如何理解智能制造赋能工具？智能制造赋能工具有哪些种类？

在当今快速发展的工业领域，智能制造已成为推动制造业转型升级的核心驱动力。智能制造赋能工具，作为这一变革的关键支撑，涵盖了从ERP到MES，再到APS、PLM、数字孪生技术，以及大数据分析等多个方面。这些工具和系统共同构成了智能制造的坚实基础，助力企业实现生产效率的飞跃、成本的有效控制、产品质量的持续提升，以及市场响应的快速灵活。

在本文中，我们将深入探讨智能制造领域的主要赋能工具，分析这些工具的核心功能以及它们如何解决制造企业用户的具体问题。虽然软件在赋能工具中占据了重要地位，但我们也认识到，软件并非万能，我们将不仅限于讨论软件，而是全面审视智能制造的各个方面。

一、  什么是智能制造赋能工具？企业为什么要使用智能制造赋能工具？

智能制造赋能工具是指一系列技术、系统和方法，它们共同作用于制造过程，以提高生产效率、降低成本、增强产品质量和灵活性。企业使用智能制造赋能工具的原因多种多样，主要包括以下几点：

• 提高效率：智能制造工具通过自动化和优化生产流程，减少人工干预，提高生产效率。

• 降低成本：自动化减少了人力需求，同时优化的流程减少了浪费，降低了生产成本。

• 增强质量控制：智能制造工具能够更准确地控制生产过程，提高产品质量，减少缺陷率。

• 提升灵活性：智能制造允许快速调整生产线以适应不同产品的需求，提高对市场变化的响应速度。

• 改善决策制定：基于大数据分析和实时信息，企业能够做出更加精准和及时的业务决策。

• 支持数字化转型：智能制造工具是企业数字化转型的关键组成部分，支持企业向更先进的制造模式转变。

二、智能制造赋能工具有哪些种类？

主要有以下几种常见的智能制造赋能工具：

1、  ERP

ERP，即企业资源计划管理系统，旨在打造一个全面闭环的管理环境，整合企业的人力、财力、物力以及供销流程。它针对制造企业面临的两个关键问题提供解决方案：

• 首先，当新的订单到来时，ERP能够帮助企业迅速判断是否有足够的原材料接单；
• 其次，在订单完成后，ERP通过成本核算功能，快速分析订单的盈利情况。

虽然ERP系统也具备记录供应商信息等辅助功能，但这些并非其核心价值所在。ERP的真正价值体现在其两大核心功能上：物料需求计划（MRP）和成本核算。而这两个功能又建立在另一个基础功能之上——工作流控制。通过精确的工作流程管理，MRP能够计算出生产所需的物料，成本核算则能够评估生产成本和利润。

简而言之，工作流控制、MRP算料和成本核算构成了ERP的三大支柱。这三者共同构成了ERP系统的基础架构，是其发挥作用的核心。如果我们要用简洁的语言表达ERP的精髓，这三大部分便是其最为关键和基础的要素。

2、  MES

MES，即制造执行系统，虽然在ERP系统中已有部分功能模块，如设备管理和计划管理等，但MES的存在有其独特的价值和必要性。那么，在已有ERP的前提下，为何还需引入MES呢？

• MES更侧重于车间的生产执行层面。与ERP相比，MES在获取生产数据的实时性和对底层生产数据的精细度方面有优势；
• 而ERP则提供了一个更为广泛的功能视角，但对车间生产执行层的了解不如MES细致。这种区分是有其合理性的。

例如，对于设备故障这类需要立即响应的情况，MES能够迅速将信息传递给维修团队。而高层管理者，如总经理，可能只关心月度的设备故障率或生产损失统计。同样，车间主任或计划员需要实时了解生产进度，而会计人员则更关注订单的完成情况和开票条件。这些不同的需求，正是ERP和MES各自发挥作用的领域。

MES软件可以视为ERP系统在车间层面的延伸，它的存在让我们对ERP的功能有了更深入的理解。MES具备多种功能，简而言之，其核心任务是实时获取生产状态的相关信息。这些信息包括但不限于：

• 生产进度的实时展示，通常通过生产看板来实现；
• 设备的可用性和运行状况，这需要设备管理功能来监控；
• 生产质量的保障措施，以及在质量问题发生时的追溯能力，这涉及到过程管理和追溯体系。

