智慧制造整体解决方案及案例分析
智慧工厂整体解决方案
智慧工厂整体解决方案目录一、内容概括 (3)1.1 背景与意义 (4)1.2 目标与愿景 (5)二、智慧工厂概述 (5)2.1 智慧工厂的定义 (7)2.2 智慧工厂的特征 (7)2.3 智慧工厂的价值 (9)三、智慧工厂架构 (9)3.1 数据采集层 (11)3.2 通信层 (12)3.3 应用层 (13)3.4 管理层 (15)四、智慧工厂关键技术 (16)4.1 物联网技术 (18)4.2 人工智能技术 (19)4.3 大数据分析技术 (20)4.4 云计算技术 (22)五、智慧工厂应用场景 (23)5.1 生产制造 (25)5.2 质量管理 (26)5.3 设备管理 (27)5.4 能源管理 (29)六、智慧工厂实施步骤 (30)6.1 需求分析与规划 (31)6.2 技术选型与集成 (32)6.3 系统开发与测试 (34)6.4 部署与上线 (36)6.5 运维与优化 (37)七、智慧工厂效益评估 (39)7.1 经济效益 (40)7.2 社会效益 (41)7.3 环境效益 (42)八、案例分析 (43)8.1 制造业智慧工厂案例 (45)8.2 物流业智慧工厂案例 (46)8.3 医药业智慧工厂案例 (47)九、挑战与展望 (49)十、结语 (50)10.1 引领未来制造业发展 (51)10.2 促进数字化转型升级 (53)一、内容概括本文档旨在提供一套全面、高效的智慧工厂整体解决方案，以应对现代制造业面临的挑战。
该方案结合了最新的物联网、大数据分析、人工智能和云计算技术，旨在提高生产效率、降低成本、提升产品质量，并实现生产过程的智能化与自动化。
本解决方案涵盖了智慧工厂的多个关键领域，包括智能设备管理、生产过程优化、供应链协同、质量控制以及能源管理等。
通过部署先进的传感器和监控系统，实现设备的实时监控和数据采集；利用大数据分析和机器学习算法，对生产数据进行深入挖掘和分析，以优化生产流程并预测潜在问题；通过云计算技术实现数据的共享和协同处理，提高供应链的透明度和响应速度；采用先进的质量控制方法和工具，确保产品质量的一致性和可靠性；通过智能化的能源管理系统，实现能源的高效利用和节约。
智能制造智慧工厂整体规划建设方案
XX公司智能制造升级案例
总结词
XX公司实现了生产流程的优化和生产成本的降低，同时提高了生产效率和产品质量。
详细描述
通过智能制造升级，XX公司成功地提高了生产效率和产品质量，同时降低了生产成本和能耗。此外，该公司还实 现了生产过程的可视化和透明化，为管理层提供了更加准确和及时的生产数据，为企业的决策提供了有力支持。
总结词
XX智慧工厂建设过程中，重点实施了设备智能化改造、生产过程优化、供应链管理、质量监控等方面的 智能化管理。
XX智慧工厂建设案例
• 详细描述：在设备智能化改造方面， XX智慧工厂对生产线进行了全面升级 ，实现了设备的自动化和智能化。同 时，通过物联网技术，实现了设备之 间的互联互通和数据共享。在生产过 程优化方面，XX智慧工厂采用了大数 据和人工智能技术，对生产数据进行 深入分析和挖掘，实现了生产过程的 精细化和智能化控制。在供应链管理 方面，XX智慧工厂运用物联网技术对 物资和物流进行实时跟踪和管理，实 现了物资的智能化调度和物流的智能 化配送。在质量监控方面，XX智慧工 厂采用人工智能技术对产品质量进行 实时检测和预警，实现了质量管理的 智能化和高效化。
加强人才队伍建设与培养
01 加强高校相关专业建设和人才培养力度，培养更 多的智能制造智慧工厂专业人才。
02 鼓励企业加强内部培训和人才引进，提高员工技 能水平和综合素质。
03 建立人才激励机制，通过评选、奖励等方式激发 人才创新创造活力。
06 智能制造智慧工厂典型案例分析
XX公司智能制造升级案例
智慧工厂数据挖掘与应用
数据采集与分析
采集设备运行数据、生产数据等，进行分析，为 优化生产提供数据支持。
预测性维护
通过数据分析，实现设备的预测性维护，降低设 备故障率。
智慧工厂智慧制造解决方案
智慧工厂智慧制造解决方案1.项目简介该项目为某大型电子行业的客户案例，根据客户具体需求，生产工艺与生产过程特点，结合SUNLIKE 9.0系统特点，完善ERP对车间数据采集不足之处，通过收集、分析、评估、改善的方法，逐步提升制造执行力(交付能力)，让生产以及物流环节更透明，通过条码技术手段，进行物料产品质量追溯，装配物料领用防错，生产计划及时、准时、实时地把握变化做出相应的调整。
