六个方向分析未来智慧工厂
如何建设智能工厂？从哪些方面分析？智力程度是多少？针对这些企业所关心的问题，在智能工厂整体解决方案的基础上，结合工业4.0的概念，可以从下面几个角度分析。
1.智能调度
一是从源头上保证方案的科学性和准确性。通过集成在从上游系统读取主生产计划后用于自动生产调度。根据交货期、精益生产、生产周期、更好的库存、相同夹具的优先级和生产订单的优先级等各种高调度算法，自动生成的生产计划可以精确到每个过程、设备和分钟，从而缩短交货时间，提高生产效率，使生产更加均衡。这是对整个生产过程进行科学研究的源泉和基础。
2.智能化生产流程协作
为了避免由于操作者忙于寻找工作、材料、检验等辅助工作而导致贵重生产设备的有效利用率低，企业应在生产准备过程中实现材料、工具、工装和工艺的并行协同准备，实现车间协同制造，可显著提高机床的有效利用率。
3.智能设备互联
无论是工业4.0、工业互联网还是中国制造2025，其实质都是以cps网络物理系统为核心，通过信息化与生产设备等物理实体的深度融合，实现智能制造的生产模式。对于企业来说，有价值的数控设备、机器人、自动化生产线等数字化设备可以实现分布式网络通信、集中程序管理、设备状态实时监控、数据采集、大数据分析，通过dnc/mdc的机床联网功能，实现数字化生产设备的可视化显示和智能决策，这是制造企业cps网络物理系统更典型的体现。
4.智能化生产资源管理
通过生产资源（材料、刀具、量具、夹具等）的入库、查询、盘点、报损、平行备料、专用切削库、统计分析等功能，可以有效避免生产资源的积压和短缺，实现库存的精益管理，在更大程度上减少因生产资源短缺造成的生产延迟，也可以避免因生产资源积压造成的生产辅助成本过高。
5.智能质量过程控制
除了及时处理生产过程中的质量问题，分析规律，减少质量问题再次发生的技术手段外，生产过程中生产设备制造工艺参数的实时采集和及时干预也是保证产品质量的重要手段。
6.智能决策支持
在整个生产过程中，系统运行着大量的生产数据和设备的实时数据。通过对这些数据的深入挖掘和分析，系统自动生成各种直观的统计分析报告，如计划制定、计划执行、质量、库存、设备等，帮助相关人员做出决策，这种基于大数据分析的决策支持可以帮助企业实现高效的生产管理。
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