1, 怎样才能实现生产车间智能化管理？？？
一是高效灵活的生产模式。实施智能制造推动从生产方式到管控模式的变革，使实现优化工艺流程，降知低生产成本，促进劳动效率和生产效益的提升。二是产业链有效协作与整合。推广智能制造技术在装备制造行业的应用，推动产业链在研发、设计、生产、制造等环道节的无缝合作，为进一步提高产业链协作效率打下基础。三是新型生产服务型制造。实施智能制造促进从生产型组织向版服务型组织的转变，通过运用物联网、大数据、云计算等智能制造关键技术，不断催生远程运维、智能云服务等新的商业模式和服务形态，全面提升创新能力和权服务能力。四是协同开发和云制造。实现信息共享，整合间优势资源，在各产业链环节实施协同创新，推动制造资源和制造能力的优化配置，以提高劳动生产率、提升产品质量。
2, 如何实现工厂智能化？
智慧工厂的发展，其实与工业自动化的趋势息息相关，根据经济部工业局统计，自动化设备、自动化产品与自动化规划服务业，2011年三者合计产值已达到8,650 亿元，显示在科技日新月异和产品制造复杂性的趋势下，如何有效的智慧化管理自动化设备，确实已经成为未来产业发展的重点之一。无线感测器将是未来实现智慧工厂的重要利器。智慧感测是基本构成要素但如果要让制造流程有智慧判断的能力，仪器、仪表、感测器等控制系统的基本构成要素，仍是关注焦点。目前仪器仪表的智慧化，主要是以微处理器和人工智慧技术的发展与应用为主，包括运用神经网路、遗传演算法、进化计算、溷沌控制等智慧技术，使仪器仪表实现高速、高效、多功能、高机动灵活等性能。如专家控制系统（expert control system;ECS）就是一种而具有大量的专门知识与经验的程式系统。它运用人工智慧技术和电脑技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，解决那些需要人类专家才能解决好的复杂问题。此外，模块控制器（FC-Fuzzy Controller），也称模块逻辑控制器（FLC-Fuzzy Logic Controller），也是智慧工厂相关技术的关注焦点。由于模块控制技术具有处理不确定性、不精确性和模块资讯的能力，对无法建造数学模型的被控过程，能进行有效的控制，能解决一些用常规控制方法不能解决的问题，也让模块控制在工业控制领域得到了广泛的应用。控制系统网路化 随着工厂制造流程连接的嵌入式设备越来越多，透过云端架构部署控制系统，无疑已是当今最重要的趋势之一。在工业自动化领域，随着应用和服务向云端运算转移，资料和运算位置的主要模式都已经被改变了，由此也给嵌入式设备领域带来颠覆性变革。如随着嵌入式产品和许多工业自动化领域的典型IT元件，如制造执行系统（manufacturing execution systems;MES）以及生产计划系统（production planning systems;PPS）的智慧化，以及连线程度日渐提高，云端运算将可提供更完整的系统和服务，生产设备将不再是过去单一而独立的个体。但将孤立的嵌入式设备接入工厂制造流程，甚至是云端，其实具有高度的颠覆性，必定会对工厂制造流程产生重大的影响。一旦完成连线，一切的制造规则都可能会改变。包括体系结构、控制方法以及人机协作方法等，都会因为控制系统网路化，而产生变化，如控制与通信的耦合、时间延迟、资讯调度方法、分散式控制方式与故障诊断等，都使得自动控制理论在网路环境下的控制方法和演算法，都需要不断地创新。此外，由于影像、语音信号等大资料量、高速率传输对网路频宽的要求，对控制系统网路化，更构成严厉的挑战。因为工业生产流程不容许一点点差错，网路传递的封包资讯不能有一点点漏失，而且网路上传递的资讯非常多样化，哪些资料应该先传（如设备故障讯息），哪些资料可以晚点传（如电子邮件），都要靠控制系统的智慧能力，进行适当的判断才能得以实现。工业通信无线化 工业通信无线化也是当前智慧工厂探讨比较热烈的问题。根据专家分析，到2013年，全球工厂自动化中的无线通讯系统应用，将每年增加约40%。随着无线技术日益普及，各家供应商正在提供一系列软硬体技术，协助在产品中增加通信功能。这些技术支援的通信标准包括蓝牙、Wi-Fi、GPS、LTE以及WiMax。然而，在增加无线连网功能时，晶片及相关软体的选择极具挑战性，包括优化性能、功耗、成本和规模，都必须加以考虑，更重要的是，由于工厂需求不像消费市场一样的标准化，必须因应生产需求，有更多弹性的选择，最热门的技术未必是最好的通信标准和客户需要的技术。此外，无线技术虽然在布建便利性方面，对比有线显然有相当的优势，但无线技术目前的完善、可靠性、确定性与即时性、相容性等还有待加强。因此，工业无线技术的定位，目前仍应是传统有线技术的延伸，多数仪表以及自动化产品虽会嵌入无线传输的功能，但要舍弃有线技术，目前还言之过早。
3, 如何实现智慧工厂？
