智慧工廠是以數字化工廠為基礎，利用物聯網技術和設備監控技術，加強信息管理和服務，清晰把握產銷過程，提高生產過程的可控性，減少生產線的人工幹預，即時、正確地收集生產線數據，制定合理的生產計劃和生產進度。智慧工廠包括工廠運營管理的五個方面，包括制造資源控制、現場運營監管、物流過程控制、生產執行跟蹤、質量工作監管。通過集成MES、QMS、ERP、SCM等系統，對接自動化設備的傳感器數據，構建企業的智慧工廠管理平臺，實現制造管理的統壹化和數字化。
制造資源控制主要是指對制造過程中的人、機、料等相關生產資源的管理。
涉及BOM的自動生成、原材料和配件的獲取、半成品和邊庫的管理、成品的投入產出情況等。要對物料匹配率、物料損耗率、半成品周轉率、投入產出比、回收率等指標進行監控分析，確保制造資源及時到位、高效流轉、降耗重建；設備效率對制造資源影響較大，應從設備巡檢、故障管理、備件管理、技術檔案四個方面進行控制，利用電子掃碼技術實現壹人壹物壹碼的管理模式，構建企業設備全流程精準管理體系。
自動化技術的發展促進了無人工廠的誕生，但是無人工廠的局限性很大，不適合很多企業。所以目前，人員仍然是制造資源的核心之壹，通過流程改進、生產計劃與調度、人員調度管理相結合，可以達到優化生產效率、保持生產節奏的目的。
現場運行監督是7S管理的數字化轉型。壹方面，采用基於傳感器的實時數據采集系統，完成生產現場環境數據、設備運行參數和狀態數據、流水線作業關鍵崗位生產率數據的采集，解決了原有7S管理數據采集的滯後性和人工采集帶來的誤差等問題。
另壹方面，利用視頻監控和圖像識別技術，實現設備停機、傳送帶堵塞、產品積壓、員工離職等異常情況的預警和推送，是7S管理評分的有力依據；
最後，通過數據分析軟件FineBI，對生產系統數據和上述收集到的數據進行多維度的對比分析，輔助生產管理者進行有效決策。物流過程控制包括供應商交貨、工廠內部周轉和客戶交貨。
利用車聯網技術和大數據處理技術，實時采集物流車輛的實時地理位置和行駛軌跡數據，從而完成供應商和客戶的物流過程控制；利用AGV小車實現自動收料、半成品周轉、成品入庫，從而創造無人分揀、
智能搬運的智能倉儲作業系統，大大提高了工廠物流的周轉效率。
生產執行跟蹤是對生產計劃執行過程的實時監控和對執行結果的管理決策。結合MES系統和數據分析工具FineBI，各級管理人員可以及時了解生產動態，包括考勤、計劃生產進度、計劃完成率和效率等。，並實現生產異常的在線分析和閉環跟進，優化數據提取和分析模式，減負賦能，提前管理，建立問題發現和分級管理機制。
質量監督包括三個環節:進貨質量控制、過程質量控制和交貨質量控制。重點是質量策劃、質量檢驗、質量保證、質量監督、質量改進、質量服務、制度和過程七個方面。利用編碼技術實現產品和物料的批量控制，減少因批量質量問題造成的成本損失。同時運用SPC方法分析工序能力和質量控制水平，確保產品質量在合理範圍內波動。
在建設智能工廠的過程中，不同的業務活動衍生出不同的信息功能需求，不同的功能需求推動不同新技術的發展。業務、功能和技術的結合形成了智能工廠的應用場景。基於上述智能工廠管理平臺五大模塊的內容，泛軟提煉出了智能工廠的四大應用場景。
智慧工廠的管理對工業園區的綜合管理提出了更高的要求。由於管理任務繁多，傳統工業園區很多模塊都是分開管理的，無法實現資源的統壹協調，很多數據也不是實時在線的，大大增加了管理難度。
