智能制造工厂-智能制造-天津智尘科技(查看)

在这个过程我们从产品设计开始，智能制造系统，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，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，智能制造功能，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，智能制造，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，智能制造工厂，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，当虚拟工厂和真实工厂实现了互动和同步，一个数字化工厂就形成了。

边缘计算

实时生产操作的需求意味着必须在“边缘”（即数据创建位置）进行一些数据分析。 这地减少了从产生数据到需要响应的延迟时间。 例如，检测安全或质量问题可能需要对设备进行近乎实时的操作。 将数据发送到企业云然后返回工厂车间所需的时间可能太长，并且依赖于网络的可靠性。 使用边缘计算还意味着数据保持在其附近，从而减少了安全风险。

● 市场3.0 ——经济：电力和信息革命大大降低了人们跨地协作的成本，经济建立起来，整个工业生产分散到的每一个角落，地球村的概念出现；

● 市场4.0 ——碎片经济：互联网带来的社群化，使不同社群间的价值观差异越来越明显，人们越来越难以相互理解，几百年被整合起来的市场再次被打碎，形成众多个性化需求。

为了适应这个碎片化的新经济趋势，传统规模驱动的大工业生产，必须要变成数据驱动的小工业生产，这就是所谓第四次工业革命的。