智能工厂作为工业4.0的核心，其技术架构涵盖系统、数据、应用三大层面，并结合具体场景形成集成服务方案。

一、系统架构：智能工厂系统架构包含物理层、网络层、平台层和应用层。物理层涵盖机器人、传感器等设备；网络层通过5G、工业以太网实现互联；平台层提供计算与数据管理；应用层支撑生产执行与决策分析。

二、数据架构：数据架构设计遵循采集、存储、处理、分析流程。利用物联网技术采集实时数据，通过数据湖或数据仓库存储，结合大数据分析与人工智能算法实现预测性维护、质量控制等应用。

三、应用架构：应用架构基于微服务与容器化技术，实现模块化部署。典型应用包括制造执行系统（MES）、企业资源规划（ERP）、产品生命周期管理（PLM）等，支持生产调度、资源优化和产品追溯。

四、场景应用方案：在具体场景中，智能工厂技术可应用于柔性制造、供应链协同、能源管理等。例如，通过数字孪生技术模拟生产流程，优化设备利用率；利用AI视觉检测提升产品质量。

五、信息系统集成服务：集成服务贯穿上述架构，提供系统规划、接口开发、数据迁移与运维支持。通过标准化协议（如OPC UA）和中间件，实现设备、系统与云端的高效协同，确保智能工厂整体运行的可靠性与扩展性。

综上，智能工厂技术架构以系统为基础、数据为核心、应用为导向，结合集成服务，推动制造业向数字化、智能化转型。