智能制造数字工厂的规划设计网络课堂
主讲老师：胡建林
课程目录
第一章概述
?第01讲概述00:14:4100:00:00
第二章数字化产品设计系统
?第01讲数字化产品设计系统00:18:2600:00:00
第三章数字化工厂设计系统
?第01讲数字化工厂设计系统00:18:2300:00:00
第四章ERP系统
?第01讲ERP系统00:12:0900:00:00
第五章智能工厂制造运行管理系统
?第01讲智能工厂制造运行管理系统00:39:4000:00:00
第六章智能运维
第01讲智能运维00:09:0800:00:00
1.1 信息物理系统CPS
信息物理系统CPS定义：通过集成先进的感知、计算、通信、控制等信息技术和自动控制技术，构建了物理空间与信息空间中人、机、物、环境、信息等要素相互映射、适时交互、高效协同的复杂系统，实现系统内资源配置和运行的按需响应、快速迭代、动态优化。
信息物理系统CPS的本质：就是构建一套信息空间与物理空间之间基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环赋能体系，解决生产制造、应用服务过程中的复杂性和不确定性问题，提高资源配置效率，实现资源优化。
CPS的四大核心技术要素：“一硬、一软、一网、一平台”
感知和自动控制（硬）：智能感知技术、虚实融合控制技术；
工业软件（软）：嵌入式软件技术、MBD技术、CAX/MES/ERP软件技术；
工业网络（网）：现场总线技术、工业以太网技术、无线技术、SDN；
工业云和智能服务平台（平台）：边缘计算、雾计算、大数据分析。
CPS的层次：单元级、系统级、SoS级（System of Systems，系统之系统级）
单元级CPS：单元级CPS能够通过物理硬件、自身嵌入式软件系统及通信模块，构成含有“感知-分析-决策-执行”数据自动流动基本的闭环，实现在设备工作能力范围内的资源优化配置，如智能轴承、关节机器人等。
系统级CPS：由多个最小单元CPS（单元级）通过工业网络实现更大范围、更宽领域的数据自动流动，实现了多个单元级CPS的互联、互通和互操作。如智能生产线、智能车间、智能工厂。
SoS级CPS：通过大数据平台，实现了跨系统、跨平台的互联、互通和互操作，促成了多源异构数据的集成、交换和共享的闭环自动流动，在全局范围内实现信息全面感知、深度分析、科学决策和精准执行。
1.2 智能工厂
1.3 数字工厂
数字工厂：是以产品全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生产周期的新型生产组织方式。
数字工厂主要解决产品设计和产品制造之间的“鸿沟”，实现产品生命周期中的设计、制造、装配、物流等各方面的功能，降低设计到生产制造之间的不确定性，在虚拟环境下将生产制造过程压缩和提前，并得以评估和检验，从而缩短产品设计到生产转化的时间，并且提高产品的可靠性与成功率，是智能工厂的基础。
数字工厂是现代制造技术与计算仿真技术相结合的产物，其本质是实现信息的集成。
智能工厂：智能工厂是在工厂数字化的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术，加强信息管理和服务；清楚掌握产销流程，提高生产过程的可控性，减少生产线上的人工干预，及时正确地采集生产线数据，以及合理的生产计划编排与生产进度；集绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂，是工业4.0的具体体现。
数字孪生（Digital Twin）：是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
在产品的设计阶段，利用数字孪生可以提高设计的准确性，并验证产品在真实环境中的性能；
在产品的制造阶段，利用数字孪生可以加快产品导入的时间，提高产品设计的质量、降低产品的生产成本和提高产品的交付速度。
