数字化工厂的框架与落地实践
数字化工厂的设计与实现方案
数字化工厂的设计与实现方案数字化工厂是指通过数字化技术将工厂的生产过程实现智能化和自动化。
数字化工厂的设计和实现方案需要考虑多个方面，包括硬件设备、软件平台、数据管理和安全等。
一、硬件设备数字化工厂需要依托一定的硬件设备，包括传感器、控制系统、机器人等。
传感器负责收集生产线上的数据，控制系统可以根据数据实现自动控制，机器人则可以替代人工完成生产过程中的某些工作，提高生产效率。
硬件设备的选择需要根据工厂的实际需求来进行。
对于生产线上的一些关键设备，可以选择高精度的传感器，以保证该设备的稳定性和安全性。
对于需要进行自动化控制的部分，可以选择高可靠的控制系统，以保证生产过程的稳定性和效率。
同时，机器人的选择也需要考虑其适用范围和技术水平，以保证其可以更好地替代人工劳动，从而提高生产效率和降低成本。
二、软件平台数字化工厂的实现离不开信息技术，需要使用一定的软件平台来支持数据处理、控制系统的运行等。
软件平台需要根据生产线的实际情况来选择，包括监控软件、控制软件、数据分析软件等。
监控软件可以实时监测生产过程中各设备的运行状态，及时发现问题并进行修复。
控制软件可以根据数据进行自动控制，提高生产效率和稳定性。
数据分析软件可以对生产数据进行深入分析，提取有价值的信息，并对生产过程进行优化。
同时，在选择软件平台时也需要考虑其管理功能和安全性，以保证生产数据的隐私和安全性。
三、数据管理数字化工厂需要处理的数据种类繁多，包括传感器数据、控制系统数据、生产计划数据等。
数据管理方案是数字化工厂中重要的一环，需要保证数据的准确性、实时性和可靠性。
数据管理方案需要建立一套完整的数据采集、存储、处理、分析和利用的体系。
采用自动化的方式采集数据，并通过云计算等技术进行存储和处理。
通过分析数据，可以发现问题并进行优化，提高生产效率和质量。
同时，数据的安全管理也是不可忽视的问题。
数据的备份和恢复可以保证数据的可靠性，数据的加密和权限控制可以保证数据的安全性。
2023年化工厂个人总结：数字化转型与智能化生产的探索与实践
2023年化工厂个人总结：数字化转型与智能化生产的探索与实践数字化转型与智能化生产的探索与实践随着科技的不断进步和工业化进程的飞速发展，化工企业面临着越来越多的挑战和机遇。
在这个时代，如何实现数字化转型和智能化生产，成为了化工企业必须面对的课题。
作为一名从业多年的化工厂工作人员，笔者亲身经历了这一场数字化转型和智能化生产的探索和实践，对此有着深刻的感受和思考。
一、数字化转型：信息技术与工业化融合的趋势在化工企业中，数字化转型主要是指将信息技术与工业化有机融合，实现化工生产过程的信息化、智能化管理。
通过数字化转型，化工企业可以实现生产数据的集中化管理、智能化预警以及灵活的生产调整，为提升企业生产效率和品质水平提供坚实支撑。
在数字化转型过程中，化工企业需要依托信息技术建立一套完整的生产数据平台。
通过在生产线上部署数字化信息采集设备，实现生产过程的数据采集、传输和处理，将大量的实时信息反馈到控制中心，为企业生产调度提供准确的数据支撑。
同时，在数据平台的基础上，化工企业可以依托云计算、大数据、物联网等技术，实现生产过程的可视化、智能化管理，提升生产效率和品质水平。
在化工企业数字化转型的过程中，笔者所在的化工厂大力推广了MES系统的应用。
该系统可以实现生产计划的管理、现场作业指导、生产数据分析和质量管理等功能，对于提升生产效率和品质水平起到了积极作用。