2.方案目标通过MES系统与SUNLIKE9.0ERP功能整合，帮助企业快速有效管理生产过程；通过订单物料查询和订单跟踪功能，来提高企业对订单过程管理水平；在ERP中做生产计划，根据生产产能（公司每月产能，车间每周产能，生产线的每天每线产能），提生产计划准确性和可控性；车间主要工序采用条码管理功能，满足车间生产线生产状态到达及时统计的要求，实现生产管理过程透明化管理，让生产管理部门及时了解各个生产环节的各个生产状态，可以根据生产状态做及时调整。
建立一套方便实用的产品追溯系统，通过在车间和仓库的现场引入数据终端、条码手艺使用，建立车间与仓库对现场数据、现场检修数据与现场库存数据实时采集功能，提高生产报工数据、检修数据与仓库物流数据实时收集水平；产品可以通过唯一序的列号进行追溯查询，查询产品全部生产过程信息，例如生时间、生产人员、生产装备、原料批次等，提高企业整体质量管理水平，提高客户对国博电子的认可度。
3.解决方案3.1整合业务流程3.2系统需求及解决方案3.2.1生产计划派工工序齐套量阐发过滤出的制令单默认按受订需求时间进行排序1、按齐套分析结果及需求状况指定制令单的优先级排序（直接更改优先级序号）2、按顺序对制令单下面的通知单做工序齐套分析（库存叠加递减）系统计算的初始物料库存要先减去已发放生产的通知单的未领料数目计算库存=实际库存-（通知单应领量-通知单已领量）点击发放生产按钮激活通知单发放生产标示。
缺料阐发车间内部生产排定选择预开工日期、工序（AI、SMT、组装、包装、……）过滤通知单，选择需要排定的通知单点击下一步进入通知单排定界面1、对通知单进行优先级排序2、拆分通知单操作3、选择作业单的线别，录入作业单的预开工时间（成型、老化工序的作业单预开工时间取组装工序作业单预开工时间）4、通过调整优先排定工序内通知单生产顺序，根据顺序录入预开工时间，判定：预开工时间符合优先级排序5、通知单批量生产作业单，点击批量生产作业单。
智能制造的实践案例分析
智能制造的实践案例分析随着信息技术和制造技术的不断发展，智能制造技术也逐渐得到应用。
智能制造是指以智能化技术为支撑，整合制造技术和管理技术，达到生产高质量产品的一种现代化制造方式。
目前，国内外已经涌现出了许多成功的智能制造案例，本文将分析几个典型的智能制造实践案例。
一、工业4.0在德国Schmalz公司的应用Schmalz公司是德国一家以生产吸盘、吸盘夹具等自动化工具和系统为主的公司。
在追求更高效、稳定的同时，Schmalz公司开始逐渐引入工厂数字化和自动化的策略，以应对信息技术时代与市场竞争。
为实现工业4.0战略，Schmalz公司借助物联网和云计算技术，在其工厂中安装了大量传感器和物联网设备，并实现了这些设备的联网。
Schmalz公司实现了对生产过程的实时监控，并通过云平台分析数据，提前预警生产问题。
同时，Schmalz公司还开发了自动提醒系统，帮助员工及时发现并解决生产中的问题。
通过工业4.0技术的应用，Schmalz公司实现了生产调度和质量控制的高度自动化和智能化，不仅提高了生产效率和质量，缩短了产品落地时间，还降低了人力成本和能源消耗，得到了良好的经济效益。
二、基于数字孪生技术的Honda汽车生产线优化数字孪生是一种虚实结合的新型技术，在制造业中得到了广泛的应用。
Honda公司在推行数字孪生技术上也有自己的独特经验。
Honda公司生产线的数字孪生系统包括分布在工厂内的无线传感器、RFID标签、自动化机器人和云平台，通过这些设备和平台，Honda公司实现了车辆生产线的实时监控和信息交互。
基于数字孪生技术，Honda公司实现了车辆生产线的数字化与模拟化，通过数字仿真对生产过程进行模拟优化，预测了生产中的问题，从而做出正确的决策，提高生产效率和质量。
此外，Honda公司实现了物流标识实时跟踪、车间信息交互和生产工艺可视化，为车辆生产线的管理和控制提供了有力的依据。
三、数字化车间的实践方案之我国石化企业数字化车间是智能制造的关键组成部分之一，其优势在于提高了生产效率，实现了智能化制造和全面质量管理。
互联网+智能制造智慧工厂整体解决方案
功能模块
智慧工厂的功能模块包括智能化生产管理模块、智能 化设备管理模块、智能化质量管理模块和智能化决策 支持模块。智能化生产管理模块实现对生产计划、调 度和执行的全过程管理；智能化设备管理模块实现对 设备的监测和维护；智能化质量管理模块实现质量数 据的实时采集和分析；智能化决策支持模块通过对大 数据的分析和处理，为决策提供数据支持。
THANK YOU.
