制造业倒闭潮不用愁，一大波智能工厂正在路上
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由于各个行业生产流程不同，加上各个行业智能化情况不同，智能工厂有以下几个不同的建设模式：1.从生产过程数字化到智能工厂；2.从智能制造生产单元（装备和产品）到智能工厂；3.从个性化定制到互联工厂。当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。预计未来3-5年，全国将涌现出一批智能工厂。
智能工厂核心架构
当前，信息化最先进的美国、制造业最强的德国、制造业最大的中国在各自的国家战略中都提出了工业4.0、工业互联网、《中国制造2025》等战略，并成为热门话题。德国工业4.0是立足机械制造、自动化工业、工业软件等领域的优势，基于CPS信息物理系统，在智能工厂与智能生产两个方向展开研究；而美国工业互联网是基于美国全球领先的互联网等IT技术，通过CPS信息物理系统，最终目的是实现&再工业化&；中国《中国制造2025》明确指出了&以信息化与工业化深度融合为主线&，重点发展新一代信息技术、航空航天装备等十大领域，实现中国由制造大国向制造强国的转变。三个国家的战略侧重点不同，但聚焦点却是相同的，那就是基于CPS信息物理系统的智能工厂。因此，通过底层设备的互联互通、基于大数据分析的决策支持、可视化展现等技术手段，实现智能化的生产过程的管理与控制，最终建设成智能生产的智能工厂，这就是中国制造企业实现智能制造的突破口与落脚点。
在德国的工业4.0规划中，智能工厂的核心建构包括三个层面：
其一，建设信息物理网络系统（CPS），CPS是英文CyberPhysicalSystem的缩写，就是指物理设备连接到互联网上，让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合，将网络空间的高级计算能力有效地运用于现实世界中，从而在生产制造过程中，与设计、开发、生产有关的所有数据将通过传感器采集并进行分析，形成可自律操作的智能生产系统。
其二，实现三个集成，工业4.0中的三项集成包括：横向集成、纵向集成与端对端的集成。工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成，集成是实现工业4.0的重点也是难点。
其三，大数据分析利用。&工业4.0&时代，制造企业的数据将会呈现爆炸式增长态势。随着信息物理系统（CPS）的推广、智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使用，将会带来无所不在的感知和无所不在的连接，所有的生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业4.0和制造革命的基石。
智能工厂的积极探索
显然，要实现理想中的智能工厂不是一蹴而就的事情，尤其对于基础自动化水平参差不齐的中国工业来说可谓任重而道远。然而面对席卷而来的第四次工业浪潮，一方面缘于《中国制造2025》及相关鼓励政策的激励效应，另一方面缘于为应对全球化的市场竞争，制造企业为提升自身竞争力而对于转型升级的内在需求，我们欣喜地看到中国工业企业对于智能工厂实践的探索已铺展开来。
2015年初海尔向业界展示了其率先建成的全球首个家电行业智能互联工厂&&沈阳冰箱工厂，通过打造自动化、智能化生产线，搭建信息化、数字化信息系统，率先形成企业与用户需求数据无缝对接的智能化制造体系，实现内外互联、信息互联、虚实互联三大互联，满足用户个性化、碎片化需求。该工厂最典型的信息互联案例就是U壳智能配送线。该配送线颠覆传统的工装车运输方式，在行业内首次实现了在无人配送的情况下，点对点精准匹配生产和全自动即时配送。在这里，传统的100多米长的生产线被4条18米长的智能化生产线所替代，几百个零部件被优化成十几个主要模块，这些模块可根据用户不同需求进行快速任意组装。目前沈阳工厂可支持9个平台500个型号的柔性大规模定制，人员配置减少57%，单线产能提升了80%，单位面积产出提升了100%，定单交付周期降低了47%，成为全球生产节拍最快的冰箱工厂。
