2024年企业系统建设流程 篇1
智能工厂没有办法“化繁为简”要想智能工厂建设顺利那么我觉得总体的规划和格局是最重要的，只要基础打扎实，先前工作做夯实了，我觉得就是最大的化繁为简。
智能工厂的五层架构，以及规划大路线上的十八个视角一个也不能少：五层架构：1.基础设施层 工厂网络 车间联网 信息安全 视频监控 身份识别 工业安全2.智能装备层 智能生产设备 能源测量与监控设备 智能物流设备 智能检测与数据采集设备3.智能产线层 自动化 柔性生产线 电子看板 创阿奇 机器视觉 SPC4.智能车间层 MES APS WMS 车间仿真 AGV 立体仓库等物流设备
5.工厂管控层 生产指挥系统十八个视角：
1、制造工业的分析与优化考虑制造工艺分析优化 做一条新的生产线 或者建一个新的工厂，核心工艺是什么 冲压 锻造 热处理 喷涂啊 等 本身有什么特点，
举个例子：参观德国奥迪A8的工厂，这个奥迪A8主要是铝制车身，一旦材料变成了铝再加上少量的高强度钢和其他的一些复合材料以及金属镁这些材料 那么他的制造工艺就完全变了 传统的点焊就不适用了，那么就要用到其他的工艺，比如摩擦焊 激光焊加上一些铆接等等方法。
2.数据采集
要预先烤炉好数据采集的接口规范，以及SCADA系统的应用
3.设备联网
构建统一的标准，是设备与设备之间的互联，构建工厂网络的基础，从上层的数据处理PC:工控机触摸屏到中层的PLC设备到下面的现场PLC现场电气设备传感器仪器仪表现场按钮操作箱等，有条件的情况下都要做到联网
4.工厂智能物流
建立集中拣货区（Kitting Area）
采用带有导轨的工业机器人，桁架式机械手等方式来传递物料，采用AGV,RGV或者悬挂式输送链等方式传递物料
根据前后道工序之间产能的差异设立生产缓冲区，应用立体仓库和辊道系统
5.生产质量管理
质量是设计、生产出来，而非检验出来
6.设备管理与预测性维护
生产管理信息系统中设置设备管理模块，使设备释放出最高的产能
在设备管理模块中，建立各类设备数据库，设置编码，及时对设备进行维保
7.智能厂房设计
引入BIM，通过3D设计软件进行减值设计，尤其是水电气通信等管线设计；
规划智能视频监控系统，智能采光与照明系统，痛风与空调系统，智能安防报警系统，智能门禁一卡通系统，智能活在报警系统等。
整个厂房的工作分区，格局工业工程的原理进行分析，使用数字化制造仿真软件对设备布局，产线布置，车间物流进行仿真。
统筹考虑如何降噪，如何便于设备灵活调整布局，多层厂房如何进行物流输送等问题。
8.智能装备的应用
数控设备的应用，智能化装备的应用（热补偿功能 热屏障 主动振动控制 变测量 边加工）增材制造设备与切削加工设备组合应用的智能制造单元，SCADA机器人，并联机器人，协作机器人
9.智能产线的规划
智能产线的特点：
1、能自动采集生产和装配过程中的生产、质量、能耗、设备绩效等数据；
2、通过电子看板能显示实时的生产状态，防呆防错
3、通过安灯系统实现工序之间的协作
4、能实现快速换模，柔性自动化生产
5、支持多种相似产品的混线生产和装配
6、具有一定冗余，若设备出现故障，能调整到其他设备生产
7、针对人工操作的工位，能够给与智能提示
8、充分利用人机协作
智能产线设计要点：
需要考虑如何节约空间，
如何减少人员的移动，
如何进行自动检测，
从而提高生产效率和生产质量
10.MES系统的规划与应用
→MES是智能工行规划落地的着力点，旨在加强MRP计划的执行功能，贯彻落实生产策划，执行生产调度，实施反馈生产进展。
→面向生产一线工人：指令做什么，怎么做，满足什么标准，什么时候开工，什么时候完工，使用什么工具等
