以软件驱动的数字化车间建设
智能工厂和数字化车间建设措施
智能工厂和数字化车间建设措施一、引言随着科技的不断发展和工业化进程的不断加快，智能工厂和数字化车间的建设成为了企业提高生产效率和降低成本的重要手段。
智能工厂通过运用先进的信息技术和自动化设备，实现了生产过程的智能化和数字化，为企业提供了更加高效、精确和可靠的生产环境。
本文将探讨智能工厂和数字化车间建设的具体措施，以期为企业提供参考和借鉴。
二、智能工厂的建设措施1.信息技术应用智能工厂的建设离不开先进的信息技术的支持。
企业应加强对信息技术的研究和应用，引进先进的计算机系统和软件，实现生产过程的数字化和智能化。
通过建立信息化管理系统，实现对生产过程的全面监控和控制，提高生产效率和产品质量。
2.自动化设备的引进智能工厂的建设需要大量的自动化设备的支持。
企业应加大对自动化设备的研发和引进力度，提高生产线的自动化水平。
通过使用自动化设备，可以减少人力投入，提高生产效率和产品质量。
3.人工智能技术的应用人工智能技术是智能工厂建设的重要支撑。
企业应加强对人工智能技术的研究和应用，引进先进的人工智能系统，实现生产过程的智能化和自主化。
通过使用人工智能技术，可以提高生产线的智能化水平，实现生产过程的智能监控和控制。
三、数字化车间的建设措施1.数据采集与分析数字化车间的建设需要进行大量的数据采集和分析工作。
企业应建立完善的数据采集系统，实时获取车间内各种信息和数据，并进行深入的数据分析，为企业决策提供科学依据。
2.工业互联网的应用工业互联网是数字化车间建设的重要手段。
企业应加强对工业互联网技术的研究和应用，实现车间内各种设备的互联互通，实现生产过程的数字化和智能化。
3.智能物流系统的建设数字化车间的建设需要建立高效的物流系统。
企业应加强对物流管理的研究和应用，引进智能物流系统，实现物料的自动化管理和流程的优化，提高物流效率和准确度。
四、结论智能工厂和数字化车间的建设是企业提高生产效率和降低成本的重要手段。
通过运用先进的信息技术、自动化设备和人工智能技术，实现生产过程的智能化和数字化，可以提高生产效率、产品质量和企业竞争力。
基于工业互联网的数字化工厂建设方案研究
CE MAGAZINE PAGE 40基于工业互联网的数字化工厂建设方案研究杨晓花【摘 要】本文从工业发展趋势入手，针对工厂数字化转型面临的挑战与问题，提出了相应的数字化工厂建设方案，基于工业互联网的智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定制这四大应用模式分析如何进行数字化工厂的建设，同时探讨了关于零部件识别的典型应用场景。
本文提出的基于工业互联网的数字化工厂建设方案，可以给企业开展数字化工厂建设提供相关的参考价值，促进数字化转型建设工作的开展。
【关键词】工业互联网；数字化；智能化作者简介：杨晓花，重庆工业职业技术学院，高级工程师。
基金项目：2023年度重庆工业职业技术学院主题教育研究阐释专项项目（2023GZYZTJYY-13） 研究成果。
引言工业强大与否直接体现一个国家的综合实力和国际竞争力[1]，是推动经济发展的主要引擎。
世界工业史的发展经历了从人工向机械化和大规模生产转变的蒸汽时代、从机械化向自动化转变的电气时代、从自动化向数字化转变的信息时代以及从数字化向智能化转变的智能时代。
制造业作为工业里面的一个重要分支，直接体现一个国家的生产力水平，是区别发展中国家与发达国家的重要因素。
当今的工业领域，工业自动化经过多年的发展并取得了显著的进步，成为提升生产效率的重要手段，有效支撑企业实现高效、精准和可靠的生产。
随着技术的不断进步，在工业生产中的各个场景中都广泛应用了自动化设备，比如装配组装、焊接、检验、搬运、喷涂等各个环节，使得工业生产过程更加智能化和可控化。
