智慧工厂系统同步规划与集成策略研究

摘要：在工业4.0与中国制造2025战略推动下，智慧工厂成为制造企业转型升级的核心载体，而传统 “烟囱式” 系统建设模式引发的信息孤岛、业务断点等问题，严重制约转型效能。本文结合某包装制品公司，探究系统同步规划与深度集成的必要性，提出基于工业互联网平台的集成架构与技术路径，细化分阶段实施策略。研究表明，通过统一规划与系统集成，可实现数据流、业务流、价值流贯通，显著提升运营效率与投资回报率。​

关键词：智慧工厂；系统集成；同步规划；工业互联网平台

引言​

全球制造业正经历以数字化、网络化、智能化为核心的变革，工业4.0与中国制造2025战略进一步加速智慧工厂的落地进程。智慧工厂通过深度融合信息技术（IT）、运营技术（OT）与通信技术（CT），构建具备自感知、自决策、自执行能力的生产体系，成为破解制造企业效率瓶颈的关键路径。然而，我国制造企业在智慧工厂建设中普遍面临系统性难题：多数企业沿用传统“烟囱式”建设模式，各部门依据局部需求独立选型信息系统，导致系统间协同能力缺失。某包装制品公司作为塑料智慧包装领域的一站式服务企业，其困境具有典型性。该公司采用事业部制管理，各事业部产品虽存在较强关联性（均围绕塑料包装的研发、生产与销售），但长期推行独立系统建设模式，形成多套功能重合的核心系统，包括多套 MES（制造执行系统）、数采系统、仓储管理系统与 MOM（制造运营管理系统）。这些系统各自运行、数据不通，不仅增加了企业的管理与维护负担，更制约了生产效率的提升与柔性制造能力的构建，成为企业数字化转型的主要障碍。​

一、智慧工厂系统构成与“烟囱式”建设的弊端​

1.1 智慧工厂的核心系统体系​

智慧工厂的系统架构通常包含四个层次：管理层、执行层、操作控制层和基础使能层。管理层以ERP（企业资源计划）、PLM（产品生命周期管理）系统为核心，负责企业资源统筹和战略决策；执行层包括MES（制造执行系统）、WMS（仓储管理系统）等，负责生产任务的执行与调度；操作控制层由SCADA（数据采集与监控系统）、DCS（分布式控制系统）和PLC（可编程逻辑控制器）组成，实现设备级的控制与监控；基础使能层则包含工业互联网平台、云基础设施和工业网络，为上层应用提供技术支撑。这些系统相互关联、相互支撑，共同构成了智慧工厂的完整技术体系。其中，工业互联网平台作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，正在成为智慧工厂系统集成的重要基础设施。它通过提供设备连接、数据治理、应用开发等核心能力，为打破系统孤岛、实现数据互通提供了技术基础。

1.2传统分步独立建设“烟囱式”模式的主要弊端​

“烟囱式”建设模式的弊端在该公司运营实践中表现得较为突出，具体可归纳为四个方面：​

其一，数据孤岛与系统重复建设并存。各事业部的系统采用独立的数据标准与技术架构，例如不同事业部的MES对“设备故障类型”的编码规则、“生产进度状态”的定义均不统一，导致集团层面无法汇总分析全公司的设备效率与生产进度；同时，多套系统存在严重的功能重复。多个事业部均独立建设设备管理、质量追溯等模块，不仅造成硬件采购、软件授权的成本浪费，还增加了后期维护的复杂度，显著提升了企业的运营成本。​

其二，业务流程断点导致效率低下。由于系统间缺乏有效集成，跨系统的业务流程需依赖人工干预完成。例如，客户下单后，工作人员需手动将订单信息录入生成生产计划，再导出计划数据并导入MES执行生产；这一过程不仅延长了业务流转时间，还因人工录入存在误差，导致生产计划与客户需求出现偏差，进而影响订单交付效率与客户满意度。​

其三，整体可视性缺失与柔性不足。管理层无法实时获取各事业部的生产进度、库存水平、设备状态等关键信息，当某一事业部出现原料短缺时，难以快速调配其他事业部的冗余库存，导致生产停滞；面对市场需求变化，各系统需单独修改参数与流程，无法快速响应，制约了企业的柔性生产能力。​

其四，维护成本高企与扩展困难。为实现系统间的基础数据交互，企业需后期开发大量点对点接口，且接口数量随系统增加呈几何级增长；这些接口不仅开发成本高，还需专人维护，一旦某一系统升级或更换，相关接口需重新开发，严重影响系统的扩展性，也进一步增加了企业的技术维护负担。​

二、系统同步规划与集成的重要性​

2.1 同步规划的战略价值​

系统同步规划是智慧工厂建设的“顶层设计”，其战略价值主要体现在三个维度：​

从源头避信息孤岛与重复建设：同步规划定统一数据标准、接口规范及技术路线，明确系统功能边界，梳理业务共性需求建共用系统，避免重复投资，降低成本，最大化投资回报率。统筹系统建设顺序与集成优先级，使上下层系统（如ERP与MES）功能互补，避功能浪费，减后期改造与接口成本，缩周期促智慧工厂快速见效。实现风险前置管控：提前识别系统技术兼容性、业务逻辑冲突问题，通过方案调整、技术选型优化解决，避实施阶段项目停滞或颠覆性改造，降建设风险。​