04
智慧工厂的技术实现
物联网技术的应用
1 2 3
设备连接与数据采集
物联网技术可以将工厂中的各种设备、传感器 、仪器等连接起来，实现数据的实时采集和传 输。
远程监控与故障预警
通过物联网技术，可以对设备进行远程监控， 及时发现异常情况，同时进行故障预警，提高 设备运行效率。
智能追踪与优化
物联网技术可以实现产品的智能追踪和优化， 从原材料到生产、仓储、物流等环节，实现全 流程的优化控制。
智慧工厂的建设目标
提高生产效率
通过自动化设备和智能化管理，提 高生产效率，降低生产成本。
提升产品质量
通过智能化监测和质量控制，提高 产品质量和稳定性。
加强设备管理
通过物联网技术实现对设备的实时 监测和管理，提高设备利用率和维 护效率。
优化生产管理
通过大数据分析和智能决策，优化 生产计划和调度，提高生产效益。
• 发展趋势 • 高度互联：实现设备、人员、信息等各要素的实时连接和协同。 • 高度智能：广泛应用人工智能、大数据分析等技术，提升生产和管理自动化水平。 • 高度定制：满足消费者个性化需求，实现定制化生产和服务。 • 挑战 • 技术壁垒：智慧工厂涉及多种技术领域，如物联网、云计算、人工智能等，技术门槛较高。 • 数据安全：智慧工厂高度依赖数据传输和存储，需要加强数据安全保护。 • 人员培训：智慧工厂的自动化和智能化将改变传统岗位分工和技能要求，需要加强员工培训。
智慧工厂整体解决方案
智慧工厂是工业4.0的核心组成部分，通过引入物联网、大数据、人工智能等技术，实现工厂运营的自动化、智能化 和优化。
工业4.0对智慧工厂的影响
工业4.0对智慧工厂的发展起到了推动作用，为智慧工厂提供了更加广泛的应用场景和更高效的生产方式 。
创新技术的持续引入
物联网技术
通过物联网技术实现设备 之间的互联互通，提高生 产效率和质量。
人工智能与机器学习
总结词
提升预测与决策能力，实现智能化生产和管理。
详细描述
人工智能与机器学习技术在智慧工厂中发挥着越来越重 要的作用。通过训练大量数据模型，机器学习可以自动 识别模式并进行预测性决策。在生产过程中，人工智能 技术可以实时分析生产数据，预测设备故障、产品质量 等问题，并自动调整生产参数以优化生产过程。此外， 人工智能还可以应用于库存管理、供应链优化等环节， 帮助企业实现智能化生产和高效运营。
01
建立标准的作业流程，确保生产过程中的各个环节都有明确的
规范和操作指南。
统一数据格式
02
制定统一的数据格式标准，以便在不同的系统之间进行数据交
换和集成。
标准化设备接口
03
确保各种设备之间具有标准的接口，方便进行数据采集和交互
。
搭建工业物联网平台
设备连接与数据采集
01
通过工业物联网平台，实现生产设备的连接和数据采
降低运营成本
01 降低人力成本
智慧工厂解决方案通过自动化生产流程，减少对 人工的依赖，降低人力成本。
02 优化能源利用
智慧工厂解决方案通过实时监控能源使用情况， 能够更加精准地制定能源使用计划，降低能源成 本。
03 减少生产事故
智慧工厂整体解决方案
业,有效解决当前客户、货件、销售员以及后台管理者之间信息交互慢、效率低，对快递员
的工作监管难、量化考核难等现实问题。
➢ 目前、在全国多个企业合作应用，并进一步向其他地区辐射延伸，在激烈的竞争下提高
客户满意度及管理水平。
智能终端产品
销售员
行业信息
客户
企业
客户短信查单
三、智能仓库物流销售管理
企业物流园区解决方案
一、感知工业节能
案例：大型离散制造过程的可视化 –宇通客车
二、智能工厂
• 实施全流程智能化改造 • 将智能传感器技术、工业无线传感网技术、国际开放现场总线和控制
网络的有线/无线异构智能集成技术、信息融合与智能处理技术等融入 到生产各环节 • 与现有的企业信息化技术融合，实现复杂工业现场的数据采集、过程 监控、设备运维与诊断、产品质量跟踪追溯、优化排产与在线调度、 用能优化及污染源实时监测等应用
自动识别技术 互联网应用技术 GPS定位导航技术 移动网络应用技术 GIS地理信息系统技术
基于WCDMA的物流调度管理系统介绍（二）
终端数பைடு நூலகம்采集
人员登录、认证
货单号码扫描
信息输入上传
系 统
签字、货物拍照 信息查询
主
要 功
定位及轨迹管理
能
实时了解车
辆位置
跟踪车辆的
行进线路
车辆历史轨
迹回放
互动导航
实时监控人 员和车辆 人、车位置 互动
一、感知工业节能
应用领域—场景与案例
一、工业现场分析与装备健康运行监测平台与应用解决方案
物流
生产
包装
销售
运营
大规模复杂现场环境传感器网络的实时 可靠传输技术
互联网+智能制造+智慧工厂整体解决方案
互联网+智能制造的未来趋势和挑战
01 02 03 04
挑战 技术壁垒：需要掌握先进的互联网技术和制造业知识，实现技术的融
合和创新。 数据安全：保障生产数据的安全性和隐私性，避免数据泄露和攻击。
投资成本：引入新技术需要大量的投资，存在一定的经济风险。
工业互联网平台：连接设备、人员和服务，实现生产过程 的透明化和协同化。
互联网+智能制造的未来趋势和挑战
01 未来趋势
02 工业4.0：以智能制造为核心的第四次工业革命， 实现制造业的全面数字化、网络化和智能化。
02 人工智能普及化：AI技术在制造业的广泛应用， 实现生产过程的自动化和优化。
互联网+智能制造的未来趋势和挑战