在实现自动化过程中，企业加速数字化融合并向数字化转型，从而实现生产过程的实时监控、数据分析、信息处理和生产流程优化控制。
近年来，随着人工智能、云计算、大数据、物联网、区块链等新兴技术的发展，为制造业转型带来了新的机遇与挑战。
未来的工业设备和工业系统将更加的智能和完善，通过自主数据收集、分析与处理，形成有助于智能决策的数据价值流。
随着社会化分工加深，企业间各司其职，产业链分工日益精细与明确，这一发展趋势要求企业对外部资源的集成与调用能力提出了更高的要求。
2023-数字化工厂数字化车间先进制造技术方案-1
数字化工厂数字化车间先进制造技术方案随着信息技术的快速发展和应用，数字化工业和数字化车间已成为制造业发展的趋势和方向。
数字化工厂集成了现代信息技术和先进的制造技术，旨在提高企业的生产效率和质量、减少生产成本和物流成本，促进企业的可持续发展。
本文将围绕“数字化工厂数字化车间先进制造技术方案”这一主题进行探讨，分步骤阐述数字化工厂建设的过程和实施的方案。
一、工厂数字化设计数字化工业的基础是工厂数字化设计。
数字化设计通过数字化技术实现对工厂的虚拟建模，以便于了解工厂流程、调整工艺和生产计划等。
工厂数字化设计需要进行流程分析、优化设计和技术方案制定等工作，同时考虑数字化技术的应用，如CAD（计算机辅助设计）、CAE（计算机辅助工程）、CAM（计算机辅助制造）和虚拟现实等。
二、数字化车间建设数字化车间是数字化工业的一部分，它是一个能够自主执行计划、操作控制和生产管理的系统。
数字化车间的建设需要实现的目标是高质量、高效率和可持续生产，以及工厂的资源优化和生产过程的追踪与分析。
数字化车间还需要考虑信息流、物流和控制流的整合，使之协调一致，即实现工业4.0的理念。
三、先进制造技术方案随着时代的进步和技术的创新，制造技术也在不断地发展改进。
数字化工厂需要选用最先进的制造技术，以提高工厂的生产效率和质量。
现代先进的制造技术包括：激光制造技术、3D打印技术、人机协同制造技术、智能制造技术、物联网技术和大数据技术等。
可以采用这些技术加快数字化工厂的建设，提高效率、降低成本、实现高品质的生产。
四、数字化转型实施数字化转型实施需要梳理出数字化工厂的需求和目标，进行数字化技术的规划和设计，同时考虑数字化技术的人力资源和物资投入，尽量保证数字化转型的成功率。
数字化工厂的实施需要调整企业组织架构和流程管理，并加强数字化技术的技术力量和技术培训，以提高数字化技术应用的效果和质量。
最后，数字化工厂和数字化车间的建设和实施需要企业的决策和实施力量，需要注重人才培训和技术创新，需要加强企业内部的地位和外部的传播和沟通，以便于在数字化工业领域中获得更多的机会和前景。
数字化车间整体解决方案
数字化车间整体解决方案标题：数字化车间整体解决方案引言概述：随着工业 4.0的发展，数字化车间整体解决方案成为制造业企业提升生产效率、降低成本的重要手段。
数字化车间整体解决方案可以帮助企业实现生产过程的智能化、自动化管理，提高生产效率和产品质量。
本文将详细介绍数字化车间整体解决方案的构成和优势。
一、设备互联1.1 设备联网：数字化车间整体解决方案通过设备联网，实现生产设备之间的互联互通，实时监控设备运行状态和生产数据。
1.2 远程监控：数字化车间整体解决方案可以实现远程监控，管理人员可以通过互联网随时随地监控车间生产情况，及时发现和解决问题。
1.3 数据分析：通过设备互联，数字化车间整体解决方案可以实时采集生产数据，进行数据分析，帮助企业优化生产流程和提高生产效率。
二、智能制造2.1 智能调度：数字化车间整体解决方案可以通过智能调度算法，优化生产计划和生产流程，提高生产效率。
2.2 自动化生产：数字化车间整体解决方案可以实现生产过程的自动化管理，减少人为干预，降低生产成本。
