智慧工厂包括工厂运营管理的五个方面，包括物流过程控制、现场运营监管、制造资源控制、生产执行跟踪和质量监管。通过ERP、QMS、MES、SCM等系统的集成和自动化设备传感器数据的对接，为企业搭建智慧工厂管理平台，实现制造管理的统一化和数字化。

智慧工厂之制造资源控制：主要指与人、机器、物料等相关的生产资源的管理。在制造过程中，它涉及到BOM的自动生成、原材料和辅助材料的收集、半成品和边库的管理、成品的输入和输出等，要对材料成套率、材料损耗率、半成品周转率、投入产出比、回收率等指标进行监测和分析，从而保证制造资源的及时到达、高能流通、降低损耗和循环利用。

智慧工厂之现场监督：一方面，采用基于传感器的实时数据采集系统采集生产现场的环境数据、设备运行参数和状态数据、流水线关键岗位的生产率数据，解决了原有7S管理数据采集的滞后性和人工采集带来的误差。另一方面，利用视频监控和图像识别技术，实现传送带堵塞、设备停机、产品积压、员工离职等异常情况的预警和推送作为7S管理评分的有力依据；然后将生产系统的数据和收集到的数据连接起来通过数据分析软件FineBI，进行多维度的对比分析，辅助生产管理者进行有效决策。

智慧工厂之过程控制：包括供应商发货、工厂内部周转、客户发货三个环节。利用车联网技术和大数据处理技术，实时采集物流车辆的实时地理位置和轨迹数据，完成供应商和客户的物流过程控制。利用AGV小车实现物料的自动收集、半成品的自动周转和成品的自动入库，构建了无人分拣、智能搬运的智能仓储作业系统，大大提高了工厂内部物流的周转效率。

智慧工厂之生产跟踪：是指对生产计划执行过程的实时监控和对执行结果的管理决策。结合数据分析工具FineBI和MES系统，各级管理者可以随时了解包括考勤、计划生产进度、计划完成率和效率等生产动态。并实现生产异常的在线分析和闭环跟进，优化数据提取和分析模式，提前管理，减负赋能，建立问题发现和分级管理机制。

智慧工厂之质量监督：该过程包括三个环节：进货质量控制、过程质量控制和交货质量控制。质量策划、质量检验、质量保证、质量监督、质量改进、质量服务、制度和过程七个方面。它利用编码技术实现产品和物料的批量控制，减少因批量质量问题造成的成本损失。同时运用SPC方法分析过程能力和质量控制水平，确保产品质量在合理范围内波动。