物料、刀具、量具、夹具等)进行出入库、查询、盘点、报损、并行准备、切削专家库、统计分析等功能，有效地避免因生产资源的积压与短缺，实现库存的精益化管理，可**大程度地减少因生产资源不足带来的生产延误，也可避免因生产资源的积压造成生产辅助成本的居高不下。兰光刀具管理模块界面5、智能质量过程管控除了对生产过程中的质量问题进行及时的处理，分析出规律，减少质量问题的再次发生等技术手段以外，在生产过程中对生产设备的制造过程参数进行实时的采集、及时的干预，也是确保产品质量的一个重要手段。通过工业互联网的形式对熔炼、压铸、热处理、涂装等数字化设备进行采集与管理，如采集设备基本状态，对各类工艺过程数据进行实时监测、动态预警、过程记录分析等功能，可实现对加工过程实时的、动态的、严格的工艺控制，确保产品生产过程完全受控。对热处理设备生产参数的实时监控与及时处理当生产一段时间，质量出现一定的规律时，我们可以通过对工序过程的主要工艺参数与产品质量进行综合分析，为技术人员与管理人员进行工艺改进提供科学、量化的参考数据，在以后的生产过程中，减少不好的参数，确保**优的生产参数，从而保证产品的一致性与稳定性。芯软云智能工厂的应用可以说是涵盖了整个产品的生产过程，上至数据的数字化及可视化应用与展示。亳州智能工厂方案
智能装备标准、智能工厂系统集成标准、工业互联网标准以及主数据管理标准等技术标准。3、重视智能加工单元建设目前，智能加工单元在我国制造企业的应用还处于起步阶段，但必然是发展的方向。智能加工单元可以利用智能技术将CNC、工业机器人、加工中心以及自动化程度较低的设备集成起来，使其具有更高的柔性，提高生产效率。4、强调人机协作而不是机器换人智能工厂的***目标并不是要建设成无人工厂，而应追求在合理成本的前提下，满足市场个性化定制的需求。因此，人机协作将成为智能工厂未来发展的主要趋势。人机协作的**大特点是可以充分利用人的灵活性完成复杂多变的工作任务，在关键岗位上，更需要人的判断能力和决策能力显得更为重要，而机器人则擅长重复劳动。5、积极应用新兴技术未来，AR（AugmentedReality，增强现实）技术将被大量应用到工厂的设备维护和人员培训中。工人带上AR眼镜，就可以“看到”需要操作的工作位置。例如，需要拧紧螺栓的地方，当拧到位时，会有相应提示，从而提高作业人员的工作效率；维修人员可以通过实物扫码，使虚拟模型与实物模型重合叠加，同时在虚拟模型中显示出设备型号、工作参数等信息，并根据AR中的提示进行维修操作。亳州智能工厂方案芯软云国内的智能工厂服务商,帮助企业智能化转型.为金属行业量身打造智能工厂,降低生产成本,提升生产效率。
6、智能决策支持在整个生产过程中，系统运行着大量的生产数据以及设备的实时数据，在兰光创新的很多用户里，企业一个车间一年的数据量就高10亿条以上，这是一种真正的工业大数据，这些数据都是企业宝贵的财富。对这些数据进行深入的挖掘与分析，系统自动生成各种直观的统计、分析报表，如计划制订情况、计划执行情况、质量情况、库存情况、设备情况等，可为相关人员决策提供帮助。这种基于大数据分析的决策支持，可以很好地帮助企业实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。基于大数据分析的智能决策支持报表总之，通过以上6个方面智能的打造，可极大提升企业的计划科学化、生产过程协同化、生产设备与信息化的深度融合，并通过基于大数据分析的决策支持对企业进行透明化、量化的管理，可明显提升企业的生产效率与产品质量，是一种很好的数字化、网络化的智能生产模式。