2.2 系统集成的核心价值​

系统集成是释放智慧工厂效能的关键，其核心价值贯穿生产运营全流程：​

第一，实现数据驱动决策。打通设备层到决策层数据流，汇聚至工业互联网平台形成生产数据资产，支撑数字孪生、AI决策等应用，如通过设备运行数据优化维护计划，基于生产数据调整排产，构建“数据-分析-决策-优化”闭环，提升精细化管理水平。第二，优化全流程自动化。消除跨系统业务断点，客户订单从CRM自动同步至ERP生成生产与采购计划，再传MOM排产、MES 执行，MES联动WMS调度物料，进度实时回传至ERP与CRM，全流程无人工干预，提升流转效率且降低误差，保障流程稳定准确。第三，提升运营效率与资源利用率。系统实时数据共享协同，设备故障经 SCADA传MES与MOM，维修快速预警响应，减少停机时间；库存实时同步优化物料调度，减少原料积压浪费，提升设备、物料等资源利用效率。第四，增强柔性生产能力。集成后架构灵活适配需求变化，客户调整需求时，CRM传变更至PLM改工艺、MOM调排产、MES更新指令，全流程快速响应，支持小批量、多品种生产，助力企业提升市场竞争力。​

三、系统集成的主要方案与技术路径​

3.1 集成架构模式演进​

智慧工厂系统集成架构经历了三代迭代，逐步适配不同阶段的技术需求与应用场景：​

第一代是点对点接口模式。该模式通过开发定制化接口连接两个系统，实现基础数据交互，适用于系统数量少、交互需求简单的场景；但其弊端显著，接口数量随系统增加呈几何级增长，系统间关系复杂，维护难度大，且某一系统升级后相关接口需重新开发，扩展性差，已无法满足多系统协同的需求。​

第二代是企业服务总线（ESB）模式。该模式采用中心化架构，所有系统通过ESB实现数据交互，减少接口数量，降低系统间的耦合度；但ESB存在单点故障风险。一旦ESB出现问题，所有系统的交互将中断，且其处理能力有限，难以支撑海量设备数据的实时传输，无法满足智慧工厂的高实时性需求。​

第三代是基于工业互联网平台的集成模式，也是当前智慧工厂的首选方案。该模式以工业互联网平台为核心，采用去中心化的分布式架构，平台承担数据汇聚、治理、服务化输出等功能，各系统通过标准化接口接入平台，实现数据交互与业务协同；工业互联网平台不仅支持海量设备与系统的接入，还具备弹性扩展能力，可根据业务需求灵活增加节点，同时提供微服务化的应用开发环境，便于快速构建个性化应用，充分适配智慧工厂的技术需求。​

3.2关键集成技术选型​

系统集成的技术选型需围绕数据交互效率、兼容性与扩展性展开，核心包括三个层面：​

一是数据接口技术。优先选用OPC UA协议，该协议是工业领域的通用标准，支持跨平台、安全可靠的数据传输，可实现管理层与操作控制层的直接数据交互；针对物联网设备（如传感器、AGV机器人），选用MQTT协议，其轻量化设计可降低带宽消耗，适配设备的低功耗需求；针对系统间的业务数据交互，采用REST API，便于快速开发与调试，提升接口部署效率。​

二是中间件与集成平台。采用“工业互联网平台+ iPaaS”的组合方案：工业互联网平台负责设备数据的采集、存储与治理，为上层集成提供数据基础；iPaaS提供可视化的接口配置工具与流程编排功能，无需大量编码即可实现系统间的集成，降低了集成难度，缩短了项目周期，同时支持弹性扩展，可适应企业业务增长需求。

三是数据建模与标准化。制定企业统一的数据字典，明确定义核心数据的语义、格式与属性（如物料编码需包含类别、规格、产地等信息，生产订单编码需体现事业部、年份、流水号等要素），确保各系统对数据的理解一致；建立EBOM（工艺BOM）与MBOM（制造BOM）的自动转换规则，明确工艺路线、物料替代关系的映射逻辑，避免设计数据与制造数据出现偏差，为系统集成奠定数据基础。​

3.3 核心系统间集成方案设计​

核心系统间的集成需围绕业务流程闭环展开，重点实现四个关键集成场景：​

ERP与MES的集成。二者通过统一接口实现实时数据同步，集成内容涵盖：ERP向MES下达生产工单、BOM清单、物料需求计划与工艺要求；MES向ERP反馈生产进度、工时消耗、物料实际使用量与生产成本数据；通过集成实现生产计划与执行的动态匹配，当MES反馈生产异常时，ERP可快速调整计划，确保生产流程稳定。​

PLM与MES/ERP的集成。PLM通过接口将EBOM（工程BOM）、工艺路线、NC代码、质量标准等设计制造数据推送至 MES，为生产执行提供技术支撑；同时，PLM将MBOM同步至 ERP，用于ERP生成物料采购计划与成本核算；当PLM中的设计或工艺发生变更时，系统自动触发变更通知，同步更新MES与ERP中的相关数据，避免“设计-制造”脱节。​

