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工厂数字化转型需要哪些应用技术?

大家好!伴随着制造企业数字化转型,整个生态链的分工细化,使得传统生产模式遇到极大的挑战和痛点,多品种且小批量的快速、透明生产诉求,紧逼制造企业进行工厂数字化转型。在数字工厂设计阶段,一般都会使用BIM(建筑模型信息化)和虚拟仿真技术,可以少走很多弯路,缩短数字工厂的建设周期。

工厂数字化转型

在数字工厂建设阶段:

1.条码、二维码、电子标签(RFID),一般用于标识物料、设备等。

2.IC卡、生物识别(指纹、人脸、眼角膜等),用于标识人员。

3.数控机床、机器人、电子看板、PLC、安灯系统等,用于加工。

4.PC、工业平板、手机、PDA、基础网络(有线、无线)、4G/5G、云(私有云、公有云、混合云)、物联网等,构建数字化系统的基础架构。

5.自动混轮线、AGV、RGV、机器臂(含航架)、立体库、智能货柜等,用于车间物流,码垛和搬运。

6.ERP、MES、WMS、CRM、SCM、APS、PLM、BI等用于系统控制,所有系统都集成打通,主数据(物料、人员、设备、工艺、工序等)唯一。

7.视觉识别用于自动质检、安全/环保预警、安全/环保控制等。

8.AR/VR/MR用于培训、SOP、知识库、远程专家指导等。

9.数字孪生用于预警、控制和优化。

此外,还有AI、大数据等应用,数字工厂的核心就是数据+算法,在数字工厂的建设中具体用到哪些技术,要根据实际情况而定。

产能设计一般要基于公司的业务战略和市场调研结果而定。比如未来几年销售收入预计多少?分别由哪些产品构成?再考虑到行业的特殊性,在此基础上,适当放一点产能的余量。

一般来说,数字工厂是分期建设,不是一蹴而就,因此产能也是分期规划设计。

如果产能设计少了,就会产能不足,影响交付周期,如果产能设计多了,又会造成投入浪费,增加成本。因此,产能设计需要花功夫认真做,不能拍脑袋。当然,特殊情况下,也可以考虑委外加工,或OEM,作为应急方案。

工厂和产线的产能都是理论值,实际过程中是很难达到100%,尤其是新厂投产初期,一般都会有产能爬坡期,这个周期长短取决于设备、人员操作、数字化系统的成熟度,新工厂投产后几个月,甚至几年才能达到产能峰值都有可能。

产线的产能还要考虑到一些特殊情况,比如是否有加急单、插单等,如果有,其频率和订单量一般是多少。同时也要考虑设备的宕机率,以及监管规定。

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