数字化工厂数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。本质是信息的集成。智慧工厂智慧工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理、服务；提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。智慧工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成比较好系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。实现了人与机器的相互协调合作。本质是人机有效交互。智能制造智慧工厂是在数字化工厂基础上的升级版，但是与智能制造还有很大差距。智能制造系统在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作，去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。芯软云凭借独特的技术组合和***的制造业专业经验。淮北智能工厂质量保障
借助IT+DT+OT的新制造模式，采用**的工业互联网技术架构，围绕影响企业生产成本的三单（采购单、生产单、物流单），为制造业企业提供包括制造专家共享、供应链共享、产能共享、物流共享等一站式深度价值服务，帮助企业从分散的手工操作模式，转向集成的、主动的端到端供应链管理体系，实现全链融合，从多维度帮助企业实现降本增效。离散制造企业在两道机械工序之间可以采用带有导轨的工业机器人、桁架式机械手等方式来传递物料，还可以采用AGV、RGV（有轨穿梭车）或者悬挂式输送链等方式传递物料。立体仓库和辊道系统的应用，也是企业在规划智能工厂时，需要进行系统分析的问题。生产质量管理和设备管理提高质量是企业永恒的主题，在智能工厂规划时，生产质量管理和设备管理更是**的业务流程。贯彻质量是设计、生产出来，而非检验出来的理念。质量控制在信息系统中需嵌入生产主流程，如检验、试验在生产订单中作为工序或工步来处理；质量控制的流程、表单、数据与生产订单相互关联、穿透；构建质量管理的基本工作路线：质量控制设置→检测→记录→评判→分析→持续改进。设备是生产要素，发挥设备的效能（OEE—设备综合效率）是智能工厂生产管理的基本要求。淮北智能工厂质量保障芯软云智能工厂往往需要交付更具个性化的产品。
加工、装配、检验、进货、出货、仓储等）应根据工业工程的原理进行分析，可以使用数字化制造仿真软件对设备布局、产线布置、车间物流进行仿真。在厂房设计时，还应当思考如何降低噪音，如何能够便于设备灵活调整布局，多层厂房如何进行物流输送等问题。智能装备的应用制造企业在规划智能工厂时，必须高度关注智能装备的**新发展。机床设备正在从数控化走向智能化，很多企业在设备上下料时采用了工业机器人。未来的工厂中，金属增材制造设备将与切削加工（减材）、成型加工（等材）等设备组合起来，极大地提高材料利用率。除了六轴的工业机器人之外，还应该考虑SCARA机器人和并联机器人的应用，而协作机器人则将会出现在生产线上，配合工人提高作业效率。智能产线规划智能产线是智能工厂规划的**环节，企业需要根据生产线要生产的产品族、产能和生产节拍，采用价值流图等方法来合理规划智能产线。智能产线的特点是：在生产和装配的过程中，能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效（OEE）等数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态，能够防呆防错；通过安灯系统实现工序之间的协作；生产线能够实现快速换模，实现柔性自动化。
循序渐进地达成柔性生产和智能化生产。07设备管理精度的提高需要循序渐进“设备管理的精度是需要一个不断迭代的过程，需要逐步积累。”李业生深知，设备的损耗问题，在实际保养过程中很难发现，只能定点去添加润滑油等操作，而磨损积累到一定程度机器就会突然坏掉，这**地影响产能。另外，产品适配性，使用不同模式去制造过程中，会有一些公差存在，但是通过设备去设计的时候，**按照一种规格去设计，会造成模具生产没问题，但是生产密封件的时候会出现偏差，这时候故障就会显现出来。如今，通过设备联网和生产管理数字化升级改造，可以通过数据采集方式有效地识别出来，这样再去修正就可以提前预防处理。对于电子行业来说，提出互联概念的时间并不长，对于许多企业来说，如今没有一个明确的路径，各个企业需要自己去探索。例如TCL电子，在惠州的三家工厂的生产模式就不同，不同产业不同的生产类型会有很多差异化的需求，工作模式将有一些区分，对于劳动密集型企业，就要加强远程监控，也会更侧重于人员对生产运维的改善，而这也是未来的数字工厂发展的趋势之一。李业生表示，“对于传统电子企业来说，通过制造技术的智能化升级。在智能制造信息化领域，芯软云的研发、实施团队有着丰富的行业经验、专业的实施方法和有效的沟通能力。
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。芯软云专业团队的智能工厂规划致力于打造决策数据化的高效&低能耗的绿色工厂。淮北智能工厂质量保障
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。淮北智能工厂质量保障
如检验、试验在生产订单中作为工序或工步来处理；质量控制的流程、表单、数据与生产订单相互关联、穿透；构建质量管理的基本工作路线：质量控制设置→检测→记录→评判→分析→持续改进。设备是生产要素，发挥设备的效能（OEE—设备综合效率）是智能工厂生产管理的基本要求。OEE的提升标志产能的提高和成本的降低。生产管理信息系统需设置设备管理模块，使设备释放出**高的产能，通过生产的合理安排，使设备尤其是关键、瓶颈设备减少等待时间。在设备管理模块中，要建立各类设备数据库、设置编码，及时对设备进行维保；通过实时采集设备状态数据，为生产排产提供设备的能力数据；建立设备的健康管理档案，根据积累的设备运行数据建立故障预测模型，进行预测性维护，**大限度地减少设备的非计划性停机；要进行设备的备品备件管理。智能厂房设计智能厂房除了水、电、汽、网络、通信等管线的设计外，还要规划智能视频监控系统、智能采光与照明系统、通风与空调系统、智能安防报警系统、智能门禁一卡通系统、智能火灾报警系统等。采用智能视频监控系统，可以判断监控画面中的异常情况，并以**快和**佳的方式发出警报或触发其它动作。整个厂房的的工作分区。淮北智能工厂质量保障
