哪些公司在为制造业企业提供智能工厂解决方案？

问题：哪些公司在为制造业企业提供智能工厂解决方案？
回答：该问题，我准备从以下4个方面来回答。希望对大家有所帮助！
一、工业4.0与制造业的挑战
二、智能工厂规划
三、制造业智能工厂解决方案
四、大数据应用

其实，从宏观的角度来看，制造业目前正处于“冰山模型”中。（要想解决现状，我们必须了解以下内容。）

一、工业4.0与制造业的挑战

1、中国制造业总体状况
制造业在国内占的比重：体现了一个国家的生产力水平，占国民经济中的支柱地位。在一季度，制造业GDP总体增长7.7％。

相关政策：

工业4.0：国家发布工业4.0发展规划，制造行业大量资源投入与工业4.0计划。

电信发布互联网+白皮书：为制造业的核心产品的选择做出了指向，搭建MES为核心的互联网工厂思路。

2、中国制造业发展现状
01、“倒闭潮”来袭（人口红利消失，发达国家关闭中国代工厂，迁移到印度和东南亚地区）
如：联建科技倒闭，万事达和联胜相继倒闭，优衣库、耐克、富士康、船井电机、歌乐、三星等撤离中国。

02、资金链断裂（大型工厂前期过快扩张，成本上升及回款减慢，导致了资金链断裂）
如：兆信通讯通过订单拿到委托代工预付款，拖欠配件供应商采购费，维持工厂生产线运转。海外渠道商延期付款，导致前兆信通讯资金链断裂。

03、人工成本上涨（物价上涨和人工成本上涨）
广东用工成本已逼近台湾地区，2020年，工人平均月工资又上涨了，达到了6756元。

04、经济收缩（PMI提升动力不足）
前3月PMI均在50%左右浮动，其中前两月均低于50%，3月份只有50.1%。该指数表明第一季度保持增长态势，但增长动力不足，经济收缩。

3、转型背景下的服务型制造

01. 交付形态的变化：制造业不只是以【实体产品】来产生价值，而是以差异化的【无形服务】，创造更高的附加价值。
02. 交易模式的变化：制造业跳脱过去以产品本身所有权为主的交易要件，改为提供产品及服务的功能/使用权。
03. 服务周期的变化：制造企业提供产品全生命周期服务，与客户之间的距离更为缩短，互动关系更加密切。

4、国际制造业整体发展情况

工业4.0是工信部推动两化融合的重要抓手，主要工作对象是制造业。

5、智能制造产业链分析及趋势

二、智能工厂规划

1、智慧生产的需求：异构网络集成

2、智能生产创新：MES移动化

MES提供追溯监控、质量管理、设备工程、综合生产、物流管理、计划协同的六大核心功能，实现 工厂的精细化管控和高质量、高效率的生产制造运营模式。客户可使用移动终端实时访问企业网络 上的MES生产环节相关信息。

3、智能生产创新：生产可视化

按照生产调度及管理人员实际业务需要，以图形化的方式直观呈现公司生产调度业务数据，多角度 综合展示公司原料进厂、装置加工、物料库存、产品出厂、能源消耗、质量监测、安全环保、关键 绩效指标等信息。

4、设计思路：智慧工厂规划蓝图

5、智慧工厂：智能物流应用

6、AGV路径设计

7、码头到产线自动搬运

8、制造业典型的IT架构

9、智慧工厂信息化架构

10、提高生产效率（Productivity）

01、转产工时：加工工序的品种切换 与装配线的转产时间 降低39%。
02、非生产工时：消除多余制造、搬 运、等待的时间， 将非生产工时 （NPL) 降低30%。
03、产品不良：不良不是在检查位检出， 而应该在产生的源头消 除它，不良品降低22%。

11、安全稳定生产（Reliability）

01、故障停机：消除机械设备的故障停 机，实现故障率降低 42%。 
02、工艺偏离：通过SPC等全面质量 管理体系，监控产品 工艺参数变化趋势， 保持工艺稳定，差偏 离值降低28%。
03、生产灾害：人、工厂、产品全面安全 预防检查，实现灾害降低 90%。

