崇明区综合智能工厂解决方案特点

随着工业4.0概念的不断提出和推广，越来越多的企业开始关注智能化工厂建设的实现。智能化工厂是指利用物联网、大数据、云计算等技术手段，将传统制造工厂转化为高度自动化、数字化、智能化的现代化工厂。如何实现工业4.0智能化工厂的建设？以下是一些解决方案供参考：一、建立完善的物联网系统智能化工厂离不开一个完善的物联网系统，通过大量的传感器、执行器和自动化控制系统构成一个自动化的生产线。当制造过程中出现异常或故障时，物联网系统可以立即自动添加预警并与技术人员进行沟通以进行维护。自我学习及维护能力：透过系统自我学习功能，在制造过程中落实资料库补充。崇明区综合智能工厂解决方案特点

而OT则是以IOT的手段进行数据自动采集与质量管控，比如生产模具在其全生命周期过程中总计只能应用10000次，而通过IOT可以远程采集模具的应用次数，当达到10000次之后自动报警从而进行质量管理；通过IOT手段将三坐标检测仪的质检数据与生产任务进行绑定，可以实现质量数据的追溯。工厂中应用AI可以认为是一种单点的优化，比如安全管理业务中通过机器视觉发现违规操作；工艺的单点优化；之前我写过关于MES的观点，未来MES将是IT+OT，其中的OT指的就是AI机器视觉，因为这样可以迅速降低人工劳动的强度；比如生产现场，烟虫基本上需要人工手工去检验，但是通过机器视觉可以自动发现烟虫进而预警。奉贤区进口智能工厂解决方案设置曾经的自动化工厂，在生产过程中，还需要大量硬件工程师的协助，需要工人24小时倒班盯生产线。

未来智能工厂实现个性化定制、敏捷响应、质量管控等，基本上包含了IT、OT、AI与数据管理，IT占据了工厂优化升级的大部分时间，从93年到08年主要以产品，比如CAD、CAE、OFFICE等，对于用户的交付都是以产品为主+部分培训；从08年到19年基本上是以项目为基本上产品平台是项目的基座，大部分费用基本上会花在服务上；前两个阶段基本上都投入在IT信息化了，从19年至今基本上都在提端到端交付、顾问式服务，原因在于现在许多企业信息化已经建设完成，但是仍然存在许多痛点亟待解决，但是市场上又没有成熟的成体系的解决方案，这样就需要顾问式的咨询，然后提供端到端的解决方案。

企业的数据模型我个人认为应该包含两个方面，一种是企业级数据的管控能力，另外一种是能够体现精益化管理的指标体系。数据处理的本质在于：提升数据的结构化程度与数据的价值密度，第一种是通过统一的数据平台提升企业数据的结构化程度与管控粒度，第二种则是提升工厂数据的价值密度进行科学决策。正因为如此之前我也写过一篇文章《MES上线的成功率在50%左右》。所以IT系统的更改方向则是由记录变为驱动，比如现在的DP（需求计划）、MP（主计划）、FP（工厂）等都会嵌入计算引擎，都是以数据为基础嵌入算法进行业务的自动驱动。达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考。

基于庞大数据库，智能工厂可以实现数据挖掘与分析，使工厂具备自我学习能力，并在此基础上完成能源消耗的优化、生产决策的自动判断等任务。以服装厂为例，中国缝纫机械协会称，在自动化工厂之上引入TIMS智云1.0智能生产管理系统，可以整体提高20%的生产效率，降低30%的次品率，节省工时人均8-10天，非正常停机时间缩短80%，提高了利润率。当然智能工厂也会面临很多问题，的问题就是结构性问题和技术性问题。目前传统工业与互联网企业均想推进工业物联网的发展进程，但两者各有弊端：传统工业不熟悉软件开发，互联网企业缺乏对工艺的了解，不熟悉生产流程及规范，如何让两者快速联手，进军智能工厂，是当务之急。操作人员可实现获取生产设备、物料、成品灯相互间的动态生产数据，满足工厂24小时监测需求。崇明区综合智能工厂解决方案特点

智能工厂还可以为劳动保健和环境可持续性带来真正的好处。崇明区综合智能工厂解决方案特点

。比如生产过程中会涉及到高温高压有害气体等危险因素，智能工厂通过传感器和控制系统实现自动监测控制，避免了操作人员受到危险因素伤害，保障了生产过程中安全性，提高企业管理水平。综上所述，智能工厂方案作为先进制造业，对企业管理带，来了很多优势。可以通过实时监控和自动调整，提高生产效率和降低生产成本，提高产品品质和市场竞争力，因此，对于企业而言，建立智能工厂已经成为提高生产效率降低生产成本的重要手段等等。崇明区综合智能工厂解决方案特点

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