在當前智能制造的熱潮之下，很多企業都在規劃建設智能工廠。眾所周知，智能工廠的規劃建設是一個十分復雜的系統工程，為了少走彎路，本文整理了在建設中要考慮的十個**要素以及需要關注的重點維度。數據的采集和管理數據是智能工廠建設的血液，在各應用系統之間流動。在智能工廠運轉的過程中，會產生設計、工藝、制造、倉儲、物流、質量、人員等業務數據，這些數據可能分別來自ERP、MES、APS、WMS、QIS等應用系統。生產過程中需要及時采集產量、質量、能耗、加工精度和設備狀態等數據，并與訂單、工序、人員進行關聯，以實現生產過程的全程追溯。此外，在智能工廠的建設過程中，需要建立數據管理規范，來保證數據的一致性和準確性。還要預先考慮好數據采集的接口規范，以及SCADA（監控和數據采集）系統的應用。企業需要根據采集的頻率要求來確定采集方式，對于需要高頻率采集的數據，應當從設備控制系統中自動采集。另外，必要時，還應當建立專門的數據管理部門，明確數據管理的原則和構建方法，確立數據管理流程與制度，協調執行中存在的問題，并定期檢查落實優化數據管理的技術標準、流程和執行情況。▲數據管理設備聯網實現智能工廠乃至工業，推進工業互聯網建設。

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    能將設備利用率提高100%，蘭光創新認為就極有可能“確保企業的未來”，這些作法就是符合工業。3、建設智能工廠要有全局的、系統的思想**近，與制造企業進行有關智能工廠方面的交流時，看到生產效率與日本、歐美國家等發達國家的巨大差距后，很多管理者往往著急地說，我要再買些機器人加強自動化，或者說我要加強考核，讓工人提高效率。認識到自己與別人的差距，并有決心去行動、去改變，這是非常值得肯定的事情，但智能工廠是個系統工程，而不是從某個單一環節上就能解決的，光靠購買大量的設備或者*對工人加強管理，對整體而言效果是有限的。試想一下：如果生產計劃都不準確，排產結果都是延期的，你怎么能夠讓工人保證按期交貨?如果生產計劃都是不科學的，本身就存在大量的等待時間，企業又怎么能怪工人不努力?生產過程中，操作工與刀具、物料等生產準備人員本來就是并行協同的關系，如果一直延續以前串行的工作模式，出現“操作者很忙，機床很閑”的局面是在所難免的，單個工人身上已經很難挖掘潛力了，必須從生產流程、組織管理上進行優化管理;還比如，如果信息化系統與生產設備脫節，不能充分發揮**設備數字化通訊、自動采集等方面的優勢，所有的工作還靠人工輸入。淮北智能工廠優點芯軟云能滿足工業環境下設備互聯和遠程交互應用需求。

智能裝備主要包含智能生產設備、智能檢測設備和智能物流設備。制造裝備在經歷了機械裝備到數控裝備后，目前正在逐步向智能裝備發展。智能化的加工中心具有誤差補償、溫度補償等功能，能夠實現邊檢測、邊加工。工業機器人通過集成視覺、力覺等傳感器，能夠準確識別工件，自主進行裝配，自動避讓人，實現人機協作。金屬增材制造設備可以直接制造零件，DMGMORI已開發出能夠實現同時實現增材制造和切削加工的混合制造加工中心。智能物流設備則包括自動化立體倉庫、智能夾具、AGV、桁架式機械手、懸掛式輸送鏈等。③智能產線層智能產線的特點是，在生產和裝配的過程中，能夠通過傳感器、數控系統或RFID自動進行生產、質量、能耗、設備績效（OEE）等數據采集，并通過電子看板顯示實時的生產狀態；通過安燈系統實現工序之間的協作；生產線能夠實現快速換模，實現柔性自動化；能夠支持多種相似產品的混線生產和裝配，靈活調整工藝，適應小批量、多品種的生產模式；具有一定冗余，如果生產線上有設備出現故障，能夠調整到其他設備生產；針對人工操作的工位，能夠給予智能的提示。④智能車間層要實現對生產過程進行有效管控，需要在設備聯網的基礎上，利用制造執行系統。

