用友智能工厂解决专项方案.docx

1 用友智能工厂处理方案 在工业4.0和中国制造2025大背景下，用友致力于向制造业用户提供智能制造整体处理方案，处理方案全景以下：整体处理方案由智能化生产、智能化管理和产业链互联三个层面组成，前两个层面立足于企业本身，以智能工厂为建设目标，实习企业机体本身智能化，而产业链互联则是以互联网技术为基础，将企业融入到产业链整体生态环境中，逐步实现制造资源服务化和云化，并和生态系统中全部要素协同互动，实现企业智慧化。智能制造是一个比较宽泛概念，本方案以智能工厂为建设目标，特指以物联网、互联网、大数据等技术为基础，集成各类制造资源，经过对生产制造及物流系统升级改造，逐步实现制造过程、物流驱动、控制模式、决议方法等方面智能化，构建起体系化智能化制造系统，打造数字化、透明化智能工厂。智能工厂处理方案整体架构以下：1.1 智能数据采集平台智能数据采集平台是智能制造系统基础平台，是衔接生产物流现场和智能制造系统接口平台，关键功效是利用物联网技术连接产品、设备及控制系统，建立智能制造系统和生产现场之间通路，向智能制造系统提供生产现场实时数据并接收智能制造系统发出指令。同时，经过统一集成化数据采集平台，能够将不一样现场设备及控制系统数据信息整合在一起，从而为生产现场协同、柔性、高效提供可能。智能数据采集平台由以下关键要素组成：要素关键内容产品及物料标识目标：产品及物料可由信息系统识别使用载体关键是：条码、二维码、射频芯片、电子标签等智能设备生产现场常见可接入设备包含：CNC/DNC设备、传感器、机器人、检测设备、控制设备、工业仪表、计量器具、摄像设备、物流设备等控制系统实时数据库、PLC、嵌入式系统、数据采集和监视控制系统（SCADA）、分布式控制系统（DCS），现场总线控制系统（FCS）等终端采集设备扫描枪、PDA、工业平板电脑、触摸屏等接口常见接口方法：TCP/IP、RS232串口、RS485串口、USB、无线接入等智能数据采集平台构建总体工作内容以下：智能数据采集平台依靠于生产现场智能化，关键表现在现场生产设备及检测设备智能化改造，具体能够采取手段包含：n 用数字化智能化可编程控制设备替换传统设备，CNC设备及机器人使用逐步普及，首先使生产线愈加柔化，其次也能够提供更多运行状态数据；n 传统设备智能化改造，经过加装位置、温度、压力、计数等各类传感器改造现有设备，使现有设备达成一定程度智能化，满足读取及监控需求；n 在设备及产线旁加装终端电脑（工业平板电脑），布署终端应用以方便人工采集设备运行及加工数据。让加工检测运输等设备及软件系统能够认识物料是实现智能数据采集另一项基础工作，所以，需要用一定技术手段标识物料，标识载体能够是一维条码、二维条码、RFID芯片、IC/ID卡等，其中，以RFID为代表非接触主动采集技术日益成熟并广泛应用。标识物料方法也能够是单品身份证或批次流转卡，对于课题研制产品、技术验证产品及主体单位需求定型量产产品，要实现单品身份证管理，而且达成产品全生命周期管理。对于量产民品，可依据需要选择采取单品身份证或批次流转卡管理。基础网络构建要求能够覆盖整个生产及物流现场，采取无线网络及有线网络，物理隔离涉密网及非涉密网，经过网络总线接入及分布式布署方法，将各类设备集成到统一网络之中，具体网络建设计划可参考本计划专门章节。设备集成可经过访问设备实时数据库、PLC、嵌入式系统等方法，经过开放输出端口读取所需设备运行数据。智能设备通常全部有开放对外接口，可经过串口、USB端口直接访问硬件系统，或经过开放服务接口访问设备控制系统，但这类接口访问和集成现在没有统一标准，需要分别和设备供给商合作完成。经过数据采集平台采集各类数据信息需要存放在服务器上以备其它应用使用，而数据采集平台获取数据往往含有大数据量及高并发特点，所以，在数据库服务器及数据库系统选择时要充足考虑到这些原因，充足利用现在互联网应用中数据存放实现技术，愈加好支撑应用需求。智能数据采集平台是智能制造系统基础平台，全部智能制造应用全部依靠于数据采集，只有对现场情况充足掌握才能确保各类智能化应用有正确数据输入和立即正确信息反馈，从而实现业务管理闭环。