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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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。池州智能工厂市场报价芯软云能满足工业环境下设备互联和远程交互应用需求。
交货期、设备有效使用率、比较低成本等）比较好？举一个简单排序例子：假设计算机每秒可处理1，000，000序列，我们希望构建一个比较好调度系统，9个jobs可以不到一秒钟就完成，11个则要一分钟，如果给定20个jobs，找出比较好的排程则需要77147年！实际计划调度问题会涉及上百台设备，上千个订单（jobs），可见大系统优化排程问题非常复杂。当然，人们不会以穷举的方法傻算的。统筹学家、计算机**们多年来一直在为解决大系统的优化寻找一种快速方法。统筹法、启发式、规则法、仿真法、遗传基因法等等，这些算法对一些特定的需求都有各自的特点，有些“算得快”，但结果不是比较好解，有些收敛极慢不实用。甚至学术理论界都曾怀疑有没有比较好解。直到前几年，美国的一位应用数学家(EYUANSHI)发明了分割嵌套（NP）算法，证明生成马克夫链，实现全局收敛，并可以给出离比较好解的置信区间。这成为解决大系统复杂系统优化问题的一条捷径。当前APS行业现状APS在企业有许多成功应用，特别是与MES模块集成应用。流程业如钢铁，化工等计划调度问题相对简单，因此，优化排程容易实施。
整个厂房的的工作分区（加工、装配、检验、进货、出货、仓储等）应根据工业工程的原理进行分析，可以使用数字化制造仿真软件对设备布局、产线布置、车间物流进行仿真。在厂房设计时，还应当思考如何降低噪音，如何能够便于设备灵活调整布局，多层厂房如何进行物流输送等问题。智能装备的应用制造企业在规划智能工厂时，必须高度关注智能装备的***发展。机床设备正在从数控化走向智能化，很多企业在设备上下料时采用了工业机器人。未来的工厂中，金属增材制造设备将与切削加工（减材）、成型加工（等材）等设备组合起来，极大地提高材料利用率。除了六轴的工业机器人之外，还应该考虑SCARA机器人和并联机器人的应用，而协作机器人则将会出现在生产线上，配合工人提高作业效率。智能产线规划智能产线是智能工厂规划的**环节，企业需要根据生产线要生产的产品族、产能和生产节拍，采用价值流图等方法来合理规划智能产线。智能产线的特点是：△在生产和装配的过程中，能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效（OEE）等数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态，能够防呆防错。△通过安灯系统实现工序之间的协作；△生产线能够实现快速换模。
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