案例

物流解决方案物流解决方案主要针对复杂制造体系进行建模（如车身线，总装线，喷漆线、发动机线等），包括：对生产线的制造能力进行评估；分析和优化生产线的缓冲区尺寸；找出瓶颈点并进行优化；制定的物流控制策略；定义的制造系统参数等。其中的生产线物流规划、方案验证包括：物流布局规划和验证；生产线缓存区的位置设定和储存量控制；物流路径的规划与优化；输送链系统的布局，控制方案，运行策略。

数字化工厂的产生与发展

随着制造业竞争的日益激烈，客户需求的多样化、制造工艺的复杂程度、市场对于质量与效率的诉求不断提升，传统制造业面临巨大挑战。制造企业需要以更短的产品设计制造周期、更快的产品迭代速度、更高的生产效率与更灵活的生产方式来应对这种变革。

事实上，业界从未停止使用信息化的手段尝试解决这些问题，其中比较的解决方案，包括二十世纪八十年代提出的计算机集成制造系统 (Computer Integrated Manufacturing System，CIMS)，但在企业的具体实践当中，限于成本与技术瓶颈问题，尤其是限于体制问题，实施多年收效甚微，无疾而终。

工业4.0 的演进过程

德国的“工业4.0”是以“智能制造”为发展目标，建设“数字化工厂”，通过信息技术、广泛互联、信息交互、流程再造等一系列手段，满足消费者差异化、定制化的需求，提高生产的活性，以及向管理者提供更佳的决策支持。

美国的“第三次工业革命”提出得比较早，更多强调的还是信息化和自动化对制造业的冲击和影响。当然美国的制造业企业也对制造业的智能化趋势进行了布局和研究，比如通用电气公司提出的工业互联（Industrial Internet）概念，其方向侧重于将机器分析、行业洞察、自动化和商业预测连接起来。

数字化工厂计划

制定数字化工厂战略

为数字化工厂绘制一套连贯的模型，紧密关联公司的整体业务战略，且能在公司上下切实执行。在确定数字化工厂的优先事项时，确保人员与技术同等重要。为了成功落实这一关键步骤，需建立一个强大的内部赢家网络，由高层、管理层和工人或车间团队负责人组成，以真诚力为网络凝聚核心。