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在某智能无人工厂的生产线上安装了上万个传感器。以往采集的数据只是放在硬盘里，没有用起来。现在打造的工业大脑通过智能化数字技术让沉默了几十年的工业生产数据‘开口说话’，企业也找到了一个‘富矿’。一套人工智能工业大脑的引入，一年帮企业节约了上千万的成本。发展智能制造有助于增强产业“骨骼”，无人生产、智能制造是中国制造业发展的重要方向之一。整体上看，智能无人工厂、智能制造在中国东部地区已有一定基础，在西部地区正在追赶。“成渝地区双城经济圈的提出，将是我国中西部地区经济发展的抓手，也是成渝两地发展的新机遇。而成渝地区双城经济圈的落实，会在西部地区的区域经济发展中，形成一个中长期的增长热点。这时，找准产...

智能无人工厂的数据管理: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。因此，在智能工厂的建设过程中，需要一套统一的标准体系来规范数据管理的全过程，建立数据命名、数据编码和数据安全等一系列数据管理规范，保证数据的一致性和准确性。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。企业需要规划边缘计算、雾计算、云计算的平台，确...

要做好智能无人工厂的的规划，需要从各个视角综合考虑，从投资预算、技术先进性、投资回收期、系统复杂性、生产的柔性等多个方面进行综合权衡、统一规划，从一开始就避免产生新的信息孤岛和自动化孤岛，才能确保做出真正可落地，既具有前瞻性，又具有实效性的智能工厂规划方案。同时，还可以基于这些维度来建立智能工厂的评估体系。智能工厂的规划是一个十分复杂的系统工程，需要企业的生产、工艺、IT、自动化、设备和精益等部门通力协作；也需要引入专业的工厂设计和智能制造咨询服务机构深入合作。智能工厂的成功之道」在智能制造的热潮下，企业不宜盲目跟风。建设智能无人工厂的，应围绕企业的中长期发展战略，根据自身产品、工艺、设备和订...

研究表明，所有工厂，无论其成熟度如何，都必须准备好识别并采用数字技术以实现自主化。构建模块现已就位，技术可用，所需的技能组合正在成为焦点。企业领导团队现在采取的行动可以极大限度地提高下游资产的现金流，并将工厂转向可再生能源，从而帮助满足要求和可持续发展目标。能源转型：挑战与机遇尽管能源转型为公司提高其运营的弹性创造了当务之急，但它也为该行业带来了强大的阻力。事实上，一些公司通过投资组合多样化自然地对冲市场风险做出了回应，而另一些公司则加倍关注通过优越运营和价值链扩展来实现成本竞争力。无论哪种方式，这些公司都寻求增加运营现金流以缓冲持续的市场波动，并提高可能考虑剥离的资产的吸引力。多维明软为印刷...

智能无人工厂的标准化生产避免了人在生产过程中，对生产环境的影响，从而影响了产品。以阀门控制为例，智能化改造前，生产线上有1600个阀门，需要配备8个生产管理人员进行日常操作。智能无人工厂改造上线后，如今智能化的设备包办了这样单一重复但卫生安全要求极高的工作。岗位“智”变，新工作汇聚新时代的信息流；人因岗位而变，岗位同样因人而变。当人工智能取代了一部分枯燥且没有创造性的岗位时，也催生出许多新的岗位。有不少智能无人工厂改造实施的程序员，他们常常不在办公室，而是一头扎进生产车间。“在车间写代码”，是这群人的共同特征。首席信息官、技术总监、自动化事业部总经理、透明工厂讲解员……智能无人工厂里出现的新头...

越做越智能，德森精密这套设备助力实现智慧无人工厂但就SMT行业来说，目前的智能化还略有不足。即使是在沿海，很多企业在FPC生产当中还是使用传统的人工生产。很多道工序都是由工人使用各式的工具手动组装，这样的组装方式，越来越难适应这个发展迅速的时代，尤其是当遇到高度精密的电子部件的组装工序时，人工将很难胜任。新一轮科技变革和产业变革不断深入，正以“润物细无声”的方式改变的生活，也让的未来充满着机遇和挑战。无人化就是近年来高频度出现的一个名词，不断冲击的眼球，挑战的神经。“无人超市、无人驾驶、无人酒店、无人餐厅……”，无人化就像一场蝴蝶风暴，将引发从生活方式到工作就业再到经济转型的巨大变化。智能无人...