1.2 智能运行管理平台智能运行管理平台构建在智能数据采集平台之上，全部管理全部必需以数据为基础，由数据来支持管理决议。而智能运行管理范围包含企业本身运行管理各个方面，而且展现出碎片化特征，企业运行管理重心会伴随管理升级不停改变，但不管怎样，全部运行管理全部是围绕着产品生命周期展开，只是着手前后次序在个体企业间有所差异。1.2.1 协同设计产品设计是产品生命周期起始，在需求个性化社会经济环境下，产品设计关键性日益突出。产品设计本身全部会有专业软件产品和技术支撑，而以下两个特征是表现产品设计和整个体系衔接智能化标志：n 设计制造一体化设计最终目标是指导制造实现，而设计和制造体系衔接紧密度和顺畅度也是表现设计软件是否融入智能制造体系关键标志。设计制造一体化包含两个方面：u 基础数据一体化：全部设计数据要求和制造系统无缝互通，在统一编码、统一物料库基础上实现数据协同；u 设计过程一体化：研发项目管理、设计变更和消息互动等全部研发过程全部要和制造系统衔接集成，避免设计活动孤立于制造体系，实现以产品生命周期为根本设计制造业务一体化协同n 协同设计 在个性化定制及智能制造业务环境下，设计活动不再由一个单一设计部门完成，和第三方和外部设计单元之间协同也逐步长久化，尤其在工业互联网及云设计环境下，设计协同能力也是智能设计关键特征。1.2.2 智能排程基于有限能力排程是衔接主生产计划和现场作业实施工具，其基础功效由以下几部分组成：n 生产计划导入：从计划系统获取生产需求n 排程模型构建：依据实际生产实施情况建立排程模型，定义排程计算中需要考虑影响原因和算法，常见有TOC、JIT等排程模型n 排程算法实施：依据排程模型和生产需求计算各个工位起止时间和设备占用，生成可由现场实施排程结果n 排程结果公布：排程结果传输到生产实施系统n 现场实施调度：依据排程结果驱动现场实施高级排程（APS）系统往往会以独立工具或独立软件产品形态提供，其关键聚焦在排程建模和排程算法方面，优异排程工具确实能够提供丰富排程算法和友好交互界面，不过，排程应该基于对现场实施情况实时掌控，排程结果和排程实施必需是闭环并可随时调整修正，不然，就失去了排程实践意义。而独立排程系统因为无法获知设备、作业、能源、材料、人员等各个方面全方面信息，难以做到综合全局排程。从实际排程应用需求来看，每个企业排程算法并不会尤其复杂，而排程难点往往在于排程结果和现场实际实施之间脱节，这会造成排程工作流于形式，并不能成为调度和安排现场工作依据。智能排程是智能制造系统之中集成工具，和智能数据采集平台紧密结合，实时掌握生产动态，随时调整排程结果，做到和生产现场完全联动，运行顺畅后就会成为整个生产现场关键调度系统，结合智能制造系统其它工具，实现真正意义上自主生产和智能制造，是建设数字化无人工厂中枢系统。1.2.3 智能调度智能调度是将工序作业计划变为作业指令，并驱动现场按指令运作活动，智能调度要处理以下两个关键问题：n 现场作业调度形式车间现场作业模式多个多样，现场作业调度具体形式也会比较丰富，但抽象整理后，全部会集中到以下基础形式：u 单品身份证：为每一个流转产品标识唯一身份信息，生产调度过程管理到每个具体单品u 工艺流转卡：工艺流转卡往往以批次为管理单元，极端情况下也会以将批量降低到1，成为单品工艺流转卡u 派工报工（工票）：将生产任务分解为单个碎片工作任务，由工人领取并完成，派工报工往往会和计件工资一并使用u 固定地点/流水线装配：组装工艺调度模式，管理关键往往集中在统计组装关系方便后续品质追溯 上述集中方法在一个工厂或车间中并非孤立存在，常常是多个形态并存，但管理模式通常会倾向于趋同，将不一样形式融入到一个主流模式中，尽可能避免差异，降低管理成本。n 作业指令公布到现场 生产指令形成后，需要有一定技术手段发送到现场，公布内容关键包含：工艺指导文件、数控文件、嵌入式软件等。在设备集中型车间，能够考虑经过数字化手段将指令及相关文件信息公布到DCS或DNC/CNC，控制设备运行；而在人工为主车间，生产指令公布需要经过一定设计载体。