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2023-02-24
本文目录一览:
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)
文档获取方式见文末
为什么建设智能工厂—政策智能制造生产管理PPT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、业务深度融合智能制造生产管理PPT,打造化工工业升级
九大核心价值之二
集中、灵活的生产调度智能制造生产管理PPT,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
方案获取方式在文末
数字孪生简单说就是在虚拟空间中完成物理对象、系统、数据的映射,以反映相对应的实体的全生命周期 过程,挖掘 历史 规律,监控实时状态,预测未来趋势。将数字孪生技术应用于物理工厂中,将大幅推动产品在设计、生产、管理及维护等环节的变革。
数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术,通过软件定义,对物理空间进行描述、诊断、预测、决策,进而实现物理空间与虚拟空间的交互映射。
智能制造:是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。智能制造系统架构从生命周期、系统层级和智能特征三个维度描述智能制造所涉及的活动、装备、特征等内容。
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