| 工业4.0的来世今生 |
- 工业4.0的定义
–工业革命断代史：工业1.0,工业2.0,工业3.0和工业4.0
–工业4.0 的来源
- 德国的国家工业4.0战略
–工业4.0的技术背景
–工业4.0的社会经济背景
- 信息物理融合系统和物联网IOTS
- 工业4.0带来的挑战
–全新的技术带来全新的商业模式和公司战略——案例和趋势分析
–组织层层级分明，职能割裂的传统企业将消失
–跨学科多维度的模型和工具将大行其道
–业务和产品复杂大幅提升，用简单的方式管理越来越多的复杂性 |
| 一个整合所有系统的系统——拆掉篱笆，打造平台 |
- 生产和产品研发的数字化，模型化，参数化PLM和SLM
- 为强大的信息孤岛PLM，MES，SCM，ERP构建桥梁
- 订单管理系统——ERP，CRM
- 生产技术工程系统——CAX，SIMULATION整合各个工程学科
- 通过标准化，开放式的的语义网到达数据一致性
- 供应链计划，生产计划和采购计划，APS是一个关键的神经中枢。如何协同工厂的各种资源：
人，物料，设备，工装工具。
- PDC，让您时刻掌控现场。PDC的N种模式。
- MDC，无人干预的数据采集，防错，防呆。MDC的Ｎ钟方案，及对比。
- 信息物理系统（Cyber-Physical System)如何让工厂智能化。
|
| 工业4.0时代的工厂设计 |
- 从无到有，一个智能工厂的设计
- 从市场需求开始规划产品和产能
- 从生产技术工艺，和精益生产的思想设计工厂布局和信息流，物流。
- 集约化的基础设施
|
| 物理信息系统——工业4.0的基础 |
- 从嵌入式系统到物理信息融合系统
- 智能化产品和智能化设备
- 智能化物流系统
- 敏感元件，通讯协议和技术标准
- 机器与机器联网
- 物联网，RFID和万物互联
|
| 5大技术创新和技术融合带来的新平台 |
- 移动计算带来革命性人机交互
- 社会化媒体改变信息收集，处理带来创新的水平化的工作模式
- 物联网使得万物有灵
- 大数据使的无处不在的数据让世界开始说话
- 大计算——分析，优化/预测，让我们有了简单地处理巨大的复杂性的能力
- 五项技术的融合带来智能化
|
| 灵活和高度创新的产品设计，制造，销售和售后流程 |
- 语义网，PLM，SCM, QMS, ERP等系统沟通的桥梁
- 工程伙伴协同网络的机制和标准
- 专业化，开放式工程工具
- 有预制、参数化的设计模块让客户参与设计
- 案例介绍ENTIME
|
| 智能工厂核心——分析和优化——智能化的核心（大数据和大计算，APS ） |
- 从大数据大大计算
–数据到信息，到知识，到智能，应用于决策支持，收获卓越业绩
–高级计划排产APS——依据战略优化整条供应链
–APS的原理，机制和实践 |
| 制造业工业4.0路线图 |
- 通过智能互联构建智能工厂
–监控——通过MES系统以及底层的敏感元件实施监控生产状态
–互联——透过内嵌系统实现设备和设备，产品和设备，机联网实现分布式控制
–优化——通过供应链和高级计划排程系统，以及相关大计算技术实现智能优化
- 智能制造体系构建
–产品设计参数化模块化
–PDM规划
–生产工程标准化参数化
- 社会化生产
–SCM规划
–供应商设计协同
–订单协同
–作业协同
- 大规模定制化业务模式转型
–客户参与设计
–客户社区构建
–客户行为大数据分析 |