无独有偶，中国另一家电巨头&&海信也在智能工厂建设方面引人关注。在海信的黄岛电视工厂里，AGV小车来回穿梭于库房与线体间，机器人、机械手和自动化专机高效精准地实现产品的装配、检测、包装，成品经自动分拣、码垛、覆膜后，由AGV自动运送到指定的货位。整个生产过程中，产品所需物料、部件与整机条码关联，实现从产品到原材料（供应商、生产批次）的质量信息双向追溯。通过自动化与信息化的深度融合，借助网络技术，实现生产中的物料信息自动采集，以BOM为基准调整条码规范，MES系统自动防错，提高数据准确性与作业效率；MES与WMS系统交互，根据线体工序节拍，明确原材料备料指令，发送给AGV控制系统，结合RFID标签、RF手持，实现高效、自动送料至线体工位的闭环管理。在智能工厂建设方面，海信已建立以主计划为中心的IOT（物联网），通过MPS、PLM、SRM、MES、WMS、CRM等信息系统的高度集成，搭建完整的SCM信息系统，实现全供应链的网络化协同。
作为我国装备制造业的领军企业，三一重工的&智能化&之路也同样先人一步。2011年，三一在长沙投入建设的18号厂房是亚洲最大的智能化制造车间，这是三一工业信息化建设的一个典范。在这里，厂房更像是一个大型计算系统加上传统的操作工具、大型生产设备的智慧体，每一次生产过程、每一次质量检测、每一个工人劳动量都记录在案。装配区、高精机加区、结构件区、立库区等几大主要功能区域都是智能化、数字化模式的产物。18号厂房创造了一小时下线一台泵车的&三一速度&。而之后建立的临港产业园，更是创造了5分钟下线一台挖机的速度。目前，数字化工厂技术已在三一十几个业务单位得到应用，助推了公司生产模式的变革，三一的数字工厂也因此获得&智慧工厂&的美誉。另外值得一提的是，三一通过自主开发的信息系统ECC全球企业控制中心，完成企业与设备终端的联系，率先在业内开启物联网的应用。ECC可以控制设备、就近派工服务，同时采集油耗、安全等信息，客户关系管理自动化已基本实现。未来，三一将更多利用大数据技术、云计算、虚拟整合、3D打印、机器人等前沿技术，提升公司智能制造及运营能力。三一希望通过自身的实践，带动整个行业的智能化升级，带动全球智能制造装备企业协同发展，缔造中国首个&工业4.0&示范区。
而在流程行业，2012年开始，九江石化开始智能工厂试点建设，经过3年努力，他们建成投用集中集成平台、应急指挥平台和三维数字化平台等公共服务平台，装置数字化、网络高速化、数据标准化、应用集成化、感知实时化的智能工厂框架初步形成。截至目前，智能工厂已有22个子项目上线或试运行，其中，企业4G无线网络应用、基于物联网的智能立体仓库、全流程一体化优化平台等一系列先进技术，均是炼化企业中首次使用。在数字化的基础上，九江石化的生产流程正在从&制造&转变为&智造&：几十万个数据的处理结果可以清楚掌握生产流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工干预、即时正确地采集生产线数据，以及合理编排生产计划与生产进度。工业化与信息化深度融合效果正逐步显现。九江石化已连续5年被评为集团公司安全生产先进单位；主要污染物排放指标迈入行业领先水平；加工吨原油边际效益在行业内排名逐年上升。与此同时，管理效率大幅提升，在生产装置大幅增加的情况下，公司员工总数减少12%，班组数量减少13%。
