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wayaj

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发表于：2017-09-13 14:25:18

楼主

近几年，随着智能制造战略的持续推进，工厂的智能化改造已经成为当前制造业推动智能制造转型的一个主要方式。但由于智能制造是一个复杂的系统工程，融合了信息化、自动化以及智能化等技术，使得企业在推进智能制造的过程中仍然面临巨大挑战。

这些挑战主要集中在三个方面：

一是如何实现对现有工厂车间的自动化及数字化改造；
二是如何对工厂中的设备及产线进行及时的数据采集和存储；
三是如何实现工厂设备及生产过程及的3D可视化，打造基于CPS的透明化智能工厂。

愿景：成为领先的智能制造服务商

智能工厂特点

在基础控制层，着眼于机器智能的挖潜，实现设备底层数据的实时采集和可视化智能管控；
在人机交互层，通过中间件打通数据存储、传输、分析与交互难题，为人机对话提供统一制式的工具；
在生产执行层，以精细化管理的MES系统实现人、机、料、法、环、测的全过程管控；
在设备管理层，使用透明化的全生命周期管理系统延长设备的使用周期，提高设备的有效作业率；
在培训管理方面，采用更直观更精准的3D虚拟仿真系统提供培训与操作指导，缩短员工培养时间，降低维护与保养成本；
采用移动应用技术实现智能工厂人性化的管理变革。

数据驱动智能生产的难点

如何保证数据采集的及时性、准确性与完整性；
如何保证数据背后算法的科学性、先进性和有效性；
只有有效解决这两个问题，企业才能真正保证利用准确有效的数据来驱动智能化的生产。

如何成为领先的智能制造服务商

抓住市场机遇做出创新型产品以满足企业移动化需求；
在强大的技术支撑下搭建两化融合智能工厂云平台，实现企业生产实时数据的采集、存储、通讯和传输，通过互联网实现跨区域远程协同管控；
实现企业移动化管理，让制造企业可以在云端实现全球化协同和移动化管控。

策略：基于CPS的智能工厂体系

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设备预测性维修维护，实现设备的闭环
关注制造执行，打开现场管理"黑箱"
虚实融合，打造智能工厂典范
自动化改造，重构设备机能
实践CPS，强化数据采集基础

实践：打造智能工厂典范

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智能制造服务

生产企业智能控制技术、物联网技术、数据采集技术、智能管理技术、智能服务技术、移动应用技术和虚拟仿真技术的探索和实践，研发的智能设备控制系统、生产制造执行系统、设备远程运维系统、企业移动应用管理平台等系列产品，展现了基础控制层、智能设备管理层、生产执行层等"智能工厂"自下而上的三个层架构，运用"虚拟仿真"技术，以 3D 可视化方式立体、实时的呈现设备、生产、质量、物料、产品工艺、人员操作的信息，实现生产智能化、工艺精细化、设备精益化的创新。

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