整体解决方案的未来趋势和挑战
未来趋势
随着技术的不断进步和应用深化，互联网+ 智能制造+智慧工厂整体解决方案将更加智 能化、自动化和可持续化。同时，随着工业 互联网的快速发展，制造业将更加注重网络 化、平台化、生态化发展。
挑战
实施该整体解决方案面临着技术、人才、资 金等多方面的挑战。其中，技术挑战包括如 何提高技术的稳定性和安全性，如何保证数 据的质量和处理速度等；人才挑战包括如何 培养和吸引高素质的技术和管理人才，如何 提高员工的技能和素质等；资金挑战包括如
互联网+智能制造+智 慧工厂整体解决方案
汇报人：xx
2023-11-27
目录
• 引言 • 互联网+智能制造 • 智慧工厂 • 互联网+智能制造+智慧工厂整体解
决方案 • 案例分析 • 总结与展望 • 参考文献
01
智慧工厂系统解决方案
智能维护解决方案
要点一
总结词
提供设备预警、预测和维护等智能化服务
要点二
详细描述
智能维护解决方案通过运用物联网和大数据等技术，收 集设备的运行数据并进行分析，提供设备预警、预测和 维护等智能化服务，提高设备运行效率、延长设备使用 寿命、降低维护成本。
05
智慧工厂发展趋势和挑战
大数据技术可以分析生产过程中的瓶颈，提 出优化建议，提高生产效率。
市场预测
质量控制
通过分析市场数据，大数据技术可以预测市 场需求，指导生产计划。
大数据技术可以对生产过程中的质量数据进 行实时监测与分析，提高产品质量。
人工智能技术
智能优化
人工智能技术可以优化生产流程，提高生 产效率。
智能调度
人工智能技术可以实现生产调度的智能化 ，提高生产计划的准确性。
智慧工厂具备生产效率高、产品质量稳定、资源消耗低等优势，是制造业转型升 级的重要方向。
智慧工厂的演变过程
01
02
03
自动化阶段
以机械自动化和单点数字 化为主，解决生产效率和 精度问题。
数字化阶段
实现设备之间的互联互通 ，数据驱动的制造管理， 提高生产协同效率。
智能化阶段
以数据为驱动，实现全流 程的自动化和智能化，提 高生产效率和降低成本。
智能供应链解决方案
总结词
优化供应链管理，提高响应速度和灵活性
详细描述
智能供应链解决方案通过实时监控库存水 平、需求预测和运输时效等关键指标，优 化供应链管理，提高响应速度和灵活性， 确保及时交付和降低成本。
智能物流解决方案
总结词
实现物流过程的可视化、可控化和智能化
详细描述
智慧工厂解决方案及案例介绍
总结词
数据分析、预测性维护
详细描述
某机械制造企业利用工业大数据技术，对生产过程中 的各种数据进行分析和挖掘。通过实时监测设备和系 统的运行状态，企业能够预测潜在的故障和维护需求 ，提前采取措施，减少意外停机时间。工业大数据应 用提高了设备的运行效率和可靠性，降低了维修成本 ，并为企业的决策提供了有力支持。
案例二：某电子制造企业的智能仓储管理
总结词
智能化、高效管理
详细描述
某电子制造企业采用了智能仓储管理系统， 实现了库存的精准控制和高效管理。通过引 入物联网技术和智能化设备，企业能够实时 跟踪库存状态，自动补货，减少库存积压。 智能仓储管理提高了库存周转率，降低了库
存成本，并确保了生产的连续性。
案例三：某机械制造企业的工业大数据应用
详细描述
工业物联网解决方案包括传感器、无线通信和云计算等技术，能够实时监测设备状态、收集生产数据 并进行数据分析，为工厂管理者提供决策支持。此外，工业物联网解决方案还能够实现远程控制和预 测性维护，降低设备故障率。
工业大数据解决方案
总结词
工业大数据解决方案通过对海量数据的 挖掘和分析，发现潜在的价值和优化空 间，提升工厂的竞争力和创新能力。
Hale Waihona Puke 04智慧工厂面临的挑战与未来发展
技术挑战与解决方案
技术更新快速
智慧工厂需要不断引入新技术和设备 ，以适应快速变化的市场需求。解决 方案：建立技术研发团队，持续投入 研发，保持技术领先。
数据安全与隐私保护
智慧工厂涉及大量数据采集、传输和 存储，需确保数据安全和隐私保护。 解决方案：采用加密技术、访问控制 和数据备份等措施。
智慧工厂解决方案及案例介绍
目
智慧工厂系统解决方案
针对不同行业的需求，智慧工厂系统解决方案将 更加注重行业应用和定制化服务，以满足特定行 业的特殊需求。
技术创新
随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断进 步，智慧工厂系统解决方案将不断引入新的技术 手段，提升生产效率和质量。
可持续性与绿色发展
在环保意识日益增强的背景下，智慧工厂系统解 决方案将更加注重可持续性和绿色发展，减少生 产过程中的环境污染。
01
数据分析与挖掘
通过对大数据进行分析和挖掘，可以发 现隐藏在数据中的价值，为企业提供更 深入的洞察和竞争优势。
02
03
数据可视化与呈现
通过数据可视化技术，将复杂的数据 以更加直观的方式呈现出来，帮助企 业更好地理解和利用数据。
云计算技术
云端存储与计算
01
云计算技术可以实现数据的云端存储和计算，减轻企业在硬件
人工智能应用
人工智能技术的应用正在逐渐渗透到制造业中，智慧工厂作为人工智能应用的重要领域，将会得到更加广泛的应用和发展。
智慧工厂的体系架构
感知层 感知层是智慧工厂的基础，通过 各种传感器、RFID等设备实现对 生产现场的实时监控和数据采集 。
