PPT丨43页丨数字化智能工厂顶层设计：新一代数字化智能工厂解决方案【精品】

在当今制造业快速发展的时代，数字化智能工厂已成为企业转型升级的关键方向。

一、建设背景

（一）企业变革的迫切需求

随着市场竞争日益激烈，企业面临着巨大的挑战，都在积极思考变革之路。同时，国家战略大力推动制造业的转型升级，如智能制造、工业 4.0 以及工业互联网等理念的兴起，为企业的变革提供了明确的方向指引。这些战略强调了制造业与信息技术的深度融合，促使企业从传统的生产模式向智能化、数字化方向转变。

（二）新技术的强大驱动力

信息物理系统（CPS）、云计算、大数据、移动互联网、物联网、人工智能等一系列新技术的蓬勃发展，为数字化智能工厂的建设奠定了坚实的技术基础。这些技术使得工厂能够实现全方位的数字化、网络化和智能化，打破了传统工厂中人与物、设备与设备之间的信息壁垒，实现了人 - 物 - 设备的高效互联，从而为生产过程的优化和创新提供了无限可能。

二、解决方案

（一）核心思想：IT、OT 与 AI 的融合

数字化智能工厂的核心在于将信息技术（IT）、运营技术（OT）以及人工智能（AI）紧密结合，并融入企业的核心业务模型。例如，通过机器视觉技术实现对生产过程中产品质量的实时监测；利用优化配料算法提高生产效率和产品质量；借助工艺预测模型提前规划生产流程，确保生产的顺利进行。这种融合使得工厂能够更加智能地应对各种生产需求和变化。

（二）新一代数字化智能工厂的构建

1. 鲜明的特点

• 产销协同：新一代数字化智能工厂打破了生产与销售之间的隔阂，实现了两者的紧密协同。通过实时共享订单信息、生产进度以及库存数据，企业能够快速响应市场需求，实现个性化定制生产，满足不同客户的多样化需求。

• 敏捷运筹：在面对市场的快速变化和不确定性时，工厂能够迅速调整生产计划和物流配送方案。借助先进的数据分析和智能算法，对原材料采购、生产排程以及产品配送进行优化，确保整个供应链的高效运作，提高企业的市场应变能力。

• 智能生产：利用物联网、自动化设备以及智能控制系统，实现生产过程的高度自动化和智能化。从原材料的投入到成品的产出，每一个环节都能够实现精准控制和实时监控，减少人工干预，提高生产效率和产品质量。

• 精准质量：通过在生产线上部署大量的检测设备和传感器，对产品质量进行实时监测和数据分析。一旦发现质量问题，能够及时追溯到生产环节，采取相应的措施进行纠正，确保产品质量符合严格的标准。

• 优化决策：基于大数据分析平台，对生产过程中产生的海量数据进行深度挖掘和分析。为企业管理层提供准确、全面的决策依据，帮助企业制定更加科学合理的生产策略、市场策略以及发展战略。

2. 完善的框架构成

• 边缘层

• 设备与系统集成：涵盖原物料、容器具、工装、CNC/DNC、机器人、DCS/PLC 等多种设备，以及感知、仪表仪器、检验检测、工人、SCADA 等系统。这些设备和系统协同工作，负责采集生产过程中的各种数据，如温度、压力、流量、质量等参数，并对数据进行初步的处理和分析。

• 数据采集与传输：边缘层通过各种传感器和通信技术，将采集到的数据实时传输到生产指挥平台，为后续的决策和控制提供数据支持。

• 生产指挥平台

• 个性化设计：根据客户的个性化需求，对产品进行定制化设计。利用计算机辅助设计（CAD）和虚拟制造技术，在虚拟环境中模拟产品的设计和制造过程，提前验证产品的可行性和性能，减少设计错误和生产成本。

• 协同计划：整合企业内部各个部门的资源和需求，制定统一的生产计划。包括采购计划、生产排程、物流配送计划等，确保各个环节之间的紧密配合和协同工作。

• 生产调度：根据实时的生产数据和订单需求，对生产过程进行动态调度。合理安排设备、人员和物料的使用，提高生产效率，避免生产瓶颈和延误。

• 异常管理：实时监测生产过程中的异常情况，如设备故障、质量问题、物料短缺等。一旦发现异常，能够及时发出警报，并采取相应的措施进行处理，确保生产的正常进行。

• 巡检管理：安排巡检人员定期对生产设备和环境进行巡检，及时发现潜在的安全隐患和设备故障。通过移动终端设备记录巡检结果，并上传到生产指挥平台进行分析和处理。

• 智能监视：利用视频监控、传感器监测以及数据分析技术，对生产过程进行全方位的智能监视。实时掌握生产进度、设备运行状态、质量指标等信息，并以直观的方式展示给管理人员，方便他们进行决策和管理。

