数字化工厂建设之路

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数字化工厂规划与建设方案

数字化工厂规划与建设方案

数字化工厂规划与建设方案I. 引言数字化工厂是指通过信息技术和智能化设备将生产流程、生产设备和生产数据进行数字化整合和优化,以提高生产效率和降低成本。

本文将探讨数字化工厂规划与建设的相关方案。

II. 背景传统工厂面临诸多问题,如效率低下、资源浪费和生产质量难以保证等。

数字化工厂的出现为解决这些问题提供了切实可行的途径。

通过数字化工厂,企业可以实现生产过程的可视化、数据的实时采集与分析以及生产资源的智能调配。

III. 规划阶段1. 流程梳理在数字化工厂规划阶段,首先需要对现有生产流程进行梳理和优化。

通过流程分析,识别出存在的瓶颈和问题,并提出改进方案。

同时,需要制定详细的流程改进计划,确保新工厂可以更加高效运作。

2. 数据建模在数字化工厂中,数据是核心驱动力。

因此,在规划阶段需要进行数据建模工作,即对生产过程中产生的数据进行分类、整理和优化,确保数据的准确性和完整性。

这些数据可以用于后续的生产优化和决策分析。

IV. 建设阶段1. 智能化设备的引入在数字化工厂建设阶段,需要引入各类智能化设备,如机器人、传感器和自动化控制系统等。

这些设备可以实现生产过程的自动化和智能化,提高工厂的生产效率和品质。

2. 数据采集与传输数字化工厂需要实时采集和传输生产过程中产生的数据。

这可以通过设备的传感器和网络连接来实现。

数据采集的目的是确保生产过程的可视化和数据的实时监控,以便及时发现和解决问题。

3. 数据分析与决策通过对采集到的数据进行分析,可以获得生产过程的关键指标和趋势,进而实现生产过程的优化和决策的科学化。

数据分析可以使用各种先进的数据分析工具和算法,如人工智能和机器学习等。

V. 收益与效果评估数字化工厂规划与建设完成后,需要对工厂的收益与效果进行评估。

评估的指标可以包括生产效率提升、资源利用率改善和生产质量提高等方面。

评估结果可以为后续的优化和改进提供参考依据。

VI. 结论数字化工厂规划与建设是提升企业竞争力和适应市场需求的重要举措。

炼油行业信息化构建数字化化工厂的关键步骤

炼油行业信息化构建数字化化工厂的关键步骤

炼油行业信息化构建数字化化工厂的关键步骤随着科技的不断发展和工业进步的推进,炼油行业正逐渐意识到信息化的重要性,并开始积极构建数字化化工厂。

数字化化工厂将信息技术应用于炼油过程中的各个环节,实现生产过程的优化与智能化管理。

本文将探讨炼油行业信息化构建数字化化工厂的关键步骤。

一、确立信息化目标和战略要实现数字化化工厂的构建,炼油企业首先需要明确信息化的战略目标。

这包括提高工艺控制效率、降低能耗、减少环境污染等方面的目标。

此外,企业还需要制定相应的信息化战略,如建设数据中心、构建物联网平台、推广使用企业资源规划(ERP)系统等。

明确目标和战略是构建数字化化工厂的基础。

二、完善基础设施数字化化工厂需要有完善的基础设施来支持信息化的实施。

炼油企业应建设高速、稳定的网络环境,包括局域网和广域网,以实现各个部门之间的信息共享与协同工作。

此外,企业还需要建设数据中心来存储和管理海量的数据,并采用先进的云计算技术进行数据处理和分析。

三、集成化信息系统为了实现数字化化工厂,炼油企业需要建立集成化的信息系统。

这些系统包括生产管理系统(PMS)、物料管理系统(MMS)、质量管理系统(QMS)等,它们可以实现工艺参数监控、原材料和产品追溯、质量管控等功能。

同时,企业还可以通过数据分析和挖掘来优化生产过程,提高产品质量和能源利用效率。

四、推广应用物联网技术物联网技术是数字化化工厂的重要支撑。

通过将传感器、无线通信和云计算技术结合起来,可以实现设备之间的互联互通和数据的实时采集。

炼油企业可以利用物联网技术对生产设备进行远程监控和故障诊断,提高生产线的稳定性和可靠性。

此外,物联网技术还可以实现原材料采购和产品销售的自动化管理,提高采购和销售效率。

五、加强信息安全保障随着信息化的推进,信息安全问题也日益突显。

炼油企业在构建数字化化工厂的过程中,必须要加强信息安全保障。

可以采用多层次的安全防护措施,如网络防火墙、入侵检测系统、数据加密等。

探索数字化工厂建设之路

探索数字化工厂建设之路

探索数字化工厂建设之路数字化工厂建设是现代制造业发展的重要趋势,它基于先进的信息技术和数字化手段,通过整合生产线上的各种设备和系统,实现数据的互联互通、信息的实时监控和智能化控制,从而提高生产效率、降低成本,进而增强企业竞争力。

本文将探索数字化工厂建设的路径,并深入分析相关的挑战与机遇。

一、数字化工厂建设的必要性随着信息技术的快速发展和应用,传统工厂在生产过程中存在着诸多问题,如生产数据确定性较弱、生产线效率低下等。

数字化工厂建设能够弥补这些不足,具有以下几个必要性:1. 提高生产效率:数字化工厂能够实现设备的智能化管理和优化,生产过程更为高效,生产能力得到充分发挥,从而提高生产效率。

2. 降低生产成本:数字化工厂能够通过对生产数据的实时监控和分析,及时发现潜在问题并进行调整,减少资源的浪费,降低生产成本。

3. 提升产品质量:数字化工厂通过将生产数据进行全面、准确的分析和监控,能够及时掌握生产状况,避免质量问题的发生,提高产品质量。

4. 增强企业竞争力:数字化工厂建设能够提高生产效率、降低成本和提升产品质量,在激烈的市场竞争中赢得先机,增强企业的竞争力。

二、数字化工厂建设的关键要素要实现数字化工厂建设的目标,需要重点关注以下几个关键要素:1. 数据采集与传输:建立适当的数据采集系统,实时获取设备和工艺等各种生产数据,并保证数据的可靠传输。

