数字化工厂是智能制造的一个组成部分。在智能制造之下，传统的制造流程将被重组，其最终目的是要实现产品的智能化。其中个性化的客户需求与设计，供应商和制造商之间的信息接入与共享，售后服务的快速响应等环节与数字化工厂一起，成为智能制造非常关键的组成部分。数字化工厂能够为企业带来哪些改变？基于对上述16家企业案例的分析，为这个问题找到了五个答案：改变一：工厂、设备、人互联互通数字化工厂将工厂、用户、设备连接起来，可真正实现以销定产，供应链系统对用户需求做出即时响应。工厂能在很短的开发周期内，生产出较低成本、较高质量的不同品种产品。改变二：真实工厂+虚拟工厂同步运行数字化工厂是一个双胞胎系统，通过虚拟的设计、装配、调试、质检，将用户需求转化为产品方案，同时在生产过程中应用新一代信息技术，实现真实工厂和虚拟工厂同步运行。改变三：精确化、标准化的生产执行工业机器人、自动化设备是数字化工厂的标配。它们让人机协同成为工厂运行的主要模式，人不再提供单纯劳力，而是做为决策及管理者；机器设备则拥有快速应变及多方沟通能力；助力生产过程的精确化、标准化执行。改变四：生产全过程可视可控通过将真实的生产过程实时映射到虚拟工厂，实现真实工厂和虚拟工厂的同步运行，虚拟工厂能够对所有数据进行实时记录和传递，可视化展现真实的生产场景，企业能够实时了解设备运行状况和产品生产状况，实现对生产全过程的可视可控。改变五：平台化产品基于AI、VR等技术对产品进行模块化设计，实现从零件变成模块，从模块到通用再到模块的迭代，通过模块化的自由配置组合，开展产品的定制化生产，满足用户多样化的需求，最终实现产品的平台化。数字化工厂”提供了全面的制造过程管理，自动化、互联化、虚拟化的数字化车间改变了传统车间的制造场景，并创造出一些新的制造场景。以下基于16家企业实践，提炼出来的在当前中国企业数字化工厂中应用较广泛的八大场景：场景一：数据实时采集所有数字化工厂运行的前提都是实现数据在线。通过现场终端一体机和物联网技术（RFID、条码等）的识别反馈，企业可实现生产端数据的实时采集。通过互联网、物联网、务联网三网互联和大数据分析等，工厂可基于不同的订单类型和数量组织生产，自动优化调整生产方式。场景二：数字化工艺仿真数字化工艺仿真是生产规划环节的关键场景。利用产品的三维数字样机，对产品的装配过程统一建模，能够实现产品从零件、组件装配成产品的整个工艺过程的机器模拟和虚拟仿真；配合参数优化模型,检验不同组参数的合理性及有效性；结合机器学习与员工经验,识别重要参数及参数间的最优关系；回归到仿真模型中进行反复验证,最终得到最优参数；根据推送的推荐参数,自动实现工艺优化。场景三：柔性制造柔性制造或许是数字化工厂中最耳熟能详的场景之一。它以用户需求为导向，对生产线和供应链的反应速度提出了较高要求。同时，在一些智能化程度更高的数字化工厂中，用户甚至可以在制造过程中实时与设备进行对话，获取订单进程，了解定制产品在生产线上的进度和位置。场景四：数字孪生工业数字孪生正成为智能制造的核心环节,也是智能化工厂的核心数字底座。它贯穿了制造企业研发、采购、生产、销售、服务等全业务场景,让决策者能实时监控工厂各环节的运作状况,从而快速决策、指导生产。甚至也可以模拟仿真各种决策的业务结果,实现决策和经营的弹性。在调研发现，数字孪生场景在所有数字化工厂都有应用。在总部大屏上，最新的生产、设备、品质等数据，工业仿真实现生产制造的产线上实时数字孪生的镜像，以及每个订单从接受到物料采购、组织生产、出库、配送的全过程都可以获得实时可视化呈现。场景五：产销协同产销协同在欧美企业多被称为销售与运营计划（Sales and Operation Plan：S&OP），在日本多称“贩在生计划”（销售、在库与生产协调计划）。中国企业的叫法也不一，钢铁企业多称“早调会”、“生产调度会”，有些企业叫“经营计划与分析会”，“订单落地会”。不管怎么称呼，产销协同最核心的特点就是通过产销对接、资源平衡，对销售订单、最大限度满足客户需求前提下实现均衡生产，通过在终端所呈现出来的用户需求信息来指引上端供应商、工厂生产、流通资源分配，减少货物流转等中间环节是产销协同的典型应用。场景六：智能质检智能质检利用AI视觉识别技术来模拟人的视觉功能，从客观图像中提取信息，加以理解并进行处理，最终用于实际检测、测量和控制，能够实现品质控制从分析、预警、管控、预测和决策全面智能化，极大降低过程不良率，提升产品质量。