智能制造（1）规划路径案例参考

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     本人混迹金蝶论坛时间比较长（大家可以通过这个帖子进入，这个是小号，还有个使用专业人事的账号，发的内容更多），那段时间几乎翻遍了二开论坛的所有帖子，得到了诸如：JohnnyDing、夏娜 等大侠的支持，使我在那段时间受益匪浅，在这里一并感谢此期间给我支持大侠。

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   2018年所从事的主要工作，基本都是围绕机械加工工厂的数字化工厂（工厂业务场景《点击参考  企业信息化—APS系统（1）企业为什么要引进APS系统  第1点本文所适用的业务背景范围》）开展。

   从一开始的不了解，到目前有了自己的规划路径，经历了很多，在这里分享给大家，希望给后来人以借鉴，使大家对规划的整体架构有一个清晰的认识，或者能在此基础上形成自己的智能制造规划。

   1、智能制造目标：先数字化，再智能化

   智能制造的目标先数字化，再智能化。因为数字化是业务建模的基础，是网络信息流的基础，是业务系统与智能加工设备集成的基础，同时也是大数据的基础。只有在大数据基础上，辅以BI、AI等云计算、人工智能手段，才能很好的实现智能化。

   真正的智能制造，首先要有大数据作为支撑。如果没有数据，即使有了很多智能加工设备、机器人和网络，即使通过网线连接在一起，也无法实现智能化，只是简单连接到一起而已。

   真正的智能制造是要让所有业务数据之间建立联系，统一业务模型，建立业务数据与智能加工设备之间数据共享与集成，然后发现规律，让规律为人所用，这样才能产生价值。

   要想把工厂数字化做好，如果没有数字化业务，就无法实现大数据，更无法建立数据之间的联系，而只能建立机器之间的联系——但这个联系仅仅是物理的线联，而不是业务数据联系，意义不大。

   比如说，现在有部分机械加工企业，通过数字化改造，采购了大量的数控加工设备、传送带、机械手臂等，通过DNC厂商搭建了基于互联网的虚拟化工厂，实现了什么呢：

• 通过虚拟化工厂，可以看到现实工厂的表象

• 通过设备联网，可以查看设备的运行状态、报警情况等

• 生产制造的业务系统是否完善，并与数控系统接口集成，形成双向闭环反馈呢？目前还未见到

• 而这些是企业老板、高层管理者所关注的吗？基层车间管理者是否需要这些功能呢（特殊行业例外）？

• 所以这此项目的重要用处就是申请外部项目（有些黑）......

   基于以上考虑，我们把智能制造划分4个阶段（如下图所示）：

   1.1、数字化业务流程

   这个阶段所要做的大量工作，就是把已有的进、销、存业务、设计、技术工程数据、工艺路线等流程全面数字化、模型化，主要面向的是基础业务，如产品数据、销售订单、采购管理等。这个阶段的任务，应该在CAD、PDM、ERP的建设过程中完成。

   1.2、数字化工厂

   这个阶段是重点是以MES为主干，实现生产业务、流程的数字化管理，以及实现数控加工设备与MES系统接口集成，比如：

• 加工工时数字化

• 计件工资数字化

• APS工序排程数字化

• CTP产能评估数字化

• DNC数控加工设备网络化

• 数控加工机床信息数字化

• MDC机床加工过程 信息数字化

• 加工要素、过程管理数字化，模型化

   1.3、智能工厂

   具备了基础业务、流程数字化，以及数字化工厂这两个条件之后，我们就可以考虑把我们的基础业务与数控加工设备进行接口、业务模型的集成形成应用系统与数控加工设备的双向、闭环反馈：