• 辅助决策：基于大数据分析和智能算法，为管理人员提供决策支持。例如，通过对历史生产数据的分析，预测设备的维护时间和需求，提前安排维护计划，减少设备停机时间；根据市场需求和库存情况，调整生产计划和销售策略，提高企业的经济效益。

• 用户层

• 多样化用户角色：包括质检人员、集团用户、中控室人员、调度人员、厂领导、车间主任等不同角色的用户。每个角色都有其特定的职责和权限，根据其工作需求访问和操作生产指挥平台的相关功能和数据。

• 个性化操作界面：为不同用户角色提供个性化的操作界面，根据其工作流程和需求定制菜单和功能模块。方便用户快速找到所需的信息和功能，提高工作效率。

三、关键特点

（一）计划排程协同化

• 集团多组织协同：实现集团内部多个组织之间的协同计划排程。包括采购部门、销售公司、生产工厂、仓储中心等各个环节的紧密配合。例如，采购部门根据销售订单和生产计划制定采购计划，确保原材料的及时供应；销售公司根据市场需求和生产能力制定销售策略，合理安排产品的销售和配送；生产工厂根据订单需求和库存情况制定生产排程，确保产品的按时交付；仓储中心根据生产和销售情况合理安排库存管理，提高库存周转率。

• 多种排程模式：支持多种计划排程模式，如集中计划、集中排产；集中计划、工厂排产；工厂计划、工厂排产（并行）；工厂计划、工厂排产（串行）等。企业可以根据自身的生产特点和管理需求选择合适的排程模式，提高生产效率和资源利用率。

• 物料协同管理：实现跨组织的物料协同管理，包括跨组织领料、备料、入库、交接等操作。确保物料在各个环节之间的顺畅流动，避免物料短缺和积压，提高物料的使用效率。

（二）物流管理智能化

• 一卡通 / 无人值守技术应用：采用汽运 / 铁运一卡通以及无人值守技术，实现物流管理的智能化。在运输过程中，通过智能卡实现车辆的自动识别和计费，提高运输效率和管理便利性；在装卸货环节，利用无人值守设备实现自动称重、计量和货物交接，减少人工干预，降低人力成本和误差。

• 物流信息实时监控：通过物联网技术对物流过程中的车辆位置、货物状态、运输时间等信息进行实时监控。管理人员可以通过物流管理系统随时了解物流进度，及时处理物流过程中出现的问题，确保货物能够按时、准确地送达目的地。

（三）制造过程透明化

• 生产数据实时呈现：通过对生产计划、成本、质量等数据的实时采集和展示，实现制造过程的透明化。例如，实时显示 MPS/MRP 计划的执行进度，让管理人员了解生产任务的完成情况；实时更新客户订单的处理状态，确保客户能够及时了解订单的进展；实时监控即时成本的变化，帮助企业控制生产成本；实时掌握库存数据的动态，合理安排生产和采购计划。

• 生产过程实时监控：利用视频监控、传感器监测以及数据分析技术，对生产过程进行实时监控。包括对生产设备的运行状态、工艺参数的执行情况、产品质量的检测结果等进行实时监测。一旦发现异常情况，能够及时采取措施进行处理，确保生产过程的正常进行。

• 可视化排程：采用可视化排程技术，将生产计划以直观的图表形式展示出来。管理人员可以通过可视化界面轻松地调整生产排程，合理安排设备和人员的使用，提高生产效率，避免生产瓶颈和延误。

（四）安全环保数字化

• UAP 平台的核心作用：建立 UAP 平台，实现权限管理、流程管理、模板管理、主数据管理等功能。通过权限管理确保不同用户角色只能访问其权限范围内的数据和功能，保障数据的安全性和保密性；通过流程管理规范安全环保相关的工作流程，提高工作效率和准确性；通过模板管理提供统一的文档和报表模板，方便数据的录入和统计；通过主数据管理确保安全环保相关数据的一致性和准确性。

• 全方位的安全环保管理

• 职业健康管理：对员工的职业健康进行数字化管理，包括劳保品管理、体检管理、危险点标识等。通过建立员工健康档案，记录员工的健康状况和职业暴露情况，及时发现和处理员工的健康问题。

• 环境监测：对工厂周围的环境进行实时监测，包括废水 cod 系统、废水氨氮监测系统、气体泄漏监测等。通过设置多个取样点，定期进行检验方案的实施和报检及检验工作，并对监测数据进行台账及分析。一旦发现环境异常，能够及时采取措施进行处理，减少环境污染。

