65页PPT讲述智能制造工业互联网数字化智能工厂中三大系统建设（MES、WMS、ERP）
本文介绍了智能制造体系下的工业互联网及数字化智能工厂的整体解决方案，并着重探讨了ERP系统、MES系统以及WMS系统的实际应用价值。此外，在物流追溯管理方面引入物联网技术，在业财融合过程中运用RFID技术，在智能供应链构建中嵌入云计算理念均取得了显著成效。通过优化CRM系统功能并强化客户体验管理能力，在推动企业生产模式向服务型制造转变方面发挥了重要作用
该文章阐述了中国制造面临的挑战与未来发展方向。具体而言，在创新乏力、人口红利丧失等传统优势逐步消失的前提下提出了一系列战略目标：即工业4.0与中国制造2025等长期规划。这些战略着重强调了智能制造体系的重要性，并将创新驱动作为核心动力之一；同时提出了网络化、数字化与智能化协同发展的总体方针。在具体实施层面，则明确了国家重点推进高端装备发展、绿色发展转型以及工业基础能力建设等"工业强基"战略；特别提到了智能制造中心建设作为当前工作重点。
工业互联网平台架构包括应用层、平台层、IaaS层以及边缘层四个主要组成部分，并能够提供从设备接入到数据分析的完整服务体系。借助全球资源数字化服务的支持，在协同设计与物流优化等方面实现了相应的应用与实践，并最终促进了精益生产、质量优化以及个性化定制的发展
智能制造整体方案依托工业互联网技术发展，在决策支持系统与经营数据分析方面形成了完整体系，并覆盖了从数字营销到产品设计全生命周期的业务场景。该方案通过智能化手段促进企业供应链协同运作，并实现了智慧财税管理与精准的人力资源配置优化。同时详细阐述了智能制造在库存管理、供应商选择以及市场营销等方面的具体应用场景，并重点介绍了智能化的人力资源配置方案与财务风险管理策略等关键业务模块。
智能制造整体方案依托工业互联网技术发展，在决策支持系统与经营数据分析方面形成了完整体系，并覆盖了从数字营销到产品设计全生命周期的业务场景。该方案通过智能化手段促进企业供应链协同运作，并实现了智慧财税管理与精准的人力资源配置优化。同时详细阐述了智能制造在库存管理、供应商选择以及市场营销等方面的具体应用场景，并重点介绍了智能化的人力资源配置方案与财务风险管理策略等关键业务模块。
最后,文章详细阐述了中小企业及成长型企业智能制造的实现路径,涵盖了WMS/MES智能排产方案以及智慧工厂建设等,并结合设计制造一体化与营销服务一体化等综合解决方案,旨在通过降本增效以保障订单按时交付,最终推动中国制造迈向智能化与高端化的转型
- 原文解读
这份文档为智能制造工业互联网数字化智能工厂解决方案，并全面涉及智能设计与规划、生产调度优化及供应链管理等关键领域。其主要目标是帮助制造企业在数字技术驱动下的转型升级，并通过优化生产效率并提升产品质量水平及整体竞争力来实现这一愿景。具体内容如下：
1. 智能制造背景与整体架构
中国制造正在面临着创新不足、劳动年龄人口比例下降、产业转移以及产能超负荷运转等问题，在迫使企业加快智能化进程的同时, 通过创新驱动实现转型升级已成为当务之急
从结构来看, 工业互联网架构由云端基础设施构成, 并包含多个功能模块: 包含IaaS层, 平台层面(即工业PaaS), 应用层面(即工业SaaS)以及边缘架构. 这些部分涵盖了设备接入与管理, 数据采集与传输以及智能化应用开发, 以支持智能制造体系的技术运作.
