近年来，随着科技的不断发展，全球越来越多传统型工业制造企业开始加入智能工厂建设的行列，以此来推动工业制造业向数字化、网络化、智能化方向发展，从根本上变革制造业生产方式和资源组织模式，实现智能制造。

“十四五”规划提出，要深入实施智能制造和绿色制造工程，发展服务型制造新模式，推动制造业高端化智能化绿色化。随着5G等新一代信息技术与制造业不断深度融合，制造业智能化发展成为未来我国制造业转型升级的重要方向。《“十四五”智能制造发展规划》提出，到2025年，70%的规模以上制造业企业基本实现数字化网络化，建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂。

目前，在石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业，智能工厂得到高度发展。

智能工厂的定义

根据《智能工厂通用技术要求》的定义：智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理和服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，合理计划排程。同时集智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。

智能工厂的总体框架

智能工厂实现多个数字化车间的统一管理与协同生产，将车间各类生产数据进行采集、分析与决策，并整合设计信息与物流信息，再次传送到数字化车间，实现车间的精准、柔性、高效、节能的生产模式。

智能工厂总体框架图

数据在智能工厂的智能设计、生产、管理与物流环节中，承载工厂内各个层次之间以及同一层次的各个功能模块和系统之间的信息。数据的交互通过连接各个功能模块的通信网络完成，其内容服从于智能工厂系统集成建设和运营需要。数据的格式和内容定义遵从通信网络和执行层、资源层的各应用功能模块协议。数据的一致性和连贯性将产品的智能设计、生产管理、物流等环节组织成有机整体。

智能工厂关键技术和数据流示意图

智能工厂的基本要素

数字化

智能工厂的基础。对工厂资产建立数字化描述和数字化模型，使所有资产都可在整个生命周期中识别、交互、实施、验证和维护，同时能够实现数字化产品开发和自动测试，以适应工厂内外部不确定性(如部门协调、客户需求、供应链变化等)。

网络化

在数字化基础上，建有相互连接的计算机网络、数控设备网络、生产物联/物流网络和工厂网络，从而实现所有资产数据在整个生命周期上的价值流自由流动，打通物理世界与网络世界连接，实现基于网络的互联互通。

智能化

能够感知和存储外部信息能力，即整个制造系统在各种辅助设备的帮助下，可以自动监控生产流程，并能够及时捕捉到产品在整个生命周期中的各种状态信息，对信息进行分析、计算、比较、判断与联想，实现感知、执行与控制决策间的闭环。

智能工厂的优势

资产效率

智能工厂的每个方面都会产生大量数据，通过持续分析，可以发现可能需要某种纠正优化的资产性能问题。这种纠正功能使得智能工厂与传统自动化工厂存在明显差异，自动化工厂如果没有人员干预，可能会不停运行，而智能工厂会根据实际需求，调整机器工作时间。

质量

智能工厂特有的自我优化，可以更快地预测和检测出质量缺陷趋势，并有助于识别人为、机器或环境因素，优化质量流程，使产品质量更高，缺陷和召回变少。工厂内配备的电子看板可以显示生产实时动态，同时，操作人员可远程参与生产过程的修正或指挥。

更低成本

传统上，优化流程可以带来更好的成本效益，比如，能更好预测库存需求，优化人员配置，减少不必要的流程。更高质量的流程，还意味着对采购需求快速、无延迟响应，进一步降低成本。

安全可持续性

流程自主性可以减少人为错误的可能性，包括造成伤害事故。利用物联网技术可实现设备间高效的信息互联，由数字工厂向物联工厂升级，操作人员能获取生产设备、物料、成品间的动态生产数据，满足工厂24小时监测需求。

基于庞大数据库，智能工厂可以实现数据挖掘与分析，使工厂具备自我学习能力，并在此基础上完成能源消耗优化、生产决策自动判断等任务。

政策层面

近年来，各地纷纷出台了智能工厂的相关规划与支撑政策：

北京：《北京市“新智造100”工程实施方案(2021—2025年)》

到2023年，北京将全面推进实施制造业“十百千万”升级计划，打造10家产值过百亿元的世界级“智慧工厂”，支持建设100家“智能工厂/数字化车间”，推动1000家制造企业实施数字化、智能化转型升级，培育万亿级智能制造产业集群;培育10家年收入超20亿元的智能制造系统解决方案供应商，打造30家制造业单项冠军企业和一批重大标志性创新产品。到2025年，北京规模以上制造企业数字化、智能化转型升级基本实现全覆盖，智能制造从优势企业的领先应用转向广大中小企业的深度普及，制造业竞争力实现整体提升。北京智能制造新经验、新方案与新模式在全球形成显著影响力，全市智能制造产业集群规模突破1万亿元。