智能无人工厂的一个基本要素将是它自主关闭的能力，关闭规划和调度与运营优化技术之间的反馈回路。这可确保共享相关见解，并确定并采取适当的行动。正如 近大流行引起的放缓所表明的那样，许多工厂遇到了与在低需求期间以 低允许速率运行相关的挑战。在没有闭合反馈回路的情况下，许多工厂无法以实现生产目标和保持安全的方式协调多个约束和工艺单元，因为他们的规划和控制系统并未设计为在低产量下进行优化。当在所谓的正常运行条件下运行时，这些闭合反馈和前馈回路还使工厂能够以安全的方式运行更接近其极限，并且在某些经过验证的情况下，将工厂的整体吞吐量限制提高了5%到10%。通往智能无人工厂的旅程还可以提升员工制定战术决策的能...

智能无人工厂的人工智能技术应用：人工智能技术正在被不断地被应用到图像识别、语音识别、智能机器人、故障诊断与预测性维护、质量监控等各个领域，覆盖从研发创新、生产管理、质量控制、故障诊断等多个方面。在智能工厂建设过程中，应当充分应用人工智能技术。例如，可以利用机器学习技术，挖掘产品缺陷与历史数据之间的关系，形成控制规则，并通过增强学习技术和实时反馈，控制生产过程减少产品缺陷。同时集成**经验，不断改进学习结果。利用机器视觉代替人眼，提高生产柔性和自动化程度，提升产品质检效率和可靠性。智能无人工厂的生产监控与指挥系统:流程行业企业的生产线配置了DCS系统或PLC控制系统，通过组态软件可以查看生产线上...

在智能无人工厂建设时，首先需要根据企业在产业链的定位，拟生产的主要产品、生产类型（单件、小批量多品种、大批量少品种等）、生产模式（离散、流程及混合制造）、关键工艺（例如机械制造行业的热加工、冷加工、热处理等），以及生产，对加工、装配、包装、检测等工艺进行分析与优化。企业需要充分考虑智能装备、智能产线、新材料和新工艺的应用对制造工艺带来的优化。同时，企业也应当基于绿色制造和循环经济的理念，通过工艺改进节能降耗、减少污染排放；还可以应用工艺仿真软件，来对制造工艺进行分析与优化。数据采集智能无人工厂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...

由于不同工厂的数字化成熟度可能不同，绘制了适用于所有原型的五个不同阶段，从基本运营到智能无人企业。这种成熟度模型强调了实施新技术和转变管理系统、建立劳动力能力和嵌入新行为所需的时间。然而，随着自动化水平的提高，工厂和企业生态系统的价值也会相应增加。工厂的数字化成熟度范围从工厂现场的基本操作控制系统到完全集成的智能无人工厂。每个后续级别代理所应用的数字化级别的主题步骤变化（参见边栏：“高管转向自主运营的关键问题”）。根据的经验，以下示例有助于说明每个阶段的公司可能在做什么：基本数字化采用。随着控制系统在操作中的简单应用、逐个站点的基本炼油厂规划、基于电子表格的调度、临时故障排除引发的过程建模和维...

随着COVID-19的倒逼、5G商业化进程加快等外部条件趋向成熟，以无人工场为典型代理的智能制造将迎来黄金周期。同时，无人经济在生产领域主要有智能无人工厂、无人仓储和物流等应用模式，它绝不是简单的机器换人，而是对人、货、场等要素的重新组织。推动无人经济在生产领域的应用，首先是场景驱动，在劳动密集、标准化程度高的汽车制造、新能源制造、电子信息制造行业，聚焦无人工厂、无人物流、货物分拣、短距离运送等重点领域开展智能无人工厂场景试点，遴选成熟解决方案进行推广， 应用场景小散乱的障碍。要解决“技术偏科”问题，沿单机制造—数字加工中心—生产线柔性制造系统—数字化车间—智能无人工厂的全产业链条扩展。在工业...

在某智能无人工厂的生产线上安装了上万个传感器。以往采集的数据只是放在硬盘里，没有用起来。现在打造的工业大脑通过智能化数字技术让沉默了几十年的工业生产数据‘开口说话’，企业也找到了一个‘富矿’。一套人工智能工业大脑的引入，一年帮企业节约了上千万的成本。发展智能制造有助于增强产业“骨骼”，无人生产、智能制造是中国制造业发展的重要方向之一。整体上看，智能无人工厂、智能制造在中国东部地区已有一定基础，在西部地区正在追赶。“成渝地区双城经济圈的提出，将是我国中西部地区经济发展的抓手，也是成渝两地发展的新机遇。而成渝地区双城经济圈的落实，会在西部地区的区域经济发展中，形成一个中长期的增长热点。这时，找准产...

