工业自动化作为现代工业化的基石，历经数个关键阶段：从人力与基础机械的机械协作萌芽，到电气化自动控制的技术奠基，从数字化柔性生产的模式革新，再到如今AI驱动的智能製造的范式突破。数字化柔性生产是工业自动化中现代工厂系统演进的转型跃进。
可编程逻辑控制器（「PLC」）、电脑技术及数字管理系统的出现开启了一个新时代。PLC使工厂经理能够编程和控制生产程序。人力与工业机器人协同作业，利用微处理器、通信技术和传感器技术的进步，实现了数字化和柔性化生产。
然而，儘管已经取得该等进步，由于单体机器人智能仍然不足以应付複杂无结构场景，而生产系统受限于分系统相互割裂，点状优化且存在信息孤岛，该等早期系统仍然存在局限性。这种分散的情况限制工厂整体智能的可扩展性及响应能力。
目前，随著AI、大数据、边缘计算与数字孪生等前沿技术的深度融合应用，工厂生产系统能够自主学习并优化生产流程及资源配置。具身智能技术的关键突破加速工业机器人的大规模应用，使自动化从「固定流程」走向「灵活协同」，能够适应不同产品的生产需求并逐渐沉淀出行业级的通用解决方案。具身智能为工厂建立闭环「感知 — 决策 — 执行」系统的关键。端到端价值链逐渐打通，正推动从传统製造至智能製造的关键转型。
现代工厂生产体系犹如一个精密运转的有机整体，涵盖原材料供应、生产加工、成品存储与销售配送等各个环节，各环节紧密相连、协同运作，其高效运转对企业发展至关重要。它不仅是保障生产连续性的关键支撑，更是企业在新一轮工业变革中提升竞争力、实现可持续发展的基础。
然而，工厂生产体系的自动化管理并非易事，它具有高度複杂性、动态变化性、严格时间约束和高协同性等显著特性。传统生产管理模式在应对複杂生产环境时，逐渐暴露出低效率运行、可靠性薄弱、人工成本高等核心痛点，成为制约工业转型升级的关键瓶颈：
• 生产效率低，且传统模式高人力依赖导致隐性成本高昂：传统模式高人力依赖，人工操作效率较低且容易受疲劳及情绪等因素影响，约80%的製造缺陷是由人为失误导致的，此外，约20%的非计划停机时间也是由人为失误造成的。人为失误造成的常见后果，例如物料错配、产线停滞等隐性成本高昂，直接削弱工业企业市场竞争力。
• 生产环境複杂：工厂运作涉及原材料、半成品、成品等多种具有不同的物理特性和存储要求的物料的搬运、存储和管理。不同物料具有不同的物理特性和存储要求，且生产节奏快，物料需求变化频繁，增加了生产管理的难度。同时，生产区域空间佈局通常较为紧凑，需要在有限的空间内实现高效的物料搬运和存储。
• 生产计划经常变化：生产计划会因市场需求波动、订单变化或设备故障等因素而调整，导致物料管理需求也随之动态变化，要求生产体系具备快速响应和灵活调整的能力。
• 物料供应对时效性要求高：生产过程对物料供应的时间要求极为严格，任何环节的延误都可能导致整个生产线的停滞，因此，必须确保物料在规定的时间内准确送达指定位置。
• 不同类型自动化设备兼容性不足：不同类型自动化设备之间的兼容性不足是当前工业自动化领域面临的重要挑战之一，其成因主要包括技术标准不统一、设备更新换代快、厂商间缺乏合作以及软件系统互不兼容等。由于兼容性问题，工厂在构建集成自动化系统时往往面临诸多困难，这不仅影响了自动化生产体系的整体性能，还增加了企业的运营成本和维护难度。只有通过系统性的解决方案以及开发兼容性的软件系统，才能有效提升自动化系统的集成能力、协同效率和整体性能。
• 跨部门协同要求高：工厂运作与生产、採购、销售等多个环节紧密相连，需要各部门之间密切协同配合，实现信息的实时共享和流程的无缝衔接，以提高整体运营效率。
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