自2013年德国提出了“工业生产4.0”的概念后，以贯标为特点的第四次科技革命的态势也更加显著。智慧工厂的建立基础是数字化工厂中从高层到底层的信息系统集成和数据全线贯通，将电子信息融合人工智能的优化算法，深度挖掘数据信息含义，才可以逐步完善智能化的运用。实施智能化是通往智能制造系统的必然选择，“数据信息”是智能化的基本，数据库的运用关系着数字化工厂的品质、效率和经济效益，都是迈进智能制造系统的必由之路[1]。

数字化工厂数据信息应用架构

数字化工厂的最基本特征是业务流与信息流广告的结合，一是以设计产品（商品数据管理系统TC）、资源分配（物流信息管理系统软件ERP）、生产制造实行（mes系统MES）及层生产线的业务流所有完成数字化的文件格式完成和传送[2]；二是以商品生产中形成并收集上来的各种各样数据信息能够传回核算，在管理系统中对数据进行剖析，产生品质预警信息、管理问题的重要依据，用数据产生品牌提升和管理改善的推动力。为此为出发点，数字化工厂数据应用的构架为图1所显示。

图1数据信息应用架构

依据精益化管理的“七零”项点，依照机器设备、性、品质、交货和成本五大层面（S2QDC），将收集上来的过程数据开展分析，产生点评各生产线、各区域的考核方案归纳产生逐步所需要的信息内容进行展示和消息推送，在设计、生产制造、质量和管理方法不一样等级，按人员人物角色、管理层级对数据进行运用，产生助推企业发展的动力。

图2 数据应用等级

数据应用计划方案

2.1设计方案数据信息全线贯通设计方案

数据库的全线贯通包括公司层级的信息化平台中间数据库的相通，与此同时设计方案数据信息向生产流水线实行工序传递的数据信息可以自动检索，无需要二次转换[3]。

2.1.1公司信息化平台信息互通

生产制造环节的数据信息根源要以商品构形为基础设计所形成的工艺技术，质量检验方案策划要根据工艺技术开展检验信息的方案策划。工艺技术和质量检验方案策划数据信息包含的生产流程、原材料、工艺文件、检测规定等相关信息，以此作为根据向ERP、MES、WMS、QMS等系统传送一整套统一的信息，做为具体指导生产制造的信息，为此确保数据流分析左右传输时，同一数据库的分享和利用。做为企业发展规划整体的服务平台，公司系统总线要把各系统软件相互连接。（图3）

图3 公司信息化平台信息互通

2.1.2生产流水线实行数据与企业信息平台的相通

生产流水线实行工序需要以工艺技术数据信息在企业信息化平台一次设计方案后，通过审批及版本控制，做为压根根据具体指导生产和生产流程，与此同时标准管理体系的执行。在其中生产流水线与企业信息平台的信息全线贯通需按类整理接口数据。（图4）

图4工艺技术数据与实行工序数据信息中国联通

2.2基本数据的作用

当工艺技术的文件、程序流程等下达到生产线后，人员、品质、生产和设备等流程管理的信息那就需要从生产制造底层的生产线执行中选用数据收集与自动控制系统（SCADA）获得[4]。数据的采集可以分为自动采集和人工手动式收集，根据企业的武器装备水准、工序节奏配备来确定收集方法[5]。根本目的是要满足数字化信息的需要，从生产流程及管理角度来看以工序为最少模块收集到的过程数据主要运用于以下方面：

2.2.1产品质量检验文件的填好

依据工艺技术进行的质量检验方案策划规定，其质量控制项点和工艺实行过程同步，在工序实行工艺标准时进行品质数据的采集，与此同时质量数据可用作产品质量检验文件的填好，撤销人力填好。

2.2.2 管理方法指标数据剖析

为了满足加工工艺、生产制造、品质、设备和人员等管理方法必须，加工过程采集的数据信息需转换成管理方法语言表达才能使用，单纯的数据信息无法表达管理方法内涵和暴露问题。在基础数据采集上去之后，必须进行管理方法逻辑的解决，产生指标数据，如设备利用率、工序节奏等。（图5）

图5 管理指标统计分析

2.3 关键指标点评

采集的工序数据信息，其包括的内容和类型是最的，工序、生产线级的管理数据收集进行，生产线、地区及企业不一样层级的要求挑选和核算后，依照精益化管理的需要转换成所需的管理数据[6]。管理数据对比管理要求开展指标分解，融进管理模式和要求，执行指标值点评，并制定管理制度，产生可利用的、可落地实施的信息。

