近年来，智能制造热潮席卷神州大地，成为推进“中国制造2025”国家战略**重要的举措。其中，智能工厂（SmartFactory）作为智能制造重要的实践领域，已引起了制造企业的***关注和各级**的高度重视。本文将分析国内外智能工厂建设的现状与问题，智能工厂的内涵，以及推进智能工厂建设的成功之道。一、国内外智能工厂建设的现状分析近年来，全球各主要经济体都在大力推进制造业的复兴。在工业、工业互联网、物联网、云计算等热潮下，全球众多***制造企业都开展了智能工厂建设实践。例如，西门子安贝格电子工厂实现了多品种工控机的混线生产；FANUC公司实现了机器人和伺服电机生产过程的高度自动化和智能化，并利用自动化立体仓库在车间内的各个智能制造单元之间传递物料，实现了**高720小时无人值守；施耐德电气实现了电气开关制造和包装过程的全自动化；美国哈雷戴维森公司***利用以加工中心和机器人构成的智能制造单元，实现大批量定制；三菱电机名古屋制作所采用人机结合的新型机器人装配产线，实现从自动化到智能化的转变，***提高了单位生产面积的产量；全球重卡巨头MAN公司搭建了完备的厂内物流体系，利用AGV装载进行装配的部件和整车，便于灵活调整装配线。芯软云支持他们快速制定明智的决策，这样，员工就能快速、有效地应对意外事件。威海智能工厂平台
在当前智能制造的热潮之下，很多企业都在规划建设智能工厂。众所周知，智能工厂的规划建设是一个十分复杂的系统工程，为了少走弯路，本文整理了在建设中要考虑的十个**要素以及需要关注的重点维度。数据的采集和管理数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工序、人员进行关联，以实现生产过程的全程追溯。此外，在智能工厂的建设过程中，需要建立数据管理规范，来保证数据的一致性和准确性。还要预先考虑好数据采集的接口规范，以及SCADA（监控和数据采集）系统的应用。企业需要根据采集的频率要求来确定采集方式，对于需要高频率采集的数据，应当从设备控制系统中自动采集。另外，必要时，还应当建立专门的数据管理部门，明确数据管理的原则和构建方法，确立数据管理流程与制度，协调执行中存在的问题，并定期检查落实优化数据管理的技术标准、流程和执行情况。设备联网实现智能工厂乃至工业，推进工业互联网建设，实现MES应用。上海智能工厂质量保障芯软云5G技术切合了制造企业智能制造转型对无线网络的应用需求。
我们不*需要通过DNC解决互联的问题，更需要通过MDC(ManufacturingDataCollection，直译为制造数据采集，俗称为机床监控)解决数据自动采集、透明化、量化管理的问题。MDC通过一台计算机可以同时自动采集4096台数控设备，兼容数控机床、热处理设备(如熔炼、压铸、热处理、涂装等设备)、机器人、自动化生产线等各类数字化设备，兼容西门子等所有机床控制系统，以及三菱、欧姆龙等各类PLC的设备。对**带网卡的机床，可直接采集到机床的实时状态、程序信息、加工件数、转速和进给、报警信息等丰富的信息。并以形象直观的图形化界面进行显示，比如，绿色表示机床正在运行，黄色表示机床开机没干活，灰色表示没开机，红色表示故障，鼠标在机床图形上一点，相关的机床详细信息就全部实时地显示出来，实现对生产过程的透明化、量化管理。MDC-Max设备远程监控界面如果要实现更逼真的显示效果，可通过3D虚拟技术以立体的形式展现车间、设备、人体模型等，可以实现人体的行走、机床的放大缩小、设备信息的实时显示等各种操作，给用户一个更直观、形象的展现。兰光3D可视化车间4、智能生产资源管理通过对生产资源。
并建立了物料超市，取得明显成效。德国MAN工厂利用AGV作为部件和整车装配的载体当前，我国制造企业面临着巨大的转型压力。一方面，劳动力成本迅速攀升、产能过剩、竞争激烈、客户个性化需求日益增长等因素，迫使制造企业从低成本竞争策略转向建立差异化竞争优势。在工厂层面，制造企业面临着招工难，以及缺乏专业技师的巨大压力，必须实现减员增效，迫切需要推进智能工厂建设。另一方面，物联网、协作机器人、增材制造、预测性维护、机器视觉等新兴技术迅速兴起，为制造企业推进智能工厂建设提供了良好的技术支撑。再加上国家和地方**的大力扶持，使各行业越来越多的大中型企业开启了智能工厂建设的征程。我国汽车、家电、轨道交通、食品饮料、制药、装备制造、家居等行业的企业对生产和装配线进行自动化、智能化改造，以及建立全新的智能工厂的需求十分旺盛，涌现出海尔、美的、东莞劲胜、尚品宅配等智能工厂建设的样板。例如，海尔佛山滚筒洗衣机工厂可以实现按订单配置、生产和装配，采用高柔性的自动无人生产线，***应用精密装配机器人，采用MES系统全程订单执行管理系统，通过RFID进行全程追溯，实现了机机互联、机物互联和人机互联。芯软云工业 4.0 时代，制造商可以将智能传感器、分析技术和人工智能结合起来。
▲图片来自工业工业、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成，集成是实现工业。3、数据处理：大数据分析随着信息物理系统的推广，智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使用，将会带来无所不在的感知和无所不在的连接，所有的生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业。总体来说，工业：产品相关的数据，俗称企**；运营数据，一般称为交易数据整个价值链上的数据，如供应商、分销商、客户等数据，也是属于企**管理的范畴对企业经营分析有价值的外部数据。▋智能工厂实施解决方案1、西门子西门子实现虚拟生产和与现实生产环境的融合，采用创新软件、自动化技术、驱动技术及服务。这些能够缩短产品上市时间、提高生产效率和灵活性。2、兰光创新在对数控设备进行DNC联网的基础上，以图形化高级排产为技术**，以机床的数据自动采集形成闭环管理，建成程序编制、物料准备、刀具准备等协同制造环境。3、元工国际元工制造执行系统MES。芯软云智能工厂将推动制造业实现更高的生产力、更佳的品质以及更少的投入。枣庄智能工厂市场报价
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需要在设备联网的基础上，利用制造执行系统（MES）、先进生产排产（APS）、劳动力管理等软件进行高效的生产排产和合理的人员排班，提高设备利用率（OEE），实现生产过程的追溯，减少在制品库存，应用人机界面（HMI），以及工业平板等移动终端，实现生产过程的无纸化。另外，还可以利用DigitalTwin(数字映射)技术将MES系统采集到的数据在虚拟的三维车间模型中实时地展现出来，不*提供车间的VR（虚拟现实）环境，而且还可以显示设备的实际状态，实现虚实融合。车间物流的智能化对于实现智能工厂至关重要。企业需要充分利用智能物流装备实现生产过程中所需物料的及时配送。企业可以用DPS系统(DigitalPickingSystem)实现物料拣选的自动化。5、工厂管控层工厂管控层主要是实现对生产过程的监控，通过生产指挥系统实时洞察工厂的运营，实现多个车间之间的协作和资源的调度。流程制造企业已***应用DCS或PLC控制系统进行生产管控，近年来，离散制造企业也开始建立**控制室，实时显示工厂的运营数据和图表，展示设备的运行状态，并可以通过图像识别技术对视频监控中发现的问题进行自动报警。威海智能工厂平台