上海：实施智能工厂领航行动计划

上海将实施智能工厂领航行动计划，落实“20035工程”，到2025年，建成200家示范性智能工厂、20家标杆性智能工厂，评选出1000个智能制造优秀场景。到2025年，实现规上工业企业智能制造评估诊断全覆盖、重点区域(五大新城和南北转型区)规上工业重点企业实现数字化网络化全覆盖、六大重点产业链主企业实现智能化全覆盖。

贵州：《支持工业领域数字化转型的若干政策措施》

支持工业企业按照智能制造国家标准打造数字产线、无人车间、智能工厂、灯塔工厂，对符合条件的项目，给予不超过总投资30%、最高不超过1000万元的补助。对达到《智能制造能力成熟度模型》3级、4级、5级的工业企业，分别给予200万元、500万元、800万元的奖励;对获评世界经济论坛“灯塔工厂”的工业企业，给予1000万元的奖励。

市场需求

通过人工智能，智能工厂将实体机器和业务流程相结合，能够有效提高效率，降低成本，市场空间广阔。数据显示，我国智能工厂市场规模在2022年已突破1万亿元，预计未来几年，我国智能工厂仍将保持10%以上的年均增速，到2025年，我国智能工厂行业市场规模有望超1.4万亿元。

智能工厂渗透率与下游应用分布

近年来，消费者对汽车和电子产品需求量不断扩大，推动制造业技术进步，提升行业渗透率。从智能工厂在几大行业的渗透率来看，数据显示，汽车和3C电子产品下游产业市场化程度较高，渗透率分别为26%和20%。其次是金属冶炼、机械设备制造、生物化工，渗透率分别为15%、14%、6%。

智能工厂的下游应用主要集中在汽车、3C电子、金属制造、材料制造等领域。其中，汽车与3C电子占比较高，分别为38%与21%。由于智能设备对环境要求较低，预计未来智能工厂的应用范围将会越来越广。

智能制造示范工厂分布

在工信部公布的《2022年度智能制造示范工厂揭榜单位和优秀场景名单》，共计遴选出99家示范工厂揭榜单位和389个优秀场景。从区域分布来看，99家智能制造示范工厂揭榜单位分布在25个省(区、市)，其中，福建、山东省入选数量最多，均为7家;浙江、河北、重庆、安徽、四川位居第二，均为6家;北京、湖北、广西排在第三位，均为5家。

389个智能制造优秀场景分布在28个省(区、市)，其中，湖北、福建、上海、山东、江苏、浙江、广东等地优秀场景项目数量均超过20个，湖北省数量最多为44个，福建省次之(31个)，上海市排在第三位(29个)。

从行业分布来看，2022年度智能制造示范工厂揭榜单位和优秀场景涉及装备制造、原材料、消费品和电子信息四个行业，其中，装备制造行业共计218个，占比近45%。99家智能制造示范工厂揭榜单位中，装备制造行业数量最多，为40个，其次为原材料行业36个，消费品行业16个，电子信息行业7个。389个智能制造优秀场景中，装备制造行业数量最多，为178个，其次为原材料行业114个，消费品行业69个，电子信息行业28个。

“数据驱动”：数据成为智能应用关键

数控机床、工业机器人等广泛应用和深度互联，使得大量工业数据随之产生，同时，研发、运营等制造业务逐渐向数字空间转移，进一步加速工业数据积累。此外，大数据、人工智能等技术突破与融合应用，为海量工业数据挖掘分析提供了有效手段。构建“采集、建模、分析、决策”数据优化闭环，应用“数据 +模型”对物理世界进行状态描述、规律洞察和预测优化，已成为智能化实现的关键路径，在工厂各领域展现出赋能潜力。

一是数据驱动的增强研发范式。数据与研发全流程相结合，应用数据模型、智能算法和工业知识，建立超越传统认识边界的创新能力，推动研发创新范式从实物试验验证，转向虚拟仿真优化，进而迈向基于数据的设计空间探索、创新方案发现和敏捷迭代开发。

