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      智能工廠對工業制造的影響

      發布時間: 2017-08-22
      點擊數:8907

      當各大媒體和學者都在討論工業機器人、智能工廠、物聯網和挪動應用等新一代信息技術時,一場悄無聲的工業變革正在緩緩地拉開帷幕。或許如今的你對這些概念感到滿臉的困惑和茫然,這些技術對我有什么用途?什么是智能工廠?如何打造智能工廠?我該如何去準備?帶著各種的疑問,我們一同來討論下智能工廠。  

        隨著德國工業4.0、美國工業互聯網和中國制造2025方案的提出,新一輪的工業變革拉開序幕,而這一切的工業變革,其中心都是智能化消費,而智能化的消費則是由許多小的智能模塊組合而成。因而,智能消費觸及到整個企業的消費物流管理、人機互動、3D打印以及增材制造等技術在工業消費過程中的應用等。  消費改造的必要性  傳統的消費企業面臨各種的應戰,高污染、高能耗、低效率的消費形式早已不合適如今的消費請求。綜合來說,消費制造企業主要面臨供給鏈管理、消費管控、資產管理、能源管理和平安環保的問題。

      供給鏈管理,包括方案、采購、制造、配送、退貨五大根本內容。而現代的商業環境對消費提出了更高的請求,企業不只要滿足銷售產品的需求,還需求為客戶和消費者提供稱心的效勞,讓其產生幸福感。

      這也是區別于傳統的物流管理的方面內容之一。因而,這也對供給鏈提出了信息資源共享的請求,使得企業進步效勞質量擴展客戶需求的同時,完成各方利益的大化。  消費管理,市場需求的多變,需求企業做出靈敏的消費判別;而許多原資料的質量單一,因而對加工工藝提出了更高的請求;勞動力本錢的不時加大,企業的利潤卻在逐步降低,招致很多的企業面臨運營艱難處境,以至呈現了一大波的倒閉潮。

      資產管理,面對企業的資產復雜性日益增加,且維修費用在消費中的比重居高不下因而,企業中資產的可用性、平安性,影響企業消費的高效和平安。能源資源管理,內因,企業消費過程中能消耗用占總本錢的比例較大,總本錢降不下來。外因,環境的日益惡化,國度對節能減排監管的日益增強。  平安和環保管理,國度對企業的消費監管日益嚴厲,面對綠色低碳的大環境下,企業對消費的平安和環保認識在不時地加大進步。  智能工廠的主要特征  既然企業面臨諸多的艱難和應戰,能否有一種方式能夠打破目前的消費瓶頸呢?為理解決這個問題,中國版的工業4.0“中國2025規劃”橫空出世,將制造業分三步走完成制造強國。第一步到2025年,中國制造業邁入制造強國的行列,第二步到2035年,中國制造業整體到達世界強國中等程度。第三步到2045年,到建國100周年時,中國制造業綜合實力邁入世界制造強國前列。要完成這一目的,智能工廠在制造業中起著決議性的作用。 

       智能工廠的主要特征是自動化、數字化、模型化、決策科學化、可視化和集成化。智能工廠完成自動化消費,建立了掩蓋全廠的MES消費管理系統,使得企業可以對整個消費工藝做出實時的監測與規劃。消費的數字化,企業借助全廠的互聯網平臺完成機器、人員的互聯,完成消費數據與人員的無縫對接,消費管理人員能夠借助系統采集來的數據,停止現場的感知和管控。 

      決策愈加科學化,智能工廠應用大數據對各應用系統的數據停止集中存儲剖析,輔佐公司指導層及時發現問題剖析問題和處理問題,并可以消費的實踐需求停止風險預警的才能,完成消費的愈加科學化。  消費過程的可視化,基于設計單位提供的設計圖紙,搭建的三維可視化工廠,并與消費工藝、設備信息、作業票、應急演練等功用停止集成,為消費操作人員停止業務的演練。使得消費管理人員無須進入到工廠,即可完成在辦公室內,查看企業從原資料入庫到車間消費情況的、廢品出庫的全過程管理。  集成化,企業樹立起信息化的管理平臺,向上層面向企業運營管理層的ERP系統和面向消費車間實時數據高度集成化的MES系統,完成管理和消費數據相銜接成一個整體,使得消費數據高度集成化和信息共享性。  

      聰慧工廠的架構  正是基于互聯網這個大平臺,完成企業消費信息的互聯,將人和機器產生的數據采集到云平臺停止剖析處置。信息的物理系統由APP平臺、聰慧工廠、基于語義的PLM、ERP、QMS構成。在實踐的消費中,可經過客戶端APP查看物料的周轉和消費全過程,完成信息共享,客戶無需為消費數據的平安性思索,一切信息從物料投入到機器消費和產品的產出,都是在云平臺中停止操作。完成消費數據的真實性和牢靠性。

      以人為中心的基于信息物理系統的智能工廠輔助系統,可以支持、協助和培訓聰慧工廠的下一代工人,完成企業的消費效率顯著進步。而智能制造的實質是完成了貫串企業設備層、控制層、管理層等不同層面的縱向集成,橫跨企業價值網絡,牽扯產品的整個生命周期的端與端集成將企業的消費完成各項規范化、實時化和精確化。  智能消費作為消費型企業的開展目的,在借助大數據、云效勞支持下,將完成企業消費效率的提升,高效靈敏的消費形式和產業鏈的有效協作整合。


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