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智慧车间把优化资源配置效率作为核心目标，可以分为四个阶段，第一阶段是自动化，客户的需求是减少雇佣的成本，自动化可以代替重复的劳动，第二阶段是系统，将业务抽象出来，实现流程追踪，统一管理和数据积累；第三阶段是数据化，将业务抽象出来，实现流程追踪，包含了任务、流程、设备等数据，第四个阶段是智能，包括终端智能、数据智能、实现行业预测。
车间的传统模式是人为决策或人力设备，面对人工仓库或纯粹的劳动密集环境，通过经验进行管理和决策。在智慧车间的供应方面，已经开发了机器人、无人车、工业系统、物流系统等先进工具；在智慧车间的决策算法层面，通过AI深度学习、机器视觉、大数据等技术的应用，可实现智能排产，订单预测，供应链协同。在此基础上，重构供应链系统，打通数据链，实现作业自动化，分析智能化，就能实现无人工厂、无人物流、销售预测、智能选择等。在此基础上，智慧车间已经建立起一系列仓库及生产领域的物流机器人，包括货架到人、箱到人、协作拣选、分拣、搬运、叉车等，实现柔性供应链的柔性供应链。另外，智慧车间还开发了商业驱动软件平台、算法、数据平台等。构建多维智能叠加的智慧商务。
智慧车间的AI算法表现为四个维度。机器人本体智能主要表现为定位导航、机器视觉、语音交互、决策规划、智能多机调度等；在智能仓库的管理中，通过任务匹配、路径规划、交通管理、联机决策，可以实现高效的协作；存货管理，上架策略，货架调整，实现仓库作业效率的提高；智能供应链服务方面，可以提供箱型推荐、补货推荐、产品推荐、推广和其他增值服务。
