智能制造生产运营管理方案（智能制造工作方案）

本篇文章给大家谈谈智能制造生产运营管理方案，以及智能制造工作方案对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享智能制造生产运营管理方案的知识，其中也会对智能制造工作方案进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、智能制造系统怎么解决企业生产管理方面的难题？
• 2、智能制造的管理模型和方法主要是什么
• 3、智能制造数字化工厂建设方案（PPT共100页）
• 4、智能制造数字化智能工厂总体解决方案（48页PPT）
• 5、精益生产如何做到智能制造？让制造更加智能要怎么做？

智能制造系统怎么解决企业生产管理方面的难题？

智能制造系统怎么解决企业生产管理方面的难题？智能生产管理方案，解决六大难题
卓越运营之道
02-27 07:00
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智能生产管理是释放企业价值和个人潜能的最优方式之一。因为它需要你不断地挑战：
企业运营 的 底层 逻辑是什么？
是怎样的和哪些运营模型？
这些模型之间的关系是如何的？
模型内部有哪些要素？
这些要素之间的逻辑关系是什么？

没有运营建模，数字化只是空中楼阁。起高楼，楼塌了。
企业生产管理中遇到的六大问题。e-works认为，智能制造覆盖企业全价值链，是一个极其复杂的系统工程，不要期望“毕其功于一役”，搞个专项就万事大吉；推进智能制造需要规划、IT、自动化、精益等部门通力合作；不同行业的企业推进智能制造差异很大。推进智能制造，需要引入中立、专业的服务机构，开展多层次、多种形式的培训、考察、交流与学习，让企业上下树立对智能制造的正确认识。
e-works一直强调，小批量、多品种的企业，不要盲目推进无人工厂；个性化定制和无人工厂是鱼和熊掌不可兼得；不能盲目推进机器换人。
e-works提出的智能制造金字塔已成为业界的共识，被广泛引用。智能制造金字塔包括四种类型的创新（商业模式、生产模式、运营模式和决策模式创新），十大应用场景（智能产品、智能服务、智能装备、智能产线、智能车间、智能工厂、智能研发、智能管理、智能物流供应链，以及智能决策），底层还需要五大类使能技术（ICT技术、工业自动化技术、先进制造技术、现代企业管理和人工智能技术）的支撑。
近期，e-works还推出了智能制造实施与应用白皮书，作为企业正确推进智能制造的指南。
▲e-works出版的智能制造应用白皮书
03
大处着眼，小处着手
企业要想推进智能制造取得实效，应当参照e-works智能制造金字塔的相关内容，通过智能制造现状评估、业务流程和工艺流程梳理、需求调研与诊断、整体规划及落地实施五个步骤，画出清晰的智能制造路线图，然后根据路线图和智能制造整体规划，稳步推进具体的项目，注重对每个智能制造项目明确其KPI指标，在测度关键绩效指标的基础上，评估是否达到预期目标。智能制造要取得实效，需要清晰的思路、明确的目标、高层的引领、专业的团队和高度的执行力。
▲智能制造总体框架范例
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紧密跟踪
先进制造技术的发展前沿
近年来，制造业的新材料、新技术、新工艺层出不穷，金属增材制造技术不仅改变了复杂产品的制造方式，还改变了产品结构，也彻底打破了可制造性的桎梏，催生了创成设计（Generative Design）等新的设计模式，从计算机辅助人设计，演化为人辅助计算机设计。碳纤维复合材料的广泛应用催生了全新的制造工艺和制造装备。
奥迪A8采用了铝制车身，车身焊接不能再使用点焊，取而代之的是铆焊、摩擦焊、激光焊等新工艺。材料和工艺的改进，往往会对产品的性能，例如抗腐蚀、耐久性带来巨大的提升。精密测量技术也在迅速发展，由接触式测量发展到非接触式测量，由离线检测演化为在线检测，由事后检测演化为边测量边加工，从而帮助制造企业提升产品质量。

