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数字化智能车间1、引言本文档旨在介绍数字化智能车间的概念、目标和实施计划。
数字化智能车间是指利用先进的信息技术和智能化设备对生产车间进行全面数字化改造和优化，以提高生产效率、降低成本、提升产品质量和安全性。
2、背景在市场竞争日益激烈的背景下，传统生产车间的运营模式已逐渐不能满足企业的需求。
基于此，数字化智能车间成为了企业实现转型升级的重要战略选择。
3、目标本项目的主要目标是实现以下几点：3.1 提高生产效率：通过数字化技术和智能化设备的应用，优化生产流程，提高生产效率；3.2 降低成本：通过自动化替代人力并优化物料和资源利用，降低生产成本；3.3 提升产品质量和安全性：利用数据分析和智能化监控手段，实现产品质量和安全性的提升；3.4 实现可持续发展：通过数字化智能车间的改造和优化，推动企业实现可持续发展。
4、实施计划本项目将按照以下步骤进行实施：4.1 项目准备：明确项目范围、目标和可行性，制定项目计划和预算；4.2 系统设计：根据业务需求，进行数字化智能车间的系统设计，包括硬件设备和软件系统；4.3 实施与测试：采购和安装智能化设备，进行系统集成并进行测试；4.4 上线与运维：系统上线运行，并进行日常维护和管理；4.5 持续改进：根据实际运行情况，进行持续改进和优化。
附件：- 附件1：数字化智能车间系统设计图纸；- 附件2：数字化智能车间实施计划表；- 附件3：数字化智能车间需求调研报告；- 附件4：数字化智能车间验收标准。
法律名词及注释：- 法律名词1：，指法律的具体内容和定义；- 法律名词2：，指法律的具体内容和定义。
智能制造——数字化车间智能制造——数字化车间1.简介1.1 背景1.2 目的1.3 范围2.智能制造的定义2.1 什么是智能制造2.2 智能制造的关键技术和特点3.数字化车间的概念与目标3.1 数字化车间的定义3.2 数字化车间的目标3.3 数字化车间的优势4.数字化车间的关键要素4.1 智能设备与物联网连接4.2 大数据分析与预测4.3 与机器学习4.4 无线网络与通信技术5.数字化车间的实施步骤5.1 规划与设计阶段5.2 设备采购与布局5.3 数据采集与分析系统建设 5.4 人员培训与技术支持5.5 迭代和改进6.数字化车间的应用案例6.1 智能在车间的应用6.2 物流自动化与优化6.3 生产线协同与调度6.4 质量控制与追溯系统7.数字化车间的挑战与风险7.1 安全与隐私问题7.2 技术标准与互操作性7.3 人员培训与变革管理8.法律名词及注释8.1 工业互联网8.2 数据隐私保护法8.3 信息安全管理体系9.附件列表9.1 数字化车间布局图9.2 设备采购清单9.3 数据采集与分析系统架构图10.结束语本文档涉及附件，请参考附件列表。
本文所涉及的法律名词及注释：________●工业互联网：________指通过物联网、物理系统和计算系统的集成，实现网络化、信息化和智能化的工业系统。
●数据隐私保护法：________一种法律框架，旨在保护个人或组织的数据隐私和信息安全。
●信息安全管理体系：________一套基于风险管理方法的信息安全管理框架，通过制定相应的策略和流程，确保信息系统的机密性、完整性和可用性。
智能制造——数字化车间在当今这个科技飞速发展的时代，智能制造已经成为制造业转型升级的重要方向。
其中，数字化车间作为智能制造的核心环节，正逐渐改变着传统制造业的生产模式和管理方式。
什么是数字化车间呢？简单来说，数字化车间就是将信息技术、自动化技术与制造技术深度融合，实现车间生产过程的数字化、智能化和网络化。
通过数字化手段，对车间的设备、人员、物料、工艺等进行全面的管理和监控，从而提高生产效率、降低成本、提升产品质量。
数字化车间的建设离不开一系列先进的技术支持。
首先是工业物联网技术，它能够将车间内的各种设备和传感器连接起来，实现设备之间的互联互通和数据采集。
这些实时采集的数据如同车间的“脉搏”，为生产决策提供了重要依据。
