服装行业工业4.0智能工厂解决方案
服装行业工业4.0智能工厂 ApparelIndustry 行业解决方案 IndustrySolutions 打造透明工厂-实现智慧制造 BUILDTEANSPARENTFACTORYREALIZEWISEMANUFACTURE 01中国制造与工业4.0 CONTENTS 目录 02工业4.0智能工厂一体化解决方案架构 03服装行业工业4.0应用方案 04关于易往信息 1 中国制造 与工业4.0 工业4.0在中国的应用背景 老龄化社会带来劳动力减少，劳动力成本上升 产业转移带来国内制造业空心化 经济全球化需要对市场做出快速响应 适应个性化与定制化消费需求变化 制造业占据全国GDP的25%、出口总额的60%，影响极大 4 手工生产 制造个性化：由模块化标准产品向个性化定制产品延展 1850 宝马汽车在线配置 你可以拥有任何颜色的T型车，只要它是黑色。 -----亨利-福特（1885年） 产品种类 用户需求产品多样化 缺乏竞争 供给<需求稳定的需求 市场 多样化需求供给>需求 竞争更激烈 大规模生产 全球化 1913 1980 大规模定制 个性化定制 2000 区域化 1955 每类产品数量 5 驱动方式转变：从资源驱动到信息驱动 工业软件 动态配置生产 实时数据采集 信息 制造 智能决策 资源优化 工厂互联 6 制造服务化：全生命周期制造服务 产品制造商 产品制造商+服务提供商 A B 制造投入服务化制造产出服务化 新技术研发 市场调研和广告 物流服务 原材料供应 技术支撑 信息咨询 销售服务 维修保养 金融租赁 保险服务 7 工业1.0、2.0、3.0、4.0 工业1.0机械化 伴随着蒸汽机驱动的机械制造设备的出现，人类进入了“蒸汽时代” 工业2.0电气化 伴随着基于劳动分工的，电力驱动的大规模生产的出现，人类进入了大批量流水线式及“电气时代” 工业3.0自动化与信息化 随着电子技术、工业机器人和IT技术的大规模使用提升了生产效率，使大规模生产自动化水平进一步提高 工业4.0智能化 基于大数据和工业互联网（传感器）融合的系统在生产中大规模使用 18世纪末20世纪初20世纪70年代现在时间线 8 工业4.0的五大特色 互联 集成 转型 01 03 05 02 数据 04 创新 9 工业4.0的九大技术支柱 04 05 06 03 0 7 02 08 01 09 01 02 03 04 05 06 07 08 09 工业互联网工业云计算工业大数据工业机器人3D打印 知识工作自动化工业网络安全虚拟现实 人工智能 10 工业4.0核心 智能制造： 本质是基于“信息物理系统”实现“智能工厂”核心是动态配置的生产方式 关键是信息技术应用 愿景是解决能源消费等社会问题 11 以CPS为核心的数据价值创造体系架构 配置层认知层网络层 信息挖掘层智能感知层 弹性化的自重构能力 可变化的自调节能力 多维协同的自优化能力 一体化模拟与综合分析 进程与交付 评估、预测与决策支持的协同 装备“部件级-系统级”实体网络综合模型 基于Time-machine的变化特征识别与提取 基于数据相似性挖掘的聚类分析 装备健康的智能评估 装备状态的综合分析 多维度的数据关联 衰退与性能的变化趋势与预测 智能传感网络 非接触式采集与传输交互 敏捷、高效、即插即用 12 工业4.0生态系统 供应商 供应商 企业客户 原材料模块化供货 云安全 更强的网络保护和数据保护 云存储 更强的数据异地存储，备份 大数据 客户与市场紧密相关，客户需求与生产规模完美匹配，按需生产高度灵活 大规模定制小批量定制 制造管理系统 芯片/传感器 物联网 智能物流 数据处理、数据分析/可视化、协同制造、分析 设计服务 可预期、可追踪、可回应、零误差 CPS系统；生产全数字化管理； 异地工厂/车间网络化，机器间完全互联，完全自动化，生产过程可追踪。 