智能制造-如何构建数字化工厂
制造业企业的数字化工厂建设
制造业企业的数字化工厂建设随着信息技术的快速发展和应用，数字化工厂已经成为制造业企业提高生产效率和竞争力的重要手段。
本文将探讨数字化工厂的含义、建设过程和实施策略，旨在帮助制造业企业更好地进行数字化工厂建设。
一、数字化工厂的含义数字化工厂是指利用先进的信息技术和大数据分析手段，将传统的制造流程和设备与网络连接起来，实现生产数据的实时采集、分析和共享，以全面提升生产效率和质量的工厂。
它通过数字化技术实现生产过程的可视化、智能化和网络化，实现制造全过程的数字化管理和控制，以便于企业更好地进行生产计划、资源调配和质量控制。
二、数字化工厂建设的过程1. 初步调研与规划数字化工厂建设的第一步是进行初步调研和规划。
企业需要了解自身业务状况、生产流程和现有设备，明确数字化工厂建设的目标和需求，制定相应的规划方案。
2. 设备连接和数据采集数字化工厂建设的核心是将传感器和设备与网络连接起来，并实现实时的数据采集。
通过传感器监测设备运行状况、生产数据和环境参数等，将这些数据通过网络传输到数据中心进行分析和处理。
3. 数据分析与优化数字化工厂建设的关键是利用大数据分析技术，对生产数据进行智能分析和挖掘。
通过数据分析，可以发现生产过程中存在的问题和瓶颈，并提出相应的优化方案，以提高生产效率和质量。
4. 生产过程可视化数字化工厂建设的目标之一是实现生产过程的可视化。
通过虚拟现实技术和实时监控系统，可以实时展示生产流程和设备状态，便于管理人员进行监控和决策。
5. 建立数字化管理系统数字化工厂建设的最后一步是建立数字化管理系统。
该系统包括生产计划、资源调配、质量控制等各个方面的管理模块，通过数据集成和处理，实现全过程的数字化管理和控制。
三、数字化工厂建设的策略1. 重视数据安全和隐私保护数字化工厂建设需要大量的数据采集和共享，保障数据的安全性和隐私性非常重要。
企业应建立健全的数据安全管理体系，采取措施防范信息泄露和网络攻击。
智能制造：构建卓越绩效的数字化工厂
智能制造：构建卓越绩效的数字化工厂引言随着科技的不断发展和人工智能的普及应用，智能制造正在逐渐成为制造业的主流趋势。
数字化工厂作为智能制造的重要组成部分，可以为企业提供高效、灵活和可持续的生产方式，实现卓越的绩效。
数字化工厂的定义数字化工厂是指利用信息技术和先进的数字化技术手段来进行生产制造，并通过实时数据采集、分析和协同合作，实现生产流程的智能化和优化。
数字化工厂的优势1.提高生产效率：数字化工厂利用先进的信息技术和智能设备，可以实现生产过程的自动化和智能化。
生产任务和流程能够得到精确控制和快速调整，提高生产效率和产能。
2.降低成本：数字化工厂可以通过智能化的生产设备和优化的生产流程，减少人工成本和能源资源的浪费。
通过实时数据的采集和分析，可以及时发现并解决生产中的问题，降低故障率和损耗。
3.提升产品质量：数字化工厂通过自动化的生产过程和数据驱动的质量控制，能够提高产品的一致性和稳定性。
通过实时监测和反馈机制，及时调整生产参数，保证产品质量达到最佳状态。
4.实现个性化生产：数字化工厂可以根据客户需求进行生产定制，实现个性化和定制化的生产。
通过数字化的生产流程和智能设备，可以快速响应客户需求，提供定制化的产品和服务。
5.支持可持续发展：数字化工厂通过优化生产流程和资源利用，减少环境污染和能源消耗。
采用可持续的制造方式和绿色的材料，实现环境友好型的生产模式，符合可持续发展的要求。
构建卓越绩效的关键要素数据驱动的决策数字化工厂依赖于大数据分析和智能算法，通过对生产过程的数据进行实时监测和分析，可以帮助企业管理层做出更加准确和迅速的决策。
