数字化工厂管理系统-支持定制「合肥宇胜」

案例

物流解决方案物流解决方案主要针对复杂制造体系进行建模（如车身线，总装线，喷漆线、发动机线等），包括：对生产线的制造能力进行评估；分析和优化生产线的缓冲区尺寸；找出瓶颈点并进行优化；制定的物流控制策略；定义的制造系统参数等。其中的生产线物流规划、方案验证包括：物流布局规划和验证；生产线缓存区的位置设定和储存量控制；物流路径的规划与优化；输送链系统的布局，控制方案，运行策略。

生产执行环节——数据采集实时通

早期的数字化工厂，其实并不包含生产执行环节，但随着制造业企业具体实践与应用的发展，数字化工厂的概念开始向覆盖产品整个生命周期的全价值链拓展与延伸，作为将产品从设计意图转化为实体产品的关键环节，生产执行无疑应该是数字化工厂的关键一环。

这个环节的数字化，体现在制造执行系统（MES）与其他系统之间的互联互通上。MES与ERP、PDM/cPDM之间的集成，能够保证所有相关产品属性信息从始至终保持同步，并实现实时更新。

如果某一款产品的零部件或原材料发生变化，PDM/cPDM和MES中的数据信息会同步变化，MES会自动调整制造解决方案，有效避免了传统制造企业由于信息无法及时传递和同步所造成的误工。借助RFID（无线射频识别技术），MES还能够对生产线上的产品零配件进行识别和路径规划，从而实现柔性化的混线生产，大幅提高生产效率。

数字化工厂未来畅想与智能制造

视觉所见的炫酷科技并不是数字化工厂的诉求，能够让制造业企业获得实实在在的收益，才是采用数字化解决方案的终目的。在未来，随着市场竞争的日益加剧和市场需求的加速变革，制造业将面临更大的挑战，这些趋势将不断推进制造业的发展和进步，也将对数字化技术与解决方案提出更高的要求，数字化工厂的概念将进一步丰富与深化，并企业逐渐向未来的智能制造与愿景中的工业4.0不断迈进。

转型为数字化工厂

数字化工厂融入数字生态系统

制定雄心勃勃的数字化工厂战略未尝不可。例如，利用实时短期客户需求数据调整规划和生产，从而灵活匹配产量与消费者偏好。亦或是将数字化功能集成到产品中，以提供能挖掘数据价值的服务。例如，机器制造商可能使用传感器和人工智能来销售增强型维护套餐服务。

若能找到方式使制造过程中生成的数据产生效益，便能产生深远影响。拥有数字化工厂的企业有机会通过利润丰厚的售后市场增加其利润率并获取客户，也可以进军全新的业务领域，而不是仅仅专注于生产。数字化工厂生态系统必须包括一个联网、透明集成的数字化供应链，从原材料和零部件供应商到物料和成品运输商，终流向终端客户。