借助MES系统，化工企业可以实时监测生产过程中的各项参数，对生产异常情况进行快速反应和处理，提高生产的灵活性和适应性。
二、智能化生产：自动化技术与的结合智能化生产是化工企业实现数字化转型的必由之路。
随着自动化技术和的发展，智能化生产得到了进一步推广和应用。
化工企业可以借助自动化技术和，实现生产过程的自动化控制、智能化监测和预警，提高生产效率和品质水平。
在智能化生产中，自动化技术是重要的支撑手段。
化工企业通过在生产过程中部署传感器、执行器、控制器等设备，实现生产过程的自动化控制。
数字化工厂建设与实践
数字化工厂建设与实践随着信息技术的不断发展，数字化的概念越来越深入人心。
数字经济的兴起推动各行各业走上数字化转型的道路，其中数字化工厂建设是一个重要的方向。
数字化工厂建设的目标是实现生产过程的自动化、信息化、智能化，提高生产效率和质量，并且降低成本。
数字化工厂是基于物联网、大数据、云计算等技术，以及先进的传感器、机器人、自动化设备等工具实现的。
数字化工厂不仅仅是一个新兴的概念，更是一个发展的趋势。
数字化工厂建设需要从三个方面入手：设备自动化、信息化平台和工艺优化。
首先，设备自动化是数字化工厂建设的基础。
生产设备需要具备相应的自动化、智能化和网络化特性，这样才能实现生产流程的高效、稳定和可控。
其次，信息化平台是数字化工厂建设的核心。
数字化工厂需要建设一套集数据采集、传输、处理、分析为一体的信息化平台，以统一管理和调度整个工厂的信息和数据。
最后，工艺优化是数字化工厂建设的目的。
数字化工厂需要通过对生产过程的实时监控和数据分析，实现工艺流程的优化和升级，提高生产的效率和品质。
然而，数字化工厂建设不是一蹴而就的事情，需要克服一些困难和挑战。
首先，数字化工厂需要投入大量的人力、财力、物力和时间。
尤其是在中小型企业中，数字化工厂的建设难度更大，需要面对资金不足、技术人才匮乏、管理体系不完善等诸多问题。
其次，数字化工厂建设需要进行信息系统整合和升级，合理规划数字化转型的步骤和顺序，加强设备运营管理能力和人员素质，以及加强风险控制和应急处理能力。
最后，数字化工厂建设涉及到一系列法规、标准和文化等问题，需要企业及时了解和遵守相关法规和标准，调整企业文化和员工观念，积极营造数字化转型的氛围。
针对数字化工厂建设中的系列问题和挑战，我们需要制定相应的数字化工厂建设策略和方案，协同政府、产业链伙伴和技术服务机构，充分发挥各方优势，优化资源配置，提高数字化工厂的咨询、实施、运维等服务水平。
数字化工厂建设是一个长期的过程，需要不断进行技术创新，加强应用和推广。
数字化工厂建设与实践浅谈
数字化工厂建设与实践浅谈篇一：数字化工厂建设与实践浅谈1.数字化工厂概述数字化工厂是一种将数字化技术与生产工艺相结合的智能化制造模式，是实现工业4.0的关键。
数字化工厂的建设是实现智能制造和转型升级的重要手段，在未来的工业生产中具有广阔的应用前景。
2.数字化工厂建设的趋势随着信息化技术的不断发展，数字化工厂的建设呈现出以下趋势：（1）物联网技术的应用，实现设备之间的互联互通，从而实现信息的共享。
（2）人工智能技术的应用，提高生产效率和产品质量。
（3）大数据分析应用，为制造企业提供决策支持。
（4）工艺优化和仿真技术应用，提前发现潜在问题和改进方案。
（5）智能化物流技术应用，提高物流效率和质量。
3.数字化工厂建设的关键技术数字化工厂建设需要运用多种技术来实现，其中关键技术包括：（1）物联网技术，用于设备之间的互联互通和数据的共享。
（2）大数据技术，用于数据的采集、存储、处理和分析。
