智能工厂信息系统架构与信息流通用模型是现代制造业中智能化工厂的重要组成部分，它涉及到人工智能、自动化、物联网等先进技术的深度融合。智能工厂通过高效的信息管理和流通，实现生产过程的智能化、自动化，提高生产效率和产品质量，降低运营成本。朱崇飞、郭锐和马力的研究为智能工厂的信息系统建设和管理提供了理论基础和实践指导。
文章首先强调了信息流模型在智能工厂中的核心地位。信息流模型是智能工厂内部信息集成和交互的基础，涵盖了产品设计、制造流程、质量管理、供应链管理等多个环节的信息处理和传递。通过对这些信息进行抽象、理解和表示，可以构建一个全面反映工厂运行状态的模型。
接着，作者们依据《国家智能制造标准体系建设指南(2018年版)》的相关规定，针对电子制造业的特点和智能工厂的一般需求，定义了智能工厂的信息系统架构。这一架构通常包括以下几个层次：
1. **感知层**：由传感器、RFID等设备组成，负责收集生产环境、设备状态、物料流动等实时数据。
2. **网络层**：通过有线或无线网络连接感知层和处理层，确保数据的传输和通信。
3. **处理层**：包含各种工业控制系统（如PLC）、数据服务器等，负责数据处理、分析和决策支持。
4. **应用层**：提供生产管理、资源调度、质量控制等业务应用，实现智能化决策和自动化操作。
5. **管理层**：涵盖企业资源计划（ERP）、供应链管理（SCM）等高级管理系统，实现全局优化和决策支持。
6. **服务层**：通过云计算、大数据等技术，提供弹性扩展的计算资源和服务。
此外，文章还建立了具有行业普适性的智能工厂信息流参考模型，旨在指导具体智能工厂的建设和运营。这一模型强调了信息在整个生产流程中的流动路径，以及不同层级之间的信息交互方式，确保信息在正确的时间到达正确的地点，以支持决策和执行。
通过这样的信息架构，智能工厂能够实现以下几个关键功能：
1. **实时监控与预测**：通过实时数据采集和分析，可以预测设备故障，提前进行维护，减少停机时间。
2. **灵活生产调度**：根据订单变化、资源可用性和生产进度，动态调整生产计划。
3. **优化资源配置**：基于数据分析，智能分配人力、物力资源，提高资源利用率。
4. **质量保证**：利用大数据和机器学习，实现产品质量的在线监测和预测，降低不良品率。
5. **供应链协同**：与供应商、客户等外部伙伴实现信息共享，优化供应链效率。
智能工厂信息系统架构与信息流通用模型的研究，不仅对于电子制造业具有指导意义，也为其他制造行业的智能化转型提供了借鉴。随着技术的不断发展，智能工厂的信息系统将更加完善，进一步推动制造业的升级和发展。
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