导读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。数据的采集与管理数据是数字化工厂建设的血液,在各应用系统之间流动。在数字化工厂运转的过程中,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。浙江中之杰的一云通是新一代云端智能管理平台,通过对工业APP的深度集成,通过**技术,实现数据应用互联、数据互通,让企业在新的市场竞争环境下,掌握先机,实现长足、高效成长及数字化转型。不论您的企业规模如何,都能帮助您快速发展,锐意创新。此外,在数字化工厂的建设过程中,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。芯软云打造以技术驱动的智能硬件平台,为制造企业提供智能工厂整体解决方案。金华智能工厂优势
真正做到高精度实时定位。当前实时定位技术有很多,可分为室外定位与室内定位,按技术分为UWB、RFID、GPS和其它,按应用分为资产**、人员**、物流**和其它。经过多年的发展,实时定位技术的精度、覆盖范围、容量、时延等指标都在优化,随着产业成熟度的增加,RTLS应用正快速增长,尤其是在汽车和医疗等行业中。RTLS市场预计全球在2022年达到63亿美元,从2016至2022年间的年复合增长率是28%。高工业增长、企业数字化转型是驱动RTLS市场的主要因素,而成本偏高、环境干扰、系统不兼容、缺乏统—标准是市场的阻碍因素。从应用客户的角度来说,RTLS给企业带来的收益主要有四方面:(1)提升经济效益,仓储物流、离散制造过程中对于人员与设备的实时定位管理等。(2)降低安全事故风险,危险区域、险情预警与灾后援救等。(3)为精细化管理提供技术保障,人员轨迹管理、资产定位管理、厂内物料追踪、电子围栏等。(4)车间数字化、透明化,厂内智能物料箱、AGV、移动机器人的自动导引等。本文给出智能工厂RTLS一体化解决方案,包括系统架构、主要功能、技术特点和场景解决方案,**后分享某汽车生产厂应用案例。宜春智能工厂介绍芯软云能满足工业环境下设备互联和远程交互应用需求。
单元控制级包括系统通信管理、生产运行监控、作业计划的实时动态调度、资源控制管理、数控程序的传送和管理。信息流系统能够通过计算机集成制造系统来实现与企业内部其他系统的有效集成。在生产线上能够通过信息化终端到每个工位,操作工人将可在终端接受工作指令,接受图纸、工艺、更单等生产数据,可以灵活第适应生产计划变更、图纸变更和工艺变更。智能工厂规划方案相关服务介绍智能工厂是以制造为基础,涵盖了产品全生命周期智能化实施与实现的组织载体,是移动通信网络、数据传感监测、信息交互集成、高级人工智能等相关技术、产品及系统在工厂车间、生产产线层面的具体应用,以实现生产系统的数字化、网络化、智能化、柔性化和绿色化。1数字化智能工厂整体解决方案数字化智能工厂方案是一套结合精益生产管理、工业物联网、数字化管理系统的工厂企业智能制造整体解决方案。智能数字化工厂方案通过精益的手法对生产现场、管理流程进行科学优化,以工业物联网搭建信息化管理网络,通过数字化管理系统将工厂企业经营管理、现场设备及环境数据进行交融、传输、整理、分析。
借助IT+DT+OT的新制造模式,采用**的工业互联网技术架构,围绕影响企业生产成本的三单(采购单、生产单、物流单),为制造业企业提供包括制造**共享、供应链共享、产能共享、物流共享等一站式深度价值服务,帮助企业从分散的手工操作模式,转向集成的、主动的端到端供应链管理体系,实现全链融合,从多维度帮助企业实现降本增效。离散制造企业在两道机械工序之间可以采用带有导轨的工业机器人、桁架式机械手等方式来传递物料,还可以采用AGV、RGV(有轨穿梭车)或者悬挂式输送链等方式传递物料。立体仓库和辊道系统的应用,也是企业在规划智能工厂时,需要进行系统分析的问题。生产质量管理和设备管理提高质量是企业永恒的主题,在智能工厂规划时,生产质量管理和设备管理更是**的业务流程。贯彻质量是设计、生产出来,而非检验出来的理念。质量控制在信息系统中需嵌入生产主流程,如检验、试验在生产订单中作为工序或工步来处理;质量控制的流程、表单、数据与生产订单相互关联、穿透;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。设备是生产要素,发挥设备的效能(OEE—设备综合效率)是智能工厂生产管理的基本要求。芯软云智能工厂的形成是自下而上的过程,即人和智能设施、智能管理形成智能工序。
它把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。智能制造系统不只是“人工智能系统,而是人机一体化智能系统,是混合智能。系统可**承担分析、判断、决策等任务,突出人在制造系统中的**地位,同时在智能机器配合下,更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起,互相配合,相得益彰。本质是人机一体化。国内很多企业都在***智能制造,但是绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段,少数企业也只是实现了信息集成,也就是可以达到数字化工厂的水平;极少数企业,能够实现人机的有效交互,也就是达到智慧工厂的水平。无锡芯软智能工厂支持客户自主设计、客户需求驱动生产、具备智能研发系统、信息全程由数据驱动,在信息化处理过程中没有人员参与,无须人工转换与纸质传递,数据完全打通、实时共享传输。所有员工在各自岗位上接受指令,依照指令进行标准化生产,员工真正实现了“在线”工作而非“在岗”工作,每位员工都是从互联网云端获取数据,按客户要求操作,确保了来自全球订单的数据零时差、零失误率准确传递,用互联网技术实现客户个性化需求与规模化生产制造的无缝对接,可以说是人机一体化制造的典型案例。通过实现灵活高效的工业 4.0 自动系统,芯软云智能工厂演示器可以满足未来的需求。金华智能工厂优势
芯软云智能工厂通过数字化、网络化、智能化等手段对生产过程,进行设计、管理、仿真、优化与可视化等工作。金华智能工厂优势
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。设备联网实现智能工厂乃至工业,推进工业互联网建设,实现MES应用。金华智能工厂优势
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