在当前智能制造的热潮下，许多企业都在进行智能工厂规划。众所周知，智能工厂规划和建设是一项非常复杂的系统工程。目前会有各种各样的智能工厂喷涌而出，主要是因为中国的制造企业面临着巨大的转型压力，但不同行业面临的痛点并不一致，比如产能过剩、客户个性化需求增加、订单交付压力大等。迫使制造企业根据自己的一个痛点来完成智能制造转型，所以现在智能工厂会出现分化和多样化，这当然是企业行业的必然结果。因此，中国也出现了汽车、家电、轨道交通、食品饮料、制药、装备制造、家居等行业的样板工厂。因为业务不同，要解决的问题不同或者要实现的价值不同，智能工厂规划是多样化的。

　　智能工厂的多样性也体现了智能工厂规划不同的建设模式：

　　1、将生产过程数字化到智能工厂。在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等过程制造领域。企业发展智能制造的内在动力是设备监控和质量追溯，重点是生产的数字化建设，基于质量追溯的需求，从产品末端控制向全过程控制转变。因此，流程制造企业的发展模式先是设备工艺参数监测和设备健康OEE分析，通过控制生产中的温度、压力等工艺参数进行质量控制和溯源。然后，将质量追溯的内容扩展到外包单位和原材料供应商。当然，扩大数字化追溯范围的前提是企业内部的数字化追溯能力已经具备，否则，急于扩大企业外部的数字化意义不大。因此，其智能工厂规划模式是：先实现智能单元的温度、压力等工艺参数的监控和追溯，实现设备的OEE管理，提高产能；其次，智能生产单元进一步扩展到非关键工艺环境的数字化；然后突破上下游企业的数据鸿沟。

　　2、智能制造生产单元到智能工厂。在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家电、电子信息等离散制造领域，企业发展智能制造的核心目的是尽可能地实现数据共享，减少因信息不通畅而导致的减速。所以，虽然现在离散行业都提倡全自动智能单元，但也仅限于瓶颈工序，否则即使实现了全流水线智能单元，也不会实现透明管理，这对生产效率和质量会带来多大的好处。因此，其智能工厂规划模式是：先实现生产过程的透明化管理；其次，通过在线质量检测和智能单元设备监控，提高瓶颈工序的产量；然后实现设计、服务、制造的多维数字化协同。