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e-works为您找到 365  条结果
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工厂设计（PlantDesign）软件发展全景纵览

软件以生产工艺流程优化、设备布局及工厂空间规划为核心，面向流程行业工厂场景，通过构建可量化、可验证、可执行的三维设计方案，实现对管道、设备、电气系统和结构组件的精准建模和设计，从根本上改变工厂规划、设计与建设的范式 大型工厂的建设，尤其是核电、石化工厂，投资额大，往往面临多个设计院、多家企业和多个专业的协同设计挑战。 2.从设计蓝图到运营维护：全生命周期的守护工厂设计软件的价值贯穿工厂建设的全链条，在每个环节发挥着关键作用。在建筑结构设计阶段，软件成为工厂骨架的“数字设计师”。 4.从跟跑实践到寻求突破：国内厂商成长进行时在市场需求的驱动下，国产工厂设计软件呈现出顽强生长的态势，从流程行业工厂的数字化交付，逐渐延伸到工厂设计。 在工厂设计中，建筑设计师、机械工程师、电气工程师等能够在同一软件平台上协同工作，实时沟通与调整设计方案，确保工厂设计的整体性能达到最优。此外，生态系统的构建也是工厂设计软件发展的关键。
其他
2025-06-26

从规划到验证，离散制造业工厂设计与仿真软件解析

一、离散制造业工厂设计与仿真的总体流程离散制造业工厂设计与仿真是一个以需求为起点、工艺为核心、布局为载体、离散事件仿真为关键技术支撑、优化为目标的闭环流程。 离散制造业工厂设计与仿真的总体流程1、生产需求与工艺规划：工厂设计的数字化起点离散制造业工厂设计的第一步，是通过系统性分析生产目标与工艺流程，为后续布局、物流、资源分配提供基准。 二、离散制造业工厂设计与仿真软件应用分析在离散制造业工厂建设中，工厂设计与仿真软件作为核心使能工具，为工艺规划建模、工厂布局设计、生产流程仿真、物流系统优化、设备资源配置等环节提供全流程的数字化支撑。 三、离散制造业工厂设计与仿真软件概览从市场来看，国际厂商在离散制造业工厂设计与仿真软件领域占据主导地位。 西门子作为行业领军者，构建了从工厂设计、生产规划到工厂运营的产品矩阵。◆PlantSimulation作为核心离散事件仿真软件，通过模块化设计实现工厂全流程数字化优化。
工厂仿真
来源：e-works
2025-10-17

MES应用的机床工厂信息化设计问题探讨与实践

机床行业是我国的基础性行业，经过近10年的高速发展，已取得巨大成就，但我国机床行业信息化程度不高，主要停留在财务管理、库存管理、计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、计算机辅助工艺过程设计 随着行业结构由大变强，由硬实力提升向软实力转变，在工厂设计方面也由片面追求厂房外观、装备能力等硬件设施转向工艺系统整体提升、工厂内资源的优化配置等软实力转变，工厂信息化设计也由注重个别系统的信息提升向全面的系统优化转变 产品零部件业主方已采用了成组技术、标准化、模块化、系列化设计。 应用MES的某机床厂信息化设计技术构架工厂设计中智能与信息化设计的目的是为其搭建一个有良好扩展性、安全、高效的计算机集成平台，使信息化各应用系统在此平台上高效地运行；同时，运用先进信息技术减少运行费用、 逐渐将企业建成行业内一流的网络化、信息化、智能化、数字化的工厂。机床企业的信息管理系统不是仅仅实施一套ERP系统。一个完整的机床企业信息化体系，应该由横向、纵向两个方面组成。
MES/MOM
来源：《城市建设理论研究》
2019-10-29

