智慧工厂研究报告

智慧工厂建设大势所趋当前，全球制造业面临四大挑战：一是能源资源利用效率的提高，这与制造业发展相辅相成，效率是决定性因素；二是产品越来越复杂情况下，交货期却要求越来越短；三是小批量、多批次的定制化或半定制化生产需求越来越多，对生产线提出柔性要求；四是劳动力短缺特别是成熟或熟练劳动力短缺，发达国家如日本的少子化、欧美国家的人口老龄化，中国是结构性劳动力短缺。在此背景下，更智能、更敏捷、更高效、更安全、更绿色、更和谐和可持续的新一代制造业企业及其生态系统应运而生，智慧工厂就是其中核心载体。智慧工厂的出现，给制造业面临的挑战提供了解决方案。具体来看，智慧工厂能够对全厂资源能源消耗进行监测，采用自动化软件工具对系统能效进行优化，提高能源资源利用效率；设备和生产线安全得到充分保障，采用预测性维护技术大幅度减少停机维护时间，缩短交货周期；采用数字化网络化装备，实现现场级和车间级自动化系统的横向集成，满足一定程度的柔性化生产需求；由于计算调度排程优于人工排程，所需劳动力大幅减少，降低劳动力短缺带来的负面影响。正因此，智慧工厂获得了政府层面的高度重视。《中国制造2025》便明确指出，到2020年，制造业重点领域智能化水平显著提升，试点示范项目运营成本降低30%、产品生产周期缩短30%、不良品率降低30%。到2025年，制造业重点领域全面实现智能化，试点示范项目运营成本降低50%、产品生命周期缩短50%、不良品率降低50%。不过，智能化是智慧工厂的最后步骤，在走向智能化之前需先实现执行层自动化、管理层信息化。自动化方面，随着自动化解决方案提供商技术和服务的进步，以及下游客户竞争效应的扩大，智慧工厂的价值空间将不断增加；信息化方面，国产工业软件在近几年借助有利的政策以及日益扩大的国内需求，在发展趋势上后劲十足，2018年中国工业软件市场规模预计在1622.8亿元，为智慧工厂建设提供了充足助力。智慧工厂行业需求强烈由于人工工资快速上升、发生故障将导致全线停产、产品更新换代导致的货期骤短、工人情绪化、重复性工作、怠工等因素的影响下，在3C电子制造等领域，近几年自动化和信息化实现了最快速的增长，反映出智慧工厂在制造业的强烈需求。随着需求逐步释放，智慧工厂的未来前景将更加明朗。此外，个性化定制需求刺激传统工厂升级为智慧工厂。互联网改变了需求一刀切的局面，人与人，人与厂商，可以低成本的实现连接，从而让每个人的个性需求被放大，人们越来越喜欢个性化的东西。但是个性化的东西需求量没有那么大，这就需要工业企业能够实现小批量的快速生产。传统工厂的生产线转换效率和计划协调能力将毫无疑问无法支撑大规模的定制化，而智慧工厂可从需求搜集和产能调度两个角度满足个性化需求。政策的大力支持也令智慧工厂前景更广阔，未来国家和地方将出台更多的支持政策，推动产业快速进步，具体将从软件、硬件两个方向切入。软件方面，将从产品研发类、生产管理类、生产控制类、协同集成类和嵌入式类五个软件方向加强工程技术、生产制造和供应链这三个维度的数字化。硬件方面，瞄准智能制造主攻方向，推动两化深度融合发展；实施智能制造工程，支持高档数控机床与工业机器人、增材制造、智能传感与控制、智能检测与装配、智能物流与仓储五大关键装备创新应用；深化“互联网+”制造业创新发展，指导编制互联网与制造业融合发展路线图等。以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国智慧工厂建设运营模式与发展战略规划分析报告》。更多深度行业分析尽在【前瞻经济学人APP】，还可以与500+经济学家/资深行业研究员交流互动！