• 安全检查与隐患管理：利用移动巡检设备对工厂进行定期的安全检查，及时发现潜在的安全隐患。对安全隐患进行分类管理，制定相应的整改措施，并对整改情况进行跟踪和记录。同时，对事故进行管理，分析事故原因，总结经验教训，防止类似事故的再次发生。

• 安全培训：对新员工、老员工、转岗员工等进行不同类型的安全培训。通过线上培训课程和线下实操演练相结合的方式，提高员工的安全意识和安全技能。

• 法律法规管理：对安全环保相关的法律法规文件进行上传、维护和查询管理。确保企业的生产经营活动符合法律法规的要求，避免法律风险。

（五）质检管理标准化

• 多层质检管理体系：构建检验业务层、质量决策层、基础支持层等质检管理体系。检验业务层负责具体的检验工作，包括在线检测设备数据的采集、人工质检数据的录入等；质量决策层根据检验业务层提供的数据进行质量决策分析，制定质量控制策略和质量改进措施；基础支持层为质检工作提供必要的支持，包括检验资源管理（人员、材料药剂、仪器、标准样 / 溶液、留样）、信息系统支持（平台、流程、模板、消息）等。

• 全面的质检功能实现

• 检验质量管理：对检验工作进行全面的质量管理，包括任务计划、内控检验、结果分析、异常预警等。通过制定详细的检验任务计划，确保检验工作的全面覆盖和按时完成；通过内控检验确保检验结果的准确性和可靠性；通过结果分析和异常预警及时发现质量问题，并采取相应的措施进行处理。

• 质量追溯：建立质量追溯系统，能够从成品追溯到原材料的采购、生产过程中的每一个环节以及检验环节。一旦发现质量问题，能够快速定位问题所在，采取相应的措施进行纠正，确保产品质量的可控性。

• 质量决策分析：基于大量的质检数据进行质量决策分析，包括报表生成、控制图预警、自助分析等。通过对质检数据的分析，了解产品质量的分布情况和变化趋势，为质量决策提供依据。

（六）设备管理科学化

• 全生命周期管理：涵盖设备管理的各个环节，包括计划预算、采购库存、使用管理、维护管理、运行管理等。从设备的规划采购阶段开始，制定合理的采购计划和预算，确保设备的质量和性能符合企业的需求；在设备的使用过程中，规范设备的操作流程，提高设备的使用效率；定期对设备进行维护和保养，延长设备的使用寿命；实时监测设备的运行状态，及时发现设备故障并进行维修，确保设备的正常运行。

• 数据驱动的管理手段

• 故障记录及分析：对设备发生的故障进行详细的记录，包括故障时间、故障原因、故障部位等。通过对大量故障数据的分析，了解设备的故障规律和薄弱环节，制定相应的预防措施，减少设备故障的发生。

• 运行 / 停机记录及分析：记录设备的运行时间和停机时间，并对其进行分析。了解设备的运行效率和可靠性，根据分析结果调整设备的使用计划和维护计划，提高设备的利用率。

• 运行监视及测量记录：实时监测设备的运行参数，如温度、压力、转速等，并进行记录。通过对这些运行参数的分析，了解设备的运行状态，及时发现设备的异常情况，采取相应的措施进行处理。

（七）指标成本精细化

• 多维度绩效指标设定：制定数字化智能工厂绩效指标及分析主题，包括计划类、物料类、设备类、能源类、质量类、效率类等多个维度。例如，计划类指标包括计划完成率、订单合格率、订单兑现率、计划延迟率等；物料类指标包括材料消耗率、工序产量、物料收得率、产量损失率等；设备类指标包括时间差旅、设备效率、一次通过率、关键设备 OEE 等；能源类指标包括综合能耗、工序综合能耗、工序能源单耗、设备综合单耗、设备能源单耗等；质量类指标包括产品合格率、一次通过率、产品返工率、有效投诉次数等；效率类指标包括停机时间分析、停机原因分析、备件库龄分析、巡检执行率、维修及时率等。

• 精细化成本管理：通过对这些绩效指标的精细化管理，实现成本的有效控制。例如，通过提高计划完成率和订单合格率，减少因生产延误和产品不合格导致的成本增加；通过降低材料消耗率和提高物料收得率，节约原材料成本；通过提高设备效率和降低设备故障率，减少设备维修成本和停机损失；通过优化能源利用，降低能源消耗成本；通过提高产品质量，减少产品返工和投诉成本，提高企业的经济效益。

（八）业务应用多端化

• 多终端设备支持：支持电脑、大屏幕、工业平板、条码射频设备、PDA 等多种终端设备。不同终端设备适用于不同的工作场景和用户需求。例如，电脑适用于管理人员进行复杂的数据分析和决策制定；大屏幕适用于生产车间的实时监控和信息展示；工业平板适用于现场操作人员进行数据采集和设备控制；条码射频设备和 PDA 适用于物流配送和库存管理环节的信息采集和处理。

