智能化的物质基础，是自动化

智能化的管理体系，是自适应控制

    在物质和信息基础之上，实现制造过程的智能化，还需要建立智能化的自动管理体系。

    这需要在线成分分析仪、在线无损检测装置、在线高精度三维数字超声波探伤仪、在线高精度非接触几何精度检测设备，以及诸多工业传感器的配合，需要促进制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制，进而实现整个过程的智能管控。

    在不间断单元自动化生产的情况下，远程查看管理单元内的生产状态情况，无人值守的智能管理生产任务，整个生产现场无需人工参与，真正实现“无人”智能生产。

    这就是智能制造控制系统。从生产现场无人，到生产过程无人，这又是一层飞跃.

    但提供生产活动的基础管理，实现自主安全可控，生产过程透明化、智能化，进一步提升生产作业效率，这还仅仅是智能化的管理体系的最初级一层。

    其次，它要实现人、设备、环境与物料之间的互联互通和综合管理，实现智能制造过程中的质量信息采集和质量追溯。

    最后，借助信息传递，在企业和供应链之间，对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理，以双向交互的形式，使计划、生产、资源三者密切配合，减少企业内部无附加值活动，有效地指导工厂生产运作过程，提高企业及时交货能力。

    从生产管理直到动态控制，这就是几十年来，制造业孜孜以求的精准制造、敏捷制造、透明制造的能力。

    以上这些，就是智能工厂的“神经”系统，它依赖于近年来飞速发展的信息、通信、计算技术，以及人工智能管理成果的快速提升，全面提高智能制造的能力和水平。

    以目前国内最先进的海尔中央空调智能工厂为例，经过复杂精密的布局，实现了全要素、端到端的系统互联，驱动全流程信息互联感知的实现。

智能化的控制大脑，是大数据分析

    仅仅实现生产作业管理，还不是完整的智能生产。全面解决设备现场自动化生产与上层管理系统间的“信息断层”现象，利用大数据分析进行生产决策分析，才是智能化的最高水准。

    在智能化工厂，强大的信息化管理渗透到了企业产业链的各个环节，企业生产线处于高速运转，由生产设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，数据的实时性也更高。

    在生产现场，每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备开机率、主轴运转率、主轴负载率、运行率、故障率、生产率、设备综合利用率(OEE)、零部件合格率、质量百分比等。甚至能能追踪到每一个工件在机床上加工过程的详细数据。

    首先，在生产工艺改进方面，使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。

    再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

    最后，经过一段时间的积累，还可以对产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造企业改进其生产流程。

    利用大数据技术及生产数据可视化，从而确保决策者和各级管理者可以在最短的时间内掌握生产现场的变化，做出准确的判断并制定快速的应对措施，保证生产计划得到合理而快速的修正，最终实现资源充分有效地得到利用、生产流程畅通，进而最大限度地发挥生产效率。

    还是以目前国内最先进的海尔中央空调智能工厂为例，它的智能工厂转型升级，实现了生产计划和线边库存的信息互联，实现物料时序配送到工位，行业首创容器智能装配线、行业首创智慧能源管理系统、全球最大智能互联测试台技术等应用，实现与攸关方、全流程的实时、无缝的用户互联、信息互联、虚实互联模式。