DGT：未来企业做智能制造，数字化车间及数字化工厂都离不开结构化工艺，结构化工艺是智能制造，数字化车间及数字化工厂的数据核心。

在工业4.0时代，一大批新的理念、技术不断涌现，智能制造、数字化工厂、云、AI、大数据、VR、AR、区块链、物联网、增材制造等成为热门词，相比之下工艺则不那么受重视。但对于实现智能制造、数字化工厂来说，工艺却至关重要，它将设计师的设计理念转换成制造语言，是连接设计与制造的桥梁。工艺包含以下要素：

1.工序(工艺路线)：指定加工或装配顺序

2.设备：指定加工或装配所需设备

3.工装：指定加工或装配所需的刀、量、辅、夹、模、工具等

4.工位或产线：指定加工或装配地点

5.产品：指定具体加工或装配什么零部件

无论采用传统加工方法或数控加工，亦或是增材制造都需要工艺工程师编制工艺规程。即便是不编写工艺规程，在编制数控加工程序或增材制造程序时一样要体现所有相关的工艺要素。以编制数控加工程序为例，工艺工程师要先考虑产品零部件的形状，然后确定加工的设备和定义加工参数，最后才能编制加工出这个产品的一段或几段数控加工程序，并进行数控加工仿真。表面上看，很多工艺工程师没有编制工艺规程，但实际上数控加工程序就是体现加工的工艺规程。因此，如果工艺工程师不懂工艺则不可能编制出符合逻辑的数控加工程序。同样，不懂工艺也编制不出增材制造程序。

为了支撑智能制造，数字化车间，数字化企业的建设，工艺必须结构化。

结构化工艺是工厂仿真的基础：在做工厂布局仿真，产能仿真，瓶颈工位分析时必须有产品工艺，且工艺必须是结构化的，这样工厂仿真的软件才能直接利用。

结构化工艺是ERP生成生产计划的基础：ERP需要工艺路线信息，通过结构化的工艺，将工艺路线传递给ERP系统，ERP系统根据工艺路线及BOM清单进行MRP运算，从而生成计划及物料采购计划。

结构化工艺是做APS的基础：APS是数字化工厂的大脑：决定工厂每天生成哪些产品，通过APS排产前，必须得到结构化工艺信息，包括工艺路线，物料消耗(主、辅材料)，使用设备，使用工装等信息，这样再加上人员的信息APS排出来的生产计划才是准确可以直接执行的。

结构化工艺是MES执行的基础：MES在进行产品生产过程管控时，必须需要完整的结构化工艺信息，包括工序、工步、工装、设备、辅料、检验信息等。MES会严格按照工艺路线进行加工，检验，并详细记录所需的质量信息。

结构化工艺是检验的基础：在结构化工艺中会对需要检验的内容在三维模型中做详细的标注，包括尺寸公差，形位公差，通过结构化工艺会将这些公差转换成检验尺寸的最大值及最小值，并将这些信息传给MES，MES系统通过自动检验就可以直接判断尺寸或形位公差是否符合要求，从而判定加工或装配是否合格与不合格。

结构化工艺是工艺仿真的基础：通过结构化工艺才能做装配工艺仿真，仿真装配路径是否正确，仿真装配产品是否干涉等，工艺仿真工具会直接利用结构化工艺、设备、工装、夹具等三维模型信息进行仿真，从而减少建模时间，加快仿真效率。

只有结构化的工艺数据才能被智能的机床/设备所识别：随着现代技术的不断发展，生产出来的设备越来越智能，这些设备有可能读懂结构化工艺，而对于非结构化工艺肯定都读不懂；就算这些智能设备不能直接读懂结构化工艺，通过MES/DNC/MDC等转换，也肯定可以读懂这些结构化工艺。

只有结构化的工艺数据才能进行大数据分析：通过工艺大数据分析，找出影响加工及装配质量的参数，从而改善工艺编制，提高产品质量。

未来企业做智能制造，数字化车间及数字化工厂都离不开结构化工艺，结构化工艺是智能制造，数字化车间及数字化工厂的数据核心。

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DGT认为 结构化装配工艺解决方案主要包括：MBOM重构，结构化装配工艺编制，工艺流程图定义，甘特图，可视化装配工序，可视化作业指导书(EWI)，工时管理与线平衡分析，材料定额管理，工艺文档与报表管理，工艺资源库与工艺知识库管理，可装配性验证(DFM)以及装配工艺仿真构成。