2.3 质量控制：数字化车间整体解决方案可以通过智能检测设备，实现产品质量的实时监控和控制，确保产品符合质量标准。
三、数据管理3.1 数据采集：数字化车间整体解决方案可以实现生产数据的自动采集和存储，避免数据丢失和误操作。
3.2 数据分析：通过数据管理系统，数字化车间整体解决方案可以对生产数据进行深入分析，为企业决策提供数据支持。
3.3 数据共享：数字化车间整体解决方案可以实现生产数据的共享和协同，不同部门之间可以实时共享数据，提高沟通效率。
四、人机协作4.1 智能工装：数字化车间整体解决方案可以通过智能工装，帮助员工提高工作效率和质量。
4.2 培训系统：数字化车间整体解决方案可以提供培训系统，帮助员工快速掌握新技能和新工艺。
4.3 人机界面：数字化车间整体解决方案可以通过人机界面设计，使操作界面更加友好和直观，减少操作失误。
数字化车间的建设与应用
数字化车间的建设与应用随着现代工业技术的飞速发展，越来越多的企业开始关注数字化车间的建设与应用。
数字化车间是一种运用先进的信息化技术和智能化设备，实现生产过程自动化、数字化、智能化的生产模式。
本文将探讨数字化车间的建设与应用，以及数字化车间带来的优势和挑战。
一、数字化车间的建设数字化车间的建设主要包括以下几个方面：1.信息化基础设施建设：包括网络设备、计算机设备、数据库、软件系统等，用于实现数字化车间信息化管理和数据采集处理。
2.智能化设备安装：包括机床、自动化生产线、智能传感器等，实现生产过程的自动化和智能化。
3.人才培训：为了让员工适应数字化车间的生产模式，需要加强员工的培训和技能提升，让他们掌握必要的技术和操作方法。
4.安全管理：数字化车间的建设需要考虑信息安全、设备安全、环境安全等各方面安全问题，以确保数字化车间的生产运营安全可靠。
数字化车间建设需要将企业的生产模式、信息化和智能化设备有机结合起来，从而构建一个高效、智能、安全的数字化生产系统。
二、数字化车间的应用数字化车间应用广泛，主要可以应用于以下几个方面：1.生产管理：数字化车间可实现生产计划、生产进度、生产记录等生产管理工作的自动化和数字化，提高生产计划的准确性和管理效率。
2.质量监控：数字化车间可以对生产过程中的各个环节进行监控和数据采集，及时发现质量问题并进行改进，提高产品质量和客户满意度。
3.设备维护：数字化车间对设备的监控和数据采集可以帮助企业进行设备维保计划的制定和执行，提高设备的可靠性和使用效率。
4.资源节约：数字化车间可以通过优化生产过程、减少能源和原材料的浪费，达到资源节约的目的，同时还可以降低生产成本。
数字化车间的应用可以帮助企业实现生产管理的智能化、信息化和数字化，提高企业的生产效率和市场竞争力。
三、数字化车间的优势数字化车间带来了很多优势，主要包括以下几点：1.提高生产效率：数字化车间通过自动化、数字化和智能化的方式，实现生产过程的高效和精准，从而提高生产效率和生产能力。
工业互联网智能工厂总体建设方案-汽车类
工业互联网智能工厂总体建设方案-汽车类一、引言智能制造是当今工业发展的趋势，其核心概念之一便是工业互联网。
在汽车行业中，建设智能工厂具有重要意义。
本文将提出适用于汽车行业的工业互联网智能工厂总体建设方案。
二、数字化车间数字化车间是智能工厂的核心组成部分。
在汽车行业中，数字化车间可实现生产、设备和供应链的全面数字化。
具体方案如下：1. 智能生产线通过在生产线上采集数据并实时分析，可以实现智能生产和高效调度。
安装传感器和物联网设备，实时监控车间设备的工作状态和运行效率，同时通过大数据分析优化生产线布局和流程。
2. 智能质量控制利用机器视觉和人工智能技术，实现智能质量控制。
通过高精度传感器和视觉识别系统，自动检测产品的质量，并实时调整生产参数，提高产品质量和一致性。