基于数据驱动的决策，可以优化生产过程，提高生产效率和产品质量。
软件集成的协同合作数字化工厂需要实现不同设备和系统间的协同合作，共享信息和资源，实现生产过程的整体优化。
通过软件集成和互联网的应用，可以实现设备的远程监控和管理，实现生产过程的可视化和自动化。
智能化的生产设备数字化工厂需要配备智能化的生产设备和机器人，实现生产过程的自动化和智能化。
智能制造中的数字化工厂设计与实现
智能制造中的数字化工厂设计与实现一、引言随着技术的不断发展，数字化工厂已经成为了智能制造的核心和基础。
数字化工厂可以实现对生产过程的数字化控制和优化，有效地提升生产效率和质量。
本文将探讨数字化工厂的设计和实现。
二、数字化工厂的设计数字化工厂的设计首先要考虑生产流程的数字化抽象，在此基础上进行工艺流程的优化。
数字化工厂的设计还需要充分考虑生产环境和生产资源，包括工艺装备和人力资源。
1. 生产流程的数字化抽象生产流程的数字化抽象是数字化工厂设计的重要环节。
数字化工厂需要对生产流程进行数字化建模，实现对生产过程的精准控制和监督。
数字化建模可以实现对生产过程的可视化，便于生产管理人员进行监督和调整。
2. 工艺流程的优化数字化工厂的设计还需要进行工艺流程的优化。
优化工艺流程可以提升生产效率，减少生产成本和能源消耗。
优化工艺流程需要考虑生产环境和生产资源的限制条件，以及产品的生产需求。
3. 生产环境和资源的考虑数字化工厂的设计还需要充分考虑生产环境和生产资源。
生产环境包括空气温度、湿度、氧气浓度等因素，需要对生产环境进行监控和调节。
生产资源包括工艺装备和人力资源，需要对生产资源进行充分利用和优化。
三、数字化工厂的实现数字化工厂的实现需要使用多种技术手段和工具。
数字化工厂的实现需要利用传感器、云计算、物联网等技术手段实现对生产过程的实时监控和控制。
数字化工厂的实现需要使用工业自动化技术实现对生产过程的自动化控制。
1. 传感器技术传感器技术是数字化工厂实现生产过程监控和控制的核心技术。
传感器可以实现对生产过程的实时监控和数据采集，将数据传输到控制系统中进行分析和处理。
传感器技术需要充分考虑生产环境和数据传输的可靠性。
2. 云计算技术云计算技术可以实现数字化工厂数据的存储和分析。
云计算技术可以将数字化工厂的数据存储到云端服务器中，实现对数据的实时访问和分析。
云计算技术需要充分考虑数据的安全性和隐私保护。
3. 物联网技术物联网技术可以实现数字化工厂各个节点之间的通信和协同。
制造业数字化转型智能制造数字化工厂规划与建设方案
制造业数字化转型智能制造数字化工厂规划与建设方案随着科技的迅速发展，制造业数字化转型已成为全球制造行业的大趋势。
数字化转型能够提高生产效率，降低成本，并能够实现个性化定制和智能化生产。
本文将重点讨论制造业数字化转型中智能制造数字化工厂的规划与建设方案。
一、规划阶段在制造业数字化转型中，规划阶段是至关重要的。
在这个阶段，我们需要明确目标，确定数字化工厂的布局和设计，制定合理的时间表，并对所需资源进行评估。
首先，确定目标和重点。
数字化转型的目标可以是提高生产效率、优化供应链、降低库存等。
根据企业自身情况，确定最重要的目标，并将资源分配到这些目标上。
其次，进行数字化工厂的布局和设计。
根据企业的生产需求和资源情况，确定工厂的整体布局和流程设计。
考虑各个生产环节之间的协同以及人机交互的方式，以实现数字化工厂的高效运作。
然后，制定时间表。
将数字化转型分为不同的阶段，并为每个阶段设定明确的时间表。
确保每个阶段都有足够的时间来进行规划、实施和测试，以降低风险并保证顺利过渡。
最后，评估所需资源。
