数字化管理系统可以实时监控和控制智能工厂各个方面的运行状况、收集分析各种数据、助力智能工厂实现精益生产。

智能工厂通常会采用多种技术和方法对设备进行故障监测和维修，如传感器监控、机器学习、远程监控和自动化维修等技术。

建立严格的安全控制系统；制定严格的保密协议和规定；建立监督机制和培训计划。

通过数字化生产计划系统，智能工厂将订单、库存和生产能力等信息进行数字化处理和整合，形成可视化的生产计划和排产方案，实现全流程的可视化、可追溯和可控制，从而更好地应对不同产品、批量和需求的生产调整。

ALSI的智能制造解决方案通过多种方式与人工智能和机器人技术相适应，助力传统制造业提高生产效率、降低生产成本，实现数字化转型。

要实现智能化生产，智能工厂需要物联网技术（IoT）、人工智能技术（AI）、机器视觉技术等技术。

设备稼动率直接影响着生产效率和生产成本，从而影响企业的盈利能力。设备稼动率是指设备在一定时间内实际运行的时间与该时间段内可运行时间之比，是衡量设备运行效率的重要指标。

首先采取紧急措施，如立即停机、切断电源等；之后定位故障点，找出问题所在；采取相应的修复措施，并进行设备校准测试，确保设备正常工作；后续采取相对应的预防措施，避免类似问题再次出现等。

在智能工厂转型中，精益生产可以与现代信息技术相结合，实现更加高效和精确的生产管理和控制，促进智能工厂的快速发展和转型。

APS系统能对生产过程进行实时监控和反馈，以便及时调整和优化生产计划和排程。