数字化工厂解决方案
数字化工厂仿真解决方案
数字化工厂仿真解决方案数字化工厂作为产品设计与制造的媒介逐渐成为一种新型的生产组织方式，它立足于产品整个周期的相关数据，以真实数据为依托，在虚拟环境中对生产全过程进行仿真、优化及重构。
数字化工厂以“数据驱动”为导向，分别从已经实施的CAD、PLM 系统中获取产品相关数据，同时在ERP系统获取生产计划数据，基于仿真技术和虚拟现实技术的数字化工厂技术，对真实的产品制造过程进行严谨虚拟规划和仿真分析优化，分析过程在数字化环境中进行，并在分析后将仿真和优化结果反馈到相关系统，用来验证其可行性和系统生产能力。
通过对生产过程的预测，对工艺过程进行优化，最终对生产决策进行裁决。
Tecnomatix是Siemens PLM Software提供的数字化制造解决方案，通过将制造规划包括从工艺布局规划和设计、工艺过程仿真和验证到制造执行与产品设计连接起来，实现在3D的环境下进行制造工艺过程的设计；用数字化的手段验证产品的制造工艺可行性；事先分析未来的生产系统的能力表现；快速输出各种定制类型的工艺文件。
Siemens PLM Software致力于将Tecnomatix数字化制造解决方案与Teamcenter产品全生命周期管理解决方案融合，将原Tecnomatix Process Designer模块与Teamcenter Manufacturing 模块进行整合，形成一套在Teamcenter平台上统一管理数字化制造的解决方案，全称：Teamcenter Manufaturing Process Management（简称MPM），是西门子公司针对制造业提供的产品生命周期管理（Product Lifecycle Management）的解决方案的内容之一，旨在建立一个数字化生产环境，管理产品制造的相关数据，实现设计/工艺一体化及管理，是目前市场上功能比较完备的一套制造解决方案。
这样带来的好处是，设计人员和工艺人员可以在一个平台上共享设计数据和工艺数据，各自进行设计、仿真和管理。
艾普工华科技(武汉)有限公司-MES数字化工厂解决方案
艾普工华科技(武汉)有限公司-MES 数字化工厂解决方案1 公司简介 艾普工华科技(武汉)有限公司（以下简称艾普工华）是国内制造业信息化及工业 自动化领域的领先供应商。
艾普工华通过在信息集成技术、 生产管理理念方面不断创新并转 化为领先的产品，为客户提供高效、优质的数字化工厂全面解决方案和服务。
艾普工华的产 品和服务可广泛应用于包括航空航天、汽车、船舶、机车等大型装备制造行业在内的离散制 造业。
艾普工华由 Epic Data International Inc.和华工制造装备数字化国家工程中心 合资成立，研发中心设在武汉，并在北京、成都、无锡设有分支机构。
Epic Data International Inc.（简称：Epic Data）1975 年成立于加拿大温哥华， 并于 1986 年在多伦多证券交易所上市，是一家以提供离散制造运营管理和制造执行系统 （MOM/MES）及仓储管理系统（WMS）软硬件解决方案为主业的全球性高科技公司。
总部设在 加拿大温哥华，并在美国、英国设有分公司。
近 40 年来，Epic Data 在全球的客户超过 750 家。
华工制造装备数字化国家工程中心 2005 年经国家发改委批准， 依托华中科技大学 而建设，是专业从事制造装备数字化研究、开发和生产的高科技企业，是国家发改委授予首 批百家“国家高技术产业化示范工程”之一、科技部授予首批 16 家“国家 863 计划成果产 业化基地”之一，具有雄厚的人才、技术和研发支撑。
借助于 Epic Data 近 40 年的国际化管理理念和丰富的行业经验，以及华工制造装 备数字化国家工程中心对中国制造业现状和诉求的深刻理解， 公司已迅速建立起一个经验丰 富并充满活力的技术研发和咨询专家团队。
自成立以来，公司的核心产品已在江淮汽车、一 汽海马、陕西重汽、湖北三环、重庆银翔等大中型汽车企业成功应用并推广。
公司业务领域 还涵盖航空、重工、军工等行业，目前已与中航工业、三一重工等多个集团企业开展了项目 合作。
数字化工厂解决方案
能源管理： 监控能源消 耗，降低能 源成本
人力资源管 理：管理员 工信息，优 化人力资源 配置
Part Three
方案优势及效果
01
自动化程度高：减少人工操作，提高生产 效率
03
优化生产流程：减少浪费，提高生产效率
02
实时监控：及时发现问题，减少停机时间
04