中商情报网随着生产设备的逐渐增多、生产过程日益复杂、人力成本快速上升以及系统管理的要求越来越高，智慧工厂成为未来制造业发展的必然趋势。在工业4.0、工业互联网、物联网、云计算等热潮下，全球众多优秀制造企业都开展了智慧工厂建设实践。为了更好地了解智慧工厂的发展，中商产业研究院特推出《2019智慧工厂市场前景研究报告》。《报告》从智慧工厂概况、智慧工厂行业发展环境、智能制造行业现状分析、智慧工厂行业现状、智慧工厂行业重点企业、智慧工厂案例及智慧工厂行业发展趋势七大方面剖析了我国智慧工厂，为智慧工厂从业人员和爱好者提供了参考信息。Part.1智慧工厂概况智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段，是在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务；清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据，以及合理的生产计划编排与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。Part.2智慧工厂行业发展环境分析我国经济增速放缓，正经历增长动力转型与产业结构升级的过程。智慧工厂不仅节约人力成本，提高生产力与效率，还能使工厂各生产环节透明化、标准化，从而提高企业的盈利能力。通过智能化来升级传统优势制造业，是我国制造业智能化发展的客观需求。Part.3智能制造行业现状自2015年我国实施智能制造试点示范工作，2015-2018年工信部公布的智能制造试点示范项目上榜项目共306个。智能制造试点示范项目所属行业主要有：稀土、纺织、家电、5G、物联网、车联网、智能交通、新材料、机器人等。Part.4智慧工厂行业现状分析智能化是制造业的发展方向，智能制造已成为全球各国竞争的新一轮焦点。智慧工厂是现代工业、制造业的大势所趋，当前主要国家积极建设和发展智慧工厂，智慧工厂市场规模不断扩大。2018年全球智慧工厂市场规模突破2500亿美元，预计2020年市场规模有望突破3000亿美元。Part.5智慧工厂行业重点企业分析本章节重点介绍永创智能、软控股份、诺力股份、黄河旋风、山东威达、劲胜智能。Part.6智慧工厂案例本章节重点介绍中国石化九江石化智慧工厂、德国安贝格西门子智慧工厂、博世汽车无锡工厂、海尔互联工厂。Part.7智慧工厂行业发展趋势智慧工厂建设的目的是追求在合理成本的前提下，满足市场个性化定制的需求。而人机协作的最大特点是可以充分利用人的灵活性完成复杂多变的工作任务，实现利益最大化。因此，人机协作将成为智慧工厂未来发展的主要趋势。本文仅展示报告部分内容，完整报告请下载《2019智慧工厂市场前景研究报告》，http://wk.askci.com/details/c9bcf2122f424dcab84808260c654e77/如何快速获取相应行业报告登录 http://wk.askci.com/，注册账号，即可查阅及下载各行各业报告。点

一、项目名称用友智能制造服务平台项目。二、申报单位用友网络科技股份有限公司。三、项目地址北京海淀区北清路68号用友产业园。四、项目建设背景一、制造业的强盛与衰败，是一个国家的经济“寒暑表”，对于大国而言更是如此。近年来，党和国家十分重视制造业的发展。习近平总书记论述中国制造业的发展前景时，要求我们“推动中国制造向中国创造转变、中国速度向中国质量转变、中国产品向中国品牌转变”。总书记说的这“三个转变”，高度概括了中国制造业发展道路上的“三道门槛”。因此，中国制造业无论是国有企业还是非公企业，只有做大做强，才能实现中华民族伟大复兴的中国梦。二、中国企业普遍进入以互联网化为核心的3.0发展阶段，智能制造成为制造业的必然方向。大力改造提升传统产业，深入实施《中国制造2025》，加快大数据、云计算、物联网应用，以新技术新业态新模式，推动传统产业生产、管理和营销模式变革。把发展智能制造作为主攻方向，推进国家智能制造示范区、制造业创新中心建设，深入实施工业强基、重大装备专项工程，大力发展先进制造业，通过物联网，智能制造最终要实现的是社会化协同、智慧化管理、智能化生产，从而达到智慧管理的新高度，推动中国制造向中高端迈进。