→记录“人机料法环测“等生产数据，建立可用于产品追溯的数据链
→反馈进展 反馈问题 申请支援 拉动配合等
→面向班组：发挥基层组长的管理效能，班组任务管理和派工
→面向一线生产保障人员：确保生产现场的各项需求。如：料，工装刀量具的配送，工件的周转等
在获取产品制造的实际工时，制造BOM的基础上，企业可以应用APS（先进生产排成）软件进行排产，提高设备资源的利用率和生产排程的效率。
11.能源管理
采集能耗监测点（变配电，照明，空调，电梯，给排水，热水机组和重点设备）的能耗和运行信息，
采集重点设备的实施能耗，可以准确知道设备的运行状态（开机，关机还是在加工）从而自动计算OEE。
通过感知设备能耗的突发波动，可以预测刀具和设备故障。
企业可在工厂的屋顶部署光伏系统，提供部分能源。
12.生产无纸化
智能工厂规划可以普及信息化终端到每个工位，结合轻量化三维模型和MES系统，操作工人将可以在终端接收工作指令，接收图纸，工艺，更单等生产数据，可以灵活地适应生产计划变更图纸变更和工艺变更，有很多厂商提供工业平板显示器，甚至可以利用智能手机作为终端，完成生产信息查询和报工等工作。
13.工业安全
企业在进行新工厂规划师，需要充分考虑各种完全隐患，包括：几点设备的安全，员工的安全防护，设立安全报警装置等安防设施和相仿设备，
同事随着企业应用越来越多的智能装备和控制系统，病实现设备联网，建立整个工厂的智能系统，随之而来的安全隐患和风险也会迅速提高，现在已经出现了专门攻击工业自动化系统的病毒。
14.精益生产
精益生产的核心思想：消除一切浪费，确保工人以最搞笑的方式进行协作。按订单生产或按订单设计，满足小批量，多品种的生产模式实现零部件和原材料的准时配送成品和半成品按照订单的交货期进行及时生产立生产现场的电子看板 通过拉动方式组织生产采用安东系统及时发现和解决生产过程中出现的异常问题 推进目视化 实现快速换模采用了 U型的生产线和组装线 建立智能制造单元
15.人工智能技术应用
人工智能技术正在被不断地被应用到图像识别、语音识别、智能机器人、故陣诊断与预测性维护、质 置监控等各个领域，覆盖从研发创新、生产管理、质量控制、故陣诊断等多个方面。
16.生产监控与指挥系统
流程行业企业的生产线配置了 DCS系统或PLC 控制系统，通过组态软件可以查看生产线上各 个设备和仪表的状态。离散制造企业也非常需要建设集中的生产监控 与指挥系统，在系统中呈现关键的设备状态、 生产状态、质量数据，以及各种实时的分析图 表。一些国际厂商的MES$欠件系统中，设置了MII (Manufacturing Integration and Intelligence )模块，其核心功能就是呈现出 工厂的关键KPI数据和图表，辅助决策。
17.数据管理
数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统 之间流动。
在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、 仓储、物流、质量、人员等业务数据。需要一套统一的标准体系来规范数据管理的全过程，保 证数据的一致性和准确性。必要时，还应当建立专门的数据管理部门。企业需要规划边缘计算、雾计算、云计算的平台，确定 哪些数据在设备端进行处理，哪些数据需要在工厂范围 内处理，哪些数据要上传到企业的云平台进行处理。
18.劳动力管理
通过对整体劳动效能指标、的分析, 可以清楚了解劳动力绩效，找出 人员绩效改进的方向和办法。分析劳动力缋效的基础是及时、 完整、真实的数据。用数据分析的手段，可以衡量人 工与资源（如库存或机器）在可 用性、缋效和质量方面的相互关
