4-艾普工华-数字化工厂应用与实践
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。
化工行业数字化市场营销策略与实践
化工行业数字化市场营销策略与实践随着信息技术的快速发展和互联网的普及，数字化市场营销已经成为各行各业发展的重要趋势之一。
化工行业作为传统的制造业，也逐渐认识到数字化市场营销的重要性，并积极探索和实践相应的策略。
本文将对化工行业数字化市场营销策略与实践进行探讨。
一、数字化市场营销的背景与意义随着互联网的飞速发展，消费者获取信息的渠道得到了极大的扩展。
越来越多的人通过网络和移动设备寻找产品信息、对比价格、查阅评价等，这促使传统企业不得不重新思考自己的市场营销策略。
化工行业作为传统制造业，其产品特点复杂、价格较高，为了更好地与消费者交流和互动，数字化市场营销应运而生。
数字化市场营销可以帮助化工企业更准确地了解目标客户的需求，通过精细化的定位和个性化的推广，提高营销效果和客户满意度。
此外，数字化市场营销还能够降低传统市场推广的成本，提高信息的传播速度，加快决策的响应时间。
因此，对于追求市场份额和提升品牌影响力的化工企业而言，数字化市场营销是必不可少的。
二、数字化市场营销策略1. 建立完善的网站和移动应用作为企业的官方门户和展示平台，建立一个完善的网站是数字化营销的基础。
化工企业需要通过网站来展示自己的产品特点、技术优势以及服务承诺等信息，通过优化网站的排名，提升在搜索引擎中的曝光度，吸引更多的潜在客户。
此外，随着移动设备的普及，化工企业还需开发适用于移动端的应用程序，以提供更便捷的交互和信息获取方式。
2. 数据分析与客户洞察在数字化市场营销中，数据分析和客户洞察是至关重要的环节。
化工企业需要通过各种数据收集工具，收集客户的行为数据、偏好信息等，进行深度挖掘和分析。
通过对客户数据的细分和个性化推送，化工企业可以实现更精准的市场定位和营销活动，提高转化率和回报率。
3. 社交媒体营销社交媒体已经成为人们获取信息和与他人互动的重要平台，也是化工企业进行数字化市场营销的重要渠道之一。
通过在社交媒体上建立企业账号，发布有关产品、技术与行业动态的内容，与用户进行互动和沟通，可以提高品牌知名度和美誉度。
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。
数字化工厂在智能制造中的应用
案例三：某机械制造企业通过引入数字化工厂技术，实现了设备故障预测和维护，降低了设备停 机时间和维修成本，提高了设备利用率。
添加标题
案例四：某机械制造企业通过引入数字化工厂技术，实现了生产数据的实时采集和分析，为生产 优化和决策提供了有力支持。
05 数字化工厂的未来发展
数字化工厂的发展趋势
网络化：通过物联网、云计 算等技术，实现生产过程的 网络化
工业大数据的应用场景
工业大数据的分析和处理 方法
工业大数据的安全和隐私 保护
工业自动化技术
定义：利用计算机、传感器、控制器等设备实现生产过程的自动化控制，提高生产效 率和产品质量。
应用范围：包括机器人技术、自动化生产线、自动化仓储物流等多个领域。
优势：减少人工干预，提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量和稳定性。
技术挑战：如何应对不断更新的技术变革，如人工智能、大数据等 成本挑战：如何降低数字化工厂的建设和运营成本 安全挑战：如何保障数字化工厂的网络安全和数据安全 机遇：利用数字化工厂提高生产效率，降低成本，提高产品质量和市场竞争力
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汇报人：
数字化工厂在智能制 造中的应用
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汇报人：
目录 /目录
01
数字化工厂的 概念
02
数字化工厂在 智能制造中的 作用
03
数字化工厂的 关键技术
04
数字化工厂的 实践案例
05
数字化工厂的 未来发展