2. 数据存储与管理:建立数据存储和管理系统,对采集到的生产数据进行存储和处理,确保数据的安全性和可靠性。

3. 数据分析与挖掘:运用数据分析和挖掘技术,对采集到的数据进行深入分析,发现数据中的隐含规律和价值信息。

4. 智能化控制与优化:通过引入人工智能和自动化技术,实现生产线上各个环节的自动控制和优化,提高生产效率和质量。

5. 信息共享与协同:建立信息共享平台,实现不同设备和系统之间的互联互通,促进各个环节的协同作业和信息的共享。

三、数字化工厂建设的挑战数字化工厂建设虽然具有众多优势,但在实施过程中也面临一些挑战:1. 技术挑战:数字化工厂建设需要借助先进的信息技术和通信技术,涉及到大数据分析、人工智能、云计算等领域,技术难度较大。

机械制造业的数字化工厂建设与管理

机械制造业的数字化工厂建设与管理

机械制造业的数字化工厂建设与管理随着科技的不断进步和信息技术的迅速发展,数字化工厂正逐渐成为机械制造业的主要发展趋势。

数字化工厂以信息技术为支撑,将传统的工厂转变为智能化、高效率的生产模式,为企业提供了更加灵活、精确和可控的生产管理方式。

本文将从数字化工厂的定义、建设过程以及管理方法等方面进行论述。

一、数字化工厂的定义数字化工厂是指通过将传感器、网络、大数据分析等先进技术应用到制造过程中,实时监测和控制生产环节,以提高生产效率、降低成本和提升产品质量的工厂模式。

数字化工厂将人、机器和系统进行高度集成,通过信息技术实现生产流程的自动化和智能化,实现生产过程的可视化和优化。

二、数字化工厂建设的步骤1. 建立数字化工厂的愿景与目标:企业应明确数字化工厂建设的愿景,确定实现数字化工厂的目标,并明确工厂数字化转型的优先领域。

2. 数据采集与传输:企业需要通过传感器、监测设备等手段,对生产过程中的各种数据进行采集,并通过网络将数据传输到后台系统进行分析和处理。

3. 数据分析与挖掘:企业需要利用大数据和人工智能等技术,对采集到的数据进行分析和挖掘,以发现生产过程中的问题和改进的空间。

4. 自动化与智能化:企业应通过自动化技术和智能控制系统,实现生产过程的自动化和智能化,提高生产效率和产品质量。

5. 资源整合与协同管理:数字化工厂需要通过整合企业内部的资源和外部的供应链资源,实现供应链的协同管理,提高资源的利用效率和生产的灵活性。

6. 安全与可靠性保障:数字化工厂需要加强网络安全防护,确保生产数据的机密性和可靠性,避免信息泄露和生产故障。

三、数字化工厂管理的方法1. 全生命周期管理:数字化工厂管理应贯穿于生产过程的全生命周期,包括产品的设计、制造、运营和维护等各个环节,以实现全面的信息化管理。

2. 实时监控与预警:企业应建立实时监控系统,对生产过程进行实时监控,并通过预警机制,及时发现和解决生产异常情况。

3. 数据驱动的决策:数字化工厂应借助大数据分析和数据挖掘等技术,对生产数据进行分析和决策支持,提高管理决策的准确性和效率。

制造业企业的数字化工厂建设

制造业企业的数字化工厂建设

制造业企业的数字化工厂建设随着信息技术的快速发展和应用,数字化工厂已经成为制造业企业提高生产效率和竞争力的重要手段。

本文将探讨数字化工厂的含义、建设过程和实施策略,旨在帮助制造业企业更好地进行数字化工厂建设。

一、数字化工厂的含义数字化工厂是指利用先进的信息技术和大数据分析手段,将传统的制造流程和设备与网络连接起来,实现生产数据的实时采集、分析和共享,以全面提升生产效率和质量的工厂。

它通过数字化技术实现生产过程的可视化、智能化和网络化,实现制造全过程的数字化管理和控制,以便于企业更好地进行生产计划、资源调配和质量控制。

二、数字化工厂建设的过程1. 初步调研与规划数字化工厂建设的第一步是进行初步调研和规划。

企业需要了解自身业务状况、生产流程和现有设备,明确数字化工厂建设的目标和需求,制定相应的规划方案。

2. 设备连接和数据采集数字化工厂建设的核心是将传感器和设备与网络连接起来,并实现实时的数据采集。

通过传感器监测设备运行状况、生产数据和环境参数等,将这些数据通过网络传输到数据中心进行分析和处理。

3. 数据分析与优化数字化工厂建设的关键是利用大数据分析技术,对生产数据进行智能分析和挖掘。

通过数据分析,可以发现生产过程中存在的问题和瓶颈,并提出相应的优化方案,以提高生产效率和质量。

4. 生产过程可视化数字化工厂建设的目标之一是实现生产过程的可视化。

通过虚拟现实技术和实时监控系统,可以实时展示生产流程和设备状态,便于管理人员进行监控和决策。

5. 建立数字化管理系统数字化工厂建设的最后一步是建立数字化管理系统。

该系统包括生产计划、资源调配、质量控制等各个方面的管理模块,通过数据集成和处理,实现全过程的数字化管理和控制。

三、数字化工厂建设的策略1. 重视数据安全和隐私保护数字化工厂建设需要大量的数据采集和共享,保障数据的安全性和隐私性非常重要。

企业应建立健全的数据安全管理体系,采取措施防范信息泄露和网络攻击。

制造业数字化工厂的建设与管理

制造业数字化工厂的建设与管理

制造业数字化工厂的建设与管理近年来,随着信息技术的高速发展,制造业数字化工厂已成为企业提升竞争力的重要手段。

本文将探讨数字化工厂的建设过程和管理方法,以帮助企业有效实施数字化转型。

一、数字化工厂建设的意义数字化工厂是指通过信息技术手段,实现制造过程的高度自动化、智能化和优化化的工厂。

数字化工厂的建设对提高生产效率、降低成本、提升产品质量具有积极作用。

二、数字化工厂建设的步骤1.需求分析:首先,企业需要明确数字化工厂建设的目标和需求。

通过调研市场和内部生产情况,了解现有状况和存在的问题,确定数字化工厂的建设方向。

2.技术选型:在数字化工厂建设过程中,选择适合企业的信息技术方案非常重要。

可以考虑的技术包括物联网、人工智能、大数据分析等,根据企业实际需求选择合适的技术。

3.系统设计:根据需求和技术选型,设计数字化工厂的整体架构和各个子系统的功能。

确保各个子系统之间能够实现数据的互通和协同,保证工厂运作的高效性和稳定性。

4.设备采购与安装:根据系统设计,采购和安装相应的设备与软件。

在设备采购过程中,需要注重设备的兼容性和可靠性,确保设备能够满足数字化工厂的实际运作需求。

5.系统集成与测试:在设备安装完成后,进行系统集成和测试。

通过模拟真实生产场景,检验数字化工厂的各项功能和性能是否满足要求,及时发现和解决问题。

6.人员培训:数字化工厂的建设也需要配备专业的运维人员。

企业应加强对员工的培训,提高其信息化建设与管理能力,确保数字化工厂的正常运行。

三、数字化工厂管理的方法1.数据采集与分析:数字化工厂的核心是数据,通过采集和分析生产过程和设备的数据,可以了解生产状态和性能状况,及时发现问题并进行调整和优化。

