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今年上半年，沉淀了三年之久的雷军正式开启了小米汽车“开幕即奇迹”的神话，而在发布会上亮相的小米超级工厂，集研发、生产、销售、体验于一体，为新能源车专属打造了冲压、压铸、车身、涂装、电池、总装六大车间，引入超过700个机器人直接服务于生产线，实现六大工艺等关键工艺的100%自动化，并由AI赋能高精度质检。在产能爬满后，每76秒就能有一台崭新的小米SU7下线。几乎把“智能制造”四个字给做到了极致。
与这两年汽车工业喷薄而发的同时，智能制造4.0成为诸多制造企业实现产业技术变革和优化升级的主攻方向。
需要说明的是，智能制造4.0并非是一场技术革命，而是生产流程和生产方式的革命：
用自动化机器来代替人力手工已经成为过去式，如何打破设备与设备、人与设备、流程与设备的数据孤岛，实现设备数据互通、生产数据打通，才是智能制造4.0的核心命题。
在这样的背景下，“未来工厂”成为了制造行业数字化转型的主阵地、主战场，而所谓未来工厂，其实并不遥远。
先给大家分享一份《未来工厂数据应用建设方案》，该方案深入探讨了制造业数字化转型的关键要素，提供了一系列针对性的解决方案和实操策略。内容涵盖了从基础数据架构到高级分析工具，从供应链协同到精益生产管理，旨在帮助企业构建一个全面、高效的数字化工厂。扫描下方二维码即可下载
 
目前互联网、大数据、AI技术的快速发展，让制造企业逐渐开始从传统的以“产业流程”为主、转向以数据挖掘和高效运转的“智能自动化”转变。
其中最为具有代表性的技术变革就是数据网络、智能工艺和新一代通信，这也是未来工厂真正要实现的终极目标——以信息技术为手段、以数据互通为驱动，推动新流程再造、资源要素重组、组织结构重塑。
2021年7月，浙江对外发布了《“未来工厂”建设导则》，首次明确了未来工厂数字化专项的架构场景，可以简单总结为“1234”体系：
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企业质量效益和核心竞争力提升的高质量发展目标；
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产业大脑和企业大脑能力支撑；
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数字化生态组织、先进制造技术、新一代信息技术融合应用赋能；
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“智能工厂+智慧供应链+高端产品+新模式新业态”为建设内容的未来工厂；
从上面数字化体系中可以看出，未来工厂的首要目标是精益化管理，但现实情况却很“骨感”：
大多数传统工厂制造企业缺乏精益化生产管理的体系支撑，从工厂硬件、设备生产等等底层流程就无法下手；
同时要想实现工厂供应链的智慧管理，必要要基于数据决策实现跨系统、跨流程的协同分析，但由于很多企业的数据底层不好，导致基于大供应链完整的策略协同存在数据断点。
还有最后一点，未来工厂验收要求除了要实现对内管控以外，需要对外体现企业整体风采实力与发展现状，体现企业整体面貌，但是企业风采与能力展示普遍不直观。
为了更好帮助企业解决上述痛点，依托深厚的技术底蕴与大数据应用的经验，帆软全面打造了“未来工厂”解决方案，有效帮助企业深化数据应用，打造体化数据化的企业运营决策方案。
目前帆软与未来工厂企业的合作率已经超过57%，仅在浙江区域的制造业合作客户已经突破了1000家，百强企业超过一半，深度参与了众多未来工厂和智能工厂的建设。
针对于未来工厂的标准，提出了经营管理、供应链管理、营销管理、人力管理等十大主题的解决能力，并从数据底层的数据源打通直到数据抽取、整合分析和前端展示，提供了一站式的解决方案。
借助精益理念，通过围绕着降本增效减少浪费的管理理念分别对各个环节的投入产出情况进行监控分析，配合数据下钻实现根因定位，定向改善。
例如质量管理项目，主要是针对工厂的到货合格率、仪器校准完成率、成品质量完成率等数据指标进行监控，实现对成品合格管理、成品不合格管理、外部审核滚利、验货管理、客户投诉管理等进行模块分析，通过数据为管理者提供决策支撑。
其中，可以针对货物发送情况、货物验收情况进行综合分析，为管理者提供明确根因定位，具体哪笔订单出现了什么原因的问题，对应的产品型号是什么，方便产生决策改进。
最终结合其他模块分析，通过质量管理模块配合生产过程质量检测、成品合格情况、质量检验、相关仪器校准情况实现整体质量管理，配合预警信息与情报信息为管理者提供决策支撑
通过对计划下达，执行监控，异常预警，执行反馈等不同环节阶段进行整体监控实现大供应链整体的运营管控，与管理协同。
通过围绕着样品生产设计，新品研发设计，工艺改进管理，技术文件管控等多块内容进行统一管控。
3、综合运营管控中心各业务模块数据，构建能力展示平台
未来工厂经常要面对政府部门、行业交流、客户拜访等用户群体，其关注点可能不尽相同：
通过对企业整体实力的各项指标进行梳理，针对企业目前的各项实力与现状进行信息透明，对外实现企业能力展示的同时展现企业特色指标，契合政治导向，弘扬企业正能量。
例如，借助FVS组件实现企业整体园区风貌的三维动态仿真，同时配合数采设备可以实现设备状态实时监控，对外充分展现企业风采。
 
未来工厂要想实现智能工厂的精益化管理，就要通过对实际产量与投产比进行整体监控，实现产量数字化统一管控；同时实现质量管理数字化，可视化，方便质量分析工作开展。
实现数据统一集中监控，实现跨系统的供应链协同管理，实现企业特色指标、特色能力、园区风采、特色管理的整体风采展示，满足未来工厂对外参观展示需求。 | 
