智能制造的八大关键核心解决方案共同构成了智能制造体系的基石。智能设计利用先进技术实现产品的高效创新；智能计划则确保生产流程的优化与协调。智能供应通过精准预测与管理，保障物料供应的及时性。智能生产借助自动化与智能化设备，提升生产效率与灵活性。智能质量运用检测技术确保产品品质的卓越。智能成本有效控制生产成本，提高盈利能力。智能决策基于大数据分析，为管理提供科学依据。智能服务则专注于提升客户体验，实现服务的个性化与智能化。这八大解决方案相互协同，共同推动制造业向更高层次的智能制造迈进。

第一章：智能制造整体方案

（1）智能制造本质

  • 重新审视企业流程：智能制造应用最新的工业工程和IT网络技术，重新审视企业现有的流程与生产组织方式。

  • 推动企业经营与管理创新：在供应、营销、设计及制造等领域实现经营创新，并借助新技术赋能新组织，实现管理创新，全面推动企业向生产智能化、管理智能化、运营智能化方向转型。

（2）工业互联网+智能制造整体架构

  • 云基础设施层（IaaS）：提供服务器、存储、网络、虚拟化等基础资源。

  • 平台服务层（PaaS）：包括工业数据建模和分析、应用开发、资源管理等功能。

  • 软件服务层（SaaS）：提供设计APP、生产APP、服务APP等各种应用服务。

（3）工业互联网+智能制造整体方案

  • 数字化：通过数字化技术实现设备、物料、工艺等信息的集成。

  • 网络化：利用物联网技术实现设备互联和数据交换。

  • 智能化：通过人工智能、大数据等技术优化生产流程和决策过程。

（4）工业互联网+智能制造应用架构

  • 设备层：包括CNC、DNC、PLC、机器人等生产设备。

  • 控制层：实现设备的实时监控和控制。

  • 执行层：包括MES、ERP等系统，负责生产计划和执行。

  • 应用层：提供各种业务应用，如质量管理、供应链管理等。

第二章：智能制造详细方案（八个关键核心解决方案）

一、智能设计管理方案关键点

（1）平台化改型设计

  • 标准化设计：建立标准化的设计流程和规范。

  • 模块化设计：采用模块化设计方法，提高设计效率和可重用性。

（2）产品设计管理体系建设三步曲

  • 数字化设计：利用CAD等工具实现产品设计的数字化。

  • 数字化企业：构建以数据为核心的企业管理体系。

  • 设计制造管理一体化：实现设计与制造过程的无缝对接。

（3）设计数据管理标准化

  • 数据分类与编码：对设计数据进行分类和编码，便于管理和检索。

  • 数据标准化：制定数据标准和规范，确保数据的一致性和准确性。

（4）研发过程管理标准化

  • WBS任务分解：将研发项目分解为若干子任务和活动。

  • 进度跟踪与控制：对研发过程进行实时监控和进度控制。

（5）数据和业务规划

  • 数据一致性：确保设计数据与制造数据的一致性。

  • 业务协同：实现设计部门与生产部门的业务协同。

（6）设计制造一体化

  • 数据共享：实现设计数据与制造数据的实时共享。

  • 流程优化：通过一体化设计提高生产效率和产品质量。

二、智能计划管理方案关键点

（1）应用场景总结

  • 订单生产：根据用户订单确定生产数量和交货期。

  • 订单设计：在收到订单后开始设计并组织生产。

（2）智能计划排程

  • 多层次计划：支持从简单的批次计划到能力约束计划等多种方式。

  • 自动排产：根据生产能力和订单需求自动生成生产计划。

（3）“双模式”APS排产

  • 线性算法：采用线性规划方法进行排产。

  • 交期优先：根据订单交期优先进行排产。

（4）可视化排程

  • 产能负载可视化：展示设备和工作日的产能负载情况。

  • 排产结果修改：允许对排产结果进行手动修改和优化。

（5）智能计划的价值

  • 降低库存：通过优化计划组织模式降低库存水平。

  • 提高交付率：提高订单交付的准确性和及时性。

三、智能供应管理方案关键点

