ISA95将智能制造的建设分为感知层、装备层、控制层、管理层与决策层五层，但是将该模型简化之后就会发现大致上分为控制、管理与决策，对应到数字化智能工厂数据方面，则数字化智能工厂的核心思想划分为数据采集、智能监控与预警、数据可视化等。
按照数字化智能工厂的核心思想出发，我们就会发现传统的工厂管理信息化已经难以满足工厂管理的诉求，MES已经没有办法解决工厂数据采集、智能监控与数据可视的全部问题，而且工厂上线MES之后仍然有许多管理问题需要改善，所以后MES时代已经逐渐浮出水面，后MES时代是在之前IT 的基础上在OT、AI与数据管理等多方位进行嵌入、完善与升级，最终实现工厂管理的单点突破，比如个性化定制、产销协同、敏捷运筹、科学决策等。
随着工业4.0时代的到来，数字化、智能化已成为制造业转型升级的核心驱动力。本方案旨在构建一套全面、高效的数字化智能工厂框架及顶层设计方案，通过集成先进的信息技术、自动化技术及人工智能技术，实现生产流程的透明化、智能化管理，提升生产效率与产品质量，降低运营成本，增强企业竞争力。
一、总体架构设计
1. **层级划分**：数字化智能工厂总体架构分为三层：基础设施层、平台服务层、应用业务层。基础设施层包括物联网、云计算、大数据等基础设施；平台服务层提供数据采集、处理、分析及智能服务；应用业务层则面向具体业务场景，如生产管理、质量追溯、设备运维等。
2. **核心组件**：包括智能制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）、产品生命周期管理（PLM）、供应链管理系统（SCM）等关键信息系统，以及数据采集与监控系统（SCADA）、工业互联网平台（IIoT）等支撑平台。
二、业务蓝图规划
1. **需求分析**：深入分析企业现有业务流程，识别痛点与改进空间，明确数字化智能工厂建设的具体需求。
2. **目标设定**：基于需求分析，设定数字化智能工厂建设的短期与长期目标，如提升生产效率XX%、降低运营成本XX%、缩短产品上市时间等。
3. **业务流程再造**：优化或重构业务流程，引入自动化、智能化技术，实现端到端的数字化转型。
三、智能车间建设
1. **自动化生产线**：引入自动化生产设备，如机器人、智能机床等，实现生产流程的自动化。
2. **智能物流系统**：构建AGV小车、智能仓储等物流系统，实现物料的高效、精准配送。
3. **环境监控与调节**：利用传感器实时监测车间环境，自动调节温湿度、光照等条件，保障生产环境最优。
四、系统集成规划
1. **统一标准**：制定数据交换标准与接口规范，确保各系统间无缝对接。
2. **集成平台**：建设工业互联网平台或数据中心，作为各系统集成的中枢，实现数据的统一管理与共享。
3. **跨系统协同**：通过API接口、事件驱动等方式，实现MES、ERP、SCM等系统间的协同工作。
五、信息系统建设
1. **MES系统**：作为生产管理的核心，实现生产计划、执行、监控与优化的闭环管理。
2. **ERP系统**：整合企业资源，优化资源配置，支持财务、人力资源、供应链等管理需求。
3. **数据分析平台**：建立大数据分析平台，对生产数据进行深度挖掘，为决策提供支持。
六、数据驱动决策
1. **数据可视化**：构建数据可视化平台，直观展示生产运营状况，便于管理者快速掌握全局。
2. **预测分析**：利用机器学习算法，对历史数据进行预测分析，提前发现潜在问题并采取措施。
3. **智能决策**：结合业务规则与AI技术，实现自动化、智能化的决策支持。
七、安全监控体系
1. **网络安全**：部署防火墙、入侵检测系统等网络安全设备，保障数据传输安全。
2. **数据安全**：实施数据加密、访问控制等措施，确保数据不被非法访问或泄露。
3. **物理安全**：加强生产现场的安全监控与防护，确保人员与设备的安全。
八、持续优化与升级
1. **绩效评估**：定期评估数字化智能工厂建设成效，识别问题与不足。
2. **技术创新**：跟踪行业最新技术动态，适时引入新技术、新设备，保持系统先进性。
3. **人才培养**：加强技术团队培训，提升员工数字化、智能化技能水平，为持续优化与升级提供人才保障。
通过上述方案的实施，企业可构建起一套高效、智能的数字化工厂体系，为企业的长远发展奠定坚实基础。