例如，设备的运行状态、生产进度、能耗情况等数据都可以被及时获取和分析，一旦发现异常，就能迅速采取措施进行调整。
其次，大数据分析技术在数字化车间中也发挥着关键作用。
大量的生产数据经过分析处理，可以挖掘出隐藏在数据背后的规律和问题。
比如，通过对产品质量数据的分析，可以找到影响产品质量的关键因素，进而优化生产工艺；对设备故障数据的分析，可以预测设备可能出现的故障，提前进行维护保养，减少停机时间。
此外，人工智能技术的应用也为数字化车间增添了新的活力。
例如，利用机器学习算法可以对生产过程进行优化，实现智能排产；通过图像识别技术可以对产品进行自动检测，提高检测效率和准确性。
数字化车间带来的好处是显而易见的。
对于企业来说，最直接的就是提高了生产效率。
传统车间中，生产计划的制定往往依赖于人工经验，容易出现不准确和不及时的情况。
而在数字化车间中，通过智能排产系统，可以根据订单需求、设备状态、物料供应等因素，自动生成最优的生产计划，大大提高了生产的计划性和协调性。
同时，数字化车间还能够减少生产过程中的浪费。
通过对物料的精准管理和对生产过程的严格控制，可以降低物料的损耗和废品率，从而降低生产成本。
产品质量的提升也是数字化车间的一大优势。
智能制造中的数字化车间建设与实践智能制造是当今时代的热点话题之一。
数字化车间作为智能制造的基础，是通过数字化技术实现生产过程全面自动化和智能化的核心，是智能制造的必经之路。
本文从数字化车间建设与实践的角度出发，详细阐述数字化车间的定义、数字化车间的重要性、数字化车间建设的关键点，以及数字化车间在实践中的应用和挑战。
一、数字化车间是什么数字化车间是运用现代信息技术手段，将生产环节中的模块化、信息化、智能化的工厂自动化系统有机地连接起来。
数字化车间是智能制造的核心，其主要目的是实现生产流程的透明化、标准化和智能化。
数字化车间是实现数字化生产的关键，它代表了智能制造技术的最高水平。
二、数字化车间的重要性数字化车间的建设对于智能制造的发展具有重要的意义。
数字化车间可以实现生产自动化和数字化，使生产过程高度透明化，保证了制造企业在信息化、可持续发展和竞争力方面的优势。
同时，也降低了生产成本、提高了生产效率，优化了公司生产结构、提升了企业竞争力。
三、数字化车间建设的关键点数字化车间建设是一个复杂的过程，需要把握以下关键点：1.物联网技术：物联网技术为数字化车间建设提供了基础。
2.自动化控制技术：构建智能生产流水线是数字化车间建设的关键。
3.数据采集与分析：数据采集技术相当重要。
4.智能制造: 实现智能化生产的关键。
四、数字化车间的应用和挑战数字化车间的应用非常广泛，可以应用于许多行业，如工厂、矿山、化工、医药等多个领域，提高了企业的生产效率和经济效益。
数字化车间的建设，也面临着许多挑战。
其中最主要的是缺乏技术人才和高昂的成本。
同时，由于数字化车间应用较新，支持的机器设备和软件系统也相对较少，开发难度较大。
因此，如何解决技术人才的培养，降低数字化车间建设成本和提高软件系统研发水平都是数字化车间面临的重要问题。
总之，数字化车间作为智能制造的重要基础，对于实现制造业的数字化、网络化和智能化具有重要意义。
数字化车间建设不仅可以提高企业的生产效率和经济效益，也可以推进制造业的技术升级和发展，为制造业的可持续发展做出贡献。
智能制造标准体系建设指导思想一、智能制造标准体系建设指导思想充分发挥标准在推进智能制造发展中的基础性和引导性作用，建立政府主导制定与市场自主制定的标准协同发展、协调配套的新型标准体系。
聚焦智能制造跨行业、跨领域的融合创新领域，建成覆盖５大类基础共性标准、５大类关键技术标准及10大领域重点行业应用标准的国家智能制造标准体系。
加强标准的统筹规划与宏观指导，加强标准的实施与监督，加强标准的创新发展与国际化，建立动态完善机制，逐步形成智能制造强有力的基础支撑。
二、深入实施智能制造推动制造业高质量发展新中国成立以来，成功地走出了一条适合中国国情的工业化道路，建立了门类齐全的现代工业体系，用几十年时间走完了发达国家几百年的工业化历程。