上面说的很全面，当然各家企业在策划规划智能工厂之前呢 是有必要从全局去考虑的。
2024年企业系统建设流程 篇2
（一）百奥利盟Bio-AP微服务平台----构建精准医疗和创新生物药研发数字化生态的战略规划
01/ 生命科学行业数字化-未来发展主题
众所周知，数字化转型就是工业4.0的核心理念，端到端集成是工业4.0战略的一个重要核心内容。用生命科学行业懂的语言来说，端到端集成就是生物药临床前研发、IND、NDA、上市生产和销售的全生命周期实现数字化管理，这意味着对数字化系统及IT基础设施都提出了更高的要求。
GAMP5 指南第2版，以纳入生命科学行业中新的和不断发展的主题，例如区块链、人工智能/机器学习 (AI/ML)、云计算和开源软件 (OSS)，充分说明包括云计算在内的新技术，正在被生命科学行业所接受。
百奥利盟Bio-AP微服务平台：聚焦基因与生物技术，提供智慧实验室、智能制造解决方案，产品包括Bio-LIMS©智慧实验室信息管理系统、Bio-Research©研发实验室管理系统、Bio-CELL©细胞和基因治疗数据一体化信息平台系统、Bio-Vaccine©创新生物药生产数据一体化信息平台系统，覆盖了从科研到生产的全生命周期流程。百奥利盟Bio-AP微服务平台提供的解决方案完全符合生命科学行业的法规和规范：
● 基础法规层面，符合21 CFR Part11（电子记录及电子签名法规）、 ALCOA+CCEA原则（数据可靠性原则）以及中华人民共和国电子签名法；
● 实验室规范层面，符合GLP（良好实验室规范）、ISO17025（检验与校准实验室证）,ISO15189（医学实验室认证）,CAP/CLIA（美国病理家协会实验体系认证）等相关法规对计算机化系统的要求；
● 生产GMP规范层面，符合 ISPE GAMP5，NMPA《计算机化系统》、NMPA 《药品记录与数据管理规范》、 NMPA 《生物制品》、 NMPA 《细胞治疗产品生产质量管理指南（试行）》以及FDA和欧盟的相关法规和规范。
百奥利盟 BioTechLeague | 构建精准医疗和生物药研发数字化生态
02/ 阿里云云盒 软硬一体-公共云本地化部署
2022年，百奥利盟与阿里云云盒达成深度合作，融合双方优势共同发布“云上精准医疗与创新生物药数字化联合解决方案”，实现百奥利盟的Bio-LIMS©智慧实验室信息管理系统、Bio-Research©研发实验室管理系统等多款生物技术领域信息化系统的本地化部署，为大型研究型医院、生命科学与医学领域国家实验室和科研院所、第三方医学检测实验室、基因与生物技术科技公司等企业打造科研到生产的全生命周期的一站式服务。
阿里云云盒作为软硬一体的公共云本地化部署服务，为用户提供了与公共云一致的产品能力和使用体验，满足客户数据本地部署、海量数据就近处理、业务低延时等需求。
换句话说，通过云盒这样一组机柜让用户能够把阿里云的一朵云带回去，在客户需要算力的地方进行快速地部署。
此次，阿里云与百奥利盟的强强联合，是基于阿里云医疗行业线在生命科学领域的丰富行业经验，结合了阿里云云盒的现场算力、云原生 PaaS 产品能力、多活容灾以及免运维等优势，实现了百奥利盟精准医疗和创新生物药数字化解决方案的本地化部署，具有安全合规、互联互通、多分支机构统一管理和灵活扩展四大优势。
百奥利盟 & 阿里云 | 构建云上精准医疗与创新生物药数字化解决方案
(1) 深度融合、安全合规： 可在客户任意指定位置部署基于云原生架构的百奥利盟精准医疗和创新生物药数字化系统，实现生命科学行业 SaaS 应用的数据本地化，满足生命科学企业的数据安全合规要求。