二是基于数据的生产过程智能优化。基于海量制造数据采集、汇聚、挖掘与分析，融合工业机理，构建具有感知分析和洞察解析复杂制造过程的数字模型系统，通过对工艺流程、参数的闭环优化与动态调整，实现自决策和自优化生产制造过程。

三是基于数据的精准管控与智能决策。通过对工厂中全要素的深度互联与动态感知，打通生产过程的数据流，通过数据自动流动化解复杂制造系统管控的不确定性，实现精准感知、动态配置和智能决策生产运营管理。

四是数据加速模式业态创新与价值链重构。通过数字技术连接各类终端、产品、设备等，基于数据分析开展远程运维、分时租赁、产融结合等新服务与新业态，进而推动价值链高价值环节的产生或转移，以及价值网络的全面重构。

“虚实融合”：在数字空间中超越实际生产

数字传感、物联网、云计算、系统建模、信息融合、虚拟现实等技术推广应用，实现物理系统和数字空间的全面互联与深度协同，以及在此过程中的智能分析与决策优化，使得能够在数字空间中对现实生产过程进行高精度刻画和实时映射，以数字比特代替物理原子更高效和近乎零成本的开展验证分析和预测优化，进而获得较优结果或决策来控制和驱动现实生产过程。数字孪生是在数字空间中对物理世界的等价映射，能够以实时性、高保真性、高集成性在虚拟空间模拟物理实体状态，已成为在工业领域虚实融合的关键纽带。

一是基于数字孪生样机的仿真分析与优化。通过建立集多学科、多物理量、多尺度，可复现物理样机的设计状态，以及可实现实时仿真的虚拟样机，在数字空间中完成设计方案的仿真分析，功能、性能测试验证，多学科设计优化，以及可制造性分析等，加速设计迭代。

二是基于生产数字孪生的制造过程监控与优化。依托装备、产线、车间、工厂等不同层级的工厂数字孪生模型，通过生产数据采集和分析，在数字空间中实时映射真实生产制造过程，进而实现仿真分析、虚拟调试、可视监控、资源调度、过程优化、诊断预测等。

三是基于产品运行数字孪生的智能运维与运行优化。在产品机械、电子、气液压等多领域的系统性、全面性和真实性的基础上，通过采集产品运行与工况数据，构建能够实时映射物理产品运行状态，以及功能、性能衰减分析的运行数字孪生模型，从而对产品状态监控、效能分析、寿命预测、故障诊断等提供分析决策支持。

“柔性敏捷”：柔性化制造将成为主导模式

目前，消费方式正逐步由标准化、单调统一向定制化、个性差异转变。例如，服装行业积极落地多种成衣的在线定制，家具行业大力推广全屋家居的客户定制，汽车行业加速探索乘用车用户直连制造，钢铁行业小批量订单需求增长等。传统大规模量产的生产模式已无法在可控成本范围内，满足个性化需求的敏捷响应和快速交付。工厂亟需通过构建柔性化生产能力，以大批量规模化生产的低成本，实现多品种、变批量和短交期的个性化订单的生产和交付，主要通过以下四方面协同来实现“柔性”。

一是产品模块化快速开发。基于数字化建模工具和数据管控平台，依托产品模块库、设计知识库和配置规则库等，根据设计需求，选择、配置和组合产品模块，并通过参数化设计快速修改模块设计，进而产生定制化产品设计方案、工艺方案等。

二是柔性资源配置与动态调度。泛在连接各类生产资源，实时感知生产要素状态，面向小批量定制工单，精确制定主生产计划、物料需求计划、车间任务排产，柔性配置和组织生产资源，并实时根据订单状态和异常扰动，动态调整计划排程，调度生产资源。

三是柔性与自适应加工。依托柔性可重构产线、柔性工装夹具和柔性线上物流搬运系统，基于数据对单件或小批量产品进行精准识别、资源匹配和生产全过程精确控制，进而实现工艺流程不同，作业内容差异的多品种批量定制产品的柔性生产。

四是柔性供应链系统。打通产业链供应链，建立面向研发、生产、运营等业务的供应链协同机制，基于跨企业的数据共享和实时反馈，增强供应链资源柔性配置、业务动态协同和变化快速适应能力，进而实现供应链对定制需求的敏捷响应和快速交付。