第一阶段是新中国成立之初到1978年。
组织实施了156个重大工程项目，大力发展以两弹一星为代表的国防科技工业，奠定了现代工业化的基础。
第二阶段为1979年到2012年。
工业实现了从小到大的跨越，世界500种主要工业产品中有四成以上产品产量位居世界第一。
特别是加入WTO后，我国深度融入全球产业分工体系，制造业规模体量迅速扩大。
第三阶段为2012年至今。
制造业在由大到强的道路上迈出坚实步伐。
综合实力稳步增强，供给体系质量大幅提升，重点领域创新取得重大突破，企业实力显著增强。
近年来，新一代信息技术蓬勃发展并加速向制造业全链条、全流程渗透融合，催生了智能制造这种全新的生产方式。
世界各国纷纷将智能制造作为突破点，抢抓未来竞争主导权。
我国实施智能制造工程，开展试点示范，大力打造数字化车间、智能工厂，取得了积极成效。
一是深入推进智能化改造，企业生产效率持续提升。
实施305个智能制造试点示范项目和420个新模式应用项目，培育超过6000家智能制造系统解决方案供应商，智能制造装备市场满足率超过50%，炼化、印染、家电等领域智能制造水平处于世界领先水平。
二是大力培育服务型制造，新业态新模式加速涌现。
数字化车间整体解决方案标题：数字化车间整体解决方案引言概述：随着工业4.0的发展，数字化车间整体解决方案成为制造业企业提升生产效率、降低成本的重要手段。
数字化车间整体解决方案可以帮助企业实现生产过程的智能化、自动化管理，提高生产效率和产品质量。
本文将详细介绍数字化车间整体解决方案的构成和优势。
一、设备互联1.1 设备联网：数字化车间整体解决方案通过设备联网，实现生产设备之间的互联互通，实时监控设备运行状态和生产数据。
1.2 远程监控：数字化车间整体解决方案可以实现远程监控，管理人员可以通过互联网随时随地监控车间生产情况，及时发现和解决问题。
1.3 数据分析：通过设备互联，数字化车间整体解决方案可以实时采集生产数据，进行数据分析，帮助企业优化生产流程和提高生产效率。
二、智能制造2.1 智能调度：数字化车间整体解决方案可以通过智能调度算法，优化生产计划和生产流程，提高生产效率。
2.2 自动化生产：数字化车间整体解决方案可以实现生产过程的自动化管理，减少人为干预，降低生产成本。
2.3 质量控制：数字化车间整体解决方案可以通过智能检测设备，实现产品质量的实时监控和控制，确保产品符合质量标准。
三、数据管理3.1 数据采集：数字化车间整体解决方案可以实现生产数据的自动采集和存储，避免数据丢失和误操作。
3.2 数据分析：通过数据管理系统，数字化车间整体解决方案可以对生产数据进行深入分析，为企业决策提供数据支持。
3.3 数据共享：数字化车间整体解决方案可以实现生产数据的共享和协同，不同部门之间可以实时共享数据，提高沟通效率。
四、人机协作4.1 智能工装：数字化车间整体解决方案可以通过智能工装，帮助员工提高工作效率和质量。
4.2 培训系统：数字化车间整体解决方案可以提供培训系统，帮助员工快速掌握新技能和新工艺。
4.3 人机界面：数字化车间整体解决方案可以通过人机界面设计，使操作界面更加友好和直观，减少操作失误。
五、安全保障5.1 数据安全：数字化车间整体解决方案可以通过数据加密和权限控制，确保生产数据的安全性和保密性。
国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）2015年12月目录一、总体要求 1(一) 指导思想 1(二) 基本原则 1(三) 建设目标 2二、建设思路 4(一) 智能制造系统架构 4(二) 智能制造标准体系结构图 11(三) 智能制造标准体系框架 13三、建设内容 15(一) 基础共性标准 15(二) 关键技术标准 18(三) 重点行业标准 28四、组织实施 30附件1：智能制造相关名词术语和缩略语附件2：已发布、制定中的智能制造基础共性标准和关键技术标准加快推进智能制造，是实施《中国制造2025》的主攻方向，是落实工业化和信息化深度融合、打造制造强国的战略举措，更是我国制造业紧跟世界发展趋势、实现转型升级的关键所在。
