临沂智能工厂答疑解惑

3）服务集成：定位信息和事件传递给上位系统用于自动控制，数据统计分析，流程优化及调整。在智能工厂中，实时定位系统服务多样上位智能系统，来自RTLS的4W（Where何地,When何时,Who何人何物,What何事件）定位数据与来自上位系统ERP/MES/WMS等的H（how做何事、如何操作）业务数据相集成，联动工作，**大化利用生产资源，提高现场管理效率和准确性。智能工厂RTLS解决方案的架构RTLS提供查找、记录、监测、控制、调度功能，可以应用于工厂多种应用场景。（1）查找功能高精度定位管理对象，何物何时位于何处，对每个对象有据可查；搜索结果一目了然，实现实时可视化管理；优化物料存储，消除物料不当损耗。（2）记录功能自动记录存档人工生产过程内容，全程可追溯；基于位置信息自动控制电动工具的工作状态和程序，减少操作差错；发现对潜在质量问题，做出及时响应。（3）监测功能**转运流程，发现瓶颈，优化周转时间；直观显示管理对象相关信息；持续优化整体物料管理过程。（4）控制功能创建自组织生产和物流管理理念；建立自组织生产能力，实现车间透明化生产；优化物流路径。（5）调度功能智能高效调度员工，安排工单；基于员工位置灵活指挥；基于当前各个工位的工作能力。定制化ERP系统，智能工厂背后的强大支撑，优化企业资源配置。临沂智能工厂答疑解惑

芯软云智能工厂解决方案是一套综合的工厂数字化转型解决方案，旨在帮助制造业企业实现生产过程的智能化、高效化和可持续发展。该解决方案涵盖了从生产计划管理到设备监控维护、质量管理、物料管理、人力资源管理等方面的功能，以及数据分析和决策支持等支持功能。以下是芯软云智能工厂解决方案的主要概述：物料管理：管理原材料和半成品的采购、入库、出库等物流环节，确保物料供应的及时性和准确性。实施物料追溯制度，追踪物料的来源和去向，保障产品质量和安全。人力资源管理：管理人员的考勤、工时统计等信息，实现人力资源的合理配置和管理。提供培训计划、绩效考核等功能，提升员工素质和技能水平。能源管理：对能源消耗进行监测和分析，实现能源的节约和合理利用，降低生产成本和环境影响。安全与环保管理：强化生产现场的安全管理，预防和减少安全事故的发生。积极推进环境保护工作，减少生产对环境的影响，提升企业的社会责任感。数据分析与决策支持：提供多维度的生产数据分析和报表功能，为企业管理者提供决策支持。基于大数据和人工智能技术，实现数据的智能挖掘和分析，发现业务规律和优化方向。智能工厂方案智能工厂，实现生产全程可追溯，保障产品质量安全。

实现动态流水线作业；人物车和区域安全管理，***提高生产安全。基于RTLS的生产现场可视化管理4应用案例举例当前以汽车制造为主导的制造业已经成为实时定位系统的主要终端用户，用于追踪和定位资产设备和其他生产工具、原材料、半成品材料和零部件、成品汽车、返修汽车以及整个生产车间的劳动力。这里分享某汽车生产厂RTLS应用案例，系统采用的是西门子SIMATICRTLS，其技术特性如下：（1）双向数据传输：采用双向测距算法（TWR,TwoWayRanging）和到达时间差算法（TDOA,TimeDifferenceofArrival）多模融合的定位技术。集成了电子墨水屏的定位标签支持双向数据传输，提供定位功能外还可以主动刷新屏幕显示内容。双向数据传输为无纸化制造提供技术基础，上位系统对位置和动作进行分析后做出业务决定，再反馈到前端，指导现场人员如何进行下一步的操作。（2）多模定位技术：定位基站采用UWB超宽带和Phase调相两种无线技术融合，实现厘米级定位精度，适用于苛刻的工业环境，能同时适应室内和室外应用场景，实现工序、车间、工厂统一定位，易于扩展定位到更多工作区域和不同应用场景，工厂全范围覆盖、服务于生产全过程。。

芯软云智能工厂是一种基于物联网、云计算、大数据和人工智能等技术的智能制造解决方案，旨在实现制造业的数字化、智能化转型。它可以帮助企业提高生产效率、降低成本，并且实现更灵活、可持续的生产模式。具体来说，芯软云智能工厂具有以下特点：自动化生产：通过引入自动化设备和机器人，实现生产过程的自动化操作，减少人工干预，提高生产效率和产品质量。数据驱动决策：利用物联网技术连接各个环节的设备和传感器，实时采集生产数据，并通过大数据分析和人工智能算法进行预测分析，帮助企业管理者做出更加明智的决策。实时监控与优化：通过可视化的工厂监控系统，实时监测生产环境和设备状态，及时发现问题并进行调整优化，以提高生产效率。灵活配置与定制化生产：支持根据需求进行灵活的生产线配置和定制化生产，满足多样化的市场需求。质量追溯与管理：通过对产品生命周期的数据追溯和分析，实现对产品质量的追溯和管理，提高产品品质和售后服务。总体来说，芯软云智能工厂是制造业数字化转型的重要手段，将为企业带来更高效、更智能的生产方式，增强其竞争力和可持续发展能力。自动化包装与码垛系统，智能工厂提升物流效率，减少人工成本。

MES）、先进生产排产（APS）、劳动力管理等软件进行高效的生产排产和合理的人员排班，提高设备利用率（OEE），实现生产过程的追溯，减少在制品库存，应用人机界面（HMI），以及工业平板等移动终端，实现生产过程的无纸化。另外，还可以利用DigitalTwin(数字映射)技术将MES系统采集到的数据在虚拟的三维车间模型中实时地展现出来，不*提供车间的VR（虚拟现实）环境，而且还可以显示设备的实际状态，实现虚实融合。车间物流的智能化对于实现智能工厂至关重要。企业需要充分利用智能物流装备实现生产过程中所需物料的及时配送。企业可以用DPS系统(DigitalPickingSystem)实现物料拣选的自动化。⑤工厂管控层工厂管控层主要是实现对生产过程的监控，通过生产指挥系统实时洞察工厂的运营，实现多个车间之间的协作和资源的调度。流程制造企业已***应用DCS或PLC控制系统进行生产管控，近年来，离散制造企业也开始建立**控制室，实时显示工厂的运营数据和图表，展示设备的运行状态，并可以通过图像识别技术对视频监控中发现的问题进行自动报警。四、智能工厂的成功之道智能工厂的发展现状与成功之道①进行智能工厂整体规划智能工厂的建设需要实现IT系统与自动化系统的信息集成。智能工厂，让每一条生产线都充满智慧，准确控制，效率倍增。淮南智能工厂方案

定制化质量管理系统，智能工厂保障每一件产品都符合高标准。临沂智能工厂答疑解惑

在当前智能制造的热潮之下，很多企业都在规划建设智能工厂。众所周知，智能工厂的规划建设是一个十分复杂的系统工程，为了少走弯路，本文整理了在建设中要考虑的十个**要素以及需要关注的重点维度。数据的采集和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。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。此外，在智能工厂的建设过程中，需要建立数据管理规范，来保证数据的一致性和准确性。还要预先考虑好数据采集的接口规范，以及SCADA（监控和数据采集）系统的应用。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。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。▲数据管理设备联网实现智能工厂乃至工业，推进工业互联网建设。临沂智能工厂答疑解惑