智能制造的管理模型和方法主要是什么

1、工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。
2、实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控，建立数据采集和监控系统，生产工艺数据自动数采率达到90％以上。实现原料、关键工艺和成品检测数据的采集和集成利用，建立实时的质量预警。
3、采用先进控制系统，工厂自控投用率达到90％以上，关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。
4、建立生产执行系统（MES），生产计划、调度均建立模型，实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。建立企业资源计划系统（ERP），实现企业经营、管理和决策的智能优化。
5、对于存在较高安全与环境风险的项目，实现有毒有害物质排放和危险源的自动检测与监控、安全生产的全方位监控，建立在线应急指挥联动系统。
6、建立工厂通信网络架构，实现工艺、生产、检验、物流等制造过程各环节之间，以及制造过程与数据采集和监控系统、生产执行系统（MES）、企业资源计划系统（ERP）之间的信息互联互通。
7、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。
通过持续改进，实现生产过程动态优化，制造和管理信息的全程可视化，企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平显著提升。

智能制造数字化工厂建设方案（PPT共100页）

智能制造是数字化工厂的核心大脑

方案目录

强国战略规划：远超制造本身

数字化工厂产品应用架构

提供从感知、执行终端，到物联网接入网络，再到上层应用一体化的整体生产解决方案。

纵向集成： 研发、设计、生产、制造、运营、管理、服务等所有的环节集成；

横向集成： 一级供应商、二级供应商，以及销售商信息的无缝对接。企业之间通过价值链以及信息网络所实现的一种资源整合，为实现各企业间的无缝合作，提供实时产品与服务，推动企业间研产供销、经营管理与生产控制、业务与财务全流程的无缝衔接和综合集成，实现产品开发、生产制造、经营管理等在不同的企业间的信息共享和业务协同。

端到端集成： 一个新理念，是围绕产品全生命周期的价值链创造，通过价值链上不同企业资源的整合，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务，它以产品价值链创造集成供应商（一级、二级、三级……）、制造商（研发、设计、加工、配送）、分销商（一级、二级、三级……）以及客户信息流、物流和资金流，在为客户提供更有价值的产品和服务的同时，重构产业链各环节的价值体系。

数字化工厂解决方案

如何通过“智慧制造管理”创造极致的用户体验，金蝶的理解

1：以连接接触前端用户需求，通过连接实现用户需求的有效传导

2：数字化工厂通过多工厂计划实现工厂间的生产任务协同，同时，通过供应商协同，实现采购业务的高效协同；通过智慧排程，实现车间的动态排程与调整；通过车间现场与智慧终端、看板等设备的完美结合，实现贯穿供应，生产，渠道，服务，财务等各个管理服务的支撑

3：通过各经营与管理服务利用企业个体大数据，与互联网，政府公开大数据，行业数据等结合，通过大数据分析和预测，再反馈与前端提供智慧的服务。

数字化工厂 - 先数字化再智能化

制造领域产品蓝图

人与系统的连接

顶层业务管理和车间级控制集成实现大批量-小批次-定制化“1”的制造

系统与设备的连接

数字化工厂的车间布局的趋势

全过程的质量追溯管理

质量管理涵盖了企业质量管理的核心基础业务，并与采购、生产、车间、库存等业务紧密衔接，有效支撑供应链、生产制造业务，构成了面向供应链、制造企业的全流程的质量管理框架。

提供全方位多层次多组织质量追溯，可追溯到产品销售给哪些客户、由哪个部门生产、用了哪些原材料、原材料是由谁（供应商、组织、客户）提供、现有库存多少等，一旦出现质量问题，能够帮助企业快速定位是哪个环节出现质量问题，会造成多少损失，为售后及质量索赔提供依据。