2.智能控制与优化:数字化工厂应该具备智能控制和优化的能力。

通过人工智能和大数据分析等技术手段,实现生产过程的智能调度和优化,提高生产效率和产品质量。

3.安全监控与预警:数字化工厂中的设备和数据都需要进行安全监控和预警。

数字化工厂的建设与实现

数字化工厂的建设与实现

数字化工厂的建设与实现随着科技的不断发展,数字化工厂逐渐成为了制造业的一个新趋势。

数字化工厂,顾名思义,就是将传统工厂数字化,利用信息技术进行全面升级,实现工厂高效化、数字化生产的一种新型工厂模式。

数字化工厂的建设需要公司在技术、网络基础设施、人才队伍等方面进行全面投入,以推动数字化转型。

所以,融入科技创新成为数字化工厂发展的关键。

一、数字化工厂的基础设施建设数字化工厂需要高质量的网络基础设施技术支撑,包括云计算、大数据、物联网、人工智能等技术。

这些技术为工厂的全面数字化提供了有效手段,是数字化工厂建设的重要组成部分。

云计算作为数字化工厂的标配,为数字化工厂提供了海量高效、快速稳定的计算能力。

大数据技术能够将数据快速处理并转化为可利用的信息,对数字化工厂实现实时监控和智能分析十分有帮助。

物联网技术可以实现工厂内不同设备的互联互通,方便数据的共享和交流。

人工智能技术可以帮助工厂预测设备故障和产品质量问题,提高工艺过程的可控性。

二、数字化工厂的实施策略数字化工厂的实施策略是数字化工厂建设的重要环节之一。

数字化工厂的实施策略应该与公司的实际情况相结合,并且要有长远的规划。

数字化工厂的实施策略通常包括以下几个方面:1. 分阶段实施:数字化工厂的建设不能一蹴而就。

应该根据企业的实际情况,逐步推进工厂的数字化。

2. 重点领域实施:以先进制造、高端装备制造、新材料增材制造等为重点领域,逐步实现数字化转型。

3. 以企业核心业务为主线:将企业核心业务作为数字化工厂建设的中心,辐射其他领域,推动数字化转型的全面实施。

4. 每个阶段的成果应该是可量化的,以方便企业对数字化工厂实施效果及时监控和反馈。

三、数字化工厂的应用场景数字化工厂的应用场景可谓是多种多样,下面列举其中几个:1. 自动化生产:数字化工厂可以通过工业机器人、自动化生产线等手段实现大规模生产的标准化和自动化,提高生产效率和产品质量。

2. 远程监控生产:数字化工厂能够实现设备状态的远程监控,通过云端数据实时分析,可以及时检测出设备使用情况的异常,从而提高质量稳定性。

数字化工厂建设与实践浅谈

数字化工厂建设与实践浅谈

数字化工厂建设与实践浅谈篇一:数字化工厂建设与实践浅谈1.数字化工厂概述数字化工厂是一种将数字化技术与生产工艺相结合的智能化制造模式,是实现工业4.0的关键。

数字化工厂的建设是实现智能制造和转型升级的重要手段,在未来的工业生产中具有广阔的应用前景。

2.数字化工厂建设的趋势随着信息化技术的不断发展,数字化工厂的建设呈现出以下趋势:(1)物联网技术的应用,实现设备之间的互联互通,从而实现信息的共享。

(2)人工智能技术的应用,提高生产效率和产品质量。

(3)大数据分析应用,为制造企业提供决策支持。

(4)工艺优化和仿真技术应用,提前发现潜在问题和改进方案。

(5)智能化物流技术应用,提高物流效率和质量。

3.数字化工厂建设的关键技术数字化工厂建设需要运用多种技术来实现,其中关键技术包括:(1)物联网技术,用于设备之间的互联互通和数据的共享。

(2)大数据技术,用于数据的采集、存储、处理和分析。

(3)人工智能技术,用于生产计划、工艺控制、质量监管等方面。

(4)虚拟现实技术,用于工艺仿真、生产仿真、产品展示等方面。

(5)智能化物流技术,用于实现自动化物流和仓储管理。

4.数字化工厂建设的实践案例数字化工厂建设的实践案例很多,其中成功的案例可以为我们提供宝贵的经验。

(1)施耐德电气数字化工厂。

施耐德电气采用物联网、大数据、人工智能等先进技术,实现了一体化生产管理,提高了生产效率和产品质量。

(2)三菱电机数字化工厂。

三菱电机采用虚拟现实技术,对产品进行仿真和测试,提前发现产品的问题,保证了生产质量。

(3)沃尔沃数字化工厂。

沃尔沃采用智能化物流技术,实现了自动化物流和仓储管理,提高了生产效率和物流效率。

5.数字化工厂建设面临的挑战和发展趋势数字化工厂建设虽然有着广阔的应用前景,但是也面临着一些挑战。

目前,数字化工厂建设面临的主要挑战包括:(1)技术应用不够成熟,各种技术之间缺乏有效的融合。

(2)设备信息化程度不高,设备缺少传感器和控制器等信息化设备。

数字化工厂的建设与实践

数字化工厂的建设与实践

数字化工厂的建设与实践随着全球制造业转型升级,数字化工厂已成为企业竞争的一大趋势。

数字化工厂是指通过物联网、大数据、云计算、人工智能等技术手段,将产品制造和工厂运营数字化、信息化和智能化,提升生产效率、降低成本,并实现可持续发展的模式。

数字化工厂建设的核心是建立数字化生产系统,这种生产系统具备高度自动化、智能化、灵活化和可追溯性,能够实现高品质、高效率、低成本的生产过程。

数字化生产系统包括三个主要部分:数字化化产品设计、数字化化生产管理和数字化化供应链协同。

在数字化化产品设计方面,企业通过CAD、CAE、CAM等软件实现产品虚拟建模、仿真和优化,减少设计错误,提高产品质量和研发效率。

在数字化化生产管理方面,企业采用MES、ERP、SCADA等软件实现生产计划、过程监控和质量管理等环节的数字化化管理,实现全面的生产数据采集和分析,以优化生产效率和降低生产成本。

