ISA95将人机一体化智能系统的建设分为感知层、装备层、控制层、管理层与决策层五层,但是将该模型简化之后就会发现大致上分为控制、管理与决策,对应到数字化智能工厂数据方面,则数字化智能工厂的核心思想划分为数据采集、智能监控与预警、数据可视化等。
按照数字化智能工厂的核心思想出发,我们就会发现传统的工厂管理信息化已经难以满足工厂管理的诉求,MES已无办法解决工厂数据采集、智能监控与数据可视的全部问题,而且工厂上线MES之后仍然有许多管理问题是需要改善,所以后MES时代已经逐渐浮出水面,后MES时代是在之前IT 的基础上在OT、AI与数据管理等多方位进行嵌入、完善与升级,最终实现工厂管理的单点突破,比如个性化定制、产销协同、敏捷运筹、科学决策等。
随着工业4.0时代的到来,数字化、智能化已成为制造业转变发展方式与经济转型的核心驱动力。本方案旨在构建一套全面、高效的数字化智能工厂框架及顶层设计的具体方案,通过集成先进的信息技术、自动化技术及人工智能技术,实现生产流程的透明化、智能化管理,提升生产效率与产品质量,降低经营成本,增强企业竞争力。
1. **层级划分**:数字化智能工厂总体架构分为三层:基础设施层、平台服务层、应用业务层。基础设施层包括物联网、云计算、大数据等基础设施;平台服务层提供数据采集、处理、分析及智能服务;应用业务层则面向具体业务场景,如生产管理、质量追溯、设备运维等。
2. **核心组件**:包括智能制造执行系统(MES)、企业资源计划(ERP)、产品生命周期管理(PLM)、供应链管理系统(SCM)等关键信息系统,以及数据采集与监控系统(SCADA)、工业网络站点平台(IIoT)等支撑平台。
1. **需求分析**:深入分析企业现存业务流程,识别痛点与改进空间,明确数字化智能工厂建设的具体需求。
2. **目标设定**:基于需求分析,设定数字化智能工厂建设的短期与长期目标,如提升生产效率XX%、降低经营成本XX%、缩短产品上市时间等。
3. **业务流程再造**:优化或重构业务流程,引入自动化、智能化技术,实现端到端的数字化转型。
1. **自动化生产线**:引入自动化生产设备,如机器人、智能机床等,实现生产流程的自动化。
2. **智能物流系统**:构建AGV小车、智能仓储等物流系统,实现物料的高效、精准配送。
3. **环境监控与调节**:利用传感器实时监测车间环境,自动调节温湿度、光照等条件,保障生产环境最优。
1. **统一标准**:制定数据交换标准与接口规范,确保各系统间无缝对接。
2. **集成平台**:建设工业网络站点平台或数据中心,作为各系统集成的中枢,实现数据的统一管理与共享。
3. **跨系统协同**:通过API接口、事件驱动等方式,实现MES、ERP、SCM等系统间的协同工作。
1. **MES系统**:作为生产管理的核心,实现生产计划、执行、监控与优化的闭环管理。
2. **ERP系统**:整合企业资源,优化资源配置,支持财务、人力资源、供应链等管理需求。
3. **数据分析平台**:建立大数据分析平台,对生产数据来进行深度挖掘,为决策提供支持。
1. **数据可视化**:构建数据可视化平台,直观展示生产运营状况,便于管理者快速掌握全局。
2. **预测分析**:利用机器学习算法,对历史数据进行预测分析,提前发现潜在问题并采取措施。
3. **智能决策**:结合业务规则与AI技术,实现自动化、智能化的决策支持。
1. **网络安全**:部署防火墙、入侵检测系统等网络安全设备,保障数据传输安全。
2. **数据安全**:实施数据加密、访问控制等措施,确保数据不被非法访问或泄露。
3. **物理安全**:加强生产现场的安全监控与防护,保障人员与设备的安全。
1. **绩效评估**:定期评估数字化智能工厂建设成效,识别问题与不足。
2. **技术创新**:跟踪行业最新技术动态,适时引入新技术、新设备,保持系统先进性。
3. **人才教育培训**:加强技术团队培训,提升员工数字化、智能化技能水平,为持续优化与升级提供人才保障。
通过上述方案的实施,企业可构建起一套高效、智能的数字化工厂体系,为企业的长远发展奠定坚实基础。
近日国家医保局统一部署各省开展医疗服务价格规范治理一些“又贵又常用”的检查检验项目价格将下调!同一个检查检验项目,不同省份价格相差几倍;到医院开几个检查,动辄上千元……这样的经历让一些患者直呼“检查检验太贵了!
夺命大火多由当事人无视安全、各防控环节失守导致。今年1月发生在江西新余佳乐苑临街店铺的火灾事故造成39人死亡,9人受伤。记者跟随国务院事故调查组在调查过程中独家获取了事发现场的视频,通过影像分析还原了这起重特大火灾事故发生的经过。
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