数字化智能化车间：制造业创新发展的核心驱动力
本文件围绕数字化、智能化车间规划与建设展开，全面涵盖概念解读、实施要点、关键环节建设及实际案例成效等内容，为制造业升级提供关键指引。
一、数字化智能化车间概念与模型
概念阐释
车间涉及多维度业务活动与数据管理。数字化车间运用数字化技术于各业务，实现数据管理与运行优化；智能化车间以智能决策为要，借助技术手段实现业务优化；数字孪生车间基于虚拟模型与物理车间实时映射，助力运行分析优化。
三维结构模型：包括智能功能、工厂结构、业务活动维度，关键在于数字建模等环节的协同，以达成车间高效运行。
二、实施步骤与要点
PDCA 循环实施
规划：SWOT 分析定目标愿景与路径，评估关键技术。
设计：布局、自动化方案等多方面设计及业务流程梳理。
建设：虚拟仿真验证后进行自动化、信息系统、支撑环境建设及系统集成与人员培训。
运行：物理与信息车间协同完成生产与决策。
评价优化：评价效果，迭代改进。
要点聚焦：关注数字孪生、生产管控平台、车间布局等要点，确保车间建设全面推进。
三、车间布局与装备产线建设
布局设计与优化
综合考量确定布局，追求精益、数字化自动化与仿真验证，如某装备企业改善布局减少库存与物流问题。
装备产线提升：引入数字化柔性装备提升生产效率与质量，企业案例展示其显著成效。
四、物联网建设与数据采集
物联网构建：工业互联网实现工业互联互通，车间物联网采集数据与感知设备状态，涉及多数据类型与采集设备。
数据集成平台：通过硬件与软件集成，实现设备与信息系统互联，保障数据流畅通与应用。
五、数字化生产管控平台建设
目标与内容
目标：透明可视、有序可控、优化决策。
内容：精益生产体系为基，APS 优化排程，MES 调度监控，生产控制中心看板管理。
系统特点与作用：MES 集成管控、精益驱动、个性鲜明、数据支撑，各系统协同提升生产管理水平。
六、数字孪生车间与大数据应用
数字孪生车间实践
区别于其他车间概念，有独特应用框架，如生产监控、物流仿真等，案例展示其应用价值。
大数据应用探索
车间大数据有其特征，分析相关性为要，采用多种方法，构建数据中心支持决策，案例体现其在故障诊断等方面的作用。
七、苏州胜利精密智能工厂案例
工厂架构与建设：设备先进，架构多层级，软硬能力建设并重。
技术亮点与成效：少人化、物联网、品质管控等亮点突出，KPI 指标大幅改善，彰显数字化智能化车间优势，为制造业发展提供借鉴范例。
数字化智能化车间建设是制造业迈向高端的关键路径，通过各环节精心打造，助力企业提升竞争力，引领制造业创新发展潮流。
加入知识星球智能制造与自动化，加入会员可下载此公众号发布文章中的相关资料（行业报告、MES、数字化技术方案、自动化教程、自动化行业标准化资料VASS\SICAR\戴姆勒等、C#上位机开发、node-red开发、人工智能教程等）。
今天的文章，如果你感觉有价值，请记得一键三连：点赞加关注，留言，转发朋友圈，分享收藏，点击在看之后，一定记着加我个人微信：ZIDHXB。