数字化转型需要投入一定的资金、人力和技术资源。
在规划阶段，对企业现有的资源进行评估，并确定还需要哪些额外的资源，以保证数字化工厂的顺利建设。
二、建设阶段在规划阶段完成后，接下来是数字化工厂的建设阶段。
在这个阶段，我们需要进行系统的实施和测试，确保数字化工厂的各个子系统能够正常运行。
首先，进行系统实施。
根据规划阶段的设计，对数字化工厂的各个子系统进行实施。
例如，物联网技术的应用、传感器的安装和数据采集系统的建设等。
确保每个子系统能够与其他系统无缝连接，并能够实时高效地传输数据。
其次，进行系统测试。
在实施完成后，进行系统整体测试以验证其功能和性能。
通过测试，发现并解决潜在的问题，以保证数字化工厂能够稳定运行和达到预期的效果。
三、运营与改进阶段数字化工厂的建设完成后，并不意味着任务的结束。
为了保证数字化工厂能够持续发展和改进，需要进行运营与改进阶段的工作。
智能制造中的数字化工厂建设与管理
智能制造中的数字化工厂建设与管理智能制造的快速发展带动了数字化工厂的兴起，数字化工厂通过信息技术与制造工艺相结合，实现了生产过程的数字化、智能化和灵活化。
本文将从数字化工厂的概念和特点入手，探讨数字化工厂的建设和管理策略。
一、数字化工厂的概念和特点数字化工厂是指将传统工厂生产过程中的各个环节，在信息化技术的支撑下进行数字化改造，将生产数据数字化，实现整个生产过程的在线监测与控制。
数字化工厂具有以下特点：1.集成性：数字化工厂通过信息技术实现了各个环节的数据集成和流程集成，实现了生产过程的全面控制和管理。
2.智能化：数字化工厂通过引入人工智能技术，实现了自动化生产和智能化决策，提高了生产效率和质量。
3.灵活性：数字化工厂采用模块化设计和柔性制造技术，能够快速调整生产线配置，适应市场需求的变化。
二、数字化工厂的建设数字化工厂的建设需要从以下几个方面入手：1.信息化基础建设：数字化工厂需要建设相应的信息系统和网络基础设施，实现生产数据的采集、传输和存储。
2.数字化设备与智能机器人的引入：数字化工厂要引入具有自动化和智能化特点的设备和机器人，提高生产效率和质量。
3.数据分析与决策支持：数字化工厂依靠大数据分析和人工智能技术，实现生产数据的挖掘与分析，为决策提供支持。
4.员工培训和转型：数字化工厂的建设需要员工具备信息技术和数字化思维的能力，因此需要进行培训和转型。
数字化工厂的建设过程中，需要制定详细的工程计划，明确各个环节的任务和责任人，并进行有效的沟通和协调。
三、数字化工厂的管理策略数字化工厂的管理策略包括以下几个方面：1.制定数字化工厂管理体系：数字化工厂需要建立科学的管理体系，包括生产、质量、供应链、人力资源等方面的管理。
2.优化生产流程：数字化工厂通过流程优化和数据分析，实现生产过程的高效和准确控制。
3.加强数据安全与保护：数字化工厂的数据安全是关键，需要建立健全的信息安全管理体系，保护生产数据的机密性和完整性。
智能制造：构建数字化工厂、实现高效、绿色生产的未来
智能制造：构建数字化工厂、实现高效、绿色生产的未来引言智能制造是应对未来工业发展的重要趋势，它通过将信息技术与制造业相结合，实现数字化工厂的构建，以达到高效、绿色的生产目标。
本文将重点探讨智能制造的概念和原理，以及构建数字化工厂的关键技术和应用。
智能制造的概念与特点智能制造是指通过信息技术的应用，将传统制造业转变为基于数据和智能化决策的现代化制造方式。
它以数字化技术为基础，实现了生产流程的数字化、信息化和自动化。
智能制造的特点包括：1.数字化技术的应用：智能制造将信息技术与制造业相结合，实现了生产过程的数据化，并利用大数据、云计算、物联网等技术提供全面的数据支持。
