数字化工厂的应用领域:数字化工厂的应用领域非常普遍,主要包括汽车制造、航空航天、机械制造、电子电器等领域。1.汽车制造领域,在汽车制造领域,数字化工厂已经得到了普遍的应用。数字化工厂可以帮助汽车制造企业实现产品设计和制造工艺的数字化,提高产品的质量和效率。同时,数字化工厂也可以实现汽车制造过程的可视化和透明化管理,帮助企业实现对生产过程的全方面监控和优化。2.航空航天领域,在航空航天领域,数字化工厂的应用也非常普遍。数字化工厂可以帮助航空航天企业实现产品设计和制造工艺的数字化,提高产品的质量和效率。同时,数字化工厂也可以实现航空航天产品的虚拟仿真和测试,降低产品的研制成本和时间。广东明睿智博工厂数字化升级项目提升了生产过程的透明度和自动化水平。物流数字工厂解决方案
广东明睿智博在推进数字化转型项目中,注重从底层数据架构设计开始,确保系统具备足够的弹性与可拓展能力。我们的平台采用微服务架构与容器化部署,便于系统在未来迭代中快速升级、灵活扩展业务模块。系统可按地域、产品线、工厂类型等维度进行多维部署管理,支持多语言、多币种、跨国运营管理。广东明睿智博该系统已应用于海外设厂的机械零部件、电子制造、汽车配件客户群体,帮助他们在全球范围内实现标准化生产、统一化管控,是制造企业全球化战略的重要数字支点。广东物流数字工厂广东明睿智博推动数字工厂智能感知技术在现场落地,实现产品质量状态的全过程在线监控。
广东明睿智博以“智能工厂”整体解决方案为基础,推出了适配离散制造的高度可配置化系统架构,支持从计划层到控制层的全链条数字贯通。平台以MES系统为中心,结合工艺建模工具、设备联网模块与多工厂运营管控体系,实现对多品种、多批次订单的灵活组织和精确执行。智能工厂平台支持数据多维分析与自动纠偏机制,结合AI算法不断优化排产策略与能效分布,在保障交期的同时兼顾运营成本。广东明睿智博平台目前已在多家汽车零部件、精密电子、光学镜片等企业应用,有效支撑企业打造柔性、高效、智能化的现代制造系统,是制造业应对市场快速变化的重要基础设施。
数字化工厂建设路径:数字化工厂是在信息集成的基础上,对研发、制造、管理等各个环节进行全方面的过程集成,构建数字化工厂是一项艰巨并且复杂的系统工程。而任何复杂系统工程的实施都离不了系统建模、系统仿真、系统分析和优化,同样数字化工厂也不能例外。要全方面了解数字化工厂,建立数字化工厂的模型和参考架构,然后需要有一套完整的方法论、工具和流程对数字化工厂的各个阶段进行建模、规划、分析和优化。实际上,这也符合工厂企业的实际认知。数字化工厂将产品信息数字化、过程信息数字化和资源物料信息数字化,并使这三种数字化流进行有效结合,是真实工厂的制造过程(包括设计、性能分析、工艺规划、加工制造、质量检测、生产过程管理和控制),在计算机上的一种映射。数字化工厂是智能工厂的落脚点,而智能工厂又是工业4.0的基础和落脚点。只有实现了数字化工厂,才有可能实现工业4.0。广东明睿智博的数字化工厂转型方案为汽车、电子、新能源等行业提供专业化支撑,提升中心竞争力。
广东明睿智博响应智能制造与碳达峰、碳中和目标的融合趋势,打造绿色智能工厂平台,集成碳排放追踪、能效分析与节能调度控制模块。系统支持设备级能耗计量,并结合AI算法预测未来耗能趋势,主动推送节能建议与错峰用电策略。平台还配套可视化碳指标看板,可自动生成符合国家碳核算标准的报表。广东明睿智博该系统在塑料制品、化工新材料、纸包装等高耗能企业取得良好反馈,是制造企业在转型绿色生产同时稳步迈入数字化管理的新途径。广东明睿智博通过数字工厂系统建设,优化企业资源配置;适配多种工业设备及生产场景。物流数字工厂解决方案
广东明睿智博智能工厂通过物联网与大数据技术,提升生产效率和产品质量,实现柔性制造。物流数字工厂解决方案
通过定制的IoT数字工厂解决方案,实现工厂设备间的互联互通,搭建设备与系统间的交互通路,消除企业内部的业务系统信息孤岛,让劳动力、产量产能、物料及半成品库存、生产进度、完工合格率等业务数据所见即所得。结合日立庞大精确的制造业数据分析模型,帮助用户通过持续优化生产管理流程来释放优良产能。助力实体制造业由粗放式经营模式,逐步过渡为生产设备网络化、现场管理数字化、决策运营智能化的集约型现代工厂。让生产全过程数据表里如一,为工厂运营创建智能大脑。物流数字工厂解决方案