PPT | 智能工厂架构整体解决方案（可下载）
极速导读
制造业智能化转型处于积极投入阶段，越来越多的企业跟上制造业发展形势，投身于智能工厂建设，致力于实现“提升效率、减少错误和浪费、降低成本、提升品质”的目标，更希望由此形成企业独有的市场竞争力。
今天『制造前沿』分享一份关于智能工厂架构整体解决方案的PPT，全面解读智能工厂建设。
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为什么要建设智能工厂
1. 政策推动：国家智能制造总体规划的推动，如《中国制造2025》等政策文件，旨在通过智能制造提升国家制造业的整体水平。
2. 技术进步：新兴技术如物联网、大数据、云计算、人工智能等的发展，为智能工厂的建设提供了技术支撑。
3. 产业升级：制造业面临转型升级的需求，智能工厂能够提高生产效率、产品质量，降低成本和资源消耗。
4. 经济效益：智能工厂能够带来显著的经济效益，包括提高生产效率、降低成本、节能减排等。
5. 企业内在需求：企业在经营发展过程中面临市场多变、原料价格波动、供应链管理、能源监管、安全与环保等多方面的挑战，智能工厂的建设有助于解决这些问题。
6. 提高竞争力：通过智能化改造，企业能够快速响应市场变化，提供个性化和高质量的产品，增强市场竞争力。
7. 促进创新：智能工厂的建设能够促进企业在产品设计、生产流程、管理方式等方面的创新。
8. 实现可持续发展：智能工厂有助于实现绿色制造和循环经济，符合可持续发展的要求。
9. 应对劳动力挑战：随着劳动力成本的上升和劳动力短缺问题的出现，智能工厂能够通过自动化和智能化减少对人工的依赖。
10. 数据驱动决策：智能工厂能够收集和分析大量数据，为企业决策提供更加精准的数据支持。
建设智能工厂是响应国家政策、适应技术发展、满足市场需求、提升企业竞争力、推动产业升级和实现可持续发展的重要举措。
智能工厂建设总体目标
智能工厂建设的总体目标涵盖了多个方面，旨在通过智能化手段实现生产效率的提升、成本的降低、产品质量的提高以及环境影响的减少。以下是智能工厂建设的主要目标：
1. 数字化工厂：建立数字化模型，实现企业总体设计、工艺流程及布局的数字化管理。
2. 通信保障：构建企业通信网络架构，确保各环节之间的信息互联互通。
3. 经营运行管控：通过企业资源计划系统（ERP），实现企业经营、管理和决策的智能优化。
4. 自动化投用：提高自控投用率，关键生产环节实现安全连锁，提升生产自动化水平。
5. 安全环保与应急：在安全与环境风险区域实现自动检测监控，建立在线应急指挥联动系统。
6. 信息安全：建设工业信息安全管理制度和技术防护体系，保障数据和网络安全。
7. 生产运行管控：建立生产执行系统（MES），实现生产计划、调度的模型控制。
8. 在线监测监控：建立数据采集和监控系统，提高生产工艺数据自动数采率。
9. 供应链管理：优化供应链流程，提高供应链的响应速度和灵活性。
10. 能源管理：实现能源监管的精细化，提高能源使用效率，降低能耗。
11. 质量管理：通过智能化手段提高产品质量，实现质量控制和追溯。
12. 设备管理：采用现代化管理技术，提高设备维护和运行效率。
13. 风险管理：实现风险分级管控和隐患排查治理，提高安全管理水平。
14. 协同办公：通过流程管理和知识管理，提高企业内部协同效率。
15. 企业本质安全：通过内外部管理协同，提高企业的本质安全水平。
16. 上下游产业链协同：加强与上下游产业链的协同，提升整个产业链的竞争力。
17. 生态协同：构建和谐的产业生态系统，实现资源共享和优势互补。
通过实现这些目标，智能工厂将能够更有效地响应市场变化，提高生产过程的透明度和可控性，同时降低生产成本和提高企业的市场竞争力。
智能工厂总体架构
智能工厂的总体架构是实现其目标的基础，它通常包括以下几个关键组成部分：
1. 数据集成与流转：基于工业互联网标识解析体系，实现物料、工艺、能源、工厂等各类建模数据的集成与流转。
2. 数据分析与挖掘：通过数据上传和数据挖掘技术，对收集到的数据进行分析，以支持决策制定和流程优化。
3. 数字化：涵盖数字化客户、研发、质控、供应链、资产、生产、能源、调度、仓储、设备、办公、应急和安环等多个方面，实现全流程的数字化管理。
4. 数据总线：构建数据总线，实现数据的快速传输和处理。
5. 数据决策：利用数据分析结果进行智能决策，提高决策的效率和准确性。
6. 数字化仿真：通过数字化仿真技术，对生产过程进行模拟，优化生产流程和提高生产效率。
7. 核心价值实现：通过技术、产品、业务的深度融合，实现创新商业模式、高效产品制造模式和智慧企业模式。
8. 生产调度中心：集中管理和优化生产调度，确保生产计划的顺利完成。
9. 质量控制与追溯：实现质量事件的过程追溯，为质量优化提升提供支撑。
10. 设备管理：基于设备实时数据，实现设备故障诊断识别和预防性维护。
11. 能源管理：优化能源使用，实现节能减排。
12. 大数据中心：形成大数据中心，支撑辅助决策。
13. 安全风险管理：实现重大危险源监测预警和安全风险综合分析。
14. 数字化研发：基于配方的产品生命周期管理，实现研发流程的数字化。
15. 数字化仿真：通过基础建模、展示交互和业务应用，实现生产、工艺、质量和管理的仿真。
16. 数字化资产：实现资产的全生命周期管理，包括战略规划、绩效分析、配置计划、采购、维修等。
17. 数字化生产：构建业务架构，实现智能决策、安全研判、能效提升和生产优化。
18. 数字化安环：实现安全生产的全方位保障，包括监测预警、隐患排查、数据分析等。
19. 数字化供应链：通过供应链管理，实现计划、采购、仓储物流和生产作业的协同。
20. 数字化绩效：打造人力资源与员工发展平台，实现员工的全生命周期信息服务。
智能工厂的总体架构是一个多层次、多维度的系统，它通过集成各种信息技术和管理系统，实现生产过程的智能化和自动化，提高生产效率，降低成本，提升产品质量，并确保生产安全和环境友好。
分模块的具体建设方案可参考下方PPT。
智能工厂架构整体解决方案
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