制造业工厂运营管理数字化如何实现？智慧工厂整体化系统

智慧工厂是以数字化工厂为基础，以数据为轴激发企业的智能化过程，利用物联网技术和设备监控技术加强信息化管理和服务，清晰掌握产销过程，提高生产过程的可控性，减少对生产线的人工干预，及时正确采集生产线数据，以及合理的生产计划和生产进度。

智慧工厂包括五个方面的工厂运营管理，覆盖制造资源控制、现场运营监督和物流过程控制、生产实施跟踪、质量监督，通过集成MES、QMS、ERP、SCM等系统以及对接自动化设备传感器数据，打造企业智能工厂管理平台，实现制造管理的统一和数字化。

1.制造资源控制

主要是指在制造过程中对人、机、料等相关生产资源的管理。涉及BOM的自动生成，原辅材料的利用，半成品及沿线仓库的管理，成品的投入产出情况等。需要对材料整合率、材料损耗率、半成品周转率、投入产出比、回收率等指标进行监测和分析，以确保制造资源的及时交付、高效循环、减损和重建。设备效率对制造资源有着巨大的影响。应从设备检查、故障管理、备件管理和技术档案四个方面进行控制。利用电子扫描技术，实现一物一码、一人一码的管理模式，构建企业设备全流程的精准管理系统。

自动化技术的发展促进了无人工厂的诞生，但无人工厂的局限性很大，很多企业并不适合无人工厂。因此，目前人员仍是制造资源的核心之一。结合工艺改进、生产计划调度、人员调度管理，达到优化生产效率、保持生产节奏的目的。

2.现场操作监督

开展7S管理的数字化转型。一方面，利用基于传感器的实时数据采集系统，完成生产现场环境数据、设备运行参数及状态数据、管道运行关键位置产能数据的采集，解决了原有7S管理数据采集滞后和人工采集造成误差的问题;另一方面，通过视频监控和图像识别技术，实现设备停机、输送卡料、产品积压、员工离职等异常情况的预警推送，作为7S管理评分的有力依据；然后，利用数据分析软件UDPReport BI系统将生产系统数据与上述采集的数据进行连接，进行多维度对比分析，协助生产管理者做出有效决策。

3.物流过程控制

它包括供应商出货量、内部工厂营业额和客户出货量商品的三个环节。利用车联网技术和大数据处理技术，实时采集物流车辆的实时地理位置和行驶轨迹数据，从而完成对供应商和客户的物流过程控制。采用AGV小车实现物料自动获取、半成品自动周转、成品自动入库，打造无分拣、智能搬运的智能仓储作业系统，大大提高了工厂内部物流周转效率。

4.生产执行跟踪

这是指对生产计划执行过程的实时监控和对执行结果的管理决策。结合MES系统和数据分析工具UDPReport BI系统，使各级管理人员随时了解生产动态，包括出勤情况、计划生产进度、计划完成率和效率，实现生产异常的在线分析和闭环跟踪。优化数据抽取分析模式，减负赋能，提前管理，建立问题发现和分级管理机制。

5.质量工作监督

该过程包括三个环节：来料质量控制、制造过程质量控制和交货质量控制。重点关注质量策划、质量检验、质量保证、质量监督、质量改进、质量服务、体系和流程七个方面。采用编码技术实现对产品和材料的批量控制，减少因批量质量问题造成的成本损失。同时采用SPC方法对工艺能力和质量控制水平进行分析，确保产品质量保持在合理的波动范围内。

在智能工厂的建设过程中，不同的业务活动衍生出不同的信息功能需求，进而推动不同新技术的发展。业务、功能、技术三者的结合，形成了智能工厂的应用场景。

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