艾普工华数字化工厂应用与实践
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。
数字化工厂的实现方式与应用
数字化工厂的实现方式与应用摘要：随着我国互联网技术的发展与工业化的发展，数字化工厂已经成为一种必然选择。
鉴于此，文章将主要对数字化工厂的实现方式与应用进行分析。
关键词：数字化工厂；关键技术；实现方式；应用；优势1数字化工厂所谓数字化，是将各种形式的信息转化为适当的数字化模型，对于计算机来说是转化为二进制代码(用0和1表示)，从而引入计算机内部进行统一处理。
数字化的基础是计算机技术，随着以计算机为核心的数字化技术在制造业的应用(利用计算机将复杂多变的声音、图像数字化)，才有了数字化工厂的概念。
数字化工厂(Digital factory，简称DF)是指以产品或服务全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，因此数字化工厂又被称为“虚拟工厂”。
数字化工厂是对整个生产系统进行设计、优化，通过网络对各组分进行相关业务数据以及信息的交流，从而实现虚拟制造，利用实际运作中的信息，通过设定好的程序调整生产过程中可能出现的失误，实现实际运作的数字化。
2数字化工厂关键技术2.1数字化建模由于数字化工厂需要采用适当的建模方法，对建模结构进行分析与简化，最后通过建立数字化工厂的企业模型，作为企业信息系统的建立运行的基础。
企业数字化建模是借助计算机实现数字化描述、存储和表达实际产品，其中主要包括产品的外观、性能和状态等关键信息，以便在软件系统中进行各种数字仿真和分析，因此，模型的精准程度影响到对真实情况的反应，对于后续的工作以及精确的模拟仿真有着很大的影响，可以说这是数字化工厂技术的基础，起着十分关键的作用。
本质上是在生产过程中采用多视图和复合模型进行描述，如采用三维数字化技术。
从产品信息、产品生产、流水线工程等多方面分别进行描述，通过集成化方法产生相对应的视图，并按照加工过程的特点，对加工过程进行建模和仿真，即对生产轨迹进行运动模拟。
2.2数字化仿真数字化仿真是虚拟制造的基础，是利用计算机技术虚拟制造出一个环境，这个环境是虚幻的，但是人们对于这种环境的感觉(视、听、触等)是逼真的，最重要的是人们可以通过一些行为(肢体语言、口头语言等)与这个环境进行交互，同时环境还可以实时地做出相对应的反应。
数字化工厂工作总结报告
数字化工厂工作总结报告
随着科技的不断发展，数字化工厂已经成为了制造业的新趋势。
数字化工厂通
过引入先进的技术和智能化的生产方式，实现了生产过程的高效、智能化和灵活化。
作为一名数字化工厂的工作人员，我对工作进行了总结和反思，以下是我的报告：首先，数字化工厂的智能化生产给我们带来了巨大的便利。
通过引入物联网、
大数据分析和人工智能等先进技术，我们能够实时监控生产过程，及时发现和解决问题，提高了生产效率和产品质量。
同时，智能化生产还使得生产过程更加灵活，能够根据市场需求快速调整生产计划，满足客户的个性化需求。
其次，数字化工厂的工作方式也发生了巨大的变化。
我们不再是简单地操作机
器和设备，而是需要具备一定的技术和管理能力。
我们需要熟练掌握各种数字化工厂的生产管理系统，能够灵活运用各种软件和工具解决实际生产中的问题。
同时，我们还需要具备团队合作和沟通能力，能够与其他部门紧密合作，共同推动数字化工厂的发展。
最后，数字化工厂也给我们带来了新的挑战。
随着技术的不断更新和变革，我
们需要不断学习和提升自己的技能，以适应数字化工厂的发展需求。
同时，数字化工厂也需要我们不断改进和优化生产流程，提高生产效率和产品质量，以保持竞争力。
总的来说，数字化工厂的发展为我们带来了巨大的机遇和挑战。
作为数字化工
厂的工作人员，我们需要不断学习和提升自己，适应数字化工厂的发展需求，共同推动数字化工厂向着智能化、高效化和灵活化的方向发展。
希望我们能够在数字化工厂的发展中不断取得新的成就，为制造业的发展做出更大的贡献。
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
感谢您的观看
汇报人：
数字化工厂在智能制 造中的应用
,a click to unlimited possibilities
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
数字化工厂技术的应用现状与趋势
数字化工厂技术的应用现状与趋势作者：黄大泛来源：《今日自动化》2021年第10期[摘要]随着社会的发展以及科技的进步，数字化技术应用而生并得到了广泛的应用，无论是对于生产方式还是生产效率方面都得到了明显的提升，基于此，数字化工厂也逐渐通过数字化技术来不断完善生产质量，提升企业的经济效益。
文章通过对数字化工厂的相关概念入手，分析了目前数字化工厂技术的应用情况，并提出了未来展望。
