不需要专门的模具制作等工序，既节约了成本，又能加快产品上市。此外，传统制造工艺在铸造、抛光和组装部件的过程中通常会产生废料，而相同部件使用3D打印则可以一次性成形，基本不会产生废料。在分销环节，3D打印可能会挑战现有的物流分销网络。未来，零部件不再需要从原厂家采购和运输，而是从制造商的在线数据库中下载3D打印模型文件，然后在本地快速打印出来，由此可能导致遍布全球的零部件仓储与配送体系失去存在的意义。3D打印经过了近40年的发展，**公司开始实现***盈利，市场认可度快速上升，行业收入增长加速。根据典型的产品生命周期理论，技术产品从导入期进入成长期的过程中往往表现出加速增长的特征，判断目**D打印产业正在进入加速成长期。图表：2008-2015年全球3D打印设备出货量增长情况整个3D打印行业产业链大概可分为三个部分，上游基础配件行业，3D打印设备生产企业、3D打印材料生产企业和支持配套企业，下游主要是3D打印的各大应用领域。通常意义上的3D打印行业则主要是指3D打印设备、材料及服务企业。图表：3D打印行业产业链3D打印已经形成了一条完整的产业链。产业链的每个环节都聚集了一批**企业。全球范围来看。芯软云智能工厂是解决企业内部信息孤岛的集成，所要追求的就是在企业内部实现所有环节信息无缝链接。金华智能工厂代理品牌
物料、刀具、量具、夹具等)进行出入库、查询、盘点、报损、并行准备、切削**库、统计分析等功能，有效地避免因生产资源的积压与短缺，实现库存的精益化管理，可**大程度地减少因生产资源不足带来的生产延误，也可避免因生产资源的积压造成生产辅助成本的居高不下。兰光刀具管理模块界面5、智能质量过程管控除了对生产过程中的质量问题进行及时的处理，分析出规律，减少质量问题的再次发生等技术手段以外，在生产过程中对生产设备的制造过程参数进行实时的采集、及时的干预，也是确保产品质量的一个重要手段。通过工业互联网的形式对熔炼、压铸、热处理、涂装等数字化设备进行采集与管理，如采集设备基本状态，对各类工艺过程数据进行实时监测、动态预警、过程记录分析等功能，可实现对加工过程实时的、动态的、严格的工艺控制，确保产品生产过程完全受控。对热处理设备生产参数的实时监控与及时处理当生产一段时间，质量出现一定的规律时，我们可以通过对工序过程的主要工艺参数与产品质量进行综合分析，为技术人员与管理人员进行工艺改进提供科学、量化的参考数据，在以后的生产过程中，减少不好的参数，确保**优的生产参数，从而保证产品的一致性与稳定性。鹰潭智能工厂商家芯软云智能制造的**是智能工厂，智能工厂是5G技术的重要应用场景之一。
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。
尚品宅配实现了从款式设计到构造尺寸的***个性定制，建立了高度智能化的生产加工控制系统，能够满足消费者个性化定制所产生的特殊尺寸与构造板材的切削加工需求；东莞劲胜***采用国产加工中心、国产数控系统和国产工业软件，实现了设备数据的自动采集和车间联网，建立了工厂的数字映射模型（DigitalTwin），构建了手机壳加工的智能工厂。但是，我国制造企业在推进智能工厂建设方面，还存在诸多问题与误区：①盲目购买自动化设备和自动化产线。很多制造企业仍然认为推进智能工厂就是自动化和机器人化，盲目追求“黑灯工厂”，推进单工位的机器人改造，推行机器换人，上马只能加工或装配单一产品的刚性自动化生产线。只注重购买**数控设备，但却没有配备相应的软件系统。②尚未实现设备数据的自动采集和车间联网。企业在购买设备时没有要求开放数据接口，大部分设备还不能自动采集数据，没有实现车间联网。目前，各大自动化厂商都有自己的工业总线和通信协议，OPCUA标准的应用还不普及。③工厂运营层还是黑箱。在工厂运营方面还缺乏信息系统支撑，车间仍然是一个黑箱，生产过程还难以实现全程追溯，与生产管理息息相关的制造BOM数据、工时数据也不准确。④设备绩效不高。芯软云精益智能制造平台，提供专业的智能工厂规划，帮助企业完成信息化升级。
制造执行系统）、APS（先进生产排程）、能源管理、质量管理等工业软件，实现生产现场的可视化和透明化。在新建工厂时，可以通过数字化工厂仿真软件，进行设备和产线布局、工厂物流、人机工程等仿真，确保工厂结构合理。在推进数字化转型的过程中，必须确保工厂的数据安全和设备和自动化系统安全。在通过专业检测设备检出次品时，不*要能够自动与合格品分流，而且能够通过SPC（统计过程控制）等软件，分析出现质量问题的原因。③充分结合精益生产理念。充分体现工业工程和精益生产的理念，能够实现按订单驱动，拉动式生产，尽量减少在制品库存，消除浪费。推进智能工厂建设要充分结合企业产品和工艺特点。在研发阶段也需要大力推进标准化、模块化和系列化，奠定推进精益生产的基础。④实现柔性自动化。结合企业的产品和生产特点，持续提升生产、检测和工厂物流的自动化程度。产品品种少、生产批量大的企业可以实现高度自动化，乃至建立黑灯工厂；小批量、多品种的企业则应当注重少人化、人机结合，不要盲目推进自动化，应当特别注重建立智能制造单元。工厂的自动化生产线和装配线应当适当考虑冗余，避免由于关键设备故障而停线；同时，应当充分考虑如何快速换模。芯软云因此需要追求更高效的用户与产品间的精细互动。临沂智能工厂代理商
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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。
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