基于工业互联网的智能制造 智能制造在研发、计划、生产、质量中的应用 智能生产、智能供应链与ERP间的集成关系
（一）基于工业互联网智能制造
数字化：通过数字化技术，将制造过程中的各种数据转化为数字信息，便于收集、存储和分析。
网络化：利用物联网技术，实现设备、机器和系统的互联互通，使生产设备能够相互协作，共享信息。
智能化：应用人工智能和机器学习算法，使制造系统能够自主优化生产流程，预测和响应生产中的问题。
定制化：通过灵活的生产线和智能系统，实现个性化定制和小批量生产，满足客户多样化的需求。
供应链协同：通过工业互联网平台，实现供应链上下游的信息共享和业务协同，提高供应链的响应速度和效率。
智能分析：利用大数据分析技术，对生产数据进行深入分析，为决策提供科学依据。
云服务：通过云平台提供各种服务，如云设计、云制造、云服务等，降低企业运营成本，提高资源利用率。
安全与维护：结合先进的安全技术和预测性维护，确保生产系统的稳定运行和数据安全。
环境友好：智能制造注重生产过程中的能源管理和环境保护，致力于实现绿色制造和可持续发展。
人机协作：智能制造环境下，人与机器协同工作，机器承担重复性和高强度的工作，而人则负责创造性和决策性的任务。
2.1 智能设计管理
标准化工作：确保设计过程中使用的标准件、原材料等的一致性和复用性。
项目管理：通过WBS（Work Breakdown Structure）等方法实现研发过程的标准化。
数据驱动设计：利用数据分析来优化设计，减少迭代，加快产品上市时间。
2.2 智能计划管理
多层次应用：从简单的批次计划到复杂的物料需求计划（MRP）和有限产能排程。
提高计划可执行性：通过系统综合考虑各种生产要素，建立科学合理的计划。
双模式排产：结合不同的排产算法，如最早开工算法和按班折返算法，以适应不同的生产需求。
2.3 智能供应管理
仓库管理：细化到库位和操作级别的管理，提高仓库运营效率。
条码和RFID技术：实现货品的精确追踪和管理。
多层次功能架构：基于独立数据平台，实现复杂的仓储策略和流程自动化。
2.4 智能生产管理
生产过程管理：实时监控生产进度，确保生产计划的执行。
工艺管理：优化生产流程，提高生产效率和产品质量。
物料管理：精确控制物料的使用和流转，减少浪费。
质量追溯：记录生产数据，实现产品质量的全程追溯。
2.5 智能质量管理
质量检验：自动化的质量检测流程，及时发现和解决质量问题。
质量追溯：记录详细的生产数据，便于质量问题的追踪和分析。
质量保证：建立和维护质量管理体系，持续改进产品质量。
2.6 智能成本管理
成本核算：实时跟踪生产成本，优化成本结构。
预算管理：与财务系统集成，实现预算的实时监控和控制。 商业智能：利用数据分析提供成本优化的决策支持
3.1 业务集成
销售与订单管理：ERP系统中的销售订单直接传递到MES和WMS，启动生产和物流活动。
物料需求计划：ERP中的MRP（物料需求计划）模块生成物料需求，这些信息传递给MES进行生产计划和WMS进行库存管理。
库存管理：WMS管理实际库存，其数据反馈到ERP系统中，以确保库存数据的准确性和及时更新。
生产调度：MES根据ERP中的生产计划和物料信息，制定详细的生产调度和作业指令。
质量控制：MES中的质量管理功能与ERP集成，确保质量数据的一致性和可追溯性。
3.2 数据集成
物料主数据：ERP系统中的物料信息（如物料编号、描述、BOM等）同步到MES和WMS。
订单数据：ERP系统中的订单信息（如客户订单、交货日期等）同步到MES和WMS，以指导生产和发货。
库存数据：WMS中的库存水平和库存移动信息同步回ERP系统，以支持库存评估和财务报告。
生产数据：MES中的生产进度、产量、停机时间等数据反馈到ERP系统，用于生产分析和成本计算。
质量数据：MES收集的质量检测数据同步到ERP系统，用于质量报告和改进。
3.3 应用集成
用户界面集成：提供一个统一的用户界面，允许用户在ERP、WMS和MES之间无缝切换。
工作流程集成：确保ERP、WMS和MES之间的工作流程协调一致，如订单处理、物料采购、生产调度等。
报告和分析集成：集成三个系统的数据，提供综合的业务报告和分析，以支持决策制定。
异常管理：MES中的生产异常和质量问题能够及时反馈到ERP系统，触发相应的业务流程。
系统集成平台：使用中间件或集成平台，如OPEN API、Web服务等，实现ERP、WMS和MES之间的数据交换和应用集成。