快速复制/还原，快速大规模定制 向用户提供第三方设计服务，设计软件向第三方开放接口 3D扫描 超高速3D打印 定制设计设计工具 标准化零配件供货 智能物流 机器人/智能机床可穿戴技术 可持续使用，可塑性更强，更便于加工和组装，技术差异化 先进材料纳米技术 生产更加智能实时和自动化；生产数据透明化； 生产全程可控 自动车辆/轨道车辆/吊车 清洁能源 个人客户 小批量定制单品定制 直接与市场对接，高度定制化，按需生产，对于设计有更高的要求 智能物流 生产更加智能实时和自动化；生产数据透明化；生产全程可控 13 2 工业4.0智能工厂 一体化解决方案架构 信息 过程能源 要素2：真实环境 机器对机器（M2M）资源利用效益 网络基础设施 材料 智能工厂的建立 要素3：经济环境 商业模式服务内容 企业管理软件 要素1：智能化工厂 智能生产—智能产品连网（内部/外部/全球） 互操作性 要素4：人的因素人-机交互（MMI）验收与安全 数据和隐私保护培训和教育 法律条款 要素5：技术因素系统工程/建模通信技术 智能工程 智能生产技术传感器和执行器 15 易往信息提供智能工厂两大体系一体化解决方案服务 智能制造战略与流程咨询 基于工业4.0模式的管理咨询服务 智能管理体系 智能制造标准体系咨询 两化融合贯标咨询；智能制造体系标准咨询 IT与自动化规划咨询 IT与自动化一体化整体规划咨询 行业化应用方案规划与实施 智能制造体系 IT与自动化解决方案；软件产品及自动化实施 16 智慧制造战略咨询 易往信息将从企业的战略驱动因素着手，结合企业能力现状，来确定企业智慧制造的战略，设计详细规划和变革路径 战略驱动因素分析 适应个性化与定制化消费需求变化 业 企经济全球化需要对市场做出快速响应 智劳动力资源减少，劳动力成本上升 愿景 力争用5-10年的时间，实现工业自动化和信息化的融合，打造企业成为智慧制造的行业标杆 业 使命 企 智响应中国智造2025，推动柔性制造、大规模个性 慧慧 制制 造造 内战 定制等制造模式创新试点，促进由基于产品的传统制造模式向基于消费者个性需求的新模式转变 外 条 部企业能力现状分析 件 企业业务战略分析 企业自动化/IT战略分析 企业自动化/IT能力分析 略战略定位 设充分发挥互联网+和大数据分析的建设，成为柔 想性生产和智慧制造的引领者 目标分解 通过“夯实基础”、“精益运作”、“引领提升”三个阶段的演进，实现战略意图 17 两化融合管理体系咨询 两化融合管理体系GB/T23020标准 输入——与企业战略相匹配的可持续竞争优势对打造信息化环境下新型能力的要求 输出——通过两化融合实施过程所形成的信息化环境下的新型能力 4个基本要素 数据 技术 业务流程 组织结构 4个管理域 管理职责 基础保障 实施过程 评测与改进 贯标准备阶段 项目启动体系知识培训 现状调研评估阶段 现状调研 现状评估与诊断 管理体系设计阶段 识别新型能力与确定两化融合目标 体系设计与文件编写 管理体系执行阶段 体系审核发布体系培训 体系执行支持 18 智能工厂自动化/IT规划咨询 易往信息的智能工厂自动化/IT规划范围涵盖了从启动准备到后续支持的项目全部工作过程 自动化/IT规划 启动准备 人员到位启动前期资料准备调研模板设计调研计划排定 业务需求分析企业战略理解业务流程调研 技术需求分析 最佳实践分析 自动化/IT现状调研 业务对自动化/IT的需求分析 差距分析 自动化/IT规划 自动化/IT设计规划 业务重点分析 业务发展重点分析 后续支持 成果汇报 后续支持 工作内容 启动准备 •人员到为和项目宣讲 •客户前期相关规划资料的准备 •调研问卷的设计和准备 •拟定调研名单，约定访谈时间安排 业务需求分析 •领导层企业战略访谈 •业务部门流程访谈 •访谈资料的整理 •总结现有的业务需求 技术需求分析 •客户前期规划资料的分析和整理 •客户自动化/IT现状调研和分析 •行业最佳实践分析 •自动化/IT现状和需求的差距分析 自动化/IT规划 •智能工厂蓝图设计 •自动化/IT总体规划 业务重点分析 •业务发展重点需求的梳理，速赢策略分析 •实施路线分阶段规划 后续支持 •最终成果的汇报 •支持客户项目选型 •支持客户供应商选择 19 纵向与横向价值链集成 制造协同 供应链协同 设计协同 外协制造商 内部协同 服务协同 材料供应商 工业云大数据分析 管理层 远程设计师 用户 执行层 服务供应商 监控层 分子公司 用户协同 设备层 制造工厂 20 智能工厂的构成 •智能排程，支持批量为1的生产 •灵活而柔性化的生产岛 •拉动式生产，储备最小化 •生产过程可监控透明化 •人、机、物、法的有机融合 •绿色能源，可持续的发展 •产品的个性化与定制化 •产品与设备可通信 •产品与顾客可连接 •涵盖产品生命周期的服务体系 •自动运行的物流仓储系统 •自动化立体库与RFID标签 •搬运的智能化AGV •从需求到供给的价值链整合 •库存量最优化 •更快的流通速度 智能工厂 •传感器、机器人、PLC •接口具备可连接 •设备直接的对话M2M •存储、预测、执行与自我管理 •远程维护 •预防性维护 21 工业4.0智能工厂整体应用方案 供应商平台SRM 智能服务个性化定制 定制化平台智能服务平台直营与加盟店 智能研发 CCR中央监控 高级排程APS 服务大数据 智能运营 管理流程智能化 数字化设计数字化工艺数字化作业指导 全厂监控生产调度 虚拟制造 计划排程 过程控制 工厂排程车间排程 制造执行系统MES 质量追溯 规则管理计划仿真 目视化管理 订单发布确认 供应链管理SCM 发票管理 采购计划 信息共享发货管理 计划协同 运营大数据 工厂三维仿真 物流仿真 三维工艺仿真 生产派工 智慧能源 在制品管理物料管理数据采集能源分析能源调度能源监控 仓储管理物流管理 销售管理产品数据 工业云 设备控制管理 数据采集管理 制造大数据 智能车间设备智能化 M2M通信 控制系统 数据集成与转换 设备配置部署 采集信息关联 信息转换协议转换 智能生产设备智能物流设备智能检测设备智能数据采集设备 设备大数据 22 3 服装行业 工业4.0应用方案 工业4.0时代，服装行业新形势 传统营销模式受到挑战人力成本攀升 个性化需求越来越高 行业转型迫在眉睫 服装行业新形势 传统服装企业库存量大 自动化及信息化水平有待提高 24 服装行业迎来规模化个性定制时代 个体裁缝>> 批量化成衣工业 >>智能工厂 规模化个性定制 手工裁缝、贴身服务的制衣方式满足顾客个性化需求，但手工制衣的工艺精细度和稳定性通常较差。 大规模标准化服装制造方式带给广大顾客大量优质价廉的产品选择。但尺寸、款型、颜色等方面不能满足顾客个性化需要。 集成了前两者的优势，能够更全面的满足顾客需要。并在中高端人群中不断攫取大量市场机会。 25 服装行业四大数据库 建立四大数据库支持个性化定制 版型数据库 款型数据库 工艺数据库 BOM 数据库 产品研发 数据采集 订单处理 柔性制造 26 外协订单 原料订单 C2M实现客户与工厂直连，以客户需求驱动工厂制造 C端 M端 客户订单 供应商 服装加工厂 外协商 成品交付出库 原料\外协品交付入库 物流中心 27 网络营销迅速，市场份额增大 客户参与设计，客户需求精准定位 去中间环节，提高利润 服装行业C2M应用价值 柔性制造，效率提升，利润增加直接带来员工 福利回报，员工稳定 供应商供应及交易大数据分析，为金融资 本运作提供依据 直接与客户接触，客户保留 客户体验增加强 客户消费后大数据分析，提供更优质的服务推送
