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      數字孿生工廠
      數字孿生工廠利用數字孿生技術對工廠進行建模和仿真,實現對生產過程的實時監控和分析,優化生產流程、提高生產效率和產品質量?;谥悄芑{度控制, 提升生產計劃和響應速度;通過數據挖掘和分析,實現智能工廠運營數據可視化,支持數據驅動的決策;讓生產過程透明化,實現智能制造工廠數字孿生的一體化管控,輔助智能化工廠進行數字化轉型。
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      數字孿生工廠

      現狀分析

      對當前行業進行系統分析,充分了解行業目前情況
      生產系統
      生產過程,各個環節信息獨立存在于各系統,生產執行情況查詢過程無法可視,不能直觀的呈現出來。
      生產進度
      生產進度的影響因素多,經常出現緊急訂單、設備故障、工藝變化等突發情況,工廠不能實時進行生產計劃的調整,與生產實際脫節。
      現場管理
      生產現場生產管理難度大,由于交貨頻繁,生產周期長,生產工序復雜,需隨時跟蹤現場的生產進度,并平衡生產設備的負荷能力。
      設備管理
      設備管理紊亂,缺乏設備全生命周期管理,異常響應遲緩、故障機制不健全。
      數據應用
      工廠生產數據傳遞滯后、不暢通,設備聯網、采集能力困難,數據價值挖掘,缺乏對應的監測、診斷、預測功能。

      價值賦能

      針對行業提供對應價值,賦能發展,助力轉型
      • 管理效率提升20~30%
        管理效率提升 20~30%
        通過多個部分、多個生產環節的數據整合,解決智能工廠數據孤島問題,進而提高各部門之間協作響應效率,為管理運營者的管理調度提供了極大的便利。
      • 生產效率提升10~30%
        生產效率提升 10~30%
        對生產的相關的工藝、計劃、質量、物流等數據統一收集存儲。通過和歷史數據對比分析,為生產過程提供相關合理建議,進而提高智能制造工廠生產效率。
      • 人工成本降低10~20%
        人工成本降低 10~20%
        將采集分析后的數據,以可視化圖表的形式進行直觀展示,幫助現場運維人員及時查看和保養維護,降低了人工巡檢和數據分析的成本。
      • 故障率降低10~20%
        故障率降低 10~20%
        通過設備的運行數據檢測,分析設備的運行健康狀態,進行設備的故障診斷,預測設備可能出現的問題,從而進行預防性維護,減少設備故障停機時間。
      整體架構
      整體架構
      以數字孿生為核心,打造從采購、倉儲、物流、生產、質量、工藝、發運的全價值流管控,數字賦能業務,孿生引領創新。
      集成介紹
      集成介紹
      依托于伏鋰碼云·IOT平臺,實現對生產廠區的系統以及相關硬件的一體化集成,構建基于數字孿生的工廠數字化管控,打造智能化、信息化、數字化的未來工廠。
      功能組成
      功能組成
      基于伏鋰碼平臺底座,以數字化精益工廠推進思路為牽引,以引領級數字孿生工廠為目標,打造一個“會表達、能思考、知判斷、輔決策”的數字孿生工廠。

      核心功能

      為用戶提供高效且便捷的解決方案,賦能企業發展
      人員管理
      人員管理
      實現人員的精準管控 ,提高管理效率 ,實時掌握人員動態 ,及時進行人員指揮調度。
      設備管理
      設備管理
      實現設備的實時管理,設備報警精準定位,幫助維修人員精準維修,呈現設備歷史運行軌跡。
      物料管理
      物料管理
      接入WMS、MES等平臺,真實映射邊緣庫物料以及庫存物料,產線產品隨著工序發生物料狀態變化。
      工藝管理
      工藝管理
      標準化操作指導書導入,實時了解現場作業指導變化,工藝參數的呈現面板,了解現場的實時參數信息,實時節拍統計。
      環境管理
      環境管理
      監控各類廢棄物數值和環境數值 ,全程監控結合企業資產數據檔案進行環境指標檢測。
      質量管理
      質量管理
      將質量數據結合三維 ,通過圖表等多種形式展示,對質量缺陷警示卡、質量問題清單、質量要求等相關數據進行呈現。

      相關案例

      對現實世界數字化建模,輔助行業客戶智能決策

      行業資訊

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