智能决策：根据数据分析，优化生产计划， 提高生产效率
质量
实时监控：通过实时监 控系统，及时发现和解
决产品质量问题
提高产品质量：通过数 字化工厂解决方案，提 高产品质量，增强企业
竞争力
实时监控设备状态，提前预警设备故障 优化设备维护计划，减少停机时间 提高设备稼动率，降低生产成本 提高生产效率，缩短生产周期
汇报人：xx
汇报人：xx
01 02
03
Part One
方案介绍
数字化工厂的概念：利用数字化 技术对工厂进行改造和优化
数字化工厂的优势：提高生产效 率、降低成本、提高产品质量等
A
B
C
D
数字化工厂的发展趋势：智能制 造、工业互联网、大数据分析等
数字化工厂的挑战：技术研发、 人才储备、投资回报等
01
方案提供方：数字化工厂解决方案 提供商
产效率
设备优化：根据生产需 求，对设备进行优化和
升级，提高生产能力
01
控制中心：负责整个系统的监控和 管理
02
控制器：实现对设备的控制和调节
03
传感器：实时监测设备状态和生产 数据
04
通信网络：连接各个设备和系统， 实现信息传输和共享
生产设备：自动化生产线、 机器人等
控制系统：PLC、 SCADA等
数字化工厂解决方案
数字化工厂解决方案一、引言数字化工厂解决方案是指利用先进的信息技术和数字化技术，对工厂生产过程进行全面的数字化改造和优化，以提高生产效率、降低成本、提升产品质量和实现智能化管理的一种综合解决方案。
本文将详细介绍数字化工厂解决方案的背景、目标、关键技术和优势。
二、背景随着信息技术和互联网的快速发展，传统工厂面临着生产效率低下、成本高昂、质量难以保证等问题。
而数字化工厂解决方案的出现，为工厂提供了一种全新的改进方式。
通过将传感器、物联网、大数据分析等技术与生产过程相结合，实现对生产环节的实时监测、数据分析和智能化决策，从而提高生产效率、降低成本、提升产品质量。
三、目标数字化工厂解决方案的目标主要包括以下几个方面：1. 提高生产效率：通过实时监测和数据分析，优化生产过程，减少生产中的浪费和停机时间，提高生产效率。
2. 降低成本：通过优化生产计划和资源配置，减少人力、物力和能源的浪费，降低生产成本。
3. 提升产品质量：通过实时监测和数据分析，及时发现和解决生产过程中的问题，提高产品质量和一致性。
4. 实现智能化管理：通过引入人工智能和自动化技术，实现生产过程的智能化管理和自动化控制。
四、关键技术数字化工厂解决方案的实现离不开以下几个关键技术的支持：1. 传感器技术：通过在生产设备和物料上安装传感器，实现对生产过程各个环节的实时监测和数据采集。
2. 物联网技术：通过将传感器和设备连接到互联网，实现设备之间的信息交换和远程监控。
3. 大数据分析技术：通过对采集到的大量数据进行分析和挖掘，发现生产过程中的潜在问题和优化空间。
4. 人工智能技术：通过引入机器学习和智能算法，实现对生产过程的智能化管理和自动化控制。
五、优势数字化工厂解决方案相比传统工厂具有以下几个优势：1. 实时监测和数据分析：通过实时监测和数据分析，能够及时发现生产过程中的问题，并采取相应的措施进行调整和优化。
2. 智能化决策：通过引入人工智能技术，能够实现对生产过程的智能化管理和自动化控制，提高决策的准确性和效率。
数字化工厂案例方案集
数字化工厂案例方案集1. 智能制造执行系统(MES)
- 实时监控生产过程
- 优化生产计划和调度
- 质量数据采集和分析
- 实现自动化生产管控
2. 工业物联网(IIoT)解决方案
- 设备数据采集与监控
- 预测性维护和远程诊断
- 能源管理优化
- 供应链可视化追踪
3. 增材制造(3D打印)应用
- 产品快速原型制作
- 定制化生产和零部件制造
- 工具模具3D打印
- 备件按需打印
4. 机器人自动化系统
- 柔性自动化生产线
- 协作机器人应用
- 自动化物流和仓储
- 智能装配与检测
5. 虚拟现实(VR)与增强现实(AR)
- 产品设计和仿真验证
- 虚拟装配和维修培训
- AR远程专家指导
- 数字化工厂布局规划
6. 大数据与人工智能应用
- 生产质量大数据分析
- 设备故障预测与诊断
- 智能需求预测与优化
- 基于AI的视觉检测
7. 工业云平台与服务
- 数据采集存储与管理
- 远程监控和设备管理
- 生产运营管理与决策支持
- 工业APP开发与集成
以上是数字化工厂常见的一些案例方案,实施数字化转型需要根据企业实际情况制定全面的规划和实施路线图。
数字化工厂整体解决方案.
数字化工厂整体解决方案.