2.智能化决策：通过数据的采集、分析和挖掘，智能制造实现了生产过程的智能化决策，从而提高了生产效率和质量。
3.工业互联网的建设：智能制造通过建设工业互联网平台，实现了设备、企业和供应链之间的信息共享和协同工作，促进了供应链的整合和优化。
4.绿色生产与可持续发展：智能制造注重资源的有效利用和环境的保护，在生产过程中通过节能减排、材料的循环利用等措施，实现了绿色生产的目标。
构建数字化工厂的关键技术构建数字化工厂是实现智能制造的重要一环，它可以提高生产效率、降低生产成本，同时也能够提升产品质量和用户满意度。
以下是构建数字化工厂的关键技术：1. 物联网技术物联网技术是数字化工厂的基础，通过无线传感器和互联网技术，实现了设备、产品、工人和供应链之间的互联互通。
物联网技术可以提供大量的实时数据，用于生产过程的监测和调整，从而提高生产效率。
2. 大数据分析与挖掘数字化工厂通过采集大量的实时数据，利用大数据分析和挖掘技术，可以从中发现生产过程中存在的问题，并进行预测和优化。
这些数据可以用于生产计划的制定、设备故障的预测和质量控制等方面。
3. 人工智能技术人工智能技术主要包括机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，它可以帮助数字化工厂实现智能化决策和自动化控制。
制造业数字化工厂智能制造解决方案
制造业数字化工厂智能制造解决方案第1章智能制造概述 (3)1.1 智能制造的定义与发展趋势 (3)1.1.1 定义 (3)1.1.2 发展趋势 (3)1.2 数字化工厂的概念与架构 (4)1.2.1 概念 (4)1.2.2 架构 (4)1.3 智能制造在制造业中的应用价值 (4)第2章数字化工厂规划与设计 (5)2.1 数字化工厂规划原则与方法 (5)2.1.1 规划原则 (5)2.1.2 规划方法 (5)2.2 数字化工厂布局设计 (5)2.2.1 布局设计原则 (6)2.2.2 布局设计方法 (6)2.3 数字化工厂网络架构设计 (6)2.3.1 网络架构设计原则 (6)2.3.2 网络架构设计方法 (6)第3章智能制造装备与技术 (7)3.1 智能制造装备概述 (7)3.2 工业技术应用 (7)3.3 增材制造技术与应用 (7)3.4 智能传感器与执行器 (7)第4章数据采集与分析 (8)4.1 工厂数据采集技术 (8)4.1.1 自动化传感器部署 (8)4.1.2 数据传输技术 (8)4.1.3 数据采集系统架构 (8)4.2 工业物联网与大数据技术 (8)4.2.1 工业物联网技术 (8)4.2.2 大数据技术 (8)4.3 数据预处理与存储 (8)4.3.1 数据清洗与整合 (8)4.3.2 数据存储技术 (9)4.3.3 数据安全与隐私保护 (9)4.4 数据分析与挖掘技术 (9)4.4.1 机器学习与人工智能 (9)4.4.2 数据可视化技术 (9)4.4.3 深度学习技术 (9)4.4.4 数据挖掘算法 (9)第5章智能制造执行系统 (9)5.2 生产调度与优化 (9)5.2.1 生产计划制定与调整 (10)5.2.2 资源分配与任务指派 (10)5.2.3 调度算法研究与应用 (10)5.2.4 生产过程监控与实时调整 (10)5.3 生产线自动化控制 (10)5.3.1 生产线自动化设备选型与布局 (10)5.3.2 控制系统设计与实现 (10)5.3.3 传感器与执行器应用 (10)5.3.4 设备间通信与协同控制 (10)5.4 智能质量管理与设备维护 (10)5.4.1 质量管理体系构建与实施 (10)5.4.2 在线检测与实时质量控制 (10)5.4.3 