2018年，美国集团（000333）以来迎来了50岁以来的企业家。今年，公司提出了“人机新一代”的发展战略，而且还发布了一个新的工业互联网平台M.IT，开了一个新的篇章。
其中其中，工业互联网在今年微波炉工业应用的新规划中更为重要，打开从内部应用于外部服务的窗口。微波炉工业应用最近，记者走进美丽的微波生产基地，详细了解制造生产过程的变化。
微波和清洁部的相关人员李金汇的出生地李金辉表示，该部门属于对于美国十大业务部门之一，员工近10,000名员工，主要专注于几个微波，烤箱，销售量表接近150亿元，与世界上最大的微波工业基地，来自磁控管，长度压力，电机，床单金属，注塑，电脑板整个价值链在这里。从基金会开始，到2017年底，世界上最大的微波炉产业基地积累了300多万微波产品，1999年年产量12万台，2017年发货3600。万台，同时，实际生产能力可以达到4200万台，而大多数是出口主导，这是世界上最大的微波出口基地。
.]李金辉告诉记者，目前有大约130,000个微波炉，出货量可以达到170多个集装箱。此处还选择作为智能转换的基准基础。根据李金辉的说法，该基准基础侧重于强化能力。 “第一个是一个完整的信息框架，我们的整个生产已经实现了全面的控制中心视觉级别专属模型第二是所有工厂车间都形成了基于MES的，包括质量测试，生产设备，物流分配等生产模式。”“第三个是数据收集系统，所有研讨会，包括设备，电力，天然气和其他能量数据，所有实现透明相互作用。从生产中过程，环境能耗，产品质量，快速交付等，它创造了非常透明和高效的信息交互模式。第四，整个部门工厂已经投资于整个部门的许多自动化设备，该部门已经投资于500多个自动化设备。自动化率从三年前的20％从20％提高到70％。
数字工厂在微波炉中，磁控管是非常核心的，称为微波上的“心脏”。美丽在磁控管厂。输入重要性，Createa Digital Factory，自动化率为95％。
李金辉介绍了磁控厂现已达到所有信息流，物流和资本流动互动，也是真实的Izes人，机器，互动和互动可视化，基本上达到公司的内部4.0愿景。据报道，整个工厂共创建了六个核心系统和信息框架，这基本上可以实现交通流量和数据流接口。
首先在供应商处，供应商的生产计划系统通过供应商虚拟云放置在云中，供应商信息数据传输到云系统。与此同时，联合美国的制造系统，制造系统MES生产系统，实现了储存，存储，生产和实施界面上供应商云的数据。
在MES系统上，公司开了D对WMS的物流和打开了管理体系质量的。实现了物流分配和质量控制的协同管理。同时，在此过程中，客户需求规划和生产计划的需求通过计划计划的APS系统连接。在产品生命周期和发展方面，工厂通过PLM系统，实施了研发和制造产品的生命周期的管理，实现了制造和研发同步;虽然整个工厂也使用设备管理EAM系统和功率控制系统ECS已经实施了智能控制和自动调试。在最终销售中，公司可以通过CRM S向海外客户提供Ystem，与客户信息对接。 “整个磁控管厂通过了七个系统，48个接口，实现了108个功能，涵盖了200多个业务场景，基本的日常数据互动量达到约160万，表示，李金辉说，公司完成了很多工业互联网应用程序，在物流，WMS的分配技术，MES自动逻辑，WMS，MES自动逻辑的应用;在柔软和硬件对接，实现了生产和物流的硬件和后端软件。自动对接。而且这些是不在工业互联网转换之前的功能。包括与外部供应商的对接，现在已经实现了数字，无人驾驶的对接。一系列创新技术在自动化过程中充分利用了Cluding Precision机器人，3D激光扫描，智能算法应用。 “这是一个完整过程的自动化，而不是一个单独的过程。”李金辉评价。
智能化学植物演进
除了上述自动化之外，为了满足环保工厂，绿色植物等概念和目标，该团队还制作了许多过程。技术突破。首先是实现世界上第一个玉米醇，在氨中，没有防尘控制控制。 “目前，有七大磁控厂家，五个国外，两国两国，但所有的行业技术都使用苯乙片，灰尘。”李金辉说。在减少减排方面，整个事实RY拥有3000多万电费，每月电费超过200万元。通过使用冰蓄能技术，使用早晚的电力成本差异，工厂在夜间无冰，白天用冰制冷，达到能源消耗的大量节省。同时，使用电路优化匹配的电路，使用气体使用的高端不锈钢材料，使用气体废物。与此同时，封闭式冷却塔技术用于提高工业循环水的综合使用效率。保持更高的清洁度微波炉工业应用。
“”通过在整个工厂的工业互联网的应用，我们所达成的福利是更明显。质量质量达到70％以上，该人的效率增加了88％，空间效率达到了80％。 “李金辉指出，”人才结构取得了从普通工人转变为技术工人的转变，技术工人已达到80％，我们厂培养了许多现场技术专长，如艾智能技术工程师，视觉工程师，视觉工程师，算法。工程师，这种属于工业互联网的技术人才从20％增加到80％。 “为未来，李金辉希望在数字化工厂的基础上进一步升级到智能化学厂。”2018年，我们基本上实现了可追溯性，可识别的数字化工厂的系统，建立的数据库，人机互动和工业互联网，可以在明年在此基础上判断，逻辑，数据驱动程序和大数据。可以分析实现。到2020年，在分析的基础上，可预测的，我们可以使数据本身实现自我运营，自我决定，自我管理，真正意识到我们未来的智能化学厂。 “
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