智慧工厂在“工业4.0”的大背景下，如今已成加速建设发展之势。纺织、汽车、电子，甚至是中药行业，都逐渐开始打造智慧工厂。系统建设在智慧工厂的打造中，可以说是重中之重，它是工厂能否实现智能化的关键因素。本文将深入探索智慧工厂的系统解决方案。

　　智慧工厂的系统建设要点

　　一、技术选型

　　在智慧工厂建设中，应根据企业的实际需求与发展战略，选择合适的先进技术。物联网、人工智能、云计算、大数据等技术是智慧工厂的核心支撑要素。企业应结合自身的生产特点和业务流程，选择能发挥效益的技术组合。

　　二、设备智能化升级

　　智慧工厂中的设备需具备互联互通的能力，设备间的通信协议应统一规范，确保数据传输稳定可靠。利用传感器和大数据分析技术，对设备的运行状态进行实时监测和分析。通过自动化技术和人工智能算法，实现设备的自动化和智能化控制。

　　三、供应链协同

　　智慧工厂要和供应商建立紧密的合作关系，实现供应链的协同优化。建立科学的库存管理系统，实现库存的精准控制和优化，以及高效的物流管理。

　　四、数据管理和安全

　　智慧工厂要建立完善的数据采集和存储系统，确保生产过程中产生的各类数据得以及时、准确地被采集和保存。同时，也要注意数据安全问题。

　　智慧工厂的核心系统建设

　　一、生产过程控制系统

　　生产过程控制系统是以保证生产过程的参量为被控制量，使其接近给定值或保持在给定范围内的自动控制系统。通过对过程参量进行控制，使生产过程中产品的产量提升、质量提高和能耗降低。

　　智能生产过程控制是一种无需人工干预即可自主驱动智能机器实现目标的过程，其主要类型包括分级梯阶人工神经网络控制系统、智能控制系统、模糊控制系统、学习控制系统、专家控制系统和基于规则的仿人工智能控制系统等。

　　二、智能数据分析预测和监控系统

　　智能数据分析是运用统计学、机器学习、模式识别等数据分析工具，从数据中探寻知识的分析方法。智能数据分析预测是一个包含感知、认识、学习、调整和适应等环节的循环过程，可根据目标做出决策并采取行动，以得到期望的效果。

　　智能制造的实践过程，即让企业通过对设备运行数据的采集和分析，实现对生产制造过程进行判断、构思和决策等智能活动，最终使机器延伸或部分替代人在制造过程中的体力和脑力劳动，将制造自动化扩展到智能化、高度集成化和柔性化。

　　三、供应链管理系统

　　供应链管理系统可实现供应商、仓库和生产车间之间的信息共享、协同作业，提升供应链的透明度和反应速度。它可缩短生产周期，降低企业的运营成本。供应商可以通过系统了解自身产品的应用情况，制定合理的补货策略。通过优化与供应商的业务处理流程，进行密切的信息交换，增强对例外事件的管理能力和响应速度。

　　四、管理中心

　　智能工厂管理中心，也就是智慧工厂可视化管理看板，通过大数据、云计算等技术，对积累掌握的供料安全库存等生产数据进行处理分析。它能帮助企业实现数字化管理，确保生产、物料、异常情况处于可控状态，让企业的一切尽在管理者掌控之中。

　　目前主要采用智能看板，对车间管理、订单管理、生产排程、品质管理、仓存管理、财务管理中的数据进行可视化管理，在管理过程中实现信息实时传递，提升沟通效率。

　　五、虚拟仿真系统

　　通过构建虚拟工厂，实现生产过程的模拟和优化。在产品设计阶段，可以通过虚拟仿真系统对产品性能和生产过程进行模拟，预先发现并解决可能出现的问题。

　　系统也支持在工厂中虚拟漫游。管理人员可以在虚拟环境中自由行走，观察工厂的一切事物。比如点击设备，查看其实时的运行状态、能耗等相关数据信息。

　　智慧工厂的系统是支撑工厂高效自动化运行的关键前提，对于系统的建设，必须科学合理地进行规划。随着技术不断更新迭代，需求不断增多，智慧工厂也应积极探索更多方案，才能更好地与时俱进。