工厂管理依靠一套MES与ERP的阶段已经一去不复返，仅仅依靠IT只能将部分业务搬到线上，提升了业务部门之间的协同，部分业务数据的可视化，所以不管从工厂的生产执行还是管理都具备非常大的优化空间。今天就由智能工厂展NEPCON小编为你解读更多行业新趋势。

未来智能工厂实现个性化定制、敏捷响应、质量管控等，基本上包含了IT、OT、AI与数据管理，IT占据了工厂优化升级的大部分时间，从93年到08年主要以产品为核心，比如CAD、CAE、OFFICE等，对于用户的交付都是以产品为主+部分培训；从08年到19年基本上是以项目为核心的，基本上产品平台是项目的基座，大部分费用基本上会花在服务上；前两个阶段基本上都投入在IT信息化了，从19年至今基本上都在提端到端交付、顾问式服务，原因在于现在许多企业信息化已经建设完成，但是仍然存在许多痛点亟待解决，但是市场上又没有成熟的成体系的解决方案，这样就需要顾问式的咨询，然后提供端到端的解决方案。

未来的智能工厂建设仍然会在IT、OT、AI与企业模型数据等方面攻城拔寨，比如之前的IT基本上是以记录为核心，大部分的IT系统的数据都是来源于手工记录，比如MES系统，大部分数据来源于现场的报工数据，但是企业对于工人的考核是他加工了多少零件而不是录入了多少条数据，正因为如此之前我也写过一篇文章《MES上线的成功率在50%左右》。所以IT系统的更改方向则是由记录变为驱动，比如现在的DP（需求计划）、MP（主计划）、FP（工厂）等都会嵌入计算引擎，都是以数据为基础嵌入算法进行业务的自动驱动。

而OT则是以IOT的手段进行数据自动采集与质量管控，比如生产模具在其全生命周期过程中总计只能应用10000次，而通过IOT可以远程采集模具的应用次数，当达到10000次之后自动报警从而进行质量管理；通过IOT手段将三坐标检测仪的质检数据与生产任务进行绑定，可以实现质量数据的追溯。

工厂中应用AI可以认为是一种单点的优化，比如安全管理业务中通过机器视觉发现违规操作；工艺的单点优化；之前我写过关于MES的观点，未来MES将是IT+OT，其中的OT指的就是AI机器视觉，因为这样可以迅速降低人工劳动的强度；比如烟草生产现场，烟虫基本上需要人工手工去检验，但是通过机器视觉可以自动发现烟虫进而预警。

企业的数据模型应该包含两个方面，一种是企业级数据的管控能力，另外一种是能够体现精益化管理的指标体系。数据处理的本质在于：提升数据的结构化程度与数据的价值密度，种是通过统一的数据平台提升企业数据的结构化程度与管控力度，第二种则是提升工厂数据的价值密度进行科学决策。

以上便是智能工厂展NEPCON小编为大家整理的相关内容，如果大家对这方面比较感兴趣，可以到智能工厂展NEPCON参观交流。2023年10月11日-13日，智能工厂展NEPCON将于深圳国际会展中心（宝安新馆）隆重开幕，将以“跨界+芯+智造”为创新理念，展会将汇聚1,200个企业及品牌参展，展示电子元器件、PCBA制程、智能制造、 EMS服务、半导体封测等相关的国内外设备新品及先进技术解决方案。与同期多展联动，带来消费电子、家电、工控、通信通讯、汽车、触控显示、新能源、医疗器械、光电等领域跨界商机，绽放亚洲电子工业新活力。此外，同期将举办超30场跨国、跨界活动，覆盖PCBA制程、半导体封装、工业机器人、智能仓储与物流、机器视觉、智慧工厂、工业互联网、激光、3C、家用电器、通信、汽车、5G、物联网、人工智能、AR/VR、新能源、医疗器械、照明等热门话题，创新打造多元化国内、外商务配对社交机会，一站式捕捉亚洲跨界商贸网络，诚邀您莅临参观，为您解读更多行业发展新趋势。

文章来源：中子星创科