应用层 应用层是智慧工厂的最终体现， 通过各种应用系统实现生产过程 的可视化、智能化、自动化等。
特点
智慧工厂具有高度自动化、智能化、高效率、高可靠性、高灵活性等特点，能 够满足现代化制造业的需求。
智慧工厂的发展趋势
数字化转型
随着信息技术的发展，传统制造业正在加速向数字化转型，智慧工厂作为数字化转型的重要方向，正在不断得到推广和应用。
工业互联网
工业互联网是实现智慧工厂的重要技术手段，通过工业互联网平台，可以实现设备与设备、设备与人之间的互联互通，进一步提高生产效率和管理水平。
智慧工厂系统解决方案建设方案
测试执行：按 照测试计划执 行测试，记录 测试结果，分
析测试数据
问题定位：根 据测试结果， 定位问题所在， 分析问题原因
调试优化：针 对问题进行调 试优化，提高 系统稳定性和
性能
回归测试：对 测试报告：编 优化后的系统 写测试报告， 进行回归测试， 总结测试结果， 确保问题已解 提出改进建议
决
需求分析：了解客户需求，确定解决 方案的目标和范围
设备监控：实时监控设备运行状态，及时发现异常情况 设备维护：自动生成设备维护计划，提醒维护人员按时维护 设备调度：根据生产需求，自动调度设备，提高设备利用率 设备数据分析：分析设备运行数据，为优化生产提供依据
能源监控：实时监测工厂能源消耗 情况，及时发现异常
能源优化：根据分析结果，优化能 源使用方案，降低能耗
汇报人：
机器学习：让系统从数据中学习并优化 决策
深度学习：实现更复杂的模式识别和预 测
自然语言处理：让系统理解和处理人类 语言
计算机视觉：让系统理解和分析图像和 视频
知识图谱：构建和利用知识库，提高系 统理解和推理能力
强化学习：让系统在环境中学习并优化 策略
云计算技术是智慧工厂系统解决方案的核心技术之一。 云计算技术可以实现资源的按需分配和弹性扩展，提高资源利用率。 云计算技术可以实现数据的集中存储和管理，提高数据安全性和可靠性。 云计算技术可以实现跨地域、跨平台的资源共享和协同工作，提高工作效率。
案例1：某汽车制造厂通过引入智 慧工厂系统解决方案，实现了生产 效率提升20%，人工成本降低15%。
案例2：某电子设备制造厂通过引 入智慧工厂系统解决方案，实现了 产品质量提升10%，客户满意度提 升20%。
案例3：某食品加工厂通过引入智 慧工厂系统解决方案，实现了生产 过程自动化，降低了食品安全风险。
智能制造智慧工厂建设和应用综合解决方案
汇报人： 2023-12-28
目录
• 智能制造智慧工厂概述 • 智能制造智慧工厂建设方案 • 智能制造智慧工厂应用方案 • 智能制造智慧工厂实施案例 • 智能制造智慧工厂面临的挑战
与解决方案
01
智能制造智慧工厂概述
定义与特点
定义
智能制造智慧工厂是一种集成先进制 造技术、信息物理系统以及互联网+ 的现代化工厂模式。
智能产品测试与验证
通过模拟测试和实际测试验证产品的性能和安全性，确保产品质 量的可靠性。
智能产品营销与服务
利用大数据和人工智能技术实现产品的精准营销和服务，提高客 户满意度和忠诚度。
04
智能制造智慧工厂实施案例
案例一：某汽车制造企业智能工厂建设
总结词
自动化生产、数据驱动决策
详细描述
该汽车制造企业通过引入自动化生产线和智能设备，提高了生产效率和产品质 量。同时，通过数据采集和分析，实现了生产过程的实时监控和优化，为决策 层提供了数据支持。
特点
具备自动化、信息化、网络化、智能 化等特点，实现高效、灵活、绿色的 生产方式。
智能制造智慧工厂的重要性
01
02
03
04
提高生产效率
通过自动化和智能化生产流程 ，减少人工干预，提高生产效
率。
降低成本
优化资源配置，减少浪费，降 低生产成本。
提升产品质量
采用高精度检测设备和智能化 质量控制系统，提高产品质量
05
智能制造智慧工厂面临的挑战 与解决方案
技术挑战与解决方案
技术更新快速
随着科技的不断进步，智能制造智慧工厂需要不断更新技术 和设备，以保持竞争优势。解决方案：持续关注新技术发展 ，定期评估现有技术和设备的性能，及时进行升级或替换。
智慧工厂整体解决方案
业,有效解决当前客户、货件、销售员以及后台管理者之间信息交互慢、效率低，对快递员
的工作监管难、量化考核难等现实问题。
目前、在全国多个企业合作应用，并进一步向其他地区辐射延伸，在激烈的竞争下提高
客户满意度及管理水平。
智能终端产品
销售员
行业信息
客户
企业
客户短信查单
三、智能仓库物流销售管理
企业物流园区解决方案
后台处理研究内容
二、智能工厂
容错性
自动隔离无效组件
后台技术：智能工厂应用的超级云计算平台
高可靠性
无单点故障，系统全部基于集群式设计 引入超级计算机，提供计算能力保障 完善的系统监控及系统告警功能
可伸缩性
Web系统,数据库系统及存储系统支持水平 扩展及垂直扩展
安全性
电子证书加密 基于角色的授权系统 高级别日志系统保证实时数据安全 基于云存储安全策略备份及数据恢复
互动导航
实时监控人 员和车辆 人、车位置 互动
工单管理
发布、汇报 工作任务 查看司机任 务状态
高效即时通讯
单方 或多 方实现文本、 语音、图片 的即时通讯
电子围栏
设定车辆路 线 车辆越界告 警、提示
推广发展
已在北京、广州、武汉、上海、浙江等地广泛应用，通过移动网络和
终端软件将相关车辆、人员、订单等动态数据信息叠加在GIS系统数据之上，较好满足了物流企业
