【智慧製造】智慧工廠規劃的“十八般武藝”
在當前智慧製造的熱潮之下,很多企業都在規劃建設智慧工廠。那麼,智慧工廠的規劃要考慮哪些核心要素?關注哪些維度?
本文結合中國電子科技集團十四所的智慧工廠建設實踐、作者與企業進行溝通交流以及e-works的國際考察和諮詢服務實踐,就此問題進行深入探討,敬請業內專家指正。
本文作者:
中國電子科技集團十四所 姚克榮
e-works總編 黃培博士
e-works知識資源服務中心主任 孫亞婷
1
製造工藝的分析與優化
在新工廠建設時,首先需要根據企業在產業鏈的定位,擬生產的主要產品、生產型別(單件、小批量多品種、大批量少品種等)、生產模式(離散、流程及混合製造)、核心工藝(例如機械製造行業的熱加工、冷加工、熱處理等),以及生產綱領,對加工、裝配、包裝、檢測等工藝進行分析與優化。企業需要充分考慮智慧裝備、智慧產線、新材料和新工藝的應用對製造工藝帶來的優化。同時,企業也應當基於綠色製造和迴圈經濟的理念,通過工藝改進節能降耗、減少汙染排放;還可以應用工藝模擬軟體,來對製造工藝進行分析與優化。
光伏產業鏈
2
資料採集
生產過程中需要及時採集產量、質量、能耗、加工精度和裝置狀態等資料,並與訂單、工序、人員進行關聯,以實現生產過程的全程追溯。出現問題可以及時報警,並追溯到生產的批次、零部件和原材料的供應商。此外,還可以計算出產品生產過程產生的實際成本。有些行業還需要採集環境資料,如溫度、溼度、空氣潔淨度等資料。
企業需要根據採集的頻率要求來確定採集方式,對於需要高頻率採集的資料,應當從裝置控制系統中自動採集。企業在進行智慧工廠規劃時,要預先考慮好資料採集的介面規範,以及SCADA(監控和資料採集)系統的應用。不少廠商開發了資料採集終端,可以外接在機床上,解決老裝置資料採集的問題,企業可以進行選型應用。
通過資料採集準確瞭解裝置狀態
3
裝置聯網
實現智慧工廠乃至工業4.0,推進工業網際網路建設,實現MES應用,最重要的基礎就是要實現M2M,也就是裝置與裝置之間的互聯,建立工廠網路。那麼,裝置與裝置之間如何互聯?採用怎樣的通訊方式(有線、無線)、通訊協議和介面方式?採集的資料如何處理?這些問題企業應當建立統一的標準。
裝置聯網示意圖
在此基礎上,企業可以實現對裝置的遠端監控,機床聯網之後,可以實現DNC(分散式數控)應用。裝置聯網和資料採集是企業建設工業網際網路的基礎。
4
工廠智慧物流
推進智慧工廠建設,生產現場的智慧物流十分重要,尤其是對於離散製造企業。智慧工廠規劃時,要儘量減少無效的物料搬運。很多優秀的製造企業在裝配車間建立了集中揀貨區(Kitting Area),根據每個客戶訂單集中配貨,並通過DPS(Digital Picking System)方式進行快速揀貨,配送到裝配線,消除了線邊倉。
標緻雪鐵龍工廠裝配車間的
集中揀貨和RGV應用
離散製造企業在兩道機械工序之間可以採用帶有導軌的工業機器人、桁架式機械手等方式來傳遞物料,還可以採用AGV、RGV(有軌穿梭車)或者懸掛式輸送鏈等方式傳遞物料。在車間現場還需要根據前後道工序之間產能的差異,設立生產緩衝區。立體倉庫和輥道系統的應用,也是企業在規劃智慧工廠時,需要進行系統分析的問題。
5
生產質量管理
提高質量是工廠管理永恆的主題,在智慧工廠規劃時,生產質量管理更是核心的業務流程。質量保證體系和質量控制活動必須在生產管理資訊系統建設時統一規劃、同步實施,貫徹質量是設計、生產出來,而非檢驗出來的理念。
質量控制在資訊系統中需嵌入生產主流程,如檢驗、試驗在生產訂單中作為工序或工步來處理;質量審理以檢驗表單為依據啟動流程開展活動;質量控制的流程、表單、資料與生產訂單相互關聯、穿透;按結構化資料儲存質量記錄,為產品單機檔案提供基本的質量資料,為質量追溯提供依據;構建質量管理的基本工作路線:質量控制設定-檢測-記錄-評判-分析-持續改進;質量控制點需根據生產工藝特點科學設定,質量控制點太多影響效率,太少使質量風險放大;檢驗作為質量控制的活動之一,可分為自檢、互檢、專檢,也可分為過程檢驗和終檢;質量管理還應關注質量損失,以便從成本的角度促進質量的持續改進。對於採集的質量資料,可以利用SPC系統進行分析。製造企業應當提升對QIS(質量管理資訊系統)的重視程度。
三星的生產質量管理實踐
6
裝置管理
裝置是生產要素,發揮裝置的效能(OEE—裝置綜合效率)是智慧工廠生產管理的基本要求,OEE的提升標誌產能的提高和成本的降低。生產管理資訊系統需設定裝置管理模組,使裝置釋放出最高的產能,通過生產的合理安排,使裝置尤其是關鍵、瓶頸裝置減少等待時間;在裝置管理模組中,要建立各類裝置資料庫,設定編碼,及時對裝置進行維保;通過實時採集裝置狀態資料,為生產排產提供裝置的能力資料;企業應建立裝置的健康管理檔案,根據積累的裝置執行資料建立故障預測模型,進行預測性維護,最大限度地減少裝置的非計劃性停機;要進行裝置的備品備件管理。
