剖析工业4.0 打造中国特色的智能工厂
工业4.0智能化工厂
浅析工业4.0和智能化工厂所谓工业4.0是基于工业发展的不同阶段作出的划分。
按照目前的共识，工业1.0是蒸汽机时代，工业2.0是电气化时代，工业3.0是信息化时代，工业4.0则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。
工业化4.0主题：1、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;2、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。
该计划将特别注重吸引中小企业参与，力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者，同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者;3、智能物流:主要通过互联网、物联网、物流网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，而需求方，则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。
工业4.0驱动新一轮工业革命，核心特征是互联。
互联网技术降低了产销之间的信息不对称，加速两者之间的相互联系和反馈，因此，催生出消费者驱动的商业模式，而工业4.0是实现这一模式关键环节。
工业4.0代表了“互联网+制造业”的智能生产，孕育大量的新型商业模式，真正能够实现“C2B2C”的商业模式。
智慧工厂是指集合多种自动化硬件设备、MES（生产执行系统）、ERP（生产管理系统）、QMS（品质管理系统）、SCM（物流管理系统）等众多强大软硬件集成的管理控制平台。
实现管理信息系统与现场设备的无缝对接，真正使生产设备自动化。
智慧工厂管理平台集合“排产”与“生产调度”、在线质量控制、车间物料规划与控制、生产过程追溯、可视化过程监控和生产状态分析等功能于一身，通过实现高度的自动化和信息化，打造智慧工厂，达到成本削减、生产效能提升和品质保证的目的。
智慧工厂管理平台为企业带来的六大优势：1、生产效率成倍提升：对生产信息的智能化分析和跟踪，不断挖掘设备以及作业潜能，提高生产效率，持续改善管理目标。
2、产品品质的持续改善：实时采集生产信息、记录生产数据、管控生产过程、全面监控生产流程、关注生产品质，事后分析持续改善产品品质。
工业4.0方案
工业4.0方案工业 40 方案在当今快速发展的时代，工业 40 已经成为全球制造业转型升级的重要趋势。
工业 40 旨在通过将先进的信息技术与制造业深度融合，实现生产过程的智能化、自动化和高效化，从而提高企业的竞争力和创新能力。
本文将探讨工业 40 的方案，包括其核心概念、关键技术、实施步骤以及可能带来的影响。
一、工业 40 的核心概念工业 40 是以智能制造为主导的第四次工业革命。
它强调的是通过数字化、网络化和智能化的手段，将生产中的各个环节紧密连接起来，实现信息流、物流和资金流的高效协同。
其中，“智能工厂”和“智能生产”是两个关键概念。
智能工厂是指利用各种先进技术，如物联网、大数据、人工智能等，实现工厂内部设备、人员和系统之间的互联互通和智能化管理。
在智能工厂中，生产设备能够自我感知、自我诊断和自我调整，从而提高生产效率和产品质量。
智能生产则是指通过智能化的生产系统和流程，实现个性化定制、灵活生产和快速响应市场需求。
例如，通过 3D 打印技术，可以实现小批量、个性化产品的快速制造；通过智能供应链管理，可以实现原材料的精准配送和库存的优化控制。
二、工业 40 的关键技术1、物联网（IoT）物联网是实现工业 40 的基础技术之一。
通过在设备、产品和生产环境中安装传感器和通信模块，实现万物互联。
这些传感器可以实时采集生产数据，如温度、压力、速度等，并将其传输到云端或数据分析平台，为生产决策提供依据。
2、大数据分析随着物联网技术的广泛应用，企业会产生海量的生产数据。
大数据分析技术可以对这些数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息，如生产过程中的瓶颈、设备的故障预测、市场需求的趋势等。
基于这些分析结果，企业可以优化生产流程、提高设备利用率、降低生产成本。
3、人工智能（AI）人工智能在工业 40 中扮演着重要的角色。
