未来工业互联网TB|工业企业数字化转型迷途
传统与数字化工厂差距
数据统计方面:
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传统工厂:人工统计 , 效率低且不准确 。
数据对于设备而言有着时效性和历史数据参考性的关键作用 , 从底层操作工的数据记录-数据分析-数据反馈-管理者的决策 , 中间的环节让数据的时效性大大降低 , 同时人工的记录统计也会造成数据不准确等问题 , 而且庞大的数据计算分析 , 对于人力是一个非常大的耗损 。 
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历史数据对于设备的维护具有参考性的意义 , 但是传统工厂的数据 , 靠着一张张的记录纸或者大量的Excel表无疑是给未来的工作又增添了难度 , 而且工厂不能控制人员的流动 , 每一次的交接都可能导致数据的流失 。
数字化工厂:设备联网 , 数据自动上传反馈
在数字化工厂中 , 物联网的概念就被运用到每一台设备上 。 设备与设备之间 , 早也不是信息孤岛 , 而是将人、设备 , 通过数据建立紧密联系 。 一个工厂管理者可以在手机或者PC终端观测到每一台设备的实时数据 , 而且可以随时收到设备的状态提醒 。 
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除了收集、计算、反馈等“去工人化”的功能 , 设备联网之后 , 还有一大好处就是数据的存储 。 大量历史数据 , 包括设备损失数据 , 也给后期工厂设备的很多操作都提供了参考意义 。 之后 , 再遇到工厂的人员流动 , 这些数据依然可以随时调用并完善保存 。
设备意外停机
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传统工厂:设备意外停机频发 , 造成大量损失
意外停机也是传统工厂的一大痛点 。 意外停机不仅造成生产停滞 , 而且对于设备造成的隐性破坏不可估量 。 传统工厂往往为了预防设备的意外停机 , 通常安排工人进行24小时轮班巡检 , 但是每时每刻的巡检也并不能全面检测到可能导致设备意外停机的各种因素 。 
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此外 , 由于害怕意外停机带来的严重损失 , 很多工厂也会购买大量的备用零部件 , 而现实情况是一些设备的意外停机故障周期很长 , 导致大量的备用零部件并没有派上用场 , 造成成本浪费 。
数字化工厂:设备意外停机预警通知 , 让设备时刻保持最佳运行状态
数字化工厂的运转过程中 , 设备的一切都被随时监控反馈 , 而意外停机发生之前 , 设备的某些参数会发生变化 , 此时设备就能在参数发生变化时及时进行预警通知 , 让设备故障在发生之前被发现及运维 。 也就是说 , 在故障发生之前 , 手机上就能收到相应的提醒 , 立即作出决定 , 从而保证工厂设备时刻处于最佳运行状态 。 
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即使是故障已经发生了 , 也能在过去的设备故障统计里立即找到合适的解决方案 , 把损失降到最低 。
工业数字化第一步:底层数据共享
工业数字化的逐步实现有一个历史过程 。 具体可以分为三个基本步骤:
第一步:建立产品数据模型 。 
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一个离散式的工业企业 , 从研发开始 , 到生产规划、制造工程、生产执行 , 这是整个生命周期过程 。 在这个过程中 , 从产品设计开始 , 研发部门就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 , 一个基本的产品数据模型就做好了 。
第二步:优化工艺流程参数 。
美好的的明天
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到了生产规划部门 , 如果还用刚才那个数据模型 , 内容就不够了 , 因为那里只有设计参数 , 而没有生产参数 。 所以 , 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 。
第三:完善运营管理数据 。
到了制造工程部门 , 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地扩大 。 这个过程当中可能还需要从ERP(企业资源计划)来调用生产订单的信息 , 从PLM(产品生命周期管理)得到产品设计的信息 , 然后还要从物流系统得到物料信息 , 把这些综合在一起和生产线进行互动 , 这个环节就是运营管理 。 
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数字化离散式生产的整个过程 , 从头到尾都是在一个数据库中不断扩展起来的 。 具体到一个数字化工厂的形态 , 就是生产控制的自动化系统、制造执行的MES系统、财务管理的ERP系统、产品生命周期管理的PLM系统 , 基于同一个底层的数据模型 , 根据需要缺哪个补哪个 , 适时优化调整 。
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