（1）项目型智能供应

  • 定制化解决方案：根据项目需求提供定制化的供应管理方案。

  • 供应链协同：实现与上下游企业的供应链协同。

（2）仓储作业流程化

  • 条码管理：利用条码技术实现仓储作业的精细化管理。

  • 策略管理：制定并执行合理的仓储策略，提高仓储效率。

（3）供应场景的其它功能

  • 多维度批次规则：支持多维度的批次管理。

  • 库存周转规则：优化库存周转，降低库存成本。

四、智能化生产方案关键点

（1）MES系统的关键应用

64页PPT｜智能制造八个关键核心解决方案：智能设计、智能计划、智能供应、智能生产、智能质量、智能成本、智能决策、智能服务

  • 生产执行：实现生产任务的执行和监控。

  • 数据采集：实时采集生产过程中的数据。

（2）MES系统的应用价值

  • 无纸化生产：减少纸质单据的使用，提高效率。

  • 全程追溯：实现生产过程的全程追溯。

（3）ERP与MES集成

  • 数据同步：实现ERP与MES系统之间的数据同步。

  • 业务协同：促进生产与计划、采购等业务的协同。

（4）采集系统场景应用

  • 智能设备：利用智能设备采集生产数据。

  • 系统集成：实现与MES等系统的集成。

（5）生产执行流程化管理

  • 任务派发：根据生产计划派发生产任务。

  • 进度跟踪：实时跟踪生产进度，确保按时交付。

（6）质量追溯

  • 质量数据记录：记录生产过程中的质量数据。

  • 追溯分析：对质量问题进行追溯和分析。

（7）不良趋势分析

  • 数据分析：对不良品数据进行分析。

  • 预防措施：根据分析结果制定预防措施。

（8）工厂仿真监控与看板

  • 仿真监控：通过仿真模拟监控生产过程。

  • 电子看板：实时展示生产状态和进度。

五、智能质量方案关键点

（1）质量管理应用架构

  • 系统架构：包括ERP、WMS、MES等系统。

  • 业务协同：实现各系统之间的业务协同。

（2）质量检验体系

  • 检验标准：制定并执行质量检验标准。

  • 检验记录：记录检验结果和不合格品处理情况。

（3）质量追溯体系

  • 追溯管理：实现质量问题的追溯管理。

  • 批次追溯：支持按批次进行追溯。

（4）质量保证体系

  • 质量控制：通过SPC等方法进行质量控制。

  • 持续改进：通过数据分析进行持续改进。

（5）质量分析体系

  • 数据分析：对质量数据进行多维度分析。

  • 报告生成：生成质量分析报告，为决策提供支持。

六、智能成本管理方案关键点

（1）总体方案

  • 战略目标：制定成本管理的战略目标。

  • 角色分工：明确各角色的职责和分工。

（2）成本管控

  • 成本核算：准确核算产品成本。

  • 成本控制：通过预算管理等方式控制成本。

（3）精益核算

  • 精细核算：实现成本的精细核算。

  • 数据驱动：通过数据分析优化成本管理。

（4）利润考核

  • 利润考核：对各事业部和工厂进行利润考核。

  • 报表汇总：生成利润考核报表，为决策提供支持。

七、智能决策方案关键点

（1）大数据运营

  • 数据分析：利用大数据技术进行数据分析。

  • 决策支持：为决策提供数据支持。

（2）大数据规划及架构

  • 规划制定：制定大数据发展规划。

  • 架构设计：设计合理的大数据架构，确保数据的高效处理和分析。

八、智能服务方案关键点

（1）智能服务内涵

  • 服务智能化：实现服务的智能化和自动化。

  • 客户体验：提升客户体验，提高客户满意度。

（2）智能服务演进

  • 敏捷售后：提供敏捷的售后服务，快速响应客户需求。

  • 解决方案供应商：从产品制造商向解决方案供应商转型，提供全方位的服务。

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