质量追溯：生产数据的采集（投料、工序信息），在质量追溯时可自动根据产成品追溯原料及加工情况，清晰界定分析质量问题

打造城市中高逼格的数字化工厂

数字化工厂：

1、客户个性化订货，交互式设计；（未来）

2、生产车间根据APS编制的有限产能计划生产。生产计划下达时，通过看板自动显示生产线需要的物料进行配送。

3、库房根据车间计划进行立体仓库拣货，根据现场的实际完成进度拉式AGV配送。

4、物料加工过程中，老化室自动采集生产数据进行汇报。

5、生产管理人员通过现场看板或生产线边的智慧终端，对设备与加工过程进行管理。

6、生产进度通过车间生产看板来显示当前的生产情况与加工异常情况

7、云信息发布产能、生产加工能力等信息，自动评价。（未来）

智能制造数字化智能工厂总体解决方案（48页PPT）

文档获取方式见文末

为什么建设智能工厂—政策的推动

为什么建设智能工厂—新兴技术的推动

为什么建设智能工厂—企业发展的内在需求

工厂数字化的四大挑战

数字化智能工厂总体目标

设计理念—数据集成与流转

九大核心价值之一

技术、产品、业务深度融合，打造化工工业升级

九大核心价值之二

集中、灵活的生产调度，优化生产资源配置，确保生产计划完成

九大核心价值之三

通过“坚强的”数据采集平台，掌握全面生产情况

九大核心价值之四

实现质量事件的过程追溯，为质量优化提升提供支撑

九大核心价值之五

基于设备实时运行，实现设备故障诊断识别

九大核心价值之六

优化能源、节能减排

九大核心价值之七

形成大数据中心，支撑辅助决策

九大核心价值之八

重大危险源监测预警

九大核心价值之九

安全风险综合分析与研判

精益生产如何做到智能制造？让制造更加智能要怎么做？

一、明确智能制造必须服务于企业经营
无论我们对于智能制造，用何种定义与实现方法进行探讨，我们都必须以企业的经营战略为目标。
企业的经营在于：
1、为消费者/客户提供质优价廉的产品；
2、为股东投资确保回报；
3、为保障员工的福利。
这是企业经营者必须考虑的，也是企业作为整体的价值所在。
当下对于智能制造的讨论多数聚焦于技术之实现，多是以局部看全局，而另一方面，为了智能制造而上系统也是偏离了企业经营之本质，如何理清经营与智能制造间的关系，建立有效的路径分析与判断，并逐次有效地实施整体战略，对于企业而言，尤为重要，因为，这关乎企业长久的存亡，而非短期之政策红利。
二、每个概念所扮演的角色如何？　
尽管我们不能把已经实现的称之为概念，但是这里将以其所对应的领域来进行阐述。
1.精益是数字化的根基
精益是一种不断改善经营效率，发挥资源，包括核心的人的能动性力量，持续学习不断改善，让企业不断提升竞争能力，消除浪费就是一种对资源的最大化利用，发挥成本效率的途径，最终去实现经营的利润率最大化。
精益对生产中的过度生产、等待、运输、过度加工、库存、缺陷返工、走动、人才浪费进行了聚焦，并提出了诸多的方法予以消除。这些与生产制造单元的经营目标紧密相关。
我们总把计算机、MES/ERP这些理解为数字化系统，但是，数字化的根基是“数字”，是基于“量化管理”的管理科学思想，因此，所谓的数字化运营的本质在运营，而非数字，数字只是实现的数字化运营的手段。
之所以说精益是数字化的根基在于精益为生产提供了各种量化方法、工具，例如KPI、OEE、TPM、RCA、5S、目视化管理、看板等，这些使得工厂成为了一个可以被量化、可视化、透明化的工厂，一切都服务于经营目标：质量、成本与交付能力。
智能工厂的性能指标要求是基于精益的可量化而定义的，这些是数字化运营、智能制造、工业4.0等所有概念必须去实现的目标。
2.自动化的角色　
传统上，我们仅站在自动化行业的角度理解自动化，就是传感器检测、控制循环、显示、趋势报警，然而，当我们把自动化放在智能制造大环境下，我们会发现它扮演的角色是服务于运营本质的。
（1）确保效率
为什么要自动化？从传统生产运营角度而言，采用人工搬运、加工的过程显然与机器的速度无法相比，尤其是谈到智能制造的集成生产，将继续削减中间不必要的环节——精益中所定义的不增值环节。事实上，在自动化程度上，连续型生产的自动化程度要更高。
（2）确保生产质量
高精度的伺服定位与同步、机器人集成制造使得产品质量及其一致性不断提高，这些都是机器相较于人而言更为重要的作用。
（3）提供生产灵活性
运动控制不仅提供了高精度的加工质量，而且还确保了生产的柔性，就像在各种机器上，运动控制扮演让生产更为灵活的角色，通过参数设置，伺服系统自己规划加工曲线，确保平滑的工艺切换。
（4）提供上行数据采集与下行指令执行
当然了，自动化系统还扮演了精益的可视化管理角色，包括趋势、报警，当然也包括生产中的能源、维护、品质数据向管理系统的输送，当然，也接受来自管理系统的指令，如新的订单加工参数、工序等。 关于智能制造生产运营管理方案和智能制造工作方案的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 智能制造生产运营管理方案的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于智能制造工作方案、智能制造生产运营管理方案的信息别忘了在本站进行查找喔。

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