不管怎样，公布目标是向生产现场正确公布指令信息，方便现场正确实施。1.2.4 智能物流和制造系统相关物流关键是厂内配送物流和车间作业物流，不管哪种物流，其关键目标是要在合适时间将合适物料送到合适位置，确保生产步骤不发生停工待料。立体仓库和AGV是实现智能物流硬件平台，WMS是其软件平台，二者结合使用，能够依据指令达成上述目标，不过，关键在于“指令”本身，这个指令就是要告诉系统：什么时候什么位置需要什么物料，假如没有集成化智能制造系统，只是靠人为发出指令就大大降低了整体系统实施效率。智能物流系统是集成化智能制造系统子系统，其关键职能就是依据智能数据采集平台搜集到现场实施进度和加工节奏，结合加工工艺和BOM信息，自主计算判定各个位置在未来各个时点物料需求，进而向物流设备公布指令，驱动物流设备到合适位置获取正确物料，并运输到需要工位或库位。智能物流是智能制造系统循环系统，经过智能物流系统能够有效提升物流效率，降低现场库存，降低运输错误，实现生产物流智能化。1.2.5 品质管理质量溯源及控制系统关键包含以下业务应用：n 品质统计品质统计原始数据起源于智能数据采集平台，关键包含：PQC统计、IQC统计、巡检统计、驻厂检验统计、售后统计等，品质统计负责整理和清洗数据，形成供给商来料品质统计、产品品质统计书等，其中，产品品质统计书用于统计产品全生命周期品质数据，是最关键品质统计。n 产品品质追溯依靠于产品品质统计书，提供产品品质追溯功效，产品品质追溯支持从两个视角展开：u 由产品查询相关各类品质信息，在产品品质缺点分析或工艺设计改善时，提供正确用料信息、部装信息和加工过程质量数据，并可深入延展到售后服务阶段，提供全生命周期质量信息；u 从材料出发，反向查询受到影响部件及成品，从而正确界定由特定批次材料品质缺点影响到成品范围，方便召回或主动维护。n 生产防错生产过程中因为各类错误可能会引发重大质量事故，智能数据采集平台能够采集到实时加工信息，生产防错系统能够依据系统识别到加工工艺、BOM及目前加工任务，在加工开始前和线上产品或投入材料再次验证，查对无误后方可实施加工动作，最大程度降低出现错误或不按规程操作情况，实现预防性质量控制。n 首件质检首件质检是批量加工前品质确定活动，智能制造系统提供首件质检应用，经过识别加工件信息及工艺要求，提取质检方案，由现场工人和QC人员逐条确定检验指标检验值并判定检验结果。对于首件质检不合格批次，会提交到生产防错系统中，控制该批次不可向下流转。n 现场巡检基于现场移动网络，提供手持设备（PDA）接入，经过手持设备上布署现场巡检应用，采取文字、音频、视频等多个形式，实时统计现场物流、存放及加工过程中质量问题，方便随时纠正及后期改善。同时，能够在质量事故发生第一时间统计并反馈实际情况，方便立即采取应对方法，将影响范围控制到最小。n 质量SPC统计工序控制 即SPC（Statistical Process Control）。它是利用统计方法对过程中各个阶段进行控制，从而达成改善和确保质量目标。SPC强调以全过程预防为主，所以，需要结合智能数据采集平台提供现场运行数据和累积历史数据，利用大数据分析技术，经过建模分析和趋势估计，有预见性提出工艺工程改善提议，确保加工过程可靠，产品质量连续稳定。1.2.6 设备管理在设备加工为主工厂，尤其是设备现代化程度日益提升，设备管理也会成为工厂日常运行管理关键内容。和现场相关设备管理关键在以下多个方面：l 设备档案及设备日历：统计每一台设备和这些设备运行时间计划，设备日历会影响到计划排程l 日常运行统计：关键统计设备启停时间、加工时间、设备参数等信息l 维修保养计划：制订日常维修保养计划并在实际实施时统计维修保养统计，维修保养计划会影响到设备日历l 设备异常管理：设备异常公布、异常处理及统计等内容，结合异常管理，处理和设备相关突发异常事件，异常情况会影响到设备日历1.2.7 异常管理生产现场会有各类异常事件发生，这也是现场管理关键内容，异常管理关键包含以下多个内容：l 