在数字化化供应链协同方面,企业通过物联网、云计算等技术手段,实现供应商、制造商、经销商和客户之间的信息共享、协同决策和流程优化,提升供应链的响应速度和服务质量。

数字化工厂建设涉及多个方面,需要企业在技术、人才、管理、文化等方面进行全面升级。

首先,企业必须投入大量的资金和资源,引进先进的数字化技术和设备,并建立全面的数字化管理体系,才能保证数字化工厂的长期发展。

其次,企业需要大量培养和吸引数字化人才,这些人才应具备物联网、大数据、云计算、人工智能等方面的专业知识和技能,能够适应数字化工厂的自动化、智能化和灵活化的生产环境。

第三,在数字化化工厂文化方面,企业应提高数字化化文化的认知和素质,推进数字化化文化的建设,营造数字化化创新、协作和共享的企业文化,以支持数字化化工厂建设的顺利开展。

数字化工厂的实践需要长期不懈地推进,企业应结合自身的实际情况,制定全面的数字化化工厂建设和应用战略,包括制定数字化化产品设计规范、建设数字化化生产线、实现数字化化供应链管理、培养数字化化人才和文化建设等方面。

炼油行业信息化构建数字化工厂的关键路径

炼油行业信息化构建数字化工厂的关键路径

炼油行业信息化构建数字化工厂的关键路径随着科技的不断进步和信息技术的广泛应用,各行各业都在努力实现数字化转型。

对于炼油行业来说,信息化已成为必然趋势,数字化工厂的建设正日益获得重视。

本文将探讨炼油行业信息化构建数字化工厂的关键路径。

一、理清数字化工厂建设的目标和需求在构建数字化工厂之前,我们首先需要明确数字化工厂建设的目标和需求。

炼油行业是一个复杂的行业,数字化工厂建设的目标应该是提高生产效率、优化运营管理、提升产品质量,并且能够根据市场需求快速调整生产策略。

因此,我们需要收集和分析炼油行业的数据,了解行业的发展趋势和挑战,明确数字化工厂建设的具体需求。

二、建立全面的信息化系统数字化工厂的建设离不开一个全面的信息化系统。

这个系统应该包括生产管理系统、质量管理系统、供应链管理系统、销售管理系统等。

通过这些系统的互联互通和数据共享,可以实现信息的快速传递和准确的决策支持。

同时,还需要注意信息安全的问题,建立健全的信息防护体系,确保企业数据的安全和保密。

三、智能化设备的引入和应用构建数字化工厂还需要智能化设备的引入和应用。

炼油行业是一个资本密集型行业,智能化设备的应用可以提高生产效率,降低能耗,减少人员风险。

比如智能传感器的应用可以实现对设备状态的实时监测,提前预警和故障诊断,避免因设备故障带来的生产损失。

另外,还可以通过人工智能技术对生产过程进行优化和调整,最大程度地发挥设备的利用率和产能。

四、数据分析和应用在数字化工厂中,数据分析和应用是非常重要的环节。

通过对大数据的采集、存储、分析和挖掘,可以发现潜在的问题,优化生产过程,并且提供科学的决策支持。

数据分析和应用可以帮助企业预测市场需求,调整生产计划,降低废品率,提高产品质量。

同时,还可以通过数据分析,优化供应链和物流管理,提高物料利用率,降低运输成本。

五、人才培养和管理数字化工厂的建设离不开专业的人才。

炼油行业面临着技术更新换代的压力,需要具备数字化能力的专业人才。

数字化工厂建设与发展趋势研究

数字化工厂建设与发展趋势研究

数字化工厂建设与发展趋势研究随着信息技术的不断发展和制造业的转型升级,数字化工厂已成为现代制造业发展的重要方向。

数字化工厂以数字化技术为基础,通过集成设计、生产、管理等多个环节,实现生产过程的数字化、智能化和高效化。

本文将对数字化工厂的建设与发展趋势进行研究和分析。

一、数字化工厂建设数字化工厂建设是一个系统性的工程,涉及到多个方面的技术和应用。

以下是数字化工厂建设的主要方面:1.数字化设计与仿真:通过三维设计软件和仿真软件,实现产品设计、工艺流程规划、生产布局等的数字化和仿真,确保生产过程的可行性和优化。

2.数字化制造:采用数控机床、工业机器人等数字化制造设备,实现制造过程的数字化和自动化,提高生产效率和产品质量。

3.数字化管理:通过企业资源计划(ERP)、制造执行系统(MES)等管理软件,实现生产计划的制定、生产进度的监控、生产数据的收集和分析等,提高生产管理的精细化和智能化。

二、数字化工厂发展趋势随着技术的不断发展和市场的不断变化,数字化工厂也在不断发展变化。

以下是数字化工厂的发展趋势:1.智能化:数字化工厂将进一步实现智能化,通过人工智能技术实现生产过程的自动控制和优化,提高生产效率和产品质量。

2.柔性化:数字化工厂将更加注重生产的柔性化,能够快速响应市场需求的变化,实现多品种、小批量的生产。

3.协同化:数字化工厂将更加注重企业内部和外部资源的协同,实现设计、制造、供应链等环节的协同和优化,提高企业的整体竞争力。

4.绿色环保:数字化工厂将更加注重环保和可持续发展,通过优化生产流程和采用环保材料,降低生产过程中的能源消耗和废弃物排放。

三、结论数字化工厂是现代制造业发展的重要方向,具有广阔的市场前景和发展空间。

未来,数字化工厂将更加注重智能化、柔性化、协同化和绿色环保等方面的发展,为企业提高生产效率、降低成本、提高产品质量、增强市场竞争力等方面带来重要支撑。

同时,数字化工厂的建设和发展也需要政府、企业和社会各方面的共同努力和支持。

完整版)数字化工厂的构建

完整版)数字化工厂的构建

完整版)数字化工厂的构建数字化工厂的构建随着市场竞争的日益激烈,制造企业面临着时间、成本、质量、产品差异化等压力。

为了快速适应市场变化,从“以产定销”到“按订单生产”模式的转变,数字化工厂提供了理想的解决方案。

数字化工厂是BIM技术、现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物,具有明显的特征。

数字化工厂以产品全生命周期的相关数据为基础,在虚拟环境中对整个生产过程进行仿真、优化和重组的新的生产组织方式。

数字化工厂在设计建造阶段建立全面、详实的信息档案数据库,利用BIM技术指导建筑物、构筑物及设备的科学使用和维护,为信息化、标准化管理提供数据基础平台,实现工厂控制系统内部数字化信息的有效传递。