    -李總某電機生產企業非常及時的售后服務在我們的項目交付完成之后，我們一共提出了近乎20次的業務調整需求，嘉益仕團隊充分信任我們，提高了高質量的維護服務。以至于我們雙方成為戰略合作伙伴關系，又簽署了3期項目服務合同。-王總某電子生產企業我們的業務智能制造系統不僅能夠在實踐中不斷地充實知識庫，而且還具有自學習功能，還有搜集與理解環境信息和自身的信息，并進行分析判斷和規劃自身行為的能力。數字化制造將數字化技術應用于制造的各個關節中，從產品的設計研發、生產到服務，涵蓋了產品的整個生命周期。查看詳情智能化制造以LitWise幫助制造企業構建智能工廠，管控生產全生命周期（人、機、料、法、環、測）的指令、執行和知識傳遞的數字化、網絡化和智能化查看詳情工業大數據對從客戶需求到運營、制造、采購、供應、庫存、發貨和交付、運維、報廢或回收再制造等環節所產生的各類數據進行分析應用。查看詳情智能工業云平臺云服務覆蓋全制造業務鏈，涵蓋MES/WMS/TMS/IoT等產品，基于SaaS云平臺快速部署并應用。查看詳情DT創造的價值，會是未來主要的生產力，數據的應用會是改變生產關系的一強大因素。曹志飛嘉益仕。通過實現靈活高效的工業 4.0 自動系統,芯軟云智能工廠演示器可以滿足未來的需求。

    6、智能決策支持在整個生產過程中，系統運行著大量的生產數據以及設備的實時數據，在蘭光創新的很多用戶里，企業一個車間一年的數據量就高10億條以上，這是一種真正的工業大數據，這些數據都是企業寶貴的財富。對這些數據進行深入的挖掘與分析，系統自動生成各種直觀的統計、分析報表，如計劃制訂情況、計劃執行情況、質量情況、庫存情況、設備情況等，可為相關人員決策提供幫助。這種基于大數據分析的決策支持，可以很好地幫助企業實現數字化、網絡化、智能化的高效生產模式。基于大數據分析的智能決策支持報表總之，通過以上6個方面智能的打造，可極大提升企業的計劃科學化、生產過程協同化、生產設備與信息化的深度融合，并通過基于大數據分析的決策支持對企業進行透明化、量化的管理，可明顯提升企業的生產效率與產品質量，是一種很好的數字化、網絡化的智能生產模式。芯軟工業互聯平臺通過連接產品生命周期 ( 設計、工藝、生產、計量測試、物流服務)。聊城智能工廠品質保障

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    并在決策層基于產品、服務、設備管理支撐企業**高決策。這些共同構建了一個智能工廠完整的價值網絡體系，為用戶提供端到端的解決方案。由于產品制造工藝過程的明顯差異，離散制造業和流程制造業在智能工廠建設的重點內容有所不同。對于離散制造業而言，產品往往由多個零部件經過一系列不連續的工序裝配而成，其過程包含很多變化和不確定因素，在一定程度上增加了離散型制造生產組織的難度和配套復雜性。企業常常按照主要的工藝流程安排生產設備的位置，以使物料的傳輸距離**小。面向訂單的離散型制造企業具有多品種、小批量的特點，其工藝路線和設備的使用較靈活，因此，離散制造型企業更加重視生產的柔性，其智能工廠建設的重點是智能制造生產線。二、智能工廠主要建設模式由于各個行業生產流程不同，加上各個行業智能化情況不同，智能工廠有以下幾個不同的建設模式。第一種模式是從生產過程數字化到智能工廠。在石化、鋼鐵、冶金、建材、紡織、造紙、醫藥、食品等流程制造領域，企業發展智能制造的內在動力在于產品品質可控，側重從生產數字化建設起步，基于品控需求從產品末端控制向全流程控制轉變。第二種模式是從智能制造生產單元(裝備和產品)到智能工廠。亳州智能工廠訂制價格

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