（3）人工智能技术，用于生产计划、工艺控制、质量监管等方面。
（4）虚拟现实技术，用于工艺仿真、生产仿真、产品展示等方面。
（5）智能化物流技术，用于实现自动化物流和仓储管理。
4.数字化工厂建设的实践案例数字化工厂建设的实践案例很多，其中成功的案例可以为我们提供宝贵的经验。
（1）施耐德电气数字化工厂。
施耐德电气采用物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现了一体化生产管理，提高了生产效率和产品质量。
（2）三菱电机数字化工厂。
三菱电机采用虚拟现实技术，对产品进行仿真和测试，提前发现产品的问题，保证了生产质量。
（3）沃尔沃数字化工厂。
沃尔沃采用智能化物流技术，实现了自动化物流和仓储管理，提高了生产效率和物流效率。
5.数字化工厂建设面临的挑战和发展趋势数字化工厂建设虽然有着广阔的应用前景，但是也面临着一些挑战。
目前，数字化工厂建设面临的主要挑战包括：（1）技术应用不够成熟，各种技术之间缺乏有效的融合。
（2）设备信息化程度不高，设备缺少传感器和控制器等信息化设备。
数字化工厂的建设与实践
数字化工厂的建设与实践随着全球制造业转型升级，数字化工厂已成为企业竞争的一大趋势。
数字化工厂是指通过物联网、大数据、云计算、人工智能等技术手段，将产品制造和工厂运营数字化、信息化和智能化，提升生产效率、降低成本，并实现可持续发展的模式。
数字化工厂建设的核心是建立数字化生产系统，这种生产系统具备高度自动化、智能化、灵活化和可追溯性，能够实现高品质、高效率、低成本的生产过程。
数字化生产系统包括三个主要部分：数字化化产品设计、数字化化生产管理和数字化化供应链协同。
在数字化化产品设计方面，企业通过CAD、CAE、CAM等软件实现产品虚拟建模、仿真和优化，减少设计错误，提高产品质量和研发效率。
在数字化化生产管理方面，企业采用MES、ERP、SCADA等软件实现生产计划、过程监控和质量管理等环节的数字化化管理，实现全面的生产数据采集和分析，以优化生产效率和降低生产成本。
在数字化化供应链协同方面，企业通过物联网、云计算等技术手段，实现供应商、制造商、经销商和客户之间的信息共享、协同决策和流程优化，提升供应链的响应速度和服务质量。
数字化工厂建设涉及多个方面，需要企业在技术、人才、管理、文化等方面进行全面升级。
首先，企业必须投入大量的资金和资源，引进先进的数字化技术和设备，并建立全面的数字化管理体系，才能保证数字化工厂的长期发展。
其次，企业需要大量培养和吸引数字化人才，这些人才应具备物联网、大数据、云计算、人工智能等方面的专业知识和技能，能够适应数字化工厂的自动化、智能化和灵活化的生产环境。
第三，在数字化化工厂文化方面，企业应提高数字化化文化的认知和素质，推进数字化化文化的建设，营造数字化化创新、协作和共享的企业文化，以支持数字化化工厂建设的顺利开展。
数字化工厂的实践需要长期不懈地推进，企业应结合自身的实际情况，制定全面的数字化化工厂建设和应用战略，包括制定数字化化产品设计规范、建设数字化化生产线、实现数字化化供应链管理、培养数字化化人才和文化建设等方面。
化工行业年终总结：数字化转型在化工企业中的应用与实践
2023年即将结束，回顾这一年，数字化转型在化工行业中的应用与实践成为了一大亮点。
在这篇文章中，我们将探讨数字化转型对于化工企业的重要意义，并介绍一些在化工企业中成功应用数字化技术的实践案例。
数字化转型是指将传统的物理资产和业务过程转变为数字形式，利用信息技术和数据分析来提升企业的效率、创新能力和竞争力。