场景七：预测性维护预测性维护（PHM）是工业企业设备管理维护的最高阶段。企业基于对所有设备进行统一的数据采集和存储，能够支持工程师对所有设备进行实时可视化透明监控，查看设备的实时数据和历史数据曲线，系统能根据预置的各种规则，发现潜在的故障风险，并在故障发生之前，自动发送预警通知，触发维修作业。场景八：数字化仓库作业在仓库作业中，最难的点在于拣货和复核。拣货的技术从Pick by paper(按纸质拣货单拣货)、Pick by RF(用无线射频枪拣货)、pick to light(电子标签拣货)、Pick to voice(声音拣货)。应用AR技术，企业可实现Pick by vision（目光拣货）。工作人员带上智能眼镜后，AR技术通过箭头导航到拣选货位，然后准确显示需要拣选的数量。在完成拣选后，工作人员只需要将手在空中一挥，即可确认完成拣货。在调研中我们发现，尽管不同制造企业建造数字化工厂的姿势各不相同，但集体都指向这四大关键问题：如何“以用户为中心”开展生产；如何实现全链路互联互通；如何将生产、采购、供应链、财务等多个系统连接和融合在一起；如何实现数据赋能。关键一：如何以用户为中心开展生产传统制造业的模式是一个链状模式，出发点以生产企业为中心，从研发、计划、生产、交付，最终把产品送达用户，效率主要体现在大规模、标准化流水线的生产或者是自动化的实现。但是它产生的问题往往是产销难以协同、供应链不协同、库存挤压、产能过剩等等。现在，制造业的发展已经呈现出多品种、小批量、个性化定制生产的趋势，所以需要将传统的链状模式重塑成C2M制造平台模式，将各职能的数据打通、相连，形成一个网络平台，通过数据的共享实现跨职能的无缝连接，以快速推动、响应需求的波动。这种模式以用户为产品设计和生产的核心，甚至让用户主动参与到产品设计过程中，通过数据的收集、积累、透明、打通、利用，打造极致的用户体验，这才是生产的出发点。对于这一问题，让我们看看海尔的答案：海尔集团希望推动能快速响应用户需求的全流程价值链的变革，实现从大规模制造向大规模定制转型。通过与用户共同建立一个基于网络的生产模式，海尔让完全不懂技术的用户，和苦恼于不了解需求的设计师、供应商，在海尔提供的共享设计平台上互动协作，实现真正的用户个性化订单生产。模块化是海尔个性化生产的基础，产品通过模块化设计，将零件变为模块，通过模块化的自由配置组合，满足用户多样化的需求。海尔从2008年开始探索模块化。例如，一台冰箱原来有300多个零部件，现在在统一的模块化平台上整合为23个模块，通过通用化、配置化来满足用户个性化、定制化需求。互联自动化驱动海尔个性化生产的实现。互联自动化不是简单的机器换人，而是攸关方事先并联交互，实现用户驱动下的设备联动、柔性定制体验。一方面，将设备供应商由单线买卖模式变为设备商集成各攸关方资源，提供整体解决方案并提供设备全生命周期服务。另一方面，将设备由孤立自动化、机器换人模式变为用户需求驱动的互联自动化。用户下单后，订单送达工厂，工厂随即开始定制所需模块，通过模块化的拼装，可以实现用户对不同功能的选择，并且最大限度缩短产品制造所耗时间，在整个制造过程，用户可以实时与设备进行对话，获取订单进程，了解定制产品在生产线上的进度和位置。整个流程包括需求、交互、设计、预售、制造、配送、服务等，循环迭代升级，实现从线上用户定制方案，到线下柔性化生产的全定制过程。关键二：如何实现全链路互联互通。前面我们已经提到，数字化工厂给企业带来的一大改变就是实现了工厂的虚实融合。这意味着，企业需要基于生产全链路的在线连接，应用三维可视化技术，构建一个与真实工厂一样的数字孪生虚拟工厂。那么，做到这件事的前提就是实现生产全链路的在线连接、互联互通，实现人机互联、机物互联、机机互联、人人互联，实现计划调度、生产物流、工艺执行、过程质量、设备管理等生产全过程的自动化、透明化、可视化。如何应用物联网，实现生产全链路的互联互通，让我们看看三一重工的答案：没有机器的轰鸣声；没有切割钢板时的火花夹杂着金属烧焦的难闻气味；没有大量工人驾驶着叉车将沉重的材料运送到生产线。如果用三个词来形容三一重工的5G全连接工厂，它们应该是：高效、整洁、快速。进入工厂后，首先映入眼帘的是整齐排列的生产线，机器人整齐划一的操作。