建设智能工厂是当今制造业积极努力的一个方向，但智能工厂没有统一的概念，也没有统一的衡量标准，因此，如何建设适合中国工业企业的智能工厂仍是我们需要在实践中思索和探讨的。本期专题策划，本刊就邀请了多位专家和企业从不同角度探讨&智能工厂&发展之路，展现智能工厂优秀实践案例。
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这个长约1公里，宽约150米，总共约11.8万平方米的厂房被誉为中国智能制造示范性厂房。在这个厂房内，不仅实现了柔性生产，而且实现了信息化和自动化。不能盖完房子再做柔性化柔性生产是智能制造一大重要特色。在智能工厂里，同一台机器甚至同一条生产线不能只干一件事情，或者只做一个零件，只组装一个流水线，只组装一个型号的产品。而在三一重工的18号工厂，一条生产线，不同型号的泵车都可以组装，而据三一重工智能制造主管唐妞介绍：在18号厂房的装配区，生产线上的每个工序所花时间为60分钟。60分钟之后，工序向前移动。12个小时，就能从起始到结束，装配一辆工程车。在18号厂房，并排一共有4条生产线，市场环境好，销量好时，4条生产线每天加班加点生产设备。如今，工程机械行业市场环境下滑，不需要那么多的工程机械，这些生产线就能被改为其他装配线，例如泵车装配线可改为消防车生产线。而之所以能做到这样的柔性生产，唐妞认为，这是在18号厂房建设之前，三一重工就运用数字化工厂软件对厂房的生产不断进行模拟、优化和仿真所致。工厂建设是一个系统工程，不仅是搭建实体厂房，而且需要规划产品工艺流程以及生产布局，更需要对各工序的人、机、料、法进行整合及匹配等等。传统工厂则是先修建实体厂房，再进行工艺流程以及生产布局，而且在设计过程中，更多的是依赖设计者的经验和积累。“这种建造模式，由于前面整体框架已经搭建完毕，在后续面临大量调整时，生产线布局很难做到最优化。”三一智能科技有限公司副总经理王俊认为这是传统工厂建造时的弊端所在。正因如此，18号厂房在建造之前，首先利用数字化仿真技术，设计出工厂模型，然后再对模型的生产过程进行推理并进行完整的预测，包括制造设备的能力，以及厂内物流的仿真，在这基础之上，来规划整个厂房的设计，从而定型设计方案，最后再建造厂房。而这么做给三一重工带来的好处则是，由于提前规划，不仅可以防止后续的调整，而且可以节省厂房的建造成本。而据三一重工2015年年报表明，由于推进柔性化生产，通过对涂装线、装配线、焊接线等产线整合或产业园整合，改变产业结构，提高产线负荷率，有效降低了制造成本。完整的信息化管控是基础在18号工厂，每个区域，每个工位的前面都有一台MES智能机，这是一台安装着MES(生产制造执行系统)的智能终端，而工人能在里面查询到标准作业指导，以及在这个工位这个工序，需要安装什么，如何安装，如何质检。“MES系统起着承上启下的作用。”王俊表示。对上而言，MES衔接三一重工的企业资源计划系统(ERP)以及产品数据管理系统(PDM)，将研发数据以及ERP的核心数据根据现场需要，进行整合。而在现场生产过程中，再向这些系统反馈生产进展。朝下而言，在生产现场，如何知道生产设备是否出现异常?利用率有多高?生产计划如何安排?王俊认为，这并非拍脑袋决定，而是通过物联网技术以及分布式数控(DNC系统)将现场所有设备与信息化平台连接，从而实时监测设备的运转情况以及利用率。如果现场设备生产利用率下滑，则会现场处理。如果因为计划的安排或者缺料导致设备停滞，则会逐渐优化，使这些设备更快更好地运转。而如果发生故障，三一则有用于维修的管理系统去支撑，使工厂尽快恢复生产。整个生产则统一通过生产控制中心进行调度，比如工位缺少哪些物料，今天需要准备哪些零配件，需要在哪个时间段送到哪个工位。在装配区，除了智能终端之外，还有报警装置。如果有紧急情况，导致缺料，则可以按下报警按钮，立体仓库以及车间就能收到报警信息。如果工人发现了质量问题，也可以按下报警按钮。而这也改变了相关人员的工作方式。