智能生产:生产可视化智能生产：生产可视化按照生产调度及管理人员实际业务需要，以图形化的方式直观呈现公司生产调度业务数据，多角度 综合展示公司原料进厂、装置加工、物料库存、产品出厂、能源消耗、质量监测、安全环保、关键 绩效指标等信息。设计思路：智慧工厂规划蓝图智慧工厂：智能物流应用AGV路径设计、码头到生产线自动搬运、制造业典型的IT架构、智慧工厂信息化架构提高生产效率（Pr
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智能生产:生产可视化
智能生产：生产可视化
按照生产调度及管理人员实际业务需要，以图形化的方式直观呈现公司生产调度业务数据，多角度 综合展示公司原料进厂、装置加工、物料库存、产品出厂、能源消耗、质量监测、安全环保、关键 绩效指标等信息。
设计思路：智慧工厂规划蓝图
智慧工厂：智能物流应用
AGV路径设计、码头到生产线自动搬运、制造业典型的IT架构、智慧工厂信息化架构
提高生产效率（Productivity）
01、转产：加工工序的品种切换与装配线的转产时间降低39%。
02、非生产工时：消除多余制造、搬 运、等待的时间， 将非生产工时 （NPL) 降低30%。
03、产品不良：不良不是在检查位检出， 而应该在产生的源头消除它，不良品降低22%。
生产过程管理系统的应用
MES概述
01、模块定义：生产过程管理系统是面向生产制造平台的管理和优化。以对过程任务分配、产品产出进行监视、统计、跟踪 和分析等手段，实现过程的持续改进。
02、生产排产：整合生产资源（材料仓储、生产能力、执行人员等），制定精益生产排产计划，实现生产智能化管理。
03、工序管理：根据生产业务，建立完善的工序管理模块，对接计划、执行、后勤等多部门，实现规范管理。
04、文档管理：现场工作人员可以在工位现场，查看当前工位的作业指导说明：
所需掌握的工作技能点；在生产过程要注意的事项；有完整的工艺操作说明，指导工作人员正确生产；现场生产一般性问题的解决方法。
融合AI的挑战在于AI的释放需要设备、网络和算力作为基础
对于工业场景来说，融合AI的挑战在于AI的释放需要设备、网络和算力作为基础条件。而工厂显然不能拆掉流水线去为AI寻找容身之所。所以工业尝试的，只能是外部的、浅层的、不伤筋动骨的工业智能化能力。于是质检作为一个特殊场景跃然而出。在今天绝大部分工业体系中，质检都是依靠人工来完成的。凭借的是人力的大量重复劳动以及相关经验，而使用智能摄像头和机器视觉算法，来学习和理解质检员需要找到的瑕疵与问题，可以令很多行业的质检工作被AI所替代。
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