中山数字智慧工厂顶层规划设计

智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段，是传统工厂行业在面对物流网、云计算、数字孪生等新技术的冲击下，转型升级的一种新的发展模式。目前，智慧工厂的发展仍处于探索阶段，不能形成一套完整的解决方案。大部分智慧工厂在智能化的实践上，单限于这些方面：利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务；清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预；即时正确地采集生产线数据，以及合理的生产计划编排与生产进度。无法实现产品生命周期中的设计，制造、装配、物流等各个方面的功能，降低设计到生产制造之间的不确定性，是智慧工厂现阶段的较大难题。智慧工厂顶层规划需要考虑与供应链的协同。中山数字智慧工厂顶层规划设计

企业如何推进智慧工厂建设与运行？在制造业企业的全部流程中，工厂生产的复杂程度较高，产生的数据量规模较大，智能化应用的场景也较为丰富。同时，工厂生产连接着前端的研发、采购和后端的销售、售后服务等，制造业企业对客户需求的及时响应，对各种技术创新成果的应用实现，对自身市场竞争战略意图的落实，都离不开工厂生产环节。工厂的智慧化，既能充分响应数字化转型对产品生产环节本身的各类要求，又能带动与之相连接的上下游环节的数字化。东莞企业智慧工厂顶层规划推荐智慧工厂数据中台顶层设计方案。

数据是智慧工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智慧工厂运转的过程中，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。因此，在智慧工厂顶层规划过程中，需要一套统一的标准体系来规范数据管理的全过程，建立数据命名、数据编码和数据安全等一系列数据管理规范，保证数据的一致性和准确性。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。企业需要规划边缘计算、云计算的平台，确定哪些数据在设备端进行处理，哪些数据需要在工厂范围内处理，哪些数据要上传到企业的云平台进行处理。

在智慧工厂打造过程中，我们需要突破一系列关键技术：多层次、多尺度工厂统一进行建模。生产企业管理是一个复杂的多维系统，如何建立生产、设备、质量、安全、能源等多项专业管理在时间、空间多尺度上的模型以及实现模型一致映射，是考验应用系统实用性、灵活性的关键，需要攻克工厂统一建模的技术难题。重大耗能设备能效的分析与优化。企业生产中，由于缺乏加热炉、压缩机、泵等重大耗能设备的能效评估模型，导致对其的操作与控制智能凭经验进行，因此需要通过基于机理和数据联合建模的方法，绘制设备能效监察图，并通过实时计算值在线评估各台设备的当前能效，解决设备能效分析与负载优化难题。智慧工厂顶层规划需要充分考虑未来的发展趋势和需求。

智慧工厂是“新事物”，在早期阶段，大部分制造业基础结构还不健全，但随着经济、政策环境的变化，智能制造是必然趋势。智慧工厂建设也逐渐形成国家标准，指导企业的建设方向，但从企业的智慧工厂建设来看，要从具体的规划开始。智能物流是智慧工厂的子模块，也是实现智慧工厂不可或缺的模块，在智慧工厂建设比较模糊的时候，如何完成智能物流规划？从技术角度来看，物流规划不单是工厂建设的子模块，还可以作为相对自已的模块与其他模块对接。只要掌握智能物流规划的需求、系统结构和相应的接口三个部分，就可以将智能物流落地。智慧工厂应该采用灵活化生产模式，通过智能化生产线和数据化管理系统，实现生产过程的灵活调整和快速响应。博高智能智慧工厂顶层规划价格

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。中山数字智慧工厂顶层规划设计

智慧工厂的厂房设计该怎么建？制造执行系统。MES（制造执行系统）是智慧工厂规划落地的着力点，MES是面向车间执行层的生产信息化管理系统，上接ERP系统，下接现场的PLC程控器、数据采集器、条形码、检测仪器等设备。MES旨在加强MRP计划的执行功能，贯彻落实生产策划，执行生产调度，实时反馈生产进展。面向生产前面工人：指令做什么、怎么做、满足什么标准，什么时候开工，什么时候完工，使用什么工具等等；记录“人、机、料、法、环、测”等生产数据，建立可用于产品追溯的数据链；反馈进展、反馈问题、申请支援、拉动配合等；面向班组：发挥基层班组长的管理效能，班组任务管理和派工。中山数字智慧工厂顶层规划设计

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