导读:在当前智能制造的热潮之下,许多企业都在计划建设智能工厂。众所周知,智能工厂的计划建设是一个十分复杂的系统工程,那么建设智能工厂该若何“化繁为简”?


文/搜狐网 

在建设中要思量的几个焦点要素以及需要关注的重点维度。

数据的采集和治理

数据是智能工厂建设的血液,在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中,会发生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、职员等营业数据,这些数据可能划分来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。

生产过程中需要实时采集产量、质量、能耗、加工精度和装备状态等数据,并与订单、工序、职员举行关联,以实现生产过程的全程追溯。

此外,在智能工厂的建设过程中,需要确立数据治理规范,来保证数据的一致性和准确性。

必要时,还应当确立专门的数据治理部门,明确数据治理的原则和构建方式,确立数据治理流程与制度,协调执行中存在的问题,并定期检查落实优化数据治理的技术标准、流程和执行情况。

生产质量治理和装备治理

提高质量是企业永恒的主题,在智能工厂计划时,生产质量治理和装备治理更是焦点的营业流程。贯彻质量是设计、生产出来,而非磨练出来的理念。

质量控制在信息系统中需嵌入生产主流程,如磨练、试验在生产订单中作为工序或工步来处置;质量控制的流程、表单、数据与生产订单相互关联、穿透。

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