[关键词]数字化工厂;应用;趋势[中图分类号]V268 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2021）10–00–02Application Status and Trend of Digital Plant TechnologyHuang Da-fan[Abstract]With the development of society and the progress of science and technology， digital technology has been applied and widely used. It has been significantly improved in terms of production mode and production efficiency. Based on this， digital chemical plants have gradually improved production quality and economic benefits of enterprises through digital technology. Therefore， starting with the related concepts of digital chemical plant， this paper analyzes the current application of digital chemical plant technology， and puts forward the future development prospect.[Keywords]digital chemical plant; application; trend随着时代的发展，产品的更新换代速度不断加快及设计效率不断提高，各个企业为了更好地适应市场发展需求，均在不断提升自身的生产能力以及生产质量。
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。
4-艾普工华-数字化工厂应用与实践
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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
– – – – 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
UniMax PCT™采用了行业领先的业务智能引擎，结合车间层生产实时状况与人、机、料、 法、环、测等实时数据，发现生产过程趋势，并对可能发生的故障和事故进行预警 借助于UniMax PCT，生产管理者可以： 显示各种报表 分析工厂各种环节指标数据 整体掌控车间生产状态，及时修正业务偏离 敏捷化调整生产部署，以达成生产绩效指标 准确了解当前质量水平及质量趋势，提前响应 以规避潜在风险 基于正确实时的生产状态数据，提高沟通效率， 降低沟通成本 根据制造数据关联分析，作出合理的管理决策
显著提高设备利用率和人工效率，减少瓶颈问题 缩短计划制定周期从3周到半天
生产计划与执行控制
• 生产计划前处理
• 支持多种外部计划导入，统一均衡化排产 • 支持多种接口 • 支持复杂计划流程
综合计划
复杂的计划流程
量产计划
出口计划
试制计划
生产计划与执行控制
• 生产排程(混流装配)
• 支持以均衡化、完工时间等不同目标 的启发式自动排程 • 支持手动调整排程结果 • 支持模拟排班检测，预知WIP、制造 瓶颈等信息
Epic Data简介
• 在全球拥有超过750家客户，典型客户包括：洛克希德马丁、 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、 Rolls-Royce、Volvo、Honda等。
Epic Data简介
成立以来的38年间，Epic Data亲历并参与了北美和欧洲离散 制造，特别是航空和国防领域的制造信息化历程
平均节省钢材5%左右 提高切割效率25%以上
艾普工华数字化工厂的UniMax TLC/UID UniMax TLC
UniMax TLC制造人力管理系统，不仅可以用作高效的考勤系统，更能帮助管理人员识别 瓶颈和低效率环节，持续改进生产绩效指标；识别富余的人力资源；为可用的合格员工分 配更有价值的工作 IntegraTLC能够显著减少在处理工资表和账单信息中产生的错误，降低事务费用，对无纸 化生产提供有力支持。
物料库存管理 • 库内分拣作业
– 分拣单管理 – 库内分拣作业
• 料盒配置管理 • 多道并行分拣
艾普工华数字化工厂的SmartNest UniMax SmartNest
UniMax SmartNest™排料优化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。
• •
• • • •