整体方案架构：通过融合云计算平台与边缘计算平台等技术手段，在涉及经营分析领域的多个维度进行深入整合与覆盖；其中包含智能化设计方案以及规划与调度方案等系列子模块；并基于此建立供应链优化策略至生产流程优化方案；同时构建质量管理与控制体系以及成本控制与优化策略；最终形成决策支持系统并完善服务管理体系
2. 智能设计管理
标准化工作主要涉及标准件库、原材料库以及通用件库与专用件库的综合管理。通过建立完整的文档管理系统、优化的工作流程管理系统以及科学的产品结构管理体系等手段实现研发过程的规范化管理，并为其后续设计制造一体化奠定基础
集成为一体：通过消除PLM与ERP系统之间的数据隔阂，在构建起物料信息、图纸资料、工程 Bill of Materials (BOM) 结构以及工艺流程路线等多维度数据的互联互通机制下，在线实现各环节信息的共享与协调运作。显著优化了设计制造协同效率，并将整体运营成本降低到合理范围。
3. 智能计划管理
规划方案及其应用涵盖订单生产、组装、设计以及备库生产的多个环节，并为企业提供灵活多样的生产管理方案以优化规划的科学性和操作灵活性
排产优化策略：采用双模式下（以交货期优先和成本效益优先为原则）结合APS系统实现精准的排产安排，并通过可视化平台呈现排产计划与产能利用率。该系统能够有效提升订单交货及时率的同时显著降低生产周期长度，并减少在途库存数量。
4. 智能供应管理
WMS系统概述：高度智能化的仓储管理系统通过与移动终端应用实现了无缝集成，并对存储区域划分得更加精细地优化了库存位置的管理效率，并有效解决了实物库存与系统记录不一致的现象以及作业效率低下问题。该系统显著提升了仓储自动化和智能化水平
该系统架构包含两个主要组成部分：一是仓储条码系统（WMS1.0及升级版WMS2.0），二是基于项目交付模式的WMS3.0版本；该系统涵盖了收货操作、发货操作以及盘点核对等核心作业流程；依托独立的数据处理平台实现了多层次功能模块，并支持策略管理以及库存实时监控等功能。
5. 智能生产管理
MES系统架构与应用：该系统主要包含基础（资源管理和业务运作）、中级（生产作业流程及产品质量状况）和高级（智能化的数据分析和实时监控）三个主要应用阶段，并通过与其他系统的集成实现全方位的生产过程管理。
- 核心应用及其效益：涵盖智能数据采集、生产执行管理、质量管控追溯系统以及电子看板等，并结合工厂仿真监控技术，在提高作业效率的同时降低错误率，并实现全程可追溯性。该方案带来的多方面的可量化收益包括提高产品合格率及缩短生产周期时间等各项具体指标的提升。
6. 智能质量管理
该体系旨在实现全面质量管理目标
其核心要素包含质量检验及控制流程
分析改进措施
以及完整的追溯管理机制
涉及来料检验流程
生产过程监控步骤
成品检査程序以及销售返修记录处理等环节
包括检验标准制定与执行
日常业务操作规范以及追溯方案的设计与实施
质量保证与分析：借助智能化设备与系统完成质量把关工作，并列举智能加工中心和现场Andon等具体实施方式；从多维度对产品质量进行评估，涵盖检验分析、供应商考核以及制程品控等多个环节，并致力于提升整体质量管理效能
7. 智能成本管理
方案概述：采用用友 ERP 系统进行的成本管理。该系统涵盖了成本预测阶段的任务以及核算与控制流程中的各项指标分析，并通过整合企业生产制造系统及供应链管理系统等相关模块，在财务部门的支持下协同工作。该解决方案不仅能够帮助企业在制定并执行既定的成本战略目标方面提供有力支持，并且能够推动管理创新体系的建立。
- 核算及考核机制：通过渐进式的传导机制推动精益核算工作，并涵盖实际运营成本、部门内部细分成本以及标准化基准成本的计算；在跨事业部和工厂的范围内实施绩效评估，在保证准确性的同时实现财务业务的全面整合管理。
8. 智能决策管理
大数据运营：借助大数据技术推动企业生产方式从传统制造向智能制造升级。运用管理 dashboard 全面呈现企业的经营运行状态，在销售、采购以及库存管理等多个供应链环节实施精准化优化策略。依托数据分析平台充分释放数据的商业价值，并在此基础上不断优化销售流程与采购策略以提升整体运营效率。
规划与架构：采用数据集成产品Data Integration、移动分析BQ Mobile、商业分析产品Commercial Analytics以及加速引擎产品Accelerator Engine进行配置与部署。这些组件支持全渠道无缝整合并提供自助式服务，并可实现企业在本地部署或通过互联网公有云服务进行访问。
- 扩展解读
- 展开介绍智能计划管理的内容
