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。
实现智能化工厂，甚至工业4。0、促进工业互联网的建设，实现MES应用，**重要的基础是实现M2M之间的互联，即设备与设备的互联，建立工厂网络。企业应建立统一的设备和设备互连标准，采用何种通信方式、通信协议和接口模式。在此基础上，企业可以实现对设备的远程监控，机床接入网络后，可以实现分布式数控(DNC)的应用。设备联网和数据采集是企业建设工业互联网的基础。推进智能工厂的建设和生产现场的智能化物流，特别是对离散制造企业来说，具有十分重要的意义。在规划一个智能工厂时，必须尽量减少无效材料的处理。"许多制造企业已经在装配车间(KittingArea)建立了集中采摘区，根据每个客户订单集中配送，并通过DPS(DigitalPickingSystem)方式快速挑选货物，配送到装配线，消除生产线边仓库。
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