智能制造信息化系统与企业数字化转型

智能制造信息化系统与企业数字化转型

战先迎

天津大沽化工股份有限公司，天津市 塘沽区 300452

摘要：随着技术水平的提高，制造业正在经历技术革新。在这一转型中，数字化和智能网络已成为项目创新和改进的重要趋势。数字化转型提高了生产力，提高了产品质量，加强了供应链管理。为了实践智能制造企业需要进行数据收集和集成、数据分析和挖掘、自动化和机器人应用、智能决策支持、人力资源开发和组织变革等。

关键词：智能制造；信息化；数字化；策略

一、引言

智能制造已成为企业适应市场需求的竞争日益激烈的战略措施。利用先进的技术和数据分析将传统制造业转化为智能化、灵活性和高效生产，加强制造企业生产管理战略优化，强化供应链体系，优化信息化系统，加强制造网络一体化，增强企业竞争优势。

二、数字化智能制造内涵

数字智能制造旨在通过构建先进、灵活、高效、低成本的制造模式，优化整个研发、制造、分销、物流和售后服务流程。首先，核心技术是数据驱动。基于数字虚拟生产技术的一些特点，通过互联网实现对科学决策的实时监控和分析，使用3D建模软件建立产品的数字模型，并使用仿真工具验证仿真，以避免实际生产中可能出现的误差和损失。其次，基于物联网技术的供应链协调。通过BIM技术、传感器等，确保原材料和成品之间的自动识别和跟踪，并确保整个生产链运行。最后，分析基于云计算平台的大数据。存储在分布式数据库中的数据块是用于提取定律和值背后的数据的算法学习机器，预测市场趋势，并制定管理策略。

三、智能制造企业应用信息化系统意义

（一）提高生产效率和产品质量

智能制造和信息管理在提高生产效率和质量控制方面发挥着重要作用。实时数据采集可以通过传感器、数据采集设备和数据分析技术来实现，以识别、适应和提高质量控制水平。数字质量控制系统也是提高质量的重要手段。通过建立数字化质量控制系统，企业可以跟踪和监控重要指标，及时纠正潜在的质量问题，提高产品质量水平。信息化管理还可以优化生产计划和资源采购。

（二）实现资源的有效配置

对于制造业来说，应实现资源的有效安排，实现了术资源、资金流和信息流的产业链现代化。在智能制造中，整合供应商、制造商和分销商的信息流对优化资源配置具有重要作用。随着数字技术的转型，在技术水平方面发生了变化。通过使用大数据，它可以对原材料利用产生重大影响并降低成本，提高资源利用率，降低了劳动强度。通过信息管理系统对订单、库存和产能等数据进行集中管理和分析，使企业能够合理分配资源，这有助于避免过剩或缺失的发生，并提高生产力和资源利用率。通过构建供应链合作平台，促进供应链各方信息共享，提高合作能力。可以在供应商、制造商和分销商之间实时交换信息，调整生产计划和物流计划。

四、智能制造数字化转型的关键技术和工具

（一）云计算和物联网

云计算提供计算能力和资源存储，通过云分析服务将数据存储在云中，实现灵活制造，而无需创建自己的数据中心而进行大量投资。根据需要访问计算资源。物联网允许物理设备和传感器连接到云计算平台，设备可以实时收集和传输数据，实现实时监控和维护。物联网分为网络层、感知层和应用层三层。先进的感知技术是实现智能制造的基石。基于传感器技术的有效识别和传感可以实现各种制造设施、加工对象和设备的数据收集。自动采集主要利用芯片卡、射频识别、蓝牙等。视频识别由于其非接触、多目标快速识别等优点，在当前的加工、质量控制、物料运输和智能仓库等领域得到了广泛应用。实现了基于工业网络的智能制造。

（二）自动化和机器人技术

根据生产要求自动调整生产速度，提供生产灵活性。工业机器人在包装和运输中发挥着重要作用，降低了人工成本，提高了产品质量。自动化和机器人技术改变了工作环境，降低了风险。通过集成人工智能技术来实现工作决策。

五、企业信息化管理与数字化转型的关系

企业信息管理旨在改进和整合内部信息系统，提高流程效率。这包括建立内部基础设施、优化信息系统。数字化转型涉及组织战略、组织结构和商业模式的协调与创新。除了信息管理，还强调通过数字技术创新商业模式。向数字化的过渡包括市场和客户需求、改进业务流程和价值链以及与合作伙伴的合作。数字化转型使企业能够更好地适应时代变化，提供最佳服务，开发新的市场机遇。数字化转型使企业能够及时了解需求并实现定制化生产。通过与客户互动，可以获取客户偏好和需求信息，并将其应用于产品设计和生产过程。凭借数字化技术和智能制造的灵活性，企业可以快速调整生产，实现按需定制和批量生产。

六、智能制造信息系统建设流程

实现智能生产的关键是数据收集和传输。数据包括制造过程中的数据、设备数据和产品质量数据。通过收集和分析数据，可以获得准确的产品信息。在收集数据时，将传感器和监视器放置在关键位置，以获得数据。物联网技术可用于将设备连接到云平台进行远程数据收集。为了确保数据质量，可以同时使用传感器设备的校准和数据质量控制点设置来去除无用的数据。为了搜集数据可以通过构建一个集成的数据平台来实现。数据分析对实现智能制造至关重要。数据分析能发现生产过程中的潜在问题。通过分析数据，可以识别异常模式，快速发现潜在问题，并立即采取纠正措施，避免问题进一步扩大。

七、促进企业智能制造信息化系统建设与企业数字化转型策略

（一）数字化人才措施

（1）人才引进。制造企业必须通过校园招聘、社会招聘和内部推荐等多种途径实现数字人力资源的引进。（2）数字转换。数字转换给企业和员工带来的实际利润。（3）数字人力资源开发方面。企业需要加强复杂型数字化人才培训，培养复合形人才。鼓励员工参加职业资格赛，提高创新技能。

（二）增强大数据开发创新能力

通过软件技术分析消费者需求的大数据，可以生产出满足消费者心理和市场需求的新产品。由于数字制造业人才稀缺，有必要利用有利条件吸引人才，以改变数字制造企业人才短缺的现状，促进制造企业数字化转型升级。通过业务培训提高现有员工的技能。加强数字化培训，了解数字化生产流程。在数据安全方面，明确了用户在使用中的权责，建立一系列重要信息的保存、转移和利用流程，以实施具体而详细的管理方法，避免重要信息的流动。

（三）重视成本支出，大力发展工业软件

一是开发行业应用软件，利用计算机进行辅助设计、建模仿真、行业管理等。二是积极探索工业应用软件在工业中的研发，积极鼓励工业领域企业共同投资发展工业应用软件研发公司。三是积极推动产、工、科协同，积极发展和支持行业内的产业技术软件开发公司，支持和发展技术利润共同体体系，积极吸纳和整合高校、科技组织和行业专家，与科技、技术、信息等共同合作，协助产业技术在产业应用软件中的发展和提升。

八、总结

如上所述，为了实践智能制造，企业需要专注于数据收集和分析、自动化和机器人应用、智能决策支持、人力资源开发和组织变革等。需要将人、设备、材料、工艺、环境等要素结合起来，需要从宏观角度进行规划。在项目实施过程中，需要应用信息化系统和数字技术，不断加强复合型人力资源的培训，以科学的方法指导生产，是智能制造和数字化模式变革成功的重要因素。

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