工厂数字化转型中的计算机科学与技术应用研究

工厂数字化转型中的计算机科学与技术应用研究

寇玉顺

身份证：110224198006032016

摘要：数字化工厂已成为工业生产的重要发展趋势，而数字化转型则是实现这一目标的核心路径。在当前时代背景下，制造业要实现数字化转型，需结合计算机科学与技术的发展成果，从数字化工厂整体架构、人机交互、数据分析和人工智能等方面出发，全面推进数字化工厂的建设。

    关键词：计算机科学与技术；工厂数字化与数字孪生；数字化转型；

引言

随着新一轮科技革命和产业变革的不断发展，新一代信息技术与制造业融合发展已成为产业发展的重要趋势。随着数字经济时代的到来，工业数字化转型正在成为我国制造业转型升级的关键支撑。传统制造企业信息化、自动化水平的不断地提高，工业领域的信息技术和计算机技术在实际生产过程中的应用不断增多，其数字化、网络化、智能化程度不断加深。同时，制造业从设计、生产到销售全流程数字化程度不断提高，生产过程中各种设备、工具和检测仪器互联互通，产品生命周期数据共享和信息互联互通，生产过程控制和管理越来越多地依赖于计算机技术。

一、工厂数字化转型的现状与挑战

1.1 工厂数字化转型的定义和内涵

数字化转型是指企业利用新一代信息技术（云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能、区块链等），结合企业自身业务流程，将整个企业业务流程与管理流程进行数字化重新设计，构建一个基于数字化平台的新型企业业务管理模式。是企业基于新一代信息技术与管理变革，在企业内部建立起一种新的价值创造与价值传递机制，以及一种新的运营管理模式，最终实现产品全生命周期管理、业务模式创新和运营效率提升。

1.2 工厂数字化转型的现状

企业经营数据分析（OLAP）：企业经营数据分析是指利用计算机对企业数据进行采集、存储、处理、提取和分析的过程。客户关系管理（CRM）：CRM是企业资源规划（ERP）的重要补充，主要目的在于提高客户服务质量，改善客户关系。CRM软件包括以下功能：客户信息管理（如：客户信息的存储、管理、查询和导出）、销售管理（如：销售机会管理、销售订单处理、销售预测分析等）、库存管理（如：库存计划、物料需求计划、供应商管理等）以及支持决策过程的各种应用软件，如：数据可视化分析软件等。

1.3 工厂数字化转型面临的挑战

缺乏全局思维。数字化转型的关键是数据，企业应明确自身数据的具体来源和主要应用场景，并在此基础上通过数据分析、智能决策、智能执行等方式实现降本增效。然而，在数字化转型过程中，企业往往将精力集中在流程和业务层面，而忽略了全局思维和顶层设计。因此，企业在推进数字化转型的过程中往往会存在一些“盲人摸象”的现象，找不到数字化转型的整体思路和框架。传统工业企业往往是单一维度的业务流程优化，而缺乏全局思维，因此很难从企业全局和整体的视角看待问题。如工厂缺少数字化思维，就很难对市场需求进行快速响应。

二、计算机科学与技术在工厂数字化转型中的应用

2.1 计算机科学与技术的基本概念

计算机科学与技术是一门研究计算机的基本原理、基本结构、基本理论和应用技术的学科，是以计算机科学与技术为核心的高新技术的统称。计算机科学与技术是一门广泛而复杂的学科，涵盖了许多领域，包括理论计算、数值计算、信息处理、系统分析与设计、数学建模、实验科学等。其主要研究方向有：计算机硬件和软件系统；网络及信息安全；人工智能；数据库；计算机图形学；多媒体技术；自动控制。计算机科学与技术的核心问题是研究如何使计算机能够处理具有复杂多变的现实世界特征的信息，即计算。