数字化工厂整体解决方案是指通过应用数字化技术和智能化设备，将传统工厂转变为信息化、智能化的现代化工厂。
这种解决方案旨在提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量和灵活性。
数字化工厂整体解决方案包括以下几个方面：
1. 设备互联与物联网：通过将各种设备和工具与互联网连接，实现设备之间的数据共享和协作。
这样可以提高设备的利用率和生产效率。
2. 软件系统集成：将各种生产管理软件和自动化控制系统整合在一起，实现对生产过程的全面监控和管理。
同时，还可以通过数据分析和预测，优化生产计划和资源调度。
3. 数据采集与分析：通过传感器和数据采集设备，实时收集工厂各个环节的数据，包括生产设备的状态和性能指标，生产过程的数据等。
然后通过数据分析和挖掘技术，发现生产过程中的问题和优化点。
4. 虚拟仿真与优化：通过虚拟仿真技术，对生产过程进行模拟和优化。
可以通过仿真模型，分析和优化生产线的布局和工艺流程，以提高生产效率和降低成本。
5. 人机协作与自动化：通过引入机器人和自动化设备，实现工人和机器人的协作。
通过机器视觉和智能控制技术，可以让机器人完成一些繁重、危险和重复性高的工作，提高生产效率和工作安全性。
6. 数据安全与网络安全：数字化工厂中产生的大量数据需要得到妥善的管理和保护。
因此，数字化工厂整体解决方案还需要考虑数据安全和网络安全的问题，包括数据的备份和恢复，网络的防火墙和安全策略等。
总之，数字化工厂整体解决方案可以帮助企业实现生产过程的智能化、信息化和自动化，提高生产效率和竞争力。
同时，还可以降低生产成本、提高产品质量和灵活性，适应市场需求的快速变化。
数字化工厂制造协同-MOM解决方案商业计划书
工厂现状分析
设备稳定性不可控，管理层通过高
库存遮蔽风险；
产品质量稳定性不可控，转嫁发运风险加高库存！
异常流程（报废、拆解等）缺少管控？
产品及技术服务
生产设 备及工 位联网
生产计划 智能排程
制造数据 全面管理
信息流
账务一致
协同管理 集成
产品
车间物 流及物 料拉动
愿景:
让传统的制造业工厂，进入数字智能时代。
战略拆分：
做精一 个行业
打造行 业第一 地位
初创期
2014-2023年
（1）MES产品持续升级，做精焊接领域， 打造行业第一知名品牌。 （2）参与国家行业标准制定，完善行业 发展方向。
多行业 推广
建立行 业标杆
发展期
2024-2025年
（1）触类旁通，产品推广并覆盖到市场 主流行业； （2）建立全国性实施服务团队，包括自 建区域实施服务公司，区域代理服务公司；
预预 算算
控 制 结 果
审批结果 审批信息
HR/安防/能耗
办公及人事 决策系统
统
50%
产品框架
客优 户秀 转产 介品 绍力 占 销 售 额
以 上
执行层低代码SAAS 服务决策层PAAS(墨菲库)
数据层本地部署
实体层硬件对接
低代码，高扩展，松耦合，健壮性强，领先于行业，较柔性的与现场数据及多系统实现协同，真正解决企业问题。
销售规模
用户规模（销售额）
5000万-1亿
（初创型工厂）
1亿-3亿
（发展中工厂）
3亿-10亿
（腰部工厂）
10亿-50亿
（头部工厂）
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。
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数字化工厂解决方案
数字化工厂
数字化工厂建设，在现有基础上提升，实现管理层对订单进度、生产绩效、产能分析、质量管理、产品追溯和存货管理等提供业务分析报告；
在控制层有可视化看板、移动客户端实现对生产状态的实时掌控，快速处理制造过程中物料短缺、设备故障、人员缺勤等各种异常情形；
在执行层面由便携采集和数字工位辅助完成一线生产制造。
数字工厂系统架构
数字工厂应用场景
车间数据采集
n车间数据采集可使用一维/二维码/RFID射频卡技术
n采用2.4G无线扫描枪，最远有效距离超过50~100米
仓库与车间物流集成
电子看板
方案采用商用智能电视或LED屏为载体，具有高性能、高扩展、易部署和高可维护的设计。
称重系统
普实AIO7系统与K3194、托利多等称重设备有无缝对接接口，入库称重打印条码标签，条码枪扫描完成出入库管理。
财务指标
设备绩效指标OEE
OEE用来表现实际的生产能力相对于理论产能的比率。它由可用率，表现性以及质量指数三个关键要素组成，即：OEE=可用率X 表现性 X质量
指数。
知识管理KM
知识管理是企业管理的一项重要内容，在组织中构建一个量化与质化的知识系统，让组织中的资讯与知识，透过获得、创造、分享、整合、记录、
存取、更新、创新等过程，不断的回馈到知识系统内，形成永不间断的累积个人与组织的知识成为组织智慧的循环，在企业组织中成为管理与应
用的智慧资本，有助于企业做出正确的决策，以适应市场的变迁。