例如，机器学习算法可以用于设备的故障诊断和预测性维护，减少设备停机时间；深度学习算法可以用于图像识别和质量检测，提高产品质量；智能优化算法可以用于生产排程和资源分配，提高生产效率。
中国智能制造与工业4
中国智能制造与工业4.0的发展中国智能制造与工业4.0的发展随着互联网技术和人工智能技术的不断发展，智能制造已成为全球制造业发展的热门话题。
而在中国，智能制造和工业4.0已成为政府的战略重点，成为未来制造业发展的不可或缺的一部分。
本文将从中国智能制造与工业4.0的概念、发展现状、应用场景和未来趋势等方面进行探讨。
一、概念解析智能制造是指利用先进的信息技术、物联网技术和人工智能技术，将生产过程中的各个环节自动化、数字化、智能化，从而实现生产效率的提高和生产质量的提升。
而工业4.0则是智能制造的重要支撑，是指通过互联网技术、物联网技术和人工智能技术，实现生产线上的“智能化”，从而提高生产效率、降低成本、提高生产质量和实现节能减排等目的。
二、发展现状中国智能制造和工业4.0的发展取得了长足进展，在高端装备制造、新能源汽车、智能家电、智能手机和航空航天等领域的应用已经开始落地。
中国正在逐步实现从制造大国向制造强国的转变，正在朝着由低端低质生产向高端高质转型。
三、应用场景智能制造和工业4.0的应用场景主要包括以下几个方面：1. 智能工厂智能工厂是利用物联网技术、互联网技术和人工智能技术，实现自动化和智能化生产的一种生产模式。
智能工厂可以实现生产线上的自动化、数字化和智能化，从而提高生产效率、降低成本、提高产品质量和生产效率等目的。
2. 智能家电智能家电是利用物联网技术、互联网技术和人工智能技术，实现智能控制家电的一种应用。
智能家电可以通过手机等移动设备远程控制，实现远程开机、关闭、定时设置等功能，同时也可以通过人脸识别等技术实现智能化管理。
3. 智能制造设备智能制造设备是指利用物联网技术、互联网技术和人工智能技术，实现设备自动化和智能化的一种设备。
智能制造设备可以通过实时监控、故障预测和自动化维护等功能，提高生产效率、降低成本和提高产品质量等目的。
四、未来趋势未来智能制造和工业4.0的发展将进一步加速，智能制造技术将逐渐普及到更多领域，包括医疗、金融等业务领域。
工业4.0智能制造设计方案
工业4.0智能制造设计方案随着信息技术的高速发展，工业4.0作为新一代工业革命的代表，正在引领智能制造的浪潮。
在这个数字化、网络化的时代，如何利用先进的技术手段，提升制造业的生产效率和品质，成为了众多企业追求的目标。
本文将就工业4.0智能制造的设计方案进行论述，包括核心技术、关键要素以及具体实施措施等。
一、核心技术1.物联网技术物联网技术是工业4.0实施的基石之一。
通过各种传感器和设备的联网，实现对设备、产品和环境的实时监测和数据采集。
物联网技术可以实现设备之间的无缝连接，从而实现设备之间的协同工作。
例如，通过将工厂内的各种设备和生产线连接到物联网平台，可以实现对整个生产过程的实时监控和调整，提高生产的灵活性和效率。
2.大数据分析在工业4.0时代，大数据分析技术可以帮助企业挖掘和分析庞大的数据集，从中获得有价值的信息和知识。
通过对生产数据的深入分析，企业可以了解生产过程中的潜在问题，并做出相应的调整和优化。
此外，通过对产品和用户数据的分析，企业还可以了解市场需求，为产品的研发和改进提供参考。
3.人工智能人工智能技术是智能制造的核心之一。
通过使用机器学习和深度学习等技术，人工智能可以使机器具备一定的智能和学习能力。
例如，在生产线上，机器人可以通过学习和模仿人类工人的动作和技能，实现自动化生产。
此外，人工智能还可以应用在产品设计和优化上，通过对市场数据的分析和预测，帮助企业提前预判市场需求，调整产品结构和设计。
二、关键要素1.智能设备智能设备是实现智能制造的基础。
包括各种传感器、控制器、机器人、自动化设备等。
这些智能设备可以实现设备之间的协同工作和自动化操作，提高生产效率和品质。
例如，通过在生产线上增加智能传感器，可以实时监测设备运行状态和产品质量，并做出相应的调整和优化。
2.数据共享平台数据共享平台是实现工业4.0的关键环节。
通过将企业内部的生产数据、产品数据和市场数据等共享到一个平台上，不仅可以实现企业内部数据的协同共享和分析，还可以与供应链和客户进行数据交换和共享。
工业4.0时代的智能制造：实现产业升级的关键
