广东工业智慧工厂顶层规划

智慧工厂的建造并非是要建无人工厂，而是应在合理成本的前提下，满足市场个性化定制的需求。因此，人机协作将成本智慧工厂未来发展的主要趋势。在较新发布的人才需求大数据中显示，前面五名位人才需求均是人工智能、智慧工厂机器人操作的技术人员。人机协作的较大特点是可以充分利用人的灵活性完成复杂多变的工作任务，在关键岗位上，人的判断力和决策能力显得更为重要，而机器人则擅长重复劳动。智能加工单元利用智能技术将CNC、工业机器人、加工中心以及自动化程度较低的设备集成，可使其具有更高效的柔性，提升工厂柔性生产效率。智慧工厂顶层规划需要考虑数据的采集、处理和应用。广东工业智慧工厂顶层规划

建立智慧工厂的益处：实现库存状态能见度。利用WMS（仓库管理系统）的库存实时、动态信息，可以为S&OP（销售和运作计划）、MRP（物料需求计划）、工单发料等提供即时信息，确保自已需求、相关需求的准确。实现工序工单的优化投放能见度。利用ERP（企业资源计划）的生产工单和销售订单、MES（制造执行系统）的设备状态和工序报工，APS（高级计划和排程）可以实现满足客户交期（较高库存和安全库存）的前置条件下，根据TOC（约束理论）瓶颈管理理论，实现瓶颈资源效率较大化、有效产出较佳化和生产成本（惩罚成本）的较小化，从而实现客户满意度、资源效率较大化的目标。云浮新型智慧工厂顶层规划方式智慧工厂顶层规划，助力企业实现数字化转型。

智慧工厂顶层规划需要哪些‘‘武器’’装备，要考虑哪些中间要素，关注哪些维度呢？构建质量管理的基本工作路线：质量控制设置-检测-记录-评判-分析-持续改进；质量控制点需根据生产工艺特点科学设置，质量控制点太多影响效率，太少使质量风险放大；检验作为质量控制的活动之一，可分为自检、互检、专检，也可分为过程检验和终检；质量管理还应关注质量损失，以便从成本的角度促进质量的持续改进。对于采集的质量数据，可以利用SPC系统进行分析。制造企业应当提升对QIS（质量管理信息系统）的重视程度。

数据是智慧工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智慧工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。因此，在智慧工厂顶层规划过程中，需要一套统一的标准体系来规范数据管理的全过程，建立数据命名、数据编码和数据安全等一系列数据管理规范，保证数据的一致性和准确性。另外，必要时，还应当建立专门的数据管理部门，明确数据管理的原则和构建方法，确立数据管理流程与制度，协调执行中存在的问题，并定期检查落实优化数据管理的技术标准、流程和执行情况。企业需要规划边缘计算、云计算的平台，确定哪些数据在设备端进行处理，哪些数据需要在工厂范围内处理，哪些数据要上传到企业的云平台进行处理。智能工厂建设的顶层设计及路径。

智慧工厂的厂房设计该怎么建？数据采集。生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工序、人员进行关联，以实现生产过程的全程追溯。出现问题可以及时报警，并追溯到生产的批次、零部件和原材料的供应商。此外，还可以计算出产品生产过程产生的实际成本。企业需要根据采集的频率要求来确定采集方式，对于需要高频率采集的数据，应当从设备控制系统中自动采集。企业在进行智慧工厂规划时，要预先考虑好数据采集的接口规范，以及监控和数据采集系统的应用。智慧企业顶层设计模型。深圳企业智慧工厂顶层规划

在未来工业4.0时代，智能工厂将取代现在单一的工厂，并且具备更加柔性和智能的能力。广东工业智慧工厂顶层规划

建设智慧工厂要有全局的、系统的思想：如果生产计划都不准确，排产结果都是延期的，你怎么能够让工人保证按期交货?如果生产计划都是不科学的，本身就存在大量的等待时间，企业又怎么能怪工人不努力?生产过程中，操作工与刀具、物料等生产准备人员本来就是并行协同的关系，如果一直延续以前串行的工作模式，出现“操作者很忙，机床很闲”的局面是在所难免的，单个工人身上已经很难挖掘潜力了，必须从生产流程、组织管理上进行优化管理;如果信息化系统与生产设备脱节，不能充分发挥良好设备数字化通讯、自动采集等方面的优势，所有的工作还靠人工输入，又怎么能保证数据的实时性、准确性、客观性?没有这些数据的支撑，又怎么能及时获知生产信息，及时作出科学的管理决策?广东工业智慧工厂顶层规划

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