3. 物联网供应链建立物联网供应链平台，实现供应商、工厂和分销商之间的无缝衔接。
通过实时数据共享和分析，可以提高供应链的可靠性和灵活性，降低物料库存和运输成本。
三、人工智能应用人工智能是工业互联网智能工厂的关键技术之一。
在汽车工厂中，人工智能可应用于以下方面：1. 智能物流管理利用人工智能技术，优化物流路径和运输规划。
基于历史数据和实时信息，智能系统能够预测交通状况和货物需求，并智能调度物流车辆，提高物流效率和降低运输成本。
2. 智能维修与保养通过人工智能技术，实现车辆故障的预测和维修。
利用车辆传感器和大数据分析，可以准确监测车辆各部件的工作状态，提前预警并进行维修，降低故障率和维修成本。
3. 智能驾驶与无人生产人工智能技术在驾驶辅助和无人驾驶方面有广泛应用。
智能工厂中，可引入无人机、AGV（自动导航车辆）等无人设备，实现无人化生产和物流管理，提高安全性和生产效率。
四、信息安全保障工业互联网智能工厂的建设必须重视信息安全。
在汽车工厂中，加强信息安全保障的具体措施如下：1. 网络安全防护建立多层次的网络安全防护系统，包括防火墙、入侵检测系统和安全监控系统。
数字化工厂解决方案：智慧工厂MES数字化一体化解决方案共60页可编辑全文
自动化设计
数据采集+MES+SAP+WMS
企业运营平台+MES+APS+PLM
KPI看板与管理驾驶舱（智能化决策支持）
（MES\ERP\WMS\Automation\PLM\QM等系统集成）
规划阶段
高级排程APS
PLM (BOM管理 工艺管理 成本优化)
第三阶段 智能化工厂(3.0~3.5) 完善，数据分析，效益提升
SIMATIC 控制器
SIMATIC IDENT 工业识别系统
SIMATIC 分布式 I/O
SIMATIC NET 工业通信
SIRIUS 工业控制系统
SITOP 电源
SIMATIC 控制逻辑设计 Automation Designer
驱动技术
博途软件 (TIA PORTAL) 用于自动化任务 的工程框架
仓储
生产计划
物料领料
仓储
智能服务 经营决策
营服及决策
关键绩效
产品销量
↑
销售计划执行率
↑
客户满意度
↑
关键绩效
排产准确率
↑
生产计划完成率
↑
…
关键绩效
交货时间
↓
原料送达及时率
↑
来料批次合格率
↑
…
关键绩效
订单交付周期
↓
单件生产成本
↓
…
关键绩效
产品质量合格率
↑
设备综合利用率
↑
…
关键绩效
新产品研发时间
↓
产品设计完成准时率
销售管理
供应链管理SCM
采购计划
仓储管理
数字化车间整体解决方案
数字化车间整体解决方案引言概述：随着科技的不断进步和制造业的发展，数字化车间整体解决方案成为了提高生产效率和降低成本的重要手段。
数字化车间整体解决方案通过将传统车间与信息技术相结合，实现了生产过程的智能化和自动化。
本文将详细介绍数字化车间整体解决方案的五个关键部分。
一、设备连接与数据采集1.1 设备连接：数字化车间整体解决方案首先需要将车间内的设备进行连接，实现设备之间的信息交互。
通过物联网技术，可以将各种设备、传感器和工具与云平台相连接，实现实时监控和数据采集。
1.2 数据采集：数字化车间整体解决方案通过对设备的数据进行采集，可以获取设备的运行状态、生产数据等关键信息。
通过数据采集，可以实现对生产过程的实时监控和数据分析，为生产决策提供依据。
1.3 数据传输与存储：采集到的数据需要进行传输和存储，以便后续的数据分析和应用。
数字化车间整体解决方案可以通过云平台将数据传输到云端，并进行存储和管理，以保证数据的安全和可靠性。
二、数据分析与智能决策2.1 数据清洗与预处理：采集到的数据通常需要进行清洗和预处理，以去除噪声和异常值，确保数据的准确性和可靠性。
数字化车间整体解决方案可以通过数据处理算法和模型，对数据进行清洗和预处理，为后续的数据分析提供高质量的数据基础。