工业4.0时代的智能制造：实现产业升级的关键随着科技的迅猛发展，智能制造成为工业界的热门话题。
工业4.0时代，智能制造被认为是实现产业升级的关键。
本文将探讨工业4.0时代智能制造的重要性，并介绍一些关键技术和应用案例。
一、工业4.0时代的背景随着信息技术的飞速发展，人工智能、云计算、大数据等新兴技术日益成熟，这为智能制造的实现提供了技术保障。
工业4.0时代的到来，意味着传统制造业将迎来一次革命性的变革。
智能制造作为其中的重要内容，将极大地提升生产效率、降低成本，并为企业的可持续发展打下坚实基础。
二、智能制造的关键技术1. 物联网技术物联网技术是工业4.0时代智能制造的基础。
通过传感器、物联网设备的连接和信息交互，实现设备之间、设备与生产线之间的智能化协同工作，提高生产过程的可控性和可靠性。
2. 人工智能技术人工智能技术在智能制造中发挥着重要的作用。
通过机器学习、深度学习等技术，使机器具备模式识别、自主决策等能力，实现智能化的生产管理和优化。
3. 大数据技术在智能制造中，海量的生产数据需要被有效地管理和分析。
大数据技术能够对数据进行挖掘和分析，为决策提供科学依据，帮助企业优化生产流程、提高生产效率。
三、智能制造的应用案例1. 智能工厂智能工厂是智能制造的核心，通过全面应用物联网技术、人工智能技术和大数据技术，实现设备、工序和人员的智能化协同工作。
智能工厂能够自动调整生产流程、提高生产效率，更好地满足个性化定制需求。
2. 智能供应链借助物联网技术和大数据技术，智能供应链能够实时感知市场需求和资源供应情况，实现供需的精准匹配，降低物流成本，提高供应链的敏捷性和灵活性。
3. 智能产品智能产品是智能制造的重要组成部分，通过嵌入物联网芯片和传感器，实现产品的智能感知和网络连接。
智能产品能够与用户进行互动、提供个性化服务，满足消费者不断变化的需求。
四、智能制造的挑战和前景尽管智能制造带来了巨大的机遇和潜力，但也面临一些挑战。
智慧工厂——工业4.0时代的战略核心
化 技 术 的 结 合 ，构 建 深 度 整 合 的 数 字 化 工 厂 ：智 能 工 厂 中 不 仅 仅 是 智 能 系 统 、 智 能 模 型 这 么 简 单 ，而 是 把 传 统 的工厂附加上形 象思维 ，让他独立承 担起 分 析 、判 断 、 决 策 的 任 务 ，在 智 能 机 器 的 配 合 下 能 够 更 好 的 发 挥 出 人 的 潜 力 ，使 人 机 之 间 表 现 出 一 种 平 等 共 事 、互 相 理 解 、互 相 协 作 的 关 系 。 因此 ，在智能 制造 系统当 中，高素质 、 高 智 能 的 人将 发 挥 更 好 的 作 用 。 人 工 智 能 则 承 担 起 了 能 够 帮 助 厂 区 分 析 、 判 断 、决 策 的 任 务 ，机 器 智能 和 人 的 智 能 能 真 正 的 集 成 在 一 起 ，相 互 配 合 、 相 得 益 彰 。
“工 业 ４．０” 项 目 主 要 分 为 三 大 主 题 ， 一 是 “智 慧 工 厂 ”。重 点 研 究 智 慧 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 慧 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 。该 计 划 将 特 别 注 重 吸 引 中小 企 业 参 与 ， 力 图使 中小 企 业 成 为新 一 代 智 慧化 生 产技 术 的使用者和 受益 者 ，同时也成 为先 进工 业生产技 术的创造者 和供 应者 ； 三 是 “智 慧物 流 ”，主要 通 过 互 联 网 、 物 联 网 、 务联 网 ，整 合 物 流 资源 ，充 分发 挥现 有物 流 资源 供 应方 的效率 ， 而 需 求 方 ， 则 能 够 快 速 获 得 服 务 匹 配 ，得 到 物 流 支 持 。
智能制造的案例分析
智能制造的案例分析智能制造被认为是未来制造业的趋势，它不仅提高了生产效率和质量，还使制造过程更加智能化和自动化。
下面将介绍几个智能制造的成功案例，以探讨智能制造对企业的影响。
案例一：工业4.0工业 4.0是智能制造的代表，它将物理世界和数字世界相连接，实现智能生产和服务。
德国的西门子公司是工业4.0的旗手，在全球范围内推广智能工厂和数字化制造。
该公司实现了从设计到生产的全流程数字化，使得生产过程更加灵活和高效。
西门子公司的智能工厂将生产过程和数字技术紧密结合，实现了零库存和零浪费的生产模式，提高了产量和质量。