作为智能制造工业互联网数字化智能工厂解决方案的关键模块之一的智能计划管理系统，在根据不同企业具体的生产模式的基础上，并结合多种先进的排产策略和优化算法的应用能力下，在保障订单按时交付的同时显著提升了库存周转效率，并缩短了整体生产周期长度。该系统不仅能够实现科学、合理的生产任务规划安排，并且通过灵活的资源调度机制保证了作业执行的高可靠性。此外，在应对市场环境变化以及企业战略调整方面也展现出较强的应变能力。
计划模式与应用
1. 适应多种生产模式
- MTO生产模式：根据用户的订单数量及交货时间来组织制造成套产品的生产与采购流程；成品库存基本为零；从而最大限度地满足客户的个性化需求。
订单组装流程（Assemble - To - Order）：首先对通用零部件进行提前规划并安排生产制造，在订单到达后及时完成装配工作以满足客户需求，并采取有效措施平衡库存水平与个性化客户需求
订单设计（Engineering - To - Order）：在接到客户的订单后展开设计工作并完成采购及生产环节；这一模式特别适合于专项生产场景并且能够有效满足客户的特殊需求
备库生产（Make - To - Stock）：根据市场需求预测进行生产作业安排，并确保成品有库存储备以保证产品能及时供应市场的需求。企业在制定生产计划时会采用多种模式并存的方式以应对不同的生产需求，在智能化的环境下企业能够通过智能化的计划方案能够应对多种应用场景下的生产需求配置。
2. 多层次计划方式
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LRP（批次计划）是一种围绕中心展开的方法，在每个订单安排相应的批次计划的基础上实施，并适用于采用按单生产模式的企业，并且对订单交货时效性有较高要求的企业；其核心目标在于确保物料供应的及时性和准确性。
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MPS/MRP（主/需求规划）：按照时间序列对"料"实施全局上的供需平衡计划方法；从宏观角度规划物料的需求；确保生产流程的连贯性并减少库存成本。
注
排产优化
1. “双模式”排产策略
- 交期优先模式：在生产安排中,将订单的出货时间作为首要考虑因素,确保产品按预定时间送达,充分满足客户的严格交付时间要求,从而提升客户满意度
以降低成本为主要目标实施的成本优先排产策略。该模式要求企业全面评估物料单价、生产设备运转效率以及人力投入水平，并在此基础上制定相应的排产计划。通过科学优化生产安排确保成本得到有效管控，并最终促进企业的整体经济效益
2. APS排产功能特点
可视化调度：通过自动化方式在生产线或设备上完成工艺流程至生产订单的转换，并将加工数据实时同步至MES系统中；通过图形化界面直观展示加工过程中的关键参数指标；支持对各工位作业时长及产量指标进行动态监控；支持对各工位作业时长及产量指标进行动态监控；支持基于历史数据建立多种工位作业时长及产量指标预警模型；支持基于历史数据建立多种工位作业时长及产量指标预警模型
可视化方案：在主生产计划实施后，在线生成并展示设备负载情况的可视化方案成为MRP运算所需的基础数据源。该方案能够帮助企业直观了解生产设备的产能利用率，并通过优化生产任务安排确保生产设备不会出现超负荷运转或闲置状态。
多层次排产运算系统具备以下功能特点：能够实现交期预排产、主计划下的有限产能安排以及详细规划下的生产安排，并具备产能预留功能。该系统为企业提供不同层级的生产规划支持，并显著提升了生产计划的精准度和操作灵活性。
应用效果
优化企业运营策略以提升订单交货效率：通过完善订单跟踪系统和精准预测客户需求,最大限度地减少配送延迟,并在此基础上提升企业在市场竞争中的地位
2. 优化库存管理效率：通过重新设计作业流程，在确保生产顺畅的同时建立科学的物料需求预测模型，并将库存控制在合理范围内。避免资金被不必要的库存占用，并加快资金周转速度以提升运营效率。
缩短生产周期：通过系统科学的预测与订单抵销机制进行操作，在确保有效的库存管理下，迅速适应市场变动。
通过全面考量各要素来实现提升。通过系统构建科学合理且较强的可操作性强的规划方案来提高效率，并尽量减少变动与调整步骤以确保生产流程平稳有序运行。
- 详细阐述智能计划管理如何适应多种生产模式
智能计划管理系统可采用多样化的规划方案，并借助灵活的排产机制；能精准契合各类生产模式的独特属性与实际需求，并通过科学合理的方式实现资源的有效配置与优化配置；充分满足市场多元化的需求；具体适应方式如下：
订单生产（Make - To - Order）模式
1. 计划特点与流程
- 按需定制计划：在订单驱动型生产计划中,企业根据用户的订单信息来确定生产数量和交货时间,并将生产和采购活动紧密围绕订单展开.智能计划管理系统能够实时接收并详细分析用户的订单数据,包括产品规格、数量以及交货时间等关键要素.
