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【102页PPT】某著名企业智能制造解决方案及智能工厂产品介绍(附下载方式)

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资料解读:某著名企业智能制造解决方案及智能工厂产品介绍

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智能制造背景与整体规划

在"中国制造2025"国家战略背景下,某著名企业研发团队推出了全面的智能制造解决方案。该方案以数字化为基础、网络化为手段、智能化为目标,通过信息技术与制造技术的深度融合,构建数字化、网络化、智能化的制造服务体系。方案特别关注如何将智能制造理念落地实施,提出了从基础数据采集到高级智能分析的全套实施路径。

该企业的智能工厂解决方案旨在突破传统制造业运营管理的天花板,通过构建基于人、物、设备和系统互联的智能采集系统,实现工厂运营的全面数字化升级。方案采用有线网络与无线网络全覆盖的技术架构,确保生产数据的实时采集与传输。例如,在重量信息采集方面,系统可实现单品重量信息瞬间上传服务器并自动归档,大大提升了数据采集的效率和准确性。

智能工厂核心技术架构

该企业的智能工厂解决方案建立在强大的技术平台基础上,主要包括以下几个核心组成部分:

  1. 智能采集系统​:通过员工卡扫描、电子秤自动称重、智能读卡器等多种方式,实现人员信息、重量数据等生产关键要素的自动采集。系统特别强调"智能采集四要素":准确性、实时性、自动化和可追溯性。
  2. 终端设备体系​:包括工业平板、工业PDA、平板电视等多种终端设备,均要求运行安卓4.4+操作系统。针对不同设备类型,方案提出了具体的硬件要求,如工业平板需要至少2个串口和USB接口,手持PDA需要4英寸以上屏幕等。
  3. 物联网技术平台​:该企业自主研发的工业物联网平台(yonyou-IIoT)提供标准化的设备接入和服务能力,支持多种通讯协议(Modbus、FOCAS2、OPC等)和设备类型(数控机床、机器人、计量器具等)。平台具备设备管理、安全认证、数据分析等核心功能,并支持深度学习与预测分析。
  4. 系统集成能力​:方案支持多种集成方式,包括USB/串口、TCP/IP、PLC、数据库/API等,能够对接各类数字化/智能化设备和系统,如数字化量具、智能加工设备、物流仓储系统等。

智能工厂功能模块详解

该智能工厂解决方案包含七大核心功能模块,构成完整的智能制造管理体系:

1. 基础数据建模

系统建立了完整的工厂数据模型,包括工厂、部门、工位、作业等多级组织结构,以及设备、终端、用户等基础数据。通过终端绑定实现工位与作业的精确映射,为后续各项功能提供数据支撑。

2. 作业计划管理

系统支持四种生产模式:机台派工模式、派工单(工票)模式、工序流转卡模式和单品身份证模式。在排程方面,方案提出"生产排程三境界"理论,从基础排程到高级排程再到智能排程,逐步实现有限能力排产、资源优化和可视化调整。

3. 厂内智能物流

通过配送看板、要货看板等可视化工具,实现供应物流和车间物流的智能化管理。系统采用"送料制"物流模式,通过AGV自动取货、收货确认等环节,构建高效的物料流动体系。

4. 品质管理

建立全流程品质管控体系,包括来料质量控制、制程质量控制和出货质量控制。系统支持多种质检数据采集方式,从人工采集到仪器仪表直采,并具备品质特裁、品质判定等高级功能。特别设计了质检工作站,整合工业平板、扫描枪等设备提升检验效率。

5. 设备管理

构建全面的设备管理框架,涵盖设备台账、运行管理、维修管理等多个维度。通过设备点检、故障报修、维修计划等功能,实现设备全生命周期管理。系统还能与现场设备直接集成,实时监控设备运行状态。

6. 异常管理

系统设计了多来源、多类型、多等级的异常管理体系,支持从异常发现、通知、响应到处置的完整流程。通过安灯系统、巡检等多种渠道采集异常信息,并实现异常自动升级和流程自动化处理。

7. 生产监控看板

分为现场执行看板和数据统计看板两大类,通过直观的图表、颜色等视觉元素,实时展示产量、设备状态、异常情况等关键指标。看板系统基于该企业的互联网技术和大数据分析能力,帮助管理人员实现透明化、精细化的生产管理。

实施与部署方案

该企业提供了灵活的部署方案,支持私有云和公有云两种部署模式。在网络方面,推荐采用工业PON网络,具有大带宽、高可靠、长距离传输等技术优势。方案还特别设计了云打印功能,支持无线/有线和蓝牙多种连接方式,满足现场灵活打印需求。

在实施保障方面,该企业通过厦门侨兴项目的实际案例,展示了"6+4"的项目进程模型,从初次拜访到正式运行约需10个月时间。方案提供完善的实施工具和技术保障,包括开发文档、定期培训和技术指导等支持服务。

产品优势与客户价值

与传统MES产品相比,该智能工厂解决方案具有显著优势:深度集成ERP系统,实现基础数据、生产订单、材料领用等业务的无缝对接;采用先进的互联网技术架构,具有高并发、高性能特点;部署简单且支持多平台运行。

客户应用价值主要体现在七个方面:实现车间数字化、管理可视化、管理精细化;构建智能数据采集平台;助力均衡生产;提高生产执行效率;实现单品完整信息追溯;提高企业核心竞争力;实现智能防错。这些价值共同推动制造企业向智能制造转型升级。

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