异常申报：在发生异常时由现场申报异常情况，通常需要经过现场终端将异常信息公布到系统l 异常推送：系统接收到异常信息后，需要依据异常类别将异常信息经过短信、微信、消息通知等机制推送到异常相关人员终端设备l 异常响应：异常处理人员接收到异常信息后，需要对异常做出响应，并依据异常信息提出现场预处理意见和现场处理时间l 异常处理：异常处理人员赴异常发生现场处理异常，并统计异常处理情况l 现场巡视：主动发觉现场异常行为，关键工作是统计并立即纠正现场异常1.2.8 售后运维智能制造关注产品全生命周期管理，在最终产品交付用户使用后，仍然保持着对产品连续追踪、维护、保养、维修等服务活动，在此过程中，一样连续主动搜集数据信息，并将数据信息反馈到智能数据采集平台。产品售后保障关键涵盖以下工作： 安装调试：安装调试是产品交付过程，需要将此事项纳入系统管理，统计安装调试任务人员安排、实施情况、过程数据、最终止果等信息，并将数据反馈到系统中，可用于改善安装调试工艺及过程规范 定时保养：生成各个产品保养计划，并按计划安排返厂或上门保养，统计保养过程数据，和保养过程中发觉多种异常事项 配件供给：依据安装调试及维修保养任务计算生成配件及备品备件采购计划，完成采购过程、入库及发出管理 故障维修：为用户提供便捷故障申报通道，安排维修人员响应故障申报，统计设备故障原因和维修过程，反馈这些数据信息到系统中 技术支持：为用户提供产品使用过程中技术支持，统计支持信息 投诉提议：统计并响应用户投诉和提议除此之外，伴随产品智能化改善，产品在交付用户后也会在不侵犯用户隐私前提下，主动反馈产品运行参数，厂家可依据搜集到数据分析产品运行状态，估计产品未来运行情况，为用户提供主动服务，防患于未然。1.3 商业智能分析平台智能数据采集平台和和智能运行管理平台全部是业务数据供给商，在系统中积累了海量业务数据，这些数据要为决议所需，就需要有数据整剪公布平台，商业智能分析就是以大数据为基础智能化数据平台。1.3.1 智能监控及生产辅助不管怎样智能化系统，全部需要有可视化监控体系来保障，智能监控是实现可视化管理支撑系统。智能监控及生产辅助系统由现场看板、电子作业指导书（E-SOP）、安灯系统、中控系统等组成。n 现场看板种类比较多，常见现场看板有：计划看板、效率看板、品质看板、配料看板、机位/工位看板等，各类看板分别针对不一样管理目标，用数字化或图形化方法实时展现现场实施情况，方便在异常发生时立即发觉并纠正。n 电子作业指导书是生产作业辅助系统，可经过机位终端展示工艺工程图纸和三维图形，并查询标准作业方法。电子作业指导书前提是设计结果电子化。n 安灯系统也是传统目视管理系统，用于随时监控现场设备运行情况，并立即响应异常。和智能制造系统结合后，可基于预设模型并依据智能数据采集平台获取加工数据分析判定及估计设备运行情况，反馈到安灯系统，指挥设备维护或工艺技术人员立即关注潜在问题，从而达成预防为主设备管理模式。n 中控系统是总体上展现生产现实状况和趋势看板系统，形式上采取中控室或管理驾驶舱等，关键用于辅助企业整体运行和快速决议。智能监控系统是智能制造系统数据整理和展现模块，依靠于智能制造各子系统采集和加工得到数据，经过分析建模工具构建业务模型，并经过图形化方法展现和公布。智能监控系统可支持多类终端设备，如：电子显示器、平板电脑、移动设备等。同时，还需要支持异常信息通知和预警机制，在异常发生第一时间以短信、微信、邮件等形式将异常信息推送给相关责任人。除了实时监控和展现外，智能监控系统智能化更表现在对未来预判和感知，经过对现场加工数据搜集、整理和计算，并结合历史数据比对或分析模型构建，系统能够主动发觉生产设备、工艺过程、材料品质等很多方面异常，或推断可能发生异常，并将这些信息反馈到监控系统中，帮助监控人员立即快速决议。1.3.2 电子看板电子看板是现场目视化管理关键内容，在我们处理方案中，电子看板所使用硬件是安卓平台LED智能电视，或一般液晶电视配安卓平台电视盒子（如：小米盒子等），在实际应用中，这两种选择全部是可行。以下是一般液晶电视配小米盒子硬件方案基础上实现图形化电子看板实拍图片，数据可由后台实时刷新，图表展现形式可任意选择。