三、面对以信息网络技术创新引领的智能化制造新趋势，大力推进两化深度融合成为打造中国制造业升级版的必然选择。当前，我国制造业与互联网融合发展正呈现出“由外向内”转变的态势。即，互联网正向生产流程的研、产、供、销、服各个环节逐步渗透，呈现出智能化、协同化、定制化、服务化和平台化的转型特点。制造业成为融合发展的主要需求者和实践者，同时也是互联网的重要服务对象。其中，汽车、机械、食品加工、医药、电子、化工等行业的转型创新较为突出。面对制造业信息化、网络化、智能化发展的迫切需求及其所带来的市场空间，国内各领域企业不断拓展业务范围，进军智能制造系统解决方案领域，加快推动了国内智能制造发展。五、项目内容介绍用友智能制造服务平台支撑制造企业从传统制造方式向智能制造方式转变，帮助制造企业实现业务管理系统与生产现场的互联互通，是业务系统往生产现场的延伸，同时将制造企业生产过程的生产数据、质量数据、设备运行数据等各种工业数据进行采集、归档、管理。用友智能制造服务平台是现代信息网络技术与现代制造技术的融合发展，在此基础上构建生态圈，发展合作伙伴（独立软件供应商、系统集成商、个人开发者）为生态圈的业务提供支撑。用友智能制造服务平台由基础平台、智能工厂、智慧管理、产业互联、智能决策五个层面构成，体现了产业链集成、价值链集成与纵向集成的理念。从整体看，制造企业信息化建设呈现由中间向上下两端延伸态势，向上与互联网化融合、向下向智能工厂延伸，自上而下，互联互通。六、项目关键技术用友智能制造服务平台的关键技术包括虚拟化、用户软件自动化部署、弹性计算、大规模资源管理与调度、数据支撑技术、并行计算框架、流程应用支撑、SNS应用支撑、PaaS适配IaaS的基础技术设施、集成服务支持、海量数据挖掘、开发部署系统、安全技术、支持语义建模的报表及BI脚本引擎、运营管理技术、服务管理。七、项目战略定位用友智能制造服务平台将采取开放的平台与架构，聚集大量的开发者，打造国内领先的企业级平台生态圈。用友智能制造服务平台构建产业生态链，全面实行国产化，以求自主可控，能够替换国际厂商，提供产业链协同服务，通过平台聚集大量企业用户及数据，为用友公司和合作伙伴创造更大利润空间！八、项目目标客户经过多年实践，用友公司在流程制造行业、离散制造行业、装备制造行业已经积累了数千家成功案例，涵盖化工、建材、能源、冶金、机械、电子、汽配、家居等数十个细分行业。

10月16日，霍尼韦尔（中国）有限公司智能制造研究院在西安宣布成立，同期还发布了其首份流程工业智能工厂白皮书。该报告对“智能工厂”的定义、智能制造的成功因素以及行业的最新技术趋势等进行了探讨。新成立的霍尼韦尔（中国）有限公司智能制造研究院主要对中国智能制造的市场和技术进行研究，并计划在智能制造的市场、应用及技术趋势等方面发布最新报告。

制造业作为现代社会的支柱产业，其景气程度一直都是宏观经济的重要指标之一，而生产的产能与效率又与工厂设备的运行状况息息相关。在智能制造与工业物联网的大时代背景下，也有越来越多的人工智能初创企业加入到工业设备维护的赛道中。作为高新技术一直以来的试验田，制造业在当今社会中也多了不少新鲜活力用以保证生产设备的高效运行。然而，大多数厂商依然采用着事后维修的传统维护方案，使得一场完整的工业转型显得尤为迫切与重要。近年来，通过引入人工智能先进技术，设备维护得以“智能化”与“提前化“，大量产品如运维管理系统、智能传感器、相关SaaS和云数据平台在该领域被开发并且运用。本文将针对人工智能技术在该行业的现状与前景，以及具体案例进行分析和介绍。作者 | 林子旸一、人工智能技术在工业设备维护领域的应用状况从2018年到2023年，工业设备服务市场将以5.9%的复合年度增长率进行高速增长，并将在2023年达到357亿美元的市场规模，而亚太地区将会在此区间内做出最大的增长贡献。