山西数字智能无人工厂技术含量
生产车间里“忙碌”的机器人,智能无人工厂在对工厂的管理还是要人来实现,通过一块屏幕,工厂实现数字化管理。工厂的数字化展厅。一块巨大的曲面屏上面显示的精确数据以及3D图像几乎覆盖了整个工厂。这是工厂的‘决策中枢’,整个工厂的所有情况在上面一目了然。屏幕上从工厂整体情况、销量及市占率、入库计划、小时均衡产量、供货概况再到当前废气排放浓度等细枝末节都有逐一展示,数据加上柱状图等,一目了然。智能无人工厂可以利用数字孪生技术,实现对工厂内部的展示。冲压、焊接、仓储物流、总装等各个车间系统展示、场景应用及成果展示等由十几块小屏幕以数字化的方式一一呈现。某汽车企业的智能无人工厂是基于工业互联网平台,围绕汽车主机厂工业场景和数字化升级需求,建立的‘1个工业互联网数字化底座+9大工业领域知识沉淀+13个平台应用赋能软件’数字化赋能体系,覆盖冲压智能排产、焊接及尺寸质量管理、仓储物流调度、研发设计协同、节能降耗等领域。整套数字化赋能体系,帮助工厂降低质量损失成本13%,订单交付周期缩短15%,物流调度效率提升10%,整体提高了工厂的数字化管理水平。多维明软智能无人工厂解决方案提供标准化接口对接其它业务系统。山西数字智能无人工厂技术含量
选择性采用高级分析。五到十年前,从有限的APC实施以及高级线性规划建模技术和企业资源规划(ERP)程序的部署开始,许多公司迈出了迈向这一新水平的首先步。如今,完全拥抱这一阶段的公司正在为创造价值的用例部署高级分析,例如基于数据分析的正常运行时间规定性维护、自适应高级过程控制以及单个单元的在线优化,以进一步协调和提高价值。尽管这些是需要采取的重要步骤,但个别管理者仍必须促进数字解决方案的试点,而不是对颠覆性技术进行的文化开放。此外,公司经常忽视开发面向未来的边缘到企业传感器和数据战略。后面,资金通常属于“证明”试验的前提。跨学科优化。虽然不太常见,通常只由当今的管理者展示,但在这个阶段,公司正在探索跨学科优化,部署和连接多个数字解决方案。在这一点上,这些公司普遍解决了扩展问题,因此对数字部署可以在何处创造价值有所了解。示例包括拥有完全集成的规划和调度解决方案的公司、设计精良的ERP系统可以推动对组织的影响、多部门流程优化以及用于排放监测的资产范围数字孪生。他们还拥有数字组织,无论多么新生,以及围绕技术解决方案可以做什么的文化兴奋和动力。一个基本步骤是关注边缘到企业的数据策略。中国香港比较好的智能无人工厂经验丰富多维明软为您的智能无人工厂解决方案提供咨询服务,构建更适合您的智能无人工厂解决方案。
无人工厂。转变到这个阶段需要对数字工具、围绕风险的组织调整以及推动持续变革的成熟数字组织更加信任。这意味着公司探索闭环流程优化,在站点内集成工作流程,并可能通过减少劳动力、提高流程稳定性和提高可靠性来降低总体成本。前线员工是采用文化的坚定组成部分,并推动技术支持人员继续实施数字化战略。尽管目前没有自主工厂,但有几个站点正在采取重要步骤朝这个方向部署集成解决方案。包含AI的混合解决方案是这一步的关键。自主企业。资产或工厂 在企业价值链的背景下创造价值。为了充分发挥自主工厂的潜力,价值链必须变得智能化。这意味着它可以在整个企业网络中做出决策,优先考虑哪些资产生产哪些产品以及针对每个站点的每个产品和生产线优化哪些目标。顾名思义,这一步是走向自治。此时,解决方案已完全集成,实时数据可视化支持持续的跨工厂优化,站点级工作流与同样先进的后台工作流相关联。基本上没有一家公司有资格成为“自主企业”,尽管许多公司正在开发自主未来的元素。这方面的一个例子是公司的贸易组织能够实时(或接近实时)了解运营和物流,以不断识别原油的 新相对价值或生产各种产品的成本,从而为商业决策提供信息。