偌大的工厂，有诸多的产品线，竟然看不到多少工人。技术工人凭借一台电脑，就可为所有工位提供物料和零部件提取、配送服务；满载物料的重型AGV小车，在厂房内有条不紊的运行，将配料运送到指定位置；在智能系统控制下，几百台机器人可实现毫无误差的协同工作。所有这一切都依托于遍布工厂的1540个传感器和200台全联网机器人，实现工厂架构全连接，使机器、设备和人能够自动化协同工作。同时，这些传感器和机器人每天能产生超过30TB的大数据，相当于一座20万人口的县城一天产生的手机网络流量。通过数据中台及工业应用，工厂实时运行数据映射到虚拟工厂，让海量数字资产从“摸清楚、管起来”到“用起来”。关键三：如何实现多系统的连接与融合通过将智能制造系统MES系统（Manufacturing Execution System）与ERP系统(Enterprise Resource Planning，资源计划系统)、PLM系统(Product Lifecycle Management，产品全生命周期管理系统）、工业控制系统、物流管理系统进行融合，将制造、管理、研发、物流等环节紧密地互联互通，整个工厂可以变成一个类似人脑一样的智能系统，实现高品质、高效率、高柔性的订单响应、定制生产、快速交付，打通生产、供应链、销售、物流、财务等价值链全过程，推动工厂的数字化、智能化、可视化、定制化等先进模式的落地。在系统融合方面发现，这些企业的做法大同小异。我们以掌起睿智为例：掌起睿智PLM系统对产品模型、技术文件、BOM及机构化工艺进行变更和集成管理。与设计工具的集成实现设计协同，与下游系统ERP、SCC、MES的集成实现业务协同，同时通过工艺数据的机构化及闭环的变更管理来保证从设计到制造、采购业务环节的数据一致性。掌起睿智ERP系统包括了物料管理、生产管理、仓储管理、质量管理、项目管理、财务管理等模块，实现了按照项目客制化需求进行风电机组的生产模式，实现了从生产计划到生产执行的联动与调整和完整过程控制，实现了生产消耗与采购供给的物料平衡。掌起睿智MES系统在生产管控方面，建立生产过程的管理控制模型，实现关键工序与原材料、人员、设备、质量、环境与生产过程相关数据的实时采集、监控与调度，实现从产品生产任务分派、设备管理及现场动态调度的集成信息化管理；在追溯管控方面，满足RoHS指令和WEEE指令的要求，可精准实现正查、反查、横查、纵查等手段实现原材料与成品、半产品、备品备件、风机现场返修器件追溯、生产过程追溯、生产制程文件追溯、生产环境追溯和生产设备追溯等管理；在质量管控方面，对生产过程提供动态质量分析手段，实时质量问题报警，使质量管理模式由手工检验过渡到自动处理、实时控制的方式。通过采集、分析、处理、积累的循环过程，实现质量的持续改善。建立质量知识库，促进质量标准的优化；通过对生产全过程的管控，实现了生产实时管控和信息可视化。此外，掌起睿智对物料采购供应商和产品维护业务也分别实施了SCC和FEMS系统，并依据业务对数据的不同需求分别与系统PLM、ERP和MES进行集成，实现数据同源和共享。关键四：如何实现数据赋能？数字化工厂将机器、设备、人连接在一起，实现了数据共享、准时配送、协同作业，生产全过程的各类数据被机器和设备实时记录下来，汇入数据池。企业需要构建智慧决策中枢系统，基于庞大数据库实现数据挖掘与分析，驱动工厂的精细化、智能化管控和决策，并在此基础上完成能源消耗的优化、生产决策的自动判断等任务，实现数据价值最大化。数据赋能贯穿数字化工厂建设的全过程，体现在生产制造和运营管理的各环节中。下面是宁德时代的例子：宁德时代立足制造本质，成立大数据团队进行数据治理和价值变现工作，针对海量数据整合成本高、建模困难等突出问题，通过关键工艺创新和数字化集成来实现动力电池制造的智能化改造；同时，打造远程运维监控大数据平台，延伸产品价值，延展服务链条，解决运营状态监控及持续运维问题。通过深挖数据价值，在数字化转型、网络化协同、智能化变革中更上一层楼。具体来说，针对动力电池制造过程中海量数据整合成本高、质量差、建模困难等突出问题，宁德时代重点解决多种信息的泛在感知和互联互通，实现生产现场采集、分析、管理、控制的垂直一体化集成，极大提升复合工艺流程中的异构数据融合程度，通过在关键工艺环节实现数字化集成来实现动力电池制造的智能化改造。