而工业物联网作为工业设备维护中的关键技术，其将逐步深入到制造业与工业生产中，而设备运维效能的提升便是这其中的关键任务。据预测，全球工业物联市场将从2017年的470亿美元增长到2023年的3100亿美元，年复合增长率达到了37%。二、工业设备维护领域所涉及的主要人工智能技术物联网技术：是指将任何物品与互联网相连接，并以此进行通讯的技术。在工业设备维护领域主要用于将设备与云端数据库和管理平台相连接并做到实时监控，是运行监测平台的核心技术。计算机视觉：是指机器模拟人类视觉对目标和场景进行识别、跟踪和测量与图像分析的技术，主要被运用在故障识别与运行监测中，在工业设备维护领域作用至关重要。大数据技术：是指包括数据采集、预处理、图像化与数据库搭建等基础技术的综合性技术体系，是本领域中应用范围最广的技术，能有效地让传统工业设备监测及维护做到智能化与数字化。机器学习：是指通过分析所输入数据的规律来进行预测的算法。目前主要被运用在运行状况分析模型以及预测性维护解决方案之中，利用在云端数据库中利用智能传感器获取的设备运行数据进行设备故障的分析和预测设备故障。深度学习：是指通过构建多层神经网络来进行更高效率的学习与训练的技术，通过结合大数据技术，主要运用于人工智能维修辅助系统以及故障诊断中。云计算：为分布式计算的一种，可以在联网云端进行高效率、高容量的数据处理，并配合其他云端服务。云计算作为一种人工智能基础设施，与其他技术相结合在工业设备维护领域运用广泛。机器人技术：是指编程、制造、维护及运用能自动执行特定任务的机器装置的技术。运用了该技术的自动化设备通常可以结合如机器学习、计算机视觉等技术完成精准操作及故障监测。三、人工智能技术在工业设备维护领域的应用分布其他周边场景：工业设备的类型丰富、种类繁多，本报告主要针对工厂内生产设备的维护案例，因此不会包括人工智能技术在其他工业设备如电梯、建筑及交通建设工程设备等的维护中的应用。四、人工智能应用工业设备维护领域落地案例简述耕云物联：开发了在云端构建的物联网软件平台“设备健康云”，可利用机器学习及大数据技术进行工业设备的智能维护，功能主要为实时运行监测以及故障预测和诊断。其主要产品有数据采集系统、云端数据平台以及App。硕橙科技：主营产品为“机器听诊大师”平台与“橙盒”噪声收集器，可利用机器学习模型分析设备运行时产生的噪声来识别设备的运行状态以及各部分的健康状况，能够监控生产环节的设备运作，并作出故障预判。精益卫士：提供一站式数字化的工业设备运维与管理解决方案，其中植入了“人工智能维修辅助系统（AIEMAS）”。该系统可通过分析历史故障及维修数据以及调用专家知识库来提取故障原因并进行分析，从而给予维修人员以专业指导。联想联宝科技智慧工厂：利用机器学习对设备的运行数据进行分析，并为各个设备训练出不同的数据模型，再依靠该模型对设备的健康状态及寿命进行预测，以达到预测性维护的作用。阿里云ET工业大脑解决方案：利用ET工业大脑，阿里云开发了设备故障诊断及数字运维两套解决方案，前者需依靠人力向系统发送检测状况，而后者则可通过智能传感器实时监测，并达到预测性维护的作用。因联科技：提供包括智能传感器和相关硬件、云计算及软件平台在内的整套设备智能运维解决方案，具体功能包括提前发现设备早起故障并进行诊断，以及合理配置设备的维修窗口期。UPTAKE：提供“Asset IO”工业设备智能运维软件平台，该平台集合了大量工业逻辑数据，可允许用户自主导入设备历史运行数据，并由系统生成最优化的维护方案，做到在故障发生以前先行维护。五、人工智能技术在工业设备维护领域的局限性设备更替成本：为了能够让硬件标准达到能够支持以上先进技术来完成数字化和智能化转型，一些传统行业的老旧工厂可能会面临大规模的设备更替以及生产线的重新设计，对企业在短时内带来较大的财政压力。全面人才匮乏：同时拥有行业背景与智能技术背景的人才是稀缺资源。若工厂希望部署AI辅助系统以及数字化和智能化的运维等应用，其技术培训成本将不可避免。