当前，“智能制造、标准先行”，为解决标准缺失、滞后以及交叉重复等问题，指导当前和未来一段时间内智能制造标准化工作，根据《中国制造2025》的战略部署，工业和信息化部、国家标准化管理委员会共同组织制定了《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》。
一、总体要求(一) 指导思想充分发挥标准在推进智能制造发展中的基础性和引导性作用，建立政府主导制定与市场自主制定的标准协同发展、协调配套的新型标准体系。
聚焦智能制造跨行业、跨领域的融合创新领域，建成覆盖５大类基础共性标准、５大类关键技术标准及10大领域重点行业应用标准的国家智能制造标准体系。
加强标准的统筹规划与宏观指导，加强标准的实施与监督，加强标准的创新发展与国际化，建立动态完善机制，逐步形成智能制造强有力的基础支撑。
(二) 基本原则统筹规划，分类施策。
统筹标准资源，优化标准结构，系统梳理国内智能制造相关标准，以满足智能制造发展需求为目标。
聚焦《中国制造2025》提出的10大重点发展领域，兼顾传统产业转型升级，结合不同行业发展水平和行业特点，形成智能制造重点行业应用标准，构建相互衔接、协调配套的标准体系。
跨界融合，急用先行。
根据智能制造跨领域、跨行业及高度集成、系统融合等特点，针对当前推进智能制造工作中遇到的数据集成、互联互通等关键瓶颈问题，优先制定数据接口、通讯协议、语义标识等基础共性标准。
在制造型企业，车间处于非常重要的位置。
在很大程度上，车间强则企业强，车间智则企业智。
《中国制造2025》中也明确指出：“推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间。
数字化车间架构图很多人认为，大量采购和引入数字化设备是建设好数字化车间的前提。
这是一个很大的误解：数字化设备与数字化车间之间既非必要条件，也非充分条件。
即便车间中全是数字化设备，如果没有实现设备的互联互通，没有实现生产过程的数字化管理，数据没有实现真正的有序流动，也不能称之为数字化车间。
数字化车间建设有三条主线：一条是以机床、热处理设备、机器人、测量测试设备等组成的自动化设备与相关设施，实现生产过程的精确化执行，这是数字化车间的物理基础。
第二条线是以MES为中心的智巧化管控系统，实现对计划调度、生产物流、工艺执行、过程质量、设备管理等生产过程各环节及要素的精细化管控。
第三条主线是在互联互通的设备物联网基础上，并以之作为桥梁，联接起信息化系统与机床等物理空间的自动化设备，构建车间级的HCPS系统，实现了两个世界的相互作用、深度融合。
1精益思想要贯穿始终如果说设备、MES、HCPS等三条主线是“实线”的话，精益生产则是数字化车间建设的一条“虚线”，要贯穿数字化建设的始终。
1）精益生产，智能制造的重要指导思想精益生产是管理学史上重要的实践成果之一，深刻地影响着汽车工业，乃至全球制造业。
精益生产基本思想和追求的管理目标，并没有随着智能制造的发展而落伍，恰恰相反，精益思想是企业进行智能制造体系构建的重要指导思想之一。
在此，笔者总结出五条可以指导智能制造建设的精益思想原则。
①关注客户价值：精益生产强调，流程中所有环节的输入与输出都应当用客户价值这个标尺去衡量。
在前端要打通客户真实需求之间的接口，在企业内部，以客户需求来定义自己的产品与服务。
②识别并消除浪费：企业在实施智能制造系统之前，应当对流程中各种浪费进行梳理与改善。
精益生产中将制造过多过早、库存、搬运、等待、不必要的作业、不必要的动作以及不良品流窜等七大浪费需要不断进行完善与消除。
③价值的快速流动：精益生产强调价值流的快速流动，包括物理布局工艺流程化，信息传递自动化，以及人、产线设备、仓储物流之间高效协同化。
如果在物理布局上有大量断点存在，就会给智能制造的排产与调度带来了更大复杂度。
④高度柔性与适应性：精益生产的柔性是指通过快速切换（SMED）的实施与改善，实现产线在生产不同型号、不同配置，甚至是不同种类产品时，可以根据需要进行快速切换。
