《机械制造业智能工厂规划设计》——2.3 智能工厂的方针、目标

简介: 本节书摘来自华章计算机《机械制造业智能工厂规划设计》一书中的第2章,第2.3节,作者:蒋明炜著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.3 智能工厂的方针、目标

在进行了一系列的外部环境分析,内部资源能力分析和企业优势、劣势、机会、威胁的分析之后,我们明确地找到了企业可持续发展的核心竞争能力,以及如何获得这些核心竞争能力,从而可以提出智能工厂设计的方针和目标。
2.3.1 智能工厂设计方针
智能工厂设计要严格信奉和坚持如下原则:
1)智能工厂的设计是企业发展战略的重要组成部分,它是实现企业战略目标的重要举措,是企业转型升级、提升企业核心竞争能力的必然选择。
2)坚持“总体规划,分步实施,效益驱动,重点突破”的建设方针。受到资金、人才、技术、时间的约束,智能工厂的建设是一个长期的过程,不可能在短时间内完成。
3)智能工厂的设计涉及企业多个部门,要在总经理的领导下,根据设计的目标,组织战略规划部、研发部、工艺部、信息部、企业管理部、生产部等相关部门,进行顶层设计,再分子系统分别进行详细设计,并要加强沟通协调,做好集成接口的设计。
4)以管理变革和创新的思维进行设计。在新一轮工业革命中信息技术,特别是信息通信技术快速发展,信息技术与工业技术全面渗透融合,市场竞争环境多变,一切不适应打造核心竞争能力的管理模式、组织、业务流程、技术都要进行变革。要用创新的思维创建企业独特的竞争优势。
5)要纠正在规划设计中重视硬件环境的建设,轻管理模式、组织、流程、制度、数据的开发利用等软环境建设和工业软件的建设,即一讲制造,就把目光放在制造装备、物流的自动化、智能化方面,而忽视设计、工艺、经营管理、产品等的作法。
2.3.2 智能工厂设计目标
每个企业所处的竞争环境、内部资源能力、产品、工艺的不同,智能工厂的设计目标、重点不尽相同。但是对于一个机械制造企业来说,智能工厂设计的一般目标如下(但不限于此):
将现代管理理论精益生产、敏捷制造、网络化协同制造、智能制造理论与最新信息技术、自动化技术、网络通信、信息物理系统、大数据、云计算等技术深度融合。通过一系列工业软件,构建由智能设计、智能产品、智能经营、智能生产、智能服务、智能决策组成的智能工厂。在信息物理系统支持下,实现客户需求、产品设计、工艺设计、物料采购、生产制造、进出厂物流、生产物流、售后服务整个价值链上的横向集成,以及企业内部的设备与控制层、制造执行层、经营管理层、经营决策层的纵向集成。最大限度地缩短产品研发设计周期、采购和生产周期,构建柔性、高效、低成本、高质量的制造运营体系。提高产品的创新能力、个性化设计制造能力、供应链管控能力、生产制造能力、服务能力等企业可持续发展的核心竞争能力。
这是机械制造企业一般的智能工厂设计的目标。不同的工厂,不同的发展时期,企业面临的主要矛盾不尽相同,企业可以增加或减少上述设计目标。