智能无人工厂的劳动力管理:在智能工厂规划中，还应当重视整体人员绩效的提升。设备管理有OEE，人员管理同样有OLE（overalllaboreffectiveness,整体劳动力效能）。通过对整体劳动效能指标的分析，可以清楚了解劳动力绩效，找出人员绩效改进的方向和办法，而分析劳动力绩效的基础是及时、完整、真实的数据。通过考勤机、排班管理软件、MES系统等实时收集的考勤、工时和车间生产的基础数据，用数据分析的手段，可以衡量人工与资源（如库存或机器）在可用性、绩效和质量方面的相互关系。让决策层对工厂的劳动生产率和人工安排具备实时的可视性，通过及时准确地考勤数据分析评估出劳动力成本和服务水平，从而实现...

在智能无人工厂建设时，首先需要根据企业在产业链的定位，拟生产的主要产品、生产类型（单件、小批量多品种、大批量少品种等）、生产模式（离散、流程及混合制造）、关键工艺（例如机械制造行业的热加工、冷加工、热处理等），以及生产，对加工、装配、包装、检测等工艺进行分析与优化。企业需要充分考虑智能装备、智能产线、新材料和新工艺的应用对制造工艺带来的优化。同时，企业也应当基于绿色制造和循环经济的理念，通过工艺改进节能降耗、减少污染排放；还可以应用工艺仿真软件，来对制造工艺进行分析与优化。数据采集智能无人工厂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...

智能无人工厂的能源管理：为了降低智能工厂的综合能耗，提高劳动生产率，特别是对于高能耗的工厂，进行能源管理是非常有必要的。采集能耗监测点（变配电、照明、空调、电梯、给排水、热水机组和重点设备）的能耗和运行信息，形成能耗的分类、分项、分区域统计分析，可以对能源进行统一调度、优化能源介质平衡，达到优化使用能源的目的。同时，通过采集重点设备的实时能耗，还可以准确知道设备的运行状态（关机、开机还是在加工），从而自动计算OEE。通过感知设备能耗的突发波动，还可以预测刀具和设备故障。此外，企业也可以考虑在工厂的屋顶部署光伏系统，提供部分能源。智能无人工厂的生产无纸化：生产过程中工件配有图纸、工艺卡、生产过程...

数字化工厂是实现智能工厂和智慧工厂的前提条件，智能无人工厂系统基于传感和工控技术，融合了SCADA（数据采集与监视控制）系统、3D数字孪生系统以及大数据分析系统，实现了对现场设备的监视和控制。通过对过程数据的采集、传输、存储、运算和分析，实现数据采集、设备控制、测量、参数调节以及各类信号报警等各项功能，帮助管理者在运营过程中及时有效地对生产制造环节进行决策和判断，实现对整个工厂的统一调度、控制，达到节约制造成本、提高效率、提升质量等功能，并为下一步的智能化工厂打下基础。能源转型的要求为工业领域提出了重大挑战。能源公司必须采用新技术、升级转变管理系统并提升劳动力技术水平。智能无人工厂成为了一个选...

智能无人工厂的劳动力管理:在智能工厂规划中，还应当重视整体人员绩效的提升。设备管理有OEE，人员管理同样有OLE（overalllaboreffectiveness,整体劳动力效能）。通过对整体劳动效能指标的分析，可以清楚了解劳动力绩效，找出人员绩效改进的方向和办法，而分析劳动力绩效的基础是及时、完整、真实的数据。通过考勤机、排班管理软件、MES系统等实时收集的考勤、工时和车间生产的基础数据，用数据分析的手段，可以衡量人工与资源（如库存或机器）在可用性、绩效和质量方面的相互关系。让决策层对工厂的劳动生产率和人工安排具备实时的可视性，通过及时准确地考勤数据分析评估出劳动力成本和服务水平，从而实现...

智能无人工厂的数据管理: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。因此，在智能工厂的建设过程中，需要一套统一的标准体系来规范数据管理的全过程，建立数据命名、数据编码和数据安全等一系列数据管理规范，保证数据的一致性和准确性。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。企业需要规划边缘计算、雾计算、云计算的平台，确...

