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在當前智能制造的熱潮之下，越來越多的企業都在進行數字化工廠的建設。眾所周知，數字化工廠的規劃建設是一個十分復雜的系統工程，數字化工廠規劃是制造型企業面臨的一個重要課題，轉型方向是否明確、轉型戰略是否落地、要如何進行工廠設計、設備布局是否合理、工作地點布置是否科學，物流路線是否經濟、暢通，都是影響企業制造和管理的重要因素。

工廠系統集成是實現智能制造的關鍵路徑， 強調企業的業務管理端， 產品研發端和?產制造端各板塊之間的整體集成， 通過系統之間的互聯互通， 實現數據驅動業務過程， 打通端到端的業務流， 助?企業打造卓越運營體系。
縱向集成解決?案以數字化制造系統集成平臺為核?， 將企業內部各獨?系統通過兩個集成架構(制造系統集成和應?系統集成)進?整合和統?， 實現制造業務之間的協同運?。

數據是企業重要戰略資產，通過全面聚合、深入挖掘、高效應用，打造企業差異化競爭力。大數據應用的關鍵不是大和數據，其核心價值是將數據視作與人、財、物一樣的企業核心資產，讓資產創造價值。大數據方式與傳統數據挖掘分析不同，它是通過采用新的采集、存儲和處理技術，實現跨業務、多類型、實時快速、靈活定制的數據關聯分析，滿足公司或政府在生產、經營管理（戰略決策）、優質服務等方面的管理提升和業務創新需求。

主數據是企業信息化的基礎，隨著公司信息化建設深入推進，基礎數據編碼建設越發顯得重要。如果沒有一套完整、科學的編碼體系作指導，對一些基礎數據的命名、描述、分類和編碼等工作仍按照各職能部門或各信息系統的需求來進行，很容易造成對同一信息對象的標識不統一、信息分類方法不統一、名稱不統一等現象，易形成信息孤島，無法實現信息在各業務環節、各系統之間的交流與共享。

智能制造可以分解為多個維度，包括生產工位智能化、生產過程智能化、生產管理智能化、生產分析智能化和管理決策智能化，而生產工位智能化是整個制造體系根本、核心的部分。首先實現生產工位智能化，自然形成由多個工位組成的整體生產過程的智能化。然后實現生產管理智能化，將生產數據進行準確的收集，為生產分析智能化做準備。在各種分析數據呈現之后，幫助企業實現管理決策智能化。