此前在装配现场，因为信息传递不及时，到处都有质检员以及工人，而现在因为同享一个系统，质检人员平时则可以在后方活动，有需要再来处理。在立体仓库区，则有上千种关键小型零配件，每一个零配件都有电子标签，因而在需要取料的时候，就可以由自动导引运输车(AGV)自动取送，并将零配件分发至不同的工位上。而自动化的精准物流系统也是实现柔性制造的核心竞争力，因为生产线上组装不同的型号，就需要系统能把需要的零部件准确地送至相应的工位。基于ERP以及MES等系统，三一重工在生产过程中实现了信息化和自动化。而在这其中，囊括生产管理、计划管理、质量管理、设备管理、几乎涵盖现场所有生产过程的MES系统又最为核心。2014年，西门子工业领域首席执行官鲁思沃教授曾在演讲中指出，工业4.0的三大支柱是：MES、虚拟和现实的结合、CPS物理信息融合系统。由于生产是工厂所有活动的核心，而MES是实时反应各个环节活动和交换数据的节点，在这三大支柱中，它将会起到更为重要的作用。而为了打造这样一个系统，三一专门成立了软件开发团队以及现场实施团队。现场实施团队凭着对现场业务的了解以及对三一制造模式的了解，再根据现场的需求与软件开发团队一起定制出适合三一的MES系统。“这些系统利用率越高，我们的产出就越大。”王俊对《中外管理》说，“传统工厂大家更多从制造的能力，从设备的布局，从物流的布局去考虑，其实还有一个重要的层面，就是如何整合人、设备、物料的资源，使它们更好地协调配合。而这就需要建立这样一套信息化系统。”王俊进而指出，企业要布局智能制造工厂，推动智能工厂的建设，可以从两方面入手：一是从整体工艺、制造以及物流布局;二是信息化的管理能力。
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&&来源：信息化顾问团
在组装车间，迎接我们的是一片杂乱无章、刺耳的声音、怪气味和繁忙操作的机器轰鸣声。车间在制品储存零件的地方堆满了灰尘的零件和下脚料。一些装货的铲车掉了轴承，还在把空垃圾箱和装零件的料斗运送到处理和储存的空旷地带。
我们的眼睛常被油漆和胶水的烟雾刺伤了，然后你开始打喷嚏、流鼻涕，有毒气体和尘土落在了你的衣服上，细小的特殊物质也飘然而至。
换班时，操作员简单清洗器械;急匆匆赶回家，接班的工人用自己的方式工作，把下脚料推到一起，慢慢地堆积如山，这就是昨天、上周和上个月我们看到的情景。他们试图满足时间进度，满足客户装满卡车，获得报酬，就是他们的工作。
工厂的大门前，卡车还在连日往上运送很重的钢板。原材料需求在增长，当仓库收货员忙着应付采购合同等案头工作，从一个不连续的操作移动到另一个时，供应商还在往箱子里面塞物件。
工厂内，铲车和卡车快速地把原材料运送到冲压机前，冲压机有节奏轰鸣着，如有神助般准确地理解着操作员生产过程中的每一个指令。这个工厂的一切都是那样杂乱无章、充满噪声、肮脏和沉重。所有过道上，空旷处，塞满了原料和成品库存，连走路都不仅要侧着身，比我们想像中的21世纪制造中心相去甚远。这个工厂是生产优质机柜的总装车间。经济的腾飞推动了需求增长，需求增长刺激经济成长，每天都是一个新的机遇。
了解工厂的能力和节奏的最好方法是追踪一个完整的生产过程，从原材料运抵到各个生产环节，直至最后的总装、包装和成品运走。这个工厂事例揭示了一个具有特殊意义的挑战，因为它的多元、多层次的组装过程中以及中间经手各部门甩下的五花八门的问题都被推到了最后的总装生产线。我们可以走过为总装线供料的关键的分装线，发现他们每一个人都在睁大眼睛、全神贯注地工作。
走进里面，一个小组正在操作一台巨大冲压机器，换班时停机。工作间歇会波及下一道工序，造成下面的工作中断。来自总装线的主管们集中在一起，看着操作者。车间主任是一个有多年经验的老手，他在不停地指挥、摧促着员工，同时解决新出现的问题。车间头不耐烦了，他们挥舞着订单文件，并忍受着无休止的部件短缺：&停线&，&尽量去找&，&大客户&，&不能等&。
