宁波印刷包装智能工厂择优 上海迅越软件

企业基于cps和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从i小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。让用户的需求意见渗透到产品设计、诉求、生产的全过程，整个制造过程的起点是用户，归宿也是用户，是数字经济下的i佳范本。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追i踪等相关业务。在此基础上，形成了企业-值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。

智能化≠自动化    智能工厂到底有多智能？

众所周知，为了应对全球制造业变革浪潮，促进本国制造业的转型升级，德国-于2013年提出了工业4.0的-，中国则于2015年发布了《中国制造2025》行动纲领。通过整体可视技术进行推理预测，利用仿i真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。在这样的背景下，-的制造企业纷纷开始智能化转型，智能工厂成为制造升级的必然趋势。

自动化并不等同于智能化。智能制造所需要的并不仅仅是设备的升级或单纯的-开发，而是围绕用户的价值，实现全流程端对端互联，对整个制造行业进行水平整合和垂直整合，打造一个互联工厂。

智能工厂：制造≠智造  带来什么样的启示？

工业时代强调规模经济，其依据是单一产品生产规模扩大，产品的平均成本会逐步下降。这是一种面向“做大”的制造模式。

而在工业4.0和中国制造2025背景下的数字经济，则强调范围经济，通过信息的获取和处理应对“多样性”的挑战，从而降低成本、提益，是一种“智造”的思路。

因此，从“制造”升级为“智造”，围绕“用户生产”的jdm模式或许是-的诠释。让用户的需求意见渗透到产品设计、诉求、生产的全过程，整个制造过程的起点是用户，归宿也是用户，是数字经济下的-范本。

在智能制造中如何满足柔性生产？

首先是“感知”，这是人可以获取各种信息做判断的基础，集成各类传感器、机器视觉、测量设备等，产线有望获得感知。其次是“分析”，对采集的数据实时处理，分析挖掘后形成知识。智能工厂价值链：1、互联互通是指采用局域网、互联网、移动网、专线等通信技术,实现制造资源间的连接及制造资源与企业管理系统间的连接。再次是“决策”，所谓决策就是基于“知识”的生产管理对新的数据进行推理应用，产生相应生产决策数据或指令。然后是“执行”，就是用工业机器人、数控机床、各种专有设备完成生产的要求。