离散智能工厂通过柔性制造实现多品种小批量满足越来越个性定制化的客户需求趋势，其体现在设备产能极限拉升、产线平衡优化、生产工艺和厂内物流自动化、生产计划灵活、质量管理前置、供应链条智能、全过程业绩管理透明等环节。
1. 制造业智能工厂的定义：
智能工厂定义：是指利用数字化技术如IIOT和AI以及自动化设备，对生产过程进行智能化管理和优化的工厂。智能工厂的目标是提高生产效率、降低成本、提高产品质量，并且能够实现灵活的生产调度和快速的市场响应能力。
其一般包含：
车间精益：目视化管理、现场5S、数字化绩效实时透明化管理。另外企业新拿地块的智能工厂设计还包含园区精益布局。
产线布局精益：最佳线平衡、UPPH最大化以最大程度地提高生产效率、降低生产成本、减少浪费、缩短生产周期，并满足客户需求。
核心工序自动化：自动下料、自动焊接、自动组装等实现生产过程的自动化操作和控制，以提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量。
内部物流自动化：通过AGV、天车等实现场内物流智能化，物流载具优化以提高物流效率、降低物流成本、减少人力投入、提升物流精度和准确性。
研发生产协同：产品研发的标准化、模块化、工艺自动下发到工厂/产线/工位以提高产品质量、降低生产成本、缩短产品上市周期、提升创新能力和竞争力的协同工作方式。
制造运营管理：生产排产、过程质量检测、设备和能源管理以实现生产目标、提高生产效率、降低生产成本、保证产品质量、增强企业竞争力的管理活动。
仓储和运输管理数字化：自动出入库管理，自动配送，物流运输过程透明化以提高仓储和运输效率、降低成本、提升服务水平。
供应链智能产销协同：需求预测、库存优化，协作工厂筛选，外部需求与产能精准匹配实现生产和销售环节之间的紧密协作和智能化管理，以优化供应链流程、提高生产效率和满足客户需求。
2.制造业智能工厂规划
智能工厂建设涉及多种角色如企业管理层、生产一线管理层、设计院、自动化厂商、数字化技术供应商参与其中，一般需要借助外力如咨询机构进行进行整体规划明确智能工厂建设的目标、范围、布局、技术选型、投资规模等重要内容，为后续智能工厂的实施落地提供依据。
智能工厂规划一般含含精益化、自动化和数智化3大核心模块8个细分维度：
A）精益化：
1) 园区精益布局: 功能分区设计合理，合理利用间距，做到办公区域、生产区域（辅房）、生活区域、参观通道等合理布局。做到提升空间利用率同时生产过程中产品全程不落地、不走回头路。
2) 工厂精益布局: 物流动线、生产设备、立柱、安防等厂内分布条线分明，避免混线制作，减低端到端运输距离，确保物流与生产独立运作、互不干扰。
3) 产线精益布局:产线线体、工艺顺序、工艺内容与操作方式实现产线最佳平衡、现场直接UPPH最优的智能工厂产线。
B）自动化：
1) 物流自动化: 建立基于AGV/RGV、无人天车、输送线、悬挂链方案、自动化立体仓库、滚筒线、装配线板式链主等。
2) 工艺自动化: 关键工艺环节自动化替代，如可编程数控铣、自动化下料和焊接、拼装和涂装等（装备制造为例）
C）数智化：
1) 智能生产: 从产品设计、工艺、生产执行的全链路数字化，模块化设计、设计指令到生产工序自动下发、生产排产智能化。从生产准备过程上实现物料、工装、工艺等的协同准备，实现车间级的协同制造。
2) 智能供应链: 从原材料计划、采购、运输过程管理到成品出库、销售全链条数智化，基于AI的需求预测、基于IIOT的运输过程监控、基于运筹的库存网络规划和库存结构设计等。
3) 4.0技术底座（非必选）:基于IIOT的设备连接、数据采集和存储、基于AI的数据分析和展示，构建企业级别统一数据消费端口，实现对生产及设备的实时数据进行分析，建立智能决策支持能力。
一般而言智能工厂规划的《物流自动化报告》、《工艺自动化报告》中的技术参数一般可直接用于物流或者工艺自动化设备采购技术投书要求。数智化规划结果《数智化规划报告》等可直接用来进行数智化供应商的技术标要求输出。
产线精益布局《产线布局规划方案》一般要结合《老工厂精益诊断报告》结果作为新工厂线体布局、设备选型、产线产能、人员配备的重要输入进行产线精益布局设计，所以产线精益布局规划的一个重要步骤就是针对老工厂进行精益诊断。
3. 老厂精益诊断：
老厂精益诊断一般包含环节较多如整体精益水平（现场5S、目视化、TPM、持续改善）、设备OEE分析、线平衡分析、MIFA价值流分析等。下面针对上述4中精益分析和诊断工具进行详细解释：