适用性限制：尽管目前已有不少相关产品，但这些产品还尚未达到成熟期，缺少必要的优化与改进流程。同时，制造业产品类别繁杂，同一智能技术或许并不适用于落地场景以外的产线。因此对于中小型工厂来说，能否真正高效地运用这些产品、解决方案和服务还是一个未知数。六、人工智能技术在工业设备维护领域的发展趋势设备维护自动化：在该领域里，当下人工智能的运用还普遍停留在预测、监控方面，当设备出现故障后，仍需人力来进行维修工作。但可以窥见，若设备本身具备了自动修复程序性或机理性故障的功能，将进一步地节省运维过程中的人力与物力。运维过程无人化：自然语言处理与机器人技术目前已在各大行业有了广泛应用，但在该领域中还存在较大的空白。通过现有的技术条件开发出具有沟通能力和精确维修能力的工业机器人，能够进一步达到设备运维的“无人化”。监测管理高效化：随着5G技术落地进程不断加快，其在工业物联网的运用也将得到大幅增强，这其中可以包括基于5G+物联网的设备数字化管理、运行监测和故障诊断等，势必将进一步提高工业设备维护的效率。* 本文为「智周」系列报告「核心版」，相应「深度版」的推出计划将在后续公布，敬请大家关注。针对「工业生产设备维护领域中人工智能的应用分析」这一主题，有哪些方向或主题，你希望在报告深度版中读到详细的阐述与分析，欢迎留言，这将成为我们制作报告深度版的重要参考。关于「智周」系列报告机器之心「智周」人工智能技术应用报告系列重点关注现有人工智能技术应用较成熟且应用潜力较大的正在进行智慧升级的传统行业及场景，逐行业、逐场景为产业用户高效而不失深度地呈现不同人工智能技术的产业落地现状、企业案例、技术应用趋势等。「智周」人工智能技术应用报告系列包含核心版及深度版两个版本：核心版浓缩精华分析内容至2页内，覆盖重要数据、分析结论及案例简述，以供使用者高效系统地了解人工智能技术在自身所关注产业内的潜在机会。深度版在核心版的基础上，包含详尽的行业或场景痛点分析、技术解读、落地案例详解及资料附录等，以供有深度研究需求的使用者进行深入探究。机器之心Pro追动态 | 查数据| 找资源 | 读报告| 做调研机器之心Pro 是基于「机器之心团队构建的百万级规模人工智能知识图谱及结构化数据库」搭建的人工智能领域专业信息平台。目前已上线五个模块：dashboard、新闻数据库、行业数据库、人工智能知识库和深度精选，覆盖 38 个技术领域及 55 个智能应用领域。点击图片，查看官方使用手册pro.jiqixin.com盯动态、找资源、做调研

来源：金融界网站金融界美股讯 据凯捷（Capgemini）周二发布的一份新研究报告称，到2023年，智能工厂每年能为全球经济增加1.5万亿到2.2万亿美元。该报告调查了1000名拥有“智能工厂计划”的公司高管。凯捷将智能工厂描述为利用“数字平台和技术”来获得“在生产力、质量、灵活性和服务方面的显著改善”。该研究强调了行业在过去几年发生的一些变化。例如，在2019年，68%的组织“有正在进行的智能工厂项目”，而2017年只有43%。与此同时，5G网络的重要性也得到了关注。报告称，5G“将成为智能工厂计划的关键推动者”，因为它的特性使制造商有机会“引入或增强实时、可靠的应用”。然而，技术还有改进的空间。报告称，阻碍进展的主要挑战有三：数字平台和技术的部署和整合；网络安全和数据准备；以及混合技能和软技能的发展。报告称，在采用智能工厂方面，中国、德国和日本领先，韩国、美国和法国紧随其后。随着技术的发展，工业的运作方式确实在改变。在世界各地，企业纷纷转向机器人和自动化技术来简化操作。其中包括成立于2003年的亚马逊机器人公司。作为科技巨头亚马逊的全资子公司，该公司利用机器学习、深度感知和自主移动机器人等一系列技术来实现业务执行中心的自动化。