无人工厂。转变到这个阶段需要对数字工具、围绕风险的组织调整以及推动持续变革的成熟数字组织更加信任。这意味着公司探索闭环流程优化，在站点内集成工作流程，并可能通过减少劳动力、提高流程稳定性和提高可靠性来降低总体成本。前线员工是采用文化的坚定组成部分，并推动技术支持人员继续实施数字化战略。尽管目前没有自主工厂，但有几个站点正在采取重要步骤朝这个方向部署集成解决方案。包含AI的混合解决方案是这一步的关键。自主企业。资产或工厂 在企业价值链的背景下创造价值。为了充分发挥自主工厂的潜力，价值链必须变得智能化。这意味着它可以在整个企业网络中做出决策，优先考虑哪些资产生产哪些产品以及针对每个站点的每个产品和...

智能无人工厂改变的不止是工厂，还有工人们。过去主要负责在产线上“接料”，只要产线不停，工人就不能休息，现在经过培训转换了身份，已成了“无人工厂”的机器人调试师。过去是一名激光刻膜工人，每天在不到一平米的工位上重复作业，现在负责对近30台AGV物流机器人的行驶路线做定期优化，“管辖区域”超过一万平米。此外，还有“运维工程师”、“设备保养工程师”、“系统开发工程师”......他们戏称自己为新时代的“知识工人”。从“排放大户”到“环保样板”提及钢铁业，高能耗大排放是人们 深的印象，一排排高耸入云的烟囱是工厂的标配。如今，在某企业的智能无人工厂车间，各条生产线有条不紊地自动运转。通过工业互联网平台，...

智能无人工厂的标准化生产避免了人在生产过程中，对生产环境的影响，从而影响了产品。以阀门控制为例，智能化改造前，生产线上有1600个阀门，需要配备8个生产管理人员进行日常操作。智能无人工厂改造上线后，如今智能化的设备包办了这样单一重复但卫生安全要求极高的工作。岗位“智”变，新工作汇聚新时代的信息流；人因岗位而变，岗位同样因人而变。当人工智能取代了一部分枯燥且没有创造性的岗位时，也催生出许多新的岗位。有不少智能无人工厂改造实施的程序员，他们常常不在办公室，而是一头扎进生产车间。“在车间写代码”，是这群人的共同特征。首席信息官、技术总监、自动化事业部总经理、透明工厂讲解员……智能无人工厂里出现的新头...

智能无人工厂的人工智能技术应用：人工智能技术正在被不断地被应用到图像识别、语音识别、智能机器人、故障诊断与预测性维护、质量监控等各个领域，覆盖从研发创新、生产管理、质量控制、故障诊断等多个方面。在智能工厂建设过程中，应当充分应用人工智能技术。例如，可以利用机器学习技术，挖掘产品缺陷与历史数据之间的关系，形成控制规则，并通过增强学习技术和实时反馈，控制生产过程减少产品缺陷。同时集成**经验，不断改进学习结果。利用机器视觉代替人眼，提高生产柔性和自动化程度，提升产品质检效率和可靠性。智能无人工厂的生产监控与指挥系统:流程行业企业的生产线配置了DCS系统或PLC控制系统，通过组态软件可以查看生产线上...

车间“智”变:新技术带来生产新方式;车间里是中国制造业 基本的单元，同样也是智能改造升级的窗口。通过远程运行维护、大数据、人工智能等综合手段，智能车间变身一座24小时运转，却不需要多人值守的“智能工厂”。智能无人工厂正在成为中国制造业改造升级的一个方向。当然，智能无人工厂的发展会在某些制造企业率先推进，这些企业会有配套的生产设备和生产环境以及初始的改造资金和解决方案提供商来来支持改造。任何事物都有两面，这次COVID-19给智慧制造带来非常有利的影响，对于远程、移动、智慧方面的产业和应用是绝好的契机。如果还像过去传统的靠人工操作，不 出错率高，万一有人发热，整个班组都要被隔离，这对现场生产带来...

随着COVID-19的倒逼、5G商业化进程加快等外部条件趋向成熟，以无人工场为典型代理的智能制造将迎来黄金周期。同时，无人经济在生产领域主要有智能无人工厂、无人仓储和物流等应用模式，它绝不是简单的机器换人，而是对人、货、场等要素的重新组织。推动无人经济在生产领域的应用，首先是场景驱动，在劳动密集、标准化程度高的汽车制造、新能源制造、电子信息制造行业，聚焦无人工厂、无人物流、货物分拣、短距离运送等重点领域开展智能无人工厂场景试点，遴选成熟解决方案进行推广， 应用场景小散乱的障碍。要解决“技术偏科”问题，沿单机制造—数字加工中心—生产线柔性制造系统—数字化车间—智能无人工厂的全产业链条扩展。在工业...

