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服装行业智能工厂建设要点探讨


作者:本站收录 来源:布资讯 2018-11-06 09:34:38 填写您的邮件地址,订阅我们的精彩内容:

摘要:近年来,随着服装行业企业转型升级发展的需要,智能化制造发展方向得到了行业企业的高度认可和重视。

关键词:服装行业[12篇]  智能工厂[100篇]  RFID技术[1072篇]  

  近年来,随着服装行业企业转型升级发展的需要,智能化制造发展方向得到了行业企业的高度认可和重视。

  智能工厂融合智能制造、精益物流、可视化管理、标准化管理、绿色制造等先进的生产管控理论和方法,具有自主能力,可进行采集、分析、判断、规划,并能通过整体可视技术进行推理预测,利用仿真及多媒体技术,将实境扩增展服装设计与制造过程,可实现智能化、柔性化、敏捷化的产品制造,从而缩短产品开发周期、降低库存、提高产品质量,实现产品个性化定制。对于服装行业而言,建设智能工厂,主要有以下三个要点:

  一、完成数据连通

  数据的连通,是智能工厂各项任务流转的基础,是生产系统正常运行的保证。建设智能工厂,首先要进行全业务视角的数据总体设计,保证数据结构互相关联,避免信息孤岛。在智能工厂运转的过程中,会产生来自各应用系统的业务数据,包括设计信息、工艺参数、制造信息、仓储物流数据、质量信息、人员信息等,因此,在智能工厂的建设过程中,需要一套统一的标准体系来规范数据管理的全过程,建立数据命名、数据编码和数据安全等一系列数据管理规范,保证数据的一致性和准确性。智能工厂数据架构主要有以下几点要求:

  (1)数字化:为产品全生命周期活动建立共享的数据库和知识库,对各个环节进行数据记录;

  (2)网络化:建立连续的、相互连接的计算机网络、数控设备网络和生产物联/物流网络,使所有信息可实现基于网络的互联互通;

  (3)集成化;对各应用系统进行内部集成,高效完成数据的核对、清理和映射;

  (4)信息可视化:通过工厂级通讯和监测系统,实现工厂生产过程的透明化和可视化,通过数据处理,形成有用的信息,并按需显示;

  (5)协调决策智能化:对实际生产过程中出现的干扰和波动进行协调,利用相关数据和信息,模拟仿真实际生产过程,选取最优化的生产路径,形成最佳决策。

  二、应用智能化装备

  智能装备及智能制造单元是支撑服装智能工厂实现的基础,也是服装智能制造实施的关键条件,智能工厂要求制造装备数字化、网络化、智能化,具有感知、分析、推理、决策和控制功能。服装智能制造装备主要包括智能裁床、智能缝制系统、智能吊挂系统、智能柔性整烫系统、智能仓储系统等,运转中集合了传感器、智能控制系统、机器人或机械手、RFID技术等,能够对设备、生产系统及生产状态进行实时监测,并通过人机交互实现智能决策与自适应控制。

  服装行业运用的智能装备,应根据企业生产的实际需求和特点进行适应性的设计和开发,通过建立高柔性生产系统,采用拉动方式进行准时化生产,从生产计划、产线均衡和快速换型等方面实现生产均衡化,提高生产质量,最大化减小库存,实现高效精益化制造。

  三、实现信息化管理

  智能化管理是对整个服装制造过程中的一切活动进行管理,它通过协调管理智能工厂的人员、装备、原料和能源等资源,把原料转化为服装商品。智能化生产管理系统主要管理由设备、人和信息系统执行的行为,并管理有关调度、产能、产品定义、历史信息、生产装备信息、以及相关的资源状况信息的活动。

  1、资源信息管理

  资源信息管理主要是指工厂对信息活动中积累起来的、以信息为核心的各类信息活动要素(信息技术、设备、信息生产者等)的集合进行管理,其主要任务是有效地搜集、获取和处理工厂内外信息,最大限度地提高信息资源的质量、可用性和价值,并使工厂各部分能够共享这些信息资源。

  2、生产信息化管理

  生产信息化贯穿于智能工厂经营、管理、产品开发和生产等各个环节,主要通过提高生产效率和产品质量、降低能耗,带动设计方法、设计工具、管理模式、制造技术和工厂间协作关系的创新,实现产品设计制造和工厂管理信息化、生产过程控制智能化、制造装备数控化以及咨询服务网络化。

  MES作为智能工厂执行生产过程的核心系统,用来支持流水生产线的集中式控制与调度,可提供制造数据管理、计划排产管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块。

  3、数字化运营管理

  数字化运营管理指运用数字化手段,对运营过程进行计划、组织、实施和控制。数字化市场运营基于明确的数据库对象,通过数字化多媒体渠道,借助互联网、电脑通信技术和数字交互式媒体实现。

  数据、装备和管理是实现服装智能工厂的重要元素,在打通数据的基础上进行智能化制造,并与运营管理各环节互相连通,是服装行业打造全面融合协同的智能工厂的基础。

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