在产品服务阶段，对产品的状态进行实时跟踪和监控，并根据产品实际状态、实时数据、使用和维护记录数据对产品的健康状况、寿命、功能和性能进行预测与分析，并对产品质量问题进行提前预警、定位、零部件更换、产品维护、产品升级甚至是报废、退役等。
1.4 数字工厂集成架构
数字工厂智能构件集成架构
2.1 数字化产品设计平台
数字化产品设计系统是通过三维CAD设计、PDM/PLM系统进行产品数据管理、CAE技术进行产品创新设计以及仿真验证等，将CAD、CAE、CAPP、CAM、PLM系统集成应用，构建产品数字化设计平台，保证产品开发周期过程中产品数据的统一性、一致性。
建立数字化产品设计平台可消除数字化产品设计信息孤岛，打通数字化产品设计的数字化信息流，实现企业提高研发创新能力，缩短产品开发周期，降低产品开发成本，提升了产品研发核心竞争力的目的。
数字化产品设计系统架构
数字化产品设计平台的建设思路
（1）实现基于模型定义（MBD）的产品设计，基于MBD的工艺设计、工艺仿真。MBD（Model Based Definition）是指将产品的所有相关设计定义、工艺描述、属性和管理等信息都附着在产品三维模型中的数字化定义方法。
（2）建立产品设计知识库、模型库、专家系统，包括产品设计标准、规范、模型、标准零部件库、外购件配套件库、研究报告、设计计算书等。
（3）实现基于模型的工艺设计，建立工艺衍生模型，形成用于制造的工艺设计文件、零部件加工和装配等生产活动的模型。
（4）建立工艺知识库和专家系统，建立典型零件工艺路线库、工艺参数库、切削数据库、各设备资源库等工艺知识库，应用知识推理技术、实现工艺路线、工艺卡片、工艺文件、数控程序的自动或半自动生成。
（5）根据业务需求，适时开展协同设计，在协同平台和一系列设计标准的支持下，实现跨地域、跨组织的协同设计。允许供应商、客户参与设计，更好地满足客户对产品的需求和供应商对客户需求的快速响应。
（6）开展产品设计创新活动，企业建立双创平台调动企业全体员工和社会资源积极参与新产品、新工艺、新技术研发和创新。
（7）推行产品设计管理流程，将产品开发作为一项投资进行管理，产品开
发一定要基于市场需求的创新，实施并行设计，实现跨部门的协同，结构化的开发流程，充分注重零件的可重用性。
2.2 PLM/PDM
PDM（Product Date Management）产品数据管理：是一门用来管理所有与产品相关的信息和所有与产品相关过程的技术。
PLM（Product Life-Cycle Management）产品全生命周期管理：是PDM的升级版本，功能范围更广。PLM指从人们对产品的需求开始，到产品淘汰报废的全部生命周期的管理，包括从产品战略、产品市场、产品需求、产品规划、产品研发、产品生产、产品上市、产品服务到报废整个生命周期的管理。
SysLM系统生命周期管理：它是在产品生命周期管理的基础上进行拓展，负责产品与系统模式、工程流程，尤其是沿着供应链方向的数据交换，授权、更改管理以及配置管理。
PLM的主要内容：
（1）产品发展战略：在对客户需求，市场、竞争对手、技术发展进行调研的基础上制定产品发展战略和产品发展规划。
（2）文档管理：提供产品设计、模拟仿真、实验验证、工艺设计、数控编程所产生的图档、文档、实体模型安全存取、版本发布、自动迁移、归档、签审、浏览、圈阅和标注，以及全文检索、打印、网络发布等一套完整的文档管理方案，共提供多媒介的外部支持。
（3）PLM有完整的集成性：它构建了一个灵活性比较高的集成平台，PLM
将CAD、CAE、CAPP、CAM、产品设计是知识库和专家系统、工艺设计知识库和专家系统、工艺设计知识库和专家系统全面集成，实现数据共享。同时PLM系统也是设计系统与ERP、MES的集成平台。
（4）知识库和专家系统：如产品设计、分析计划、工艺设计都需要相应的知识库和专家系统。这些系统受PLM的管理，并实现与对应的设计系统集成。
（5）产品结构管理：PLM系统一般采用视图控制法来对某个产品结构的各
