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案例
生产次序的优化；物流路径的流量和瓶颈分析。运输物流规划、方案验证包括：物流运输道路路径规划；道路负载瓶颈流量分析； 运输车辆合理承载量计算；集货方式和物料运输器具规划设计； 运输计划（时间，车次，道路，器具）。仓储物流规划、方案验证包括：存储区布局和尺寸设计；进货/出货结构指令设计；物流稳定性分析 ；优化物
三维数字化工厂
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视频作者：合肥宇胜信息科技有限公司
案例
生产次序的优化；物流路径的流量和瓶颈分析。运输物流规划、方案验证包括：物流运输道路路径规划；道路负载瓶颈流量分析； 运输车辆合理承载量计算；集货方式和物料运输器具规划设计； 运输计划（时间，车次，道路，器具）。仓储物流规划、方案验证包括：存储区布局和尺寸设计；进货/出货结构指令设计；物流稳定性分析 ；优化物流控制策略；优化集货合货物分配模型；优化货流运转机制；运输设备系统方案规划、优化。
数字化工厂的产生与发展
虽然CAD与PDM等专注于产品设计的软件自诞生至今已有二三十年的历史，但在相当长的时间里，由于缺乏科学有效的数据协同管理手段，研发设计阶段所产生的产品数据与信息，无法实现与后续生产规划、生产执行环节同步共享，仅能通过负责生产的工作人员的经验判断安排生产，由信息不对称而造成的一切问题，只能进行被动的应对与处理，不但严重影响实际生产效率，而且还需承担由此产生的额外成本损失。这种由于产品设计与制造环节的数据与信息脱节所引发的种种问题，是制造业的一大痛点。
数字化工厂
数字化工厂以物联网技术整合工业4.0的设计理念，集成包括QR码、传感器、RFID、NFC芯片及机器人等技术，对企部的的工厂制造资源、计划、流程等进行管控。数字化工厂与产品设计层有紧密关联，是设计意图的物化环节。通过系统集成，数字化工厂还与企业层和设备控制层实时交换数据，形成制造决策、执行和控制等信息流的闭环。
工业界经历数字化的阵痛期已逾十几年。借助企业资源计划（ERP）和制造执行系统（MES），核心规划、进度安排、仓储、库存管理以及物流流程实现了精简和自动化。但这些成就仅囿于技术领域，支持工厂的个别职能领域，而非在更广的层面上提升工厂整体效能及其供应链效率。
时至今日，数字化阵痛已然成为过去，制造商们步入了数字化红利的黄金期。伴随着智能传感器、人工智能、大数据库、机器人以及它们与云技术的广泛结合，制造商正迎来一个新纪元：集成式工厂能够迅速根据客户需求定制产品，应对不断变化的需求和趋势。这种数字化的工厂能够成为助力飞跃式发展的催化剂，提升生产力、产量和市场份额，优化财务和运营绩效以及加强供应链管控和透明度。与此同时，数字化工厂在安全、环境可持续性和控制碳排放量等方面亦有亮眼表现。
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