陕西比较好的智能无人工厂互惠互利

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。多维明软深耕印刷包装行业多年，提供的智能无人工厂解决方案，具有多个应用案例，满足企业未来发展需要。陕西比较好的智能无人工厂互惠互利

智能无人工厂的标准化生产避免了人在生产过程中，对生产环境的影响，从而影响了产品。以阀门控制为例，智能化改造前，生产线上有1600个阀门，需要配备8个生产管理人员进行日常操作。智能无人工厂改造上线后，如今智能化的设备包办了这样单一重复但卫生安全要求极高的工作。岗位“智”变，新工作汇聚新时代的信息流；人因岗位而变，岗位同样因人而变。当人工智能取代了一部分枯燥且没有创造性的岗位时，也催生出许多新的岗位。有不少智能无人工厂改造实施的程序员，他们常常不在办公室，而是一头扎进生产车间。“在车间写代码”，是这群人的共同特征。首席信息官、技术总监、自动化事业部总经理、透明工厂讲解员……智能无人工厂里出现的新头衔，让看到在数字经济掀起的这股新动能中，从事新工作的人们共同汇聚出属于新时代的信息流。广东比较好的智能无人工厂内容智能无人工厂解决方案的实施目标要明确，要和业务、管理结合起来，定下合适的可量化的目标。

智能无人工厂的人工智能技术应用：人工智能技术正在被不断地被应用到图像识别、语音识别、智能机器人、故障诊断与预测性维护、质量监控等各个领域，覆盖从研发创新、生产管理、质量控制、故障诊断等多个方面。在智能工厂建设过程中，应当充分应用人工智能技术。例如，可以利用机器学习技术，挖掘产品缺陷与历史数据之间的关系，形成控制规则，并通过增强学习技术和实时反馈，控制生产过程减少产品缺陷。同时集成**经验，不断改进学习结果。利用机器视觉代替人眼，提高生产柔性和自动化程度，提升产品质检效率和可靠性。智能无人工厂的生产监控与指挥系统:流程行业企业的生产线配置了DCS系统或PLC控制系统，通过组态软件可以查看生产线上各个设备和仪表的状态，但绝大多数离散制造企业还没有建立生产监控与指挥系统。实际上，离散制造企业也非常需要建设集中的生产监控与指挥系统，在系统中呈现关键的设备状态、生产状态、质量数据，以及各种实时的分析图表。在一些国际厂商的MES软件系统中，设置了MII（manufacturingintegrationandintelligence）模块，其关键功能就是呈现出工厂的关键KPI数据和图表，辅助决策。

智能无人工厂的劳动力管理:在智能工厂规划中，还应当重视整体人员绩效的提升。设备管理有OEE，人员管理同样有OLE（overalllaboreffectiveness,整体劳动力效能）。通过对整体劳动效能指标的分析，可以清楚了解劳动力绩效，找出人员绩效改进的方向和办法，而分析劳动力绩效的基础是及时、完整、真实的数据。通过考勤机、排班管理软件、MES系统等实时收集的考勤、工时和车间生产的基础数据，用数据分析的手段，可以衡量人工与资源（如库存或机器）在可用性、绩效和质量方面的相互关系。让决策层对工厂的劳动生产率和人工安排具备实时的可视性，通过及时准确地考勤数据分析评估出劳动力成本和服务水平，从而实现整个工厂真正的人力资本极优化和整体劳动效能的提高。多维明软的智能无人工厂解决方案，内置多种智能化的预测和处理功能，提供事到人模式，简化人工管理内容。

智能无人工厂的数据管理:数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。因此，在智能工厂的建设过程中，需要一套统一的标准体系来规范数据管理的全过程，建立数据命名、数据编码和数据安全等一系列数据管理规范，保证数据的一致性和准确性。另外，必要时，还应当建立专门的数据管理部门，明确数据管理的原则和构建方法，确立数据管理流程与制度，协调执行中存在的问题，并定期检查落实优化数据管理的技术标准、流程和执行情况。企业需要规划边缘计算、雾计算、云计算的平台，确定哪些数据在设备端进行处理，哪些数据需要在工厂范围内处理，哪些数据要上传到企业的云平台进行处理。多维明软智能无人工厂解决方案，提供包括ERP，MES，智能物流等一系列的管理功能。广东比较好的智能无人工厂内容

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智能无人工厂的生产质量管理,在智能无人工厂规划时，生产质量管理是关键的业务流程。质量保证体系和质量控制活动必须在生产管理信息系统建设时统一规划、同步实施，贯彻质量是设计、生产出来，而非检验出来的理念。质量控制在信息系统中需嵌入生产主流程，如检验、试验在生产订单中作为工序或工步来处理；质量审理以检验表单为依据启动流程开展活动；质量控制的流程、表单、数据与生产订单相互关联、穿透；按结构化数据存储质量记录，为产品单机档案提供基本的质量数据，为质量追溯提供依据；构建质量管理的基本工作路线：质量控制设置-检测-记录-评判-分析-持续改进；质量控制点需根据生产工艺特点科学设置，质量控制点太多影响效率，太少使质量风险放大；检验作为质量控制的活动之一，可分为自检、互检、专检，也可分为过程检验和终检；质量管理还应关注质量损失，以便从成本的角度促进质量的持续改进。对于采集的质量数据，可以利用SPC系统进行分析。制造企业应当提升对QIS（质量管理信息系统）的重视程度。陕西比较好的智能无人工厂互惠互利

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