聊聊关于多工厂的MES架构设计

今天，聊聊如何针对多工厂进行MES的架构设计。1常见的几种多工厂组织架构在制造企业中，随着业务的不断扩张和市场需求的增长，很多企业开始考虑建立多工厂组织架构。 所以在多工厂的MES设计时需考虑到以也几个问题：图1多层级生产组织模型的UML类图1.MES不同工厂间生产物料的编码的通用性及物料转移的出入库处理集团企业在规划多工厂的MES设计时，须考虑不同工厂间生产物料的编码应具有通用性与互认性 ，但工厂间的产品又存在内部供应关系，如果在项目设计时，不考虑物料编码的通用性，就会造成工厂之间物料供应时需重新对物料定义。 图2多工厂MES生产组织设计案例所以，企业在接口处理上，需确保不同工厂间的出入库记录准确无误，可以通过统一标准的物料编码体系和信息共享平台实现。 图3多工厂MES生产组织设计案例所以，在同一公司内部，不同MES工厂与财务层面的成本中心进行数据对接时，接口之间处理的关键在于建立清晰的成本核算机制，确保生产成本能够准确分摊到各工厂。
MES/MOM
来源：老谢聊制造
2025-09-11

第六届江苏标杆智能工厂考察之旅

展区中央的绿色智能制造工厂解决方案沙盘，包含了了数字工厂、智能物流系统、绿色工艺创新及可再生能源应用，直观展示了杰士德助力构建低能耗、高效率的绿色制造工厂的综合实力。 他表示，龙城精锻遵循精益的原则，通过夯实管理基础与数据基础，在设计、生产、管理、装备等方面，进行了数字化升级和智能化改造，完成了智能工厂建设。 其中，研发材料工艺助手依托专业数据库构建垂域材料模型，配套交互界面，可实现成分设计、工艺参数推荐、性能预测、成本核算等核心功能。 南瑞继保王翔博士围绕企业数字化与智能化建设成果做系统分享，从智造战略规划、智能工厂建设实践、全链路数字化转型路径，到数据分析平台的规划设计、系统架构搭建、核心功能开发及应用落地等维度，全面呈现了南瑞继保智能制造之路的探索历程与实践成果 焊装车间占地面积达3.77万平方米，采用少平台、多采光的节能设计，白天光线充足时无需开灯，充分践行绿色生产理念。
其他
来源：杆智能工厂
2025-12-23

龚靖仁北汽福田长沙超级卡车工厂CIO

图1北汽福田长沙超级卡车工厂二、CIO个人简介龚靖仁长期深耕企业数字化架构建设领域，全面主导数字化架构顶层设计、落地实施与全周期运营管理全流程工作。 2.整体架构设计网络层：搭建UPF下沉的5G工业专网，实现工业数据不出园区，保障低时延（≤30ms）、高可靠传输。 ，以构建“智能工厂、智慧供应链、工业智脑”三位一体体系为核心，助力工厂向数字化、智能化深度转型。 图7孪生车间运营监控PBS柔性调度算法：建模PBS区域设备与车身数模，采集排产规则、生产计划等数据，设计调度算法模型，提升定序效率与线平衡性。 五、个人在智能制造工作中的体会或观点1.顶层设计先行，避免“孤岛式”建设智能制造项目必须从企业战略层面规划整体架构，明确各系统、各环节的衔接逻辑。
优秀CIO参评内容
来源：e-works
2026-02-02

2025北京天津标杆工厂考察之旅

而通过SSW智能选型与ADP自动设计系统，结合多因子模拟算法，天加非标设计方案周期缩短40%。 天津工厂在绿色能源、建筑设计、智能制造等九大领域共实施90项减碳举措：通过ESG管理控制台与零碳3D可视化平台，实现对全厂水、电、热等碳数据的实时感知与分析，年减碳超400吨。 工厂还构建“屋顶-墙面-地面”立体光伏系统，年减碳超3000吨；动力房中心化设计缩短供能距离，引入雨水调蓄与中水系统。 SEW电机智能工厂在规划初期即明确“智能工厂”定位，充分借鉴德国SEW的建设经验，并结合国内市场需求与自身工艺特点进行本土化设计。 SMC积极推进产品小型化设计，从源头减少原材料与包装材料的使用，缩短加工时间，提升运输效率，从而在全流程中大幅降低CO2排放，助力建设环境友好的生态工厂。
其他
来源：e-works
2025-09-29