动态计划优化：针对订单变动情况，在线计算所需原材料、生产设备及生产周期所需时间。当发生订单变动时（如数量变化、交货时间缩短等），系统能够快速响应并重新编排生产排程以确保及时完成最新订单安排。
2. 智能计划的关键作用
精确管理物资供应：运用智能计划管理技术采用批次计划（LRR）等方式，在每个订单的基础上进行精确计算，并基于每个订单的需求精确计算所需原材料及零部件的数量；同时通过动态监控物料到货情况以确保所有零部件按期到位以避免延误。
提升生产调度效率：采用APS系统（受限产能），配合以优先级较高的订单优先级安排生产排期，在各条生产线及生产设备间合理配置订单任务，并精确至每日班次安排。该方法旨在保证所有订单产品能在规定时间内完成生产流程，并因此提升客户的满意度
订单组装（Assemble - To - Order）模式
1. 计划要点与步骤
预生产计划涉及通用零部件，在客户下单之前通过分析市场需求与历史订单情况来制定生产计划，并完成生产后及时入库。智能计划管理系统利用历史销售数据与市场动向进行分析计算出各类型零件的需求量及所需时间，并提前做好相应的准备工作以维持合理的库存水平。
快速装配计划生成：当客户下单后，在收到订单信息后系统立即依据订单需求确定产品的具体配置方案并开始从库存系统调拨相应的通用零部件随后综合考虑生产线的实际生产能力对生产流程进行优化最终生成具体的装配方案以确保生产过程的高效执行与顺利推进每个环节都有明确的时间节点和责任人负责
2. 智能计划的适应性体现
库存与生产平衡：采用MPS/MRP（ master production scheduling/demand planning）按照时间序列对"料"实施整体供需均衡规划的方法；该系统持续监控通用零部件库存水平；根据市场需求变化及时优化生产计划；防止原材料积压及供应短缺问题；降低库存运营成本。
高效资源调配策略：当处理多个订单同时进行时，在不同数量和紧急程度的多单运行情况下（主要应用于处理多个 orders 同时进行的情况），其中Anancillary Production System（APS）排产功能能够有效应对上述情况，并通过分析各单子的重要性和设备当前的最大生产能力基础上（通过分析各 orders 的重要性与生产设备的能力基础之上），科学分配装配任务量（即合理分配装配任务量），从而实现生产资源的有效利用与优化配置（从而保证所有产品按期完成装配工作）。
订单设计（Engineering - To - Order）模式
1. 计划实施流程
设计与计划的紧密配合：接到客户订单后智能计划管理系统与设计团队密切配合根据客户需求启动产品设计流程。在设计阶段系统持续收集并整合产品结构工艺要求等信息同时制定物料采购方案设备准备方案以及生产流程安排以便高效推进后续制造工作。
- 全程计划实时优化：随着设计方案的不断优化与完善，在线系统会根据设计变更情况对物料清单（BOM）及生产计划进行实时更新与规划。从原材料采购阶段开始至零部件加工完成再到产品装配完成的过程中，在线系统将通过持续改进调度机制确保各环节之间实现无缝衔接，并保证整体生产过程的有效运行。
2. 智能计划的支撑能力
集成设计与生产数据：智能计划管理系统通过与...系统实现了深度整合，在获取设计数据后将其转化为符合生产需求的数据信息（如物料清单、工艺流程等），从而确保了设计体系与制造流程的高度协调性
- 应对不确定性的计划优化：针对订单设计模式存在的较大不确定性（如设计周期较长且变更频繁），智能计划管理系统利用APS系统的动态排产功能持续优化生产计划以合理安排资源并有效应对各种变化从而降低产品交货周期长度。
备库生产（Make - To - Stock）模式
1. 计划制定依据
基于市场需求量的预测驱动下, 智能计划管理系统采用数据分析与预测模型,综合考虑历史销售数据. 市场趋势以及季节性因素等多方面信息, 制定生产计划方案. 预测结果涵盖了不同型号. 规格及配置的产品需求, 从而精准指导生产流程.
基于企业所设定的安全库存水平和补货点等的协同运作下，在线系统根据这些参数自动制定相应的生产排程。