发布于 2022-6-14 9:44:47   阅读次数：

智能制造的整体成效取决于各种技术是否全面得以实施，任何单一技术和局部实施都只能取得阶段性目标。因此，企业为了获得综合竞争力，就必须从技术、管理、制造、装备、物料五个维度全面实施智能制造，在新一轮工业革命中占据主导地位，取得竞争优势。

 

通过新一代信息技术，实现智能制造阶段性目标，广东合协人力资源管理软件的小编认为需要做到以下几点：

 

1. 通过ERP实现企业内部资源和企业相关的外部资源的整合，把企业的人、财、物、产、供、销及相应的物流、信息流、资金流、管理流等紧密地集成起来，实现资源优化和共享。

 

2. 通过PLM对产品的整个生命周期进行管理，打通流程、人、数据等多个环节，实现设计、制造、检验一体化。

 

3. 通过谷器MES管理生产数据，并通过MES实现与上游ERP和下游PLC（Programmable Logic Controller,可编程逻辑控制器）、数据采集、条码、检测仪等设施设备的连接，贯彻落实生产计划、执行生产调度、反馈生产进度等，为生产技术及调度提供辅助工具，提升计划的准确性。

 

4. 通过APS解决企业多任务、多工序、多资源的优化调度问题。

 

5. 通过仿真技术对产品结构、工艺布局及任务调度进行仿真，将对工件几何参数进行校验的几何仿真转变成产品加工、装配、拆卸、切削和成型过程的物理仿真；对设备和生产线布局、工厂物流、人机工程等进行仿真，确保工艺布局合理；对排产任务包进行仿真，确保资源分配均衡，以提高效率。

 

通过工业机器人，在批量加工、焊接、喷漆、组装、采集和放置、产品检测和测试等环节完成具有高效性、持久性和准确性的工作。

 

通过大数据收集订单、计划、采购、生产、物料、设备、管理等环节，对这些数据进行统一存储、传输、扩展、分析、处理、检索、挖掘，最终形成可更高效、更便捷操作的数据仓库。

 

云计算深入渗透到企业的所有业务流程，根据业务需求，动态地分配业务所需的计算资源、网络资源和存储资源，实现实时IT交付和管理，为大数据处理提供便捷响应。

 

通过将人工智能技术引入质量检测与优化、设备故障诊断和预测等领域，利用更多的数据进行机器学习和深度学习，使得机器设备和软件系统等在精确处理既定任务的同时具备分析和思考能力，最终实现智能化。

 

因此，智能制造建设程度的考量既要突破传统工厂过度依赖自动化和信息化，又要紧密结合新时代智能工厂的特征、要求、目标等，从五个维度全面实施，基于一个数据中心建设，围绕质量-成本和效率-效益终极目标，从自动化、数字化、信息化、精益化、网络化、柔性化、可视化和智能化八个层次分别评估技术、管理、制造、装备和物料五个维度的建设成效。

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