传统工厂存在以下主要问题：
单一的产品导向模式
生产环节孤立运作，各单元间缺乏协同联动
依赖人工操作导致生产效率低下
缺乏对产品质量和生产流程的实时监测与动态优化能力
设备维护采用被动式人工巡检，难以实现预防性维护
生产数据采集和分析体系不完善，制约了流程优化
能源使用效率有待提升
人力投入大且时间成本高
正因如此，在智能制造快速发展的背景下，越来越多的企业开始布局智能工厂建设。需要指出的是，智能工厂的规划实施是一个涉及多领域、多系统的复杂工程。
智能厂房设计要点
科学规划功能分区
依据工业工程原理，合理划分加工、装配、检验、进货、出货、仓储等区域。
借助数字化制造仿真软件优化设备布局、产线规划及物流路径。
需考虑降噪措施、设备布局的灵活性，以及多层厂房的物流输送方案。
智能化基础设施部署
智能视频监控（自动识别异常并报警）
智能照明系统（自适应采光与节能控制）
智能通风与空调（动态调节环境参数）
智能安防系统（门禁、报警、消防联动）
除常规的水、电、气、网络及通信管线外，还需集成：
智能装备的引入
制造设备智能化升级
机床正从数控化向智能化演进，工业机器人广泛应用于上下料环节。
增材制造（3D打印）将与切削、成型工艺结合，提升材料利用率。
多样化机器人应用
SCARA机器人（高速精密装配）
并联机器人（高动态搬运）
协作机器人（Cobot）（与工人协同作业，提升效率）
智能产线规划核心要素
基于产品需求优化产线
结合产品族、产能及生产节拍，运用价值流分析等方法设计高效产线。
智能产线核心特征
实时数据采集（通过传感器、RFID等监控生产、质量、能耗、设备绩效）
可视化管理（电子看板实时反馈生产状态，防呆防错）
柔性生产（快速换模，支持多品种混线生产）
冗余设计（设备故障时可动态调整生产任务）
人机协同（智能提示人工工位，优化作业流程）
设计优化方向
节省空间、减少人员移动、引入自动化检测，以提升效率与质量。
数据驱动的智能工厂建设
1. 数据采集与管理：智能工厂的核心基础
数据是智能工厂的生命线，贯穿于各业务系统（如ERP、MES、APS、WMS、QIS等），涵盖设计、工艺、生产、仓储、物流、质量及人员等全流程信息。
关键数据实时采集：包括产量、质量指标、能耗、加工精度、设备状态等，并与订单、工序、人员信息关联，实现全流程可追溯。
数据治理体系：需制定统一的数据规范，确保一致性与准确性，明确数据接口标准，部署SCADA系统实现高效采集。高频数据需直接从设备控制系统自动获取。
专业化数据管理：建议设立专职部门，负责制定数据标准、优化流程、监督执行，并定期评估改进数据管理效能。
2. 设备联网：工业互联网的基石
M2M（设备互联）是MES与工业互联网应用的前提，需构建工厂内统一的设备网络。
标准化互联协议：明确设备间通信方式、接口规范及数据协议，支撑远程监控与DNC（分布式数控）等高级应用。
联网价值：设备数据实时采集与分析是工业互联网的基础，赋能预测性维护、能效优化等智能化场景。
3. 智能工厂规划的关键考量
建设需统筹技术先进性、投资回报、系统复杂度、生产柔性等因素，进行多维度权衡，确保规划兼具前瞻性与落地可行性。
