中国制造2025背景下智慧工厂整体解决方案
智能工厂整体建设方案
智能工厂整体建设方案随着科技的发展和智能化的推进，智能工厂作为一种新型的生产制造模式，正逐渐成为现代工业发展的趋势。
智能工厂的建设不仅是对传统生产模式的转变，更是对生产效率和质量的提升，以及资源利用的最大化。
本文将就智能工厂的整体建设提出一套方案，帮助企业实现高效、智能、可持续发展。
一、智能化设备引进智能工厂的核心是智能化设备的应用。
因此，在整体建设方案中，首先需要对目标产线的设备进行评估和升级，引进先进的智能化设备。
这些设备可以通过自动化、机器人技术、机器视觉等手段实现智能化生产，从而提高生产效率，并降低人为因素对质量的影响。
二、数据集成和互联网应用智能工厂的核心是数据。
对生产过程中的数据进行采集、分析和应用，是提高生产效率、优化生产布局的关键。
在整体建设方案中，需要引入先进的数据采集和处理系统，将设备、工序、物料等方面的数据进行集成，并通过互联网技术实现数据的共享和调度。
这样可以实现生产过程的全程监控，及时发现问题，减少浪费，提高效率。
三、人机协同和智能决策支持智能工厂的建设不仅仅局限在设备和技术的引进方面，还需要注重人与机器的协同作业。
在整体建设方案中，应该充分考虑如何通过人机协同的模式，提高人员的工作效率和生产能力。
同时，引入人工智能技术，通过对数据的分析和模型的建立，为生产决策提供智能支持，增强企业的决策能力和竞争力。
四、安全管理和技术培训智能工厂的建设还需要关注安全管理和技术培训。
在整体建设方案中，应该设立科学的安全管理制度，确保工作环境的安全和员工的健康；同时，组织员工参与相关的技术培训，提高员工对智能化设备操作和维护的能力，确保智能工厂的稳定运行。
五、可持续发展和资源循环利用智能工厂的建设也需要考虑可持续发展和资源循环利用的问题。
在整体建设方案中，应该注重节能减排和资源利用的最大化。
通过应用清洁能源、优化生产工艺和产品设计，降低能源消耗和环境污染。
同时，通过回收再利用和废物处理等手段，实现资源的循环利用，提高资源利用效率，降低生产成本。
智能化工厂管理整体解决方案
2023
REPORTING
THANKS
感谢观看
异常处理机制
针对设备故障、物料短缺等异常情况，设计快速响应 机制，及时调整生产计划。
实时反馈机制
将调整结果实时反馈给相关人员，确保调整措施得到 有效执行。
案例分析：提高生产效率
某企业生产计划优化案例
通过引入智能化工厂管理系统，优化生产计划制定流程，提高生产 效率。
调度算法优化应用案例
采用智能优化算法对调度方案进行优化，实现生产资源的合理分配 ，提高生产协同效率。
速度。
硬件设备层
01
02
03
传感器与执行器
用于采集生产现场各种数 据，如温度、压力、流量 等，并执行控制指令。
工业控制计算机
具备高性能计算能力和丰 富接口，负责现场设备的 控制和调度。
通信设备
实现现场设备与上级管理 系统之间的数据交互和通 信。
软件系统层
基础软件平台
提供操作系统、数据库、中间件等基础软件 服务，支撑上层应用软件开发。
智能化工厂概述
REPORTING
定义与发展趋势
定义
智能化工厂是指利用物联网、大数据 、人工智能等先进技术，实现生产过 程的自动化、信息化和智能化，提高 生产效率和产品质量的现代化工厂。
发展趋势
随着技术的不断进步和应用需求的提 高，智能化工厂正朝着高度自动化、 柔性化、绿色化、智能化方向发展。
智能化工厂核心特点
2023
PART 02
智能化工厂管理系统架构
REPORTING
整体架构设计原则
模块化设计
将系统划分为多个独立模块， 便于开发、维护和升级。
可扩展性
预留接口和扩展空间，以适应 未来业务发展需求。
制造业智能制造工厂布局优化方案