种不同划分方法进行管理和描述，如工程应用BOM（EBOM）、制造BOM（MBOM）、质量BOM（QBOM）、成本BOM（CBOM）等。
BOM（Bill of Material）是指构成一个物料项的所有子物料项的列表。
（6）变更管理；任何设计变更都将被记录，数据的修订过程可以被跟踪和管理，它建立在PLM核心功能之上，提供一个打包的方案来管理变更请求、变更通知、变更策略，以及变更的执行和跟踪等一整套方案。
（7）配置管理：建立在产品结构管理功能之上，根据客户需求，在一系列配置规则、配置参数的引导下，进行产品配置。它使产品配置信息可以被创建、记录和修改，允许产品按照特殊要求被建造。
（8）工作流和过程管理：PLM系统的工作流与过程管理提供一个控制并行
工作流程的计算机环境。利用PLM图示化的工作流编辑器，可以在PLM系统中，建立符合各企业习惯的并行的工作流程。
（9）项目管理：管理项目计划、执行情况和控制等活动，以及这些活动的相关资源管理，并将它们与产品数据和流程关联在一起，最终达到项目的进度、成本和质量的管理。
（10）协同设计：实现了基于互联网的软件和服务，能让产品价值链上的每个环节的每个相关人员不论在任何时候，认可地点都能够协同第对产品进行开发、制造和管理。
PLM系统：极大地提高了产品全生命周期数据管理的标准化、及时性、准确性、数据的共享性、系统间的集成性，PLM为企业创造了巨大的价值，实现了知识共享、提高了零部件的可重用性、高度集成性。
2.3 CAD/CAE/CAM
计算机辅助设计CAD（Computer Aided Design）：使用信息处理系统完成
诸如设计或改进零、部件或产品的功能，包括绘图和标注的所有活动。
CAD是工程技术人员以计算机为工具，对产品和工程进行总体设计、绘图、分析和编写技术文档等设计活动的总称。CAD的功能可归纳为四大类：数字建模、工程分析、动态模拟和自动绘图。一个完整的CAD系统，应由人机交互接口、科学计算、图形系统和工程数据库等组成，重点侧重产品设计。
计算机辅助工程CAE（Computer Aided Engineering）：是用计算机辅助求解复杂工程和产品结构强度、刚度、屈曲稳定性、动力响应、热传导、三维多体接触、弹塑性等力学性能的分析计算以及结构性能的优化设计等问题的一种近似数值分析方法。
CAE现已成为工程和产品结构分析中（如航空、航天、机械、土木结构等领域）必不可少的数值计算工具，同时也是分析连续力学各类问题的一种重要手段。
CAE的功能：
（1）应用数据模型，借助计算机分析计算，确保产品设计的合理性和设计指标的准确性。
（2）采用各种优化技术，在可行域中找出产品设计最佳方案。
（3）CAE所创建的虚拟样机，能预测产品在整个使用周期内的可靠性，甚至产品与产品、产品与环境等之间的相容性。
（4）模拟各种试验方案，减少过去所需要的实验次数和时间，缩短设计周期，降低开发成本。
（5）在产品制造或工程施工前与实现发现潜在的问题。
（6）进行工程或设备事故分析，查找事故原因。
（7）知识的获取是现场设计的关键，只有CAE才能真正提高设计者的知识技能。
计算机辅助制造CAM（computer Aided Manufacturing）：是利用计算机将产品的设计信息自动转换成制造信息，以控制产品的加工、装配、检验、试验和包装等全过程，并对与这些过程有关的全部物流系统进行控制。
如机床加工：它输入信息是零件的工艺路线和工序内容，输出信息是机械刀具加工时的运动轨迹（刀位文件）和数控程序，CAM重点侧重制造过程。
2.4 CAPP
计算机辅助工艺过程设计CAPP（ComputerAidedProcessPlanning）：是指借助于计算机软硬件技术和工艺知识库、工艺设计专家系统，利用计算机进行数值计算、逻辑判断和推理等的功能来制定零件加工的总工艺过程、零件加工工艺路线和工艺卡的制作。
工艺过程设计方式：
1.检索式工艺过程设计系统是针对标准工艺的，将设计好的零件标准工艺进行编号，储存在计算机中，当制定某零件的工艺过程时，可根据输入的零件信息进行搜索，查找合适的标准工艺。