高效全自动优化排样 支持零件拖放、成组操作、各种几何变换、 阵列复制、旋转复制、自动靠拢、边移动 边旋转、零件跨钢板移动、局部自动填充、 零件追加与超量检查、自动干涉检查等强 大的半自动人机交互功能 支持各种轮廓编辑 支持钢板库及其余料管理 自动切割轨迹规划，提供三种自动共边切 割轨迹生成方式 支持数控编程与切割模拟
设备控制
电子看板
安灯
智能料架
条码扫描
RFID
生产计划与执行控制
• 数据采集
单机设备集成
自备运行信息 • 通过与DNC系统集成，动态展示现 场设备运转状态，并支持用户自定 义设备状态数据的显示内容 • 可快速实现设备状态看板，直观展 示现场设备状态 设备运行信息显示配置 车间设备状态
江淮汽车：4大平台 9类车型 中国重汽：HOWO平 台7/8/9x系列
奇瑞汽车：4大系列 20余种发动机
江铃控股：陆风系列
一汽海马汽车：4大 平台11类车型
万山特种车：专用/特 种车型
MES应用情况
航空、船舶、工程机械、轻工装备等行业
一航成飞民机
三一重工
武昌船舶重工
广东科达机电
江南机器
广西柳工
提纲
• 艾普工华简介 • 艾普工华数字化工厂解决方案 • 数字化工厂应用案例
数字化工厂的工作范围
数字化工厂的典型应用场景
全局生产管控 该生产什么 设备状态
生产统计
工艺指导
质量 管控 物料准时配送
生产防错系统
产品及时发运
Epic Data MES相关产品总揽
Integra PCT
Integra Trak Integra Production Integra MMS Integra TLC UniMax Xplanner UniMax SmartNest
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的UniMax 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、 可配置方面的卓越性能，并融合了华工HustMes适合国内制造企业生产模式和管理思 想的特色功能与模块。 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 制的业务流程建模引擎驱动，既兼顾系统的灵活性以及运行效能，又能有效地降低了 用户的总体拥有成本。
UniMax UID
UniMax UID实现了严格的制造商物料及产品追溯，符合欧洲及北美国防供应商认证体系 的要求。 UniMax UID追踪生产过程中特定的环节及零部件，提供实时坐标信息，并通过生产和库 房配置追踪零部件状态严格控制分部装配和分包合约的按期交付 UniMax UID通过每个产品生命周期内的UID提供准确的产品交付及维保信息，实现高效 且精确地零部件安装—迅速提高产能 UniMax UID对产品质量、维保、后勤性能支援及生产管理周期，提供精准的交付和维保 信息，且终生可见
• • • •
减少在制品库存量20%以上
物流计划与执行
• JIT生产物流的主要业务
需求分解 物料需求生成 序列件 产前物料需求发布 物料拉动 产前配送 产前扫码收货 SPS件 上线顺序采集与发布 计划件 看板件
产中物料配送指令 产中配送 厂内库存管理 线边库 相关查询与报表
30
当日库/SPS区
物料配送管理
PCT-实时的生产控制平台
• 图形化生产跟踪系统
– 快速定位在制品、订单 – 全局掌握车间实时生产状态 – 通过集成自动化控制系统，控制现场设备，批量自动化
生产计划与执行控制
• 计划执行跟踪
• 支持多策略组合查询 • 支持区间查询 • 支持产品/批次/订单跟踪 在制品状态查询
生产追踪
订单完工状态
批次/订单追踪
质量管控
• 流程驱动的质量管控
物料防错提示 质量管理 流程定义
关重件正、反向追溯
关重件安装实时监控
质量管理
• 实现车间质检员对产品加工质量数据 以工序检和总/成检的不同阶段进行数 据录入 系统还支持对不合格处理情况进行记 录 工序检
MES研发及应用的主要历程
1999- 基础研究（国家973项目1项，国家自然科学基金重 点/重大项目2项、国家杰青项目1项） 2001- 技术开发（国家863重点/主题项目4项，国家科技 支撑计划2项） 2005- 推广应用（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）
MES应用情况
类型）
原因分析
异常报警
质量数据分析 趋势图
加工现场
散点图（相关性分析） 处理措施
艾普工华数字化工厂的UniMax 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。 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数的 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 – Cross docking 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