一、印刷包裝企業：離散型企業的特點
制造企業分為離散型和流程型兩種類型，離散型企業的特點是：通過一定的工藝手段，經過不同的工序，改變原料的形狀和組合，生成另一種形狀和組合的物質，生產過程中基本沒有發生物質改變。產品由各種物料組合或裝配而成，產品與原料之間有確定的數量比例。
包裝印刷企業在國民經濟中占有重要的地位，2016年年產值達到1.4萬億元人民幣，其中軟包裝企業是發展較快的，軟包裝企業屬于典型的離散型企業,具有離散型企業的一般特點,主要表現為：多品種、小批量或單件生產；生產和研發并重，工序多，混合生產；自動化主要集中在單元級，整體的自動化水平相對較低。
生產管理方面的主要問題有：
（1）生產準備周期長；
（2）生產計劃協調性差，作業調度困難。計劃協調性不好，主要靠調度員或生產主管安排，由此導致設備利用率低；任務執行進度難以監控，物料狀態難以跟蹤，生產過程不確定性多；
（3）在制品管理困難。由于零件品種多，工藝路線長，給人工管理在制品帶來諸多困難，現場生產情況得不到及時反饋。
（4）質量管理采取事后檢驗為主的管理方式，廢品率得不到有效控制。
離散型企業在我國制造業中占有重要地位，其配套種類多而且復雜、生產組織周期長而且難度大，實施智能制造需要解決多方面的技術問題，實施智能制造難度不小，因此，應將離散型企業實現智能制造作為實施智能制造的重點之一。
二、實施智能工廠需要關注的問題
智能制造的本質是一種由智能設備和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。“德國工業 4.0”是德國從自身制造業發展所面臨的形勢出發、力圖繼續保持其競爭優勢而提出的戰略；我國制造業推行智能制造必須結合我國國情和實際，不能照抄照搬國外的模式，而且各個行業，各個地方差別較大。因此，我國制造業推進智能制造必須采取并行戰略，包括：“工業 2.0”補課、“工業 3.0”普及、“工業 4.0”示范三者并進；在兩化融合方面加大力度，補短板，把數字化網絡化基礎打牢。
目前在包裝設備制造企業實施制造和智能工廠的案例還不多，工信部從2015年開始選擇試點，推廣應用，在白色家電領域、電子元器件領域、標準件程度比較高的領域實施了智能制造，也公布了實施智能制造的集成供應商，通過查看資料，這些供應商也是出于轉型之際，原來從事的是自動化方面的設計研發領域，現在向智能制造和智能工廠設計研發轉型。
筆者參觀過北京西門子公司的智能工廠演示中心，現場觀看了一個鋼制印章的生產過程：從下訂單，到設計圖選擇、數控加工、成品的全過程，整個示范生產線沒有員工操作。
構建這樣一個全新的智能工廠演示中心還是比較容易的，因為和市場的結合是虛擬的，設計開發也是虛擬的。但是從一個角度說明了智能工廠的物流信息流、控制流幾個方面已經打通了，說明在這方面已經具備了集成的能力。
實施智能制造，要根據中國的國情和企業實際情況，首先對智能制造和智能工廠的實質要了解，企業高層要帶頭學習，積極參加學習班，智能制造的實質是提高生產效率和質量，把繁瑣的工作交給機器去做，極大解放生產力。
二、構建智能工廠常見問題
目前在實施過程中主要存在以下問題，下面做一簡要分析：
1、整體架構方面，盲目追求高大上
有的企業不切合實際，對自己的情況了解不夠透徹，整個企業技術力量和水平、實施智能化的資金準備情況、關鍵單元的數字化智能化不配套，有最先進的設備，也有落后的設備并存。
2、物流方面存在誤解
認為用AGV導航小車搬運物料就是智能的，但是僅僅應用在一些簡單的物流場合，如物料搬運方面，但是對于復雜的搬運，還不能夠解決，在搬運線的設計方面還存在著盲區。
3、在機器人應用方面存在誤區
智能工廠，不是簡單的用機器人代替人，機器人必須按照人的安排開展工作。目前機器人起的作用還只是在某些工序中代替人力，如果工序變化了，還必須由技術人員重新根據工藝編制程序，設計工裝夾具等，因此對機器人的依賴不能太理想化，當然還要考慮配套的機器人的性價比。有的工序用機器人代替部分人的勞動，但是整個生產工藝流程還是響應能力差，轉運線方面還不夠靈活，在安全環保方面的考慮還不到位，因此智能化程度不夠高。在應用機器人或機械手時，一定要從全局考慮，可惜的是這方面考慮得少。我們首先要明確應用機器人的核心是什么？機器人在整個工序中的作用是什么？還有就是工作效率要有量化指標。
4、認為用國外設備就能夠實施智能制造
由于國外設備很多是通過國內的代理商來銷售的，售后服務方面是個很重要的話題。歐洲、美國、日本等國家的設備設計和使用風格不同，通信系統有的不匹配。因此要考慮集成思想。
5、重視硬件，普遍忽視軟件或軟環境
殊不知目前正是軟件成為制約之關鍵。目前國產的多數控制系統和軟件，均是國外產品，其設計思想并沒有按照中國國情來變化，因此普遍存在不好用、效率不高、使用效果不好的巨大反差，導致智能制造實施困難。
6、模塊化思想不夠
具體表現為：
數字化的基礎實施不夠。數據采集、數據傳輸方面，軟件技術人才普遍短缺，大數據、人工智能等人才嚴重缺乏。
與生產工藝結合的不夠，如設計開發人員，專業偏重硬件的多，而軟件的少，特別是既懂硬件又懂軟件的專業人員少，有的人通過經驗來管理，多年形成的經驗很有成效，但是一旦退休或跳槽，將造成斷層，因此需要把經驗形成知識，結合機器學習，運用人工智能方法進行知識歸納。
7、忽視了軟環境的建設
智能工廠理想的狀態是各工序間信息的實時響應，但是目前普遍采用的ERP系統，還達不到智能的效果。
以某公司為例，在生產管理中，ERP購買數年都運用得不好，主要原因有：
（1）ERP軟件沒有自動生成BOM表功能。工程師按部件調整、設計成適合客戶要求的機器，并生成若干項部件配件明細，這些部件明細有相互借用重迭的配件，而整機的BOM表需要人工逐行去合并生成，這對于部件數量眾多的大型機器來說，在個性定制比例不斷增多的情況下，進行快速生產是很難做到的。
（2）固定的編碼格式不能適應快速的生產變化及應對速度，往往造成人等程序或不守程序，最好的方式是不規則的圖號或者編號都可做為物料編碼。
（3）信息集成或反饋沒有利用現代信息轉換手段，不能適用各層次的員工快速輸入。
（4）軟件內部設計的原因造成大家都不敢用ERP,公司難以推行，或推行運用后效果達不到預期效果。
目前存在的一些問題,如ERP使用方面:就像一個人一樣，如果大腦不清晰，思維不夠嚴密，即使手腳麻利，效率也不高，也會丟三落四，因此構建智能中樞是核心，即要有一個聰明的大腦才行。