制造业智能制造工厂布局优化方案第1章引言 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的 (4)1.3 研究意义 (4)第2章智能制造工厂概述 (4)2.1 智能制造工厂的定义与特点 (4)2.1.1 智能化 (4)2.1.2 网络化 (4)2.1.3 柔性化 (4)2.1.4 绿色化 (5)2.2 智能制造工厂的发展历程 (5)2.2.1 自动化生产阶段 (5)2.2.2 计算机集成制造阶段 (5)2.2.3 智能制造阶段 (5)2.3 智能制造工厂的关键技术 (5)2.3.1 传感器技术 (5)2.3.2 互联网技术 (5)2.3.3 大数据与云计算技术 (5)2.3.4 人工智能技术 (5)2.3.5 工业技术 (5)2.3.6 数字孪生技术 (6)2.3.7 智能决策与优化技术 (6)第3章工厂布局设计原则与方法 (6)3.1 工厂布局设计原则 (6)3.1.1 整体性原则 (6)3.1.2 安全性原则 (6)3.1.3 灵活性原则 (6)3.1.4 经济性原则 (6)3.1.5 可持续发展原则 (6)3.2 工厂布局设计方法 (6)3.2.1 系统布局方法 (6)3.2.2 模拟优化方法 (7)3.2.3 数学建模方法 (7)3.2.4 创新设计方法 (7)3.3 工厂布局优化目标 (7)3.3.1 提高生产效率 (7)3.3.2 降低物流成本 (7)3.3.3 提升产品质量 (7)3.3.4 保障生产安全 (7)3.3.5 提高环境效益 (7)第4章智能制造工厂布局现状分析 (7)4.1 我国智能制造工厂布局现状 (7)4.1.1 总体布局特点 (7)4.1.2 主要行业布局 (8)4.1.3 政策支持与发展趋势 (8)4.2 国外智能制造工厂布局现状 (8)4.2.1 发达国家智能制造工厂布局特点 (8)4.2.2 发展中国家智能制造工厂布局特点 (8)4.3 存在的问题与挑战 (8)4.3.1 我国智能制造工厂布局问题 (8)4.3.2 国外智能制造工厂布局挑战 (8)4.3.3 我国智能制造工厂布局挑战 (9)第5章智能制造工厂布局优化策略 (9)5.1 生产线布局优化 (9)5.1.1 生产线模块化设计 (9)5.1.2 最短路径布局 (9)5.1.3 生产单元协同布局 (9)5.1.4 柔性生产线布局 (9)5.2 物流系统布局优化 (9)5.2.1 物流路径优化 (9)5.2.2 仓储布局优化 (9)5.2.3 自动化物流设备布局 (9)5.2.4 物流信息系统布局 (10)5.3 设备布局优化 (10)5.3.1 设备分类布局 (10)5.3.2 设备空间布局 (10)5.3.3 设备协同布局 (10)5.3.4 设备智能化布局 (10)第6章数据采集与分析 (10)6.1 数据采集方法 (10)6.1.1 实时数据采集 (10)6.1.2 历史数据挖掘 (10)6.1.3 人工数据采集 (11)6.2 数据分析方法 (11)6.2.1 描述性分析 (11)6.2.2 关联分析 (11)6.2.3 预测分析 (11)6.3 数据可视化技术 (11)6.3.1 饼图、柱状图和折线图 (11)6.3.2 热力图 (11)6.3.3 三维模型 (11)第7章智能制造工厂布局优化模型构建 (11)7.1 数学模型构建 (11)7.1.1 目标函数 (12)7.1.2 约束条件 (12)7.2 优化算法选择 (12)7.3 模型求解与验证 (12)第8章智能制造工厂布局优化案例分析 (13)8.1 案例背景 (13)8.2 优化方案设计 (13)8.2.1 生产线布局优化 (13)8.2.2 物流系统优化 (13)8.2.3 车间空间布局优化 (13)8.3 优化效果评估 (13)第9章智能制造工厂布局优化实施策略 (14)9.1 优化实施步骤 (14)9.1.1 