烽火通信：基于数据驱动的工厂数字化转型

公司从厂房规划阶段就采用全新设计理念，完成了业务架构、应用架构、工艺布局、仓储物流、硬件装备及信息化系统的全环节重构，打造了高度集成化、透明化的OTD全业务链数字化解决方案，实现了OTD环节的数据透明集成 三、参评智能制造项目详细情况介绍1.项目背景介绍我国“十四五和2035年远景目标纲要”提出以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革，在顶层设计中明确数字化转型的战略定位 作为最先进的数字化工厂有以下几个突出特点：全面规划实施线缆数字化工厂从全局出发，进行了系统性的业务及应用架构重构。打造了高度集成化、透明化的OTD全业务链数字化解决方案。 光谷三路的数字化工厂在进行具体的项目开战之前，先做了一次全面的顶层规划设计，把所有的业务流程先梳理了一遍，找出了149个涵盖从研发到制造再到交付的各个方面的问题，根据这些问题全面的重新规划了我们的业务流程 2）行业引领示范价值：加速数字化转型与创新扩散带动棒纤缆产业链高质量发展数字化水平领先：作为当前光缆行业数字化水平最高的工厂之一，烽火光缆数字化工厂通过全面设计和系统实施数字化转型，引领了整个行业的变革
其他
来源：e-works
2026-02-02

舜元智能数字工厂管理系统赋能航天制造

基于此，针对航天产品研制多品种、变/小批量典型的离散制造的特点，急需引入智能数字工厂管理系统，实现业务全在线、过程全透明、数据全追溯，建立敏捷、稳定的精益生产新模式。 2.数字工厂管理系统选型实施思路和方案1)项目建设范围本项目基于特有的“云-边-端”架构，通过建设“1+1”2个平台，实现以数据驱动为核心的智能数字工厂。 基于集团架构、顶层设计，深度应用微服务、前后端分离、大数据、低代码开发等当前先进的技术，基于一个平台，实现多公司、多工厂、多车间的全物理范围的快速覆盖，同时支持后期其他基地系统建设时的快速复制扩展。 主业务流程如下图所示：主业务流程图4)设计数字化本项目通过PDM系统+IFMS系统，贯通整个工艺管理流程，实现对产品数据、过程、资源一体化集成管控。 通过信息化手段，强化“工艺先行”，实现设计、工艺、计划、生产、仓储、质量等制造各环节信息共享与在线传递。
MES/MOM
来源：舜元
2025-10-29

中信重工：多源数据汇集融合应用，打造高端矿山装备智能工厂

通过建设基于数据驱动的矿山装备智能工厂，中信重工实现了产品研发周期缩短20%，降低设计成本15%，提高设备利用率20%，降低能耗10%，提高生产履约率20%，生产效率提升25%，树立行业数字化转型标杆， 图3工厂网络及安全架构数字化研发设计围绕基于数据驱动的高端矿山装备离散型制造智能工厂建设，搭建了研发设计云平台，通过国内主流私有云、超融合等技术的应用，结合服务器虚拟化平台现状，以满足企业数字化转型服务要求 图4研发设计云平台架构图5三维数字化研发设计产作业方面面向离散型装备行业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的数据应用体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置、数据共享的离散型智能制造智能工厂 行业先进的跨流程主体间数据协同技术：该项目针对离散型装备制造行业多车间、多工厂、多约束条件下，基于人工智能技术，研究设计多维复杂约束条件下的多工厂协同制造模型智能排程算法，并可孵化开发对应的智能排程系统 项目主要取得以下成效：智能工厂建设助力中信重工提质增效基于数据要素驱动的创新应用，赋能中信重工实现高质量发展，在研发设计方面，缩短产品研发周期20%，降低设计差错率15%；在生产制造方面，实现了生产制造全流程的数字化
MES/MOM
2026-02-02
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