智慧工廠在“工業4.0”的大背景下，如今已成加速建設發展之勢。紡織、汽車、電子，甚至是中藥行業，都逐漸開始打造智慧工廠。系統建設在智慧工廠的打造中，可以說是重中之重，它是工廠能否實現智能化的關鍵因素。本文將深入探索智慧工廠的系統解決方案。
智慧工廠的系統建設要點
一、技術選型
在智慧工廠建設中，應根據企業的實際需求與發展戰略，選擇合適的先進技術。物聯網、人工智能、云計算、大數據等技術是智慧工廠的核心支撐要素。企業應結合自身的生產特點和業務流程，選擇能發揮效益的技術組合。
二、設備智能化升級
智慧工廠中的設備需具備互聯互通的能力，設備間的通信協議應統一規范，確保數據傳輸穩定可靠。利用傳感器和大數據分析技術，對設備的運行狀態進行實時監測和分析。通過自動化技術和人工智能算法，實現設備的自動化和智能化控制。
三、供應鏈協同
智慧工廠要和供應商建立緊密的合作關系，實現供應鏈的協同優化。建立科學的庫存管理系統，實現庫存的精準控制和優化，以及高效的物流管理。
四、數據管理和安全
智慧工廠要建立完善的數據采集和存儲系統，確保生產過程中產生的各類數據得以及時、準確地被采集和保存。同時，也要注意數據安全問題。
智慧工廠的核心系統建設
一、生產過程控制系統
生產過程控制系統是以保證生產過程的參量為被控制量，使其接近給定值或保持在給定范圍內的自動控制系統。通過對過程參量進行控制，使生產過程中產品的產量提升、質量提高和能耗降低。
智能生產過程控制是一種無需人工干預即可自主驅動智能機器實現目標的過程，其主要類型包括分級梯階人工神經網絡控制系統、智能控制系統、模糊控制系統、學習控制系統、專家控制系統和基于規則的仿人工智能控制系統等。
二、智能數據分析預測和監控系統
智能數據分析是運用統計學、機器學習、模式識別等數據分析工具，從數據中探尋知識的分析方法。智能數據分析預測是一個包含感知、認識、學習、調整和適應等環節的循環過程，可根據目標做出決策并采取行動，以得到期望的效果。
智能制造的實踐過程，即讓企業通過對設備運行數據的采集和分析，實現對生產制造過程進行判斷、構思和決策等智能活動，最終使機器延伸或部分替代人在制造過程中的體力和腦力勞動，將制造自動化擴展到智能化、高度集成化和柔性化。
三、供應鏈管理系統
供應鏈管理系統可實現供應商、倉庫和生產車間之間的信息共享、協同作業，提升供應鏈的透明度和反應速度。它可縮短生產周期，降低企業的運營成本。供應商可以通過系統了解自身產品的應用情況，制定合理的補貨策略。通過優化與供應商的業務處理流程，進行密切的信息交換，增強對例外事件的管理能力和響應速度。
四、管理中心
智能工廠管理中心，也就是智慧工廠可視化管理看板，通過大數據、云計算等技術，對積累掌握的供料安全庫存等生產數據進行處理分析。它能幫助企業實現數字化管理，確保生產、物料、異常情況處于可控狀態，讓企業的一切盡在管理者掌控之中。
目前主要采用智能看板，對車間管理、訂單管理、生產排程、品質管理、倉存管理、財務管理中的數據進行可視化管理，在管理過程中實現信息實時傳遞，提升溝通效率。
五、虛擬仿真系統
通過構建虛擬工廠，實現生產過程的模擬和優化。在產品設計階段，可以通過虛擬仿真系統對產品性能和生產過程進行模擬，預先發現并解決可能出現的問題。
系統也支持在工廠中虛擬漫游。管理人員可以在虛擬環境中自由行走，觀察工廠的一切事物。比如點擊設備，查看其實時的運行狀態、能耗等相關數據信息。
智慧工廠的系統是支撐工廠高效自動化運行的關鍵前提，對于系統的建設，必須科學合理地進行規劃。隨著技術不斷更新迭代，需求不斷增多，智慧工廠也應積極探索更多方案，才能更好地與時俱進。