01 数字化工厂的概念
定义与特点
数字化工厂：利用数字化技术，实现生产过程的自动化、智能化和网络化 特点：高效率、高质量、低成本、短周期 关键技术：物联网、大数据、人工智能、云计算 应用领域：汽车、电子、机械、化工等行业
艾普工华数字化工厂应用与实践
– – – – 按计划数量配送 按需求顺序(JIS)配送 按台套(SPS)配送 按看板(Andon)配送
物料库存管理
仓库库位管理与跟踪（同时支持下线调试区）
– 物料ID管理 – 人物绑定 – 无线扫码
•
计划执行
生产监控
质量管理
与生产线集成的生产过程监控
MES系统集成的工业模块
设备控制器 VIN码打印 控制器 铭牌打印 控制器 打码控制 器 电子大屏 控制器 合格证打 印控制器
MES
生产线监控系统
生产跟踪控制系统
RFID数据采集 RFID数据采集 RFID数据采集 读写器 客户端 客户端
条码数据采集 条码数据采集 条码数据采集 客户端 客户端 客户端
质量检查项目定义
定义检查区域 检查项目 标准检查结果 项目编码和快捷码
全键盘操作 支持快捷键
支持自定义快捷码 智能提示功能
质量管控
• SPC统计与分析：采用SPC控制策略，可找出引发质量问 题的深层次原因，以及质量问题处理和预防的决策支持
判异准则 实时数据
直方图
柏拉图（异常\原因\措施\故障
成熟的Goal Chasing算法
生产排班结果
排班模拟
生产计划与执行控制
• 生产排程(加工)
• 包括通用工艺流程建模、开放算法框架、交 互式甘特图三大核心组件，支持对主资源、 副资源、工装夹具、 • 刀具、人力资源、外协资源等制造资源的有 限能力约束运算，能够精确预测订单交期、 产能负荷和资源占用
艾普工华数字化工厂的UniMax PCT UniMax PCT
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。
数字化工厂实习报告
一、实习背景随着科技的飞速发展，数字化工厂已成为制造业发展的重要趋势。
为了更好地了解数字化工厂的实际应用，提高自身实践能力，我于2022年暑假期间，在一家知名数字化工厂进行了为期一个月的实习。
本次实习旨在通过现场参观、实际操作和理论知识学习，深入了解数字化工厂的生产流程、技术特点和管理模式。
二、实习目的1. 了解数字化工厂的生产流程和设备运作原理。
2. 掌握数字化工厂的生产管理、质量控制、设备维护等方面的知识。
3. 熟悉数字化工厂的自动化、智能化技术及其在实际生产中的应用。
4. 提高自己的实际操作能力和团队协作能力。
三、实习内容1. 生产流程参观在实习期间，我参观了数字化工厂的生产车间，了解了产品的生产流程。
从原材料采购、生产加工、组装调试到成品检测，每个环节都采用了数字化技术进行管理和控制。
参观过程中，我重点了解了以下几个方面：（1）自动化生产线：工厂采用自动化生产线，通过PLC（可编程逻辑控制器）实现生产设备的自动控制，提高了生产效率和产品质量。
（2）数字化管理：工厂运用MES（制造执行系统）对生产过程进行全面管理，实现生产计划、物料需求、设备维护、质量控制等环节的数字化。
（3）智能设备：工厂采用机器人、自动化检测设备等智能设备，提高了生产效率和产品质量。
2. 理论知识学习在实习期间，我通过查阅资料、请教同事等方式，学习了以下理论知识：（1）数字化工厂的概念、发展历程和特点。
（2）自动化、智能化技术的原理和应用。
（3）MES、ERP等数字化管理系统的功能和使用方法。
（4）生产管理、质量控制、设备维护等方面的知识。
3. 实际操作在实习期间，我参与了以下实际操作：（1）PLC编程：学习了PLC的基本原理和编程方法，并实际操作了工厂的PLC设备。
（2）机器人操作：学习了机器人的操作方法和维护保养知识，并实际操作了工厂的机器人。
（3）数字化管理系统操作：学习了MES、ERP等数字化管理系统的操作方法，并实际操作了系统。
化工行业的数字化转型数字技术在化工行业中的应用与效益
化工行业的数字化转型数字技术在化工行业中的应用与效益化工行业的数字化转型：数字技术在化工行业中的应用与效益随着科技的不断发展，数字技术正在各个行业中迅速应用并带来巨大的效益。
