1 大规模定制+自动制造企业工业4.0介绍
一、智能工厂建设介绍
制造业发展趋势的分析：
面临挑战：现代制造业正面临客户需求个性化、变动频繁、快速交付等挑战，同时还需应对劳动力结构变化、大数据决策、个性化需求、高价值服务转型、绿色环保等问题。
关键举措：世界各国采取了各自的关键举措来强化制造业领先能力，如美国、日本的 “再工业化”，德国的 “工业 4.0”，中国的制造业转型升级等。
工业 4.0 内涵：以信息物理系统（CPS）为内核，实现物联、服务互联、大数据智能分析等，从虚实结合向多维系统集成和生态系统融合演化。
工业 4.0 目标：实现定制化、最优化、自动化、柔性化、可视化、低碳化六大愿景目标，提高决策优化能力，创造新的服务和机会，带来高价值和高收益，应对劳动力人口变化，实现工作与生活的平衡，提高资源生产率和利用效率，满足用户个性化需求，增强制造柔性。
商业模式与产业升级：
商业模式创新：通过零售 OBO，从客户价值入手，聚焦重点，利用互联技术牵引整体业务随需快变，将体验做到极致。同时，OBO 帮助零售提高销售和服务能力，赢得口碑，提升品牌美誉度。
大规模定制（MC）：通过缩短订单提前期与交付时间，提升客户体验与满意度。主要进行了产销衔接及计划体系、产品主数据及零件标准化、零部件超市管理等四个方面的变革，以降低库存水平、缩短制造提前期、提高制造柔性，并培育差异化竞争力。
制造自动化（FA）：支撑未来大规模定制（MC），实现自动化生产调度、不落地的物流运送、不返修的工序集成。以三单元为试点，在现有用工数量的基础上实现产能翻倍。
未来之路：
智能工厂建设：引入 “智能工厂” 规划引领者乙方，借鉴乙方智能工厂的参考模型，形成智能工厂总体架构。通过 PLM、ERP、MES 系统、WMS 和自动化设备的无缝集成打造互联、感知的智能工厂。
建设阶段推进：按试运行、全线运行、运营优化和模式推广分阶段有序推进，当前已完成部分系统的部署和关键加工单元段落及配套物流体系的试运行。
未来展望：着眼于零售和制造之间的协同，提高从客户到制造的供应链卓越度，感知客户需求和市场波动，创新商业模式，实现线上和线下一体化和全渠道的整合，打造前端数字化（DOF）和后端集约化（GIE）现代企业的运作模式，追求智慧制造的目标。
二、MC + FA 数字化集成落地项目
销售与分销管理模块：
客户关系管理（CRM）：整合客户信息，实现 360 度视图，提高客户满意度和忠诚度。
销售订单管理：自动化处理销售订单，包括价格计算、折扣应用、订单确认等。
发货与物流跟踪：确保按时发货，并提供物流跟踪信息，增强客户信任。
生产与库存管理模块：
生产计划与排程：基于市场需求和生产能力，制定灵活的生产计划和排程。
质量管理：对原材料、半成品和成品进行全面质量控制，确保产品质量。
库存管理：实时监控库存水平，优化库存结构，降低库存成本。
供应链管理模块：
采购管理：自动化处理采购申请和订单，降低采购成本，提高采购效率。
供应商管理：评估和管理供应商绩效，建立长期稳定的合作关系。
风险管理：识别供应链中的潜在风险，并制定相应的应对措施。
财务管理模块：
总账管理：记录所有财务交易，生成财务报表和分析数据。
应收应付管理：自动化处理应收账款和应付账款，提高资金周转率。
成本控制：对产品成本、期间费用等进行有效控制，提高盈利能力。
三、智能工厂数字化集成的关键要素
智能设备：
感知能力：具有感知能力的智能制造设备，以传感器做链接，控制系统可进行识别、分析、推理、决策、以及控制功能，通过信息技术和智能技术的深度结合帮助实现智能制造。
