数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工序、人员进行关联，以实现生产过程的全程追溯。　

2、智能计划排产

首先从计划源头上确保计划的科学化、精准化。通过集成，从ERP等上游系统读取主生产计划后，利用APS进行自动排产，按交货期、精益生产、生产周期、最优库存、同一装夹优先、已投产订单优先等多种高级排产算法，自动生成的生产计划可准确到每一道工序、每一台设备、每一分钟，并使交货期最短、生产效率最高、生产最均衡化。这是对整个生产过程进行科学的源头与基础。

▲APS系统应用效果

3、生产资源管理

数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工序、人员进行关联，以实现生产过程的全程追溯。　

▲生产资源管理

4、质量过程管控

提高质量是企业永恒的主题，在智能工厂规划时，生产质量管理和设备管理更是核心业务流程。

除了对生产过程中的质量问题进行及时处理，分析出规律，减少质量问题的再次发生等技术手段外，在生产过程中对生产设备的制造过程参数进行实时的采集、及时的干预，也是确保产品质量的一个重要手段。

通过对制造车间各类工艺过程数据进行实时监测、动态预警、过程记录分析等功能，可实现对加工过程实时的、动态的、严格的工艺控制，确保产品生产过程完全受控。

当生产一段时间，质量出现一定的规律时，系统通过对工序过程的主要工艺参数与产品质量进行综合分析，为技术人员与管理人员进行工艺改进提供科学、量化的参考数据，在以后的生产过程中循环改善，确保产品的一致性与稳定性。

▲质检管理

5、制造执行管理

MES是智能工厂规划落地的着力点，上接ERP系统，下接现场数据采集器、条形码、检测仪器等设备，旨在加强MRP计划的执行功能，贯彻落实生产策划，执行生产调度，实时反馈生产进展。

6、智能决策支持

数据是企业宝贵的财富，通过对生产数据进行深入的挖掘与分析，系统自动生成各种直观的统计、分析报表，如计划制订情况、计划执行情况、质量情况、库存情况、设备情况等，可为相关人员决策提供帮助。这种基于大数据分析的决策支持能够帮助企业实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。

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