相关文章
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 运维
2026年企业建设智能客服系统多少钱?选型与成本控制全攻略
本文解析2026年智能客服系统建设成本,围绕功能复杂度、渠道覆盖、系统集成等五大影响因素,结合主流产品如瓴羊Quick Service的能力特点,提供选型逻辑与成本控制四大策略,并强调ROI评估与科学选型原则,助力企业以务实路径实现智能服务升级。
2026年企业建设智能客服系统多少钱?选型与成本控制全攻略
|
消息中间件 缓存 弹性计算
纯PHP+MySQL手搓高性能论坛系统!代码精简,拒绝臃肿
本内容分享了一套经实战验证的社交系统架构设计,支撑从1到100万用户的发展,并历经6次流量洪峰考验。架构涵盖客户端层(App、小程序、公众号)、接入层(API网关、负载均衡、CDN)、业务服务层(用户、内容、关系、消息等服务)、数据层(MySQL、Redis、MongoDB等)及运维监控层(日志、监控、告警)。核心设计包括数据库分库分表、多级缓存体系、消息队列削峰填谷、CQRS模式与热点数据动态缓存。同时提供应对流量洪峰的弹性伸缩方案及降级熔断机制,并通过Prometheus实现全链路监控。开源建议结构清晰,适合大型社交平台构建与优化。
663 11
|
10月前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
2025中国AI数字人企业厂商权威推荐与技术、场景、口碑综合对比
数字人企业正以AI与图形技术融合之势崛起,像衍科技、阿里、百度等领军者在零售、金融、政务多场景落地。依托大模型与3D渲染,数字人实现智能交互,广泛应用于教育、服务、内容创作等领域,推动产业降本增效。2025年市场规模将超600亿,技术革新与伦理规范需协同并进,构建有温度的数字未来。
|
10月前
|
人工智能 自然语言处理 数据可视化
什么是 BI?热门数据分析工具推荐与核心功能对比指南
在数据驱动时代,BI工具成为企业决策核心。本文解析瓴羊Quick BI、Tableau、Power BI等主流平台特性,涵盖自然语言交互、云集成、可视化等关键能力,并提供基于使用人群、数据架构与合规需求的选型建议,助力企业精准匹配业务需求,加速数字化转型。
|
机器学习/深度学习 存储 资源调度
Transformer架构的简要解析
Transformer架构自2017年提出以来,彻底革新了人工智能领域,广泛应用于自然语言处理、语音识别等任务。其核心创新在于自注意力机制,通过计算序列中任意两个位置的相关性,打破了传统循环神经网络的序列依赖限制,实现了高效并行化与长距离依赖建模。该架构由编码器和解码器组成,结合多头注意力、位置编码、前馈网络等模块,大幅提升了模型表达能力与训练效率。从BERT到GPT系列,几乎所有现代大语言模型均基于Transformer构建,成为深度学习时代的关键技术突破之一。
1586 7
|
SQL 存储 关系型数据库
美团面试:事务提交了,数据丢失 了 ?大概的原因是什么?
美团面试:事务提交了,数据丢失 了 ?大概的原因是什么?
美团面试:事务提交了,数据丢失 了 ?大概的原因是什么?
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
【CodeBuddy】三分钟开发一个实用小功能之:动态文字路径动画
通过CodeBuddy,一个AI编程助手,将模糊创意转化为精美动画。本文记录了如何用SVG和GSAP实现“文字沿曲线流动”的过程:从自然语言描述需求到AI生成代码并实时调试优化。最终效果生动灵动,文字不仅沿路径移动还带弹跳感。整个开发体验流畅高效,AI不仅提供代码还解释逻辑、引导细节决策,让编程新手也能轻松实现复杂动画,展现了AI编程在降低技术门槛、激发创意方面的巨大潜力。附完整代码供参考。
497 1
【CodeBuddy】三分钟开发一个实用小功能之:动态文字路径动画
|
设计模式 XML JSON
【设计模式】【行为型模式】访问者模式(Visitor)
一、入门 什么是访问者模式? 访问者模式(Visitor Pattern)是一种行为设计模式,允许你将算法与对象结构分离。通过这种方式,可以在不改变对象结构的情况下,向对象结构中的元素添加新的操作。
470 10
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 2023 MCAttention 多尺度交叉轴注意力 获取多尺度特征和全局上下文信息
RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 2023 MCAttention 多尺度交叉轴注意力 获取多尺度特征和全局上下文信息
553 2
RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 2023 MCAttention 多尺度交叉轴注意力 获取多尺度特征和全局上下文信息