2.2 数据分析与挖掘：数字化车间整体解决方案可以利用大数据分析和人工智能技术，对采集到的数据进行深入分析和挖掘。
通过数据分析，可以发现生产过程中的潜在问题和优化方案，提高生产效率和产品质量。
2.3 智能决策与优化：基于数据分析的结果，数字化车间整体解决方案可以实现智能决策和优化。
通过建立模型和算法，可以实现生产过程的自动化调整和优化，提高生产效率和降低成本。
三、生产过程控制与调度3.1 实时监控与反馈：数字化车间整体解决方案可以实现对生产过程的实时监控和反馈。
通过监控设备的运行状态和生产数据，可以及时发现问题并采取措施，确保生产过程的稳定性和可控性。
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影响并阻碍工业软件实际有效应用的共性问题
问题
行业特性过于明显 与各类软件的兼容性低 个性化的需求适应度低 项目实施及二开周期长 实现需求变更的过程复杂 程序及数据库稳定性较低 后期维护成本高
用户几乎无法自行二开 难以应用手机端、工业互联 网及云计算等新技术
结果
业务逻辑被固化、难以更改 重复工作、工具资源闲置、 增加工作量、业务前后矛盾 推到重来、重复投资、浪费 人力物力和财力 MES等实施的成功率<50% 严重影响用户实施的信心
PLM
ERP
MES
价值链 Value Chain 客户关系管理 CRM 销售订单
客户订单
SLM ERP
PLM
需求 项目
ALM
产品链 Product Chain
CAD
产品 设计
CAD
设计数据
生产策划 SCM SRM
DFM
工艺 实验
CAE
工艺数据
材料及供应链
NPI
生产
工程
MES
CAM
工程数据 生产数据
APS
以软件驱动的数字化车间建设
目录
Contents
公司简介 工业软件现状分析 数字化车间实施步骤 能力及应用案例
工业软件现状分析
驱动社会发展的经济类型和未来模式
农业 经济
土地 劳动力 经验
工业 经济
资本 技术 管理
数字 经济
信息 智能 互联
两化融合 智能制造 工业互联网
全球工业软件三大核心系统汇集制造
生产制造
QMS
交付及物流
交付 运行
安装数据
PLM 运行 维护
运维数据
CRM
客户支持
召回及 退役
RMA
信息化主线
解决信息化软件系统集成问题
ERP
零件、半成品、成品 SBOM
订单，计划单 采购、成本、财务
PLM
零件、半成品、成品 EBOM
审批，变更 各类参考文档
互通的网络
XML、web-service、API
MES
零件、半成品、成品 MBOM
工单、生产 作业指导书
◆ 数据库定义：可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所， 用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。 是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小 的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。
• 数据库接口方式: 可以通过直连数据库、数据库中间表等方式， 对表数据解析，从而实现信息集成。
智能运营
四期(迈向4.0)
工业互联网应用 MES(4)\PLM(3)
协同设计 协同制造
云计算 云运营 云决策 云服务 云运维
效益呈现度
-10/10%
工业物联网、工业互联网、大数据、信息安全
40%
80%
持续提升
未来工业软件在制造型企业的全面应用
数字化营销
数字主线 Digital Thread
数字化研发
期待
