原文《离散制造业数字化智能工厂及MES一站式生产运营管理平台建设方案》PPT格式，主要从生产方式智能化、产品与服务智能化、生产装备智能化、供应链仓储智能化、智能工厂逻辑架构、智能工厂总体架构、智能工厂整体应用方案、智能工厂基础建设、智能工厂生产控制、智能工厂生产可视化、智能工厂预期效益等进行建设。
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离散制造业数字化智能工厂的建设目标是通过引入先进的信息技术，实现生产过程的智能化、自动化和高效化，提高生产效率和产品质量，降低生产成本和能源消耗。MES一站式生产运营管理平台的建设目标是实现生产资源的优化配置、生产过程的实时监控以及生产数据的全面集成，为企业的决策支持提供有力保障。
在需求分析方面，我们深入了解企业的生产流程、管理模式以及现有信息化系统的运行状况，明确数字化转型的关键环节和瓶颈问题。同时，结合企业的战略目标和发展规划，制定针对性的建设方案，确保数字化智能工厂的建设符合企业的实际需求和发展方向。
一、什么是离散制造业?
制造业按其产品制造工艺过程特点总体上可概括为连续制造和离散制造。离散制造的产品往往由多个零件经过一系列并不连续的工序的加工最终装配而成。加工和销售此类产品的企业可以称为离散制造型企业。
生产过程中基本上没有发生物质改变，只是物料的形状和组合发生改变，即最终产品是由各种物料装配而成，并且产品与所需物料之间有确定的数量比例，如一个产品有多少个部件，一个部件有多少个零件。按通常行业划分属于离散行业的典型行业有机械制造业、汽车制造业、家电制造业等等。
二、离散制造业智能工厂建设目标
1、管理过程信息化
实现订单录入、订单下发、工艺审核、订单生产、、外协加工、质量检验、生产入库、成品发货、开票收款，全过程信息化管理。
2、解决信息靠人工传递，散落在各个环节，缺少集中管理问题
各环节工作在线执行；通过各环节监控看板，管理对应的工作内容；通过综合管理看板，实现订单信息的集中展示和管理
3、订单成本准确核算，订单准确报价
通过对加工过程的实时跟踪统计，快速核算订单的加工成本，为产品报价提供历史数据依据。
4、外协过程充分管理，外协延期能够快速识别
从外协发货，到外协收货，外协检验，全过程信息化管理；通过外协管理看板，集中展示执行中的外协任务，对临近交付日期的外协任务进行高亮提醒。
5、异常问题及时暴露，生产过程透明
通过生产任务看板，全面管理任务的下发、报工、质检过程；对临近交期的任务进行高亮提醒；对不良品超过安全警戒的任务进行高亮提醒。
三、数字化智能工厂总体解决方案
1、智能工厂组成
1）生产方式智能化
•智能排程，支持批量为1的生产
•灵活而柔性化的生产岛
•拉动式生产，储备最小化
•生产过程可监控透明化
•人、机、物、法的有机融合
•绿色能源，可持续的发展
2）供应链仓储智能化
•自动运行的物流仓储系统
•自动化立体库与RFID标签
•搬运的智能化AGV
•从需求到供给的价值链整合
•库存量最优化
•更快的流通速度
3）产品与服务智能化
•产品的个性化与定制化
•产品与设备可通信
•产品与顾客可连接
•涵盖产品生命周期的服务体系
4）生产装备智能化
•传感器、机器人、PLC
•接口具备可连接
•设备直接的对话M2M
•存储、预测、执行与自我管理
•远程维护
•预防性维护
3、智能工厂逻辑架构
4、智能工厂整体应用方案
5、智能工厂业务平台架构
7、智能工厂建设实施步骤
8、智能工厂关键系统
MES：
MES通过信息的传递，对从订单下达开始到产品完成的整个产品生产过程进行优化的管理，对制造现场发生的实时事件，及时作出相应的反应和报告，并用当前准确的数据对进行相应的指导和处理。
ERP:计划层（ERP）
强调企业的计划性。以客户订单和市场需求为计划源头，充分利用企业内的各种资源，降低库存，提高企业效益。ERP等从生产管理的角度来看，属于企业的计划层。
控制层（Control）：
强调设备的控制。如DCS（分布式控制系统）、PLC(可编程逻辑控制器)、NC/DNC(分布式计算控制)、SCADA(监督控制及数据采集)以及其它控制产品制造过程的计算机控制方法。
五、数字化基础设施建设
数字化基础设施是建设数字化智能工厂的基础。我们将构建高速、稳定的网络系统，确保数据的实时传输和共享。同时，部署高效的数据存储和处理设备，满足大数据分析和挖掘的需求。此外，我们还将建立标准化的数据接口和通信协议，实现不同系统之间的数据互通和互操作。
六、MES系统设计与实施
MES系统是数字化智能工厂的核心组成部分。我们将根据企业的生产特点和需求，设计符合企业实际情况的MES系统架构和功能模块。系统功能包括生产计划管理、生产过程监控、生产资源管理、质量追溯等方面。通过实施MES系统，实现对生产过程的全面掌控和优化。
七、数据采集与集成方案
数据采集是数字化智能工厂建设的重要环节。我们将建立完善的数据采集体系，包括设备数据采集、生产现场数据采集以及人员操作数据采集等。同时，通过数据集成技术，将不同来源的数据进行清洗、转换和整合，形成统一的数据视图，为数据分析和决策支持提供可靠的数据基础。
八、智能分析与决策支持
利用大数据分析和人工智能技术，对生产数据进行深入挖掘和分析，提取有价值的信息和规律。通过构建预测模型和优化算法，为生产过程的优化、资源的配置以及产能的提升提供决策支持。此外，我们还可以建立可视化的决策支持系统，为企业管理者提供直观、便捷的数据展示和决策辅助工具。
九、安全生产与风险防控
在数字化智能工厂的建设过程中，我们将高度重视安全生产和风险防控工作。通过引入先进的安全监控系统和风险评估方法，实现对生产现场的安全隐患进行实时监测和预警。同时，建立应急预案和处置机制，确保在发生安全事故时能够及时响应和处理。
十、人才培养与团队建设
数字化智能工厂的建设需要高素质的人才支持。我们将加强对员工的培训和教育，提升他们的数字化技能和业务素养。同时，建立专业的数字化团队，负责数字化智能工厂的规划、实施和运维工作。通过团队协作和知识共享，推动数字化智能工厂的持续发展和创新。
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