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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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。
临沂智能工厂品质保障芯软云智能工厂是解决企业内部信息孤岛的集成，所要追求的就是在企业内部实现所有环节信息无缝链接。
处理来源多样的异构数据，包括设备、生产、物料、质量、能耗等海量数据；应当进行科学的厂房布局规划，在满足生产工艺要求，优化业务流程的基础上，提升物流效率，提高工人工作的舒适程度。智能工厂的推进需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门的通力合作。制造企业应当做好智能工厂相关技术的培训，选择有实战经验的智能制造咨询服务机构，共同规划推进智能工厂建设的蓝图。在规划时应注意行业差异性，因为不同行业的产品制造工艺差别很大，智能工厂建设的目标和重点也有***差异。②建立明确的智能工厂标准在智能工厂的建设中，企业往往会忽视管理与技术标准的建立，容易造成缺少数据标准，一物多码；作业标准执行不到位；缺失设备管理标准，不同的设备采用不同的通讯协议，造成设备集成难度大；管理流程复杂，职权利不匹配；质检标准执行不到位，导致批次质量问题多等问题。因此，需要建立明确的智能工厂标准，例如，业务流程管理规范、设备点检维护标准和智能工厂评估标准等管理规范，智能装备标准、智能工厂系统集成标准、工业互联网标准以及主数据管理标准等技术标准。③重视智能加工单元建设目前，智能加工单元在我国制造企业的应用还处于起步阶段。
MES）、先进生产排产（APS）、劳动力管理等软件进行高效的生产排产和合理的人员排班，提高设备利用率（OEE），实现生产过程的追溯，减少在制品库存，应用人机界面（HMI），以及工业平板等移动终端，实现生产过程的无纸化。另外，还可以利用DigitalTwin(数字映射)技术将MES系统采集到的数据在虚拟的三维车间模型中实时地展现出来，不*提供车间的VR（虚拟现实）环境，而且还可以显示设备的实际状态，实现虚实融合。车间物流的智能化对于实现智能工厂至关重要。企业需要充分利用智能物流装备实现生产过程中所需物料的及时配送。企业可以用DPS系统(DigitalPickingSystem)实现物料拣选的自动化。⑤工厂管控层工厂管控层主要是实现对生产过程的监控，通过生产指挥系统实时洞察工厂的运营，实现多个车间之间的协作和资源的调度。流程制造企业已***应用DCS或PLC控制系统进行生产管控，近年来，离散制造企业也开始建立**控制室，实时显示工厂的运营数据和图表，展示设备的运行状态，并可以通过图像识别技术对视频监控中发现的问题进行自动报警。四、智能工厂的成功之道智能工厂的发展现状与成功之道①进行智能工厂整体规划智能工厂的建设需要实现IT系统与自动化系统的信息集成。芯软云工业互联网平台覆盖的产业直接产业包括网络，网络互联、数据互通和标识解析体系。
在智能工厂的体系架构中，质量管理的五要素也相应的发生变化，因为在未来智能工厂中，人员、机器和资源能够互相通信。智能产品“知道”它们如何被制造出来的细节，也知道它们的用途。它们将主动地对制造流程，回答诸如“我什么时候被制造的”、“对我进行处理应该使用哪种参数”、“我应该被传送到何处”等问题。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从**小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。纵向集成和横向集成均以CPS和工业互联网为基础，产品、设备、制造单元、生产线、车间、工厂等制造系统的互联互通，及其与企业不同环节业务的集成统一，则是通过数据应用和工业云服务实现。芯软云国内的智能工厂服务商,帮助企业智能化转型.为钢铁企业量身打造智能工厂,降低生产成本,提升生产效率。萍乡智能工厂方案
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进行设备和产线布局、工厂物流、人机工程等仿真，确保工厂结构合理。在推进数字化转型的过程中，必须确保工厂的数据安全和设备和自动化系统安全。在通过专业检测设备检出次品时，不仅要能够自动与合格品分流，而且能够通过SPC（统计过程控制）等软件，分析出现质量问题的原因。云制造云制造即制造企业将先进的信息技术、制造技术以及新兴物联网技术等交叉融合，工厂产能、工艺等数据都集中于云平台，制造商可在云端进行大数据分析与客户关系管理，发挥企业**佳效能。图片展示了云制造的概念，以及从传统制造，到智能制造，到智慧制造，到***的云制造的过程。我们国内，可以看到有航天科工集团开发的面向航天复杂产品的集团企业云制造服务平台，接入了集团下属各院所和基地拥有丰富的制造资源和能力；中车集团面向轨道交通装备的集团企业云制造服务平台，打通了轨道车辆、工程机械、机电设备、电子设备及相关部件等产品的研发、设计、制造、修理和服务等业务；面向中小企业的云制造平台，也陆续出现在了装备制造、箱包鞋帽等行业领域。云制造为制造业信息化提供了一种崭新的理念与模式，云制造作为一种初生的概念，其未来具有巨大的发展空间。扬州智能工厂平台
无锡芯软智控科技有限公司是一家从事ERP软件定制，MES智能制造，WMS智能仓库，IOT设备联网研发、生产、销售及售后的服务型企业。公司坐落在无锡市新吴区和风路19号星光商业中心6号楼807、808、809，成立于2010-09-02。公司通过创新型可持续发展为重心理念，以客户满意为重要标准。芯软目前推出了ERP软件定制，MES智能制造，WMS智能仓库，IOT设备联网等多款产品，已经和行业内多家企业建立合作伙伴关系，目前产品已经应用于多个领域。我们坚持技术创新，把握市场关键需求，以重心技术能力，助力商务服务发展。我们以客户的需求为基础，在产品设计和研发上面苦下功夫，一份份的不懈努力和付出，打造了芯软产品。我们从用户角度，对每一款产品进行多方面分析，对每一款产品都精心设计、精心制作和严格检验。无锡芯软智控科技有限公司严格规范ERP软件定制，MES智能制造，WMS智能仓库，IOT设备联网产品管理流程，确保公司产品质量的可控可靠。公司拥有销售/售后服务团队，分工明细，服务贴心，为广大用户提供满意的服务。
