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。芯软云助您实时监控运营和潜在的中断，使生产保持在比较好级别运行。景德镇智能工厂口碑推荐
我们不*需要通过DNC解决互联的问题，更需要通过MDC(ManufacturingDataCollection，直译为制造数据采集，俗称为机床监控)解决数据自动采集、透明化、量化管理的问题。MDC通过一台计算机可以同时自动采集4096台数控设备，兼容数控机床、热处理设备(如熔炼、压铸、热处理、涂装等设备)、机器人、自动化生产线等各类数字化设备，兼容西门子等所有机床控制系统，以及三菱、欧姆龙等各类PLC的设备。对**带网卡的机床，可直接采集到机床的实时状态、程序信息、加工件数、转速和进给、报警信息等丰富的信息。并以形象直观的图形化界面进行显示，比如，绿色表示机床正在运行，黄色表示机床开机没干活，灰色表示没开机，红色表示故障，鼠标在机床图形上一点，相关的机床详细信息就全部实时地显示出来，实现对生产过程的透明化、量化管理。MDC-Max设备远程监控界面如果要实现更逼真的显示效果，可通过3D虚拟技术以立体的形式展现车间、设备、人体模型等，可以实现人体的行走、机床的放大缩小、设备信息的实时显示等各种操作，给用户一个更直观、形象的展现。兰光3D可视化车间4、智能生产资源管理通过对生产资源。潍坊智能工厂方案芯软云智能运维作为打造智能工厂的重要一环需要结合先进的技术。
可以快速对工业设备进行数据采集和设备无线组网。通过系统集成实现对现有设备控制系统的有机整合，在车间建立统一的数据采集、存储和发布平台。以接近零的时间和**小的成本实现装置的连通性、数据获取效率和业务洞察力。实现设备与设备之间的互联，建立工厂网络，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。在工业环境下，通过借助工业物联网能够实现生产设备和产品的连接。在具体的操作过程中，通过将工业生产过程的每一个环节、设备变成数据终端，***采集来自机器或工厂周围的各种底层基础数据，并对这些数据进行深层面的分析与挖掘，产生可操作的见解。通过工厂的工业物联网系统，人们对生产设备深入了解，能及时识别出性能不佳的设备，并根据故障数据直接派遣现场技术人员，在危机发生之前解决问题，不会浪费时间和造成停机风险，从而让工业生产效率得以提升、工业运营模式也达到优化。智能工厂规划方案开展过程中，将会建立数据管理规范，来保证数据的一致性和准确性，通过对数据采集的接口规范，以及SCADA（监控和数据采集）系统的应用，对于需要高频率采集的数据实现从设备控制系统中自动采集。
智能工厂的建设充分融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术、通信技术和人工智能技术。每个企业在建设智能工厂时，都应该考虑如何能够有效融合这五大领域的新兴技术，与企业的产品特点和制造工艺紧密结合，确定自身的智能工厂推进方案。三、智能工厂的体系架构***业务流程管理**August-WilhelmScheer教授提出的智能工厂框架强调了MES系统在智能工厂建设中的枢纽作用。Scheer教授提出的智能工厂架构智能工厂可以分为基础设施层、智能装备层、智能产线层、智能车间层和工厂管控层五个层级：1、基础设施层企业首先应当建立有线或者无线的工厂网络，实现生产指令的自动下达和设备与产线信息的自动采集；形成集成化的车间联网环境，解决不同通讯协议的设备之间，以及PLC、CNC、机器人、仪表/传感器和工控/IT系统之间的联网问题；利用视频监控系统对车间的环境，人员行为进行监控、识别与报警；此外，工厂应当在温度、湿度、洁净度的控制和工业安全（包括工业自动化系统的安全、生产环境的安全和人员安全）等方面达到智能化水平。2、智能装备层智能装备是智能工厂运作的重要手段和工具。智能装备主要包含智能生产设备、智能检测设备和智能物流设备。芯软云能工厂解决方案正在推动全球制造业的数字化变革。
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。芯软云无论业务流程的自动化程度有多高，制造商始终需要依赖员工。黄山智能工厂品质保障
芯软云打穿设备数据采集到董事长准确决策的互联。景德镇智能工厂口碑推荐
制造执行系统）、APS（先进生产排程）、能源管理、质量管理等工业软件，实现生产现场的可视化和透明化。在新建工厂时，可以通过数字化工厂仿真软件，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*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。3.充分结合精益生产理念。充分体现工业工程和精益生产的理念，能够实现按订单驱动，拉动式生产，尽量减少在制品库存，消除浪费。推进智能工厂建设要充分结合企业产品和工艺特点。在研发阶段也需要大力推进标准化、模块化和系列化，奠定推进精益生产的基础。4.实现柔性自动化。结合企业的产品和生产特点，持续提升生产、检测和工厂物流的自动化程度。产品品种少、生产批量大的企业可以实现高度自动化，乃至建立黑灯工厂；小批量、多品种的企业则应当注重少人化、人机结合，不要盲目推进自动化，应当特别注重建立智能制造单元。工厂的自动化生产线和装配线应当适当考虑冗余，避免由于关键设备故障而停线；同时，应当充分考虑如何快速换模。景德镇智能工厂口碑推荐