亚洲极大的能源和化工企业集团之一 近启动了一项多年数字化和自动化计划,以雄心勃勃的效率、可持续性和竞争优势目标解决了能源转型的不确定性。从普及的价值链和数字孪生工作开始,这些工作将立即使用数字技术来降低生产成本结构、降低碳强度和提高弹性,现在他们有了清晰的愿景,在未来几年内实现自主运营,并逐步取得进展,从2025年开始。这些举措展示了公司如何在短期内采取初步措施来加强自主性和自动化,以期长期受益。以下趋势突出了公司在开始数字化旅程时可能遇到的挑战和机遇:减碳努力不断增加的社会压力和监管持续推动下游石油、天然气和石化产品的环境、社会和治理(ESG)转变。 近的立法,例如欧洲绿色协议,旨在大幅减少碳排放并提高经济可持续性。此类立法推动增加对清洁能源的投资,旨在减少对化石燃料衍生产品的净需求。它还鼓励创新和技术发展。低碳和可再生能源在经济上变得可行,因此更具吸引力。对于现有的资本密集型资产,智能无人工厂成为跟上脱碳步伐的必要条件。多维明软智能无人工厂解决方案,对于包装行业的小批量、产品种类多的特点,有着针对性的解决方法。
在智能无人工厂建设时,首先需要根据企业在产业链的定位,拟生产的主要产品、生产类型(单件、小批量多品种、大批量少品种等)、生产模式(离散、流程及混合制造)、关键工艺(例如机械制造行业的热加工、冷加工、热处理等),以及生产,对加工、装配、包装、检测等工艺进行分析与优化。企业需要充分考虑智能装备、智能产线、新材料和新工艺的应用对制造工艺带来的优化。同时,企业也应当基于绿色制造和循环经济的理念,通过工艺改进节能降耗、减少污染排放;还可以应用工艺仿真软件,来对制造工艺进行分析与优化。数据采集智能无人工厂生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据,并与订单、工序、人员进行关联,以实现生产过程的全程追溯。出现问题可以及时报警,并追溯到生产的批次、零部件和原材料的供应商。此外,还可以计算出产品生产过程产生的实际成本。有些行业还需要采集环境数据,如温度、湿度、空气洁净度等数据。企业需要根据采集的频率要求来确定采集方式,对于需要高频率采集的数据,应当从设备控制系统中自动采集。企业在进行智能工厂规划时,要预先考虑好数据采集的接口规范,以及SCADA系统的应用。多维明软智能无人工厂解决方案,实现自动化实时资源规划,使用简单,管理简单。哪里有智能无人工厂互惠互利
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能源公司正处于不确定时期。他们面临着社会压力和加强监管以显着减少对化石燃料的依赖,主要特征是对运输燃料、塑料和其他炼油和石化产品的依赖。在这种情况下,公司希望通过采用新的自动化和数字技术,提高数据使用水平和性能透明度,以及更快的决策循环,极大限度地提高下游业务(尤其是石油和天然气和化工行业)的健康和弹性。其中许多变化已经发生,并且只是在COVID-19大流行期间加速,导致新的紧迫感。然而,出于多种原因,数字战略对能源部门仍然具有挑战性,即跟上脱碳努力的增加、劳动力变化和加速的技术创新。许多公司已经以短期解决方案作为回应,但对于如何确定未来几年的优先事项仍然犹豫不决。智能无人工厂是一个很有前途的解决方案。此类未来工厂将技术、数据和高级可视化与运营联系起来,以确保资产从所采取的每项行动以及历史数据和衍生见解中学习。这些工厂对资产健康状况和经济状况做出反应,并随着时间的推移逐步改善其运营,以实现更低的碳足迹以及更安全、更有利可图的运行。所有工厂,无论其成熟度如何,都必须准备好识别并采用数字技术以实现全自动化。山西数字智能无人工厂技术含量
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