通過預測性維護
儘早發現裝置的故障隱患
7
智慧廠房設計
智慧工廠的廠房設計需要引入BIM(建築資訊模型),通過三維設計軟體進行建築設計,尤其是水、電、氣、網路、通訊等管線的設計。同時,智慧廠房要規劃智慧視訊監控系統、智慧採光與照明系統、通風與空調系統、智慧安防報警系統、智慧門禁一卡通系統、智慧火災報警系統等。採用智慧視訊監控系統,通過人臉識別技術以及其他影像處理技術,可以過濾掉視訊畫面中無用的或干擾資訊、自動識別不同物體和人員,分析抽取視訊源中關鍵有用資訊,判斷監控畫面中的異常情況,並以最快和最佳的方式發出警報或觸發其它動作。
智慧工廠的廠房佈局
整個廠房的的工作分割槽(加工、裝配、檢驗、進貨、出貨、倉儲等)應根據工業工程的原理進行分析,可以使用數字化製造模擬軟體對裝置佈局、產線佈置、車間物流進行模擬。在廠房設計時,還應當思考如何降低噪音,如何能夠便於裝置靈活調整佈局,多層廠房如何進行物流輸送等問題。
8
智慧裝備的應用
製造企業在規劃智慧工廠時,必須高度關注智慧裝備的最新發展。機床裝置正在從數控化走向智慧化,實現邊測量、邊加工,對熱變形、刀具磨損產生的誤差進行補償,企業也開始應用車銑複合加工中心,很多企業在裝置上下料時採用了工業機器人。
未來的工廠中,金屬增材製造裝置將與切削加工(減材)、成型加工(等材)等裝置組合起來,極大地提高材料利用率。除了六軸的工業機器人之外,還應該考慮SCARA機器人和並聯機器人的應用,而協作機器人則將會出現在生產線上,配合工人提高作業效率。
增材製造裝置與切削加工裝置
組合應用的智慧製造單元
9
智慧產線規劃
智慧產線是智慧工廠規劃的核心環節,企業需要根據生產線要生產的產品族、產能和生產節拍,採用價值流圖等方法來合理規劃智慧產線。智慧產線的特點是:在生產和裝配的過程中,能夠通過感測器、數控系統或RFID自動進行生產、質量、能耗、裝置績效(OEE)等資料採集,並通過電子看板顯示實時的生產狀態,能夠防呆防錯;通過安燈系統實現工序之間的協作;生產線能夠實現快速換模,實現柔性自動化;能夠支援多種相似產品的混線生產和裝配,靈活調整工藝,適應小批量、多品種的生產模式;具有一定冗餘,如果生產線上有裝置出現故障,能夠調整到其他裝置生產;針對人工操作的工位,能夠給予智慧的提示,並充分利用人機協作。
設計智慧產線需要考慮如何節約空間,如何減少人員的移動,如何進行自動檢測,從而提高生產效率和生產質量。企業建立新工廠非常強調少人化,因此要分析哪些工位應用自動化裝置及機器人,哪些工位採用人工。對於重複性強、變化少的工位儘可能採用自動化裝置,反之則採用人工工位。
三菱電機名古屋製作所的電磁閥智慧產線
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製造執行系統
MES(製造執行系統)是智慧工廠規劃落地的著力點,MES是面向車間執行層的生產資訊化管理系統,上接ERP系統,下接現場的PLC程控器、資料採集器、條形碼、檢測儀器等裝置。MES旨在加強MRP計劃的執行功能,貫徹落實生產策劃,執行生產排程,實時反饋生產進展;
面向生產一線工人:指令做什麼、怎麼做、滿足什麼標準,什麼時候開工,什麼時候完工,使用什麼工具等等;記錄“人、機、料、法、環、測”等生產資料,建立可用於產品追溯的資料鏈;反饋進展、反饋問題、申請支援、拉動配合等;
面向班組:發揮基層班組長的管理效能,班組任務管理和派工;
面向一線生產保障人員:確保生產現場的各項需求,如料、工裝刀量具的配送,工件的週轉等等。
為提高產品準時交付率、提升裝置效能、減少等待時間,MES系統需匯入生產作業排程功能,為生產計劃安排和生產排程提供輔助工具,提升計劃的準確性。在獲取產品製造的實際工時、製造BOM資訊的基礎上,企業可以應用APS(先進生產排程)軟體進行排產,提高裝置資源的利用率和生產排程的效率。
MES是智慧工廠的樞紐
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能源管理
為了降低智慧工廠的綜合能耗,提高勞動生產率,特別是對於高能耗的工廠,進行能源管理是非常有必要的。採集能耗監測點(變配電、照明、空調、電梯、給排水、熱水機組和重點裝置)的能耗和執行資訊,形成能耗的分類、分項、分割槽域統計分析,可以對能源進行統一排程、優化能源介質平衡,達到優化使用能源的目的。
同時,通過採集重點裝置的實時能耗,還可以準確知道裝置的執行狀態(關機、開機還是在加工),從而自動計算OEE。通過感知裝置能耗的突發波動,還可以預測刀具和裝置故障。此外,企業也可以考慮在工廠的屋頂部署光伏系統,提供部分能源。
