数字工厂如何加强中小制造业的生存能力

当前，全球制造业正在进行全方位、多层次的数字化转型，特别是工业互联网、工业大数据、工业云等新一代信息网络技术的全方位渗透然而，我国中小企业信息化建设总体仍处于起步阶段，在全国4200多万户中小企业中，仅有30%的中小企业能够利用信息技术开展生产管理和市场营销活动，只有10%左右实施了ERP和CRM方案，6%左右实施了SCM方案，绝大多数企业的信息化水平仍停留在文字处理、财务管理等，局域网的应用也主要处在信息共享层面上，生产控制方面的应用较少。

中小企业面临着生存与发展的严峻挑战，加快信息化建设是中小企业提升竞争力、摆脱衰退阴影的有效途径 一、项目背景 某高端装备零部件制造企业客户优质，订单多，但是公司整体效益低下主要面临的问题是订单生产周期长，客户订单无法按时交付，内部生产计划组织混乱，产能不足，资源整体利用率差，同时特种合金材料零部件的定制化生产与精密加工对企业的协同设计、协同生产、协同供应链提出了更高的要求，大量的研发设计、材料。

检测、供应链协同、生产加工数据需要记录、分析、反馈、决策 二、问题与挑战 1.产品定制化需求程度高，但工厂内部整体响应速度满足不了客户交期 2.计划统筹与组织能力弱化，造成各生产工序脱节，生产协同性差。

3.车间生产加工与计划脱节，生产数据不透明，潜在浪费严重，生产成本居高不下如无法对设备、人员的生产效率进行有效评估，管理精细度低 三、解决方案 基于上述问题，数字云工厂建设项目整体规划以底层的工业级网络搭建与条码数据采集为技术支撑，以各生产要素集成的数字化工位搭建为系统核心，车间级综合数字化管理平台为数据应用载体，以工业级微应用APP为数字化系统的重要延伸。

助力企业全方位数字化改造升级，实现降本增效的目标 总体架构主要分为：生产流程层、设备联网与数采层、数据中心模型层、应用平台与微应用层，实现端到端的数据集成与应用 1.生产流程再造 生产流程层的合理性决定系统的价值性，首先要做的就是利用精益思想对流程进行梳理、诊断和优化。

使用价值流程图对流程进行分析，进行流程建模仿真与模型设计，识别系统TOC流程点与缺失项，进一步定义数字化匹配的标准业务流与工艺流、过程流，进行由上而下的公司级、工厂级、车间级、工位级的流程标准化 2.设备联网与数据采集。

将设备接入网络，通过EverMonitor智能采集终端实现对设备的加工参数、设备状态、故障分析与预警等实时数据的采集与应用将采集的数据存储到数据中心模型集成库，经过几百种工业技术、管理技术、机器学习。

、数理统计的算法，对历史数据、 实时数据、时序数据进行聚类、关联和预测分析最终，集成人员、设备、物料、工具、方法等生产要素建立以设备加工中心为核心的数字工位，并实现远程的控制与设备预防性生命周期分析

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