智能无人工厂的劳动力管理:在智能工厂规划中，还应当重视整体人员绩效的提升。设备管理有OEE，人员管理同样有OLE（overalllaboreffectiveness,整体劳动力效能）。通过对整体劳动效能指标的分析，可以清楚了解劳动力绩效，找出人员绩效改进的方向和办法，而分析劳动力绩效的基础是及时、完整、真实的数据。通过考勤机、排班管理软件、MES系统等实时收集的考勤、工时和车间生产的基础数据，用数据分析的手段，可以衡量人工与资源（如库存或机器）在可用性、绩效和质量方面的相互关系。让决策层对工厂的劳动生产率和人工安排具备实时的可视性，通过及时准确地考勤数据分析评估出劳动力成本和服务水平，从而实现...

在智能无人工厂建设时，首先需要根据企业在产业链的定位，拟生产的主要产品、生产类型（单件、小批量多品种、大批量少品种等）、生产模式（离散、流程及混合制造）、关键工艺（例如机械制造行业的热加工、冷加工、热处理等），以及生产，对加工、装配、包装、检测等工艺进行分析与优化。企业需要充分考虑智能装备、智能产线、新材料和新工艺的应用对制造工艺带来的优化。同时，企业也应当基于绿色制造和循环经济的理念，通过工艺改进节能降耗、减少污染排放；还可以应用工艺仿真软件，来对制造工艺进行分析与优化。数据采集智能无人工厂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...

无人工厂。转变到这个阶段需要对数字工具、围绕风险的组织调整以及推动持续变革的成熟数字组织更加信任。这意味着公司探索闭环流程优化，在站点内集成工作流程，并可能通过减少劳动力、提高流程稳定性和提高可靠性来降低总体成本。前线员工是采用文化的坚定组成部分，并推动技术支持人员继续实施数字化战略。尽管目前没有自主工厂，但有几个站点正在采取重要步骤朝这个方向部署集成解决方案。包含AI的混合解决方案是这一步的关键。自主企业。资产或工厂 在企业价值链的背景下创造价值。为了充分发挥自主工厂的潜力，价值链必须变得智能化。这意味着它可以在整个企业网络中做出决策，优先考虑哪些资产生产哪些产品以及针对每个站点的每个产品和...

智能无人工厂的人工智能技术应用：人工智能技术正在被不断地被应用到图像识别、语音识别、智能机器人、故障诊断与预测性维护、质量监控等各个领域，覆盖从研发创新、生产管理、质量控制、故障诊断等多个方面。在智能工厂建设过程中，应当充分应用人工智能技术。例如，可以利用机器学习技术，挖掘产品缺陷与历史数据之间的关系，形成控制规则，并通过增强学习技术和实时反馈，控制生产过程减少产品缺陷。同时集成**经验，不断改进学习结果。利用机器视觉代替人眼，提高生产柔性和自动化程度，提升产品质检效率和可靠性。智能无人工厂的生产监控与指挥系统:流程行业企业的生产线配置了DCS系统或PLC控制系统，通过组态软件可以查看生产线上...

上海某汽车工厂号称中国首先进的制造业工厂、中国智造的典范。即使从全球来看，这个水平的工厂也不超过5家。偌大的车间内，真正工作的员工只有10多位，他们管理着386台机器人，每天与机器人合作生产80台汽车。早在2020年，京东已经有27个不同层级的无人仓投用，使京东的日订单处理能力同比增幅达1415%。双11期间共有50个不同层级的无人仓投入使用，分布在北京、上海、武汉、深圳、广州等全国多地，而上海“亚洲一号”已经成为京东物流在华东区业务发展的中流砥柱。无论是订单处理能力，还是自动化设备的综合匹配能力，“亚洲一号”无人仓都处于行业领航水平。再看餐饮界的无人工厂，工厂中没有了埋头包饺子的工人，取而代...

由于不同工厂的数字化成熟度可能不同，绘制了适用于所有原型的五个不同阶段，从基本运营到智能无人企业。这种成熟度模型强调了实施新技术和转变管理系统、建立劳动力能力和嵌入新行为所需的时间。然而，随着自动化水平的提高，工厂和企业生态系统的价值也会相应增加。工厂的数字化成熟度范围从工厂现场的基本操作控制系统到完全集成的智能无人工厂。每个后续级别代理所应用的数字化级别的主题步骤变化（参见边栏：“高管转向自主运营的关键问题”）。根据的经验，以下示例有助于说明每个阶段的公司可能在做什么：基本数字化采用。随着控制系统在操作中的简单应用、逐个站点的基本炼油厂规划、基于电子表格的调度、临时故障排除引发的过程建模和维...