模塊控制器(FC-FuzzyController)，也稱模塊邏輯控制器(FLC-FuzzyLogicController)，也是智慧工廠相關技術的關注焦點。由于模塊控制技術具有處理不確定性、不精確性和模塊資訊的能力，對無法建造數學模型的被控過程，能進行有效的控制，能解決一些用常規控制方法不能解決的問題，也讓模塊控制在工業控制領域得到了普遍的應用。它運用人工智慧技術和電腦技術，根據某領域一個或多個專業人士提供的知識和經驗，進行推理和判斷，模擬人類專業人士的決策過程，解決那些需要人類專業人士才能解決好的復雜問題。利用區塊鏈技術，數字工廠實現供應鏈全程追溯，產品源頭清晰可查。常州數字化智能工廠設備

通向數字化工廠的藍圖：先進的工業企業已經在數字化工廠的建設和發展方面邁出了堅實的步伐，在提升生產效率的同時，能夠迅速可靠地生產出更多定制化、高質量的產品服務于市場。對于許多沒有打算建設數字化工廠的企業而言，缺乏一套數字化的愿景和企業文化是讓他們裹足不前的較大阻礙。在我們看來，這正是數字化工廠先行者們不可獲取的一大要素。數字化愿景不僅只是考慮各項技術，而且還定義了這些技術如何在整個產品生命周期和企業生態圈中相互配合。阻礙企業制定數字化工廠計劃的其他因素還包括機會不定、經濟效益不明、投資代價不菲。江蘇智慧工廠整體解決方案數字工廠的能源管理系統，智能調控設備能耗，節能降耗效果明顯。

數據是數字化工廠的根本所在，需要打造數據分析和系統整合方面的能力。通過傳感器，未來的數字化工廠能夠產生海量的數據。隨著數據整合和內存方面的技術能力不斷完善，數字化工廠與供應鏈生態體系的實時整合成為了可能。通過機械設備產生的數據傳輸到系統，甚至是供應商和客戶，企業能夠在整條供應鏈中實現關鍵供需數據的實時交互。在未來，數字化工廠將能夠在客戶需求不足的生產期間規劃各類維護和停工檢修安排，實現利潤率的較優化。實現工廠和整個企業生態體系內部的全方面互聯，以及對信息的智能化使用，將成為企業保持競爭力不可或缺的選項。

以下是數字化工廠建設的一些主要挑戰以及相應的解決方案：技術挑戰，數字化工廠的建設需要大量的數字化技術支持，包括三維CAD建模、CAE仿真分析、CAPP工藝規劃等。然而，一些制造企業可能缺乏這些數字化技術的專業人才和經驗，導致數字化工廠的建設面臨技術挑戰。解決方案：制造企業可以通過引進數字化技術人才、加強數字化技術培訓、與數字化技術服務商合作等方式，提高自身的數字化技術水平。同時，制造企業也可以采用成熟的數字化技術解決方案，降低數字化工廠建設的技術門檻和風險。在數字工廠，智能機器人精確裝配，產品質量一致性高。

MESA在MES定義中強調了以下三點：1、MES是對整個車間制造過程的優化，而不是單一的解決某個生產瓶頸；2、 MES必須提供實時收集生產過程中數據的功能 [1]，并作出相應的分析和處理；3、MES需要與計劃層和控制層進行信息交互，通過企業的連續信息流來實現企業信息全集成。國內較早的MES是20世紀80年代寶鋼建設初期從SIEMENS公司引進的。中國工業信息化基本上是沿著西方工業國家的軌跡前進，只是慢半拍而已。幾乎絕大多數大學和工業自動化研究單位，甚至于國家、省、市級主管部門都開始跟蹤、研究MES。從中間到地方，從學會到協會，從IT公司到制造生產廠，從綜合網站到專業網站，從綜合大學到專科院校，都卷入了MES熱潮之中。在數字工廠，虛擬現實技術用于員工培訓，沉浸式體驗讓技能掌握更扎實。東莞倉庫數字化工廠設備

數字工廠的智能檢測設備，精確識別產品瑕疵，質量把控更嚴格。常州數字化智能工廠設備

MES系統發展趨勢：近年來，隨著JIT(Just In Time)、BTO（面向訂單生產）等新型生產模式的提出，以及客戶、市場對產品質量提出更高要求，MES才被重新發現并得到重視。同時在網絡經濟泡沫的破碎后，企業開始認識到要從較基礎的生產管理上提升競爭力，即只有將數據信息從產品級（基礎自動化級）取出，穿過操作控制級，送達管理級，通過連續信息流來實現企業信息集成才能使企業在日益激烈的競爭中立于不敗之地。MES在國外被迅速而普遍地應用。常州數字化智能工廠設備