12、全程可追溯（Traceability）

01、查询效率：根据物料信息、生产 信息、产品信息、出 库信息等，实现正反 向追溯，查询效率提 高85%。
02、资料准确率：根据物料信息、生产 信息、产品信息、出 库信息等，实现正反 向追溯，资料准确率 达到100%。
03、服务水准：根据详细的物流信息流资 料，压缩客诉问题的分析 和处理时间，提高客户对 产品质量的信任度，综合 服务水准提高69%。

13、自动实时监控（Visibility）

01、产品交期：实时监控生产进度，合 理安排正常排班和异常 插单任务，调整产能缩 短交期，实现交期下降 26%。 
02、存货库存：将加工与装配相连接 流水化，消除中间库 存，变市场预估生产 为接单同步生产，将 产品库存降28%。
03、作业时间：通过自动化资料采集和系 统强大的逻辑运算，减少 数据作业输入时间，和统 计各类报表时间。

14、统筹规划、分步实施

15、实施过程

三、制造业智能工厂解决方案

以下是制造业企业低代码智慧工厂解决方案。感兴趣的可继续往下了解。

1、低代码智慧工厂解决方案的业务价值

01、方案背景

• 传统的生产管理模式落后，导致信息流通低效，生 产效率难以实现突破和提升。
• 企业内各业务系统之间相互隔绝，数据不通，往往 因为信息传递不及时影响整体计划。
• 传统业务系统普遍存在采购成本高，周期长，成为 企业进行数字化转型的重大阻碍。

02、方案价值

• 建立围绕生产管理流程的一站式、多系统平台， 实现整个生产管理流程的闭环管理。
• 发挥一站式平台的优势，建立高效的数据流转运行 机制，深度挖掘数据价值，实现精细化管理。
• 构建以低代码平台为核心的信息化生态体系，实现 企业内部全面的数字化升级。

低代码可以通过自行搭建或者对外集成的方式，将原本相互独立、隔离的生产系统，实现一站式管理。

2、低代码智慧工厂与传统制造业信息系统对比

01、低代码平台：

• 低成本、高效率：通过低代码模式进行系统搭建要相较传统开发模 式缩短60%开发周期，节约70%开发成本。
• 广泛集成：低代码由于底层技术优势，具有良好的系统集成 能力，与市面上各类系统均可快速低成本对接。
• 灵活变更：通过低代码平台开发的系统可以灵活地响应业务 及市场需求，及时调整。

02、传统信息化平台

• 开发成本高、模式重：传统信息化依赖大量的技术人力投入，产生高昂的开发成本。
• 系统孤立，数据壁垒：传统的信息化系统往往仅限于服务垂直领域，由于数据壁垒，使得跨系统数据对接变得特别困难。
• 实施周期长，应对变化不及时：传统的信息化系统开发周期普遍较长，难以满足短期的需求变化。

3、低代码智慧工厂的优势

01、数智制造：生产精细化、数字化、智能化

• 低代码支持对各类生产信息的汇总和处理，系统内置包含柱状图、折线图、饼图在内的25种仪表卡片。
• 用户可以根据自身需求，通过汇总在低代码的数据，自定义配置数据仪表，方便对各类生产信息进行实时监控和管理。
• 实现生产全流程的精细化、数字化、智能化管控。

02、广泛兼容：支持对接已有平台、系统、设备

• 低代码采用先进的数据表结构框架，拥有极强的拓展性能，提供多样化API接口，支持与企业已有的OA、ERP、MES等系统进行集成对接；
• 同时也支持与钉钉、企业微信等协同办公平台的对接；
• 团队有着丰富的IoT开发经验，支持拓展对接各类生产管理设备，实现设备与系统的信息互通。

4、MES概述
01、模块定义：生产过程管理系统是面向生产制造平台的管理和优化。以对过程任务分配、产品产出进行监视、统计、跟踪 和分析等手段，实现过程的持续改进。