在小品种多批量、客户需求千变万化的今天，智能制造建设也必须要考虑产线柔性与适应性等问题，否则就可能造成大量投资的浪费。
⑤尽善尽美原则：精益生产中标准作业、自工序完结、良品条件创建与维持、质量内建、安灯控制、防错与纠错机制、变化点管理、全员生产性维持（TPM）等术语之下，都有一套品质维持的理念、原则与方法，这些原则和方法同样可以指导智能制造的建设。
2）智能制造，精益生产的有效使能手段传统精益生产目视管理有很多很有效的手段和方法，比如5S管理、安灯、标准作业三票、可视化看板等方法。
这些方法可以直观地提示发生问题的区域、工位、或是机台、材料等信息，但是要深究问题的根本原因还需要大量的观察与分析，当变异的条件发生变化时，会给分析带来很多困难。
而智能制造以数字化、网络化、智能化等新技术、新手段就可以较容易地解决这些问题。
比如：识别浪费是精益改善的重要组成部分，除了传统的精益手法，通过设备物联网系统采集设备稼动率、待机原因等，能够准确地识别出设备利用等方面的浪费；通过MES系统对物料、工具等进行精益化库存管理，可以明显地减少库存的浪费；通过APS高级排产优化生产计划，可以减少人员与设备等待的浪费等等。
3）殊途同归，精益智能共促企业良性发展虽然精益生产与智能制造是两个领域的概念，侧重点也不尽相同，精益生产主要是强调了生产过程中的管理理念与实现方法，智能制造更侧重技术实现，但两者是相辅相成的关系。
从生产过程来看，精益生产中的很多理念，如生产布局、节拍、后工序拉动、标准作业等，是实施智能制造的基础。
快速切换、减少浪费、可视化生产、均衡化生产、准时化生产、工序流动化等理念，也是智能制造要实现的过程目标。
同样，智能制造中的设备互联互通、高级排产、过程协同、资源精益化管控、质量过程管控、大数据分析、可视化、预测性维护等方法与手段，都有助于促进精益生产的落地与提升。
从实现的目标来看，智能制造与精益生产也是殊途同归，实现敏捷、高效、高质、低成本的生产与服务模式是两者的共同目标。
智能制造背景下的精益屋2数字化车间实施策略数字化车间建设是一项复杂的系统工程，数字化车间建设可遵循以下实施策略。
1）统筹规划，服务战略智能制造不是企业的目的，企业真正目的是通过智能制造实现降本提质增效，提升企业竞争力。
数字化车间建设也要为这个目的服务，从整体上服务于企业经营战略。
企业要结合自身实际情况，基于企业战略进行智能制造的设计。
比如，要对企业所处行业、企业规模、产品特点、盈利能力、行业地位、发展趋势以及企业自身基础、存在问题、实施目标等，进行深入分析并综合考虑，这些不同的因素决定了企业不同的实施智能制造方法和路径。
数字化车间建设不仅仅是一系列新技术或新系统的单纯应用，既涉及生产自动化系统，又涉及数字化、网络化等信息化系统，还要考虑计划调度、生产工艺、物料配送、精益生产、安全环保等各种因素，是一项影响到车间各个层面，甚至是可以影响到企业层面的综合性工程，一定要有全局的概念与系统的思维。
2）聚焦痛点，扎实推进基于降本提质增效、快速响应市场的目的，从车间存在的实际痛点出发，打造一个能解决实际问题的数字化车间管控系统，在工艺、设备、管理以及信息化、网络化、智能化等各个方面有重点地进行优化、挖掘潜力，最大程度地提升企业生产效率及管理水平。
首先要聚焦痛点。
根据痛点明确要解决的主要问题，比如，是生产效率不高，是产品质量不稳定，还是生产过程不透明等，并以问题为导向，制订相应的解决方案。
其次，还需要分步实施，扎实推进。
数字化车间建设有很多阶段，其实施顺序取决于存在问题、生产特点、企业基础及资金投入等多种因素，切忌贪大贪全，可从基础、较易成功的地方着手。
3）以人为本，管理取胜如前所述，本次智能制造不是“机器换人”的过程，而是以自动化、数字化、网络化、智能化等新理念、新技术手段，帮助人类实现更高效、更高质、更绿色、更低成本的生产与服务。
在智能制造时代，人变得更加重要，而不是相反。
无论是机器人等设备，还是MES等信息化系统，都要基于帮助人、服务于人这个出发点，而不是简单地替代人、减少人。