在化工行业中，数字化转型可以帮助企业实现工艺优化、质量控制、供应链管理、智能制造等方面的突破，从而提高生产效率、降低成本，并提供更好的产品和服务。
首先，数字化转型在化工企业中的应用可以提升生产效率和工艺优化。
通过物联网技术和传感器等设备的应用，化工企业可以实时监测和收集生产过程中的各种数据，如温度、压力、流量等指标。
通过对这些数据进行分析和挖掘，企业可以及时发现问题和异常，并进行相应的调整和优化。
这样不仅可以提高生产效率，减少资源浪费，还能够提升产品质量和安全性。
其次，数字化转型可以帮助化工企业实现智能化的供应链管理。
通过引入数字化技术，化工企业可以实现供应链的可视化和实时跟踪，从而更好地掌握原材料的采购、生产计划的制定、产品配送的安排等环节。
这样可以提高供应链的灵活性和响应能力，降低库存成本，优化供应链的运作效率。
此外，数字化转型还可以帮助化工企业实现质量控制的精细化和自动化。
通过建立数字化的质量管理系统和数据分析模型，化工企业可以对产品质量进行全面监控和评估，并实时调整生产过程中的参数和条件。
这样可以提高产品的一致性和稳定性，减少缺陷品的产生，增强企业在市场中的竞争力。
成功的数字化转型实践案例也在化工行业中层出不穷。
例如，某化工企业引入了云计算和大数据分析技术，建立了一个集中管理的数据平台，实现了对企业各个环节的数据收集、分析和利用。
通过对生产数据、供应链数据和市场数据的综合分析，企业可以更好地把握市场需求和趋势，调整产品结构和市场定位，提高市场反应速度和决策效率。
另外，某化工企业实施了数字化设备管理系统，利用物联网技术和传感器等设备对生产设备进行远程监控和维护。
数字化工厂系统的设计与实现
数字化工厂系统的设计与实现数字化工厂系统是指将传统工厂生产流程数字化，实现整个生产过程自动化、智能化、信息化、网络化的系统。
通过数字化工厂系统的设计与实现，可以提高生产效率、降低成本、加强生产质量控制、缩短产品研发周期等。
一、数字化工厂系统的架构设计数字化工厂系统的架构设计包括以下几个方面：1、物理层：包括传感器、执行器、控制器、通信线路等，用于实现对生产现场的实时监测、操作和控制。
2、控制层：包括PLC、DCS等控制器、工业计算机等，用于实现生产过程控制、参数调节、设备运行状态监控等。
3、网络层：包括局域网、互联网等，用于实现生产信息数据共享、远程操作、数据备份及云计算等服务。
4、应用层：包括MES系统、ERP系统、SCADA系统等，用于实现生产计划调度、工艺管理、生产过程监控、品质追踪等业务管理。
数字化工厂系统的架构设计需根据企业实际需求进行设计，确保系统各功能层次之间协调顺畅，系统稳定、高效、可靠。
二、数字化工厂系统实现的关键技术实现数字化工厂系统的过程涉及到多种技术，下面列举几个关键技术：1、数据采集技术：基于传感器等设备采集数据，并通过网络传输至上层设备。
对于大量数据采集场景，需要对传感器进行网络化配置，并使用专业的数据采集装置进行数据的采集和传输。
2、控制技术：包括PLC和SCADA系统等，用于实现生产过程控制和设备控制。
同时，控制技术也需要兼顾设备的保护和自诊断等功能。
3、云计算技术：云计算技术可以将数字化工厂系统的数据上传到云端，对数据进行分析和处理，开展数据挖掘，构建工厂模型，实现综合分析。
云计算技术可以简化系统架构，优化数据存储方案，提高系统的安全性和可维护性。
4、人工智能技术：人工智能技术可以通过机器学习、自然语言处理等技术将数据进行深度分析，并在此基础上实现预测、诊断、优化等功能。