协同工作：建立基于无线、RFID、传感器、嵌入技术和通用标准的自动化智能设备与员工在智能工厂一起协同工作。
智能产线：建立基于机械、传动、自动控制和通信一体化的智能产线，在大量减少资源投入的情况下，实现产能和合格率的大幅提高。
智能物流：
物流自动化系统：由厂内物流系统、厂间物流系统和自动化存储系统组成，通过 WMS 接收 MES 系统的计划调度指令，实现物料的自动运送。
物料拉动：通过辅助物流自动化系统实现物料需求的推拉结合，统筹调度产线的忙闲时间，平衡物流强度，调度物流设备能力，保证加工单元供料的连续性及可用性，最大化的保证生产设备效率发挥。
生产执行系统（MES）：构建生产执行系统（MES）打造承上启下的作业指挥中心，反映生产和设备实绩的神经网络，以及实现精益物流拉动的保障体系，解决数字化工厂的感知互联的瓶颈。
卓越计划体系：
集成的计划体系：建立以智能工厂为依托，实现智能制造的高效产出，以及卓越的订单交付，解决协同智联的瓶颈 ——ERP + APS。
采购计划模式：战略物资集中计划，常规材料根据工厂编制的缺料表采购。
采购执行模式：供应商按物管员指定地点送货，物管员定期根据各工厂物料需求计划和库存状况，制定物料调拨计划。
快速应对客户订单：
交期计算：根据物料和产能评估订单交期，准确、高效地制定可行的生产订单。
产能评估：通过基于约束的排产引擎，能够科学合理地进行生产作业的优化排产，可以及时、准确地监控车间的各项生产活动、设备负荷能力、质量状态等，从而实现对作业任务的动态调度能力。
多计划模式：支持多种计划模式，如 MTO、ATO、MTS 等，以满足不同客户的需求。
四、智能研发：
计算机辅助设计：借助 CAD/CAE/CAM，实现从经验设计到计算机辅助设计的转变，融合研发设计过程，缩短产品设计周期，提高产品设计质量。
产品生命周期管理平台（PLM）：创建研发资源池，加强 “以产品为核心” 的数据管理，实现零部件标准化、通用化。
部门协同：细化开发流程，理顺部门职责和边界，促进产品开发与采购、质量、工艺工程、报价等部门的协同，实现研发业务一体化。
BOM 设计：BOM 设计支持客户个性化要求，支持延迟性生产计划策略，支持提高管理的颗粒度和成本核算的准确性。
五、智能工厂的实现路径：
系统集成：通过 PLM、ERP、APS、MES、WMS 和自动化设备的无缝集成，打造互联、感知的智能工厂。
仿真模拟：利用大数据分析打造柔性化智能工厂，通过数字仿真技术对虚拟工厂进行对比分析，为达成、优化工厂未来生产目标提供参考。
数据驱动决策：利用 MES 系统对大量生产数据进行采集，将大数据导入到仿真软件进行模拟仿真，将仿真数据与实际数据对比来发现设备瓶颈及产线瓶颈，进行优化获得最大生产能力。
通过 MC + FA 数字化集成落地项目，致力于打造智能工厂，实现制造业的转型升级，提高生产效率和质量，满足客户个性化需求，提升企业竞争力。
2 方案参考
免责声明：文字章节为公众号原创，文章中方案展示章节PDFPPT等来源于各文库类平台，源头无从查找，仅供读者学习、参考，禁止用于商业用途。其版权归作者或项目实施方所有，本公众号不对所涉及的版权问题承担法律责任。若版权方认为本公众号侵权，请联系小编删除。本文章赞赏费，是小编收集整理该资料以及整理资料运营所必需的费用支付，资料索取者请尊重版权方的知识产权，支持版权方和出版社。文章中如有错误及事实错误等，请指出，便于读者获取更准确的信息。