化工行业作为国民经济的重要支柱之一，也正积极探索数字化转型的途径。
本文将探讨数字技术在化工行业中的应用与效益，以期揭示数字化转型对该行业发展的重要作用。
一、数字技术在化工行业的应用1.物联网技术物联网技术是数字化转型的重要基石，它通过将传感器和互联网技术相结合，实现了设备之间的信息交互与共享。
在化工行业中，物联网技术可以实现对生产设备的实时监测与控制，提高生产效率和质量。
例如，通过在生产装置中安装传感器，可以实时监测设备运行状态和关键参数，及时预警并解决潜在的故障，避免生产事故的发生。
2.大数据分析化工行业的生产过程中会产生大量的数据，如生产设备的监测数据、质量检测数据等。
利用大数据分析技术，可以对这些数据进行收集、整理和分析，揭示隐藏在数据中的规律和趋势，为企业提供决策支持。
例如，通过对生产数据的分析，可以优化生产工艺，减少能耗和原材料损耗，降低生产成本。
3.人工智能技术人工智能技术在化工行业的应用也是数字化转型的重要方向之一。
通过机器学习、深度学习等技术，可以实现对复杂化工过程的自动化控制和优化。
例如，利用人工智能技术可以实现对生产过程的动态调节和优化，提高生产效率和产品质量。
4.虚拟现实技术虚拟现实技术通过模拟真实场景，为化工工程师提供一个虚拟的实验环境，帮助其进行产品设计和工艺优化。
例如，化工企业可以利用虚拟现实技术模拟化工生产过程，进行方案设计和优化调整，减少实际生产中的试错成本和风险。
二、数字化转型带来的效益1.提高生产效率数字化转型可以实现生产设备的智能化监控和自动化控制，减少人工干预，避免人为因素导致的生产事故和质量问题。
同时，通过大数据分析和人工智能技术可以对生产过程进行优化调整，提高生产效率和产品质量。
2.降低生产成本数字化转型可以实现生产设备的智能化调度和优化，减少资源浪费和原材料损耗，节约能源和生产资金。
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汽车行业
航天航空行业
重工行业
制造装备数字化国家工程研究中心
制造装备数字化国家工程研究中心，是 2005年经国家发改委批准，以华中科技大 学为依托，并联合武重、大连机床、华中 数控等企业共建。
1999 – 基础研究 2001 – 技术开发 2005 – 推广应用
国家973项目1项； 国家自然科学基金重点/重大项目2项； 国家自然科学基金面上项目超过5项； 国家杰青项目1项。
UniMax-A：3.0 PCT/APS产品线
发布V2.3
HustMes/Mestar/ 重构HustMes、UI
发布V2.0
HustMes/ JAC，海马，三一……
发布V2.9
HustMes/Mestar/ 整合Integra平台 与Mestar
2005
2008
2011
2012
2013
艾普工华数字化工厂相关产品概揽
数字化工厂应用与实践
行业咨询顾问：杨凯 2013年06月26日
提纲
一．艾普工华简介 二．艾普工华数字化工厂产品体系和应用场景 三．数字化工厂应用案例
关于艾普工华
艾普工华科技(武汉)有限公司（以下简称艾普工华）
由加拿大Epic Data International Inc.和华工制造装备数字化国家工程中心合资 成立，是一家技术先进、专业创新的高科技公司。
国家863重大/重点项目5项； 国家863目标导向及其他项目超过7项； 国家科技支撑计划4项。
在作业型、流水型和混合型制造行业的 10多家大型企 业 取得成功应用，如三一重工、武船、商飞、重汽、科达 机电、江铃、万山、深圳恒阳通等。
EpicHust 发展历程
2012年3月 艾普工华科技（武汉）有限公司正式成立
• 图形化分析排产结果
材料消耗预测
生产排班结果
资源负载预测
艾普工华数字化工厂之MES
UniMax MES
• UniMax MES™结合了Epic Data Integra系列产品的强大功能以及在高性能、高 可用可配置方面的卓越成果，并融合了华工HustMes适合本土化制造企业的生 产模式和管理思想的特色功能与模块。