这种电子看板处理方案硬件要求和软件实现成本均较低，便于在生产现场随需布署，有效实现现场信息传输要求。1.3.3 分析及估计模拟数据分析是对历史数据消费，估计模拟是站在现有数据基础上对未来预估，这些全部是企业运行和决议基础手段。在有丰富数据支撑基础上，配合专业商业分析工具，能够更大程度发挥数据效用。同时，商业分析工具数据仓库也是集中各类异构系统产生多种数据优异载体，这么能够将数据分析扩展到更大范围，配合依据企业管理需要设计分析估计模型，就能够使数字化管理真正落地。2 软件系统及技术优势2.1 系统概况系统整体结构由后端网站和前端应用两个关键组成部分：n 后端系统：关键设计目标是支持基础参数设置，业务准备活动，通常不会包含日常业务操作，也不是车间现场人机交互平台。在日常业务阶段，后端系统要确保是能够高效完整统计业务数据，能够支持大数据量I/O和高并发。n 前端应用：关键设计目标是满足车间现场HMI（人机交互）要求，要确保交互友好，而且含有分散性和移动化应用特征。现在系统应用地图以下（绿色为后端系统，蓝色为前端应用）：后端系统为网站架构，登录画面以下：前端应用我们提供了基础运行平台，画面以下：2.2 系统特色智能制造并不简单等同于MES系统，“中国制造2025”提倡用数字化、网络化、智能化路径利用新兴技术条件处理传统制造业难题，所以，支撑系统本身相对于传统MES系统要有足够优异性。而且，伴随工业互联网逐步推进落地，优异制造模式将会向制造云化和服务化转变，这必将要求制造系统能够平滑支持互联网化和云化，不再是传统MES系统那样单一以功效为关键模式。基于此，我们处理方案在以下方面含有特色及比较优势：l 专注离散制造领域，更适合离散制造企业智能化升级l 以系统集成思绪提供一体化处理方案l 应用终端化和碎片化，系统有充足扩展弹性l 全方面利用互联网产品技术，带来全新体验：n 灵活系统架构u 支持云端布署或私有布署u 只需一套产品适配多个工厂n 优异人机交互体验u 流行Html5前端界面u 基于安卓平台终端应用n 强大压力负载能力u 愈加好支持大数据量存放u 愈加好支持多终端并发l 移动应用广泛使用，现场操作更便利l 集成大数据分析工具，数据分析、估计、模拟更灵活2.3 技术优势在技术路线选择方面，要充足考虑到智能工厂应用特点：n 业务逻辑相对简单，而业务数据量大n 并发点多，并发量大n 相对于ERP系统逻辑复杂度，MES系统数据I/O更关键n 单点业务需求简单，而操作频次高n 操作者文化层次相对低，不能要求复杂操作鉴于此，本系统在技术路线方面有以下选择：项目技术选择优点系统架构B/S架构l 降低了系统布署难度l 网络许可情况下，能够多个工厂共用一套系统l 经过Chrome浏览器访问，无需用户端支持数据库MongoDBl 文档存放结构：能够使用一个数据表存放原来需要使用多表关联才能存放数据，还能够将文档属性定义为子文档，极大降低了数据表数量和多表关联情况l 存放动态性：MongoDB面向文档存放结构能够轻意增加和删除属性，能够很好适应业务改变带来数据结构改变l 性能优越：千万等级文档对象，近10G数据，对有索引数据查询和mysql相当，而对非索引字段查询，则是全方面胜出，而且占用CPU较少l 成本低：MongoDB运行在PC服务器集群上，PC集群扩充起来很方便而且成本很低服务端NodeJsl 支持高并发（最关键优点）：传统请求全部是单线程，一个请求一个线程，这很消耗服务器内存，而NodeJS使用非阻塞异步 I/O 调用，全部连接全部由一个根本程处理，并发支持能力数倍增加l 因为NodeJS采取异步调用机制，在处理请求过程中无需等候返回结果，所以实施效率更高，更适合I/O密集型应用网站页面Html5 + AngularJSl 采取主流标准 Html5 开发终端应用Androidl 安卓系统为开源体系，无授权问题l 交互体验和智能手机类似，学习成本低l 采取移动应用普遍选择混合开发模式，技术成熟，开发资源丰富l 应用更含有针对性，交互效果和效率更优l 应用轻量化、碎片化，易于维护和升级换代，而且开发周期可显著降低总体来说，整个系统技术选型均采取目前成熟应用开源框架体系，在实现方法上，前后端系统全部使用JavaScript，无需其它开发语言，学习成本较低，上手快。