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数字化工厂是什么?需要哪些技术?

技术知识库 时间:2023-06-02 17:20:09 309 次浏览

文章来源:网络搜集

文章标签:【智慧工厂】【智慧工厂数字化】【能源管理系统】【智能运维】【数据采集】【设备设施数字化】【动环监控

数字化工厂(Digital Factory)是传统工厂在数字化转型中的一种应用场景,通过数字化技术和智能制造来提高生产效率、降低成本和提升产品质量。数字化工厂将传统的制造工艺、设备和设施与互联网、物联网、大数据、人工智能等数字化技术相融合,构建起高度数字化、智能化的制造体系。

数字化工厂是一种基于数字技术和信息化平台的先进制造模式,是工业4.0的重要组成部分。数字化工厂包括多个方面的技术,如数字化协同合作、数字化模型和产品虚拟化、供应链管理、设备智能维护及实时服务等。数字化工厂的目标是通过数字化手段,提高制造业的效率、质量、创新能力和服务水平。
数字化工厂的技术架构可以分为三个层次:基础技术、平台技术和应用技术。基础技术包括数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等,为平台技术和应用技术提供数据支持。平台技术包括工业云、物联网、大数据、人工智能等技术,为数字化工厂提供通用的技术支持和服务。应用技术是数字化工厂的核心,包括生产执行系统、工业机器人、智能制造系统等,实现生产过程的数字化、自动化和智能化。

数字化工厂需要应用的技术包括:

1、工业互联网技术:包括设备互联、工业云平台、数据收集和处理等技术,以实现设备数据互通和快速响应。

2、人工智能技术:包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,以实现机器自动化、智能质量检测等。

3、大数据技术:包括数据采集、处理、存储、分析和可视化等技术,以支持数据驱动的决策和预测。

4、3D 打印技术:可以通过快速原型、低批量定制、生产工具等方面,实现更加灵活的制造方式。

构建数字化工厂的方法

构建一个的数字化工厂,需要从总体设计、软硬件的配套选择、组织人员的变革、数字化业绩管理和生态圈的建设等五个方面入手。

1. 设计总体路径图

总体路径图勾勒出了新建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。其设计要考虑企业当前数字化水平和未来数字化需求之间的差距。

接着,梳理数字工厂各个车间、生产线对于数字化制造系统的功能需求,通过对工厂信息管理系统、生产计划、工单执行、人员管理、物料管理、质量管理、工艺管理、设备管理、能源管理等九大功能模块的通盘考虑,我们就能掌握该企业的未来数字化需求。

2. 选用合适的数字化技术并落地,先易后难,先大后小

首先,分析数字化系统的集成框架,以保证数字化系统的完整性。一般来说,数字化工厂需要包括ERP系统(企业资源计划系统),MES系统(制造执行系统)和PLM系统(产品生命周期管理系统)在内的相互连接的一整套数字化管理体系。

其次,分析数字化系统各项功能需求的可行性和重要性,在两个维度上进行高、中、低三档的排序。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。

最后,根据可行性和重要性排序,制定数字化系统落地的实施路径,明确短期、中期、长期的发展目标。

3. 打造敏捷组织,选拔人才

首先,为确保新工厂的运营,需要打造敏捷组织。它能够使信息与决策更快地在组织上下流动,使战略和结构跟上瞬息万变的市场变化,员工具备更强的能力来解读信息并解决复杂问题。传统组织的敏捷转型需要从组织架构、流程及人员这三个方面来打造组织稳定的主心骨及动态能力。其次,做好关键核心岗位(总经理)的人员选拔。可采取外招和内部选拔两条腿走路。选拔总经理从企业和新工厂需要的特质出发,设计合理有效的考核选拔制度。内部选拔可按业绩和领导力来考量。

4. 数字化业绩管理

传统的业绩管理很难将高层和底层的关键业绩指标完全对应,更不可能实时反馈和纠正。数字化业绩管理则将关键指标层层分解,达到上下的统一和透明,并定期更新。在数字化业绩管理体系下,每个人都可以直接看到生产线的运转情况,以实现实时反馈和远程解决问题。

5. 构筑生态圈,充分调动各方力量

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。

 

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