细化现状分析 (14)9.1.2 设定优化目标 (14)9.1.3 设计优化方案 (14)9.1.4 评估与决策 (14)9.1.5 实施与调整 (14)9.2 人才培养与团队建设 (14)9.2.1 制定人才培养计划 (15)9.2.2 构建多元化人才队伍 (15)9.2.3 加强内部交流与协作 (15)9.2.4 建立激励机制 (15)9.3 政策支持与产业协同 (15)9.3.1 争取政策支持 (15)9.3.2 加强产业协同 (15)9.3.3 促进产学研合作 (15)9.3.4 推进标准化建设 (15)第十章总结与展望 (15)10.1 研究成果总结 (15)10.2 存在问题与不足 (16)10.3 未来研究方向与展望 (16)第1章引言1.1 研究背景全球制造业的竞争日益激烈，企业对生产效率、成本控制以及产品质量的要求不断提高。
智慧工厂整体解决方案
智慧工厂整体解决方案目录一、内容概括 (3)1.1 背景与意义 (4)1.2 目标与愿景 (5)二、智慧工厂概述 (5)2.1 智慧工厂的定义 (7)2.2 智慧工厂的特征 (7)2.3 智慧工厂的价值 (9)三、智慧工厂架构 (9)3.1 数据采集层 (11)3.2 通信层 (12)3.3 应用层 (13)3.4 管理层 (15)四、智慧工厂关键技术 (16)4.1 物联网技术 (18)4.2 人工智能技术 (19)4.3 大数据分析技术 (20)4.4 云计算技术 (22)五、智慧工厂应用场景 (23)5.1 生产制造 (25)5.2 质量管理 (26)5.3 设备管理 (27)5.4 能源管理 (29)六、智慧工厂实施步骤 (30)6.1 需求分析与规划 (31)6.2 技术选型与集成 (32)6.3 系统开发与测试 (34)6.4 部署与上线 (36)6.5 运维与优化 (37)七、智慧工厂效益评估 (39)7.1 经济效益 (40)7.2 社会效益 (41)7.3 环境效益 (42)八、案例分析 (43)8.1 制造业智慧工厂案例 (45)8.2 物流业智慧工厂案例 (46)8.3 医药业智慧工厂案例 (47)九、挑战与展望 (49)十、结语 (50)10.1 引领未来制造业发展 (51)10.2 促进数字化转型升级 (53)一、内容概括本文档旨在提供一套全面、高效的智慧工厂整体解决方案，以应对现代制造业面临的挑战。
该方案结合了最新的物联网、大数据分析、人工智能和云计算技术，旨在提高生产效率、降低成本、提升产品质量，并实现生产过程的智能化与自动化。
本解决方案涵盖了智慧工厂的多个关键领域，包括智能设备管理、生产过程优化、供应链协同、质量控制以及能源管理等。
通过部署先进的传感器和监控系统，实现设备的实时监控和数据采集；利用大数据分析和机器学习算法，对生产数据进行深入挖掘和分析，以优化生产流程并预测潜在问题；通过云计算技术实现数据的共享和协同处理，提高供应链的透明度和响应速度；采用先进的质量控制方法和工具，确保产品质量的一致性和可靠性；通过智能化的能源管理系统，实现能源的高效利用和节约。
制造业智能工厂解决方案
制造业智能工厂解决方案第一章智能工厂概述 (3)1.1 智能工厂的定义 (3)1.2 智能工厂的发展趋势 (3)2.1 数字化转型 (3)2.2 网络化协同 (3)2.3 智能化升级 (3)2.4 自动化与技术 (3)2.5 绿色可持续发展 (3)2.6 定制化与个性化生产 (4)2.7 安全生产与工业互联网 (4)第二章智能工厂规划与设计 (4)2.1 智能工厂规划原则 (4)2.2 智能工厂设计流程 (4)2.3 智能工厂布局优化 (5)第三章生产线智能化升级 (5)3.1 生产线自动化改造 (5)3.2 生产线信息化升级 (6)3.3 生产线智能化集成 (6)第四章供应链管理优化 (7)4.1 