例如，根据生产过程的数据，可以通过时间序列分析和大数据分析构建预测模型，提前预测设备故障和生产问题，实现生产线的智能化。
数字化工厂综合实训报告
一、实训背景随着信息技术的飞速发展，数字化工厂已成为制造业发展的必然趋势。
为了适应这一趋势，我国政府和企业纷纷加大投入，推动数字化工厂的建设。
为了使大学生更好地了解和掌握数字化工厂的相关知识，提高实际操作能力，我们学校组织了数字化工厂综合实训。
本次实训旨在使学生在实践中了解数字化工厂的运行原理、技术特点和应用领域，提高学生的创新能力和实践能力。
二、实训目的1. 熟悉数字化工厂的概念、组成和运行原理。
2. 掌握数字化工厂的关键技术，如工业互联网、大数据、云计算、人工智能等。
3. 学会数字化工厂的设计、实施和运维。
4. 培养学生的团队合作精神和创新能力。
三、实训内容1. 数字化工厂基础知识本次实训首先对数字化工厂的基本概念、组成和运行原理进行了介绍，使学生对数字化工厂有了全面的认识。
2. 数字化工厂关键技术实训中，我们学习了工业互联网、大数据、云计算、人工智能等关键技术，并了解了它们在数字化工厂中的应用。
3. 数字化工厂设计实训过程中，学生分组进行了数字化工厂的设计。
设计内容包括工厂布局、生产线规划、设备选型、信息系统构建等。
4. 数字化工厂实施在数字化工厂实施环节，学生根据设计方案，模拟了数字化工厂的构建过程，包括设备安装、调试、数据采集和系统运行等。
5. 数字化工厂运维实训最后，学生学习了数字化工厂的运维知识，包括设备维护、数据管理、系统监控等。
四、实训成果1. 学生对数字化工厂的概念、组成和运行原理有了深入理解。
2. 学生掌握了数字化工厂的关键技术，如工业互联网、大数据、云计算、人工智能等。
3. 学生具备了一定的数字化工厂设计、实施和运维能力。
4. 学生在实训过程中培养了团队合作精神和创新能力。
五、实训总结1. 本次实训使学生深入了解了数字化工厂的相关知识，提高了学生的实践能力。
2. 实训过程中，学生充分发挥了团队协作精神，共同完成了实训任务。
3. 实训成果表明，数字化工厂在我国制造业发展中的应用前景广阔，对提高企业竞争力具有重要意义。
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数字化工厂的框架与落地实践
数字化工厂正在闪现迷人的色彩，其光芒吸引了制造业的注意力。
然而耀眼辉光之中，很多企业也被各种相互矛盾和相互纠缠的概念弄得无所适从，渴望能够拥有一个洞开一切的神器。
而数字化工厂的确犹如一道有着清晰轨迹的光路，它正指引着那些走向理解智能工厂和工业4.0的必经之路。
数字化工厂的定义
虽然国内外对数字化工厂的研究越来越多，但是对于数字化工厂的定义却没有统一的定论。
目前存在两种数字化工厂的定义，一种是广义的，一种是狭义的。
广义数字化工厂
以生产产品或提供服务的制造企业为核心企业，以及相关联的成员，包括核心制造企业、供应商、软件系统服务商合作伙伴、协作厂商、客户、分销商、银行等，是其生产与经营过程中所有信息数字化的动态联盟。
狭义数字化工厂
以制造资源、生产操作和产品为核心，以产品生命周期数据为基础，应用仿真技术、虚拟现实技术、实验验证技术等，使产品在生产工位、生产单元、生产线以及整个工厂中
的所有真实活动虚拟化，并对加工和装配过程进行仿真、试验、分析、优化的一种集成组织方式。
笔者倾向并采用的概念为狭义的数字化工厂。
实际上，这也符合工厂企业的实际认知。
