数字化智能工厂的创建是一个涉及多方面的复杂工程，它不仅包括了物理设施的现代化升级，还涉及到数据管理、流程自动化、人工智能以及物联网技术的集成。以下是对数字化智能工厂创建与绩效评估的全面分析：
创建过程
1. 基础设施升级：首先，工厂需要对现有的生产线进行技术升级，安装先进的传感器和执行器，以实现实时数据采集和精确控制。此外，网络基础设施也需要得到加强，确保数据传输的高速性和安全性。
2. 系统集成：通过将不同的信息系统（如erp、mes、plm等）整合在一起，可以形成一个统一的信息平台，实现数据的无缝对接和高效利用。
3. 智能化设备引入：引入自动化机器人、智能物流系统等设备，以提高生产效率和降低人工成本。同时，这些设备还需要具备一定的自诊断和自我维护功能，以便及时发现并解决问题。
4. 软件平台开发：开发适用于工厂特定需求的软件平台，实现生产过程的可视化管理和优化决策支持。这包括但不限于生产调度、质量管理、能源管理等方面的功能。
5. 员工培训：为了确保数字化智能工厂的有效运行，需要对员工进行相应的技能培训，使他们能够熟练使用新系统和设备，并理解其在整个生产过程中的作用。
绩效评价
1. 生产效率：通过比较数字化智能工厂前后的生产数据，可以量化生产效率的提升。这包括单位时间内的产量、产品合格率、原材料利用率等多个指标。
2. 质量改进：通过对比产品质量检测的数据，可以评估数字化智能工厂在提高产品质量方面的成效。这可能包括不良品率的降低、产品缺陷率的减少等。
3. 能源消耗：通过对工厂能耗数据的统计和分析，可以评估数字化智能工厂在节能减排方面的贡献。这可能包括单位产品的能耗降低、可再生能源利用率的提升等。
4. 成本节约：通过比较数字化智能工厂前后的成本数据，可以评估其在降低成本方面的效果。这可能包括原材料成本、人工成本、运营成本等多个方面的节约。
5. 客户满意度：通过收集和分析客户反馈信息，可以评估数字化智能工厂在提升客户满意度方面的成效。这可能包括产品交付速度、售后服务质量、客户忠诚度等方面的改善。
6. 技术创新能力：通过评估企业在数字化智能工厂建设过程中的创新成果，可以评价企业的技术创新能力。这包括新技术研发成功率、专利申请数量、技术成果转化情况等。
7. 环境影响：通过对比数字化智能工厂建设和运营过程中的环境数据，可以评估其在减少环境污染方面的成效。这可能包括废水排放量、废气排放量、固体废弃物产生量等方面的降低。
8. 可持续性：通过评估数字化智能工厂在促进可持续发展方面的贡献，可以评价其在推动绿色制造、循环经济等方面的效果。这可能包括资源循环利用率、碳排放量降低情况、社会责任感增强等方面的表现。
9. 安全与合规性：通过检查数字化智能工厂的安全记录和合规性报告，可以评估其在保障员工安全和遵守法规方面的能力。这可能包括事故率降低、违规事件减少、法律法规遵循情况等方面的表现。
10. 投资回报率：通过计算数字化智能工厂带来的经济效益与其投入成本之间的比例，可以评估项目的经济效益。这包括净利润增加、资产回报率提高、股东价值增长等方面的量化指标。
综上所述，数字化智能工厂的创建是一个系统性工程，它涉及到多个方面的技术和管理创新。在创建过程中，需要综合考虑硬件设施的升级、软件平台的搭建、人员培训等多个因素，以确保数字化智能工厂能够顺利运行并取得预期的绩效。而绩效评价则是对数字化智能工厂创建效果的一种客观衡量，它可以帮助企业了解自身在生产效率、质量改进、能源消耗、成本节约等方面的表现，从而为未来的改进提供方向。