针对电池制造全过程，宁德时代从来料、设备、工艺及制造环境等多个方面出发，对影响电池产品质量的各类因素进行分析，探究各类因素间的关联性及关联程度。基于分层赋时Petri网等方法，对电池生产过程中各类状态的变迁进行融合建模，实现对各类质量因素的跨工艺、多因素、变尺度分析，构建动力电池生产过程质量数据空间，实现对产品生产全过程的质量溯源。数字化工厂是否为企业带来了创新的生产模式？基于对这些企业实践的研究，答案是肯定的。模式一：大规模生产+个性化定制大规模定制被认为是二十一世纪的生产模式，它的核心就是既要大规模生产，又要个性化定制。大规模生产与个性化定制本身是矛盾的组合，大规模生产的特点就是大批量，而个性化定制往往意味着小批量。在过去，把所有个性化需求组合起来形成一个大规模，是根本不可能实现的。但是数字技术的发展应用向我们证明这一矛盾可以化解。通过对生产线进行柔性化处理，生产的灵活度获得了大力提升；广泛的连接技术解决了企业供求两端的信息不对称，客户订单能够被拆分后直达生产体系的各个终端；由此规模化生产能够深入小众化、多元化的细分市场，在确保低成本的同时，实现高效率生产，有效满足市场多样化需求，解决制造业长期存在的库存和产能问题，实现产销动态平衡。我们观察到：即使在家电、汽车等生产传统标准化产品的企业，菜单化、个性化定制都已不再新鲜。得益于数字技术的助力，中国制造业在“大规模生产+精细化定制”领域的革新一直在稳步推进，目前已经呈现从产品外观向核心功能、从小家电到大设备、从单一生产环节到产业链全链的深化趋势。模式二：网络化协同制造协同制造不是新概念，在航空、汽车等行业，工厂协同制造已有超过10年历史。但是，云计算、大数据、移动互联网等新一代信息技术的发展却赋予了协同制造新的内涵和应用。网络化协同制造指企业借助互联网、大数据和工业云平台，发展企业间协同研发、众包设计、供应链协同等新模式，能有效降低资源获取成本，大幅延伸资源利用范围，打破封闭疆界，加速从单打独斗向产业协同转变，促进产业整体竞争力提升。网络化协同包括协同研发、众包设计、供应链协同等模式，为传统企业高效、便捷、低成本的实现创新开辟新渠道。模式三：创新生产+大规模定制数字化工厂为企业带来了创新生产能力。创新生产的关键词是快，它支持生产进程中灵活、精确地动态调整。通过加速新技术应用，缩短产品迭代周期，增强新供给对新需求的拉动，并减弱全球供应链波动的冲击。创新生产意味着产品的高迭代。MAS智库发现，创新生产往往不会在数字化工厂单独应用，工厂往往会将创新生产能力与大规模生产或定制化生产能力相结合。创新生产+大规模生产不仅意味着能够基于产品迭代优势主导市场技术标准、建立客户粘性，从而在细分市场上形成头部优势；还可以通过规模效应大幅降低产品成本、占领市场蓝海，在后疫情时代，随着全球“独角兽”在技术水平上的竞争日趋激烈，生产能力领域的攻守或将成为决定存亡的关键命脉。创新生产与定制化生产结合，使工厂能够基于生产线的灵活性，以及对用户需求及应用场景的大数据挖掘，显著缩短产品的迭代周期。由此，凭借更为高频、细致的品质迭代，企业将更好地抓住用户的新痛点，形成“唯快不破”的竞争优势。而高迭代的产品也为引入、验证和推广新技术提供了便利，从而激励研发端加速技术革新，进一步形成“研发-生产-消费”的正向循环。总结我国拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类，是全世界唯一拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家。产业门类齐全、基础设施完善，得之不易。但在许多领域仍是大而不强、产业链高位价值链低位，完善建设现代化产业体系，依然任重道远。而制造业无论迁移与否，都凸显了一个更核心的话题：科技是第一生产力，制造业要占据价值链高位离不开创新和数字化。落地数字化工厂，不是一个单点的事情，需要企业将从研发到售后的各个业务环节串联起来。数字化工厂也不仅仅只是生产车间的集合，而是应该与企业的研发、供应链、采购、销售等各个业务环节连接在一起，开展数字化协同合作，提高创新效率，降低研发和供应链风险和成本。掌起睿智，数智化服务领跑者，我们提供SRM采购供应链管理解决方案，LIMS实验室研发管理解决方案，化工制造业PLM系统解决方案，MES生产管理系统及数字化工厂解决方案。了解更多欢迎搜索“掌起睿智”官方免费咨询。}

