广州数字化工厂管理系统***「多图」

数字化工厂是如何实现数字化管理的数据统筹分析在物连网的基础上，企业实时采集到来自供应商、采购、生产、仓库、物流、销售等方面的信息，形成企业的一个是数据库，然后再通过统筹系统，及时进行识别、记录，分析、运算，将数据进行筛选和层别，终形成相应的各类图形报表，如客户订单及时在线生产进度报表、生产工单齐套及缺料信息报表、生产质量统计与分析报表、生产效率UPPH统计与分析报表、设备OEE统计与分析报表、计时与计件工资核算报表、其它定制类统计与分析报表。通过系统统筹分析，将数据及时、有效、准确、透明的呈现给企业管理者，让企业管理者有了判断和决策的依据，达到在线敏捷应对，从而降低成本发生的风险。

数字化转型中面临的挑战缺乏整体性的战略规划我们观察到不少项目由于缺乏整体性的战略规划，导致对未来数字化的具体需求不甚明晰，对企业当前数字化水平认知不足，从而无法客观地判断两者间的差距，确定所需补强的能力。许多中国企业从软件（技术）和硬件（设备）的角度考虑数字化工厂的开发建设，依靠内部经验丰富的工程师和人员与外部供应商合作，通过对各类解决方案的整合来实现生产线上特定环节的自动化和跟踪。

数字化转型中面临的挑战中国企业往往更注重单体设备的自动化率，忽略了生产体系是一个有机的整体，而且在企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）和产品生命周期管理（PLM）等不同系统间的打通和整合方面也有待改进，能做到不同工厂间互联的更是凤毛麟角。因此，企业需要根据自身的数字化工厂战略制定技术路线图，分阶段行各种技术转型举措，从而将实施的风险降至，避免对业务和运营造成冲击。中之杰一云通云制造平台帮助企业实现互联互通，实现企业各环节的业务和数据协同。

技术主轴的现代化数字化工厂的一些技术主轴包括相对过时的软件（主要是过去的企业资源计划和制造执行系统，甚至是EXCEL制表软件）。使用这些软件的初衷是为了进行基础的计划并解决操作效率低下的问题。通过传感器和云技术将这些零散的数据以及分析网络整合进一个共同的基础设施，就可能实现零件、机器、生产经理、运输车和流水线工人之间以及整个生态系统内的实时交流，这样一来就大大缩短了从原材料转变为成品的时间和距离，有助于完成机器设备的及时维护。