以数据驱动型的智能运营管理，赋能工业企业从“数字化转型”到“数字化运营”。‘智能工厂’概念提了很长的时间了，整个制造行业尤其是电子设备制造行业，在我们做这个工厂之前，整个工艺和制造水平都是非常高度的标准化。在这个行业，制造能力非常强的代工厂，制造细节非常完善，能够以非常高的效率和小的代价产出非常高质量的产品。

　　在工业化快速发展的今天，数字工厂被诸多企业付诸实践。据统计，我国工业互联网平台汇集着数百万家数字化工厂，工业设备连接数量超过7900万台/套。数字化是工业企业实现智能化制造的必经之路，其纵贯产品研发到售后的各个业务环节，也能横向拓展到供应商管理领域，帮助企业在内部建立透明高效的运营管理体系。

　　做智能工厂目的之一是打造满足企业要求的工厂。“为客户提供更高质量、更灵活配置以及更快交付的产品。二是在制造行业领域解决方案的全面实践。希望通过打造这个工厂，能让客户看到，企业除了生产，在整体解决方案上，甚至在软件及平台上都有强大的能力。

　　推进数字工厂建设，智能物流是重要切入口，可以为企业提供大量直接或间接利润。智能规划仓库储位，提升物料出入库速度20%。实时智能调度AGV小车，按照路线分配规则自动分流发运物料至对应暂存区域，提升整体配送效率50%。利用手机终端及时回传签收单，通过系统自动完成运费结算和分析，大幅提升了运输管理效率。

　　数字工厂环境下，生产设备日益智能化、数字化、可视化，但依然存在工厂设备联网率低、成本控制精度不够、数字化渗透不够、SMT设备无法支持柔性制造等问题。针对这些弊端，智能工厂建立了完善的企业设备全生命周期档案，实现全厂所有设备互联可视，实时监测分析设备数据，主动预警设备异常，让设备资产管理更智慧。最终满足柔性制造要求将产品换线时间压缩在3分钟以内，缩短订单交付周期65%。

　　推动数字工厂质量管理的精细化和智能化，是解决供应链及质量检测难管控、产品外观检测效率低、人工质量检测标准不统一、产品缺陷漏检率高等问题的现实选择。部分智能工厂建立多维智能分析模型，实时调整质量管控策略，实现全流程质量数据可视，采用SPI/AOI智能复判技术降低了70%的误判率，减少了67%的检验人员。

　　“工业互联网是数字工厂的基础设施，是工业企业数智化升级的重要载体。通过工业联接、信息联接、智能联接、融合方案和赋能产业五个方面打通设备、数据、信息、生态、资源之间的流通，赋能工业经济高质量发展。随着智能工厂的发展，数字赋能的重点也日益转移。