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如何构建数字化工厂
一、智能制造面临的挑战与机遇
行业背景
中国制造业面临诸多问题，如缺少创新、质量管理困难、生产效率低下、成本优势丧失等。同时，客户需求呈现多样化、小批量的特点，生产计划频繁变化，对制造的复杂性提出了更高要求。
新技术呈爆炸式增长，移动互联网、大数据、云计算、边缘计算、量子通信、物联网、区块链、AI、机器人、5G 等技术已经走入工厂和企业，推动着产业革命，为智能制造带来了机遇。
概念解读
智能制造是基于供应链逻辑，以最小化整体拥有成本实现最大化客户服务水平。它包括产品智能化、服务智能化、生产方式智能化等方面。
智能化的关键在于在动态复杂环境的感知与理解、自主决策与优化能力以及基于经验数据的学习适应能力。从第一代融入自动化等技术，到第二代机器学习，再到第三代深度学习，不断发展演进。
工业 4.0 与中国制造 2025 战略的关键是智能化，其核心是实现全供应链横向集成、全价值链端到端集成、全自动化纵向集成。
二、构建数字化工厂的关键要素
工业互联网平台
是智能制造的基础，包括云、边、端三个层面。提供大数据平台、PaaS 云平台等，支持设备 OT、SaaS 全渠道云等应用。具有前中后台三层一体的特性，前台敏捷，中台共享，后台稳定，实现企业人、物、系统之间的业务互联。
工业大数据是其重要组成部分，通过捕获工厂和产品两方面的数据，运用先进分析方法建立模拟仿真模型，为工业实体提供创新价值服务，并需要云计算支持。
信息物理系统（CPS）
CPS 是实现智能制造的核心技术之一，通过将信息世界与物理世界交互，实现数字孪生、虚拟仿真等功能。包括一硬（物理设备）、一软（软件系统）、一网（网络连接）、一平台（应用平台）四个要素。
基于 CPS 可实现全供应链、全价值链和全自动化的集成，如产品的开发、制造以及服务可以在虚拟世界进行仿真优化，实现全数字化的价值链。
MES 与 MOM 制造执行系统
MES 主要负责生产过程中的数据采集、作业计划和排产、生产资源分配与监控、工艺规格标准管理等功能，对生产执行起到关键作用。它面临着精益生产与约束理论、工艺与工控自动化集成、数据分析与决策优化等三道槛。
MOM（制造运作管理）是制造金字塔的一部分，涵盖从企业资源计划到现场设备的多层管理，与 MES 紧密相关，共同保障生产的顺利进行。
APS 高级计划与排程系统
APS 在供应链优化中起着战略、策略、规则、执行等重要作用，包括网络设计、仓库设计、需求计划、库存计划、生产计划等多个方面。它与 MES 等系统集成，共同构成智能工厂的指挥中枢，实现生产的高效计划与调度。
三、数字化工厂的构建模式与实践
数字化工厂的整体架构
包括企业运营协同层、工厂智能化与执行层、工厂连接自动化层三大核心部分，涵盖产品生命周期、定制化设计、工艺、工程变更、排产与优化、多工厂协同、资源负荷、设备保养与维修、生产执行、产品出货、产品质量追溯等多个环节。
基础平台提供一致性管理，实现系统间数据集成和设备自动化集成，同时移动应用、大数据、智能分析以及物联网等先进技术支持实时智能工厂运转。
数字化工厂的构建模式
透明化模式：包括 ERP 管理透明化、PLM 设计透明化、MES 车间透明化、全渠道营销需求透明化、MRO 服务透明化等，通过集成和数据管理实现各个环节的透明可视。
柔性化模式：以用户主导，实现流程灵活、Cell 设备布局、模块化布局、柔性自动化、JIT/JIS 物流、柔性供应、个性化定制等，满足多品种、小批量生产需求。
智能化模式：通过智能计划排产指挥系统、智能仓储物流、智能设备、大数据精准营销、智能服务等手段实现生产过程的优化。
金蝶智能制造解决方案实践案例
精益透明可视模式实践：通过价值流分析与改善、标准化、可视化等手段，优化设备布局与库存布局，减少非增值时间，提高生产效率。例如，通过一笔画工厂布局与设备布局，将机群式布局改为流程式布局，采用 U 字形生产线等。
柔性管理模式实践：支持集中、分层计划，内置 MTO 模式，解决组织内及组织间计划协同问题，通过预留功能支持插单、选单计算。例如，在多工厂间实现计划协同柔性和生产协同柔性，满足不同工厂之间的配套需求和生产调度。
智慧演进模式实践：以 APS+MES 闭环为核心，实现自适应排产、WMS 物料智慧上架、动态优先级、预留模型等功能。通过大数据和 AI 技术，实现销售大数据驱动滚动预测、供应链 APS 控制塔体系等，提高生产计划的准确性和生产效率。
四、总结
构建数字化工厂是实现智能制造的关键路径。通过整合工业互联网平台、信息物理系统、MES 与 MOM、APS 等关键要素，采用透明化、柔性化、智能化等构建模式，并结合金蝶等企业的实践案例，可以为制造业企业提供实现数字化转型的参考和借鉴，帮助企业在新模式、新技术的挑战下，提升生产效率、质量和竞争力，实现可持续发展。
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部分PPT参考
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