对于公司智能制造规划的理解 企业智能制造规划(5篇)
对于公司智能制造规划理解 企业智能制造规划
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对于公司智能制造规划的理解 企业智能制造规划(5篇)
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对于公司智能制造规划的理解 企业智能制造规划篇一
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目录 1.概述..........................................................2.需求分析......................................................2.1 仓储....................................................2.2 生产....................................................2.3 其他....................................................3.企业信息化现状分析............................................4.智能制造方案..................................................4.1 系统架构................................................4.2 子系统耦合关系分析......................................4.3 工业大数据中心方案......................................4.3.1 工业大数据平台框架..................................4.3.2 工业大数据平台特点..................................4.4 现场层系统..............................................4.4.1 数据采集方案........................................4.4.2 机器视觉检测系统....................................4.4.3 生产测试管理平台....................................4.5 应用层系统..............................................4.5.1 智能仓储系统方案....................................4.5.2 项目管理系统方案....................................4.5.3 设备管理系统方案....................................4.5.4 plm 系统方案.........................................4.5.5 能耗管理系统........................................4.5.6 crm 系统方案.........................................4.5.7 gis+bim 构建虚拟车间.................................5.系统建设路线..................................................5.1 实施策略................................................5.2 实施路线（建议）
........................................版本信息 日期 作者 版本 备注 2016.10.24 蒋中能 pa1 初版方案 2016.10.25 蒋中能 pa2 修改实施路线内容；在第一章前增加“阅读说明”
阅读 说明
1.概述：简述背景和本案的基本内容； 2.需求分析：主要描述现场调研情况及简要分析； 3.企业信息化现状：描述企业现阶段的信息化系统及使用情况，作出简要分析； 4.智能制造方案：描述总体架构；按照三个层级（数据层、现场层、应用层）进行系统方案描述； 5.系统建设路线：阐述天衡电科的智能制造实施策略，针对九州实际情况给出简要的实施路线建议。
1.概述 在工业 4.0、互联网+以及大数据、机器人和人工智能等技术日趋成熟的背景下，智能工厂建设的可能性逐渐明朗。
根据目前的技术成熟度，当前制造业转型的现实目标应当是建设数字化工厂、探索数字化管理和重构优化工作流程以满足数字化的要求。其主要原因有二：
其一：人工智能方法的成熟度上不能完全被可靠的利用到制造过程中，在当前只能通过数据感知获取一些知识，而判断的工作依然需要人来完成。因此，希望一步到位的实现智能工厂还不现实。但实现全数字化的工厂，将所有环节的数据采集和流转全部实现虚拟化并提供交互功能是完全可以做到的，这种形态的工厂即数字化工厂。
其二：数字化工厂是走向智能化工厂的必经道路。目前科学界普遍的共识是通过数据感知是获取智能的途径，因此数据是智能工厂最为核心和关键的部分，也是实现智能的基础。
而数字化工厂建设最为核心的内容是数据平台的建设。包括了数据的采集、传输、预处理、分类、规约、访问控制、相干性保证等诸多方面的内容；需要动用传感器技术、信号处理技术、数据通信技术、分布式计算技术、数据存储技术、软件技术、web 技术等众多 ict 领域的关键技术。
数据平台的建设是一个有意义而又有挑战的工作。
在这一背景下，本案拟对数字化工厂的数据平台建设作一个方案规划。为数据平台建设的实施提供指导和依据。
本案的主要内容包括：
1.数据平台架构介绍：一般意义上的框架性介绍，建立一个基本的广泛适应性的数据平台框架，并标明其关键技术。2.数据平台的应用背景：针对实际的应用，对企业的规模、业务过程、数据采集的类型和要求、数据量等具体应用相关情况进行描述。3.数据平台方案规划：依据框架和具体的应用背景，具体给出某企业的数据平台的方案，指明需要的数据类型、数量以及实现方法等。4.软硬件部署设计：对系统部署实施阶段所需的软件和硬件环境做出规定。2.需求 分析
2.1 仓储 调研情况 ：
1.储藏类型有三种：器件、半成品（原材料）、成品 2.所有三种类型的产品都存在外购和自产。
3.入库流程为：待验——检验——入库。其中待验环节主要是核对物料信息（外包装铭牌）以及抽样检查数量；检验为全检。
4.出库分为领料和销售出库两种。5.领料流程为：技术中心下发 bom 清单——pmc 部做计划单，发送领料单——库管发料——生产配套区 6.销售流程为：营销公司——运输中心——库管 7.入库数据为人工在 erp 软件中录入对应号码。
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