2.2 计算机科学与技术在工厂信息化建设中的应用

随着我国经济的发展，传统制造业也在发生着巨大的变化，各种智能化、自动化的技术也随之涌现，制造行业也逐渐向着智能化、自动化以及信息化方向发展。作为现代化工厂中的关键部分，信息化建设就显得尤为重要。数字化工厂建设：数字化工厂建设是将物理世界和数字世界相结合，将企业内部实体流程和生产运营体系中的各个环节进行信息的整合、处理与传输，并对生产过程进行优化管理，进而实现整个企业生产经营活动的智能化。

2.3 计算机科学与技术在智能制造中的应用

工业4.0时代，中国制造业已逐渐步入“智造”时代。智能制造是以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术与先进制造技术深度融合，对制造业的全要素、全产业链、全价值链进行全方位、全角度、全链条的改造，从而形成智能工厂，最终实现智能制造的目标。面对新时代下的挑战，工厂企业要实现数字化转型，离不开对信息技术的运用。但由于传统企业的生产管理系统在快速迭代中已经无法满足未来的发展需求，因此需要借助计算机科学与技术，对企业进行数字化转型。

三、工厂数字化与数字孪生技术的研究与应用

3.1 工厂数字化与数字孪生的概念和关系

工厂数字化是指企业通过构建产品、工艺、设备、制造装备以及车间生产管理等相关信息系统，实现企业内部生产经营活动的网络化和智能化，从而有效支撑企业的产品设计研发、工艺优化、设备维护、物流管理等相关业务活动，实现生产过程中资源配置的优化和生产效率的提高。数字孪生是指利用数字模型对物理实体和虚拟实体进行同步映射，实现产品全生命周期的可视化管理和智能化决策，可以将数字孪生体与物理实体分开，应用于工厂制造过程的各个阶段。通过对物理实体模型的感知和反馈，实现虚拟实体的实时监控，并对其进行分析优化。

3.2 工厂数字化与数字孪生技术在生产过程中的应用

生产过程监控，通过生产数据采集与监控系统，在设备运行过程中，实时监控设备运行状态，及时发现故障，并进行及时处理。利用数字孪生技术建立产品质量与设备运行状态的映射关系，实现对产品质量和设备运行状态的实时监控。产品工艺优化，利用数字孪生技术建立产品工艺模型，并对产品生产过程中的物料、工艺参数、加工设备等进行优化分析。通过对加工过程中的数据采集与分析，不断优化工艺参数和设备，实现对产品质量和生产效率的提升。过程质量控制，通过建立生产过程数字孪生模型，实现对生产过程中各环节的质量控制及反馈。

四、数字化转型对工厂管理的影响与优化

数据安全：数据安全是工厂数字化转型的前提，为避免信息泄露和非法访问，需要建立数据安全机制，实现数据加密与访问控制。通过数据库加密、部署密钥管理系统和入侵检测系统，对工厂数据进行加密和访问控制，确保企业数据不被非法获取。生产流程优化：通过对生产线进行数字化改造，在企业内部构建统一的制造执行系统（MES）、计算机辅助设计系统（CAD）和计算机辅助制造系统（CAM），实现企业内部生产流程的自动化、可视化、透明化，提高生产效率和质量，实现企业从研发设计到产品生产再到售后服务的全生命周期管理。

五、结语

工业4.0时代的到来，促进了计算机科学与技术的发展，通过工业互联网，可以将工业企业内部的信息、设备、产品、客户、供应商等关联起来，形成一个有机整体。从工厂的生产现场来看，过去的生产管理模式已无法满足当前发展需求，数字化转型是必然趋势。计算机科学与技术在工厂数字化转型中起到了关键性作用，利用计算机科学与技术进行数据收集和分析，实现对工厂生产的智能控制和优化，可进一步提高工厂生产效率和质量。

参考文献

• [2]基于数字孪生的虚拟数字化工厂平台[J]. 王德权.智能制造,2022(05)

• [4]数字孪生在智慧工厂中的应用探讨及案例分析[J]. 姜浩；范志鹏.,2022(12)