三菱電機福山製作所的節能案例
施耐德電氣的Ecostructure平臺提供了企業能效管理的整體解決方案;三菱電機則提出了能源JIT理念,福山製作所對空調系統、空壓機、鍋爐等耗能裝置進行重點監控,對於非生產時間的能耗進行追溯,對生產線每個工位的能耗進行檢測,將節能的責任分配到班組,從而節約能源。
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生產無紙化
生產過程中工件配有圖紙、工藝卡、生產過程記錄卡、更改單等紙質檔案作為生產依據。隨著資訊化技術的提高和智慧終端成本的降低,在智慧工廠規劃可以普及資訊化終端到每個工位,結合輕量化三維模型和MES系統,操作工人將可在終端接受工作指令,接受圖紙、工藝、更單等生產資料,可以靈活第適應生產計劃變更、圖紙變更和工藝變更。有很多廠商提供工業平板顯示器,甚至可以利用智慧手機作為終端,完成生產資訊查詢和報工等工作。
通過工業平板顯示工藝過程卡
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工業安全
企業在進行新工廠規劃時,需要充分考慮各種安全隱患,包括機電裝置的安全,員工的安全防護,設立安全報警裝置等安防設施和消防裝置。同時,隨著企業應用越來越多的智慧裝備和控制系統,並實現裝置聯網,建立整個工廠的智慧工廠系統,隨之而來的安全隱患和風險也會迅速提高,現在已出現了專門攻擊工業自動化系統的病毒。因此,企業在做智慧工廠規劃時,也必須將工業安全作為一個專門的領域進行規劃。
工業安全涉及諸多領域
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精益生產
精益生產的核心思想是消除一切浪費,確保工人以最高效的方式進行協作。很多製造企業採取按訂單生產或按訂單設計,滿足小批量、多品種的生產模式。智慧工廠需要實現零部件和原材料的準時配送,成品和半成品按照訂單的交貨期進行及時生產,建立生產現場的電子看板,通過拉動方式組織生產,採用安東系統及時發現和解決生產過程中出現的異常問題;同時,推進目視化、快速換模。很多企業採用了U型的生產線和組裝線,建立了智慧製造單元。推進精益生產是一個持續改善的長期過程,要與資訊化和自動化的推進緊密結合。
持續推進精益體系建設
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人工智慧技術應用
人工智慧技術正在被不斷地被應用到影像識別、語音識別、智慧機器人、故障診斷與預測性維護、質量監控等各個領域,覆蓋從研發創新、生產管理、質量控制、故障診斷等多個方面。在智慧工廠建設過程中,應當充分應用人工智慧技術。
例如,可以利用機器學習技術,挖掘產品缺陷與歷史資料之間的關係,形成控制規則,並通過增強學習技術和實時反饋,控制生產過程減少產品缺陷。同時整合專家經驗,不斷改進學習結果。利用機器視覺代替人眼,提高生產柔性和自動化程度,提升產品質檢效率和可靠性。IBM開展了通過人工智慧演算法來分析質量問題,並找出改進措施的實踐,取得了實效。
IBM應用人工智慧技術進行質量改進
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生產監控與指揮系統
流程行業企業的生產線配置了DCS系統或PLC控制系統,通過組態軟體可以檢視生產線上各個裝置和儀表的狀態,但絕大多數離散製造企業還沒有建立生產監控與指揮系統。
實際上,離散製造企業也非常需要建設集中的生產監控與指揮系統,在系統中呈現關鍵的裝置狀態、生產狀態、質量資料,以及各種實時的分析圖表。在一些國際廠商的MES軟體系統中,設定了MII(Manufacturing Ingetration and Intelligence)模組,其核心功能就是呈現出工廠的關鍵KPI資料和圖表,輔助決策。
美的工廠的生產指揮大屏
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資料管理
資料是智慧工廠建設的血液,在各應用系統之間流動。在智慧工廠運轉的過程中,會產生設計、工藝、製造、倉儲、物流、質量、人員等業務資料,這些資料可能分別來自ERP、MES、APS、WMS、QIS等應用系統。因此,在智慧工廠的建設過程中,需要一套統一的標準體系來規範資料管理的全過程,建立資料命名、資料編碼和資料安全等一系列資料管理規範,保證資料的一致性和準確性。
另外,必要時,還應當建立專門的資料管理部門,明確資料管理的原則和構建方法,確立資料管理流程與制度,協調執行中存在的問題,並定期檢查落實優化資料管理的技術標準、流程和執行情況。企業需要規劃邊緣計算、霧計算、雲端計算的平臺,確定哪些資料在裝置端進行處理,哪些資料需要在工廠範圍內處理,哪些資料要上傳到企業的雲平臺進行處理。