案例二：无人车间无人车间是一种新型的制造模式，它利用物联网、云计算、人工智能等技术，实现生产过程的自主化和自适应性。
中国的工业机器人公司就是一家在无人车间领域取得成功的企业。
该公司通过引进国外最先进的机器人技术和本土化的研发，打造了一套完整的无人车间生产系统。
这一系统能够自主完成物料管理、生产计划、设备维护等工作，从而实现了生产过程的高度自动化和高效化。
案例三：应用场景智能制造可以应用于多个行业和领域，例如轨道交通、家电、机械制造等。
其中汽车行业是智能制造的核心领域之一。
德国的戴姆勒集团是一家在智能制造领域具有代表性的企业。
该公司在整个汽车生产过程中引入了物联网、人工智能、机器人等技术，实现了自动驾驶、无人工厂的生产模式。
这一模式提高了汽车产量和质量，降低了生产成本，带领汽车行业实现了智能化和高效化。
结论：通过上述案例的分析，我们可以看到智能制造已经成为制造业发展的趋势，它提高了生产效率，降低了成本，实现了企业的智能化和自动化。
智能制造不仅可以应用于生产，还可以应用于管理、设计等领域，凭借其强大的技术力量和智能化的优势，未来制造业必将朝着更加智能和高效的方向发展。
“工业4.0”：智能化制造新时代的到来
“工业4.0”：智能化制造新时代的到来摘要：“工业4.0”被看成是互联网全面进入生产制造系统的重要切入点，其以智能互联系统为主，采集特色化、个性化需求的数据，然后利用智能制造系统加工出个性化的产品。
中国制造业以“工业4.0”为愿景的转型升级可借鉴德国经验，大力推动数字化网络化智能化制造，重视核心技术创新、市场拓展、标准规划建设与实施、系统配套对产业转型升级的协同作用；发挥大型企业的带动效应，通过人才培育、资源利用、市场开放等产业政策安排，促进制造业转型升级。
关键词：“工业4.0”；智能化；制造引言当前德国已经进入了“工业”时代。
工业4.0(Industry4.0)是德国政府《高技术战略2020》确定的十大未来项目之一，这一概念是在德国学术界和产业界推动下形成的，它现已成为了德国的国家战略。
德国政府制定“工业4.0”战略的目的是为了“确保德国制造的未来”，旨在支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新。
当下，正值我国大力推动信息化与工业化的深度融合、促进制造业转型升级的关键时期，德国推行的“工业4.0”战略与我国提出的“两化”深度融合有若干相通之处，与我国制造强国战略不谋而合。
1工业4.0工业革命是现代文明的起点，是人类生产方式的根本性变革。
18世纪末的第一次工业革命创造了机器工厂的“蒸汽时代”，20世纪初的第二次工业革命将人类带入大量生产的“电气时代”，这两个时代的划分已经是大家公认的。
20世纪中期计算机的发明、可编程控制器的应用使机器不仅延伸了人的体力，而且延伸了人的脑力，开创了数字控制机器的新时代，使人—机在空间和时间上可以分离，人不再是机器的附属品，而真正成为机器的主人。
从制造业的角度，这是凭借电子和信息技术实现自动化的第三次工业革命。
进入21世纪，互联网、新能源、新材料和生物技术正在以极快的速度形成巨大产业能力和市场，将使整个工业生产体系提升到一个新的水平，推动一场新的工业革命，德国技术科学院(ACDTECH)等机构联合提出“第四代工业－Industry 4.0”战略规划，旨在确保德国制造业的未来竞争力和引领世界工业发展潮流。
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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。
Cyber-Physical System，CPS
信息物理（融合）系统
2.美国GE工业互联网概念
通用电气（GE）2012年秋季提出了工业互 联网（Industrial Internet）概念，希望通 过生产设备与IT相融合，目标是通过高性 能设备、低成本传感器、互联网、大数据 收集及分析技术等的组合，大幅提高现有 产业的效率并创造新产业。
MES的定义：“MES能通过信息传递对从订单下达 到产品完成的整个生产过程进行优化管理。当工 厂发生实时事件时，MES能对此及时做出反应、 报告，并用当前的准确数据对它们进行指导和处 理。这种对状态变化的迅速响应使MES能够减少 企业内部没有附加值的活动，有效地指导工厂的 生产运作过程，从而使其既能提高工厂及时交货 能力，改善物料的流通性能，又能提高生产回报 率。MES还通过双向的直接通讯在企业内部和整 个产品供应链中提供有关产品行为的关键任务信 息。”