由此可见，MES的基本功能可以概括为数据采集和工艺流程建模。而在这背后，由于工艺流程涉及人员的参与，MES还需要整合公司的组织架构和岗位角色信息，以确保流程的顺畅执行和责任的明确分配。因此，MES的三大基础功能可以归纳为：数据采集、工艺建模和工厂建模。这三大支柱功能共同构成了MES系统的核心，使其能够有效地服务于生产管理，提升制造过程的透明度和效率。

3、  APS

APS，即高级计划与排程系统，是制造领域中一个关键的工具，它的出现部分是为了补充MRP在ERP系统中的不足。MRP依赖于粗略和滞后的生产信息，而APS则利用MES系统提供的实时和精细的生产数据，以更准确地进行物料和生产排程。在现实生产中，由于换产、设备故障等原因，生产进度往往不是均匀分布的，这就需要APS来适应这种变化，实现更精准的排程。

手工排产面临诸多挑战包括对熟练人员的依赖、优化排产的时间和精力不足、人际沟通的繁琐性，以及庞大的排产工作量等，凸显了APS在自动化和智能化排产方面的重要性。

APS的有效运用，对制造企业的智能化水平提出了要求。在一些智能化水平较低的企业中，APS可能无法发挥应有的效果，这并非因为成本问题，而是由于底层信息基础的不足。APS需要MES、WMS等系统提供的数据支持，包括物料齐套情况、仓库库存、设备状态、工装夹具条件以及报工信息等。这些信息的准确性和及时性，取决于信息系统与自动化设备的集成程度。

因此，要充分利用APS，首先需要确保信息系统的集成和数据连通。此外，还需要明确智能排产的限制条件，并从相应的信息系统中获取所需信息。只有这样，APS才能在制造过程中发挥其优化排程、提高效率的作用。如下图所示，APS需要与多个信息系统和数据链路进行集成，以实现其功能。

4、  PLM

PLM，即产品生命周期管理，是一种综合性解决方案，覆盖了产品从概念诞生到客户需求、研发、生产直至售后服务的整个周期。它负责处理版本管理、项目管理和流程协作等关键环节。随着中国产品研发能力的增强，PLM在解决复杂研发问题中扮演着越来越重要的角色。这些问题包括：

• 需求与技术规格的对应、频繁变更的设计图纸版本控制；
• 售后服务数据与产品设计和生产过程的关联。

应对这些挑战，PLM需要具备一系列高级功能。业界普遍认为，一个先进的PLM系统应具备需求管理、项目管理、配置管理、文档管理、编码管理、变更管理、生产过程管理以及售后服务技术管理、系统工具管理等八大核心功能。

这些高级功能的实现，可以进一步细化为以下几个在制造企业产品管理中尤为重要的方面：

• 数据仓库、文档和内容（包括软件源码、硬件图纸等）的管理能力，特别是对源码、图纸、文档版本的精确控制。
• 基于用户角色的工作流和任务管理系统，允许定制文档版本变更审批流程，使用户能够方便地查看并管理自己的任务。
• 易于集成机械CAD、电气CAD等设计和分析工具，确保PLM系统与设计软件无缝协作，形成一个协同的生态系统。
• 用户配置管理、个性化任务界面等便捷性功能，提升用户体验。
• 支持灵活的二次开发和企业应用集成，展现出良好的系统拓展性。

5、SRM

SRM，即供应链关系管理系统，与CRM客户关系管理相似，专注于优化和管理供应链中的上下游关系。它通过软件解决方案帮助企业与供应商建立持久且紧密的合作关系，整合双方资源，共同开拓市场，降低成本。

核心问题在于如何以较低成本从可靠供应商那里采购到满足需求的产品。这可以细化为：

• 利用历史数据评估供应商的定价合理性，涉及供应商信息管理。
• 通过历史合同和服务质量数据判断供应商的可靠性，即供应商绩效管理。
• 考虑采购的时间成本，SRM是否支持电子招投标和采购流程的数字化。
• 评估SRM是否提供接口，便于与供应商系统对接，实现信息共享。
• 考虑供应链整体成本，SRM是否与库存管理系统等集成，提高整体效率。
• 识别潜在的采购腐败问题，SRM是否具备基准价格统计和偏差分析功能。

6、数字孪生

数字孪生，亦称数字化双胞胎，是一种创新技术，它通过在虚拟空间中构建物理实体的精确模型，并运用仿真技术，实现对现实世界物体的全面映射。这种映射覆盖了物理实体从设计、制造到使用、维护的整个生命周期，使得我们能够在数字世界中实时观察和分析实体的状态和行为，达到“所见即所得”的直观效果。