16
二、智能工厂
共性技术：智能工厂系统的安全性与可靠性
应
隐私保护
用
身份鉴别
的
更
数据安全
高
需
抗DoS攻击
求
双向接入控制
……
智能工厂 系统得以 推广的必 要条件
智能制造智慧工厂建设和应用综合解决方案
数据驱动优化
实时收集生产线运行数据 ，通过数据分析和挖掘， 不断优化生产流程，提高 生产效率和产品良率。
工业机器人应用解决方案
自动化作业
引入工业机器人，实现重 复性、高强度作业的自动 化，减轻工人负担，提高 作业效率。
精准定位与识别
利用机器视觉、传感器等 技术，实现工件的精准定 位和识别，确保机器人作 业的准确性和稳定性。
对工厂员工进行智慧工厂相关技术和操作培训，推动智慧工厂的广泛应用 。
01
智能制造应用解决方案
智能化生产线解决方案
01
02
03
柔性生产
通过高度自动化的设备和 先进的生产管理系统，构 建柔性生产线，实现产品 的高效、高质量生产。
模块化设计
采用模块化设计理念，便 于生产线的快速调整和扩 展，以适应不同产品的生 产需求。
柔性化与定制化
未来智慧工厂将更加注重柔性化与定制化生产，以满足市 场多样化、个性化的需求，实现高效、精准的生产模式。
未来智能制造的技术创新方向
工业互联网技术
基于云计算、大数据、物联网等技术的工业互联网平台将实现更广 泛的连接、更强大的数据处理分析与更智能的应用服务。
人工智能与机器学习技术
通过深度学习、神经网络等技术，实现设备的自主决策、自适应生 产，提高生产线的智能化水平。
发展历程
智能制造经历了从自动化、数字化到网络化、智能化的演变 过程，目前正朝着高度集成化、高度柔性化、高度智能化的 方向发展。智慧工厂的概念与Fra bibliotek点概念
智慧工厂是指充分利用先进制造技术、信息技术以及人工智能等技术手段，实 现工厂生产全过程数字化、网络化、智能化和绿色化的新型工厂模式。
特点
智慧工厂具有自感知、自适应、自决策、自执行、自学习等特点，能够实现生 产资源优化配置、生产过程精准控制、产品质量持续提升等目标。
智能制造试点示范应用案例
智能制造试点示范应用案例一、汽车制造厂里的“智慧精灵”您想啊，汽车制造以前那可是个超级繁琐又庞大的工程。
在咱们这个案例的汽车厂里，就像被一群智慧精灵给改造了一样。
从汽车的设计开始，以前设计师画个图，得反复修改，各个部门之间传递纸质图纸或者超大的电子文件，那叫一个乱。
现在呢，有了智能设计系统。
这个系统就像是一个超级智能助手，设计师在上面画图，系统马上就能根据设计的参数进行各种模拟分析。
比如说，设计汽车外观的时候，系统能模拟出这个外观在不同光线、不同速度下的视觉效果。
而且这个设计系统还和生产环节直接打通。
到了生产车间，那更是像魔法世界。
机器人到处都是，这些机器人可不是那种只会傻乎乎重复动作的家伙。
它们通过物联网连接起来，每一个机器人都知道自己要做什么，而且还能根据生产线上的实时情况进行调整。
比如说，焊接车门的机器人，它能精确地根据车门的形状、厚度调整焊接的力度和角度。
这要是以前，靠人工可就难了，因为每一个车门可能都存在一些细微的差别，人工焊接很容易出现质量问题。
还有零件供应这一块，那也是智能得很。
以前零件仓库乱得像个大杂烩，找个零件要费老半天。
现在仓库里的零件都有智能标签，就像每个零件都有自己的身份证。
当生产线上需要某个零件的时候，系统能迅速定位到这个零件在仓库的位置，然后自动派小机器人去取过来。
整个汽车制造的流程就像是一场精心编排的舞蹈，各个环节都配合得完美无缺，效率那是蹭蹭往上涨，汽车的质量还特别好。
二、服装制造的“时尚智能变革”再来说说服装制造行业。
以前啊，服装厂那可是个劳动密集型产业，全靠大量的工人师傅一针一线地缝。
现在不一样喽，这个智能制造试点的服装厂可不得了。
先从服装设计来说，现在有了智能扫描仪。
设计师只要把一块布料放在扫描仪下，扫描仪就能分析出这块布料的材质、纹理、弹性等各种数据，然后根据这些数据给出适合这块布料的设计款式建议。
比如说，要是一块很有弹性的布料，系统可能就会推荐做紧身的瑜伽服款式。
智慧工厂整体解决方案
数据处理层
数据处理层将收集到的数据进行处 理和分析，用于优化生产过程和决 策支持。
应用层
应用层将处理后的数据应用于生产 管理、质量控制、物流管理等业务 领域。
物联网技术在智慧工厂的应用
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02
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设备连接
物联网技术可以实现生产 设备、传感器、机器人等 之间的连接，实现数据的 实时采集和传输。
数据采集
案例一
3. 优化生产流程
通过引入生产执行系统（MES），实现了生产计划、排程和执行的一体化管理。这使得生产流程更加顺畅，减 少了库存积压和浪费。
4. 质量控制水平
通过采用质量管理系统（QMS），实现了对生产过程中质量数据的实时采集、分析和处理。这提高了产品质 量控制水平，降低了不良品率。
案例二
• 总结词：该企业通过应用物联网技术和大数据分析，实现了设备间的互联互通和智能化决策，提高了生产 效率和设备利用率。
通过部署各种传感器和摄像头，实现 对生产过程的实时监控和异常预警， 提高产品质量和生产稳定性。
