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伴随着制造企业数字化转型，整个生态链的分工细化，使得传统生产模式遇到极大的挑战和痛点，多品种且小批量的快速、透明生产诉求，紧逼制造企业进行工厂数字化转型。 在数字工厂设计阶段，一般都会使用BIM（建筑模型信息化Building Information Modeling）和虚拟仿真技术，可以少走很多弯路，缩短数字工厂的建设周期。 
在数字工厂建设阶段： 1) 条码、二维码、电子标签（RFID），一般用于标识物料、设备等。 2) IC卡、生物识别（指纹、人脸、眼角膜等），用于标识人员。 3) 数控机床、机器人、电子看板、PLC、安灯系统等，用于加工。 4) PC、工业平板、手机、PDA、基础网络（有线、无线）、4G/5G、云（私有云、公有云、混合云）、物联网等，构建数字化系统的基础架构。 5) 自动混轮线、AGV、RGV、机器臂（含航架）、立体库、智能货柜等，用于车间物流，码垛和搬运。 6) ERP、MES、WMS、CRM、SCM、APS、PLM、BI等用于系统控制，所有系统都集成打通，主数据（物料、人员、设备、工艺、工序等）唯一。 7) 视觉识别用于自动质检、安全/环保预警、安全/环保控制等。 8) AR/VR/MR用于培训、SOP、知识库、远程专家指导等。 9) 数字孪生用于预警、控制和优化。 此外，还有AI、大数据等应用，数字工厂的核心就是数据+算法，在数字工厂的建设中具体用到哪些技术，要根据实际情况而定。 产能设计一般要基于公司的业务战略和市场调研结果而定。比如未来几年销售收入预计多少？分别由哪些产品构成？再考虑到行业的特殊性，在此基础上，适当放一点产能的余量。 一般来说，数字工厂是分期建设，不是一蹴而就，因此产能也是分期规划设计。 如果产能设计少了，就会产能不足，影响交付周期，如果产能设计多了，又会造成投入浪费，增加成本。因此，产能设计需要花功夫认真做，不能拍脑袋。当然，特殊情况下，也可以考虑委外加工，或OEM，作为应急方案。 工厂和产线的产能都是理论值，实际过程中是很难达到100%，尤其是新厂投产初期，一般都会有产能爬坡期，这个周期长短取决于设备、人员操作、数字化系统的成熟度，新工厂投产后几个月，甚至几年才能达到产能峰值都有可能。 产线的产能还要考虑到一些特殊情况，比如是否有加急单、插单等，如果有，其频率和订单量一般是多少。同时也要考虑设备的宕机率，以及监管规定。 |
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