在当前智能制造的热潮之下，很多企业都在规划建设智能工厂。众所周知，智能工厂的规划建设是一个十分复杂的系统工程，为了少走弯路，本文整理了在建设中要考虑的十个**要素以及需要关注的重点维度。数据的采集和管理数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工序、人员进行关联，以实现生产过程的全程追溯。此外，在智能工厂的建设过程中，需要建立数据管理规范，来保证数据的一致性和准确性。还要预先考虑好数据采集的接口规范，以及SCADA（监控和数据采集）系统的应用。企业需要根据采集的频率要求来确定采集方式，对于需要高频率采集的数据，应当从设备控制系统中自动采集。另外，必要时，还应当建立专门的数据管理部门，明确数据管理的原则和构建方法，确立数据管理流程与制度，协调执行中存在的问题，并定期检查落实优化数据管理的技术标准、流程和执行情况。设备联网实现智能工厂乃至工业，推进工业互联网建设，实现MES应用。芯软云智能工厂则解决全过程辅助决策和优化、满足产品个性化需求和提高生产灵活性等问题。
制造执行系统）、APS（先进生产排程）、能源管理、质量管理等工业软件，实现生产现场的可视化和透明化。在新建工厂时，可以通过数字化工厂仿真软件，进行设备和产线布局、工厂物流、人机工程等仿真，确保工厂结构合理。在推进数字化转型的过程中，必须确保工厂的数据安全和设备和自动化系统安全。在通过专业检测设备检出次品时，不*要能够自动与合格品分流，而且能够通过SPC（统计过程控制）等软件，分析出现质量问题的原因。3.充分结合精益生产理念。充分体现工业工程和精益生产的理念，能够实现按订单驱动，拉动式生产，尽量减少在制品库存，消除浪费。推进智能工厂建设要充分结合企业产品和工艺特点。在研发阶段也需要大力推进标准化、模块化和系列化，奠定推进精益生产的基础。4.实现柔性自动化。结合企业的产品和生产特点，持续提升生产、检测和工厂物流的自动化程度。产品品种少、生产批量大的企业可以实现高度自动化，乃至建立黑灯工厂；小批量、多品种的企业则应当注重少人化、人机结合，不要盲目推进自动化，应当特别注重建立智能制造单元。工厂的自动化生产线和装配线应当适当考虑冗余，避免由于关键设备故障而停线；同时，应当充分考虑如何快速换模。芯软云国内的智能工厂服务商,帮助企业智能化转型.为制造业量身打造智能工厂,降低生产成本,提升生产效率。亳州智能工厂方案
芯软工业互联平台智能工厂将推动制造业实现更高的生产力、更佳的品质以及更少的投入。亳州智能工厂方案
近年来，智能制造热潮席卷神州大地，成为推进“中国制造2025”国家战略**重要的举措。其中，智能工厂（SmartFactory）作为智能制造重要的实践领域，已引起了制造企业的***关注和各级**的高度重视。本文将分析国内外智能工厂建设的现状与问题，智能工厂的内涵，以及推进智能工厂建设的成功之道。一、国内外智能工厂建设的现状分析近年来，全球各主要经济体都在大力推进制造业的复兴。在工业、工业互联网、物联网、云计算等热潮下，全球众多***制造企业都开展了智能工厂建设实践。例如，西门子安贝格电子工厂实现了多品种工控机的混线生产；FANUC公司实现了机器人和伺服电机生产过程的高度自动化和智能化，并利用自动化立体仓库在车间内的各个智能制造单元之间传递物料，实现了**高720小时无人值守；施耐德电气实现了电气开关制造和包装过程的全自动化；美国哈雷戴维森公司***利用以加工中心和机器人构成的智能制造单元，实现大批量定制；三菱电机名古屋制作所采用人机结合的新型机器人装配产线，实现从自动化到智能化的转变，***提高了单位生产面积的产量；全球重卡巨头MAN公司搭建了完备的厂内物流体系，利用AGV装载进行装配的部件和整车，便于灵活调整装配线。亳州智能工厂方案