Epic Data 公司荣誉
协 会 组 织
荣 誉 奖 项
合 作 伙 伴
Top 100 Supply Chain companies Top 100 Companies Digital – OEM Winners Circle Lockheed Martin's "Star of Excellence"
通过实施UniMax MMS，可以保证仓管人员和计划调度员准确获取物料状态数据，从而支 持他们从容应对企业内外部物料需求。
• UniMax MMS支持生产物流中大多种JIT 物料同步配送方式，包括： – 物料看板拉动 – Andon拉动 – 按生产顺序的台套配送 – 按生产顺序的序列配送 – 按计划配送 – 交叉循环取货
2012年12月
2012年11月
2012年6月
2012年10月
2012年6月 合肥办事处成立
2012年10月 成都办事处成立
2012年11月 北京办事处成立
2012年12月 无锡分公司成立
目前技术团队已发展至130人，并在武汉建立了研发中心、咨询与服务中 心和营销中心三大核心业务部门。
MES的推广应用情况
关于Epic Data
前身是波音关键零部件供应商的IT部门
1967年完成航空业数据采集系统解决方案 1975年在加拿大温哥华成立 1982年在美国达拉斯设立分支机构 1986年在加拿大多伦多 证券交易所上市 1987年在英国伦敦设立分支机构 2010年在中国上海成立代表处
2012年在中国武汉成立艾普工华
• UniMax MES基于Epic Data IntegraNet高效能系统平台，由统一的工厂模型和 可定制的业务流程引擎驱动，既兼顾系统的灵活性以及运行效能，又能有效地降 低了用户的总体成本。
计划执行
生产监控
质量管理
艾普工华数字化工厂之MMS
UniMax MMS
UniMax MMS™针对制造企业的生产物料管理、物流计划及执行、仓库管理提供了全面的 解决方案，同时对入场、出场物流，供应链及配送中心的物料及物流管理提供了支持。
UniMax PCT
UniMax UniMax Xplanner MES
UniMax MMS
UniMax SmartNest
UniMax TLC
UniMax UID
IntegraNetMestar
其他信息系统集成
硬件接口
艾普工华数字化工厂之Xplanner
UniMax Xplanner
• UniMax Xplanner™交互式智能高级计划与排程（ APS）解决方案以约束理论基础，可快速制定合理优 化的详细生产计划，为制造型企业制定详细生产计划 、计划调整、插单处理等提供平台级解决方案。
• 高效全自动优化排样
Epic Data 典型客户
Epic Data成立近40年间，亲历并参与北美和欧洲离散制造业，特别是航空航天、汽车制
750 造、机加工和国防领域的制造信息化历程在全球拥有
家客户。
典型客户包括
贝尔直升机、豪客比奇、庞巴迪LearJet、CAE、Cobham防务通讯、GE发动机、 Contour飞机座椅、小松工机、久益采矿机械、劳斯莱斯、沃尔沃、本田等。
奇瑞汽车 3大系列20余种发动机
江淮汽车 4大平台10类车型
陕重汽
汽车零部件
成飞工业 1个平台4种机型
柳工机械 12大系列百余种 机型
三一重工
提纲
一．艾普工华简介 二．艾普工华数字化工厂产品体系和应用场景 三．数字化工厂应用案例
艾普工华MES技术沿革
发布V1.0
A2MES/ 汽车行业MES
发布V3.0
• 支持事件触发和批量触发 • 支持RFID及自动拣货标签作业 • 支持标准库内和跨库作业，支持物料分拣 • 支持供应链及配送中心的物料及物流管理
减少在制品库存量20%以上
艾普工华数字化工厂之SmartNest
UniMax SmartNest
UniMax SmartNest™优化排料及下料生产管控软件系统具有下料产品管理、板材及余料 管理、下料生产管理、优化排料与数控切割NC编程、切割设备管理、切割下料终端管理以 及系统集成等功能，为数控切割下料生产提供了完整的解决方案。