在当今激烈的市场竞争中，如何降本增效、如何提升设备资产可靠性、如何提升精细化管理水平，是企业面临的挑战。着力打造 智能车间 为解决企业当前挑战提供了钥匙。
加快推进信息化建设是实现工业化和信息化高层次深度融合的必然趋势，通过信息化支撑工业化，帮助企业打造智能车间，是实现可持续发展模式，提升企业核心竞力优势，从而应对挑战的必由之路。笔者认为，推进智能车间建设，应实现“五化”融合，即设备管理精细化、生产过程一体化、企业管理标准化、分析应用数据化和决策支持科学化。
1.智能车间实现设备管理精细化
实现设备精细化管理是打造智能车间的前提。设备作为重要的一项生产要素，应视为企业管理的重点对象，对重资产企业来说尤为重要。设备安全、稳定、经济、可靠运行是企业运营基础。因此，管控重点应围绕如何降低维护费用、节能降耗、合理安排停机和检修、实现运行维护成本最小化展开，以实现提高设备可靠性、优化设备利用率的目的。
2.智能车间实现生产过程一体化
生产全过程无缝融合、信息充分共享和数据充分利用是生产过程一体化的重要基础。在生产过程中，各业务之间在本质上是无法分割的完整业务链。因此，各业务之间要实现信息全面融合、贯通，要充分考虑业务之间内在联系和逻辑关联，将各业务通过标准控制、流程控制、数据控制实现无缝融合，对重要节点进行有效控制，将业务链前端、后端全面贯通，才能保证生产过程一体化真实落地。
3.智能车间实现企业管理标准化
从企业管理入手，实现从经验性管理向标准化管理转变。建立统一标准，通过规范、制度、业务表单、主数据、业务流程等方式落实到信息平台中，保证规范、制度、业务流程得到有效贯彻和执行。同时，充分利用信息平台，从全局角度实现统一资源调配，帮助优化组织结构,并通过过程精简、规范和无缝衔接达到节约管理成本、提高管理效率和效益的目的。
4.智能车间分析应用数据化
数据价值通过体系化的分析应用来实现。利用实时采集现场DCS数据，为生产经营管理提供数据支撑，同时能满足远程诊断需求；通过对历史数据挖掘和主题性综合分析，实现对数据进行分类、统计、对标、分析，提高安全生产管理水平和管理效率，实现信息资源综合性开发利用。
5.智能车间实现决策支持科学化
数据分析结果为各级领导层科学决策提供支撑。通过精益化、规范化决策管理工具、KPI管理、大数据搜索应用等技术，为管理服务提供生产经营、决策分析实时数据，支撑生产经营活动持续优化；同时，通过整合内、外部结构化和非结构化数据，为管理层和决策层提供多维度、科学、准确、及时的数据、信息、知识和决策依据。
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