快速实施、快速二开 架构灵活、行业适应性强 便于与软件、设备对接 组态式开发、无需代码技术 后期维护性便捷、成本低 可应用于手机、APP及云端
实施智能制造的各项基本前提
不在落后的产品上尝试智能设计
不在落后的工艺上投入自动化产线
不在落后的管理上实施信息化软件
不在缺乏数字化的基础上实施智能化网络化
XML等标准格式、或特殊接口说明，来实现跨系统信 息集成 。 ◆ API定义： （应用程序编程接口）是一些预先定义的 函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或
硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，
或理解内部工作机制的细节。 • API接口方式: 通过协定API接口地址、请求方式、出入
参数Json示例等接口相关说明，实现跨平台信息集成。
制造数据模型 设备数据模型 质量数据模型
其他数据模型
研发数字映射 制造数字映射 设备数字映射
综合分析与决策
数据聚合 数据清洗
……
数据仓库 数据优化
统计报表
BI商业决策
Level 5
企业外 部
企业内 部
用户体验
研发 制造 质量 管理 …… 用户 供应商
华为云
公有云
私有云
混合云
……
能力及应用案例
项目理念及技术能力
EPC
总体 规划
仿真
ERP
PDM
MES
SCA DA
仪表 传感 器
自动 化
系统 集成
装备 制造
擅长以EPC项目总 包模式为客户完成 智能工厂建设
自主产权 二次开发
现有的四大软件系统
PDM2.0
MES2.0
仿真（二开与集成）
可视化看板2.5
MES八大功能模块
物料管理
物料UID登记入库 生产工单物料发放 关键物料监控退库
信息集成
与ERP集成物料工单 与PLM集成产品BOM 三大系统数据无缝对接
质量管理
来料质量控制 在制程品管控 出货品质管理
数据采集
信息互通与集成
二期(2.5-3.0)
数字化制造 MES(2)\PLM(1)
数字化排产 工艺\材料自动导入
设备OEE 自动化物流 质量分析\处理 生产过程虚拟仿真 数据可视化
三期(3.0-3.5)
智能制造 MES(3)\PLM(2) 智能排程（柔性）
供应链优化 设备诊断与运维
智能物流
质量优化 AR\VR 数字孪生
——引用 董景晨 教授 中国工程院制造业研究室首席专家 国家智能制造标准化专家咨询组副组长
数字化车间实施步骤
智能工厂建设路线及实施步骤分解
一期(2.X-2.5)
基础信息化\自动化 PDM\ERP\MES(1)
精益生产化2.0 设备、资产数字化 数字研发及工程验证
物流\库存信息化 装备自动化\数字化
文件拷贝等方式，实现对文件数据的解析，从而实现
信息集成。 ◆ Web service定义：是一个平台独立的，低耦合的，自
包含的、基于可编程的web的应用程序，可使用开放 的XML（标准通用标记语言下的一个子集）标准来描 述、发布、发现、协调和配置这些应用程序，用于开
发分布式的互操作的应用程序。 • WebService接口方式: 通过协定接口地址、出入参数
数字化制造
数字化运营
IT四层数据源
Level 4
业务应用 (PLM, ERP, SCM)
Level 3
生产运行控制 (MES/MOM)
Level 2
Level 1
设备执行监控 (HMI-SCADA)
设备层&传感器 (PLC)
工厂1 工厂2
…
数据采集 数据建模
软件开发应用平台
设计数据模型
数据集成 数据采集
专业词说明和连接方式简述：
◆ XML定义：可扩展标记语言，标准通用标记语言的子 集，是一种用于标记电子文件使其具有结构性的标记
语言。 在电子计算机中，标记指计算机所能理解的
信息符号，通过此种标记，计算机之间可以处理包含
各种的信息。 • XML、txt、excel等文件接口方式: 可以通过共享文件夹、