(2) 线上线下，互联互通： 在纵向上实现线上数字化管理与线下“研发+生产+质控+运营业务管理+追溯”的一体化；横向上帮助企业实现与现有企业业务无缝对接，打造级云边协同的一体化数字平台。
(3) 多分支机构、统一管理： 针对精准医疗实验室一中心多分支机构的模式，如创新生物药的“研发、生产、运营”多中心场景，可以实现系统的统一入口、统一规划和统一管控。同时，在降低TCO的情况下还可以减少运维人力成本的投入。
(4) 灵活扩展，降本增效：联合方案支持订阅付费模式，轻量化的输出可以为初创型生命科学企业节省成本；同时利用阿里云云盒具有的良好可扩展性能力，可弹性扩展到上百节点、方便未来快速在其他区域的数字化建设覆盖和业务运营，满足大型生命科学企业的业务对资源的扩展需求。
另一方面，百奥利盟已通过阿里云计算巢完成了其应用与云的集成，帮助客户一键构建云上精准医疗与创新生物药数字化解决方案，简化集群部署的复杂性，阿里云计算巢打造了 ROS（资源编排）以实现应用集群的自动部署。相比传统以天、甚至以周为单位的交付周期，交付效率有极大的提升。
阿里云与百奥利盟的强强合作，百奥利盟将可以进一步发挥出极致性能，让软件更好地和云集成，极大提升软件服务在交付、部署及后续管理等环节的效率和用户体验，在帮助用户实现降本增效的道路上更进一步。与此同时，百奥利盟已经加入阿里云医疗行业线组建的数智CRO生态联盟，双方共同助力CRO公司服务资源与过程管理的数字化、在线化。
未来，阿里云将与百奥利盟从更多层面开展持续的、长期的、深度的合作，以阿里云云盒为技术底座，深度融合百奥利盟的多款生物技术领域的信息化系统，助力大型研究型医院、生命科学与医学领域国家实验室和科研院所、第三方医学检测实验室等行业机构全方位提升信息化、智慧化水平，提供持续创新的未来医疗建设路径。
（二）百奥利盟Bio-AP微服务平台----轻量级 / 完整性 / 灵活性 / 快速性
百奥利盟Bio-AP微服务平台 | 轻量级&完整性&灵活性&快速性
从2021年相关报告可以看出，目前企业普遍关注”信息安全相关建设、业务流程的重塑与梳理、应对业务变化的营销管理创新、基础架构的优化“方面，对于”数字中台、RPA、AI区块链技术、创新机制建立“等关注点都排在后边。
”保证合规性、减少合规成本、实现数据与信息追溯，实现数据集成与互联、解决信息孤岛等“还是当前生命科学企业现状，更多企业还是处于由纸质化办公往数字化办公的转型过程中，来解决以上问题。
从国际环境来看，很多企业已经引入云服务、机器学习、深度学习（如：R&D云服务软件应用）。机器学习在质量管理、实验室管理、研发生产管理等方面已广泛应用，如主动实验、生产质量智能化管理、主动的智能化排程、运营数据智能决策分析、数据预测性替代过去式、研发实验生产各类信息的归类和预测等，相信国内也会逐渐走向这个趋势。
百奥利盟经过十多年的不断创新与探索，已经形成了专业适用于实验室数字化服务以及生物药全生命周期数字化服务----百奥利盟Bio-AP微服务平台，可以根据不同客户的实际需求与发展阶段，进行模块化构建与组装。针对传统架构设备端、云服务、决策端等各种层级系统，解决数据传输效率低、无法实时数据探查等痛点问题。工业４.０物联网扁平的数字化标准，实现了不同的系统都可以实时探查数据、减少成本，再加上创新生物药品种类多、流程各异、工艺升级快、技术平台多等实际问题，需要轻量级系统、功能与模块完整，支持灵活配置且快速上线与实施使用的信息化系统，为研究型中心医院、CRO+CDMO、分子检测、生物药研发生产等企业客户服务，助力创造更多实实在在的企业发展价值。