通往工业4.0道路上，精益不能缺席！工业4.0的概念众多，解释也是众说纷纭，但大概意思是，那是一种高度灵活的数字化和智能化生产方式。按照设想，即使在工业4.0的发源地德国，一些相对完善的工业4.0厂家，目前或许能处于3.0左右的水平，所以其实工业4.0仍然是一个模糊的和不确定的未来。它需要全球的企业一起去探讨努力实现。而在中国制造2025利好政策的鼓舞下，国内已有很多企业开始尝试工业自动化以及工业4.0的技术开发和产品布局，以期在未来中国制造逐步走向工业4.0的升级改造中抢先一步获得商机。同时网上也开始传播格力、海尔、三一重工等企业关于工业4.0示范工厂的视频。好像都在传递着一个信息：工业4.0离我们并不遥远。这里不得不反思，不顾实际地盲目追求所谓的工业4.0，是不是会适得其反？因为就中国大量的制造型企业来说，管理现状依然停留在工业1.5、工业2.0的低水平上。那么面对席卷全球的工业4.0大潮，这些企业该怎么办呢？他们又如何才能达到智能化呢？我们倒着来进行推导。达到智能化，首先得已经实现局部智慧化了，只需要将整个系统整合起来，便能打造智能工厂；如何达到智慧化，需要有良好的完整的自动化生产线作为基础，添加适当的软件技术，将线扩展到面；而自动化生产线则要求产品、流程、技术等企业最基本的管理都已达到精益化。由此推导过程可见，精益化是基础，将伴随企业走向工业4.0的整个进程。那么企业如何走精益化道路呢？第一步，精益设计改造产品。一个好的产品是一个企业的根本，首先要优化产品结构，进行创意产品设计。精益设计就是强调从源头进行改善的方法论。它运一系列可视化的符号工具，在设计阶段提供客观的评价、分析比较的平台，使得我们设计阶段便可以分析整个产品在生命周期里的相关数据，尤其是在制造阶段如产品重量、加工、质量、成本和人力工学问题等。后端化思考所生产的产品易于面向机器人装配，同时又保证了低成本高质量。第二步，精益化管理打造卓越流程。精益管理对于制造业而言，库存量大幅下降，生产周期减短，质量稳定提高，各种资源等的使用效率提高，各种浪费减少、生产成本下降，企业利润增加。通过大量的改善会指向工序智能化和局部自动化，为智能化生产和智能化工厂建设打下良好的基础。同时员工士气、企业文化、领导力、生产技术都在实施中得到提升。革新企业观念，树立精益意识，学习精益思维，营造精益氛围。培育企业变革创新基因也是企业走向工业4.0的重要保障。第三步，评估层级，再做变革。在企业达到自动化水平之后，接着就是由线到面的扩展，而精益也不是说抛弃不用了，而是已经成为企业血脉之中的精益文化，它是一个累计叠加的过程。此时需要评估企业在通往工业4.0的道路上所到达的层次，进行业务需求排序，搭建智能制造的框架，构建良好的布局。更多地实现智慧化，将各自局部自动化进行连接。可见，工业4.0是目标，精益化既是走向工业4.0的手段，也是一个持续的过程。版权声明：本文由科理咨询原创，版权归属科理咨询，抄袭必究。
4, 车间生产管理智能化具体怎么定义？
数字化工厂将信息、网络、自动化、现代管理与制造技术相结合，在工厂形成数字化制造平台，改善工厂的管理和生产等各环节，实现工厂控制智能化、生产过程透明化、制造装备数控化和生产信息集成化。数据可视化是数字化工厂建设中至关重要的一部分，它使枯燥晦涩的数据通过可视的、交互的形式展现出来，从而形象、直观的表达数据的信息和规律。更直观的展现数据蕴藏的魅力！随着工业4.0和大数据时代越走越远，传统的数据展示已经无法满足工厂对数据抽取、归纳、展示等需求。工业4.0推动了数字化工厂的进程，数据可视化看板的出现，帮助企业避免了这些痛点。数字化工厂是智能制造的基础，而数据可视化则是数字化工厂不可缺少的一部分。
名词解释
智能
智能（intelligence）的本质是古今中外许多哲学家、脑科学家一直在努力探索和研究的问题，但至今仍然没有完全了解，以致智能的发生与物质的本质、宇宙的起源、生命的本质一起被列为自然界四大奥秘。近些年来，随着脑科学、神经心理学等研究的进展，人们对人脑的结构和功能有了初步认识，但对整个神经系统的内部结构和作用机制，特别是脑的功能原理还没有认识清楚，有待进一步的探索。因此，很难对智能给出确切的定义。而在仿生和模拟、超级计算机方面也有其特定含义。
产业链
产业链是产业经济学中的一个概念，是各个产业部门之间基于一定的技术经济关联，并依据特定的逻辑关系和时空布局关系客观形成的链条式关联关系形态。产业链是一个包含价值链、企业链、供需链和空间链四个维度的概念。这四个维度在相互对接的均衡过程中形成了产业链，这种“对接机制”是产业链形成的内模式，作为一种客观规律，它像一只“无形之手”调控着产业链的形成。 产业链的本质是用于描述一个具有某种内在联系的企业群结构，它是一个相对宏观的概念，存在两维属性：结构属性和价值属性。产业链中大量存在着上下游关系和相互价值的交换，上游环节向下游环节输送产品或服务，下游环节向上游环节反馈信息。