数字化工厂链接了生产过程的各个环节,与企业经营管理相互联系,实时、准确、全面、系统地提供给决策者和管理者企业数字化的资金信息、物流信息、生产装置状态信息、生产效率信息、生产能力信息、市场信息、采购信息以及企业所必须的控制目标,帮助企业决策者和管理者提高决策的实时性和准确性以及管理者的效率,从而实现管理和控制数字化、一体化的目标。

数字化工厂利用其工厂布局、工艺规划和仿真优化等功能手段,改变了传统工业生产的理念,给现代化工业带来了新的技术革命。

数字化工厂技术的应用使得整个企业在设计之初就可以对工厂布局、产品生产水平与能力等进行预规划,帮助企业进行评估与检验。

同时,数字化工厂技术的应用使得工厂设计不再是各部门单一地流水作业,各部门成为一个紧密联系的有机整体,有助于工厂建设过程中的灵活协调与并行处理。

数字化工厂能够最大程度地关联产业链上的各节点,增强生产、物流、管理过程中的灵活性和自动化水平。

数字化工厂技术在汽车、飞机和铸造行业中的广泛应用,为企业带来了巨大的效益。

通过数字化工厂技术,企业可以缩短产品的研制周期,降低生产成本,提高产品质量。

在国内外许多知名企业中,数字化工厂技术已经成为提高企业竞争力的重要手段之一。

未来,数字化工厂技术将会在更多的行业中得到应用,为企业创造更多的价值。

数字化工厂建设的步骤

数字化工厂建设的步骤

数字化工厂建设的步骤
如何建设好的数字化工厂,不仅需要有足够的预算,更需要科学的规划和设计,不同行业,不同业务需求,建设步骤都不一致,但大致方向是“总体规划,分步实施”,一般做好数字化建设,必须要依据以下步骤:
一、设计总体路径图(顶层规划)
设计出新建智能(数字化)工厂的大方向,它包括软硬件的配套选择、组织架构的设计、人员的培养与选拔,以及数字化的业绩管理。

二、选用合适的数字化技术并落地
分析智能(数字化)系统各项功能需求的可行性和重要性,在两个维度上进行优先级排序。

此过程应邀请尽可能多的利益相关者参加,尤其是硬件和软件供应商明确短期、中期、长期的建设目标
三、打造敏捷组织、选拔人才
敏捷组织能够使信息与决策更快地在组织上下流动,从组织架构、流程及人岗匹配这三个方面来打造组织稳定主心骨及动态能力。

其次,做好关键核心岗位(总经理)的人员选拔。

四、数字化业绩管理
将关键指标层层分解,达到上下的统一和透明,并实时更新。

在数字化业绩管理体系下,每个人都可以实时、直观的看到与自己相关的动态绩效,以实现实时反馈和远程解决问题。

五、构筑生态圈,充分调动各方力量
智能(数字化)工厂的核心是实现整个价值链的端到端互联,因此企业必须借助各种力量构筑生态圈或成为生态圈的一员,充分调动自身、外部咨询机构、设备供应商、技术研发机构、政府机构等各方的资源。

数字化工厂建设规划。

制造业数字化工厂的建设路径与经验

制造业数字化工厂的建设路径与经验

制造业数字化工厂的建设路径与经验随着科技的快速发展和信息化水平的提高,数字化工厂在制造业中扮演着越来越重要的角色。

数字化工厂以数字技术为核心,通过整合、优化和智能化生产流程,提高生产效率、降低成本、提供个性化产品和服务,加强企业与供应链的协作等。

本文将探讨制造业数字化工厂的建设路径与经验,旨在帮助制造业企业更好地实现数字化转型。

一、制定数字化工厂战略规划在数字化工厂建设之前,企业需要制定数字化工厂战略规划,明确目标和路径。

首先,企业需要明确数字化工厂的愿景和战略目标,例如提高生产效率、降低成本、实现个性化定制等。

然后,制定实施数字化工厂的路径和计划,包括技术选型、人员培训、设备更新等。

最后,制定绩效评估指标,用于评估数字化工厂建设的效果和效益。

二、数字化工厂基础设施建设数字化工厂的建设需要先进行基础设施建设。

首先,企业需要建立高速、安全、稳定的网络基础设施,以支持各种数字化技术的应用和数据传输。

其次,建设云计算平台和大数据分析平台,用于存储和分析海量的生产数据,为决策提供支持。

同时,企业还需要进行信息化设备的更新和升级,以提高设备的自动化程度和智能化水平。

三、制造过程的数字化转型数字化工厂的核心在于对制造过程的数字化转型。

首先,企业需要对生产流程进行全面的数字化重构。

通过实时监测和数据采集技术,收集生产过程中的各种数据,如温度、压力、速度等,以实现生产过程的可视化和实时控制。

其次,采用自动化设备和机器人等技术,提高生产效率和产品质量。

此外,引入人工智能和机器学习等技术,对生产过程进行优化和预测,提高生产的灵活性和适应性。

四、数字化供应链管理数字化工厂的建设还需要与供应链管理进行深度融合。

企业需要与供应商建立紧密的合作关系,并通过信息化技术实现供应链的全面数字化管理。

通过实时数据共享和协同合作,提高供应链的透明度和敏捷性,降低库存成本和交货周期。

此外,引入物联网和区块链等技术,确保供应链的安全和可靠。

2023-数字化工厂规划与建设方案-1

2023-数字化工厂规划与建设方案-1

数字化工厂规划与建设方案数字化工厂是传统工厂的升级版,它将制造业的数字化技术与工业生产相结合,能够提高生产效率、节省成本、优化生产流程,提高产品质量和增强工厂的竞争力。

数字化工厂规划与建设方案需要满足以下步骤:1.需求分析需求分析是数字化工厂规划的第一步,需要评估工厂的生产能力、现有生产流程、工厂的基础设施和IT设备情况、员工技能水平等方面的信息,并分析工厂的生产瓶颈和潜在问题。