特别是针对一些初创型公司，可以统一规划、分布实施、按模块上线。比如细胞和基因治疗领域，可以先上线CDE法规最关注的追溯系统部分，再上线生产、质控、研发数字化模块，因为是分布上线，每期周期并不会战线很长。
（三）百奥利盟Bio-AP微服务平台 AIGC模型
从信息化、数字化到人工智能 & 从Cloud到行业定制LLM大模型
AIGC模型 | 从通用到深度定制行业AIGC模型
针对生命科学行业发展的大趋势，当前生命科学行业已经到了“深入到基因和细胞的微环境，突破检测和新药研发的瓶颈”阶段，生命科学数字化转型已经提升到国家战略发展层面的高度以及全球监管的趋势。百奥利盟Bio-AP微服务组装平台的核心目标就是致力于为全球生物药与精准医疗行业提供全程数字化解决方案。
除了本地部署的实施方式，百奥利盟也在探索如何在合规的前提下更广泛的使用云。与阿里云联合构建云上精准医疗与创新生物药信息化管理平台，量身为初创型分子诊断企业和生物科研团队、创新生物药研发与生产、细胞基因治疗和肿瘤个性化疫苗研发生产型企业客户解决方案。云服务提供了大存储，大算力和扩展性支持，使信息化系统到大数据，实现人工智能，甚至行业LLM大模型成为可能。
关于当前热点的大模型，ChatGPT所能实现的人类意图，来自机器学习，神经网络，强化学习模型的多种技术积累，是从量变到质变的过程。信息化系统产生了实验、生产和质量大数据，可以使用机器学习进行预测分析，目前已经进展到行业深化LLM大模型阶段。
目前生命科学企业可以通用LLM大模型提高工作效率，百奥利盟的数字化系统也在和LLM大模型API进行整合对接，实现智能沟通，培训交互，信息提示，资料检索等功能。从通用LLM大模型到行业定制化LLM模型，是强化学习的过程，是反复训练、建模、反馈的过程，百奥利盟希望和客户共同建立LLM行业大模型，解决生命科学行业细分领域的痛点问题。
（四）百奥利盟Bio-AP微服务平台
生命科学数字化转型---对客户的价值 & 社会效益 & 经济效益
目前百奥利盟Bio-AP微服务平台已服务在全球市场（中国、美国、中东）日常管理工作，尤其在国内京津翼、珠江三角洲区域已经有大量推广和最佳落地实践与日常管理应用。
例如：百奥利盟客户星医昂（专注于免疫细胞药物的研发和产业化，开发异体通用型现货免疫细胞产品），细胞药物从研发源头阶段开始，在IND、NDA、生产、运营的全生命周期数字化管理是未来发展的趋势，采用百奥利盟Bio-Research©电子实验记录系统，实现生物实验室信息化与数字化，使实验室更加标准化、一体化。解决了这些核心痛点问题，如：实验室数据规范化执行与无纸化管理、宝贵技术&经验传承、数据安全与知识保护、项目进度&成本监控与管理、关键价值数据信息快速提取&解析与追溯等。
上药生物和十院“前院后工厂”模式先驱者，百奥利盟Bio-CELL©细胞和基因治疗数据一体化信息平台的核心价值是实现上药生物细胞生产业务全过程计算机化系统管理，对产品的全生命周期进行数据记录和分析，确保产品的安全、可控、可追溯，保证了产品质量，实现了产品的CoC(监管链)及CoI(身份链)。
百奥利盟 BioTechLeague | 对客户的价值 & 社会效益 & 经济效益
百奥利盟发布“云上精准医疗与创新生物药数字化联合解决方案”,将可以进一步发挥出极致性能，让软件更好地和云集成，极大提升软件服务在交付、部署及后续管理等环节的效率和用户体验，在帮助用户实现降本增效的道路上更进一步。不断持续地开发迭代与探索创新，开创行业前沿技术的更多可能，旨在为广大客户提供智能、安全、合规、多元的全流程一站式解决方案，推动产业发展，共见未来商机。