面对几个订单缺少零件，车间主任默不作声地移动着自己的脚步，回到了自己的小工作间，然后开始一个个地加工零件。他静静地接受着现实，掩饰自己对工作无能为力。每天的工作都变成了一系列的中断和来自下游组装线的工人的求助，因为他们无法保持生产线运转，在等待缺少的部件时，他们必须把未完成的机柜拖到一边。
事实上，本应熟练并可视化的组装被噩梦取代了，梦中到处是扔掉的机架、损坏的边脚下料和一系列未完成的客户订单。每件事都在等待中，毫无进展。然而，总装必须在所有的小失误、小插曲、所有的错误运输、质量和设计问题都摸得着、看得见的情况下进行。我们仍然期望着操作工能够创造瞬间的奇迹，因为他们的问题仅仅是因为没有部件而不能运转整个生产线。数不清的机械、电子和计算机工厂证明了这一点。
这是每一个生产管理者的噩梦。在生产运转中，快速决策和等待都是不正常的。成千上万的工厂每天都以不同的发展速度较量着，面临着相同的人类工程学和同样沮丧的客户。
综观全工厂，还有其他标志恶劣操作的信号，计算机控制的大型机器取代了高使用率、人工操作的小型设备，长长的生产线被杂乱无章堆积起来的不符合要求的废品分割为一块一块，操作工拼命跟随着机器的节奏，工人们从一个操作地到另一个操作地来回奔跑。在一天结束回家的时候，他们紧张到甚至不知道生产了什么，不知道是如何完成公司最重要的任务。
多年来，客户们一直这样订购半成品，不同尺寸的产品，每次约定在6-8周内交货。少数几个订单提前完成，但大多数不行。市场部门已经明白了严格承诺的风险，而生产部门并不了解。
近来，公司遭到了来自精益生产者的强劲竞争，对手采取了在大多数产品上每周两次出货的办法。管理者们乐于提速并加大生产量，但是相伴而生的是超时、投入更多的劳动力、需添加另外多个高速切冲压机器。
其实可以不这样。150年来，人们把各种制造过程融合成顺畅的流程，它平衡了原料和过程的关系。精益生产者们每天都在改善，这是一种更好的方法。
确实，我们很多成长性企业，管理处于比较粗放的阶段，靠低廉的劳动力和便宜的原材料生存和发展。目前，我们大部分工厂的生产体系结构存在着结构性缺陷。
1、资源组合不佳
多工序段的结构，容易造成物流断点，搬运、停工、等待、堆码、清点、寻找等。采用批量生产，导致批量在制品按序转移，后工序经常处在等待。由于批量生产，工序速度不一样，投料过早，物料不配套，计划变动，品质缺陷，大量在制品资源积压。过多的工序段的结构，造成信息流断点，工序段的壁垒，有的工序等待，而有的工序冒进。
2、产能过剩和不足
生产线规模较大，生产线能力的增减不灵活，跟不上市场订单的变化，有时产能不足，有时产能过剩。
3、工序生产节拍差异
由于工序过多，虽然工序之间的差异较小，但是，会导致工序节拍累计差异就大，不同的工序的工作量和加工难度分布不同。轮番成批上线时，各工序的产能很难适应。导致节拍失衡。
4、生产线的切换难度
因为生产线规模较大，切换线较难。物流，信息流，工艺顺序环环相扣，牵涉面太广，耗费太大。
5、搬运时间过长
目前大部分的工厂布局，都是工序段，所以物料的移动需要大量的搬运。
6、冗员过多，配置不灵活
庞大的职能机构，文员统计，物料交接，信息沟通，部门协调，减弱了市场的应变能力。
7、采购意识落后
传统的采购方式是按销售订单的需求或是批量经济采购，而不是按造生产消耗的速率采购。
8、生产管理薄弱
生产计划管理周期太长，投料不精细，作业动作不科学，文档传递繁琐。
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探访智能工厂：智能工厂为何“智能”
编者按：智能工厂是大势所趋，也是明日之星，抓住工业4.0的潮流，智能工厂将会在未来大放异彩，智能工厂到底有多智能呢?什么是智能工厂呢?