另外，系统提供了多种轻量级控件和UI数据搜集、缓存处理及统一持久化机制，而且，数据读写基于ORM思想，开发速度快，维护轻易，扩展简单。2.4 系统布署支持局域网或公有云两种布署模式：l 局域网模式l 公有云模式推荐硬件清单以下：类别型号具体描述数量服务器应用服务器CPU双核，内存16G,硬盘1T，操作系统：Linux系统（Ubuntu14.04系统）。1数据库服务器CPU四核，内存16G,硬盘1T SSD，操作系统：Linux系统（Ubuntu14.04系统）。1数据采集侦听服务器Cpu双核，内存8G，硬盘无特殊要求，操作系统：win7及以上或win server及以上版本64位系统。1终端设备摩托罗拉MC3200手持PDA 显示器：3.0 英寸彩色 (TFT) (320 x 320) 显示器 触摸面板：化学强化玻璃，电阻式触控 可选键盘：28键数字、38 键切换字母和 48 键字母数字 扩展插槽：可供用户使用 SD 卡插槽（最多可支持 32 GB microSDHC） CPU：双核 800 MHz OMAp4 处理器（标准）或双核 1GHz OMAp4 处理器（高级） 操作系统：可选择 Windows embedded Compact 7.0 （标准或高级）或 Android 4.1（高级） 内存：512 Mb RAM/2 Gb 闪存（标准）1Gb RAM/4 Gb 闪存（高级）待定ZEBRA MC36手持PDA 显示器：4.3 英寸LCD显示器 触摸面板：电容式触控面板，支持两点触控 可选键盘：24键数字 扩展插槽：可供用户使用 SD 卡插槽（最多可支持 32 GB microSDHC） CPU：1.3GHz 四核处理器 操作系统：Android 4.4.2 Kitkat 内存：1Gb RAM / 8 Gb 闪存待定NORCO PPC-3315C触屏液晶平板电脑 硬件架构：基于ARM Cortex-A9架构 操作系统：Android 4.4.2 显示器：15 TFT，电阻触摸LCD液晶屏，面板IP65防护等级 分辨率：1024768 CPU：采取Freescale基于ARM Cortex-A9架构高扩展性多核系列应用处理器 内存：1GB DDR3高速内存，8GB iNAND flash 支持HDMI扩展异步高清输出，含有超强图形处理能力、1080P高清播放和应用计算能力 接口：支持6x USB2.0、4x 232串口，1x 485串口，2路CAN，1个SD卡 网络：Wi-Fi（可选）/千兆以太网/3G（可选）待定HTK-1047PT 10.1寸工业安卓平板电脑 操作系统：Android 4.4.2 显示器：10.1寸高亮度LCD液晶显示器，可选电阻（标配）、电容式触摸屏（订做），符合NEMA/IP65防尘防水标准 分辨率：1024768 CPU：Intel Mobile core A9 内存：2G DDR3（可选4G） 支持HDMI扩展异步高清输出，含有超强图形处理能力、1080P高清播放和应用计算能力 接口：3个USB2.0接口，4个RS232串口 输出：音频输出及HDMI显示接口 网络：1* Realtek RTL8111EL PCI-E千兆网卡 DC 12V宽压电源输入方案，为适应复杂工业现场要求增加了过流、过压、浪涌和反接保护方法； 1* WIFI，1*TF卡槽，1*SD卡槽 存放：2*cfast (SATA 接口) 16G待定3 实施计划及实施效果智能制造体系是一个逐步渐进连续迭代建设过程，从总体上，建设步骤以下图：具体到本计划方案所包含内容，大致建设节奏和周期以下表：和建设节奏相关，智能制造体系也是逐步见效，最终建设目标以下：n 计划实施高效协同n 生产过程透明可视n 产品质量稳定可溯n 内部物流顺畅立即n 生产设备高效可靠n 运行指标全方面实时