2.派生式工艺过程设计就是利用零件的相似性原理，认为特征相似的零件具有相似的工艺过程。最典型的零件特征相似性表达是零件的成组工艺编码。通过检索相似典型零件的工艺过程，加以增删或编辑而派生一个新零件的工艺过程。
数字化产品设计与外部系统的集成
3.1 数字化工厂设计内容
数字化工厂设计是指在计算机虚拟环境中，建立关于工厂的全面的信息库，并以与实际工厂相同的三维工厂信息模型的形式呈现。通过与计算机仿真技术的结合，数字化工厂设计对工厂生产制造全流程包括设计、制造、装配、质量控制、产品检测等各个阶段进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到产品的全生命周期。
数字化工厂设计在设计、建造阶段能够给设计、施工、管理人员提供方便，通过有效的数字化交付，也将延伸到工厂的运维阶段，形成支撑工厂运维管理的工厂数据仓库、工厂信息资产管理平台和可视化运营管理平台，实现工厂全生命周期的信息管理。
数字化工厂设计主要内容：工厂信息模型PIM；生产工艺规划仿真；物流仿真
3.2 工厂信息模型PIM
工厂信息模型（Plant Information Modeling）或者建筑信息模型（Building Information Modeling）是以建筑工程项目的各项相关信息数据作为基础，通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息，通过三维建筑模型，实现工程监理、物业管理、设备管理、数字化加工、工程化管理等功能。将建设单位、设计单位、施工单位、监理单位等项目参与方在同一平台上，共享同一建筑信息模型。利于项目可视化、精细化建造。PIM不再像CAD一样只是一款软件，而是一种管理手段，是实现建筑业精细化，信息化管理的重要工具。
PIM具有以下八大特点：
（1）可视化
（2）协调性
（3）模拟性
（4）优化性
（5）可出图性
（6）一体化性
（7）参数化性
（8）信息完备性
PIM在全生明周期的应用
3.3 生产工艺仿真设计
生产工艺仿真设计要求在三维虚拟环境中真实再现具体的工艺过程，允许用户通过改变相关参数对生产的工艺过程进行模拟和评估，从而检验并优化生产工艺设计。
生产过程仿真具体功能应包含：
布局规划与仿真；零件流的静态分析与动态仿真；装配过程平衡；复杂的物流操作仿真；机器人及复杂运动仿真；零件加工仿真；人力资源仿真；人机工效仿真；生产物流系统仿真；控制软件测试仿真；生产动作测试仿真。
仿真设计的一般流程：
（1）问题定义
对问题本身做出明确的定义。
（2）确定目标
确定如何达成某个目标，并考虑如何测量。
（3）建立概念模型
建立系统模型。
（4）采集数据
输入数据可以对现实系统调研，也可以通过经验进行估算和计算。
（5）建立模型
将之前建立的系统概念模型利用建模软件转变成计算机仿真模型。
（6）验证和认证模型
确定所建立的模型是否在逻辑上准确反映概念模型以及是否在计算机上可以正确运行并得到结果。
（7）模型试验和结果分析
基于被认证有效的仿真模型，可将各种不同的替代方案输入模型来进行比较各种方案的优劣。
3.4 物流仿真设计
物流仿真设计要求在三维虚拟环境中模拟工厂物流的全过程，验证物流方案的合理性。物流设计功能应允许用户在不同的生产工艺方案中自定义原材料、燃料、外购件等物料的采购运进、入库验收和储存等初始信息，按照规定的工艺过
程经过基本制造的加工和转移活动，最终形成一定价值的产成品，同时模拟将之包装、存放、搬运、输送至成品库或用户等一系列物流实体运送的转运过程。
物流仿真设计应包含：
总平面布局、车间布置；仓储仿真；作业调度仿真；供应与配送仿真；物料和成品库存控制仿真；交通体系仿真；现场监控体系仿真等。
WMS仓库管理系统（Warehouse Management System），是通过入库业务、