1月22日消息，工信部发布的《智能制造发展指数报告2020》显示，2020全国制造业智能制造能力成熟度较2019年有所提升。这份报告是由中国电子技术标准化研究院编写的。截至2020年12月，有12000家企业通过智能制造评估评价公共服务平台，完成了智能制造能力成熟度自诊断、自对标，覆盖31个制造业大类。报告显示，2020全国制造业智能制造能力成熟度较2019年有所提升。一级及以下的低成熟度企业数量减少10%左右，三级以上的高成熟度企业数量增加8%左右。75%的企业开始部署智能制造。在此阶段，企业对实施智能制造有了初步规划并开始实践，能够实现设计、生产、物流、销售和服务等核心业务进行流程化管理。报告表示，制造企业已深刻意识到智能制造是提升核心竞争力的关键，并逐步将智能制造细化到企业的战略举措中。目前已有 85% 的企业具备智能制造发展愿景，49% 的企业制定了智能制造发展规划，28% 的企业在战略执行过程中定期开展评测与监控，并根据评测结果对智能制造战略进行优化和调整。报告称，智能车间是落实智能化改造的重要载体，是制造业实现智能化转型升级的基础。根据平台结果分析显示，40% 的车间可实现作业指导、加工程序、工艺参数等工艺文件的远程下达，36% 的车间部分实现了生产的人、机、料、法、环、测数据采集，12% 的车间实现了生产计划和作业工单的自动排程，23% 的车间实现了生产信息的可视化与数据统计，29% 的车间实现了设备的信息化管理。而据媒体报道，浙江、广东、江苏等制造业发达的省市，在智能制造方面走在全国的前列。以浙江省为例，2020年3月份推出超级工厂。该计划以C2M模式为核心，瞄准浙江产业带上的制造型企业，以全生命周期的数据分析预测能力，精准连接制造商和消费者，最终通过C2M超级工厂计划，打造100个销售过亿元的工厂。据介绍，C2M模式最初是由必要科技创始人毕胜提出并率先在国内进行实践。C2M模式一端连接制造商一端连接消费者，去掉库存、物流、总销、分销等中间环节，以降低商品成本，从而让价格更实惠。目前，C2M模式已经在浙江省内的奥康国际(603001)、雅戈尔(002922)、报喜鸟(002154)、传化智能(002010)等企业成功落地。（文章来源：挖贝网）

随着云计算、人工智能、大数据等新一代信息技术与制造业的深度融合，智能制造正成为全球制造业竞争的战略制高点。7月17日消息，阿里云日前与机械工业九院达成合作。阿里云将基于其云计算、数据技术、物联网和人工智能等能力，与机械工业九院联合开发自研汽车工厂智能制造全套方案。据介绍，双方一期合作研发的车间智能管控平台具备毫秒级的生产设备数采能力，借助阿里云数据中台，人、机、料、法、环等数据以三维可视化的方式实时呈现，帮助设备管理者进行智能管控和维护，提升车间整体运行效率。据悉，未来，阿里云还将与机械工业九院联合推出智能制造汽车行业云平台，共同开发行业智能应用。汽车智能制造领域的联合实验室也在计划中。当前，全球汽车产业的生产方式正发生深刻变革，智能制造在汽车企业日趋盛行，给制造业带来了全新的发展潜力和机遇。根据凯捷研究院(Capgemini research Institute)最新研究报告显示，汽车行业在智能工厂的应用方面领先于其他行业，该行业未来三年在此领域的投资将增加60%以上，产值将超过1600亿美元。可以说，汽车企业如果想在未来的竞争中保持优势，智能升级是必然的选择。

智能工厂是企业信息化、自动化以后进入智能制造的关键环节，其中MES系统的实施是不可或缺的一个环节。什么是MES系统呢？MES即Manufacturing Execution System，是制造企业生产过程执行系统,通过数据采集、效率评估、历史数据分析、物料跟踪、质量跟踪与分析、设备管理、计划分解等业务子系统或功能组件。以对过程任务分配、业绩进行监视、统计、跟踪和分析等手段，实现过程的持续改进。MES范围上个世纪90年代美国提出MES的概念，我们国家结合ERP及时跟进研究，此时研究主要集中在院校内，与实际相结合比较差，近些年随着我们国家制造业升级，对企业信息化、自动化水平要求更高，国际、国内的一切企业、院校等积极推进MES的推广，使得MES系统越来越受到企业的重视。