数字化工厂将产品信息数字化、过程信息数字化和资源物料信息数字化，并将这三种数字化流进行有效结合，是真实工厂的制造过程（包括设计、性能分析、工艺规划、加工制造、质量检测、生产过程管理和控制）在计算机上的一种映射。
数字化工厂、智能工厂与工业4.0
工业4.0的官方说法文字太多。
简单说，工业4.0有两个维度：技术维度就是物联网和服务在制造业的应用，而商业维度就是用户驱动。
其两大主题也为读者所耳熟能详，一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。
数字化工厂和工业4.0之间隔着一个智能工厂的距离。
关于工业4.0的阶段和实施先决条件，北航刘强教授说过一段话，提到了非常经典的“三不要原则”。
第一，不要在不具备成熟的工艺下做自动化，工艺如果不成熟，就最好先做生产线，这是工业2.0解决的问题。
第二，不要在管理不成熟的时候做信息化，这是工业3.0解决的问题。
第三，
不要在不具备网络化和数字化的基础时做智能化，这是工业4.0解决的问题。
数字化本身其实就是智能的一部分，是一个入口；而智能工厂是在数字化工厂的基础上融合物联网技术和各种智能系统等新兴技术于一体，从而提高生产过程的可控性、减少生产线人工干预。
数字化工厂是智能工厂的落脚点，而智能工厂又是工业4.0的基础和落脚点。
只有实现了数字化工厂，才有可能实现工业4.0。
数字化工厂的路径
数字化工厂是在信息集成的基础上，对研发、制造、管理等各个环节进行全面的过程集成，构建数字化工厂是一项艰巨并且复杂的系统工程。
而任何复杂系统工程的实施都离不了系统建模、系统仿真、系统分析和优化，同样数字化工厂也不能例外。
首先要全面了解数字化工厂，建立数字化工厂的模型和参考架构，然后需要有一套完整的方法论、工具和流程对数字化工厂的各个阶段进行建模、规划、分析和优化。
图4的参考架构是笔者研究参考了众多工业4.0框架体系后提出的针对企业的数字化转型框架模型，重点是根据当前企业现状从管理咨询维度和IT信息化维度，分解智能制造时代数字化车间、数字化工厂和数字化企业的层级关系，面
向落地和实施。
随着现代制造对产品开发的要求不断提高，以及产品逐步转向多品种、小批量的订单模式，企业内各系统之间的统一性与有效整合问题就逐渐浮出水面。
目前大多数企业面临的是对原来工厂从基础信息化与
自动化向数字化改造的问题。
无论是建新厂还是改造老厂，首先要面对的问题就是数字化工厂的规划，而每一家企业所处的阶段都不尽相同，这就需要梳理企业现状，量身剪裁出合身的数字化工厂规划蓝图。
如图5所示，数字化工厂的建设X轴代表着技术水平，Y轴代表着管理水平。
管理水平从基础管理、标准化管理一直到集成化管理、智能化管理。
技术水平从基础IT与自动化，到业务流程变革，再到系统集成，最后实现CPS。
企业可以根据自身所处的阶段，重点关注本阶段需要重点去推进的事情，做到2.0补课，3.0普及，4.0目标。
在数字化工厂的建设过程中，有了细致周密的数字化规划蓝图，就拥有了数字化工厂建设的基点和指南针。
接下来就应该选择最合适的技术，这里特别注意不是指最先进的技术，先进的技术并不一定能在企业数字化建设中发挥最大的效用，需要根据企业自身功能和用途需求合理决策。
在信息化程度还比较低的企业，RFID技术的使用不见得比条码技术更实用。
制造业的数字化工厂建设是一个大的系统工程，并非几天、几个月就能建设好并投入使用的，需要一个较长的实施周期，不能跨越式建设。
每个阶段都是以前一个阶段为基础逐步推进的，而且很多问题并不是技术上的问题，而是管理、组织方式、观念变革等方面的问题。
这是对管理者真正的考验。
管理者需要痛下决心，付出勇气和耐心。