数字孪生技术的核心在于对实体进行全面的数字化建模。这不仅仅是对外在形态和动作机构进行三维建模，更关键的是深入到实体的内在属性。一个完整的数字孪生模型会涵盖实体的尺寸、形状、材料特性、力学性能等多个维度，形成一个多方面的综合映射。

数字化仿真是数字孪生技术中的核心组成部分，但它并不是数字孪生的全部。数字孪生是一个更为全面的概念，它涵盖了实体建模、数字化设计等过程。尽管数字化仿真只是其中的一部分，它的重要性不容忽视，因为它是连接实体建模与实际应用的桥梁。一旦数字化仿真的条件得以满足，这通常意味着实体建模阶段已经圆满完成，为接下来的应用打下了坚实的基础。

7、大数据分析与数据平台

大数据分析是指对生产过程中产生的大量数据进行分析，以发现模式、预测趋势并做出决策。而数据平台则是支撑大数据分析的框架和技术工具。

工业大数据具有的独特属性使其在处理和应用上面临一系列挑战：与互联网行业产生的数据相比，制造企业的生产线在高速运转中产生的数据量巨大，这些数据大多是由机器自动采集和处理的，其规模远远超出了企业内部计算机和人工生成的数据。而且，这些数据往往以非结构化的形式存在，同时对数据的实时处理能力要求极高。

工业大数据的应用所遭遇的问题和挑战，并不逊色于互联网领域的大数据应用，甚至在某些情况下更为复杂。制造业的数据与我们日常生活中，例如消费领域的数据，有着本质的区别。例如：

• 一次在线购物活动产生的数据量相对较少，主要包括访问过的网店、页面停留时间、聊天内容、下单时间、收货地址、发货时间、物流跟踪以及签收状态等信息。

• 然而在制造业，尤其是设备层面，数据的产生是持续且高频率的。例如，各种控制信号和数据采集信号，这些数据的生成速度可能以秒甚至毫秒计。这种高速的数据生成对数据采集、处理和分析系统提出了更高的要求，同时也为制造业带来了巨大的信息价值和潜在的洞察力。

制造业大数据分析的应用热点目前集中在几个核心领域，包括提升生产质量与过程控制、优化生产计划与排程、增强供应链效率、预测产品需求以及实现设备故障预防等。

针对激活企业智能制造潜力并提升企业制造效率的需求，帆软软件有限公司提供了包括解决方案以及数据平台在内的等多种智能制造赋能工具。帆软是国内领先的数据软件服务商，深耕数字行业十八年，能够依托于自身数字化产品，为各行业企业提供数字化转型解决方案。

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以制造业精益生产解决方案为例，帆软制定的制造业精益生产解决方案打通业务系统数据，利用生产、质量、成本、设备、持续改进、8S管控六大中心，展示各个模块的核心指标及分析体系，协同管理整个生产过程。通过精益体系的建设，提升综合管理效率，实现降本增效提质的目标。

同时帆软还使用FineReport搭建了相应的精益生产管理控制塔包含了六大中心，以便企业及时进行生产管控、质量管控、成本管控、设备管控、持续改进管控以及8S管控。

三、总结

随着智能制造赋能工具的深入应用，制造业正迎来一场前所未有的变革。从ERP的资源整合到MES的实时监控，从APS的智能排程到PLM的全生命周期管理，再到数字孪生技术的虚拟映射和大数据分析的洞察力，这些工具的融合与创新，不仅极大地提升了生产的效率和质量，也为企业带来了更高的灵活性和响应速度。

智能制造赋能工具的应用，正在帮助企业打通信息孤岛，实现数据的互联互通，构建起一个高效、协同、智能的生产管理体系。这不仅为企业的数字化转型提供了坚实的基础，也为制造业的持续创新和发展注入了新的活力。

展望未来，智能制造赋能工具将更加智能化、集成化和平台化。它们将与人工智能、物联网、5G等新兴技术更紧密地结合，形成一个更加强大、灵活和开放的智能制造生态系统。在这个生态系统中，企业将能够更加精准地预测市场变化，快速响应客户需求，实现个性化定制和柔性生产。

帆软软件深耕数字行业，能够基于强大的底层数据仓库与数据集成技术，为企业梳理指标体系，建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险和监管一体化的报表系统与数据分析平台，并为各业务部门人员及领导提供PC端、移动端等可视化大屏查看方式，有效提高工作效率与需求响应速度。

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