在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发展智能制造的**目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。第三种模式是从个性化定制到互联工厂。在家电、服装、家居等距离用户**近的消费品制造领域，企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产，侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。三、智能工厂发展重点环节智能生产的侧重点在于将人机互动、3D打印等先进技术应用于整个工业生产过程，并对整个生产流程进行监控、数据采集，便于进行数据分析，从而形成高度灵活、个性化、网络化的产业链。3D打印3D打印是一项颠覆性的创新技术，被美国自然科学基金会称为20世纪**重要的制造技术创新。制造业的全流程都可以引入3D打印，起到节约成本、加快进度、减少材料浪费等效果。在设计环节，借助3D打印技术，设计师能够获得更大的自由度和创意空间，可以专注于产品形态创意和功能创新，而不必考虑形状复杂度的影响，因为3D打印几乎可以完成任何形状的物品构建。在生产环节，3D打印可以直接从数字化模型生成零部件。芯软云国内的智能工厂服务商,帮助企业智能化转型.为机加企业量身打造智能工厂,降低生产成本,提升生产效率。新余智能工厂介绍
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尚品宅配实现了从款式设计到构造尺寸的***个性定制，建立了高度智能化的生产加工控制系统，能够满足消费者个性化定制所产生的特殊尺寸与构造板材的切削加工需求；东莞劲胜***采用国产加工中心、国产数控系统和国产工业软件，实现了设备数据的自动采集和车间联网，建立了工厂的数字映射模型（DigitalTwin），构建了手机壳加工的智能工厂。但是，我国制造企业在推进智能工厂建设方面，还存在诸多问题与误区：①盲目购买自动化设备和自动化产线。很多制造企业仍然认为推进智能工厂就是自动化和机器人化，盲目追求“黑灯工厂”，推进单工位的机器人改造，推行机器换人，上马只能加工或装配单一产品的刚性自动化生产线。只注重购买**数控设备，但却没有配备相应的软件系统。②尚未实现设备数据的自动采集和车间联网。企业在购买设备时没有要求开放数据接口，大部分设备还不能自动采集数据，没有实现车间联网。目前，各大自动化厂商都有自己的工业总线和通信协议，OPCUA标准的应用还不普及。③工厂运营层还是黑箱。在工厂运营方面还缺乏信息系统支撑，车间仍然是一个黑箱，生产过程还难以实现全程追溯，与生产管理息息相关的制造BOM数据、工时数据也不准确。④设备绩效不高。
随着制造精益化，制造数字化的不断发展，形成了MES制造执行系统，它包含了11个模块：1生产计划排产。2、作业人员管理。3、生产单元分配。4、资源状态管理。5、产品跟踪管理。6、质量管理。7、文档图纸管理。8、设备维护管理。9、设备性能分析。10、车间数据采集。11、制造过程管理。MES是智能工厂的**，将前端产品设计、工艺定义阶段的产品数据管理与后端制造阶段的生产数据管理融合，实现产品设计、生产过程、维修服务闭环协同全生命周期管理。APS就是高级计划排程。应该说APS本来是MES的一个模块，也许是因为优化排产太重要了，技术门槛太高了，才拿出来单独作为一个功能软件使用。APS要满足资源约束，均衡生产过程中各种生产资源；要在不同的生产瓶颈阶段给出比较好的生产排程计划；要实现快速排程并对需求变化做出快速反应。不能小看**是一个车间一个工厂的计划排程问题，从学术上讲，这是一个大系统、复杂系统的优化问题。排程就是排序，就是先做什么，后做什么的问题。但是你可以这样想象，几百台大小设备、几百人同时要做各种任务，怎样才能在各种约束（设备能力、人员、时间、场地、物料等）条件下（还是动态变化的），实现目标。芯软云提供AI+工业互联网和智能工厂整体解决方案,帮助企业实现降本提质增效,助力区域实现产业数字化.
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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。▲数据管理设备联网实现智能工厂乃至工业，推进工业互联网建设。
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