供应链协同管理 (7)4.2 物流自动化与智能化 (7)4.3 供应链数据挖掘与分析 (7)第五章设备管理与维护 (8)5.1 设备状态监测与预测性维护 (8)5.2 设备功能优化 (8)5.3 设备故障诊断与排除 (9)第六章质量管理与控制 (9)6.1 质量检测自动化 (9)6.1.1 检测设备的选择与应用 (9)6.1.2 检测算法的研究与应用 (10)6.1.3 检测流程的优化 (10)6.2 质量数据采集与分析 (10)6.2.1 数据采集技术 (10)6.2.2 数据处理与分析方法 (10)6.2.3 数据可视化与应用 (10)6.3 质量改进与优化 (11)6.3.1 质量改进方法 (11)6.3.2 质量改进流程 (11)6.3.3 持续优化 (11)第七章能源管理与节能减排 (11)7.1 能源消耗监测与分析 (11)7.1.2 能源消耗分析 (11)7.2 能源优化配置 (12)7.2.1 设备选型与改造 (12)7.2.2 能源结构调整 (12)7.2.3 优化生产流程 (12)7.2.4 能源回收利用 (12)7.3 节能减排措施 (12)7.3.1 节能技术改造 (12)7.3.2 管理优化 (12)7.3.3 绿色生产 (12)7.3.4 智能调度 (12)7.3.5 节能宣传与培训 (12)第八章信息安全与风险防范 (12)8.1 信息安全策略 (13)8.1.1 制定信息安全政策 (13)8.1.2 信息安全组织架构 (13)8.1.3 信息安全管理制度 (13)8.2 风险评估与防范 (13)8.2.1 风险识别 (13)8.2.2 风险评估 (13)8.2.3 风险防范措施 (14)8.3 应急响应与恢复 (14)8.3.1 应急预案制定 (14)8.3.2 应急响应实施 (14)8.3.3 恢复与总结 (14)第九章人才培养与培训 (15)9.1 人才培养规划 (15)9.2 培训体系构建 (15)9.3 人才激励机制 (16)第十章智能工厂实施与评估 (16)10.1 项目实施与管理 (16)10.1.1 项目启动 (16)10.1.2 项目组织与管理 (16)10.1.3 项目进度控制 (16)10.1.4 风险管理 (16)10.1.5 质量管理 (17)10.2 智能工厂评估体系 (17)10.2.1 评估指标体系 (17)10.2.2 数据采集与处理 (17)10.2.3 评估方法与流程 (17)10.2.4 评估结果应用 (17)10.3 持续改进与优化 (17)10.3.1 改进计划制定 (17)10.3.3 改进效果评估 (17)10.3.4 优化策略制定 (17)10.3.5 优化措施实施与监控 (17)第一章智能工厂概述1.1 智能工厂的定义智能工厂，是指在信息技术、网络技术、自动化技术、大数据分析等现代科技手段的支持下，以数字化、网络化、智能化为特征，对生产过程进行全面优化和升级的现代化工厂。
智能工厂整体建设方案详细
智能工厂整体建设方案详细项目背景随着科技的发展和企业需求的变化，智能工厂的建设已经成为一个重要的趋势。
智能工厂利用各种先进的技术和系统来提高生产效率、降低生产成本，并提供更灵活的生产方式。
本文档将详细介绍智能工厂的整体建设方案。
项目目标本项目的目标是建设一座智能工厂，以提高生产效率、降低生产成本，同时提供更灵活的生产方式。
具体目标包括：1. 引入智能机械设备和自动化系统，提高生产效率；2. 优化物料管理和生产流程，降低生产成本；3. 实施数据分析和预测技术，优化生产计划；4. 提供灵活的生产方式，以适应市场需求的变化。
方案细节1. 引入智能机械设备和自动化系统通过引入智能机械设备和自动化系统，可以实现生产过程的自动化和智能化。