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智能调度与排程
根据订单需求和生产计划，利用智能 算法实现生产调度和排程的自动化， 提高生产效率。
智能管理解决方案
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人力资源管理
通过引入人力资源管理系统，实现员工信息的 集中管理和分析，提高人力资源管理的效率和 精度。
应用人工智能和机器学习技术， 实现生产过程的自动化、智能化 和优化，提高生产效率和降低成 本。
5G通信技术
利用5G通信技术，实现高速、 低延迟的数据传输，为设备之间 的高效协同提供支持。
未来智慧工厂的商业模式创新
服务化转型
从单纯的产品销售转向提供全面的 解决方案和服务，包括设备维护、
智能制造的案例研究和实践
智能制造的案例研究和实践一、智能制造的概念和发展趋势智能制造是传统制造业向智能化、信息化和网络化转型的产物。
它以人工智能、大数据、物联网等技术为基础，通过全面数字化、网络化和智能化的手段，实现制造业全流程的高效协同和智能化升级。
智能制造的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 提高制造效率和质量：通过自动化、智能化与信息化相结合的手段，提高制造效率和产品质量，降低制造成本。
2. 实现个性化生产：在智能制造模式下，生产过程更加灵活，能够实现个性化生产，满足消费者个性化需求。
3. 推动制造业转型升级：智能制造为传统制造业转型升级提供了新的机遇和巨大潜力。
二、智能制造的典型案例1. 龙华智慧工厂深圳龙华智慧工厂是一家集智能制造、物联网技术研发、智能化生产为一体的高新技术企业。
它利用自主研发的高精度机器人、3D打印技术、视觉检测技术等智能化工具，实现了高效率和高质量的生产和管理。
目前，该企业实现了一次性医用口罩的每日生产能力超过100万个，满足了市场对口罩的高需求。
2. 耐克数字工厂耐克数字工厂是一家集合设计、制造、物流管理于一体的智能化工厂。
它采用了激光切割制鞋、3D打印等智能化技术，实现了高品质、快速生产，并通过智能化物流系统，提高了产品配送的效率和准确性。
目前，该工厂的生产速度比传统制造工厂提高了2倍以上。
3. 上汽大众智能工厂上汽大众智能工厂是一家汽车制造厂，通过智能化制造与智能化管理相结合，实现了生产线的高效率和快速调整。
该工厂配备了智能化机器人、生产数据分析系统等设备，可以进行实时监测和调整。
在该工厂的智能化制造模式下，生产效率比传统工厂提高了20%以上。
三、智能制造的实践体现1. 智能化生产线建设智能化生产线建设是智能制造的关键环节。
它利用机器人、物联网、大数据分析等技术，实现生产线的可视化、数字化和智能化。
智能化生产线不仅能够提高生产效率，还可以实现全程产品质量监控，实现快速生产、高质量的生产目标。
智慧工厂案例
智慧工厂案例
智慧工厂是指通过信息技术手段对传统工厂进行升级改造，实现自动化生产、精细化管理、智能化运营的一种先进制造模式。
下面列举几个智慧工厂的案例，供大家参考：
1.上海三安光电智慧工厂
上海三安光电是国内领先的LED芯片和封装厂家，其智慧工厂采用了物联网技术和人工智能算法，实现了设备自动化、生产自动化、运营智能化等特点。
通过对生产数据的实时监测和分析，提高了生产效率和产品质量，降低了生产成本。
2.广汽长丰智慧工厂
广汽长丰是国内最大的乘用车生产基地之一，其智慧工厂采用了自动化生产线、智能物流系统等先进设备，实现了从零部件生产到整车制造的全流程智能化管理。
通过对生产过程的实时监控和数据分析，可以及时发现问题并进行调整，大幅提高了生产效率和产品质量。
3.华为智慧工厂
华为是全球领先的通信技术解决方案供应商，其智慧工厂采用了自动化生产线和智能物流系统等先进设备，实现了生产全流程的数字化管理。
通过对生产数据的实时监测和分析，可以及时发现瓶颈和问题，并进行调整，提高了生产效率和产品质量。
总的来说，智慧工厂通过信息技术手段对传统工厂进行升级改造，可以实现更高效、更精细、更智能的生产管理模式，提高企业的核心竞争力和市场占有率。
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无法追踪动态仓库物流。
通过采购单，进行采购任务。
无法明确采购周期。
通过ERP，进行数据记录。
无法核算整体生产成本。
无
无法统计设备异常信息等。
通过ERP，进行数据记录。
无法考核员工信息。
传统工厂升级方向
智能生产——主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动等技术在工业生产中的应用。 智能工厂——重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产实施的实现。
人工搬运、存在安全隐患、劳动力成本高、易出错 信息难追溯、批号.材质.型号易搞混、质量问题难追责
“智慧制造”信息化解决方案
科技基于对制造生产企业多年来的研究和技术运用的人机物协同制造模式，在资源整
合、云平台、实时采集、多平台控制和先进制造等技术的支持下，根据您的个性化需求和企 业规模能力，为您提供定制化的“智慧制造”信息化解决方案。