这些信息可以通过现场考察、设备检查和访谈等方式获得。

2.确定数字化工厂架构基于需求分析,规划数字化工厂的架构,包括数字化技术的应用、IT架构以及工厂运营软件等。

数字化工厂的架构需要满足以下几个方面:提高工厂的生产能力、优化生产流程、提高产品质量、降低生产成本和提高生产安全等。

3.确定数字化技术应用在确定数字化工厂架构之后,需要确定数字化技术的应用。

例如,数字化生产线可以用来监测生产流程,保证设备正常运行;智能机器人可以协助人工作业,降低工作风险;3D打印可以用于快速的产品原型制作等。

数字化技术的应用需要考虑其与现有设备的兼容性和可靠性。

4.制定实施计划数字化工厂规划与建设方案的制定需要考虑不同的时间框架,包括短期、中期和长期计划。

制定实施计划需要明确每个阶段的目标和计划所需时间。

同时,需要确定团队成员和相应的管理层参与项目的具体职责和责任。

5.实施数字化工厂规划在数字化工厂规划与建设方案实施过程中,需要按照制定的实施计划逐步完成每个阶段的计划,并不断地进行调整和修正。

同时,需要进行有效的项目管理和风险控制,确保数字化工厂规划的顺利实施。

总之,“数字化工厂规划与建设方案”需要从需求分析、数字化工厂架构、数字化技术应用、制定实施计划和实施规划等方面全面考虑,为厂家走上数字化道路提供一个全面完善的方案。

制造企业数字化工厂建设步骤的建议

制造企业数字化工厂建设步骤的建议

制造企业数字化工厂建设步骤的建议
数字化工厂建设是制造企业转型升级的重要举措,下面给出数字
化工厂建设步骤的建议:
第一步,确定数字化工厂的建设目标和策略。

制定数字化工厂的
建设规划,明确数字化工厂的目标和要达成的效果,在建设之前需要
做好详细的分析和规划,根据企业的实际情况,确定具体的数字化工
厂建设策略。

第二步,制定数字化工厂建设的实施步骤和时间表。

根据数字化
工厂建设目标和策略,制定建设的实施步骤和时间表,明确每个步骤
的目标和具体工作内容,制定实施计划和时间表,合理安排每个步骤
的时间和人力成本。

第三步,实施数字化工厂建设。

按照制定的时间表和实施计划,
开始实施数字化工厂建设。

具体工作内容包括:制定数字化工厂的建
设方案,选购物联网设备和数字化系统,实施工厂现场的物联网设备
和系统集成,推进生产线数字化转型升级,建立数字化工厂管理平台,培训工人技术技能等。

第四步,开展数字化工厂的试运行和优化。

数字化工厂建设后需
要开展试运行,并逐步优化数字化工厂管理过程。

通过对数字化工厂
运营数据的收集、分析评估、针对性的进行优化,不断优化数字化工
厂的运营效率和工业环境,实现数字化工厂的稳定和可持续发展。

综上所述,数字化工厂建设是一个持续迭代的过程,需要企业高
层对数字化工厂建设有深入的认识和考虑,按照上述步骤有计划、有
序地进行数字化工厂建设,才能为企业带来最大的效益。

智能制造:推进数字化工厂的智能路径

智能制造:推进数字化工厂的智能路径

智能制造:推进数字化工厂的智能路径摘要随着技术的迅猛发展,智能制造已成为推动工业转型升级的核心动力。

数字化工厂作为智能制造的重要组成部分,其智能化路径对于企业的发展至关重要。

本文将重点探讨数字化工厂的智能路径,包括数字化工厂概念、数字化工厂的核心技术、数字化工厂建设的步骤和挑战等方面,旨在为企业实现智能制造提供参考。

1. 引言智能制造以数字化技术为核心,通过整合人、机、物相互连接、协同工作,实现生产全过程智能化管理和控制。

其中,数字化工厂是实现智能制造的重要手段之一,它以数字化技术为支撑,通过信息化手段实现对生产过程的数字化管理与控制。

2. 数字化工厂概念数字化工厂是以数字化技术为基础,通过建立数字化模型来实现对生产过程的可视化管理和控制。

数字化工厂将传感器、物联网、大数据分析等技术应用于生产过程中,实现信息的实时采集、传输、分析和应用。

通过数字化工厂,企业能够实现生产过程的高度透明化,提高生产效率和产品质量,降低生产成本。

3. 数字化工厂的核心技术3.1 传感器技术传感器是数字化工厂的基础,它能够将物理信号转换成数字信号,并实现对物理量的实时监测和测量。

传感器的应用能够实现对生产过程的精确控制和优化。

3.2 物联网技术物联网技术通过无线网络实现设备之间的连接和数据的互联互通。

在数字化工厂中,物联网技术可以实时采集和传输生产过程中的数据,为企业做出决策提供基础。

3.3 云计算技术云计算技术能够实现对海量数据的存储和处理,为数字化工厂提供强大的计算能力和存储能力。

通过云计算,企业可以实时分析生产数据,优化生产过程。

3.4 大数据分析技术大数据分析技术能够对海量数据进行分析和挖掘,为企业提供决策支持。

在数字化工厂中,大数据分析技术能够对生产过程进行智能化分析,发现问题并提供解决方案。

4. 数字化工厂建设的步骤4.1 数据采集与传输数字化工厂建设的第一步是对生产过程中的数据进行采集和传输。

通过传感器和物联网技术,将生产过程中的数据实时采集并传输到中央数据中心。

探索数字化工厂建设之路

探索数字化工厂建设之路

探索数字化工厂建设之路摘要:当今时代,产品的更新换代与设计周期日益缩短,各企业也纷纷加速响应市场需求,生产能力与生产效益不断提高。

随着信息技术与互联网的不断发展,制造技术已经从物质形式制造向智能制造转变。

采用最快的速度、最低的成本推出高质量的产品来占领市场,才有可能让企业处于不败之地。

虽然许多企业不断引进新的生产系统,但是由于缺乏有效的集成,生产车间高度自动化设备与管理系统并没有效地合,与此同时建造一种数字化的工厂可以对制造过程中的数据进行数据化,就像是连通所有数据的一座桥梁,并通过设定好的程序对这些数据进行交换、加工、处理,直接对生产过程进行管理和控制。