MES系统主要企业有一些是有自动化背景的企业如GE,Siemens、Rockwell、Honeywell等；还有一些院校背景的企业如华中科技大的艾普工华，浙江大学的浙江中控等，现在越来越多的国内中小企业进入这个行业，如易往信息、速威、灵蛙等。智能工厂总体来说在MES市场，没有一家独大的局面，一方面是MES要与业务相结合，对行业的了解要深入；另一方面，工业领域各行业之间差异性比较大，导致标准化很困难。比如GE专注汽车领域，Honeywell专注石化领域，而SAP专注于离散性中小企业，而电子、食品、石化、汽车等各领域相比较于财务，通用性就很差。GE公司企业信息化管理系统是企业在实施业务流程优化，基于信息技术应用，采用先进管理思想，实现信息流、物流、资金流、工作流和价值流的整合，实现企业人、财、物等资源优化配置，实现信息化管理过程中所使用的想相关系统工具和平台。MES在企业信息化中位置MES是车间中用以管理和优化从订单下达到产品完工的整个生产过程的硬件和软件集合，它控制和利用准确的制造信息，对车间生产活动中的实时事件做出快速响应，同时向企业决策支持过程提供相关生产活动的重要信息。MES三层应用架构MES系统与ERP、PDM等系统在基础数据、生产计划、物料、质量、设备等方面存在接口与集成关系MES接口集成关系MES的实施伴随着自动化的改造，改造过程中要考虑数据的采集，以及数据的标准协议问题。设备数据采集设备数据采集MES的功能模块介绍1、计划排程以资源和能力有限为前提条件，通过相应的作业排序和作业调度来优化车间作业计划，最大限度地减少生产过程中的准备时间，提高生产过程的作业效率和作业性能。计划排程2、资源分配及管理根据作业任务，分配人员、设备、工具和物料协调地进行生产，以保证生产的正常进行，并提供资源使用情况的历史记录，同时跟踪其现在的工作状态和完工情况。3、文档管理管理、分发与产品标准、工艺规程或工作指令有关的信息，同时，对活动的过程、结果和环境等进行符合规定要求的信息收集，并予以记录。数据云存储4、过程管控监控生产过程，自动纠正生产中的错误，并向用户提供决策支持，以提高生产效率。过程管理还应包括报警功能。某企业MES实施图5、性能分析将产品实际制造过程中测定的结果与过去的历史记录、企业的目标或客户的要求进行相关的比较，在线显示或者输出相应的报告，辅助管理者进行性能的改进和提高。6、设备维护通过对设备的状态监控，数据收集和维护指导等相关措施，保证机器设备和相关资产的正常运转，以实现企业的相关目标要求。7、质量管理通过在线的质量检验和离线的实验室分析数据等质量信息记录，跟踪和分析产品在加工及装配过程中各工序的质量状况，以保证产品质量在控制范围之内，并向相关人员提供质量改进的有关建议。以主机为核心的质量控制8、数据采集通过对过程进行相应的数据采集，收集来自人员，机器、设备、操作、工序，物料等方面的现场数据，形成过程当前的状况信息，以便其它相关系统和人员进一步使用。RFID数据采集MES是通过对企业生产组织和管理的实践进行总结后发展起来的应用系统，因此，从本质上讲，它并不是什么高深的理论，带有很强的可操作性。实践的经验证明，MES对企业生产制造平台的优化确有许多明显帮助和指导作用。MES的使用不仅可以在企业生产的某些局部对企业产生积极的影响，同时，更重要的是，通过MES的使用可以改善企业以下方面的过程性能，并给企业带来效益。业务的协同性，使传统的生产过程“黑箱”透明化，不仅提高了企业信息集成的程度，也使企业极大地改善了业务部门间的“协同性”；三一重工挖掘机指数计划的适应性，不仅使企业制定的生产计划具有了更明显的可操作性，使计划得到更有效的执行，同时，在计划执行可以得到保证的条件下，企业可以进一步提高计划的精确性和适应性，以便有效地配置和利用有限资源；资源有效利用