　　，相信也就是这两年比较热门，比较火爆，随着全球工业的不断发展，不断进步，不断突破!工业4.0的引爆，互联网，智能制造，，智慧工厂等这些词汇，不断的响应在我们耳边!以下我们就来为你分析!本文引用地址：　　，就是利用各种现代化的技术，实现工厂的办公、管理及生产自动化，达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的。　　大家对“智能工厂”愿景的细节理解莫衷于是，所以如果有比较中立的相关基金会、非盈利组织，其观点就更容易让众多业界的讨论者与关注者求同存异地达成基本共识。一个关于“智能工厂”话题的国际组织对智能工厂有所阐述，内容主要提及：智能工厂的概念构建是多维度的，它包括工程交接，应用集成，在运营、维护和决策支撑的ERP系统之间的工程协作;客户或监管的远程浏览门户，文档管理和控制。而所有这些解决方案是为了让客户、合同承包商，供应商在统一的信息分享环境下，简化协同工作的流程。提高企业内部外部全价值链的工作流的质量与效率。　　智能工厂的难度有多大?　　智能工厂除了实体的工厂要有智能化生产的基础软硬件条件以外，还要将各个工厂间做系统集成，并引入与之智能化“节奏”相配套的供应链。这都是牵一发动全身的事情，必须得到整个集团公司的认可和顶层设计，而这个顶层设计尚没有固定的模式，也没有固定的方向，所以实践起来还是需要摸着石头过河。　　智能工厂的实践很难，难点不在于外围供应商的协作配合，而是在于位于价值链核心地位的大型、超大型集团企业自身的智慧化平台的建设。这就好比基于在苹果ios平台或是谷歌安卓平台上开发应用，很多人都可以开发，但要建立这个平台，无论是苹果公司，还是谷歌公司，其自身绝对实力和为此平台的海量投入都是能达到这个量级的少数企业才有可能做到的成就。并非每一个企业都能玩得起的。　　智能工厂也有一些好处，把某些理念推广一下，或者鼓励某些行业的人尝试增加投入，就能在技术上对工厂企业实现某些有益的改进。如果在工厂的现场层、感知层做出努力，可能在短期内就能对于某些方面实现能力上的局部性的提升，乃至跃升。但是如果要在整体上达到我们所谓的智能化工厂目标，那还有很长的路要走。　　智能长征第一步　　打造智能工厂虽挑战很大，但这仍不妨碍我们现在就着手做些什么，以期让我们距离智能工厂的远期目标更加接近一步。当前什么才是我们首先要先做到的呢?那就是解决好当前工业企业最迫切的提升需求。　　智能化工厂第一个特征要做到可视化。可视化并不等同于“大屏幕”，而是强调对信息的实时把握。很多不同职能部门的人需要的信息不一样，生产管理者、运营者最关注的指标与信息并非越多越好，可视化就是要通过统一的界面让不同角色的人能看到其需要的准确信息。不同部门交流的时候，在一个统一的平台上就可以直接做交流。可视化可以有助于及时发现问题，而解决问题时，在工作流的具体执行上需要协同、交流、形成结论并贯彻执行，对进程有可追溯的进度报告。从工程角度上看，每一个行业都有行业特性，所以企业别说你要一个什么标准的智能化工厂，所谓智能化，一定要根据你企业自身需求量身定做的。　　智能工厂需要顶层设计与基础建设并重　　智能工厂，不管你预测维护还是要做产品升级基础要先做好，感知层要有足够的数据量，有足够的数据源，这样智能化决策才不至于沦为无源之水、无本之木的断头方案。如果企业生产底层仍有一大堆的技术细节遗留问题，那智能工厂项目一样还是走不下去。顶层要往下走，但是下面也要往上走，现场感知层的数据采集源要逐渐的建起来。水涨自然船高，企业无论硬件条件，还是人员素质，整体水平的提升才是我们能逐渐走近智能工厂概念的现实基础。　　我们发现智能工厂的目标宏大，既涉及设备、生产线的自动化之上的智能化，更涉及打通企业自身“全身经脉”，根据市场需求约束，合理高效配置各种生产资源的复杂变化;同时还要让供应链都能围绕中心企业形成一动皆动，一变皆变的快速响应状态。这对于大型企业推进如此之多的改变而言，难度很大，可以称得上革命了。而且除了大量采用新技术的技术革命之外，难度还在于创新对传统流程，传统管理模式的挑战。做企业的人或多有感触，要在管理上的谋求重大改变远比技术上的大刀阔斧的破旧立新所面临的压力更大，挑战更多更复杂。　　通过这篇文章，相信读者们可以深入了解到智能工厂的原理和运作了。
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