政策的推动加上新兴技术的发展，以及企业的经营发展过程面临着众多困难，促使企业建设智能工厂。智能工厂包含硬件和软件，本文主要讨论软件部分。

工艺管理关注生产过程中工艺参数和操作规程，通过对这些方面的管控和优化达到提高台时率，发挥最大产能的作用。同时还关注工艺、能耗、设备参数、生产计划等。系统能够对于工艺基础、工艺过程、工艺分析、工艺考核进行一体化管理。工艺管理包含工艺基础、工艺过程、工艺分析、工艺考核四部分。

系统内置强大的物料平衡算法，提供图形化平衡展示工具，支持单装置、单物料、多装置及全厂的物料平衡。可以建立涵盖整个厂区生产工艺流程的物料平衡模型，通过物料平衡模型，实现全厂物料日平衡计算。平衡计算的结果，作为各类生产统计报表、以及装置投入产出、产品收率、装置转化率、原料单耗、装置加工损失、储运损失等指标计算的依据。

系统结合底层设备采集的数据，如产品产量、能源消耗、关键参数趋势、异常情况、主要生产情况、主要设备运行情况，通过生产概览，让生产管理人员实时掌握当日的产品产量、能源消耗、关键指标的趋势、异常情况、主要生产情况、以及主要设备的运行情况，从而为生产管理人员提供管理支撑，做到生产“一目了然”。另外，通过数据采集，进行全方位监视设备实时/历史运行状态，统计分析启停记录、参数越限记录，通过定位、再现异常时间段的生产过程及相关参数越限趋势，为设备检修提供决策依据，指导设备“按需检修”。

在设备管理中，系统支持设备点检、设备巡检、设备保养、设备保修功能。可以通过系统对设备进行预防性维护，按照预防为主的原则，有计划地对设备进行日常维护保养、检查和检修，以保证设备经常处于良好状态。这种预防性维护方式可以及时发现设备隐患，避免了设备的剧烈磨损，延长了设备的使用寿命。同时，也有利于缩短修理时间，提高维修效率。预测性维护是通过对设备状况实施周期性或持续监测，基于机器学习算法和模型来分析评估设备健康状况的一种方法，以便预测下一次故障发生的时间以及应当进行维护的具体时间。

系统可以对仓储进行精细化操作，使企业的仓储管理从传统的“结果导向”转变成“过程导向”；从“数据录入”转变成“数据采集”，同时兼容原有的“数据录入”方式；从“人工找货”转变成了“导向定位取货”。系统支持仓库建模、标签管理、引导式入库、在库管理、引导式出库、统计分析。对于引导式入库，提供上架策略、PDA提示、收货、入库、上架等功能；在库管理支持库存调拨、盘点、冻结及保质期变更操作。

通过系统集中、灵活的生产调度，优化生产资源配置，确保生产计划完成；通过数据采集平台，可以掌握全面生产情况，可以实现质量事件的过程追溯，为质量优化提升提供支撑；并通过能源实时监测，诊断优化，智能化分析帮助企业优化能源、节能减排；最终通过各项数据的统计分析，形成大数据中心，支撑辅助决策。