　　01　　SIPM/PLM项目管理　　思普SIPM/PLM系统中的项目管理主要用于固化产品开发的流程，实现流程、人员、数据一体化管理，确保产品开发过程有序进行。SIPM/PLM系统中的项目管理主要用于固化产品开发的流程，实现流程、人员、数据一体化管理，确保产品开发过程有序进行。　　效益：　　1)将质量体系固化到项目，确保研发项目按照体系标准有效执行;　　2)采用分层计划、集中控制方式，使得复杂项目管理成为举手之劳;　　3)提供项目计划正排、倒排，支持项目意外情况发生时按照仿生学算法，实现后续计划的自动优化;　　4)支持项目任务与交付物的关联管理，确保项目交付物的完整性;　　5)提供项目参考资料，实现项目成员经验知识的共享。　　优势：　　1)项目管理分层计划、集中控制，让大型复杂项目的管理变得简单可控;　　2)依据项目任务临时分配资料权限，灵活、有效地把控数据的安全和共享问题;　　3)同时支持在研项目监控，帮助管理者及时有效地把控项目进度、成本和质量，确保项目优质高效完成。　　02　　CAXA PLM　　CAXA PLM将成熟的2D、3D、PDM、CAPP和MES技术整合在统一的协同管理平台基础上，覆盖了从概念设计、详细设计、工艺流程到生产制造的各个环节，重点解决企业在深化信息化管理应用后面临的部门之间协作以及企业产品数据全局共享的应用需求，实现企业设计数据、工艺数据与制造数据统一管理，并支持企业跨部门的数据处理和业务协作。　　特点：　　1)集成、贯通　　2)平台化、可配置　　03　　天喻PLM　　IntePLM在优化企业整体业务流程基础上，整合产品数据源头与各系统进行集成，保证上下游产品数据的完整性、一致性和追溯性。同时优化专业厂级和车间级工艺路线管理模式，使各部门能快速提取各自所需信息。通过有效断点控制，进行BOM生效发布，通过BOM系统管理替代用件信息。实现企业管控模式下多领域全覆盖，提高各领域工作协同。　　天喻plm特性：　　1)支持全生命周期闭环管理　　2)领先的全生命周期产品管理模型　　3)支持跨地域、跨部门、跨企业的全球协同　　4)面向服务SOA(Service Oriented Architecture)架构　　04　　用友PLM　　用友PLM企业研发创新管理平台项目化管理企业所有产品研发设计，实现产品开发过程的规范化，缩短产品开发周期 ;流程化管控产品研发阶段，控制产品开发过程，保证产品研发质量;借助统一PLM产品研发管理平台实现各部门各专业的协同化作业，同时数据化管理产品研发过程成果，提高产品改型设计效率，搭建企业产品研发知识、经验和规范库，实现产品设计方法的规范化，产品数据的标准化，以便控制产品成本;全面深度集成用友ERP，实现产品设计、工艺和制造业务和数据的一体化，为生产制造及时、准确提供所需产品数据 。　　特点：　　1)实现产品开发过程的规范化，缩短产品开发周期　　2)控制产品开发过程，保证产品研发质量　　3)实现产品数据标准化，控制产品成本　　4)实现产品数据一体化，为生产及时、准确提供所需数据　　05　　开目eNORM　　开目eNORM正是为了帮助中小企业解决信息化过程中遇到的问题，量体裁衣，为中小企业提供的先进的、一体化PLM解决方案。eNORM总结了开目软件近二十年实施PLM系统的经验和中小企业信息化应用特点，产品简单易用，具体投资小、见效快、易部署、易使用、可扩展等特点。　　06　　华天软件Inforcenter PLM　　华天软件PLM是面向制造业产品全生命周期管理业务过程，旨在为企业提供从需求收集、产品设计、工艺设计及到车间生产的创新研发管理平台。提供了一个统一生命周期信息化管理解决方案，它以产品数据为基础，以知识库为核心，以提高研发质量和效率，实现企业信息集成为目标，是集成产品设计、工艺设计与管理的软件数据信息集成平台。华天PLM主要适应于离散型制造企业，尤其适用于汽车及零部件制造，汽车模具制造,通用机械等民营企业为主。　　特点：　　1)新一代B/S技术架构　　2)系统安全部署　　3)系统管理支撑　　4)灵活的业务建模　　5)多渠道消息通信　　6)可视化工具集成　　7)强大的查询构建器　　07　　青铜器RDM研究管理平台　　青铜器RDM为适应业界研发竞争的需要，包括集成产品管理、集成项目管理、研发绩效管理、研发部门管理、研发情境化知识管理、研发资源管理、研发需求测试工程管理、研发过程管理于一体，是“IPD+CMMI+Scrum一体化研发管理解决方案”。　　