一、背景
随着移动互联网、物联网以及大数据技术的成熟，制造业发展从最初的手工制造累积进化，到模块数字化。传统的生产方式已无法满足需求，智能制造必然成为新时期企业以信息数据为基础的管理需求。无论是制造业的参与者、现有的制造理念还是生产模式，都将带动传统制造业的颠覆与重构，加速“两化”——智能化、信息化的深度融合。
二、智能工厂建设规划
随着公司产业规模迅速扩张，存在的问题越来越凸显。企业管理和信息化“两张皮”；信息系统很多，但未与企业管理的实际充分结合，造成信息系统使用效率低下；各信息系统之间数据没有拉通，造成信息孤岛等。针对以上问题，公司以流程为驱动，数据为支撑，以信息化为手段，深度集成业务与系统，实现对生产过程中的灵活配置，打造精益生产。
1.基于流程的业务变革
在智能工厂项目实施过程中，通过业务过程重组BPR、ECRS理念（取消、合并、重排、简化）的基本理论和方法，AS-IS与To-Be流程的增值分析，实现了去除冗余，建立了智能工厂规划图。
通过总体规划指导，基于顶层地图再细化每一层的To-Be流程图，同时从计划、质量、人员、异常、物料等多个方面建立To-Be流程图，建立改善项课题，综合考虑目标、现有条件等信息。
2.基于信息技术的集成创新
服装智能制造精英俱乐部在打造智能工厂过程中，通过纵向控制层、物理层的连通，横向供应商至客户端到端的连通，业务流程/信息系统层端到端的集成，最终形成横向集成、价值链端到端的集成、企业纵向集成的三项集成。
通过CRM、PLM、ERP、MES、APS等信息化系统，将管理体系要求固化落地，同时也打通业务流和数据流，消除信息孤岛和业务壁垒。在智能工厂设计过程中，智能包括产品智能化（PLM、CAPP等）、生产方式智能化（APS、MES、ERP等）、物流智能化（WMS、DPS、SRM等）、设备智能化（AGV、机械臂等）、管理智能化（BPS、EMI等）等五个方面。
产品智能化：涉及从设计端到制造产品生命周期的过程，包括PLM、CAPP等多个系统的协同设计。将产品设计过程转换成制造过程的数据、文档结构化，实现就源输入、一次输入、多次有效。
生产方式智能化：生产智能化是基于智能工厂，融合人、机、料、法、环等环节的过程。在生产过程中利用ERP、MES对生产管控，打开过程黑箱，消除数据孤岛，避免数据断层，实现透明化、高效化、可追溯等功能。在订单下达时，通过APS（高级计划排程）对生产过程中涉及的人、机、料、法、环等资源运算，寻找最优排程。
物流智能化：为了更高精度满足自动化产线的需求，减少线边库存，提升对物料配送的响应程度。从而建立集配区，利用移库方式来暂存模块及电机控制器的专用物料，保证高频次的准时配送。同时引入物料拣配系统，连接MES和AGVS，实现对物料配送任务的监控、配送需求的快速响应及配送过程的透明化。实现物料提前1小时送达生产线，工位的物料配送准时率达到90%，配送效率提升20%。
设备智能化：AVG小车来回穿梭于物流库房和制造车间，模块自动化产线、机械手的精准定位，实现产品的自动装配检测。在生产装备过程中，通过传感器进行数据采集，FMB、EMI电子看板实时显示生产数据以及生产状态。
管理智能化：通过端到端的As-Is与To-Be业务梳理，流程与信息化的深度融合，为管理及项目实施过程提供方法，更快速了解需求。基于BPS流程系统，实现跨部门、跨系统间的快速响应合作，EMI等报表系统实现整个生产过程中异常、指标可视、透明化，更高效的指导生产。
在整个智能化的背后，信息技术是支撑点。服装智能制造精英俱乐部依据To-Be流程图制定信息系统规划，确定基础数据标准化方案，功能（含界面、逻辑、接口）开发需求，其中涉及ERP系统、HR系统、PLM系统、BPM系统、MES系统等信息系统和自动化（产线）设备。且通过信息化工作的稳步推进，组织业务人员整理系统基础数据（工艺路线、BOM），并对系统功能进行测试和优化。流程信息化没有止步于业务流程，通过业务流程的改善、重设计，将业务与信息系统紧密结合，并进一步深入到业务基础数据的改善。
三、建成成效
以流程信息化为基础，融合信息化与自动化，探索智能制造。通过现场终端的自动化数据采集和反馈、移动APP应用、配送信息与AGV小车联合的大胆尝试、测试自动化与信息化试点集成，协同三维工程化、数字化工厂建设等工作开展，一座信息透明，反应敏捷，高质高效的智能工厂初见雏形。
同时，在生产过程中异常预警、SPC分析等数据都可通过系统展示出来，将整个生产过程中异常、指标可视、透明化，为管理角度更高效的指导生产。最终，服装智能制造精英俱乐部通过以工业智能产品采集出来的数据，提供预测性分析的价值，如工程检测数据分析等。通过高质量、高标准的数据，支撑企业高效的运行与决策，以及防控风险。同时，随着国际战略的发展，基于信息系统的贯通，以数据的关联性、一致性，给企业带来数据价值，提升效率。
四、结语
以智能工厂建设规划为指导，通过现场终端的自动化数据采集和反馈、AGV小车尝试、测试自动化与信息化试点集成，协同三维工程化设计运用，最终打造透明、高效的智能工厂。同时，随着智能制造的发展，对人才能力多面化、意识包容化等方面也有了更高的要求。展望未来，通过物联网、大数据等技术的支撑，以“流程驱动、数据支撑、信息化为手段”的工作思路，努力探索适合轨道交通智能制造的实践之路。