• 业务模型与数控加工设备信息共享（MDC）

• 业务系统可以获取设备信息以支持业务需求

• 数控加工设备可以通过业务获取数据优化加工

• 加工过程实现数字化管理，如：刀头、刀杆、数控加工程序编制

• 切削要素数字化、模型化，指导操作者加工

• 实现业务、数控加工数据共享、以及信息闭环

   1.4、智能制造

   在数字化工厂、以及智能工厂的基础上，通过大数据分析手段，通过对生产制造过程中收集的海量数据分析：

• 生产过程大数据分析
  

• 数控加工设备加工过程大数据分析

   通过BI、云计算等大数据分析手段，依靠数据仓库为基础，分析结果指导、优化公司业务流程、以及生产制造过程、设备加工使用等，形成完整的闭环反馈。

   2、智能制造规划

   在智能制造规划的过程中，既要从广度方面考虑未来规划，又要从深度方面考虑应用的效果，使得系统建设过程更加符合企业实际业务的需求，满足企业未来更广泛、更深入的发展需求。

   2.1、广度

   企业所有销售订单业务，均是以销售订单为核心主线，贯穿相关业务的始终。所以智能制造就是让企业所有订单相关的业务数据数字化，以及业务之间建立完整关联关系，建立企业整体业务的数字化模型。

   并使企业整体的数字化业务模型能与数字化、智能化的加工设备、生产辅助设备进行有效集成，形成二者之间高效的信息共享、形成闭环反馈，然后发现规律，让规律为企业管理所用，这样才能产生价值。尽量避免整体业务被割裂，形成信息化数据、系统层面的孤岛。

   2.2、深度

   智能制造首先要有大数据作为支撑，销售订单等相关业务数字化的程度，直接影响智能制造的应用效果、深度，或是否有效，例如：

• 很多企业的智能制造仅仅是停留在大量智能加工设备之间形成了硬件的连通，只是简单连接到一起而已

• 纯虚拟的硬件数字化工厂（云工厂），可以远程查看机床运行状态等，未能与业务形成闭环反馈、 以及与业务系统的互动

   而业务并没有因此而带来改变或升级，如果没有数据，即使有了很多智能加工设备、机器人和网络，也无法实现智能化，甚至智能制造可能会给企业造成沉重的负担。

   鉴于此，在企业业务相关的主要业务方面，都依靠相关的系统，进行深入的数字化、整体模型化。如上图所示的即为涉及到的主要业务模块。

   3、智能制造实现过程

   我们把智能制造实现过程，根据企业信息化的模式与进程，大致规划为四个阶段：一期（1.0-2.5）、二期（2.5-3.0）、三期（3.0-3.5）、四期（4.0）

• 两化融合：主要是指一期基础业务、与二期数字化车间之间，二者业务数字化融合的过程，实现了基础进、销、存等业务与生产制造的集成。

• 软硬融合：主要是指二期以MES为主要的数字化生产制造执行管理、与三期数控加工设备、或智能加工设备之间，二者软件与硬件集成融合的过程，实现了管理软件、生产执行管理系统、与智能加工设备的集成融合、以及信息共享、闭环反馈。

• 智能升级：主要是指在三期智能工厂基础上，通过长期的大数据积累，结合大数据、BI、AI、云计算等智能辅助手段，实现对业务过程的优化与升级，形成信息系统、智能设备、大数据分析的闭环反馈、业务优化的过程。

   4、智能制造整体架构与模型

   企业的数字化工厂架构，应以ERP系统平台为基础，以MES系统为主干进行整体化业务模式规划（企业不同系统间都都要哪些接口，以及图示系统间关系，点击参考阅读《中小企业信息化（三）企业都需要哪些系统》），以最大限度的减少：

• 不同系统之间的孤岛

• 不同系统之间数据孤岛

• 减少系统间接口开发的量，节约成本

• 不同系统之间重复、重叠功能维护
  

   通过上图所示，我们就从基础上实现了系统架构、业务模型、数据模型的统一集成，规避上述缺点。

   这些工作，至少企业自己要有相应能力的人员，贯穿始终的参与规划，企业未来才能运行好、维护好、扩展好！如没有相关资源，还是建议找一个长期的支持顾问，从培养自己人开始入手！急，是急不来的！全面依赖外部顾问或软件公司，除了你想做政绩！总之，企业没有自己的人不行！

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