02、生产排产：全面整合生产资源（材料仓储、生产能力、执行人员等），制定精益生产排产计划，实现生产智能化管理。

03、工序管理：根据生产业务，建立完善的工序管理模块，对接计划、执行、后勤等多部门，实现规范管理。

04、文档管理：
现场工作人员可以在工位现场，查看当前工位的作业指导说明：

• 所需掌握的工作技能点；
• 在生产过程要注意的事项；
• 有完整的工艺操作说明，指导工作人员正确生产；
• 现场生产一般性问题的解决方法。

05、标签管理：

06、设备管理

（1）报修工单：

• 明确维修流程，避免维修过程中生产部门与维修部门责任划分问题；
• 记录使用者每个响应动作，响应时间，反馈问题，处理方式，最终形成数据报表；
• 透明化管理，提高维修工作效率，优化维修队伍。

（2）设备保养

• 保养计划按需定制；
• 保养任务自动生成。

（3）设备点检

• 点检任务定时自动推送；
• 重点点检结果拍照确认。

（4）经验库：维保记录自动沉淀到经验库，也可以手动添加经验。

• 经验积累知识库：系统支持在维修保养过程中，积累总汇总设备故障分析及处理经验，并按不同类别存储，形成企业自己经验库。
• 经验库辅助维修：在实际维修过程中，设备维修人员可根据故障描述在经验库中找到相应的处理方法，并可直接选中，完成维修任务单。
• 知识体系培训：当企业经验知识库达到一定的积累后，可作为课程知识给维修工作人员培训，快速提高专业技能，提升作战力。

07、仓储管理

可满足所有企业级应用的条码、单据打印管理、灵活的单据、标签模板设定，多样的标签元素任意搭配，智能的打印模板选择，是企业在条码化、信息化的道路上的基础保障。

5、制造业实践案例

某乳业集团在产品研发、生产制造、OA办公、项目管理等方面很早就开始进行投入。但是由于历史原因， 某些管理流程或业务未被关联，导致出现这个流程没有数字化工具或者难用，效率低下。成为企业整体 数字化进程的短板，制约整体数字化进程和工作效率，成为阻碍数字化升级的“死角”。

01、实践背景：

• 设备巡检缺乏信息化管理模式。目前依然依 赖Excel表格+纸质手工记录方式；
• 生产质量中控需要对接多流程多系统的，目 前数据无法实时汇总；
• 系统采购面临难题（多系统对接成本高昂、 新的系统不符合厂内的既定流程）。

02、构建定制化设备养护管理系统，实现设备精细化管理：

• 结合生产设备的具体实践，通过低代码配置出了一整套符合生产管理规范的设备护养管理系统。
• 制定设备护养细项标准、包括厂区、设备、工作类型、责任人、检测项等10余个字段。
• 通过自定义工作流配置的方式，按不同检测项系统自动化生成护养计划任务，并分配给对应的责任人。
• 责任人在当天收到指定的检测项任务，完成后，可修改对应计划状态到“已完成”
• 系统会记录每一条检测计划的详细情况，方便后续对设备状况进行复盘和分析。
• 整个流程通过系统自动化的方式运行，并且实现了可记录、可留存的信息，大大提高了设备护养的规范性和有效性。

03、打破数据壁垒，建立全流程的生产数据监控系统：

• 生产数据化运营覆盖了包括来料、仓储、生产加工、包装等全生产流程。
• 支持获取不同设备系统的数据信息，进行数据的汇总处理。
• 为管理者全面实时展示各环节生产数据情况，方便管理者对各项数据指标进行全盘掌控。
• 提供可视化数据看板，直观监控生产管理进度。

四、大数据应用

1、通过云平台实现企业大数据管理

2、制造服务的需求：产品+客户

3、通过云平台打破企业信息孤岛

以制造数据为核心，结合企业其他信息系统中的数据，提取出企业最核心、最关心、最有价值的资讯，提供企业级的决策。

五、结语：
通过低代码智能工厂解决方案，可实现：

• 制造和计划的协同，自动报工；
• 对产品的全过程追述管理，优化成本控制；
• 生产信息的即时采集，提供生产决策支持；
• 全过程的质量管控，实现质量数据的监控和跟踪；
• 和OA、ERP、CRM等系统高度集成，实现物流、信息流、人事财务流的统一；
• 实现工厂制造生产的透明化、数字化、可视化。

好了，以上就是制造业企业智能工厂解决方案。希望对大家有所帮助！