指纹识别技术
通过指纹识读装置，与系统平台存储的指纹 信息对比并确认，指纹输入后设备自动启动， 开始运行。提高了信息的安全性。通用性高； 使用方便。
操作权限 指纹确认
使用项目进度计划单来管控。
缺少实时项目进度追踪能力，以及异常告 警能力。
通过下达生产计划单，来达到生产计划目的。 缺少实际数据反馈，以及自动控制能力。
按照生产计划单，实施生产。 通过质检单，记录质检信息。
缺少生产提示提醒，以及异常上报能力。 缺少质检参考信息，高效的之间工具。
通过仓库单据，记录仓库物料。
• 生产计划 • 生产看板 • 自动排产 • 生产数据 • 车间作业 采集
• 首检管理 • 成品检验 • 巡检管理 • 质量追溯 • 末检管理
来料检验 生产物流系统
材料仓库
• 入库管理 • 库存查询 • 出库管理 • 备料管理 • 物料拉动看板
订单完成交付？ • 入库产管品理追溯？ • 出库管理 • 库存查询
5个 减少
3个 实现
➢ 实现从销售、设计、 试产、计划、采购、生 产、检验、仓储、发货 等整个环节的可控化管 理 ➢实现从供应商、工厂 到客户等整个供应链的 全程可追溯化管理
➢实现从数据采集、分 类统计到智能分析的信 息化管理
4个 提高
➢提高工厂的信息 化和智能化管理水 平 ➢提高工厂的综合 竞争和应变能力
智慧制造整体解决方案及案例分析
CATALOG 01 制造行业现状与趋势
02 “智慧制造”解决方案 03“智慧制造”子系统介绍 04 成功案例展示 05 实施价值与效益
01 PART ONE
制造行业现状与趋势
Manufacturing Status And Trends
制造行业差异化生产
制造行业发展的5个阶段
制造
制造执行系统
生产检验
仓库成品仓库“智慧制”信息化平台系统全厂无死角覆盖
“智慧制造”实现目标
➢打造一个大平台， 整合多个子系统， 消除“信息孤岛” 难题 ➢打造一个数字化、 网络化、物联化、 智能化、可视化的 智慧工厂
2个 打造
➢减少工厂的管理 成本 ➢减少工厂的人力 资源成本 ➢减少人为操作， 防止出错 ➢减少生产“黑 箱”，防止失控 ➢减少“少量，少 许，一些”，防止 浪费
信息化、自动化、智能化
02 “智慧制造”解决方案
PART TWO
"Intelligent Manufacturing" Solution
制造行业当前的发展难点
主要问题
体现
信息发布手段落后
过程不透明
数据采集不实时
沟通不及时
生产不优化
计划制定不合理 物料配送繁杂易出错
信息孤岛 仓储不合理
多信息源未能有效集成
“智慧制造”信息化解决方案帮助您：
消除信息孤岛 有效缩短产品研制周期 提高生产效率和质量 降低生产成本和资源能源消耗 打造一个“智能生产”，一个“智能工厂”
最终提高企业生产能力、增强企业核心竞争力并减少人力成本。
“智慧制造”信息化平台
智慧制造信息化平台系统，实现了信息化的全厂覆盖，实现了 “一个中心”、两个“智慧”、四个“智能”、十五大子系统、十 七大应用，通过各系统之间的大数据整合、云服务器运算和物联网 集成，结合人、机、料、法、环、测等生产要素，达到人机合一， 全面协调生产的数字化、网络化、物联化、可视化的智慧工厂。
冲压车间受瓶颈资源制约，设备利用率低于70% 总装车间关键件装配切换频繁 经常因为上游供应不足或者下游生产能力不足影响生产
完全手工生成配送清单，工作量大 信息滞后，导致配送不够及时 物料短缺经常导致停线，平均每天损失15万元以上 关重件无历史纪录，无法追溯
各种系统，操作复杂，种类繁多，无法进行有效数据交换(ERP、 离线条码扫描、焊装打码机、总装打码机、VIN码打印机、大洋软 件、RFID数据采集系统…)
工业发展总体进程
制造业全球潮头再掀
智能 工厂
智能 生产
工业4.0
互联网
大数据
两化 融合
互联网+
智能 设备
中国 制造 2025
工业 互联网
制造企业现状及分析
中国制造业改造刻不容缓！
部门名称
销售部 项目部 计划部 生产部 质检部 仓库部 采购部 财务部 设备部 人事部
现状
分析
销售计划、订单信息通过各类表单来管理。 缺少销售分析，订单预测能力。
➢提高工厂的工作 效率和产品质量
➢提高工厂的经济 效益和人员素质
“智能制造”实施的核心内容
• 生产智能化 • 设备智能化 • 产品智能化 • 管理智能化
生产
ERP PDM
仓储
设备
智慧制造 信息化平台
质量
生产智能化
生产过程管控与优化
无人叉车自动送料、机械手臂自动冲压 生产异常自动告警、完工成品质检分析 成品完工扫描入库……
“智慧制造”总体流程
• 销售计划 • 投诉意见 • 销售订单 • 服务评价 • 订单跟踪
销售管理系统
销售
• 供应商档案信息划 • 采购计划 • 收货管理 • 采购订单 • 付款管理
采购管理系统
会计
自动仓储系统
工资单
• 计件单价管理 • 计件工资查询 • 员工工资管理
销售订单
采购
供应商 质量管理系统
无系统化管理，人为误 差多
具体现象
生产指令基本靠手工发布（白板） 关键件装配信息仅凭操作工人经验
靠ERP的HMI完成，操作不方便 没有断线重发功能，数据容易丢失 各车间按照不同的标识管理在制品 生产数据不能实时反应到系统中
各车间在制品分开管理，无法全局控制 生产状况靠电话沟通，不够实时、准确 生产过程不可视