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在当前智能制造的热潮之下，很多企业都在规划建设智能工厂。众所周知，智能工厂的规划建设是一个十分复杂的系统工程，为了少走弯路，本文整理了在建设中要考虑的十个**要素以及需要关注的重点维度。数据的采集和管理数据是智能工厂建设的血液，在
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质量控制在信息系统中需嵌入生产主流程，如检验、试验在生产订单中作为工序或工步来处理；质量控制的流程、表单、数据与生产订单相互关联、穿透；构建质量管理的基本工作路线：质量控制设置→检测→记录→评判→分析→持续改进。设备是
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TCL电子TV厂OC机作业现场而原有的IT系统已经很难满足新一代数字化工厂管理的需要，对于传统制造业来说，想要进行数字化**，其中就包括搭建设备互联平台（IoT平台），向下实现关键设备运行数据采集，向上为上层应用系统提供数据支持，
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循序渐进地达成柔性生产和智能化生产。07设备管理精度的提高需要循序渐进“设备管理的精度是需要一个不断迭代的过程，需要逐步积累。”李业生深知，设备的损耗问题，在实际保养过程中很难发现，只能定点去添加润滑油等操作，而磨损积累到一定程
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芯软云智能工厂解决方案通过整合先进的信息技术，帮助制造业企业实现智能化、数字化和灵活化生产，提高生产效率、降低成本、提升产品质量，增强企业的竞争力和可持续发展能力。主要模块和功能：生产计划与调度：通过系统化的生产计划和调度功能，帮
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