该理论分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等6个方面着手,实现***的精细化、精细化、自动化、信息化、网络化的智能化管理与控制,既很好地符合了德国智能工厂的定义,又能与美国工业互联网、以及中国制造2025等理念完全吻合。全模块的智能工厂“6维智能工厂”理论下面,简单地介绍一下这6个智能。1、智能计划排产首先从计划源头上确保计划的科学化、精细化。通过集成,从ERP等上游系统读取主生产计划后,利用APS进行自动排产,按交货期、精益生产、生产周期、**优库存、同一装夹优先、已投产订单优先等多种高级排产算法,自动生成的生产计划可准确到每一道工序、每一台设备、每一分钟,并使交货期**短、生产效率**高、生产**均衡化。这是对整个生产过程进行科学的源头与基础。图形化的JobDISPOAPS高级排产2、智能生产过程协同为避免贵重的生产设备因操作工忙于找刀、找料、检验等辅助工作而造成设备有效利用率低的情况,企业要从生产准备过程上,实现物料、刀具、工装、工艺等的并行协同准备,实现车间级的协同制造,可明显提升机床的有效利用率。智能的生产过程协同还比如,随着3D模型的普及,在生产过程中实现以3D模型为载体的信息共享。芯软云提供AI+工业互联网和智能工厂 整体解决方案,帮助企业实现降本提质增效,助力区域实现智能化升级.景德镇智能工厂口碑推荐
物料、刀具、量具、夹具等)进行出入库、查询、盘点、报损、并行准备、切削**库、统计分析等功能,有效地避免因生产资源的积压与短缺,实现库存的精益化管理,可**大程度地减少因生产资源不足带来的生产延误,也可避免因生产资源的积压造成生产辅助成本的居高不下。兰光刀具管理模块界面5、智能质量过程管控除了对生产过程中的质量问题进行及时的处理,分析出规律,减少质量问题的再次发生等技术手段以外,在生产过程中对生产设备的制造过程参数进行实时的采集、及时的干预,也是确保产品质量的一个重要手段。通过工业互联网的形式对熔炼、压铸、热处理、涂装等数字化设备进行采集与管理,如采集设备基本状态,对各类工艺过程数据进行实时监测、动态预警、过程记录分析等功能,可实现对加工过程实时的、动态的、严格的工艺控制,确保产品生产过程完全受控。对热处理设备生产参数的实时监控与及时处理当生产一段时间,质量出现一定的规律时,我们可以通过对工序过程的主要工艺参数与产品质量进行综合分析,为技术人员与管理人员进行工艺改进提供科学、量化的参考数据,在以后的生产过程中,减少不好的参数,确保**优的生产参数,从而保证产品的一致性与稳定性。景德镇智能工厂口碑推荐芯软云国内的智能工厂服务商,帮助企业智能化转型.为制造业量身打造智能工厂,降低生产成本,提升生产效率。
随着制造精益化,制造数字化的不断发展,形成了MES制造执行系统,它包含了11个模块:1生产计划排产。2、作业人员管理。3、生产单元分配。4、资源状态管理。5、产品跟踪管理。6、质量管理。7、文档图纸管理。8、设备维护管理。9、设备性能分析。10、车间数据采集。11、制造过程管理。MES是智能工厂的**,将前端产品设计、工艺定义阶段的产品数据管理与后端制造阶段的生产数据管理融合,实现产品设计、生产过程、维修服务闭环协同全生命周期管理。APS就是高级计划排程。应该说APS本来是MES的一个模块,也许是因为优化排产太重要了,技术门槛太高了,才拿出来单独作为一个功能软件使用。APS要满足资源约束,均衡生产过程中各种生产资源;要在不同的生产瓶颈阶段给出比较好的生产排程计划;要实现快速排程并对需求变化做出快速反应。不能小看**是一个车间一个工厂的计划排程问题,从学术上讲,这是一个大系统、复杂系统的优化问题。排程就是排序,就是先做什么,后做什么的问题。但是你可以这样想象,几百台大小设备、几百人同时要做各种任务,怎样才能在各种约束(设备能力、人员、时间、场地、物料等)条件下(还是动态变化的),实现目标。
在当前智能制造的热潮之下,很多企业都在规划建设智能工厂。众所周知,智能工厂的规划建设是一个十分复杂的系统工程,为了少走弯路,本文整理了在建设中要考虑的十个**要素以及需要关注的重点维度。数据的采集和管理数据是智能工厂建设的血液,在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中,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。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。此外,在智能工厂的建设过程中,需要建立数据管理规范,来保证数据的一致性和准确性。还要预先考虑好数据采集的接口规范,以及SCADA(监控和数据采集)系统的应用。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。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。▲数据管理设备联网实现智能工厂乃至工业,推进工业互联网建设。
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关键词:智能工厂智能工厂建设摘要:本讲重点探讨了智能工厂的实施原则以及从哪些方面进行建设具有**的智能工厂。本文结合一些结论与理念,进一步探讨如何打造具有**的智能工厂。一、智能工厂的建设原则经过深入研究工业、中国制造2025等战略,结合十多年数字化车间建设的经验,兰光创新认为,制造企业应以中国制造2025为宗旨,以两化深度融合为突破口,参考德国工业,结合企业实际情况,以人为本,建设“设备自动化、人员高效化、管理信息化”的**的智能工厂。典型的智能工厂示意图1、智能工厂的实施广度我们可以参考德国工业“智能工厂”的定义:重点研究智能化生产系统及过程,以及网络化分布式生产设施的实现。前半句“智能化生产系统及过程”,是说除了包括智能化的机床、机器人等生产设施以外,还包括对生产过程的智能化管控,站在信息化的角度,就是智能化的MES制造执行系统。而后半句:“以及网络分布式生产设施的实现”,是指将生产所用的生产设施(如机床、热处理设备、机器人、AGV、测量测试等各种数字化设备),进行互联互通、智能化的管理,实现信息化系统与物理系统的深度融合。目前很多企业实施的DNC/MDC(设备联网、设备监控系统)是其重要的基础。芯软云智能工厂既满足工厂“少样多量”的生产模式,又满足“多样少量”、“柔性制造”的生产模式。景德镇智能工厂口碑推荐
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尚品宅配实现了从款式设计到构造尺寸的***个性定制,建立了高度智能化的生产加工控制系统,能够满足消费者个性化定制所产生的特殊尺寸与构造板材的切削加工需求;东莞劲胜***采用国产加工中心、国产数控系统和国产工业软件,实现了设备数据的自动采集和车间联网,建立了工厂的数字映射模型(DigitalTwin),构建了手机壳加工的智能工厂。但是,我国制造企业在推进智能工厂建设方面,还存在诸多问题与误区:①盲目购买自动化设备和自动化产线。很多制造企业仍然认为推进智能工厂就是自动化和机器人化,盲目追求“黑灯工厂”,推进单工位的机器人改造,推行机器换人,上马只能加工或装配单一产品的刚性自动化生产线。只注重购买**数控设备,但却没有配备相应的软件系统。②尚未实现设备数据的自动采集和车间联网。企业在购买设备时没有要求开放数据接口,大部分设备还不能自动采集数据,没有实现车间联网。目前,各大自动化厂商都有自己的工业总线和通信协议,OPCUA标准的应用还不普及。③工厂运营层还是黑箱。在工厂运营方面还缺乏信息系统支撑,车间仍然是一个黑箱,生产过程还难以实现全程追溯,与生产管理息息相关的制造BOM数据、工时数据也不准确。④设备绩效不高。景德镇智能工厂口碑推荐
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