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MES（制造执行系统）是智能工厂规划落地的着力点，MES是面向车间执行层的生产信息化管理系统，上接ERP系统，下接现场的PLC程控器、数据采集器、条形码、检测仪器等设备。MES旨在加强MRP计划的执行功能，贯彻落实生产策划，执行生产调度，实时反馈生产进展；

• 面向生产一线工人：指令做什么、怎么做、满足什么标准，什么时候开工，什么时候完工，使用什么工具等等；记录“人、机、料、法、环、测”等生产数据，建立可用于产品追溯的数据链；反馈进展、反馈问题、申请支援、拉动配合等；

• 面向班组：发挥基层班组长的管理效能，班组任务管理和派工；

• 面向一线生产保障人员：确保生产现场的各项需求，如料、工装刀量具的配送，工件的周转等等。

为提高产品准时交付率、提升设备效能、减少等待时间，MES系统需导入生产作业排程功能，为生产计划安排和生产调度提供辅助工具，提升计划的准确性。在获取产品制造的实际工时、制造BOM信息的基础上，企业可以应用APS(先进生产排程)软件进行排产，提高设备资源的利用率和生产排程的效率。

MES是智能工厂的枢纽

为了降低智能工厂的综合能耗，提高劳动生产率，特别是对于高能耗的工厂，进行能源管理是非常有必要的。采集能耗监测点（变配电、照明、空调、电梯、给排水、热水机组和重点设备）的能耗和运行信息，形成能耗的分类、分项、分区域统计分析，可以对能源进行统一调度、优化能源介质平衡，达到优化使用能源的目的。

同时，通过采集重点设备的实时能耗，还可以准确知道设备的运行状态（关机、开机还是在加工），从而自动计算OEE。通过感知设备能耗的突发波动，还可以预测刀具和设备故障。此外，企业也可以考虑在工厂的屋顶部署光伏系统，提供部分能源。

三菱电机福山制作所的节能案例

施耐德电气的Ecostructure平台提供了企业能效管理的整体解决方案；三菱电机则提出了能源JIT理念，福山制作所对空调系统、空压机、锅炉等耗能设备进行重点监控，对于非生产时间的能耗进行追溯，对生产线每个工位的能耗进行检测，将节能的责任分配到班组，从而节约能源。

生产过程中工件配有图纸、工艺卡、生产过程记录卡、更改单等纸质文件作为生产依据。随着信息化技术的提高和智能终端成本的降低，在智能工厂规划可以普及信息化终端到每个工位，结合轻量化三维模型和MES系统，操作工人将可在终端接受工作指令，接受图纸、工艺、更单等生产数据，可以灵活第适应生产计划变更、图纸变更和工艺变更。有很多厂商提供工业平板显示器，甚至可以利用智能手机作为终端，完成生产信息查询和报工等工作。

通过工业平板显示工艺过程卡

企业在进行新工厂规划时，需要充分考虑各种安全隐患，包括机电设备的安全，员工的安全防护，设立安全报警装置等安防设施和消防设备。同时，随着企业应用越来越多的智能装备和控制系统，并实现设备联网，建立整个工厂的智能工厂系统，随之而来的安全隐患和风险也会迅速提高，现在已出现了专门攻击工业自动化系统的病毒。因此，企业在做智能工厂规划时，也必须将工业安全作为一个专门的领域进行规划。

工业安全涉及诸多领域

精益生产的核心思想是消除一切浪费，确保工人以最高效的方式进行协作。很多制造企业采取按订单生产或按订单设计，满足小批量、多品种的生产模式。智能工厂需要实现零部件和原材料的准时配送，成品和半成品按照订单的交货期进行及时生产，建立生产现场的电子看板，通过拉动方式组织生产，采用安东系统及时发现和解决生产过程中出现的异常问题；同时，推进目视化、快速换模。很多企业采用了U型的生产线和组装线，建立了智能制造单元。推进精益生产是一个持续改善的长期过程，要与信息化和自动化的推进紧密结合。

人工智能技术正在被不断地被应用到图像识别、语音识别、智能机器人、故障诊断与预测性维护、质量监控等各个领域，覆盖从研发创新、生产管理、质量控制、故障诊断等多个方面。在智能工厂建设过程中，应当充分应用人工智能技术。

例如，可以利用机器学习技术，挖掘产品缺陷与历史数据之间的关系，形成控制规则，并通过增强学习技术和实时反馈，控制生产过程减少产品缺陷。同时集成专家经验，不断改进学习结果。利用机器视觉代替人眼，提高生产柔性和自动化程度，提升产品质检效率和可靠性。IBM开展了通过人工智能算法来分析质量问题，并找出改进措施的实践，取得了实效。

IBM应用人工智能技术进行质量改进

流程行业企业的生产线配置了DCS系统或PLC控制系统，通过组态软件可以查看生产线上各个设备和仪表的状态，但绝大多数离散制造企业还没有建立生产监控与指挥系统。

实际上，离散制造企业也非常需要建设集中的生产监控与指挥系统，在系统中呈现关键的设备状态、生产状态、质量数据，以及各种实时的分析图表。在一些国际厂商的MES软件系统中，设置了MII（Manufacturing Ingetration and Intelligence）模块，其核心功能就是呈现出工厂的关键KPI数据和图表，辅助决策。

美的工厂的生产指挥大屏

数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。因此，在智能工厂的建设过程中，需要一套统一的标准体系来规范数据管理的全过程，建立数据命名、数据编码和数据安全等一系列数据管理规范，保证数据的一致性和准确性。

另外，必要时，还应当建立专门的数据管理部门，明确数据管理的原则和构建方法，确立数据管理流程与制度，协调执行中存在的问题，并定期检查落实优化数据管理的技术标准、流程和执行情况。企业需要规划边缘计算、雾计算、云计算的平台，确定哪些数据在设备端进行处理，哪些数据需要在工厂范围内处理，哪些数据要上传到企业的云平台进行处理。

某企业的数据分析平台

在智能工厂规划中，还应当重视整体人员绩效的提升。设备管理有OEE，人员管理同样有整体绩效-OLE（整体劳动效能）。通过对整体劳动效能指标的分析，可以清楚了解劳动力绩效，找出人员绩效改进的方向和办法，而分析劳动力绩效的基础是及时、完整、真实的数据。通过考勤机、排班管理软件、MES系统等实时收集的考勤、工时和车间生产的基础数据，用数据分析的手段，可以衡量人工与资源（如库存或机器）在可用性、绩效和质量方面的相互关系。让决策层对工厂的劳动生产率和人工安排具备实时的可视性，通过及时准确地考勤数据分析评估出劳动力成本和服务水平，从而实现整个工厂真正的人力资本最优化和整体劳动效能的提高。

推进对劳动力的精益管理（来源：Kronos）

总之，要做好智能工厂的规划，需要综合运用这“十八般武艺”，从各个视角综合考虑，从投资预算、技术先进性、投资回收期、系统复杂性、生产的柔性等多个方面进行综合权衡、统一规划，从一开始就避免产生新的信息孤岛和自动化孤岛，才能确保做出真正可落地，既具有前瞻性，具有实效性的智能工厂规划方案。同时，还可以基于这些维度来建立智能工厂的评估体系。

智能工厂的规划是一个十分复杂的系统工程，需要企业的生产、工艺、IT、自动化、设备和精益等部门通力协作；同时，也需要引入专业的工厂设计和智能制造咨询服务机构深入合作。