具体措施包括：- 选择先进的机械设备，具备自动控制和监测功能；- 配置传感器和监测设备，实时获取生产数据；- 实施自动化控制系统，实现生产过程的自动化和优化。
2. 优化物料管理和生产流程优化物料管理和生产流程可以提高生产效率和降低生产成本。
具体措施包括：- 实施物料需求计划系统，准确预测物料需求；- 优化供应链管理，确保物料供应的及时性和稳定性；- 优化生产流程，减少生产环节和时间浪费。
3. 数据分析和预测技术通过数据分析和预测技术，可以优化生产计划，提高生产效率。
具体措施包括：- 收集生产数据并建立数据仓库；- 运用数据分析技术，挖掘生产过程中的潜在问题；- 运用预测技术，准确预测市场需求和物料需求。
4. 灵活的生产方式为了适应市场需求的变化，智能工厂需要提供灵活的生产方式。
具体措施包括：- 实施柔性生产线，能够快速实现生产线的切换；- 引入智能仓储和物流系统，提高物料管理的灵活性；- 优化生产调度系统，实现生产计划的快速调整。
总结本文档详细介绍了智能工厂的整体建设方案，包括引入智能机械设备和自动化系统，优化物料管理和生产流程，实施数据分析和预测技术，以及提供灵活的生产方式。
智能制造建设方案 智慧工厂建设方案(工业4.0与中国制造2025)
些生产要素促进中国制造业的转型升级，变
中国制造为中国“智” 造！
资金 技术 人力
落后产能供给
过剩
先进制造供给
不足
中央中央政治局会议
要积极稳妥推进企业 优胜劣汰，通过兼并 重组、破产清算，实 现市场的出清。
中央财经领导小组会议
在适度扩大总需求的 同时，着力加强供给 侧结构性改革，着力 提高供给体系质量和 效率，增强经济持续 增长动力。
总体规划：三十年，三步走
世界强国 强国领先地位 强国中位 制造业强国
中国制造2045 中国制造2035 中国制造2025
强国之列 制造业大国
中国制造2025-战略规划
2015年 一条主线 核心关键
已通过近期印发
智能制造
《中国制造2025》+“1+X”实施方案和规划体系+高端领域技术路线图的绿皮书
《德国工业4.0》 VS 《中国制造2025》
智能制造
工业 4.0
智能化
CPS
中国制造 2025
营销模 式创新
服务模 式创新 产品模 式创新
数字化
网络化
生产制 造创新
供应链 创新
供给侧改革带来的产业升级
智能制造
供给侧的结构性改革，就是弥补高品质、高 效率、高技术产品的供不应求。就需要加大 并优化资金、技术、人力的投入，并通过这
东盟国家、印度和拉美国家则拥有更低的劳动力和资源成本， 扩张低端制造业市场。 6
中国制造2025核心目标
智能制造
“中国制造2025”提出了我国从制造大国到制造强国建设“三个十年”战略，是第一个十年的行动纲领。 “中国制造2025”应对新一轮科技革命和产业变革，立足我国转变经济发展方式实际需要，围绕创新驱动、 智能转型、强化基础、绿色发展、人才为本等关键环节，以及先进制造、高端装备等重点领域，提出了加快制 造业转型升级、提升增效的重大战略任务和重大政策举措，力争到2025年从制造大国迈入制造强国行列。
智能工厂生产全流程智能化建设及升级改造方案(二)
智能工厂生产全流程智能化建设及升级改造方案一、实施背景随着全球制造业的快速发展，传统工厂生产模式已无法满足市场对高效率、高质量、低成本的需求。
产业结构改革已成为制造业发展的必然趋势，而智能工厂则是产业结构改革的重要方向。
智能工厂借助先进的信息技术、人工智能等技术手段，对生产全流程进行智能化升级改造，提高生产效率，降低成本，提升产品质量，从而增强企业核心竞争力。
当前，我国制造业正面临着转型升级的压力。
根据《中国制造2025》的战略规划，我国将全面推进制造业转型升级，加快发展智能制造，促进制造业创新发展。
因此，智能工厂生产全流程智能化建设及升级改造方案具有重要的现实意义。