1）整体车间精益分析和诊断：从车间人机料法环维度进行精益诊断，下图是某客户车间精益整体精益水平诊断示例。
2）瓶颈工序设备OEE分析：瓶颈工序OEE限制整个产线的TT，瓶颈工序OEE分析可以有效提升瓶颈工序设备的产能输出从而提升整个产线产能。一般企业构建新工厂其中一个目的是提产，老工厂瓶颈工序OEE的分析和优化可以有效提升整个企业的产能，并且结合企业产能爬坡规划在满足未来市场需求的同时更加合理的进行新工厂多期设备的有序投入。下图是某客户设备OEE分析显示其整体OEE43%存在较大优化空间，如产品切换优化产品质量控制等。
3）产线线平衡分析：产线平衡分析是指对生产线上各工序的生产能力、工时需求以及作业内容进行全面评估和分析，以确保生产线各工序之间的工作负载相对均衡，避免出现瓶颈工序或资源浪费的情况，从而提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量。产线线平衡分析可以帮助企业合理评估当前（如有）产线工艺顺序、人员配置的合理性，对于新工厂的产线布局、设备选型和人员配置有更加合理的判断。产线平衡分析一般需要进行PQPR分析合理挑选产品类别进行产线各个工艺段操作人员微动作分析分辨不增值动作，进行工序合理调整优化实现工序CT和整体产线平衡率提升。一般产线平衡率85%是较为合理值，不同行业可能存在差异。下图是某客户进行产线平衡分析显示在保持产线TT保持不变的前提下实现人员优化。
4）核心价值流MIFA分析：核心价值流MIFA分析是是一种用于评估生产流程中材料和信息流动、流程布局以及工作活动的方法。该方法旨在帮助企业深入了解其价值流中的关键要素，并识别出改进机会，以实现生产效率和效益的提升。MIFA分析客户视角审视企业内部物料从原材料到产成品的全流程中活动的类别和所占时间，分析其增值与否，判断其活动是否存在去除、优化方式实现过程时间优化避免新智能工厂存在的潜在浪费。下图是某客户生产过程增值时间和实际对客户交期的比值，其增值部分占比42.5%存在很大优化空间。实际过程中需要考量客户判断非增值环节优化策略。
3. 总结：
智能新工厂规划涉及精益化、自动化和数智化三大维度，其构建是新型4.0数字化技术、性价比不断提升的自动智能化设备普及以及传统的精益思想结合下的产物。其目标是实现极致柔性降低生产成本、提升质量、缩短交期应对不断个性化的客户需求。
而针对国内各行业老工厂，因为自动化升级成本或技术和环境所限，结合过去几年参与的数字化项目我们发现，其生产环节转型升级的最大的抓手是精益思想结合4.0数字化技术，我们一般将其成为精益智能（麦肯锡定义）。
无论新老工厂，其生产环节的转型升级都离不开精益智能，结合过去几年的项目经验和个人思考，精益智能目前可能存在以下领域落地场景：
1）标准化作业+基于视频AI的三现技术：传统标准化作业定义需要进行工序操作顺序和时间定义含人员移动和机器自动化两块，一般通过精益人员掐表观察记录和分析，基于AI的视频分析技术可以根据提前定义好的标准动作（需要训练）对于不同工序员工的移动和机器设备运作进行记录和自动分析替代人工观察和分析。同时针对员工是否执行SOP进行检测。未必适用所有行业，针对医药等SOP要求较高的行业可能存在需求。
2）绩效管理+IIOT：传统绩效管理数据来自应用系统或者人员人工记录且一般是最后一道工序数据缺乏过程工序数据的沉淀，IIOT技术通过广泛设备通讯协议进行多设备多点位数据采集（一般MES点位较少），实现生产过程中的不同工序的WIP的质量、产量、成本数据的原始数据采集在边缘端计算实现及时的在生产现场看板的展示，及时发现问题并根因分析，实现持续改进。现实情况可能存在数据丢失、统计口径不一等挑战。很多行业已经存在实际落地成功案例。
3）设备管理+IIOT+AI：设备基于IIOT的状态24小时巡检替代人工巡检，这个应用目前国内IIOT公司都在吹不细说。另一个设备的预测性维护提升设备OEE，个人在某些行业碰到过基于应力波的核心设备的预测性检测方案，效果不同企业各不一样。总体AI技术在工业领域的应用还有待完善（数据维度、数据量、AI算法）等，大模型目前观察到在售后服务有应用，其他有待发现。
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