• 便捷的多端应用体验：通过开发适配不同终端设备的应用程序，实现业务应用在不同终端上的便捷使用。确保用户在不同终端设备上能够获得一致的操作体验，提高工作效率。

四、必要性

（一）客户价值的全方位提升

• 质量管控全程化：从原材料的采购、检验，到生产过程中的每一个环节的质量监控，再到成品的最终检验，实现了质量管控的全程化。通过在各个环节设置质量检测点，利用先进的检测设备和技术，确保产品质量符合严格的标准，满足客户对产品质量的高要求。

• 生产过程透明化：借助数字化技术，将生产过程中的各个环节的数据实时展示给企业管理者和员工。包括生产计划的执行情况、设备的运行状态、质量指标的完成情况等。使得企业内部人员能够实时了解生产过程的进展和状态，及时发现问题并进行解决，提高生产效率和产品质量。

• 物流管理无人化：通过应用智能物流技术，如自动化仓储设备、AGV 小车、无人值守装卸货设备等，实现物流管理的无人化。减少了人工干预，提高了物流效率，降低了物流成本，同时也提高了物流的准确性和可靠性，确保产品能够及时、准确地送达客户手中。

• 能源管理精细化：利用智能能源管理系统，对工厂内的能源消耗进行实时监测和分析。通过对能源数据的精细化管理，能够准确了解能源的使用情况，发现能源浪费的环节，采取相应的措施进行优化，如调整设备运行参数、优化生产流程等，从而实现能源的合理利用，降低能源消耗成本。

• 安环管理可控化：建立数字化的安全环保管理系统，对工厂内的安全和环境进行全面的监控和管理。包括对员工的职业健康、环境监测、安全检查、隐患管理等进行数字化管理。通过实时监测和数据分析，能够及时发现安全和环境问题，采取相应的措施进行处理，确保工厂的生产经营活动符合安全和环境法规的要求，保护员工的生命健康和环境安全。

• 设备管理全面化：对设备的全生命周期进行数字化管理，包括设备的采购、安装、调试、使用、维护、维修、报废等各个环节。通过建立设备管理档案，记录设备的相关信息和运行数据，能够实时了解设备的状态，提前预测设备的维护需求，合理安排设备的维修和更新计划，提高设备的利用率和可靠性，降低设备的维修成本。

• 辅助决策智能化：基于大数据分析技术，对企业生产经营过程中产生的海量数据进行分析和挖掘。为企业管理者提供智能化的辅助决策支持，包括生产计划的调整、市场策略的制定、产品质量的改进等。通过对数据的分析，能够准确了解市场需求的变化趋势、产品质量的现状和问题、生产效率的高低等，从而制定更加合理的决策，提高企业的竞争力和经济效益。

  
  

  （二）生产效益的显著提升

  
  

  
  

• 生产指挥调度高效化：数字化智能工厂通过集成的生产指挥平台，实现了对生产过程的实时监控和动态调度。管理人员可以根据实时数据，快速做出决策，调整生产计划和资源分配，避免生产瓶颈和延误。例如，在面对紧急订单或设备故障时，能够迅速重新安排生产任务，确保生产的连续性和高效性，从而提高生产效率，缩短生产周期。

• 能源利用率提高：借助精细化的能源管理系统，对能源消耗进行实时监测和分析。通过优化设备运行参数、调整生产流程以及采用节能技术等措施，实现能源的合理利用。例如，根据不同生产环节的能源需求，合理调整设备的运行时间和功率，避免能源的浪费。通过这些措施，能源利用率得到显著提高，降低了企业的能源成本。

• 劳动效率提高：通过自动化设备和智能控制系统的应用，减少了人工干预，提高了生产过程的自动化程度。同时，数字化管理系统为员工提供了更加便捷的工作方式，如通过移动终端设备获取工作任务和信息，实时反馈工作进展。这些措施不仅提高了员工的工作效率，还减少了人力投入，实现了劳动效率的提升。

• 经济效益增加：数字化智能工厂的建设带来了多方面的经济效益。首先，通过提高生产效率、降低成本（包括原材料成本、能源成本、人力成本等）以及提高产品质量，增加了产品的附加值，从而提高了企业的利润。其次，通过优化生产流程和供应链管理，减少了库存积压和资金占用，提高了资金周转率。此外，企业能够更快地响应市场需求，抓住市场机遇，进一步扩大市场份额，增加企业的收入。例如，通过实现个性化定制生产，满足了客户的特殊需求，提高了客户满意度和忠诚度，为企业带来了更多的订单和业务。

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