数据是智能工厂建设的血液，在应用系统之间流动。在智能工厂的运作过程中，可以从ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统中生成设计、流程、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据。在生产过程中，需要及时收集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工艺和人员相关联，以实现整个生产过程的可追溯性。此外，在智能工厂建设过程中，有必要制定数据管理规范，以确保数据的一致性和准确性。数据采集的接口规范和SCADA(监控与数据采集)系统的应用也应预先考虑。企业需要根据并购的频率要求来确定并购模式。对于需要高频采集的数据，应从设备控制系统中自动采集数据。
提高质量是企业永恒的主题。在智能工厂规划中，生产质量管理和设备管理是企业的重心业务流程。"贯彻质量是设计和生产，而不是测试的理念。质量控制"应嵌入到信息系统的主要生产过程中，如作为生产秩序中的一个过程或步骤的检验和检验；质量控制的过程、形式、数据和生产秩序是相互关联和贯通的；建立了质量管理的基本工作路线：质量控制设置、检验记录、评价和持续改进。设备是生产要素，充分发挥设备效率(OEE-设备综合效率)是工厂智能化生产管理的基本要求。OEE的增加标志着生产能力的增加和成本的降低。生产管理信息系统需要建立设备管理模块，使设备释放出比较大的生产能力，通过合理的生产安排，设备，特别是关键和瓶颈设备，可以缩短等待时间。
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