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如何让企业智能工厂适应个性化消费市场

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2017年08月14日 人浏览

制造执行系统

 

      智能系统包括部署在组织内的机器设备,也包括互联网中广泛互联的软件。随着越来越多的机器设备加入工业互联网,实现贯通整个组主和网络的智能设备协同效应成为可能。深度学习是智能系统内机器联网的一个升级。每台机器的操作经验可以聚合为一个信息系统,以使得整套机器设备能够不断地自行学习,掌握数据分析和判断能力。以往,在单个的机器设备上,这种深度学习的方式是不可能实现的。当越来越多的智能设备连接到一个智能系统之中,结果将是系统不断增强并能自主深度学习,而且变得越来越智能化。
    大部份的企业目前的生存状态都不容乐观,即使抛开前面的基础不说,有钱有实力直接通实施智能制达到制造能力巅覆式变革的企业,相信绝对是稀有“动物”,通过精益生产和制造执行系统MES的实施提升企业生产能力和改善企业资金流动性,让企业有一个比较好的生存基础,也是实施智能的必要条件。
    基于网络支持,制造业必然走向个性化,传统的以生产为中心的模式必然造成产品过剩。互联网时代的智能生产是需要什么就生产什么,用户的需求和生产紧密融合,通过网络融合,既实现个性化定制,又实现大规模生产。制造执行系统MES为智慧的生产方式提供了最有利的支持手段。通过网上的订单、网络的智能分析和分解,变成网络协同化制造的单元、制造的分类,从而在全球范围内进行资源的组织和配置,实现即时定制又具规模的生产,从而实现从生产向服务、由用户直接驱动的制造方式和用户体验转变。在生产过程中,原材料一旦被错误配送到其他生产线,它就会通过与生产设备开展“对话”,返回属于自己的正确的生产线;如果生产机器之间的原材料不够用,生产机器也可以向订单系统进行“交涉”,来增加原材料数量;最终,即便是原材料嵌入到产品内之后,由于它还保存着路径流程信息,将会很容易实现追踪溯源。
    除了大规模定制化生产,智能工厂的未来图景还包括了能源的节约,让供应链更加安全,以及准确地寻找到相关领域专家的问题解决方式。而且智能工厂的生产模式不仅仅局限于生产终端消费品的企业,生产设备的企业一样可以通过制造执行系统MES来更好地满足客户需求、降低成本、提高交付效率、合理管理产能。


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