数字化工厂技术及实践
广东利某著名企业研究院
杜义贤
日期：2019-9-26;;
■自动化设备覆盖率低
■信息化建设存在断层，车间管理成为“黑匣子”
■各相关环节信息“孤岛”;
●新工厂在建设与运行之前，生产节拍及各部分配合难以确实有效的评估
●在产品设计开发的各个阶段，不能确实有效地协调设计与制造各阶段的关系
●难以准确评估工厂的制造潜能;
存在的问题;
1、隐性成本无法精确计算
2、隐性成本无法提供财务报表
3、隐性成本无法直接看见、习以为常
4、隐性成本无法通过“行政命令”有效低减
5、问题改善效果难以固化或标准化;
数字化工厂
将所有和生产相关的信息数字化呈现，保
证生产过程数据没有中断，在此基础上，加入
系统工具，实现管理的可视化和可预测。
数字化工厂无人工厂;
120%
100%
80%
60%
40%
20%
0%
计算机化连接可视透明预测自动应;
“数字化工厂”的IT背景结构;
企业信息化、数字化蓝图;
数字化制造决策与管控层
●商业智能/制造智能(BI/MI):可针对质量管理、生产绩效、依从性、产品总谱和生命周期管理等提供业务分析报告。
●无缝缩放和信息钻取：通过先进的可定制可缩放矢量图形技术，使用者可充分考虑本企业需求及行业特点，轻松创建特定的数据看板、图形显示和报表，可;
数字化制造执行层
●先进排程与任务分派：通过对车间生产的先进排程和对工作任务的合理分派，使制造资源利用率和人均产能更高，有效降低生产成本。
●质量控制：通过对质量信息的采集、检测和响应，及时发现并处理质量问题，杜绝因质量缺陷流入下道工序所带来的风险。
●准时化物料配送：通过对生产计划和物料需求的提前预估，确保在正确的时间将正确的物料送达正确的地点，在降低库存的同时减少生产中的物料短缺问题。
●及时响应现场异常：通过对生产状态的实时掌控，快速处理车间制造过程中的生产过程中常见的延期交货、物料短
缺、设备故障、人员缺勤等各种异常情
形;
数字化制造装备层(??位层)
●实时硬件装备集成：通过对数控设备、工业机器人和现场检测设备的集成，实时获取制造装备状态、生产过程进度以及质量参数控制的第一手信息，并传递给执行层与管控层，实现车间制造透明化，为敏捷决策提供依据。
●多源异构数据采集：采用了先进的数据采集技术，可以通过各种用的车间设备来收集数据，同时确保系统中生产活动信息传递的同步化和有效性。
●生产指令传递与反馈：支持向现场工业计算机、智能终端及制造设备下发过程控制指令，正确、及时地传递设计及工艺意图。;
1.5%企业：
所有主管、经理都会用
能做部分的数据分析
3%企业：
部分主管、经理会用，能监控存货的合理性
5%企业：
基层管理人员都会用，能缩短订单的生产周期
20%企业发挥了基本功能：财务：记账
仓管员：出入库、查库存
采购：采购需求、下采购单
14/48;
企业信息化水平低主要原因;
●数字化转型升级通常需要对企业原有的战略目标、组织方式及资源配置模式进行重新定义，转型战略的制定和实施，既离不开对产业趋势的研判与产业格局及价值传导链条的分析，也离不开有效的组织管理和落地推进。
●在新技术快速发展下(物联技术、网络技术、人工智能、大数据、数据监控)重新审视原有核心能力的现状与未来，重新定义核心竞争力，并运用新技术，重组企业运作流程，管理体系及生产工具，在柔性，个性化，服务化的未来竞争上，取得领先优势。;
数字化工厂及制造业发展;
智能工厂的升级逻辑路径;
智能制造的精益体系三个关键词;
数字化精益-价值;
为精益专家提供数字化诊断工具
销售研发采购生产物流仓储
企业资源计划成本精算与报价管理全面预算与BI大数据
需求管理产品数据管理开发项目管理设计质量知识经验管理
密产管理渠道/门店首理供应商管理APS/NPS原统WMS系统物流预送售后服务
设备管理工艺工程物料追溯能耗管理过程管控品质管理劳动力和资源配置管理;
数字化精益-人机;
数字化精益-人机;
采购
Purchase
供应链管理SCM;
3.数字化工厂建设路径;
某公司的