智能制造的六个层级，附132页智能工厂顶设计方案，132页PPT文件-EA之家

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功能和特点：

核心角色：生产设备（如机床、流水线、机器人等）。
主要任务：执行实际的生产任务，完成产品的制造、装配或加工。
关键技术：制造设备的机械技术、数控系统等。
数据来源：设备运行状态、生产参数、加工结果等都来自这一层，为上层系统提供基础数据。
示例场景：比如，车间内的冲压机正在进行零件加工，它的运行状态、每小时加工零件数量、能耗数据等都属于这一层的范畴。

2. 感知与操控 (Level 1)

这一层是生产现场的“神经网络”，负责对现场的生产状态进行感知并实现初步控制。
功能和特点：

核心角色：传感器、I/O设备、条码扫描器、工业相机等。
主要任务：通过传感器等设备，实时采集生产现场的各种数据，比如温度、压力、振动、设备运行状态等。
反馈与操控：这些感知数据用于驱动执行器（如阀门、机器人末端工具），完成初步自动化控制。
关键技术：物联网 (IoT)、工业通信协议（如Modbus、Profinet）。
示例场景：在一条装配线上，摄像头实时监控产品质量，传感器检测设备温度并自动触发冷却系统。

3. 制造控制 (Level 2)

这是实现生产过程自动化的关键层，专注于对生产现场的集中监控与操作。
功能和特点：

4. 制造运营管理 (Level 3)

这是生产车间管理与优化的核心层，提供生产活动的调度与资源管理功能。
功能和特点：

核心角色：MES（制造执行系统）、APS（高级计划排程）、WMS（仓储管理系统）、EAM（设备管理系统）。
主要任务：
- 生产排程与调度：合理安排生产计划，确保资源（人、物、设备）的高效利用。
- 质量管理：监控产品质量，追踪生产过程中的质量问题。
- 数据收集与分析：整合感知与操控层数据，为运营决策提供依据。
关键技术：生产管理系统集成、数字孪生。
示例场景：MES系统根据订单需求生成生产计划，实时跟踪车间内每台设备的运行状态，并记录每个产品的生产履历。

5. 业务规划与后勤 (Level 4)

这一层面向企业的整体资源计划与管理，是连接生产和业务的桥梁。
功能和特点：

核心角色：ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）、PLM（产品生命周期管理）。
主要任务：
- 资源协调：整合生产需求与供应链，协调人、财、物的分配。
- 数据共享：打通生产与销售、物流等部门的数据流。
- 业务支持：涵盖订单管理、采购计划、库存管理、客户信息维护等。
关键技术：企业级软件系统、云计算、大数据分析。
示例场景：ERP系统将订单需求转化为生产计划，并自动生成采购清单，确保原材料及时到位。

6. 决策支持 (Level 5)

这一层为企业提供战略层面的数据分析与智能决策支持，是整个系统的顶端。
功能和特点：

核心角色：BI（商业智能）、AI算法、预测分析模型。
主要任务：
- 数据分析：对供应链、生产过程等数据进行分析，预测市场需求、优化生产资源配置。
- 智能决策：为高层管理者提供可视化报表和策略建议。
- 全局优化：通过横向整合（供应链协同）和纵向整合（上下层联动），优化企业整体运营。
关键技术：人工智能、云计算、机器学习。
示例场景：通过BI系统，高层可以实时查看企业库存、订单履约率、生产效率等数据，快速调整业务策略。