另外，无论多么先进的系统，如果不把人的积极性调动起来，系统就不能发挥最大价值，智能制造就不可能取得成功。
在数字化车间建设中，要以人为本，以更好地发挥人的价值为基本出发点。
另外，还要充分意识到数字化车间建设的主体与应用对象不同。
数字化车间的主要用户是人数众多、文化水平偏低，甚至年龄偏大的车间工人，要充分考虑系统的易用性、便捷性、安全性、环保性等特点，以精益生产为指导思想，以使用者为中心，在流程优化、工艺优化等基础上，以自动化、数字化、网络化、智能化为手段，以降本提质增效为目标，以管理优化为突破口，通过数字化车间的建设实现精益化、智能化、高效化的生产模式，为企业智能化转型升级在车间层面奠定坚实的基础。
4）效益驱动，落地为王在数字化车间建设中，既要符合智能制造的理念，有一定的先进性、前瞻性，又要本着务实落地原则。
要汲取经验与教训，不要过于理想化，不要过多强调自感知、自决策、自执行、自组织、自学习等所谓高大上技术，企业不是研究机构，应该以创造效益为根本目的。
3数字化车间实施效果通过成功实施数字化车间系统，企业在车间管理方面将会有质的提升，为企业智能化转型升级奠定良好的基础。
1)设备互联，“哑设备”聪明起来通过设备的互联互通，将车间的数控机床、热处理设备、机器人等数字化设备实现程序网络通讯、数据远程采集、程序集中管理、大数据分析、可视化展现、智能化决策支持，将设备由以前的单机工作模式，升级为数字化、网络化、智能化的管理模式。
2)协同生产，让设备高效地运转通过系统中的计划、排产、派工、物料、质量、决策等模块，以信息化系统为手段，实现各种信息的共享与协同，做到车间层面精准化计划、精益化生产、可视化展现、精细化管理。
将以前串行生产转变为并行的协同生产模式，实现“一个流”的生产，工件转移到设备前，加工程序等技术文档、工装夹具等生产资源已经全部准备就绪，大大减少设备的各种等待时间，可明显提升设备生产效率，降低生产成本，提高客户满意度。
3)虚实融合，数据在流动中增值改变传统的制造模式，做到虚拟世界与物理世界深度融合，虚实精准映射、相互促进。
车间各岗位、各设备都融于整个信息化系统，以数据有序流动为特征，以高效高质生产为核心，人、机、料、法、环、测各环节相互融合，基于数字化、网络化、智能化的管理系统，使管理者能做到“看得见，说得清，做得对”，实现了生产过程的“Smart”，即敏捷、高效、高质、低成本、绿色、协同的智巧化生产与服务模式。
4) 智能制造，降本提质增效是标尺通过数字化车间建设，对车间进行全面的科学管控，大幅度提升车间计划科学性、生产过程协同性、生产设备与信息化系统的深度融合度，并在大数据分析与决策支持的基础上进行透明化、量化管理，可对企业生产效率、产品质量、生产成本等方面有明显改善。
以下是数字化车间系统实施后的统计结果：制造信息量提高15-60%生产效率提高10-30%计划质量提高25-70%生产透明度20-70%经济效益提高10-25%生产灵活性提高15-60%生产周期降低15-40%外协费用降低5-15%生产准备成本降低15-40%处理紧急事故的成本降低20-60%生产管理成本减少15-25%生产计划成本降低10-30%产品准时交货率提高15-40%4数字化车间系统选型原则目前市场上号称能做数字化车间或MES系统的公司有很多，良莠不齐。
企业在系统选型时应从以下几个方面进行考虑：1）完整性很多系统只是停留在生产、库房、质量等部分模块上，不能够对车间进行全方位的管理，这类系统不能称之为真正意义上的数字化车间或MES 系统。
2）先进性制造企业需要的是一套理念及技术先进的系统，高级排产、数据自动采集、协同制造等都是数字化车间的核心功能，虽有很大的技术难度，但只有真正突破这些技术瓶颈，才能支撑起智能制造的发展需要，才能最大程度地发挥车间的生产潜能，而不仅仅满足于台账的电子化或者简单的看板管理。
3）成熟性系统应该是有行业成功案例的成熟产品，并具有良好的灵活性和扩展性。
最好是平台化产品，便于根据企业实际情况进行快速定制开发与系统部署，减少企业的实施风险。
