执行状态。

高级排产工具（APS）结合车间资源实时负荷情况和现有计划执行进度，能力平衡后形成优化的详细排产计划。其充分考虑到每台设备的加工能力，并根据现场实际情况随时调整。在完成自动排产后，进行计划评估与人工调整。在小批量、多品种和多工序的生产环境中，利用高级排产工具可以迅速应对紧急插单的复杂情况。

4.生产过程管理

生产过程管理实现生产过程的闭环可视化控制，以减少等待时间、库存和过量生产等浪费。生产过程中采用条码、触摸屏和设备数据采集等多种方式实时跟踪计划生产进度。

生产过程管理旨在控制生产，实施并执行生产调度，追踪车间里工作和工件的状态，对于当前没有能力加工的工序可以外协处理。实现工序派工、工序外协和齐套等管理功能，可通过看板实时显示车间现场信息以及任务进展信息等。

5.质量过程管理

生产制造过程的工序检验与产品质量管理，能够实现对工序检验与产品质量过程追溯，对不合格品以及整改过程进行严格控制。其功能包括：实现生产过程关键要素的全面记录以及完备的质量追溯，准确统计产品的合格率和不合格率，为质量改进提供量化指标。根据产品质量分析结果，对出厂产品进行预防性维护。

6.生产监控管理

生产监控实现从生产计划进度和设备运转情况等多维度对生产过程进行监控，实现对车间报警信息的管理，包括设备故障、人员缺勤、质量及其他原因的报警信息，及时发现问题、汇报问题并处理问题，从而保证生产过程顺利进行并受控。结合生产数据及设备状态信息采集分析管理系统（MDC）系统数据采集以及数字化制造终端数据采集，实现设备监控，提高瓶颈设备利用率。

7.请输入标题物料跟踪管理

通过条码技术对生产过程中的物流进行管理和追踪。物料在生产过程中，通过条码扫描跟踪物料在线状态，监控物料流转过程，保证物料在车间生产过程中快速高效流转，并可随时查询。

8.库存管理

库房管理针对车间内的所有库存物资进行管理。车间内物资有自制件、外协件、外购件、刀具、工装和周转原材料等。其功能包括：通过库存管理实现库房存贮物资检索，查询当前库存情况及历史记录；提供库存盘点与库房调拨功能，对于原材料、刀具和工装等库存量不足时，设置报警；提供库房零部件的出入库操作，包括刀具/工装的借入、归还、报修和报废等操作。

9.统计分析

能够对生产过程中产生的数据进行统计查询，分析后形成报表，为后续工作提供参考数据与决策支持。生产过程中的数据丰富，系统根据需要，定制不同的统计查询功能，包括：产品加工进度查询；车间在制品查询；车间和工位任务查询；产品配套齐套查询；质量统计分析；车间产能（人力和设备）利用率分析；废品率/次品率统计分析等。

关键技术

1.物料工艺状态跟踪

企业需要实时了解产品在什么时间，处于什么位置，以及处于什么加工状态，这就需要系统对物料进行有效管理，准确跟踪物料工艺状态。对产品物料实时有效跟踪可使企业生产流程更加规范化，质量管理更加细致和高效，生产计划更精确、更能满足实际需要，库存管理和成本核算更精确。

2.排产与生产调度

生产计划制订、车间资源合理配置、生产调度和控制优化是实现敏捷化生产管理与运行的核心。对于离散型制造业，车间一直处于动态变化和不确定的制造环境。实际的车间业务过程较为复杂，与生产环境相关各种因素经常变化，各种不确定性事件经常发生等，使得计划排产更频繁、生产调度更复杂。MES采用计划+调度模式，即计划拉动模式，将车间实际生产分为计划与调度2个阶段，可以优化资源配置，严格生产计划性，限制强制计划任务，平衡库存与生产。

3.基于物料清单（BOM）的信息集成

MES作为连接企业计划层与控制层的桥梁，在企业众多信息系统中起到信息集成器的作用。因此，MES与企业其他应用系统之间的信息集成具有重要意义。而BOM在企业信息系统中起着核心数据作用，通过研究BOM数据的一致性及各种形式BOM的相互转换方法，可转换实现MES与企业其他应用系统的集成。

MES与其他数字化系统关系

通过MES、ERP系统、PDM/工艺管理(CAPP)系统、生产设备及工位智能化联网管理(DNC)系统、生产数据及设备状态信息采集分析管理(MDC)系统的集成，实现从设计/工艺、管理和制造等多层次数据的充分共享和有效利用。

1.ERP系统利用从PDM/CAPP系统中获取的信息制订主生产计划。主生产计划传递给MES，用于车间级排产和车间生产准备。与物料相关的信息需传递给数字化立体仓库，用于指导仓库管理。数字化立体仓库中物料的存储信息以及财务信息反馈给ERP系统，用于指导采购与财务管理。

2.MES从ERP系统中获得主生产计划及物料、供应、采购和库存等生产准备相关信息后，进行车间计划排产，并将生产任务下发给DNC系统安排数控加工，将检验任务下发给质量系统用于质量跟踪。同时，MES通过数据采集获得生产过程中的任务执行、加工、物料、工时、设备、工装和人员等信息，用于生产过程监控和车间事件处理。

3.QMS从CAPP系统中获取物料、结构、工艺、工具和设备等信息，从ERP系统中获取生产计划等信息，获取的质量记录、报告和修正信息等向PDM/CAPP/MES反馈以指导后续的质量管理过程。并利用数字化检测与测量仪对检测信息进行质量监控和分析。

4.生产数据及设备状态信息采集分析管理系统MDC进行车间生产数据采集，这些数据传递给MES系统用于生产监控，与质量相关的信息则传递给QMS，用于质量跟踪、问题处理及统计分析。

结束语

基于网络与信息化的制造技术是未来先进制造技术发展方向之一。以MES为核心的智能工厂，利用计算机软、硬件及网络环境，实现产品智能制造，可提高产品制造能力，缩短产品制造周期，降低制造成本，从而提高企业竞争能力。