MES与自动化层（SCADA/PLC）的集成。MES通过工业互联网平台对接SCADA，实时采集设备运行状态、生产参数（如温度、压力、转速）、质量检测数据与报警信息；同时，MES向PLC下达生产参数调整指令，实现生产过程的动态控制；通过集成打通“信息空间-物理空间”的连接，提升生产过程的实时性与可控性。​

WMS与MES/自动化立库的集成。WMS与MES通过数据接口实现库存信息与生产需求的同步：MES向WMS下达物料拣选指令，WMS根据指令生成拣配任务，并将库存实时状态反馈至MES，确保生产物料精准供应；同时，WMS与自动化立库对接，自动触发货架存取、物料分拣动作，实现仓储作业的自动化，减少人工干预，提升仓储效率与库存准确率。​

四、实施路径与风险应对​

4.1 分阶段实施路径建议​

第一阶段：顶层设计与规划（周期3-6个月）。成立由集团IT部门、事业部业务负责人、技术专家组成的跨职能团队，明确系统集成的总体目标与核心需求；基于目标与需求，设计未来系统架构（To-Be Architecture），明确系统选型标准、数据标准、接口规范与集成优先级；同时，完成可行性分析与方案论证，形成详细的实施计划与资源预算。​

第二阶段：平台先行与试点突破（周期6-9个月）。优先搭建统一的工业互联网平台，完成平台的基础功能开发（如设备接入、数据存储、接口管理）与环境部署；选择1-2个具备代表性的事业部或核心价值流作为试点，开展关键系统集成；通过试点验证集成方案的可行性，积累实施经验，优化技术细节与业务流程，形成可复制的集成模板。​

第三阶段：迭代推广与全面集成（周期9-12个月）。基于试点经验，逐步将集成范围扩展至其他事业部与业务领域，完成全公司层面的系统集成；同时，基于集成后的海量数据，开发增值应用，释放数据价值；在推广过程中采用敏捷迭代模式，定期收集反馈，持续优化系统功能与集成效果，确保集成目标全面落地。​

4.2 潜在风险与应对策略​

技术风险，主要表现为标准不统一、技术选型失误与系统兼容性问题。应对措施包括：前期开展充分的技术调研，优先选择符合工业标准的成熟技术与产品，避免封闭技术体系；在实施前进行技术验证，提前发现并解决技术冲突；采用微服务架构设计系统，降低模块间耦合度，提升系统的兼容性与扩展性。管理风险，核心是部门壁垒与变革阻力。应对策略包括：成立由集团高层领导牵头的项目治理委员会，明确各部门的职责与考核指标，推动跨部门协同；加强变革沟通与培训，通过案例讲解、现场演示等方式，让员工理解系统集成的价值与自身角色，减少抵触情绪；建立跨部门沟通机制，及时解决集成过程中的业务矛盾与协作问题。成本与进度风险，主要源于需求蔓延、资源不足与实施延误。应对措施包括：在项目初期明确核心需求与项目范围，建立需求变更管控流程，避免因需求随意扩展导致成本超支与进度延迟；采用分步投资策略，按阶段投入资源，确保资金与人力供应稳定；建立项目监控机制，定期跟踪进度与成本执行情况，一旦出现偏差，及时调整实施计划，确保项目按预期推进。​

五 结论与展望​

5.1 研究结论总结​

系统同步规划与深度集成是智慧工厂建设核心，而非后期补充功能。传统“烟囱式”建设模式已不适配智能制造需求，需通过同步规划统一标准、深度集成打通数据与业务链路，从根本上解决信息孤岛、效率低下等问题；基于工业互联网平台的集成模式为最优选择，兼具去中心化、弹性扩展、海量设备接入优势，可有效降低集成复杂度，支撑多系统协同与数据价值释放；分阶段实施与风险管控是成功保障，通过顶层设计明确方向、试点突破验证方案、迭代推广落地，针对性应对技术、管理、成本风险，可确保项目稳步推进，最大化智慧工厂建设效益。​

5.2 未来展望​

未来，智慧工厂系统集成将呈三大趋势：AI深度融合，依托集成数据支撑预测性维护、智能排产，提升决策智能化水平；数字孪生技术广泛应用，推动“物理设备-数字模型-业务系统”全链路集成，实现生产精准仿真优化；供应链级集成拓展，边界从工厂内部延伸至供应商、客户，构建全产业链智能制造生态。后续研究可聚焦云原生架构应用、数据安全与隐私保护机制、智慧工厂集成成熟度模型，进一步完善理论与实践体系。​

参考文献：

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[3]朱雅各，傅涵，张创，等.基于微服务架构的智慧工厂MES系统集成——以福建丰力机械科技有限公司为例[J].龙岩学院学报，2025，43（02）：20-24+44.

[4]倪志强，宋玮，张海宇.智能仓储系统在智能制造智慧工厂的应用[J].起重运输机械，2024，（13）：67-73.