制造业智能工厂管理-北京制造业智能工厂-天拓四方(查看)

数字化车间系统选型原则

1）完整性。很多系统只是停留在生产、库房、质量等部分模块上，不能够对车间进行多方位的管理，这类系统不能称之为真正意义上的数字化车间或MES系统。

2）***性。制造企业需要的是一套理念及技术***的系统，数据自动采集、协同制造等都是数字化车间的核心功能，虽有很大的技术难度，制造业智能工厂解决方案，但只有真正突破这些技术瓶颈，才能支撑起智能制造的发展需要，才能很大程度地发挥车间的生产潜能，而不仅仅满足于台账的电子化或者简单的看板管理。

3）成熟性。系统应该是有行业成功案例的成熟产品，并具有良好的灵活性和扩展性。尽量是平台化产品，便于根据企业实际情况进行快速定制开发与系统部署，制造业智能工厂管理，减少企业的实施风险。

4）技术团队。数字化车间系统需要团队进行二次开发与实施，需要周到、及时的服务，制造企业需要对供应商进行公司实力、服务能力、典型客户等多方面的考察，确保项目的成功率及将来可持续性的服务。

5）选型人员组成要合理。尽量采用“IT为主导，用户为主体”的方式，IT部门***交流、调研等活动，并从IT技术方面进行把关；而精通生产管理的使用部门则从功能上、使用方便性等方面进行确认，相互配合，共同完成选型工作。

6）易用性。系统使用界面友好，操作简单，易学易用，确保车间工人能掌握。

智能数字化工厂

数字化转型是传统企业向现代化企业进化的必经之路，也是将来万物互联、不同行业实现更深层次线上融合发展的基础。数字化智慧工厂的三大基本特征为：数字化、网络化、智能化。数字化是对企业的人、机、料、法、环等全要素、全过程转化为数字。网络化是指将人、设备、数据进行智慧互联，以工业互联网智慧云平台为载体，制造业智能工厂软件，将以前分散的控制管理系统集成进单一平台，通过对各类工业数据进行深度分析，形成工厂的一体化、协同化管理。智能化是指业务模型的建立与分析，精益经营预测，让工业机器变得具有***预测、决策能力，更加智能，控制系统由功能单一的设备发展成“工厂大脑”。数字化智慧工厂的核心是数据驱动，改变以人驱动的传统生产管理模式，让企业管理者实时掌握生产经营状态，并充分发挥整个制造流程中所有数据的价值，将传统企业改造为可视化、可量化、可优化、可预测、可决策的数字工厂，帮助企业创造更低成本的竞争力，北京制造业智能工厂，提高企业效益，提升企业的综合竞争力。

数字化工厂典型应用

数字化工厂（DF）的集成，首先需要强大的界面和数据库系统，将不同复杂层次之间和不同运作功能领域之间的实际数据和模块进行联合使用，常见的应用有：

●布局规划与仿真——布局确认与优化

●零件流的静态分析与动态仿真

●装配过程平衡

●复杂的物流操作仿真

●机器人及复杂运动仿真

●零件加工仿真

●人力资源仿真

●人机工效仿真

●生产物流系统仿真

●控制软件测试仿真

●生产动作控制仿真