智能工厂系统解决方案

　　当前，我国大多数企业、行业智能制造系统都还处于局部应用阶段，只有少数大企业单项业务信息技术覆盖面较高，关键业务环节应用系统之间实现了一定的协同和集成。从制造企业生产力水平来看，大量企业处于工业2.0要补课，有些企业处于工业3.0待普及，有个别企业处于工业4.0要示范。

　　第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。

　　智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。

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　　第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。

　　从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分(SFC、MES、ERP、PLM)的集成与发展，其中MES是软件层中最核心部分。

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　　第三大趋势：凭借技术积累和对行业的深刻理解，领先制造企业逐渐将行业系统解决方案作为新增长点。

　　近年来，领先制造企业积累了行业内相当程度的专业化知识、技术、能力，同时凭借其自身对行业工艺的深入理解，自用智能制造系统解决方案日趋成熟。面对智能制造巨大的市场空间，这些领先制造企业趋向于将自用解决方案提供给具有共性需求的同行业其他用户，寻求新的业务增长点。

　　在精益生产方面，基于大数据的生产制造日益精益化。制造企业通过实时收集生产过程中所产生的大数据，对生产设备诊断、用电量、能耗、质量事故等方面进行分析与预测，能够及时发现生产过程中的错误与瓶颈并进行优化。通过运用大数据技术，未来智能工厂实现生产制造的精益化，提升生产过程的透明度、绿色性、安全性和产品的质量。

　　泛普认为：在精益供应链方面，基于大数据的供应链优化趋势显著。随着大数据基础条件的日益成熟，制造企业能够获得完整的产品供应链方面的大数据，通过对这些大数据的分析，预测零配件价格走势、库存等情况，克服传统供应链中缺乏协调和信息共享等问题，避免牛鞭效应的发生，实现供应链的优化。基于大数据的精益供应链管理消减了智能工厂整个供应链条中成本和浪费情况，提升了仓储和配送效率，实现了无库存或库存达到极小。

发布：2021-08-18 18:00 编辑：泛普软件 · luohongying [打印此页] [关闭]