在考虑数字化成熟度模型时，关键要点是每个组织都有可用的步骤——无论他们的位置或在走向自治的过程中取得的进展如何。整个工厂和公司都有机会继续部署数字化并继续改变其成本基础。建议公司首先明确自己的抱负，然后制定一条通往任何所需自主运营程度的道路——但 终，选择是丰富的，通常需要有限的资本投资或不需要资本投资。随着整个工厂和企业继续采用数字化，工厂可以变得更加自主和自我优化，为自主企业奠定基础。无论数字技术的采用、流程和运营的成熟度以及地理位置如何，公司都可以而且应该采取一些有影响力的步骤来提高其工厂和网络的弹性。即使是 小的进步也能激发企业的雄心和活力的转变。虽然经常听到这样的评论，“负担不起在这种环境下投资技术”，但是可以断言，在许多情况下，公司不能不这样做。多维明软专注为印刷包装行业提供成熟的智能无人工厂解决方案，帮助和陪伴企业转型升级，降本增效。江苏数字智能无人工厂联系人

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?！把侵抟缓拧币丫晌┒锪髟诨滴穹⒄沟闹辛黜浦Ｎ蘼凼嵌┑ゴ砟芰?，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，取而代之的是不停往返的机械手以及地表穿插有序的轨道。以前整个工厂需要200个工人，现在生产相同的东西用工却在20人以下，这意味着“无人工厂”压缩人工可达90%。连餐饮都加入到无人工厂中。安徽数字智能无人工厂报价多维明软智能无人工厂解决方案帮企业管理物流、信息流和资金流，实现企业降本增效。

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力，这些决策与改善运营完整性、可持续性和生产的战略举措明显一致。此外，可以设计技术解决方案以实现组织之间更有效的协作并改进决策过程中的协调。

能源公司正处于不确定时期。他们面临着社会压力和加强监管以显着减少对化石燃料的依赖，主要特征是对运输燃料、塑料和其他炼油和石化产品的依赖。在这种情况下，公司希望通过采用新的自动化和数字技术，提高数据使用水平和性能透明度，以及更快的决策循环，极大限度地提高下游业务（尤其是石油和天然气和化工行业）的健康和弹性。其中许多变化已经发生，并且只是在COVID-19大流行期间加速，导致新的紧迫感。然而，出于多种原因，数字战略对能源部门仍然具有挑战性，即跟上脱碳努力的增加、劳动力变化和加速的技术创新。许多公司已经以短期解决方案作为回应，但对于如何确定未来几年的优先事项仍然犹豫不决。智能无人工厂是一个很有前途的解决方案。此类未来工厂将技术、数据和高级可视化与运营联系起来，以确保资产从所采取的每项行动以及历史数据和衍生见解中学习。这些工厂对资产健康状况和经济状况做出反应，并随着时间的推移逐步改善其运营，以实现更低的碳足迹以及更安全、更有利可图的运行。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全自动化。多维明软拥有多个智能无人工厂解决方案实施案例，打造出一体化数字化工厂解决方案，为企业服务。

不少企业负责人表示，“无人车间”极大减少了企业生产对劳动力的依赖，但“无人工厂”减的是那些危险、环境恶劣、简单重复劳动的普工，专业技术人才依然需要，比如，对智能制造系统的维护人员、巡视人员、管理人员以及有智能制造知识和技能的工人需求大幅增加?！　∫恍┗髯芭渫旰蟮募煅楣ぷ魅匀恍枰扇斯だ醋觥６颐扛錾咝枰浔缸槌ぃ涸鸲灾悄茏氨附胁倏睾臀?，并能应对生产线上的简单故障。　　未来的造车将实现‘无人化’，‘汽车产业人’将不再是传统的体力劳动者，而是需要具备很多专业知识的技术人员，可能每个员工都是智能设备的管理者，机器人将充当一批‘听话的员工’，助力企业实现生产模式的极优化。工人逐步向产业工人转型，面临的是技术提升问题，而不是失业困境。多维明软的智能无人工厂解决方案，内置多种智能化的预测和处理功能，提供事到人模式，简化人工管理内容。安徽比较好的智能无人工厂收费

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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，确定哪些数据在设备端进行处理，哪些数据需要在工厂范围内处理，哪些数据要上传到企业的云平台进行处理。江苏数字智能无人工厂联系人

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