智能工厂的智能工业软件广泛应用于制造执行系统(MES)、先进生产调度(APS)、能源管理、质量管理等领域。工业软件被广泛应用于生产现场时实现可视化和透明化。在新建工厂时，可以通过数字化工厂仿真软件对设备和生产线布局、工厂物流、人机工程学等进行仿真，以保证工厂结构合理。在推进数字化改造的过程中，要保证工厂的数据安全，保证设备和自动化系统的安全。在通过专业检测设备检测缺点产品时，不仅要有合格产品的自动分流，还要通过统计过程控制(SPC)等软件分析产生质量问题的原因。
提高质量是工厂管理永恒的主题，在智能工厂规划时，生产质量管理更是重中之重。质量保证体系和质量控制必须在生产管理信息系统建设时统一规划、同步实施，推行质量是设计、生产出来，而不是检验出来的理念。质量控制在信息系统中需嵌入生产主流程，如检验、试验在生产订单中作为工序或工步来处理;质量审理以检验表单为依据启动流程开展活动;质量控制的流程、表单、数据与生产订单相互关联。按结构化数据存储记录，为产品单机档案提供基本的质量数据，为追溯质量提供依据。构建质量管理的基本工作路线：质量控制设置-检测-记录-评判-分析-持续改进。质量控制点需根据生产工艺特点科学设置，质量控制点太多会影响效率，太少会使质量风险放大，检验作为质量控制的活动之一，可分为自检、互检、专检，也可分为过程检验和终检。质量管理还应关注质量损失，以便从成本的角度促进质量的持续改进。对于采集的质量数据，可以利用SPC系统进行分析。制造企业应当提升对QIS(质量管理信息系统)的重视程度。
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