某企業的資料分析平臺
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勞動力管理
在智慧工廠規劃中,還應當重視整體人員績效的提升。裝置管理有OEE,人員管理同樣有整體績效-OLE(整體勞動效能)。通過對整體勞動效能指標的分析,可以清楚瞭解勞動力績效,找出人員績效改進的方向和辦法,而分析勞動力績效的基礎是及時、完整、真實的資料。通過考勤機、排班管理軟體、MES系統等實時收集的考勤、工時和車間生產的基礎資料,用資料分析的手段,可以衡量人工與資源(如庫存或機器)在可用性、績效和質量方面的相互關係。讓決策層對工廠的勞動生產率和人工安排具備實時的可視性,通過及時準確地考勤資料分析評估出勞動力成本和服務水平,從而實現整個工廠真正的人力資本最優化和整體勞動效能的提高。
推進對勞動力的精益管理(來源:Kronos)
總之,要做好智慧工廠的規劃,需要綜合運用這“十八般武藝”,從各個視角綜合考慮,從投資預算、技術先進性、投資回收期、系統複雜性、生產的柔性等多個方面進行綜合權衡、統一規劃,從一開始就避免產生新的資訊孤島和自動化孤島,才能確保做出真正可落地,既具有前瞻性,又有實效性的智慧工廠規劃方案。同時,還可以基於這些維度來建立智慧工廠的評估體系。
智慧工廠的規劃是一個十分複雜的系統工程,需要企業的生產、工藝、IT、自動化、裝置和精益等部門通力協作;同時,也需要引入專業的工廠設計和智慧製造諮詢服務機構深入合作。
人工智慧賽博物理作業系統
AI-CPS OS
“人工智慧賽博物理作業系統”(新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”:雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧)分支用來的今天,企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中,利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量,實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。
AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能,而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化,這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合,沒有顛覆現狀的意願,這些將不可能實現。
領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量,領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位:
重新行業佈局:你的世界觀要怎樣改變才算足夠?你必須對行業典範進行怎樣的反思?
重新構建企業:你的企業需要做出什麼樣的變化?你準備如何重新定義你的公司?
重新打造自己:你需要成為怎樣的人?要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位,你必須如何去做?
AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺,設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端,可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系,實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉,形成了領導力模式,使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置:
精細:這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切,進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。
智慧:模型隨著時間(資料)的變化而變化,整個系統就具備了智慧(自學習)的能力。
高效:企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力,這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。