设备故障预测与健康监测 (10)5.4.4 维护策略制定与执行 (10)第6章数字化工厂仿真与优化 (10)6.1 数字化工厂仿真技术 (10)6.1.1 数字化工厂仿真原理 (10)6.1.2 数字化工厂仿真关键技术 (11)6.1.3 数字化工厂仿真应用 (11)6.2 生产过程优化与调度 (11)6.2.1 生产过程优化方法 (11)6.2.2 生产过程调度方法 (11)6.2.3 生产过程优化与调度应用 (12)6.3 设备功能分析与优化 (12)6.3.1 设备功能分析方法 (12)6.3.2 设备功能优化方法 (12)6.3.3 设备功能分析与优化应用 (12)6.4 能耗管理与优化 (12)6.4.1 能耗分析方法 (13)6.4.2 能耗优化方法 (13)6.4.3 能耗管理与优化应用 (13)第7章智能仓储与物流系统 (13)7.1 智能仓储系统设计 (13)7.1.1 设计原则与目标 (13)7.1.2 系统构成要素 (13)7.2 自动化物流设备与技术 (13)7.2.1 自动化物流设备 (14)7.2.2 相关技术 (14)7.3 仓储物流信息系统 (14)7.3.1 系统功能 (14)7.3.2 系统架构 (14)7.3.3 关键技术 (14)7.4.1 供应链协同管理概述 (15)7.4.2 智能仓储与物流在供应链协同管理中的应用 (15)第8章智能制造与工业互联网 (15)8.1 工业互联网平台概述 (15)8.2 设备联网与数据集成 (15)8.2.1 设备联网技术 (15)8.2.2 数据集成方法 (15)8.3 工业APP与微服务架构 (15)8.3.1 工业APP开发 (16)8.3.2 微服务架构 (16)8.4 工业互联网安全体系 (16)8.4.1 安全体系架构 (16)8.4.2 安全技术 (16)8.4.3 安全管理 (16)第9章智能制造人才培养与技能提升 (16)9.1 智能制造人才培养策略 (16)9.2 数字化工厂技能培训体系 (17)9.3 跨界融合与创新 (17)9.4 企业大学与产业学院 (17)第10章案例分析与未来发展 (18)10.1 国内外智能制造案例分析 (18)10.2 智能制造发展趋势与挑战 (18)10.3 我国智能制造政策与产业布局 (18)10.4 未来制造业发展展望 (18)第1章智能制造概述1.1 智能制造的定义与发展趋势1.1.1 定义智能制造是指通过集成先进的信息技术、自动化技术、网络通信技术、人工智能等手段，对制造过程进行智能化改造，实现制造系统的高效、灵活、绿色、个性化生产。
智能制造中的数字化工厂设计与优化方法
智能制造中的数字化工厂设计与优化方法随着信息技术的发展和智能制造理念的兴起，数字化工厂成为现代制造业中的热门话题。
数字化工厂是将传统制造业与信息技术相结合，通过数字化技术来优化工厂的生产流程和管理方式，提高生产效率和质量，降低成本和能源消耗，实现智能化和可持续发展。
数字化工厂的设计与优化方法是实现数字化工厂的关键。
下面我将介绍几种常见的数字化工厂设计与优化方法。
首先，数字化工厂的设计需要考虑到生产过程中各个环节的流程优化。
流程优化是指通过改进生产过程中各个环节的布局和操作方式，减少非价值增加活动、降低生产周期和成本，提高生产效率和质量。
可以采用流程分析技术，通过对生产过程进行详细的调查和分析，找到存在的问题和瓶颈，并制定相应的改进方案。
同时，可以借助数字化工具如3D建模软件，模拟和优化生产流程，进一步提升工厂的生产能力。
其次，数字化工厂的设计还需要考虑到设备的智能化和网络化。
智能化设备是指具备自动化和智能化功能的设备，能够自动调节和优化生产过程，提高生产效率和质量。
