智能工厂:响应度高、适应性强的互联制造

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时间:2018-03-12

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1、智能工厂响应度高、适应性强的互联制造德勤工业4.0、数字化制造企业和数字化供应网络系列报告德勤咨询有限公司供应链和制造运营服务助力企业了解并把握机遇,推动工业4.0技术的应用实践,从而实现企业战略目标。我们在增材制造、物联网和数据分析方面的精深洞见,能够协助企业重新评估人才、流程、技术,以适应先进制造业日新月异的变化发展。封图:SAMFALCONER目录制造系统的新前沿

2、2智能工厂的定义

3、5智能工厂的益处

4、10建设智能工厂需考虑的要素

5、13着手建设智能工厂

6、15尾注

7、17智能工厂制造系统的新前沿造流程的互联互通已非新鲜事物。然理资产、运营资产和人力资

8、本,推动制造、维护、制而,第四次工业革命(工业4.0)的库存跟踪、通过数字孪生实现运营数字化以及整兴起1以及数字世界和物理世界的融个制造网络中其他类型的活动。其产生的结果可合——包括信息技术和运营技能是系统效率更高也更为敏术——正使供应链转型日益成捷,生产停工时间更少,对为可能。从线性序列式的供应智能工厂代表了从传工厂或整个网络中的变化进链运营模式转变为互联互通的行预测和调整适应的能力更开放式供应链体系(又被称统自动化向完全互联强,从而进一步提升市场竞为“数字化供应网络”),能争力。和柔性系统的飞跃。够为企业的未来竞争奠定基许多制造企业已开始在多个础

9、。但是,要充分实现数字领域采用智能工厂的流程方化供应网络的转型,制造企业需具备多方面的能式,如利用实时生产和库存数据进行先进计划与力——推动企业运作的众多运营系统间横向整合排产,或利用虚拟现实技术进行设备维护等。但的能力;互联制造系统间垂直整合的能力;以及2是,真正的智能工厂是更为整体性的实践,不仅整个价值链端到端、全面整合的能力。仅转变工厂车间,更影响整个企业和更大范围内本文中,我们探讨了如何融合这些能力实现生产的生态系统。智能工厂是整个数字化供应网络不行为。此等融合俗称为“智能工厂”,意味着在可分割的一部分,能够为制造企业带来多重效益,工厂内和整

10、个供应网络中推动更大的价值。使之更为有效地适应不断变化的市场环境。智能工厂代表了从传统自动化向完全互联和柔性采用并实施智能工厂解决方案看起来十分复杂,系统的飞跃。这个系统能够从互联的运营和生产甚至难以实现。然而,在技术领域迅猛发展和未系统中源源不断地获取数据,从而了解并适应新来趋势快速演变的环境下,制造企业要想保持市的需求。3真正的智能工厂能够整合全系统内的物场竞争力或颠覆市场竞争格局,向更具弹性、适2响应度高、适应性强的互联制造应性更强的生产系统转变几乎势在必行。制造企的相关趋势业须从大处着眼,充分考虑各种可能,从小处着•构成智能工厂的组成部分和技

11、术,以及其如何融手进行流程方式的可控调整,并迅速推广扩大运入数字化供应网络营,逐步达成智能工厂的建设愿景,实现效益提升。本文中,我们对智能工厂的概念进行了定义•智能工厂如何推动价值创造,并实现其他效益和描述:•企业着手建立并向真正的整体智能工厂转型的方式•什么是智能工厂,其主要特征,以及推动其兴起3智能工厂数字化供应网络简介在德勤《数字化供应网络的崛起》4文章中,我们介绍了传统供应链的线性本质,其中依次分布着设计、计划、采购、生产和交付等流程。但是,如今许多供应链正从这种刻板的序列结构转变成动态互联的系统——数字化供应网络,该系统更易于整合生态系统中

12、的合作伙伴,亦会随时间推移不断优化。数字化供应网络能够整合来自众多不同源头和地点的信息,推动生产和配送的实际运作。5图1可以看到新数字化供应网络模型的互联网格线,数字化是其核心。该网络中,每个节点至其他各点都具有潜在的互动连线,能够促进各领域之间产生以前并不存在的更大程度上的互联互通。在这个模型里,通讯是多向的,在传统供应链中并未建立的连接之间创造了互联。图1:传统供应链向数字化供应网络的转变Figure1.ShiftfromtraditionalsupplychaintodigitalsupplynetworkDigitalsupplynetwor

13、ks数字化供应网络SynchronizedPlanning同步规划TraditionalsupplychainDynamicConnected传统供应链动态执行互联客户CustomerCognitivePlanning认知型规划QualitySensing质量感知数字化核心Develop开发计划PlanSour采购ceMake制造Deliver交付Support支持3DPrinting三维打印Sensor基于传感器的补充-drivenReplenishmentDigital智能工厂Smart数字化开发DevelopmentFactoryIntelli

14、gentSuppl智能供应y资料来Source:Deloitteanalysis.源:德勤分析。德勤大学出版

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