模块：　　1)集成产品管理　　2)研发项目管理　　3)研发资源管理　　4)研发绩效管理　　5)研发部门管理　　6)个性化配置　　7)量化管理　　8)情景化知识管理　　08　　鼎捷PLM　　鼎捷PLM能提高产品开发效率，提升企业使用产品相关信息的能力。同时，允许跨越组织、地域边界的沟通，来提高业务流程的效率和创新能力，特别是在与产品研发和生产制造两大企业的最重要环节之间，起到承前启后的桥梁作用。　　09　　Pi-PLM　　湃睿科技PI-PDM/PLM系统优化和固化了湃睿科技12年的行业经验和方法，使PDM/PLM系统由传统的“定制”变成少量的“配置”，可快速部署的PDM/PLM产品。该产品基于全球PLM领导品牌PTC Windchill，集中、有序管理产品研发数据和流程，且扩展性强，满足企业持续性发展需求。同时，该产品实施周期短，实施风险小，2~3个月即可部署成功。　　特点：　　1)基于PLM行业全球领导平台Windchill，易于扩展和维护;　　2)封装了湃睿科技12年的研发管理和实施经验;　　3)将传统PDM/PLM系统从定制变成配置，真正实现开箱即用;　　4)功能齐全，部署了众多行业客户共性需求的解决方案;　　5)可根据客户实际需求进行灵活配置;　　6)实施的初期即展示将要使用的系统，减少双方大量的沟通成本，提高沟通效率，7)帮助企业大大降低实施风险;　　8)在众多行业客户中得到成功应用;　　9)维护期内提供版本升级和功能升级服务。　　10　　Extech PLM　　Extech PLM可以持续改进和自动执行业务流程和工作程序，从而能够在提升企业竞争能力中扮演重要的角色。应用Extech PLM可视化过程编辑器可以轻松地定义几乎所有企业内外部所使用的工作流程。工作流程开始后，任务将被同时自动分发给企业内部和外部参与者。参与者可以实时接收并协同各种资源快速执行任务。通过直观地监控和管理工作流过程，业务主管可以重新分配任务以平衡工作量或减轻瓶颈效应。　　11　　ProjectNow项目管理　　ProjectNow项目管理针对制造业企业的、具有供应链协同属性的、嵌入APQP新品开发理念的、专业项目管理软件，擅长跨组织、跨企业、跨区域的线上协同管理，远程把控项目进度，及时预测预警风险，更有丰富的工具化插件(如在线生成和编辑SOP/SIP插件，AQP插件，SPC插件)和行业模板库供使用，助力企业抢滩市场，提升新品研发效率，增强企业竞争力。}

你好，我是海哥。 欢迎来到《海哥的人机江湖》，学习人机交互设计。 作为互联网的从业者，离我们最近的就是工业软件了，我也找回到熟悉区的安稳感。因为对这个领域有我擅长的地方，界面与交互，也有不熟悉的地方，那就是工业的知识融合到软件中了。工业软件的本质是将工业知识软件化，软件融合了生产企业整个生命周期的管理，目的是提高企业的生产效率。各种工业系统的生态建设，必然是围绕“标准和规范”进行的。 今天我给你分享工业软件体系的认知轮廓。工业软件中MES、PLM、ERP、CAD、 CAE、CAM等等，这些是什么？它们在工业流程体系中怎么区分边界？被世界公认的第一款工业软件是哪个？是1957年出现的一款名为PRONTO的数控程序编制软件，它是由“CAD/CAM之父”Patrick J. Hanratty博士，在GE工作时开发的。而一切应用于工业领域的软件都属于广义工业软件。所以你会碰到各式各样的英文简称软件，其中常用的是下面这些：MES、PLM、ERP、CAD、 CAE、CAM、APS、SCM、CPDM和PDM，我重点想分享的是MES、PLM和ERP，如果只分享一个，那我会选择MES，因为它是工业企业特有的，对于ERP、PLM其它类型企业都有涉及。 