案例3：中信戴卡股份有限公司
MES上线后，实现了程序自动修改、刀具参数自动传输、准备工 作现场反馈同步展示。同时，通过协同平台进行可视化管理，通 过红绿灯看板直观显示各项任务的完成情况，包括程序、刀具、 电极准备的阶段信息，如程序编制完成，程序格式转换完成，刀 具配送完成，电极完工、配送等信息，提高现场管理效率，并集 成短信平台对任务进行催办。
POM数据接口 项目管理EPR接口
生产计划
决策支持
计划制定情况 生产准备情况
生产计划
计划和调度管理
高级撑产
班组计划 工具管理 文档管理
工装、刀具 准备清单 组合刀具信 用单
计划执行情况 产品质量信息
作业管理 作业派工
实 际 加 工 反 馈
物料管理 配送物料 配料出库
物料配送 计划 毛坯材料 配送单
库存成本统计
图1 SIMATIC IT整体结构
图2 西门子MES系统与PLM和ERP系统的集成方 案
SIEMENS SIMATIC IT平台的功能与技术特点。
一个成熟的MES系统必须满足以下三个非常重要的功能： 第一：全方位的数据集成。一是把生产线上所有的机器状态、质量情况、 生产过程、物料信息等集成到MES平台中，这是从下到上的集成，二是从上 到下的集成，例如集成ERP、PLM等系统，集成标准数据，配方、工艺流程、 质量参数等。因此，MES必须有强大的数据集成功能，实时把生产线上的数 据，以及商务流数据归纳到MES平台中。 第二：强大的数据分析。采集到了数据后，MES需要对这些数据进行有目 标的分析，将实时反馈的数据和商务系统的指导数据归类、总结，生成生产 监控的指标。把实时反馈的数据和标准要求的数据进行比较，如果没有差距 则绿灯，有一些差距则黄灯，差距较大就是红灯。所以MES系统需要有非常 强大的分析能力，能快速将清晰、总结性的分析报告提供给生产管理者和企 业决策人士。 第三：有效的智能决策。MES系统要能优化、管理、控制实时生产的过程， 这种实时控制优化的基础来自于实时数据与标准数据的对比分析，无论是质 量问题还是物料消耗或是整个生产线上的物流，一旦有了差异，MES系统可 以立刻报警，进行控制和优化。所以一个成熟的MES应该具有数据采集、综 合分析、智能决策三个方面的功能。
对刀仪联 网
数据自动 采集
3D车间
质量管理 数据采集部分
物料管理
工具管理
设备管理
程序管理
程序编辑 仿真
文档管理
资源管理部分
计划管理
高级排产
作业管理
协同制造 平台
现场信息 管理
生产管理部分
智能工厂应用场景
集成端口 计划管理 ASP高级排产 作业管理 协同制造平台 3D虚拟单间
Smart Crib 刀具管理
用于冶金工业的MES系统
MES服务器的软件设置
西门子的MES系统 /view/e5eadfc7aa00b52acfc7ca23.html 西门子MES系统解决方案 /view/6599c84c2e3f5727a5e962b5.html?re=view 西门子汽车解决方案 /view/baceed51ad02de80d4d84080.html 比较完整的MES系统介绍 /view/4b8522aad1f34693daef3e6e.html MES一些案例 /view/d4ef7f1dc281e53a5802ffba.html /view/4b8522aad1f34693daef3e6e.html 艾普工华 /view/267816fed15abe23492f4d1a.html?re=view
ERP 是英文 Enterprise Resource Planning( 企业资源计划 ) 的简写。指建立 在信息 技术基础上，以 系统化的管理思 想为企业决策层 及员工提供决策 运行手段的管理 平台。
制造执行系统 (MANUFACTURING EXECUTION SYSTEM ）
MES定义
由此可见，中美德三国工业信息化的共同聚焦点，在于智能工厂。
二、创新打造中国特色的智能工厂
1）智能的设备互联互通 2）智能的计划排产 3）智能化的生产协同 4）智能化的生产资源管理 5）智能化的决策支持
智能工厂组成--------4层19个模块
基础数据 管理 决策支持 系统接口 展现集成部分
程序传输
3.中国两化融合的战略——两化深度融合的概念
