数字化工厂的含义:数字化,即是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据,再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型,把它们转变为一系列二进制代码,引入计算机内部,进行统一处理,这就是数字化的基本过程。而对于工厂而言,我们可以通过一系列的数据采集的方式,将企业的生产信息、仓储信息、来料信息、质量信息等储存并展示出来,形成一套可视化系统,较终辅助领航者做决策,实现降本增效的目的。数字化工厂的来源,“数字化工厂”的出现,可以概括为以下四点:数字化工厂是制造信息化的需求;数字化工厂是并行工程的体现;数字化工厂是虚拟制造的发展趋势;数字化工厂是计算机辅助工程发展的高级阶段。广东明睿智博智能工厂采用先进传感器和物联网技术,实现设备互联和数据共享。数智工厂平台
广东明睿智博结合冷链制造企业对温湿监控与时效性的双重诉求,构建了具备环境感知能力的数字工厂系统。平台与仓储冷链温控系统无缝联动,可实现订单与温控参数绑定,自动设定合适存储与加工环境。系统记录整个生产、搬运、入库的环境状态,构建完整的冷链可追溯链条。广东明睿智博平台目前在速冻食品、医用冷链、生鲜加工企业实现落地,有效减少温控失误导致的产品变质风险,同时提升仓储周转率,是构建现代冷链制造体系的可靠工具。数智工厂平台数字工厂不仅提升产线效率,也助力企业降低能耗与排放,广东明睿智博系统中支持能源数据采集功能。
数字化工厂是什么?-What'sthedigitalfactory?-数字化工厂(DigitalFactory)是传统工厂在数字化转型中的一种应用场景,通过数字化技术和智能制造来提高生产效率、降低成本和提升产品质量。数字化工厂将传统的制造工艺、设备和设施与互联网、物联网、大数据、人工智能等数字化技术相融合,构建起高度数字化、智能化的制造体系。作为信息化和工业化融合应用的较佳结合点,认识数字化工厂,研究数字化工厂如何建设,探讨虚拟设计与物理设备之间怎样实现无缝衔接,对驱动信息化和工业化的深度融合发展,以及未来智能工厂发展具有十分重要的意义
广东明睿智博在服务重工业客户过程中,深度优化了智能工厂系统在高负载、高能耗、多流程工艺条件下的适应性。重工业生产周期长、流程链复杂、设备冗余多,对生产计划与执行的协同性提出极高要求。公司开发的智能工厂平台支持分批建模与工艺动态调整,实时监控炼钢、锻造、焊接等重载工艺设备运行状态,同时可接入能源计量系统,协助企业优化能耗结构。广东明睿智博的系统已在风电装备、船舶部件、工程机械等领域落地应用,实现从“产线黑箱”向“数据透明”转变,是大型制造企业在数字化升级过程中降本提效的重要依托。广东明睿智博通过数字工厂系统赋能客户实现计划排产自动化、仓储调度智能化,提高管理响应速度。
在高度定制化的市场趋势下,传统依靠人工经验的排产模式往往导致设备等待时间长、在制品库存高、订单交付延迟等问题频发。我们的数字化工厂解决方案,通过构建高精度的数字孪生工厂模型,结合先进的APS(高级计划与排程)引擎,能够实时模拟并优化生产全流程。系统深度整合订单信息、物料齐套状态、设备实时产能、模具切换时间、工人技能等关键参数,在虚拟环境中进行无数次仿真推演,快速生成的生产排程方案。这不仅明显提升了设备综合效率(OEE),减少了换模时间浪费,更能精确预测订单交付节点,赋予企业面对市场波动的敏捷响应能力。广东明睿智博致力于将复杂的柔性生产管理转化为可预测、可优化的智能制造工厂驱动力。广东明睿智博数字化转型促进产业升级,助力企业构建智慧制造新模式。数智工厂平台
广东明睿智博的数字工厂整体规划支持多厂区、跨区域部署,适用于集团型制造企业统一管理。数智工厂平台
数据模型1.0:在这个过程我们从产品设计开始,研发部门把设计产品的元器件清单、组装图、测试条件这些信息放进一个数据库里,头一步就完成了。数据模型2.0:接下来到了第二步,生产规划部门,我们要继续输入如何把产品生产出来的数据,比如工艺流程、质量标准这些东西,这个数据库就自然扩大了,变成了数据模型2.0。数据模型3.0:到了第三个部门,制造工程部门,要对生产机床进行编程,各种自动化组态、程序调试,把制造环节的数据进一步的扩大,形成数据模型3.0。数智工厂平台