这同时也对数字化工厂的咨询顾问提出了非常综合的高要求：他们需要了解企业管理，懂技术实现，懂生产运营等等。
员工的士气也是一个重要考量因素。
这是一个学习型的渐进过程，企业管理者、员工和咨询顾问三方都必须深浸其中，才能推进全面的数字化建设。
数字化工厂规划核心要素
数字化工厂建设的核心要素可以归纳为工厂装备数字化、工厂物流数字化、设计研发数字化、生产过程数字化，如图6所示。
通过这四个方面的建设，数字化工厂带动产品设计方法和工具的创新、企业管理模式的创新。
工业4.0和数字化工厂的相关技术将促进产业链和价值链的分工重组，传统的行业界限将消失，并会产生各种新的业态和合作形式，形成自动化、信息化、一体化、精益化、集成化的数字化工厂。
在四要素中，工厂装备数字化是数字化工厂建设的前提和基础，为设计、研发、生产等各个环节提供基础数据的支持。
工控产品，如PLC、伺服电机、传感器等
仍然是数字化工厂不可或缺的部分。
在此基础上，工厂物流能够从被动感知变为主动感知，实现透明、安全和高效，包括产品运输过程跟踪、运输车辆跟踪定位、物料出库、物料配送上线等。
更加重要和经常被切断的环节，来自上游的设计。
通过设计研发数字化，从而实现设计、工艺、制造、检测等各业务的高度集成，包括CAD/CAPP/CAE/CAM/PLM的集成，虚拟仿真技术、MDB模型的应用，产品全生命周期管理等。
生产过程的数字化主要是利用数字化的手段应对更复杂的车间生产过程管理，这其中最重要的是制造执行系统MES的建设以及MES与ERP/PLM和车间现场自动化控制系统的交互。
MES在智能制造领域的作用越来越明显。
MES既是一个相对独立的软件系统，又是企业信息传递路由器，汇集市场与服务、产品设计、MRP/ERP、供应链等信息，并转化为详细的生产作业指令，从而实现复杂产品制造过程生产现场的管理与控制。
MES向上承接ERP下达的生产计划以及PLM经过仿真验证的产品BOM，向下衔接车间现场SCADA控制系统，弥补了ERP与车间过程控制之间的真空，实现了工业4.0所强调的垂直方向上的集成以及贯穿价值链的端到端工程数字化集成。
数字化工厂的标杆
西门子工业软件大中华区技术总经理方志刚先生用图8
非常清晰地表达了一个数字化工厂的完美嬗变过程和日益
成形的工业4.0工厂建设足迹。
全球最负盛名的数字化工厂是西门子安贝格工厂，我们需要去那里学习什么呢？
这张图耐人寻味地表达了三十年的发展历程。
从1982
年开始引入车间管理系统起，到RFID的引入，到数据优化的管理，到工艺路线管理系统。
这是一个蝶变的过程，也是一个持续改善的过程。
这座外观与工人数量基本维持原状、连生产面积都未增加的工厂，三十多年一直向着一个光芒之地在自我进化。
那个光芒之地，正是我们心目中的工业4.0圣地。
在这个演化过程中，该工厂的产能较26年前提升了8倍，每年可生产约1200万件Simatic系列产品，按每年生产230天计算，差不多平均每秒就能生产出一件产品。
而西门子成都工厂作为安贝格的姊妹工厂，是西门子在德国之外的首家数字化企业，也是西门子在全球第三个工业自动化产品研发中心。
从2011年10月，西门子与成都市政府双方签署投资协议，到2013年9月，工厂正式建成投产。
从签署协议到全部建成只用了不到三年的时间。
西门子安贝格工厂的30年是先驱的探索，西门子成都工厂的3年是在安贝格工厂30年经验和技术积累基础上的厚积薄发。
沿着标杆工厂的建设足迹，我们会发现，做到这个高度不可能是一蹴而就的，需要在最佳实践的基础上科学
规划，摒弃浮躁，脚踏实地，不断前行。