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必须高度关注智能装备的**新发展。机床设备正在从数控化走向数字化，很多企业在设备上下料时采用了工业机器人。未来的工厂中，金属增材制造设备将与切削加工（减材）、成型加工（等材）等设备组合起来，极大地提高材料利用率。除了六轴的工业机器人之外，还应该考虑SCARA机器人和并联机器人的应用，而协作机器人则将会出现在生产线上，配合工人提高作业效率。智能产线规划智能产线是数字化工厂规划的**环节，企业需要根据生产线要生产的产品族、产能和生产节拍，采用价值流图等方法来合理规划智能产线。智能产线的特点是：△在生产和装配的过程中，能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效（OEE）等数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态，能够防呆防错；△通过安灯系统实现工序之间的协作；△生产线能够实现快速换模，实现柔性自动化；能够支持多种相似产品的混线生产和装配，灵活调整工艺，适应小批量、多品种的生产模式；△具有一定冗余，如果出现设备故障，能够调整到其他设备生产；△针对人工操作的工位，能够给予智能的提示，并充分利用人机协作。中之杰的新一代PLM+系统，创新且灵活，覆盖范围***的管理软件产品线。定制化MES系统，智能工厂的主要大脑，实现生产精细化管理。苏州智能工厂参考价格

   该理论分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等6个方面着手，实现***的精细化、精细化、自动化、信息化、网络化的智能化管理与控制，既很好地符合了德国智能工厂的定义，又能与美国工业互联网、以及中国制造2025等理念完全吻合。全模块的智能工厂“6维智能工厂”理论下面，简单地介绍一下这6个智能。1、智能计划排产首先从计划源头上确保计划的科学化、精细化。通过集成，从ERP等上游系统读取主生产计划后，利用APS进行自动排产，按交货期、精益生产、生产周期、**优库存、同一装夹优先、已投产订单优先等多种高级排产算法，自动生成的生产计划可准确到每一道工序、每一台设备、每一分钟，并使交货期**短、生产效率**高、生产**均衡化。这是对整个生产过程进行科学的源头与基础。图形化的JobDISPOAPS高级排产2、智能生产过程协同为避免贵重的生产设备因操作工忙于找刀、找料、检验等辅助工作而造成设备有效利用率低的情况，企业要从生产准备过程上，实现物料、刀具、工装、工艺等的并行协同准备，实现车间级的协同制造，可明显提升机床的有效利用率。智能的生产过程协同还比如，随着3D模型的普及，在生产过程中实现以3D模型为载体的信息共享。泰安智能工厂参考价格智能工厂，从原料入库到成品出库，全程智能化监控，保障生产安全。

TCL电子TV厂OC机作业现场而原有的IT系统已经很难满足新一代数字化工厂管理的需要，对于传统制造业来说，想要进行数字化**，其中就包括搭建设备互联平台（IoT平台），向下实现关键设备运行数据采集，向上为上层应用系统提供数据支持，并且，***推行全员生产维护（TPM应用）；通过对积累的设备数据进行分析，完成关键设备和TOP故障的建模和预测，实现设备管理的智能化。02设备联网让信息不再是孤岛，设备维保不再经验化电子行业离散型制造模式导致大多数企业面临信息孤岛的困扰。一方面，生产现场的制程数据是各自**的，信息透明化程度不足，依赖人工去收集处理再上报，另一方面，“工厂的设备运维保养工作，一般是线下进行的、不可量化的。”一直以来，TCL电子IT项目经理叶波和业务经理李业生紧跟公司数字化转型战略，负责TCL电子数字工厂规划的落地和执行。“家电制造行业的工厂中，很多设备属于非标设备。当工厂导入新设备时，一开始设备的故障率往往非常高，如果没有一个好的维保方案来快速解决问题，降低故障率，将非常影响产能。这是一个非常关键的痛点。”李业生在日常管理中发现，没有设备维保数据的统计，导致企业很难计算出设备导致的产能损失。不*如此。

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。▲数据管理设备联网实现智能工厂乃至工业，推进工业互联网建设。绿色环保的智能工厂，节能减排，可持续发展新潮流。

芯软云智能工厂数字化解决方案：驱动工业4.0的动力随着科技的飞速发展，工业4.0时代已经到来，数字化转型成为了制造业的必然趋势。芯软云智能工厂数字化解决方案作为这一转型的驱动力，以其高效的性能和前瞻的视野，带领着智能制造的发展潮流。芯软云智能工厂数字化解决方案基于云计算、大数据、物联网和人工智能等技术，为智能工厂的建设提供了多方位的支持。通过实时数据采集、分析和处理，该方案能够实现生产过程的透明化、可视化和智能化，提高生产效率、降低成本、确保产品质量。此外，芯软云智能工厂数字化解决方案还具有高度的灵活性和可扩展性，能够根据企业的实际需求进行定制化开发，满足不同行业的特殊要求。同时，该方案还提供了丰富的数据接口，方便企业与其它信息系统进行集成，进一步提升了企业的信息化水平。总的来说，芯软云智能工厂数字化解决方案是驱动工业4.0的动力，它以高效的性能和前瞻的视野，带领着智能制造的发展潮流。我们有理由相信，在芯软云智能工厂数字化解决方案的助力下，制造业的未来将更加美好。定制化智能工厂方案，准确匹配企业需求，助力产业升级转型。台州智能工厂代理商

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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。四、智能工厂的成功之道智能工厂的发展现状与成功之道①进行智能工厂整体规划智能工厂的建设需要实现IT系统与自动化系统的信息集成。苏州智能工厂参考价格