图6 管理方法指标分解

2.4 事情管理处

生产流程数据采集进行并初步加工产生管理指标，标准指标管理要求后，生产流水线运营过程中，就需要对超过管理指标阀值的“异常事件”开展按责任单位分派，各责任部门对超阀值指标和异常事件执行关掉，分析原因制定整改措施，产生精细化管理，做到闭环目地。（图7）

图7

存在的不足与建议

数字化工厂的建立涉及到基础建设、工艺装备更新、信息化平台，乃至公司职责及组织结构的变更[7]，在推进智能化生产线基本建设，探寻智能制造系统方式的过程当中，结合自身的经验及遇到的困难如下所示：

3.1 基础建设

对数字化工厂数据信息全线贯通和应用影响大制造型企业一旦开始业务流与数据流分析的结合一体运作，数据信息上通下达的实用性要求比较高，工厂车间设施设备对影响较大，特别是基本有线，尤其是wifi的应用，事前要进行信号的评定，如果需要需基本建设5G互联网。

3.2 基本数据采集难度高

制造型企业涉及到技术专业比较多，一般来说电焊焊接、生产加工、拼装、精确测量等交叉式组成产生详细生产流水线，基本数据类型有扭距、线形规格、照片、时长、人员信息等，仅线形的尺寸收集也因产品工件规格、精确测量能力等限定各不相同。固针对底层数据收集需事前开展调研，自动和手动搜集有效配对。提议人力成本不太高、节奏规定不紧的，可以提高人力采集的占比，减少建造成本[8]。

3.3 系统软件平台功能区划和api接口宜提前安排

现阶段给予公司信息化平台的公司提供手机软件程序模块界线重合度愈来愈高，公司应该根据自身优势提前安排信息系统平台功能的区划；涉及到多系统的，要规范api接口、产生规范，避免重复建设和数次项目投资[9]。

3.4 管理机制和组织职能要灵便调节

数字化工厂数据应用将更改一线的操作方式、质量管理模式和企业经营管理的流程，公司推动数据应用和数据驱动管理的过程中，会对管理机制、组织职能随时随地调节，建议先在小区域示范点实施，探索经验，成熟后营销推广。

结果

伴随着信息内容技术的进步，特别是AI、5G技术性的成熟运用[10]，在中国制造2025战略和人口老龄化消散的时代背景下，数字化工厂的建立已经是完成企业转型升级、提升核心竞争力的方式，在道轨领域基本建设“国家名片”的道路上，从电子器件、汽车工业等完善产业的基本建设经验，打造出创新模式逐步推广运用：①公司数字化平台的信息全线贯通构架能够相互借鉴，在流行软件系统的应用上契合度比较高。②基本数据的采集在不同行业不一样公司的差异比较小，投资总额和平台模式相近的，数据收集的方式和方法非常值得推广和参考。③针对电焊焊接工业厂房和设施设备密集式的生产车间，建议以有线为主导，工序周边根据无线连接数据采集器，如扫描枪、PAD等手持终端机。④每一个企业编制数字化工厂数据应用的管理规范和标准，数据应用仅仅专用工具，根据管理体系进一步规范管理方法、提升效益才是根本。

论文参考文献：

[1] 实施智能化是通往智能制造系统的必然选择[J].中国机械工程,2018:366-377.

[2] 浅谈数据集成在数字化工厂建设发展定位与完成[J].信息系统工程,2017,10:138-141.

[3] 数字化工厂生产流程智能管理系统在自动化生产线里的运用[J].科技新闻,2015(29):71-72.

[4] 数字化工厂的搭建[J].电子工艺技术性,2017:193-196.

[5] 基于物联网的数字化工厂中质量控制数据采集[J].生产技术与数控车床,2016(7):126-129.

[6] 数字化工厂智能管理系统[J].机械设计与制造工程,2013:53-56.

[7] 数字化工厂建设规划讨论[J].制造业自动化,2018-04:109-114.

[8] 数字化车间数据收集与应用技术讨论[J].中国仪器仪表,2018(2):37-42.

[9] 数字化工厂以及与企业信息平台的集成化[J].公司文化,2017(1):134.

[10] 加工制造业上云难度系数[J].,2019(2):56-57.

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