二、工作原理智能工厂生产全流程智能化建设基于人工智能算法、数据采集、监控预警、传输处理等技术手段，对生产全流程进行智能化升级改造。
具体工作原理如下：1. 人工智能算法：通过引入人工智能算法，实现对生产全流程的自主学习和优化。
人工智能算法可以对历史数据进行挖掘分析，预测未来生产情况，并根据预测结果对生产流程进行调整优化。
2. 数据采集：通过对生产全流程中的各项数据进行实时采集，为人工智能算法提供数据支持。
数据采集范围包括设备状态、生产环境、产品质量等各方面数据。
3. 监控预警：通过对生产全流程进行实时监控，及时发现潜在问题并发出预警。
监控预警系统可以对异常情况进行自动判断和处理，避免问题扩大化。
4. 传输处理：通过对生产全流程中的各项数据进行高速传输和处理，实现数据的实时共享和协同作业。
传输处理系统可以提高数据传输速度和处理能力，满足大规模数据传输和处理的需求。
三、实施计划步骤智能工厂生产全流程智能化建设的实施计划步骤如下：1. 前期准备工作：明确建设目标和实施范围，制定详细的建设计划和实施方案。
同时，对现有生产线进行全面评估和分析，确定需要改造的环节和设备。
2. 设备安装：根据实施方案，对生产线上的设备进行智能化升级改造。
设备安装包括传感器、执行器、控制器等设备的安装和调试。
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消费者
电商平台
消费者
线下渠道
消费者
快速响应个性需求
体验&快速交付
全渠道 营销
B2C商城连接服务
B2B电商服务
配送与售后服务 会员营销服务 全渠道运营基础服务
多组织 协同
多组织供应协同 多工厂生产协同 组织间交易与结算 全面预算 资金管理 利润中心核算与报告 阿米巴报表
订单管理
• 销售订单 • 订单全程跟踪
（1）O2O服务 （2）信息平台服务
个性化、多品种、小批量
消费者主导市场
移动互联网，社交网络，“无时无刻 地连接”使消费者从孤陋寡闻变得见多识 广， 从分散孤立到相互连接、从消极被动 到积极参与，最终扭转了产销格局，占据 了主导地位，不断参与各个商业环节中：
（1）用户/粉丝经营
（2）用户参与研发与经营
人员的定位/呼叫 资源的能力/效率跟踪分析
物流通道及设备监控 叉车/AGV运行情况 物流设备位置数字地图显示 配送执行状态跟踪及监控 仓库出入库/库存/缺料跟踪
质量统计分析报表及异常报告 质检现场数据/质检设施数据 主机及关重件流转过程监控 质量报表数据/统计分析数据 现场质量事故位置与性质分析
开放平台
基础服务平台
（移动）BOS个性化扩展平台
集成平台
智慧设备 大数据云平台
用户注册与管理
大数据存储、分析与服务平台
角色门户
经销商 门户
供应商 门户
员工门户
管理层 门户
智慧工厂 - 先数字化再智能化
安灯内容信息采集与发布 设备运行状态和运行参数 线边物料的消耗与配送 现场视频采集与近景分析 现场环境(光/温/湿/尘/气)
Contents
互联网+下的中国制造业的巨大变革 智能制造云智慧制造解决方案 总结
ERP + 智慧工厂解决方案
供应商
客户/消费者
O2O B2B2C/C2M
服务云 采购云 制造云
合作伙伴
大数据存储与分析
市场分析 消费者分析 商品与价格分析 产品需求趋势分析 物流服务质量分析 消费者分析
研发
采购
生产
——2015年3月5日 《政府工作报告》
推进“互联网+”，是中国经济转型的重大契机。传统产业有自己的优势，要推 动传统行业与‘互联网+’结合，释放更大活力。
——2015年6月24日 国务院常务会议
• “互联网+”的本质是产业互联网，与工业4.0不谋而合。 • “互联网+”是两化融合的升级版， 将推动“中国制造”向“中国智造”。
智能制造云制造领域产品蓝图
管理思想：ERP+JIT（精益生产） 制造策略：MTS、MTO、ATO 组织形态：单体、多工厂