减少产品生产过程中的错误,提升生产的效率,达到机器控制机器的生产效果,节省了大量的人力,降低了生产所需的成本,从而提升了产品的市场竞争力。

关键字:数字化工厂;建设;措施1数字化工厂概述1.1数字化工厂的概念要探讨数字化工厂,首先需要明确工业互联网的基本概念。

2012年工业互联网被提出,随后,越来越多的企业加入工业互联网的建设中。

工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态,通过对人、机、物、系统等的全面连接,构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系。

其本质是通过工业互联网来连接企业生产经营各环节中的客户、供应商、设备以及生产装置等多个部分,使得产业链上下游连接更加紧密,确保不同地域之间的生产关系能够摆脱时空限制,达到互联互通的效果。

数字化工厂在近几年的发展中以工业互联网为依托,通过智能化和数字化技术的研究与应用对自身的整体制造和服务体系进行改造和提升。

数字化工厂的主要应用场景包括生产线数字化、设计仿真和评价数字化、制造设备数控化、车间执行与分析数字化4个方面,涵盖生产制造的设计、生产、流通、工艺及通信等多个部分,以提高生产效率来达到严控产品质量的目标。

近年来,随着数字化技术的快速发展,数字化工厂的建设也衍生出很多分支,但是数字化发展的根本路径还是在于利用数字化技术对工厂进行自动化与信息化整合,是未来实现工业互联、智能工厂等建设目标的重要内容。

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数字化工厂建设之路目录1.引言 (3)2.数字化工厂的框架简介 (3)2.1. 实现基础装备数字化 (4)2.2. 实现生产过程数字化 (4)2.3. 实现分析应用数字化 (4)2.4. 实现工厂管理数字化 (5)2.5. 实现决策支持数字化 (6)3.建设数字化工厂道路上的几点体会 (6)3.1. 统一规划、统一管理 (6)3.2. 技术的合理运用 (7)3.3. 层层推进,追求实效 (8)3.4. 系统本身要扁平 (8)3.5. 以“应用”促“建设” (8)【摘要】随着集团公司信息化工作的不断深入开展,上海卷烟厂作为一个生产制造环节,依托信息化建设,在生产制造和管理上都发生了巨大的变化。

本文回顾这些年所取得的成绩,提出了建成“数字化工厂”的目标,就“数字化工厂”的框架作了简单阐述,并结合建设过程中的难点,要点谈了自己的体会。

1.引言根据“工业化推动信息化,信息化促进工业化”的整体思路,上海卷烟厂的信息化建设始终紧密围绕生产制造主线,并逐浙成为我厂建设成为“最具竞争力卷烟制造工厂”目标的重要支撑之一。

这些年的信息化建设是从各个层面不断推进,已经对我们的生产过程和日常管理带来了巨大的变化,但在各个系统不断扩展、功能不断增强的同时,我们也认识到无论是信息系统、业务系统还是管理分析系统他们各自有自己实现的目标,而这些目标由于是各个时期提出,同时又都是站在各自特定的角度,从整个烟厂的角度看显得缺乏全局性,因此我们觉得有必要通过梳理。

首先明确信息化建设最终实现的一个系统性的目标,而这个目标既不是对原有各目标的否定,也不是简单的叠加,而是一种整合、一种优化、更是一种提升。

在回顾和总结这几年信息化建设的状况的基础上,我们通过积极探索较高起点的创新与实践,充分考虑现有业务管理和工厂今后发展的需要,体现实用性、适用性原则,提出了建设“数字化工厂”的目标。

2.数字化工厂的框架简介企业信息化建设是加快企业现代化步伐的必然趋势,是企业走向开放和竞争市场的必经之路。

上海卷烟厂作为卷烟制造环节,通过实现“基础装备数字化”、实现“生产过程数字化”、实现“生产管理数字化”、实现“决策支持数字化”和实现“分析应用数字化”,最终将我厂建设成为数字化工厂。

我们认为“五化”目标是实现“数字化”工厂的具体标志,是对各项目标的具体细分,是数字化工厂的具体内涵。

2.1.实现基础装备数字化企业信息化的前提是构建安全、快速的系统平台。

目前我厂由计算机主机平台、网络平台、数据库平台等所组成的系统平台为信息的传递建成了一条信息“高速公路”。

计算机的广泛使用已经成为全体管理人员和机台操作人员日常工作的工具。

我厂各类计算机已经遍布全厂各个生产和管理部门,同时通过使用各类先进的软件来支撑我们的各个系统的实现,除了软硬件外最重要的基础工作是人要具备的数字化素质和能力我们认为只有在硬件、软件和人员几方面都具备了数字化的条件才是工厂全面实现数字化的前提。

2.2.实现生产过程数字化随着目前业务集成系统的开发建设,无论是生产计划及落实过程、物资消耗过程、质量控制过程还是设备管理和保障过程的每个环节都将通过计算机流程来实现。

在实现过程中首先经过的是业务流程的梳理,将梳理流畅的流程用计算机程序来实现,使一个提高效率的过程又是一个规范操作的过程,依托上海卷烟厂生产指挥系统的建设和公司产销集成系统的建设最终我厂生产过程数字化。

2.3.实现分析应用数字化数据的意义要通过分析应用来实现,我们将分三个层次具体展开:●实现现场分析应用数字化:用现场的实时数据采集和分析系统建立现场挡车工人的分析应用层。

对于关键质量特性值以及相关的参数计算cpk和编制实时的控制图可以使挡车工对现场生产情况进行实时监控,这类控制图将在上位机进行开发实现,通过实时数据处理,实时反应生产情况的波动;对重要采集的工艺参数以趋势图方式提供趋势分析,使管理人员能对其的发展趋势有所了解,更易对遇到的问题进行处理。

在现场质量控制方面,利用检测仪器的自动采集,将自检数据和产品检测数据实时在机台电脑上反映,通过绘制控制图等方式让挡车工能及时了解产品质量波动情况。

●实现日常管理分析应用数字化:由生产、质量、设备等部门的管理人员进行的日常分析,借助信息化手段实现了飞跃。

他们将利用业务系统或数来系统积累的数据,通过数据中心这个平台或其他系统获取自己管理所需要的数据,同时利用已经提供的各类分析工具进行分析应用。

其特点是:数据是多样的,工具是多样的,方法是多样的,角度是多样的,效果也是多样的。

●实现含主题的综合性分析应用数字化:这是分析应用的最高层次,将全厂范围形成主题性的分析应用,主要由专业科室牵头,针对那些综合性的问题进行主题性分析应用。

就质量条线、物料条线、设备条线上的综合性课题开展主题性分析,比如设备条线对故障信息进行统计,结合设备效能指数分析对低效率和低效能机台提出周设备动态分析报告,加强设备维修保养的针对性。