网络化是指将各个设备和系统通过网络连接起来，实现信息的共享和协调。
可以采用工业互联网技术，将设备和系统通过物联网技术连接起来，实现设备之间和设备与系统之间的实时数据交互和协作。
通过智能化和网络化，可以实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和品质。
第三，数字化工厂的设计还需要考虑到工人的培训和技能提升。
随着数字化工厂的兴起，工人的工作方式和要求也发生了变化。
他们需要具备运用信息技术的能力，熟练掌握数字化工具和设备的操作技巧。
因此，数字化工厂的设计需要重视工人的培训和技能提升。
可以通过培训计划和课程，提供工人所需的知识和技能，使其适应数字化工厂的需求并发挥其最大的潜力。
同时，可以利用虚拟现实技术和仿真软件，提供真实的工作环境和模拟操作，帮助工人提高操作技能和反应能力。
最后，数字化工厂的设计还需要考虑到数据的管理与分析。
在数字化工厂中，大量的生产数据和设备数据被采集和存储。
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01
装备智能化
智能生产线、智能车 间、智能工厂
04 管理智能化
战略、管理、模式
02 生产方 式智能化
大规模生产向小量生产、 服务租赁
03
什么是智能化？
工业4.0与中国制造2025战略关键是智能化。 什么是“智能化”？
1、在动态复杂环境的感知与理解。 2、在动态复杂环境下的自主决策与优化能力。 3、基于经验数据的学习适应能力。尤其是学习能力是典型的智能行为！
提纲
• 新模式、新技术 、新制造的挑战 • 工业4.0、工业互（物）联网 • 如何构建数字化工厂，实现智能制造？
工业互联网与工业4.0的不同路径
IT革命 互联网
共用的技术
OT革命 PLC自动化
工业互联网、工业4.0、智能+
05
服务智能化
诊断分析、全流程的 生命管理
产品智能化
电子产品的大 量使用
个性化定制、服务延伸化
大规模 定制
协同 制造
市场多元化 需求个性化 开发周期短 低成本 高质量
设计协同 计划协同 供应链协同 工厂协同
柔性化 生产
数字化 生产
机器柔性 工艺柔性 产品柔性 生产能力柔性
数字化设计 数字化工厂 数字化管理
大规模定制
满足交期的前提下，尽可减少定制比例，增大通用比例，降低成本。标准化 是模块化的基础，模块化是定制化的基础。
未来的新技术
移动互联网
大数据
云计算
边缘计算
量子通信
物联网
区块链
AI
机器人
5G
新技术呈爆炸式增长，数字化世界已经到来！!
以上技术都不是停留在高校/科研机构实验室中的模型或者高高在上的理论，而是真实发生并已经走入工厂、企业 以及每个人的生活！这些新技术正在逐渐延伸到社会各个角落，一起推动新一轮的产业革命。
构建数字化工厂的智能制造
-数字化智能制造培训-深圳
蔡颖 PMP
提纲
• 新模式、新技术 、新制造的挑战 • 工业4.0、工业互（物）联网 • 如何构建数字化工厂，实现智能制造？
中国制造业面临的主要问题
缺少创新 品牌价值
质量管理 生产效率
丧失制造 成本优势
集成 中台
赋能 工业互联网平台
从设计到生 产变通性差
制造的复杂性
多样的，小批量 的客户需求
生产计划的 频繁变化
生产工艺的及时切 换与设备的控制
1、客户需求端与信息系统的连接. 2、实现订单的及时更新 3、产品应用的及时反馈
1、信息系统与生产设备连接实现生产计划的直接在设备上的落实. 2、M2M生产设备之间连接实现生产工艺之间自动协调. 3、生产设备与生产人员的连接实现生产过程的随时监控和调整。 4、生产设备与产品的连接实现生产的及时切换C/O。 5、产品质量的自动检测和优化。