智慧工廠要求對視頻監控、安防報警、人員巡查、門禁考勤、訪客管理、壹卡通管理、停車位、會議室、信息發布、能源使用、環境變化、設備參數等進行實時在線統壹管理。企業可以利用傳感器技術實現動態抓拍、熱成像報警、人臉識別、溫濕度傳感等。然後利用OA或報表系統實現在線巡視檢查、信息發布、會議室在線預定、訪客在線登記等。，並通過微服務接口調用系統數據和傳感器數據，形成園區整體管理指標。最後，利用3D建模技術開發智慧園區全局管理模型或利用數據分析工具制作園區綜合管理駕駛艙，實現園區資源的統壹高效管理，打造綠色、高效、安全的智慧園區。
物流壹直是工廠管理的薄弱環節。大多數制造企業依靠第三方物流公司運輸產品和原材料，但缺乏強大有效的手段管理第三方物流機構，導致客戶發貨時間控制不準確，無法追溯物流異常的真實原因。
企業可以基於車聯網技術保存物流車輛的實時地理位置信息，然後利用大數據處理技術實時監控所有物流車輛的運行狀態，對停車超時、不按規定路線行駛、速度異常等情況進行實時報警。對於收發異常的訂單，可以追溯物流車輛的歷史軌跡和停靠記錄，實現物流各環節的精細化、動態化、可視化管理，提高物流系統的智能分析決策能力和自動化作業的執行能力，提升物流作業效率。
應用場景三:三位壹體制造監管平臺
隨著制造企業內部生產過程管理能力的提高，出現了對上下遊制造監督管理的需求。壹方面是供應商原材料質量控制的進壹步延伸，另壹方面是更加註重客戶滿意度的體現。從供應商到工廠再到最終客戶的三位壹體制造監管平臺是智能工廠的核心應用場景。
為了滿足大客戶的訪問需求，企業可以利用微服務技術，通過接口提取生產過程數據和作業視頻，同時利用數據分析平臺為客戶提供帶有分析結果的產品出廠數據，並通過權限管理開放給相應的客戶，快速響應客戶的制造監管平臺數據對接和遠程出廠檢驗的需求，增強客戶對產品的信任度。
對於供應商的監督管理，需要從四個方面入手。壹是通過對接其生產線設備的傳感器數據，掌握供應商生產過程中的設備參數，便於後期的異常追溯；第二，接入生產監控視頻，實現對供應商生產運作的實時監控，提升管理；再次，打通供應商的生產信息系統，掌握供應商訂單的執行進度和質量，可以有效預測訂單風險；第四，開發數據上報接口，及時規範地收集供應商臨時分散的數據，提高協同能力。
傳統的質量管理方法僅限於監控當時產品生產過程的數據，當出現批次質量異常時無法有效鎖定不良批次，異常物料無法追溯到哪個成品，增加了質量處理成本和控制難度。
質量追溯可以幫助企業更加實時、高效、準確、可靠地實現生產過程和質量管理。通過結合條碼自動識別技術、序列號管理思想和條碼設備，有效采集生產和物流作業中產品或物料的相關信息和數據，記錄每道工序或工作完成後操作人員和檢驗人員的檢驗結果、存在問題、姓名、時間、地點和情況分析。在產品的適當部位作出相應的質量狀態標識，以跟蹤其生命周期中流通運動的全過程，使企業實現在開采、銷售和生產中對物料的跟蹤和監控，產品質量可追溯，在銷售中對商品的跟蹤等目標。
最後利用數據分析工具建立質量規劃、過程控制、問題發現、異常處理、管理決策、問題關閉的質量閉環管理平臺，形成經驗庫和分析報表，支持企業構建壹套來源可追溯、去向可追溯、責任可追溯的質量閉環追溯體系。
智能工廠的應用遠不止於此。隨著新技術新思想的誕生，智能工廠在新時代也會有新的表現形式。制造業管理者應把握新形勢，通過執行自動化和管理信息化的融合，加快建設智能工廠的步伐。