6、智能决策支持在整个生产过程中，系统运行着大量的生产数据以及设备的实时数据，在兰光创新的很多用户里，企业一个车间一年的数据量就高10亿条以上，这是一种真正的工业大数据，这些数据都是企业宝贵的财富。对这些数据进行深入的挖掘与分析，系统自动生成各种直观的统计、分析报表，如计划制订情况、计划执行情况、质量情况、库存情况、设备情况等，可为相关人员决策提供帮助。这种基于大数据分析的决策支持，可以很好地帮助企业实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。基于大数据分析的智能决策支持报表总之，通过以上6个方面智能的打造，可极大提升企业的计划科学化、生产过程协同化、生产设备与信息化的深度融合，并通过基于大数据分析的决策支持对企业进行透明化、量化的管理，可明显提升企业的生产效率与产品质量，是一种很好的数字化、网络化的智能生产模式。芯软云，因此需要采用先进的 IT技术，如物联网，来支撑智能产品的新研发体系。杭州智能工厂平台
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。济宁智能工厂质量保障芯软云5G技术切合了制造企业智能制造转型对无线网络的应用需求。
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。
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。OEE的提升标志产能的提高和成本的降低。生产管理信息系统需设置设备管理模块，使设备释放出**高的产能，通过生产的合理安排，使设备尤其是关键、瓶颈设备减少等待时间。在设备管理模块中，要建立各类设备数据库、设置编码，及时对设备进行维保；通过实时采集设备状态数据，为生产排产提供设备的能力数据；建立设备的健康管理档案，根据积累的设备运行数据建立故障预测模型，进行预测性维护，**大限度地减少设备的非计划性停机；要进行设备的备品备件管理。智能厂房设计智能厂房除了水、电、汽、网络、通信等管线的设计外，还要规划智能视频监控系统、智能采光与照明系统、通风与空调系统、智能安防报警系统、智能门禁一卡通系统、智能火灾报警系统等。采用智能视频监控系统，可以判断监控画面中的异常情况，并以**快和**佳的方式发出警报或触发其它动作。整个厂房的的工作分区。芯软云这些源自多年项目实践积累的经验和能力，再加上MES产品高度的灵活性和可扩展性。
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数字化工厂乃至工业，推进工业互联网建设，实现MES应用，**重要的基础就是要实现M2M，也就是设备与设备之间的互联，建立工厂网络。中之杰MES系统打造数字化工厂，实现精益生产，为传统工厂赋予新的价值，实现低耗能，高产出。企业应该对设备与设备之间如何互联，采用怎样的通信方式、通信协议和接口方式等问题建立统一的标准。在此基础上，企业可以实现对设备的远程监控，机床联网之后，可以实现DNC（分布式数控）应用。设备联网和数据采集是企业建设工业互联网的基础。工厂智能物流推进数字化工厂建设，生产现场的智能物流十分重要，尤其是对于离散制造企业。智能工厂规划时，要尽量减少无效的物料搬运。很多制造企业在装配车间建立了集中拣货区(KittingArea)，根据每个客户订单集中配货，并通过DPS(DigitalPickingSystem)方式进行快速拣货，配送到装配线，消除了线边仓。中之杰自主研发的的网络协同制造平台一起造，聚焦在五金及紧固件行业。芯软云5G技术的发展可以帮助制造企业摆脱以往无线网络技术较为混乱的应用状态。威海智能工厂代理品牌
芯软云制造过程中的流程、设备、产品、人、供应商等资源信息，智能工厂将创建反馈循环以持续优化过程。杭州智能工厂平台
又怎么能保证数据的实时性、准确性、客观性?没有这些数据的支撑，又怎么能及时获知生产信息，及时作出科学的管理决策?如果不能对物料、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益化的管控，不是积压就是短缺，这种粗放型的管理又如何能保证生产效率的提升与成本的降低?前面也讲过，数据就是企业的财富，没有良好的信息化管理系统，没有自动化的数据采集系统，没有智能化的大数据分析，没有形象直观的展示系统，这些数据就白白丢失掉了，企业永远只能处于凭经验、拍脑袋的粗放型管理状态。兰光创新认为，企业在智能工厂建设时一定要从全局思考，打造一个***的、有体系的智能工厂管理系统，从各个方面进行优化、挖掘潜力，**大程度地提升企业的生产效率及管理水平。二、从六个维度打造具有**的智能工厂如何打造**的智能工厂?从哪几个方面入手?智能做成什么程度?针对这些企业关心的问题，兰光创新在**的智能工厂整体解决方案的基础上，结合工业，在国内***提出了“六维智能理论”，即要从6个维度的“智能”打造**的智能工厂：智能计划排产、智能生产过程协同、智能设备互联互通、智能生产资源管控、智能质量过程控制、智能大数据分析与决策支持。杭州智能工厂平台