AI+云大物移
工业4.0设计云 计算ຫໍສະໝຸດ 联物1网智慧 工厂
大 数据
移动 互联
人工智能
数据、信息、知识、智能
工业的变革-从推式、拉式、柔性自动化、智能化
客户响应
当前状态
福特
大规模生产
丰田 生产系统
精益生产 Kaizen改善
按订单制造
智能制造
Ｘ天生产
超智能服务
业务模型
新制造革命: 沿着旧地图走不到新世界
什么是智能化？
• 智能制造是将智能技术应用在整个产品全生命周期，以达到提高灵活性、提 高产质品量的、 目生标产。效率、节省成本、降低能耗，以及向购买者提AI供四创个级新别和：定制化
• 第一代智能制造: 融入自动化、管理及控制技术。 • 第二代智能制造: 机器学习。 • 第三代智能制造： 深度学习。
SoS 系统的系统 一硬一软一网一平台 一硬一软一网
一硬一软
数字孪生、CPS与虚拟仿真、VR/AR
数字孪生：可视，监控，诊断决策，自主决策，洞察预测。 通过软件或仿真系统分五个级别相互影响。最终形成CPS。
数字主线Digital Thread：MBD-MBE(Model-Based Enterprise)基于模型
1、采用供应链延迟技术：尽可能减少定制部份的流程。 2、采用产品模块化技术：可配置，尽可能减少定制模块，增加产品通用模块。 3、采用柔性化生产：可重构-尽可能减少定制的制造资源，增加通用的制造资源。
工业4.0：个性化定制、服务延伸
构建一个柔性或可重构制造系统。
1、多个品种的变化 2、大小批量的波动
找原料，智能找设备、工装、组装线组合或工厂，在最短时间交给客户。
• 幕后八个技术支持：
1、模块化设计、模块化自动化生产、模块化物流 2、智能计划排产调度APS、优化算法内嵌设计、设备、工艺端CPS 3、IIoT工业物联M2M 4、工业大数据 5、云计算 6、场景化、分布式计算决策 7、自组合、自适应应对多品种小批量 8、社交化（非结构化数据）大数据
利用3D产品数字化，将前端产品设计、工艺定义阶段的产品数据管理 与后端制造阶段的生产数据管理融合，实现产品设计、生产过程、维修服 务闭环协同全生命周期管理。
智能制造的基础，工业互联网平台（云、边、端）
、
边缘计算
工业互联网平台
智能服务
智能设备 边缘计算网关
企业系统
快速决策 安全可靠
设备OT
资产 分析 数据 安全 运营 PaaS云平台
智能制造是基于供应链逻辑显现
以最小化整体拥 有成本
实现最大化客户 服务水平
订单周 期太长
订单延 迟率高
产能有效利用率低 （？%）
客户个性 化要求多？
核心竞争力： 快速响应客户
个性化要求
订单及时 交付率？
%
库存？天，JIT到货率？ 多品种，小批量，短周期； 产品非标，按订单配置/生产；
销售订单变更频繁？；
数据、算法、知识（规则与模型）
3、快速的机动响应
尤其是在产能的缺乏的情况下，设计优化的运作规则尤为重要！（订单 优先级、换品时间、设备效率、成本、利润等优化），快速响应客户的变化需 求。
产品模块化重构能力，产能重构优化能力，商业模式的敏捷能力
未来的制造模式场景
-德勤
•
未来的制造模式场景
• 场景： 移动互联网+下单订购一个定制化的产品，制造过程按照需要，智能
1、单纯控制程序 2、传统AI 3、ML机器学习 4、DL深度学习
难点：1、开发效率低、标
• 德国工业4.0战略目标是2030实现注 耗、时第训长三。练、代部智署能整个系过统程 即CPS。
2、基础资源、算力稀缺昂
智能是建立在一个持续连接，强贵大。的优化算法引擎和活数据的闭环之上！
实现三项集成
信息物理系统（CPS）