这些分析的对象不仅仅是对应一个点,而是一条线上的多个有关联的问题,通过将这些分散在各个系统中的数据处理后集中抽取到数据中心,形成含主题的高度综合级数据,然后再利用数据中心本身提供的分析工具进行相关性地分析。

而进行分析应用的用户并不用知道这些数据是如何抓取的,相关管理人员就能在数据中心方便地“使用”数据,从广度和深度上加快推进信息资源的开发利用。

2.4.实现工厂管理数字化有了信息化的支撑,各层面的管理工作都将有巨大的变化。

通过建设企业内部的各个业务系统、管理系统,让它们最大限度地发挥效率。

通过完善企业内外部的联系,不断调整自己适应外部需求的能力。

从企业管理入手将经验性的管理向规范化管理转变,无论是车间内部管理、专业条线管理还是财务管理、行政等管理都将实现数字化提升。

2.5.实现决策支持数字化随着业务系统的建立,数据分析应用的开展,最终这些生成的数据和指标是提供给领导做企业发展决策屮,因此为领导提供决策支持的平台是信息化发展的一个重要作用.实现决策支持数字化,就是在领导层面建立起一个经营决策系统。

目前我们已经建立起EIS系统、综合查询系统为领导提供包括企业日常生产经营的主要指标,同时提供这些指标的历史数据,国内、外同行业的相关指标等,并提供了多种分析工具可以方便进行数据的比对等分析功能。

下一步将准备为中层以上领导开放相关功能,并随时根据领导的需求增加新的功能,真正做到决策支持的作用,而且其功能也将根据各级领导的需求不断拓展,并尽可能提供方便工具和数据以提供领导进行决策。

3.建设数字化工厂道路上的几点体会这些年的信息化建设,使我们在探索建立烟厂数据化工厂的道路上感受颇多,在此只是结合烟厂实际谈谈自己几点看法。

3.1.统一规划、统一管理“统筹规划,资源共享”是信息化建设的纲。

要有统一规划,并在相应的指导下各部门进行信息化的建设,实现信息网络互联互通,共享资源,避免重复建设。

“应用主导,面向市场”是信息化建设的内在动力和重要手段。

信息化发展重在信息技术的普及应用,耍重视需求导向和应用效果。

上海卷烟厂主要在管理上加强如下几点:●建成烟厂信息化工作管理网络。

该网络分三个层次:第一层是信息化主管部门综合科负责全厂信息化建设整体规划和协调工作;第二层由专业科室组成,包括工艺质量科、设备科等,负责在信息化推进过程中结合专业条线具体开展工作,并协助综合科对各部门的信息化工作进行指导。

这一点我们认为相当的重要。

因为信息化不是一件孤立的事,而是与业务工作紧密相关,最终体现出来的也就是对各专业业务工作水平的提升作用;第三层是各车间部门层,这个层面是各项工作具体落实和实现的地方。

●对全厂的信息化工作耍统一规划与部署。

实现资源的合理配置,避免各自为政。

由信息化主管部门制定长期和短期的目标,长期目标包括五年计划,短期目标包括年度和季皮工作计划等,这些规划将包容全厂所有的信息化工作内容,各部门在此基础上再制定分解目标,既要紧扣厂总体规划,又耍体现自身的个性化内容。

●在强调资源共享的同时,也耍加强推进过程中方法和经验的交流,相互取长补短。

从今年开始我厂就将进行半年一次的信息化工作交流活动,将请各部门分别将自己在信息化工作开展过程中的突出效果和开展的方法进行交流,特别是对那些探索性的、难度大的工作,通过交流经验的方式相互学习共同进步。

3.2.技术的合理运用在建设数字化工厂的道路上,离不开运用各类先进的技术。

但是这些年的建设经验告诉我们,千万不要片面追求技术的高、新、全,关键是要选择合适的、恰到好处的技术。

这主要体现在两个方面)一个是功能方面,另一个是推广方面。

功能方面要先了解自己的应用有哪些,只要够用即可,不要买了一个产品,结果只用了其中的最简单功能,这是对资源的极大浪费;在推广性方面就更重要了,一个产品如果技术含量很高,但只能在局部范围使用,无法推广那它的价值就无法体现出来,也就失去了意义。

3.3.层层推进,追求实效搞企业信息化需要一个较长周期,在这个过程中初期的准备时间要很长,而且很多准备不是技术上的而是管理上的。

在建设过程中还要有耐心,耍层层推进。

作为大型的生产制造企业无论是人员结构还是人的观念意识上都不可能做到一步到位,需要我们在制定目标的过程中就要考虑这些,要讲一点做一点,直到大家慢慢在每一步中尝刭甜头,觉得不难了,一步一步可以达到了,管理人员思路清晰了,再将目标进一步提高。

我们厂的信息化建设就是经历了这样一个过程,从最初单机进行文字处理,到办公事务处理网上行,再对局部的业务工作进行信息化管理,刭全厂各条线业务系统的整合,再利用数采数据、业务数据进行数据的再分析再应用等等,最终我们提出了全面推行信息化管理建设数字化工厂的目标,这样才使最终目标得以实现。

3.4.系统本身要扁平在建设数字化工厂的整个过程中,我们应该看到由于认识和观念的不断提高,在各个时期建设的系统可能已经不再适合新条件下生产管理的需要。

比如在信息化建设初期为了鼓励大家的积极性而开发的一些小系统,往往会形成一些信息孤岛,可能这些小系统到目前为止还在用,甚至用得很不错,但如果是上完整的大系统时,我们就不得不下一个决心:抛弃不适合的系统,这其实是系统本身扁平的需要。

在一套完整的统一的大系统中,要求任何一个数据都要适合集中的需要,而信息孤岛不能满足此需求,所以唯一的办法就是抛弃。

当然也要结合实际,比如硬件可以视情况而定,看是否可以再继续使用,一些信息孤岛是否可以有条件建立合适的桥梁等等。

3.5.以“应用”促“建设”数字化工厂的建立最后还是要有人去用,去利用各种有用的数字化资源为生产管理服务,因此用户的“想法”越发重要。

目前我们正在积极推进的厂数据中心项目就充分考虑这一点。

首先是激发广大用户对数据中心应用的欲望,原先考虑先将数据中心全部建设好再通过培训让广大用户用起来。

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