我们先看看工业软件的名称分别是什么中文意思： MES：制造执行系统 Manufacturing Execution System，主要用于管车间的； PLM：产品生命周期管理 Product Lifecycle Management，主要管一个产品的创新； PDM：产品数据管理 Product Data Management，产品特性的数据； ERP：企业资源计划 Enterprise Resource Planning，主要管“人、财、货”； CAD：计算机辅助设计 Computer Aided Design，主要是设计画图； CAE：计算机辅助工程 Computer Aided Engineering，主要是对工程的仿真模拟，比如结构力学性能； CAM：计算机辅助制造 Computer Aided Manufacturing，从生产准备的产品制造的整个过程的活动； CAPP：计算机辅助工艺过程设计 Computer Aided Process Planning，制定零件机械加工工艺过程； APS：高级计划与排程 Advanced Planning and Scheduling，做计划排期用； SCM：供应链管理 Supply Chain Management，主要管理合作的外部企业； CPDM：协同产品定义管理 Collaborative Product Definition Management，主要协同工作环境。 CRM：客户关系管理 Customer Relationship Management，销售部门跟踪客户用。 全局看看工业软件的轮廓“会当凌绝顶，一览众山小”。我们先从工业整流程中，各个工业软件的存在区域。 假设有一个叫海王的马克杯制造企业，海王的销售经理老陈，通过CRM软件，回顾了与客户李总的见面记录，CRM上对于李总的业务状态已经进入最后一步了，就是签订合同。在签订合同前，老陈和负责产品的张工、负责生产制造的唐工开会，销售经理老陈说：“客户李总想对马克杯的杯身外形作个小调整，材料换一种磨砂半透的。他们要10万个，3个月就要拿到货。”张工通过PLM，查看以往订单中，有没有用过磨砂半透材料的，发现是有做过，这个没问题。老陈望了望负责生产的唐工，唐工正用平板看看ERP中，生产的排期，还有MES中，关于原材料材料消耗的速度，预估3个月要出这批货，会有风险，需要临时调配材料和人员。 会后，张工把这次会议的事项记录在PLM上。经过公司讨论和确认后，这个订单可以做。老陈高兴地给李总打电话：“李总，你好，经过我们企业内部评估，我们可以按照您的要求完成这批货，您看这周哪天方便，我送合同过来。” 几天后，老陈从客户那拿回合同。老陈高兴大喊：伙计们，我们开干吧！负责产品的张工，组织了技术人员，开始用CAD软件，设计马克杯的外形。初步确认外形后，需要通过CAE来模拟高温和碰撞方面是否能达到安全指标。当设计ok通过后，张工把资料上传到CAM系统中，并入库PDM，作为一个新的产品数据保存起来。项目经理根据PDM的数据和制造车间的数据，在ERP做好调配。 有一天，车间内突然发现材料异常，需要及时反馈和调度，唐工通过MES系统去上报，并做好应对方案。半天功夫，唐工从SCM中，找到能提供材料的供应商，那得赶紧联系处理。幸好能从供应商那调到合格的材料，避免工期的延误。这个事件对ERP规定的交付要求影响不大，上级领导知道这个事情，也不需要再往上层领导通告。 时间过得很快，10年过去了，由于技术和大众审美的变化。马克杯市场已经走向衰亡，海王决定马克杯的产品要回收退市。此时PLM平台上，给曾经辉煌的马克杯产品，按下了回收的按钮。马克杯成为海王一段珍贵的历史。 有了上面的初步轮廓后，我们再分别细看下ERP、MES、PLM的特征，还有它们的差异。 ERP 企业资源计划ERP于1990年美国Gartner Group公司提出，它是人、才、物、产、供、销六大部门的经营管理决策，具体是：销售管理、CRM、财务管理、HR管理、生产管理、采购管理。这么说来，还要MES、PLM干嘛，ERP好像都全包了，后面我们会了解到它们的差异。 每个企业会根据自身商业模式，来决定企业的运营体系，而运营体系决定IT系统构架。像特斯拉的ERP系统叫Warp，除了传统ERP的财务、产销计划、销售、采购等功能，还涵盖了电商销售前端，客户服务（相当于智能手机推送软件更新功能）等线上业务功能。早期的Warp由25位软件工程师在四个月内构建完成。 PLM 产品生命周期管理PLM是产品全生命周期的信息的创建、管理、分发和应用的应用解决方案。常用于企业内部有多个地点办公的。PLM软件的功能是PDM软件的扩展和延伸，PLM也是CAD/CAPP/CAM的集成平台。PDM是产品数据管理Product Data Management，可以简单理解为产品BOM（物料清单），是提供全部零部件的技术明细，为MES和ERP提供数据支持。