伴随着信息化，自动化接着智能化，许多 务实的制造工厂正大胆尝试，大步走迈向智能制造。智能工厂车间管理软件是必不可少的，智能制造围绕“设计、生产、管理、服务”等制造活动各环节，并具备信息深度自感知、聪慧提升自管理决策、精准控制自执行等作用。时代日趋多样化、定制化、小型化的用户需求，培育了一批跨领域、多层级的系统集成公司。智能工厂业务流程在领域知识的掌握和掌握为业务流程要求向智能制造方案的变换奠定了良好基础。在将业务流程要求变换为智能制造方案并落地式的环节中，比较强的技术和管理水平是必须具备的。
下边5个层面阐述必须的技术和管理水平：
规划优化组合能力
这反映在智能制造战略的制定及落地式上。智能制造战略是服务于企业战略的，怎样根据成本费、公司现状分析各种资源约束规划出效果好、可操作性高的智能制造战略是有一定挑战的；而在规划落地式的环节中，从业务流程互动而言牵涉到多个单位、多个层级的业务流程梳理优化组合和沟通交流，从技术上而言涉及到不一样规模、技术类型的系统集成，这类复杂性要求有比较强的资源整合能力和推动能力。许多 新项目在启动之初看上去很不错，但最终执行下来并不满意，源头很有可能就在规划和优化组合上出了难题。
项目管理与运营能力
这也是对项目落地环节开展科学管控并保障顺畅运行的环节。依照认证的定义，项目管理涉及到5大环节（启动、规划、执行、监控、收尾）和9大知识领域（优化组合、范围、时间、成本费、品质、人力资源管理、沟通交流、风险和采购管理流程），不但理论上学习知识这种信息，更关键的是能在具体工作中灵活运用这种知识处理项目实施环节中的难题；项目实施完毕仅仅新项目充分发挥的开始，还必须更进一步定义规范性的运营标准，不断监控新项目运行，改正偏差，不断提升，使系统软件持续保持健康状态。
方案制定与集成化能力
它是对业务流程要求开展调研并转化为系统软件方案的具体执行步骤，并统筹谋划不一样业务类型、不一样IT系统之间的集成化。下边会谈到智能制造方案中牵涉到的不一样系统软件，例如PLM,ERP,MES等，这种系统软件自身非常复杂，而彼此之间有频繁的数据互动。新项目安排中一般有不一样的人物角色，有专业的咨询顾问担负需求调研、方案制定等工作任务，但做为核心工作人员，掌握并能担负这种工作任务是更有意义的。
对技术规范以及运用的学习知识
对智能制造框架中，技术规范牵涉到数据仓库、商务智能BI、PLM、ERP、MES、PLC、数据感知（传感器）多种多样系统软件，这种系统软件相互集成化一同构成一套相对完整的智能制造方案。无论是那一类系统软件，必须学习知识系统软件的主要操作流程及运用模式、学习知识系统架构及部署方法，对分别系统软件的运用难点最好是也有相对研究，例如数据仓库的建立、BI建模、高级计划及排程、机器设备的数据集成方法等。此外全部的技术规范离不了IT基础设施的支持，对基本的网络结构、数据安全、服务器架设等必须学习知识和学习知识。
维持对各类新技术的敏感性，引进合适的新服务支持业务流程改进。
物联网、大数据、云计算、机器人、人工智能AI、增强现实AR、虚拟现实VR、3D打印乃至区块链等多种多样智能制造时代的新技术层出不穷，有很多早已投入具体运用，在业务流程运作中发挥着关键作用。全自动数据鉴别很大程度提升 了财务发票匹配的效率，大数据分析在提升 设备利用率也显现出效果，机器人在提高效率和良率上有相当的优势，许多 的运用也在往云平台上迁移，使IT系统还可以轻资产运行。确实对新技术维持敏感性，并不意味着为了能运用新技术而运用，要冷静思索工厂能否有合适的业务场景，能否有可靠的投资回报，能否能从长久提升业务流程，首选选择能带来切实改进的方案。
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