防呆设计的案例
施工员和程序员哪个累？
施工员和程序员哪个累？
建筑工人在户外呼吸新鲜空气，六点起床。;早上八点钟，七点钟去建筑工地。;钟，测量放样，控制质量，现场交底，半夜打混凝土，日晒雨淋，十二点还得做数据 晚上的钟。。。。。标准建筑狗！！
程序员坐在电脑前，拿着鼠标，盯着屏幕，盯着屏幕，视力急剧下降，肩周炎，颈椎病。。。。苦，收入估计比建筑工人多，但他们也是深夜吃泡面，用生命换钱，用青春赌明天的人！
从传统工厂到智能工厂制造企业要经历哪些？
给你一张图。理解这张图需要一些时间，但你可以先从字面上理解:
关于十八个方面:
1.首先，需要对企业目前的制造流程进行分析，并进行优化；根据企业在产业链中的定位，对拟生产的主要产品、生产类型、生产、核心技术以及加工、装配和检测技术进行分析和优化。
2.收集并显示第一级机器状态数据、第二级机器动作数据(生产率)和基于第一级和第二级数据的第三级分析数据；这方面的认识需要提前考虑数据采集的接口规范和SCADA系统的应用。
3.设备联网，(设备联网就是要实现点2)这个的实现就是建立一个统一的标准，把之前的设备互联起来，搭建工厂网络的基础。
4.工厂智能物流的实现；这个有条件的企业(主要是有预算的)可以考虑用带导轨的工业机器人和桁架机械手来转移物料。
包括:立体仓库、AGV、自动滚轮系统、智能分拣机器人(根据企业实际需求选择)
5.生产质量管理应该记住质量是由生产设计的，而不是测试的。
6.生产设备的管理从预测性维护到预防性维护；建立各种设备数据库，设置代码及时维护设备，并根据这些数据为生产调度提供设备能力数据。
7.智能厂房的设计如果想一步到位，预算充足的设计一个智能厂房，一定要提前使用3D设计软件进行建筑设计，尤其是能源(水、电、气)和通讯。
8.智能设备的应用数控设备智能设备
9.智能生产线的规划这条生产线的手机需要考虑如何节省空间，如何减少人的移动，如何进行自动检测，这些都是为了提高生产效率和质量。
系统规划与应用MES的使用并不意味着数字化的智能工厂，但是在智能工厂的定义中必须有MES系统的一席之地，这是一个重要的环节，因为MES面对的是生产线上的工人:指导他们做什么，怎么做，达到什么标准，什么时候开始施工，什么时候使用什么工具完成等等。，并能实时记录生产数据，建立可用于产品追溯的数据链。
11.能源管理(主要是安装电力)智能电表采集能耗监测点(变配电、照明、空调、电梯、给排水、热水机组、关键设备)的能耗和运行信息，对出行能耗进行分类、分项、分区域统计分析，可以统一调度能源，优化能源介质平衡，达到优化利用能源的目的。
12.无纸化生产(通过结合MES和ERP简化生产指令的交付)
每个工作站安装一台工作站机，信息终端直接铺设到工作站。结合轻量级3D模型和MES系统，操作人员将在终端直接接收工单、图纸、工艺、变更单等生产数据，可以灵活适应生产计划、图纸、工艺的变化，终端工作站机器可以轻松实现生产信息查询、报表等一系列工作。
13.工业安全管理企业在规划新建(智能化)工厂时，需要充分考虑各种安全隐患，包括机电设备的安全、员工的安全防护、安全报警装置、消防设备等安全设施的设置。
随着越来越多的智能设备和控制系统在企业中的应用，以及设备网络化的实现，全厂 s智能工厂西荣，后续的安全隐患和风险也会迅速增加，现在已经出现了专门攻击工业自动化的系统病毒。
14.精益生产精益生产的核心思想是嘲笑所有的浪费，确保工人以最高效的合作。
按订单生产或设计，满足小批量、多品种的生产模式。
实现零件和原材料的准时配送
成品和半成品按照订单的交货期及时生产。
在生产现场设置电子看板
通过拉动来组织生产。
使用安全灯系统及时发现和解决生产过程中的异常问题。
促进可视化
实现快速换模。
采用u型生产线和流水线
建立智能制造单元
15.人工智能技术应用人工智能技术正被不断应用于图像识别、语音识别、智能机器人、故障诊断和预测维护、质量监控等领域，涵盖研发创新、生产管理、质量管理、质量控制、故障诊断等各个方面。
16.生产监控与指挥系统流程工业企业的生产线配备有DCS系统或PLC控制系统，通过组态软件可以查看生产线上各种设备和仪表的状态。
离散型制造企业还需要构建一个集中的生产监控指挥系统，该系统呈现关键设备状态、生产状态、质量数据以及各种实时分析图表。
目前市面上很多MES软件都包含MI(制造集成与智能)模块，其核心功能是呈现工厂的关键KPI和图标，辅助决策。
17.数据管理(当企业足够大的时候，企业的数据必须经过管理才能发挥价值)数据是智慧工厂建设的血液，在各个应用部门都要用到。系统间的流动。
智能工厂运营过程中会产生哪些数据:设计、技术、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据。
需要一个统一的标准体系来规范数据管理的全过程，保证数据的一致性和准确性。
必要时，还应设立专门的数据管理部门。
企业需要规划边缘计算、雾计算、云计算的平台，确定哪些数据应该在设备端处理，哪些数据应该在工厂范围内处理，哪些数据应该上传到企业 的云平台进行处理。
18.劳动管理通过梳理劳动效率指标的分析，可以清晰地了解劳动绩效，找出人员绩效改进的方向。
分析劳动绩效的基础是及时、完整、真实的数据。
通过数据分析，我们可以从可用性、性能和质量方面来衡量劳动力和资源(如库存或机器)之间的关系。
我觉得以上是智能工厂建设规划中比较全面的一个需要完善的方面。如果细分的话，肯定还是很多的，但是如果这些方面都规划的很详细的话，应该不会有大的失误。
内容整理自网络，谢谢，
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