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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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智能装备主要包含智能生产设备、智能检测设备和智能物流设备。制造装备在经历了机械装备到数控装备后，目前正在逐步向智能装备发展。智能化的加工中心具有误差补偿、温度补偿等功能，能够实现边检测、边加工。工业机器人通过集成视觉、力觉等传感器，能够准确识别工件，自主进行装配，自动避让人，实现人机协作。金属增材制造设备可以直接制造零件，DMGMORI已开发出能够实现同时实现增材制造和切削加工的混合制造加工中心。智能物流设备则包括自动化立体仓库、智能夹具、AGV、桁架式机械手、悬挂式输送链等。③智能产线层智能产线的特点是，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；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，如果生产线上有设备出现故障，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。④智能车间层要实现对生产过程进行有效管控，需要在设备联网的基础上，利用制造执行系统。智能工厂品质保障芯软云国内的智能工厂服务商,帮助企业智能化转型.为钢铁企业量身打造智能工厂,降低生产成本,提升生产效率。

    在智能工厂的体系架构中，质量管理的五要素也相应的发生变化，因为在未来智能工厂中，人员、机器和资源能够互相通信。智能产品“知道”它们如何被制造出来的细节，也知道它们的用途。它们将主动地对制造流程，回答诸如“我什么时候被制造的”、“对我进行处理应该使用哪种参数”、“我应该被传送到何处”等问题。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从**小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。纵向集成和横向集成均以CPS和工业互联网为基础，产品、设备、制造单元、生产线、车间、工厂等制造系统的互联互通，及其与企业不同环节业务的集成统一，则是通过数据应用和工业云服务实现。

智能工厂的发展现状与成功之道▲德国MAN工厂利用AGV作为部件和整车装配的载体当前，我国制造企业面临着巨大的转型压力。一方面，劳动力成本迅速攀升、产能过剩、竞争激烈、客户个性化需求日益增长等因素，迫使制造企业从低成本竞争策略转向建立差异化竞争优势。在工厂层面，制造企业面临着招工难，以及缺乏专业技师的巨大压力，必须实现减员增效，迫切需要推进智能工厂建设。另一方面，物联网、协作机器人、增材制造、预测性维护、机器视觉等新兴技术迅速兴起，为制造企业推进智能工厂建设提供了良好的技术支撑。再加上国家和地方**的大力扶持，使各行业越来越多的大中型企业开启了智能工厂建设的征程。我国汽车、家电、轨道交通、食品饮料、制药、装备制造、家居等行业的企业对生产和装配线进行自动化、智能化改造，以及建立全新的智能工厂的需求十分旺盛，涌现出海尔、美的、东莞劲胜、尚品宅配等智能工厂建设的样板。例如，海尔佛山滚筒洗衣机工厂可以实现按订单配置、生产和装配，采用高柔性的自动无人生产线，***应用精密装配机器人，采用MES系统全程订单执行管理系统，通过RFID进行全程追溯，实现了机机互联、机物互联和人机互联。芯软云智能工厂解决方案能实时感控、***得联网、自动处理、辅助决策、分析优化。

    交货期、设备有效使用率、比较低成本等）比较好？举一个简单排序例子：假设计算机每秒可处理1，000，000序列，我们希望构建一个比较好调度系统，9个jobs可以不到一秒钟就完成，11个则要一分钟，如果给定20个jobs，找出比较好的排程则需要77147年！实际计划调度问题会涉及上百台设备，上千个订单（jobs），可见大系统优化排程问题非常复杂。当然，人们不会以穷举的方法傻算的。统筹学家、计算机**们多年来一直在为解决大系统的优化寻找一种快速方法。统筹法、启发式、规则法、仿真法、遗传基因法等等，这些算法对一些特定的需求都有各自的特点，有些“算得快”，但结果不是比较好解，有些收敛极慢不实用。甚至学术理论界都曾怀疑有没有比较好解。直到前几年，美国的一位应用数学家(EYUANSHI)发明了分割嵌套（NP）算法，证明生成马克夫链，实现全局收敛，并可以给出离比较好解的置信区间。这成为解决大系统复杂系统优化问题的一条捷径。当前APS行业现状APS在企业有许多成功应用，特别是与MES模块集成应用。流程业如钢铁，化工等计划调度问题相对简单，因此，优化排程容易实施。芯软云智能制造工厂，提供智能制造工厂 等管理软件,致力于打造智能制造样板工厂,实现智能化运营!萍乡智能工厂品质保障

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    2、智能工厂的实施深度按照工业，理想状态的智能制造是一种高度自动化、高度信息化、高度网络化的生产模式，工厂内人、机、料自主协同，自组织、高效运转;工厂间，通过端对端集成、横向集成，实现了价值链的共享、协作，效率、成本、质量、个性化都得到了质的飞跃。对于中国制造企业而言，现在恰逢“三期交叠”的困难期，企业希望既要符合工业，又要投资小、见效快、确保成功率，如何在两者之间平衡，是一个很现实、也很重要的问题。在本次智能化制造的**中，企业一定要“着眼长远、立足当下”。既要符合工业的理念，体现出其主要特点，又要本着务实的原则实施工业。比如，要汲取以前CIMS实施的经验与教训，不要过于理想化，不要过多强调自组织、自学习、自执行等高难度的智能技术，企业不是突破什么关键智能制造技术的研究单位，而是以创造效益为根本目的，要总体规划、分步实施，以效益为驱动，确保成功率。在自动化的基础上，实现信息化、网络化，在管理方面深挖潜力，充分发挥人的作用，构建具有适度智能的数字化、网络化、高效化、个性化的智能生产模式，切实做到明显的“提质增效”。并以量化为指标，循序渐进，***提升企业的竞争力。假如通过3年时间。盐城智能工厂市场报价

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