不確定性:數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗,其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域:技術、文化、制度。
邊界模糊:數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化,還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長:
創造虛擬勞動力,承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務,即“智慧自動化”,以區別於傳統的自動化解決方案;
對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升,提高資本效率;
人工智慧的普及,將推動多行業的相關創新,開闢嶄新的經濟增長空間。
給決策制定者和商業領袖的建議:
超越自動化,開啟新創新模式:利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧,為企業創造新商機;
迎接新一代資訊科技,迎接人工智慧:無縫整合人類智慧與機器智慧,重新
評估未來的知識和技能型別;
制定道德規範:切實為人工智慧生態系統制定道德準則,並在智慧機器的開
發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐;
重視再分配效應:對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備,制定戰略幫助面臨
較高失業風險的人群;
開發數字化+智慧化企業所需新能力:員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說,創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。
子曰:“君子和而不同,小人同而不和。” 《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧,像君子一般融合,一起體現科技就是生產力。
如果說上一次哥倫布地理大發現,擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現,擴充的就是人們的數字空間。在數學空間,建立新的商業文明,從而發現新的創富模式,為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算,大資料、物聯網和區塊鏈,是進入這個數字空間的船,而人工智慧就是那船上的帆,哥倫布之帆!
新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力,將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量,並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節,形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求,催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革,深刻改變人類生產生活方式和思維模式,實現社會生產力的整體躍升。
產業智慧官 AI-CPS
用“人工智慧賽博物理作業系統”(新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”:雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧),在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧;實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。
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新技術:“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”;新產業:“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”;新模式:“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。
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