




在这个过程我们从产品设计开始,研发部门把设计产品的元器件清单、组装图、测试条件这些信息放进一个数据库里,智能运维,步就完成了,一个1.0版的产品数据模型就做好了。
接下来到了第二步,生产规划部门,如果我们还用刚才那个数据模型,内容就不够了,因为那里只有设计参数,而没有生产参数。所以我要继续输入如何把产品生产出来的数据,比如工艺流程、质量标准这些东西,这个数据库就自然扩大了,变成了数据模型2.0。
到了第三个部门,制造工程部门,要对生产机床进行编程,各种自动化组态、程序调试,把制造环节的数据进一步的扩大,形成数据模型3.0。这个过程中我可能还需要从ERP来调用生产订单的信息,从PLM得到产品设计信息,然后还要从物流系统得到物料信息,把这些综合在一起和生产线进行互动形成生产,这个环节就是运营管理。
就这样,一步一步,从1.0到N.0,这个数据模型会越来越大,它从头到尾都是在一个数据库中不断扩展起来。以前是各画各的纸,然后根据一个标准拼起来,现在是大家都在同一张纸上画,一笔一笔添上去,由“接下来……接下来……”变成“一边……一边”,这个数据模型就是虚拟工厂,天津智慧运维,当虚拟工厂和真实工厂实现了互动和同步,智慧运维平台,一个数字化工厂就形成了。
数字化工厂,其实不是什么黑科技
数字化工厂,其实不是什么黑科技,无论们怎么忽悠,其实它所有的技术都是现成的。即使像这样的巨头,也只是把这些现有技术重新组合到一起而已。但是对于国内大多数历史包袱很重、生产方法落后、制造文化保守的制造企业来说,数字化工厂不是药,上这个项目一定要慎重。任何一种科技,如果不加上财务这个维度,就不能算是商业,需要综合考虑成本、***回收期、***回报率这些问题。数字化工厂的软件再牛,它也只是个工具,辅助的是你原来线下的工作流,如果你的精益工厂和透明工厂还没有完成,就算把好的软件全用上,也就是个摆设而已。数字化其实没有能不能做的问题,只有到没到时间做,值不值得做的问题。
选择合适的实施路径
数字化转型涉及的业务面非常广,要落实企业基于一个流的执行,很多企业都实施了几十个,上百个不同的IT系统。表面上看呢,感觉信息化做的很成功的,但仔细一分析,很多系统都是靠着兄弟们的血汗在人肉运维才可以支撑下去。一般业务在做业务架构规划时,智慧运维APP,是基于企业的价值链流程来识别业务需求,所以作为甲方数字化转型相关的规划团队,除了日常要不断积累业务经验,也不要忘记去多走出去,了解和对标行业内企业和乙方解决方案,有能力去识别、判定和积累,形成符合企业潜在需求的知识库,以便在项目真正来临的时候,不至于盲人摸象,不知所措。
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