智慧工廠是在數字化工廠的基礎上，以數據為軸激發企業智慧化進程，利用物聯網的技術和設備監控技術加強信息管理和服務，清楚掌握產銷流程、提高生產過程的可控性、減少生產線上人工的干預、即時正確地采集生產線數據，以及合理的生產計劃編排與生產進度。

智慧工廠包含工廠運營管理的五個方面，制造資源控制、現場運行監管、物流過程管控、生產執行跟蹤、質量工作監督，通過對MES、QMS、ERP、SCM等系統的集成以及對自動化設備傳感器數據的對接，打造企業的智慧工廠管理平臺，實現制造管理的統一化與數字化。

一、制造資源控制

主要是指對制造過程中的人、機、料等相關生產資源的管理。涉及對BOM單的自動生成、原材料及輔料的領用、半成品與線邊倉的管理、成品的投入產出情況等，需要對物料齊套率、物料損耗比率、半成品周轉、投入產出比、回收率等指標進行監控與分析，確保制造資源及時到位、高效流轉、降損再造；設備效率對制造資源的影響巨大，應從設備巡檢、故障管理、備件管理、技術檔案等四個方面進行管控，利用電子掃碼技術實現一物一碼、一人一碼的管理模式，打造企業設備全流程精準管理系統；自動化技術的發展促進了無人工廠的誕生，但是無人工廠的局限性很大，很多企業并不適合，所以目前來看，人員還是制造資源的核心之一，結合工藝流程改進、生產計劃排程、人員排班管理，可達到優化生產效率、維持生產節拍的目的。

二、現場運行監管

這是對7S管理的數字化改造。一方面利用基于傳感器建立的數據實時采集系統完成對生產現場環境數據的采集、設備運行參數與狀態數據的采集、流水線作業關鍵崗位產能數據的采集，解決了原本7S管理數據采集的滯后性與人工采集帶來誤差的問題；另一方面利用視頻監控以及圖像識別技術實現對設備停機、傳送帶卡料、產品積壓、員工離崗等異常情況的預警推送，作為7S管理評分的有力依據；最后通過數據分析軟件FineBI對接生產系統數據以及上述采集到的數據，進行多維度對比分析，輔助生產管理者進行有效決策。

三、物流過程管控

它包含供應商發貨、工廠內部周轉、客戶發貨三個環節。利用車聯網技術與大數據處理技術將物流車輛的實時地理位置與行車軌跡數據進行實時采集，完成對供應商和客戶兩個環節的物流過程管控；利用AGV小車實現物料自動領用、半成品自動周轉、成品自動入庫，打造無人分揀、智能搬運的智慧倉儲作業系統，大大提高了工廠內部物流的周轉效率。

四、生產執行跟蹤

這是指對生產計劃執行過程的實時監控以及對執行結果的管理決策，結合MES系統與數據分析工具FineBI，讓各層級管理人員能夠隨時了解生產動態，包括出勤情況、計劃生產進度、計劃完成率及效率等，實現生產異常在線分析和閉環跟進，優化數據提取及分析模式，減負賦能，提前管理，建立問題找人，分層管理機制。

五、質量工作監督

這套流程涵蓋來料品質管控、制程品質管控、出貨品質管控三個環節，從質量策劃、質量檢驗、質量保證、質量監督、質量改善、質量服務、體系和流程等七個方面重點建設，利用編碼技術實現產品和物料的批次管控，減少因批量質量問題帶來的成本損失，同時用SPC方法分析工序過程能力與質量管控水平，確保產品質量保持在合理的范圍內波動。

在智慧工廠的建設過程中，不同的業務活動衍生出不同的信息化功能需求，而不同的功能需求又促生了不同新技術的發展，業務、功能與技術的結合形成了智慧工廠的應用場景。基于上述智慧工廠管理平臺五大模塊的內容，帆軟提煉出了智慧工廠的四大應用場景。