在两化深度融合专项行动计划中指出，总体行动目标为：面向国民经济重点领域智 能制造需求，创新智能制造装备产品，提高重大成套设备及生产线系统集成水平。加 快工业机器人、增材制造等先进制造技术在生产过程中应用。培育数字化车间、智能 工厂，推广智能制造生产模式。主要可分为： 1）推动智能制造生产模式的集成应用
输入输出
对刀仪联网
决策支持
物料管理
NC程序管理 EDIT编辑与仿真
文档管理
网络传输 现场管理 权限管理 流程管理 设备管理 机床监控与数据采集 质量管理
人员管理
人员管理
设备能力管理
工序工时管理
工厂日历
1）智能的设备互联互通
*设备网络化分布式通讯：所有的顶层设备进行联网、集中控制，形成设备网络化分 布式通讯。 *加工程序集中式管理：可以直接浏览NC、TXT、DOC、BMP、PDF、 Autocad、 Solidworks、CATIA、PRO/E、UG等多种数据文件，对CATIA 、PRO/E、UG等三维图形 文件能直接进行缩放、旋转、平移、剖切。程序作为数控车间最重要的技术文件， 是数字化车间里面重要的一环，支持权限管理、流程管理、版本管理、信息管理等。 *程序虚拟化制造：在系统模拟制造过程，5轴刀位轨迹和3轴实体的动态模拟功 能，将程序错误最大程度地避免在虚拟制造环境。 *智能化的数据采集：通过实时、准确、客观、自动的数据采集，对不同设备进行 监管。 *生产工艺参数的实时监测、动态预警：通过工业互联网的形式对熔炼、压铸、热 处理、涂装、X光机、图像识别系统等数字化设备进行采集与管理，包括采集设备基 本状态、各类工艺过程数据进行实时监测、动态预警、过程记录分析等功能。
开发MES的环境和工具有哪些??
一, 工具及环境 1 开工具很多,看你熟悉那块,如果都不熟悉,那就选简单的 VS(C#); 2 操作系 统当然是 windows; 3 需要选择数据库, 比如 SQL SERVER ; 如果估计数据量 比较大(比如每年超亿条记录),建议选ORACLE, 一般建议用ORACLE;4 其他开 发设计或管理工具, 比如POWERDESIGN(数据库设计), SVN(代码管理)等 二, 思路 1 了解下MES的基本概念和功能; 2 了解清楚公司内部的MES功能需求; 3 现在的MES一般都会运用条形码\RFID\RF等物联网技术, 实现实时,可移动, 精确的操作, 所以要了解下这方面的技术和设备
刀具准备 刀具组装
程序编制
审核流程
工装/刀具配送
程序下发
零件工序 流动卡
现场信息管理
任务接受 文档浏览 信息反馈
自动采集
设备运行信息
检查计划
计划管理
条码扫描
在制品台账
质量管理
质量检验
检查记录
物料管理
完工入库
检验记录
4）智能化的生产资源管理
包含：生产资源（物料、刀具、量具、夹 具）出入库、查询、盘点、报损、并行准 备、切削专家库、统计分析等功能，实现 库存的精益化管理。
5）智能化的决策支持
提供各种直观的统计、分析报表，为相关人员 决策提供帮助，包括计划制订情况、计划执行 情况、质量情况、库存情况等。同时，可实现 用户在手机、IPAD等移动设备上对现场生产情 况、设备运行情况、质量情况的数据浏览、异 常处理。
三、典型案例分享
案例1：河南平原光电有限公司
案例2：海尔模具有限公司
西门子的MES成长
从2001年开始，西门子开始整合SIMATIC IT平台，当时最重要的目的是 分两步走。第一步是实现MES应具备的三个功能中的一和二，即形成强 大的数据采集平台以及在此基础上提供各类报表。在2003到2004年之 后，完成了第二步，将工作流管理模块，生产建模与管理模块加入了 SIMATIC IT平台，实现实时的工作流控制和管理。SIMATIC IT平台相当于 PLC的一个框架，这个框架能支持足够大的数据采集，具有足够多的接 口。在此基础上，可以加入很多特殊的制造模块，例如工单管理、物流 跟踪、OEE（整体设备绩效）、质量管理等，客户可以根据自身需求来 采购这些模块，然后嵌入式地放到SIMATIC IT平台上运行。对于客户来 说，只要有了西门子SIMATIC IT平台，随着企业对MES业务的要求逐渐 增长，未来MES的扩展基本上已经可以定型了。 目前，SIMATIC IT最新版本的优势在于支持所有IT行业的标准如SOA； 支持所有自动化设备的数据采集；支持西门子硬件设备和第三方控制设 备的集成；支持ISA95、B2ML以及与ERP的标准接口。目前，SIMATIC IT平台在全球已有约500多大家客户。