如何把产品生产出来的数据模型就做好了

在这个过程我们从产品设计开始，研发部门把设计产品的元器件清单、组装图、测试条件这些信息放进一个数据库里，步就完成了，一个1.0版的产品数据模型就做好了。

接下来到了第二步，生产规划部门，如果我们还用刚才那个数据模型，内容就不够了，因为那里只有设计参数，而没有生产参数。所以我要继续输入如何把产品生产出来的数据，比如工艺流程、质量标准这些东西，这个数据库就自然扩大了，变成了数据模型2.0。

到了第三个部门，制造工程部门，要对生产机床进行编程，各种自动化组态、程序调试，把制造环节的数据进一步的扩大，形成数据模型3.0。这个过程中我可能还需要从ERP来调用生产订单的信息，从PLM得到产品设计信息，然后还要从物流系统得到物料信息，把这些综合在一起和生产线进行互动形成生产，这个环节就是运营管理。

就这样，一步一步，从1.0到N.0，这个数据模型会越来越大，它从头到尾都是在一个数据库中不断扩展起来。以前是各画各的纸，智慧运维平台，然后根据一个标准拼起来，现在是大家都在同一张纸上画，一笔一笔添上去，由“接下来……接下来……”变成“一边……一边”，这个数据模型就是虚拟工厂，当虚拟工厂和真实工厂实现了互动和同步，一个数字化工厂就形成了。

智慧工厂催生万亿级工业物联市场

人工智能、5G、机器视觉、大数据、云计算等技术的融合应用，为智慧工厂带来丰富的场景体验。尤其是人工智能技术，在智慧工厂建设中起到了至为关键的作用，由于AI的加持，极大地丰富了智慧工厂的内涵。智慧工厂是一个不被人关注的市场，因而也是一个被长期忽略的市场。制造业是中国实体经济的根基，目前共有327万家制造企业，吸纳了1.05亿人就业，占总就业人口的27.3%，居各。中国是的“世界工厂”，连续十一年名列制造业大国。但中国制造业劳动生产率仍然十分低下，仅为美国的19.3%、日本的30.2%和德国的27.8%。在制造业四级梯队格局中处于第三梯队，距离“制造强国”目标至少还需30年。也就是说，我们的制造业水平迫切需要提升。工业经济研究所工业发展研究室主任邓洲表示，“相比发达国家，中国实现人工智能与制造业深度融合发展的需求更加迫切。”构建机器学习所需的工业大数据库基础，智能运维，加快促进人工智能与制造业的深度融合，是提升制造业水平的关键。那么，AI智慧工厂为相关行业带来的商机有多大？我们以贵阳海信为例进行分析，贵阳海信数字化智能制造升级共投入6000万元。如果以此为参照，327万家制造企业，假设每家企业平均投入500万元进行数字化改造，就将产生16万亿的市场需求。即使AI安防只占10%，也是1.6万亿的市场规模。因此，智慧工厂将是未来AI应用的为庞大的市场。智慧工厂，前景广阔。未来，智慧运维，中国工厂的实力将不仅体现在产能上，还将体现在智能上。目前，支撑人工智能与制造业深度融合发展的技术和关键器件、设备仍然被发达国家掌握和控制，国产化迫在眉睫。国产化不仅可以降成本，也有利于促进国内制造企业与设备厂商的设备上网与数据联动，通过工业互联网打通制造产业链上下游的联合创新。因此，无论是AI企业还是视频物联企业，都将大有可为

智能工厂物流规划的方法

智能工厂物流规划的方法很多，智慧运维APP，影响因素也很多，比如企业产品工艺特征、生产模式、以及工厂规模定位等都是影响因素。

工厂整体物流布局的规划方法

离散型制造企业整体物流布局是以产品BOM和装配关系为的，而流程型制造企业的物流布局则是要建立在产品材料配方及材料物理化学变化过程基础上。二者基础差异较大，但是在整体物流布局方面仍然有相同的规律可循。

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