面向重型装备的智能制造

重型装备智能制造的一个重要组成部分是不同层面的数字信息共享。这些任务包括设计和制造组织之间、制造组织内的团队之间，以及与合作伙伴和供应商的更广泛的生态系统之间。这是通过一个通用的 产品生命周期管理 环境连接所有利益相关者来实现的，该环境具有强大、灵活和开放的数据基础设施，所有信息都可以在其中存储和保持最新状态。这种数据共享是整个制造组织之间更好的沟通和协作的基础，这大大提高了整体效率和灵活性，并使公司能够无风险地快速响应变更请求。

在一个拥有大量不同供应商和合作伙伴的全球性组织中工作时，每次都达到最高质量标准而不失败是很困难的。在按订单设计 （ETO） 环境中制造高度定制甚至独特的产品时，零缺陷制造归结为第一次就把事情做好。只有当您预先分析可能发生的一切，并在实施流程之前通过虚拟验证流程来预测时，这才有可能。在 制造执行过程中，密切监控正在采取的所有步骤和决策（包括全球合作伙伴和供应商做出的步骤和决策），并根据收集的数据采取纠正措施也至关重要。这需要能够创建生产流程的数字孪生，以及在整个全球制造生态系统中 采用全面的制造运营闭环方法 。

重型装备的智能制造是指部署工具和流程，帮助制造组织做出智能的数据驱动决策，从而大大改善其运营的各个方面，包括生产力、可持续性和质量。基于共享数据实现持续沟通和协作，将使您能够在利益相关者之间实现协同作用，从而更早地发现问题和机会，例如关于设计的可制造性。通过创建 制造流程的数字孪生，组织可以在实际实施决策之前以虚拟方式评估决策的影响，并运行假设场景来研究各种选项。最后，通过根据执行过程中收集的数据部署反馈循环，制造组织可以不断改进其流程、改进运营并在 KPI 之间找到最佳平衡。

精益制造是一种生产方法，它专注于通过分析流程并对其进行回顾性调整来提高生产力、质量和减少各种形式的浪费，包括材料、时间和资源。精益制造方法通过简化价值链和改善运营流程，在优化制造流程方面非常成功。然而，今天，产品及其相关的制造流程变得更加复杂，而精益制造原则并未涵盖制造运营的一些新要求。一个例子是，今天的客户对个性化请求有更高的期望，并且能够在此过程中改变这些请求。另一个问题是，采购策略不能再基于准时制原则和成本，还应考虑供应链弹性和可持续性等难以量化的方面。此类制造挑战需要更多可立即用于持续实时决策和改进的数据，以及在整个制造生态系统中实现更大程度的集成。与精益制造相反， 智能制造方法 利用当今的新数字技术，如云、数据分析、机器学习、自动反馈循环、数字孪生等。

对于重型装备制造商来说，新产品销售的利润率尤其具有挑战性，因为产品需要在研发和制造基础设施方面进行大量投资，而它们通常是定制的，导致产量相对较低。借助西门子重型装备智能制造解决方案，OEM 可以通过连接设计和制造来大幅减少时间和成本，从而能够更早地发现可制造性问题和机会。西门子智能制造解决方案还帮助 OEM 实现更高的运营效率和更大的灵活性，同时推动混合模型生产。借助西门子解决方案，OEM 可以采用数字孪生方法提前评估和改进其 制造流程 ，运行假设场景来推动决策，并通过专用生产规划和详细的调度工具优化其运营流程。