最基本的BOM表，仅仅包含3个字段：母件、子件、数量。 PLM主要功能：需求管理、文档管理、CAx基层、研发协同、可视化、知识管理、产品组合管理等。PLM在协作和加速创新方面发挥优势。 MES 制造执行系统MES主要应用在生产车间，从订单下达开始到产品完成的整个产品生产过程进行优化的管理，对工厂发生的实时事件，及时作出相应的反应和报告。 国人的MES发展起步比国外的晚，我们看看国外MES简史： 1990年，美国先进制造研究中心AMR（Adance Manufacturing Research）提出MES制造执行系统概念；； 世界第一家从事制造执行系统MES的企业是美国应用材料（Applied Materials）； 1992年，美国MESA提出了MES的功能组件和集成模型，定义了11个模块，包括：资源管理、工序管理、单元管理、生产跟踪、性能分析、文档管理、人力资源管理、设备维护管理、过程管理、质量管理和数据采集； 1999年，美国国家标准与技术研究所（NIST），在MESA白皮书的基础上，发布有关MES模型的报告，将MES有关概念标准化。分别有：专用的MES（PointMES）、集成的MES（IntegratedMES）、可集成的MES（I-MES）、智能化第二代MES（MESII）和下一代MES（MOM制造运营管理）。 国外MES代表厂商有：Honeywell、Siemens、GE、ABB、Dassault、Rockwen、AVEVA 接着，看看中国的MES发展，从模仿到自研，可以分四个阶段： 第一阶段，萌芽阶段（1999年以前）。知识简单的总结、归纳、宣传，发展势头不快。1992年中国宝山冷扎带钢以及宝山热扎钢从SIEMENS公司引进MES执行系统，成为中国历史上最早使用MES的企业。 第二阶段，快速发展阶段（2000-2010）。从消化西方的技术标准开始，来构架一套相对完整的技术框架，该阶段新加入MES的企业数量为76家。国家在2002年首次将CIMS的离散类MES系统的研发技术攻关，列入为当年863课题。 第三阶段，爆发阶段（2011年-2015年）。以依赖西方转变为有一个切实可行的参考对标模型，完成“平台化/建模”。 第四阶段，规范阶段（2016-现在）。“中国制造2025/智能制造”的战略，并制定一系列的技术标准以及生产政策上进行大量引导。 国内的MES代表厂商有：宝信软件、柏楚电子、鼎捷软件、能科股份、赛意信息。 上面是了解MES的历史过程，这个让我们清晰知道，国人有一定的知识基础，需要的是加自主创新。下面，我们通过一系列问题，来了解MES的一些特性。 如何收集产品信息的？MES通过采集条码、二维码和RFID等技术，实现实时数据采集。 如何实现订单的交付和产能如何分配？这有赖于MES实时的透明化制造分析，能很好监控生产计划的落实。以及及时反馈。 如何控制成本与效率？透明与精准的物料供应，能保障生产按计划执行。如果碰到质量问题，可以快速响应和处理。 如何确保质量？由于物料和成品都有自身标识，做到物料有问题，可追溯；产品有问题，可追溯；过程有问题，可追溯。 如何减少浪费？在生产过程中，减少制造过程的等待时间，系统能提供准确的物料供需，次品的严格控制，避免影响下一环节。生产完成后，降低产品的库存时间，合理调度。 一表了解PLM、ERP、MES的区别好，小结一下。工业软件中，ERP起到整合决策的作用，是高管们的工具。PLM的范畴是要比ERP大，管控整个产品生命周期，它重点是为了创新。MES则是针对车间使用，能实时高效地处理车间事件。 如果想更多地和机器打交道，那么选择MES行业方向，是个不错的机会。想做好工业软件，需要把自己变成半个工业业务专家，了解当前行业所涉及的制造工艺知识和管理业务逻辑，能做到读懂生产过中设计到的每个参数以及每张运营报表背后的意义，有了这些准备，方能开始做系统设计，否则设计的思路和逻辑都是错误的。因为不懂每个数据背后的意义所在，不懂其隐藏的管理思想。 德国人已经做到把工业管理体系的精神，融进到软件里面。这些需要很多方面从最基础的理论研究开始，将所有业务拆分成最小颗粒，在组合分类，相互间融合在一起不冲突。这往往是一个纯粹做软件人所不能到达的。 如果你觉得文章不错，请分享给你周边的朋友。 我是海哥，期待你的不同感悟，我们下次见。 }