工程数据 BOM
需求计划
工艺路线
MPS计划物料替代MP计划产品体系计划管理 组织间需求 委外计划
生产计划
计划员平台
生产管理
生产订单
生产排程
备料平台 领料退料
产品入库
委外管理
委外申请
委外接收
调拨平台
委外发出
委外仓库
质量
来料检验
产品检验
库存检验
工序检验
工序检验
质量追溯
行业产品 伙伴产品
PLM CAD
看板管理
QMS
设备管理
……
五金行业
工序计划 工序汇报 工序转移
智慧车间
工序委外
数据采集
工序结算
看板管理
条码管理
防错管理
工序排产 接口平台 维修返工
汽摩配行业
注塑行业
智慧工厂解决方案的核心要素
发货
销售
服务质量分析
售后
产品研发
云创意平台
PLM 无图纸化 生产平台
电商应用平台
标准应用
供应链协同平台
客户服务协同平台
多工厂协同制造（计划协同 生产协同 车间排程 APS MES ）
精益财务管理平台
物联网平台
自动化生产线
工位物联平台
智慧仓储平台
智能制造云智慧工厂产品应用架构
多通道访问 微信 云之家 浏览器 PC
互联网+时代下中国制造企业的变化
经济下行
招工难 B2B
B2C O2O 机器人
智慧工厂
社交化
营销转型 组织轻盈 合伙人
部落
精益
表象与实际的差别…… 其实质仍然是高质量、 精益管理、激活团队、管理及业务的创新！
互联网+，催生C2B/C2M/C2S商业模式
原材料
生产
物流/金融
品牌商
分销
零售
消费者
逆向互联网化的传导机制：C-B-M
1998 - 2011年
崛起阶段
中国企业融入 世界 “中国制造” 闻名全球
企业内部ERP
2012年 -
转型阶段
从制造大国向制 造强国， 中国制造向中国 创造转变
中国制造2025
“互联网+”行动计划
制造业的发展与科技的进步密不可分
中国政府积极推进中国制造2025
制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现 代制造业结合。
Reform of the supply-side
超级透明
• 人与人、人员设备 • 人与系统、系统与系统
超级柔性
• 现场生产细胞单元 • 高效的满足个人的要求
超级智慧
• 多工厂协同 • 智慧排程 • 可持续改进和创新
PLM
• 产品设计 • 物料管理 • 工艺管理
供应协同
• 供应商管理 • 采购协同 • 委外管理 • WMS
车间作业
• 工序计划/APS • 车间看板/MES • 质量监控
质量 管理
财务 管理
质量标准
质量检验
全成本管理 资金管理 资产管理 核算与报告
人力资源 管理
质量追溯
职员管理 薪酬管理 考勤管理 招聘管理 绩效管理
WIP跟踪(工位/工序/部件) 各工位关重件安装匹配查验 生产报工与节拍价值分析 各型号/各订单的完工情况 各工位/各关重件实作工时
制造 资源
现场 运行
物料 管控
生产 过程
质量 管控
设备运行状态和运行参数 刀具/量具/模具在库/在工位 装运车辆的定位/跟踪/调度关键岗位
生产商柔性化
中间商服务化
以规模效应和资金为主的竞争逐步 让位于信息利用和灵活的协同。互联网为 中小制造企业（品牌商）赋能：
（1）聚焦用户 （2）多工厂协同 （3）柔性化生产
信息透明使原来依靠信息不对称赚取 差价的传统中间商逐步让位于拥有更强 信息能力的服务商。另一方面，互联网 上容易产生信息冗余，创造信息增值的 服务商也涌现而出：
中国制造2025背景下智慧工厂整体解决方案
Contents
互联网+下的中国制造业的巨大变革 智能制造云智慧制造解决方案 总结
中国制造业三十余年的变迁
1978 - 1987年
起步阶段
中小企业的复 苏 先驱企业家个 人打拼
手工管理
1988 - 1997年
成长阶段
民营企业的崛 起 外资企业进入 中国
部门级软件