在智能工厂领域，用户痛点有很多，比如从业务维度考虑，用户的需求通常包括：

• 如何确保订单准时交付？
• 如何缩短订单生产过程时间？
• 如何减少机台产线停机等待时间？
• 如何减少采购提前期？
• 如何减少缺料情况？
• 如何减少物料、成品、半成品、在制品库存？
• 如何减少生产、管理的人力成本？
• 如何让生产管理透明化、可视化、可量化？
• 如何提高产品质量，降低制造成本？
• 如何应对多变的生产订单？
• 如何管理复杂的产品和工艺？
• 如何监控生产现场？
• 如何保证产品质量？
• 如何提供完整准确的制造数据？

……

以上都是企业经营者需要解决的问题。但从管理而言，固化到具体指标上，包括以下指标：

OEE（全局设备效率）：

• 订单准时交付率
• 新产品成功导入率
• 经营利润率

为了完成以上指标，需要提高：

• 制造流程的可视性，包括产品、物料、设备、流程的可视性；
• 提升精益制造水平，和运营效率。

这就需要以下基础：

• 企业范围内的自动工作流，包括异常事件的自动处理工作；
• 当有最佳实践出现时，制造的商业流程可以动态的更新；
• 生产流程中，数据的自动收集；
• 客户订单的各个生产工艺，所需物料的动态实施跟踪；
• 管理团队可以实时的获得制造运营中的所有绩效指标；
• 工艺流程变化引起的管理流程的自动改变；
• 运营的改变带来的影响的报表（对战略改变的模拟分析）。

于是需要企业实施MES，PLM，SCM，BI，ERP等软件来实现。

• 在流程上需要具备，在工厂生命周期范围内管理工程数据的流程；跨企业的可测量的标准KPI；制造流程更新的灵活性等能力；
• 在组织上，需要能够跨组织协同能力；
• 在信息管理方面，管理层对全局绩效的可视性，执行团队对运营过程、供应商的实时可视性，环境对运营的影响评估能力等；
• 在绩效管理方面，需要建立与财物挂钩的考评指标，与操作相关的能源消耗指标。

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