出库业务、仓库调拨、库存调拨和虚仓管理等功能，对批次管理、物料对应、库存盘点、质检管理、虚仓管理和即时库存管理等功能综合运用的管理系统，有效控制并跟踪仓库业务的物流和成本管理全过程，实现或完善企业的仓储信息管理。该系统可以独立执行库存操作，也可与其他系统的单据和凭证等结合使用，可为企业提供更为完整企业物流管理流程和财务管理信息。
WCS仓库调度（控制）系统（Warehouse Control System），系统应用在仓库管理，协调各种物流设备如输送机、堆垛机、穿梭车以及机器人、自动导引小车等物流设备之间的运行，采用C/S架构，主要通过任务引擎和消息引擎，优化分解任务、分析执行路径，为上层系统的调度指令提供执行保障和优化，实现对各种设备系统接口的集成、统一调度和监控。
3.5 建设阶段
1）施工过程模拟
在工厂信息模型的基础上关联施工进度计划时间维度，形成4D的施工过程模拟，以可视化的形式展现虚拟建设全过程。施工过程模拟在检验施工进度计划的合理性同时，也应模拟复杂技术方案，验证施工技术的可行性或模拟出解决方案。
2）工程进度监控
通过分析定期收集的数据，预测预测施工进度的发展趋势，进行动态进度控制。随时掌握施工个过程持续时间，与设计变更等影响施工量变化的因素相结合，给出应变措施。以可视化的方式对比展现工程量计划与实际完成量，重要单项工程实体形象进度展现。
3.6 运维阶段
1）设备资产可视化管理
在设备档案的基础上，通过收集设备运行数据，建立标准、统一、完备的设备信息数据库，将数据库中内容与工厂信息模型相关联，为调度运行、设备管理、维修和维护提供可视化信息支持，提升对主要设备和固定资产的运营管控水平。
设备完整性管理应包含设备档案管理、备品备件管理、工器具管理、设备变更管理、设备巡点检、故障维修管理、预防性维护管理和设备知识库等功能。
2）生产运营指挥辅助
通过工厂信息模型与生产动态数据的集成，将实时生产状态信息与相关信息模型结合并以三维可视化方式动态展现，使生产状态信息更加明确、即时，为MOM等系统的生产指挥控制提供辅助支持。
生产运营指挥辅助应包含生产装置情况、生产达标情况、财务指标、健康安全环保与能耗、质量管理信息、供应链上下游信息等相关信息的三维可视化功能。
3）安全应急辅助
安全应急辅助是为事故、灾害和紧急事件提供应急服务的功能，通过将包括灾害报警、预案启动、设备操作、经济分析、方人员调度、车辆物资管理、处置救援等相关信息的可视化实时展示，提高安全应急的管理水平，为工厂安全提供保障服务。
安全应急辅助应包含危险源/隐患管理、应急资源管理、应急预案管理、应急响应流程导引，应急处置联动分析、应急辅助决策设计、消防能力评估、事故模拟推演等功能的可视化展示。
4）可视化培训
利用工厂信息模型的可视化优势，提供以模型为基础的可视化培训功能，在条件允许的情况下延伸至虚拟现实或增强现实的可视化模式，为智能工厂员工提供培训服务。
可视化培训应包含设备结构及拆装、工艺及操作方法、设备维护维修、快速安全疏散、安全应急处理等功能。
5）决策分析支持
向决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，通过数据、模型和知识，以人机交互的方式帮助决策者提高决策水平和质量。
决策分析支持应包含建立决策模型、拟定方案和确定效果度量、方案灵敏度分析、模拟验证、结局定量评价等功能。
6）综合信息展示
以工厂信息模型为基础，通过与智能工厂各系统的对接，以三维可视化方式展示工厂全方面信息，服务于智能工厂全生命周期管理。
3.7 工厂设计数据信息集成
工厂信息模型（PIM）作为数字化工厂设计、仿真分析、运行管控数据存储和交换的载体，目前这些软件系统的接口和数据格式各异，因此需要规范统一的数据交换格式和标准的集成接口。依据系统类型和数据类型的不同，宜按照以下方式进行集成：
1）企业服务总线
通过企业服务总线（ESB）实现业务数据的集成，各异构系统需要将各自的集成接口和数据格式封装成ESB规定的标准集成接口和数据格式后接入ESB总线，
通过ESB实现数据的交互。ESB总线应能够兼容主流软件开发环境。通过ESB交互的消息格式应兼容ISA95规定的消息交换格式。
2）OPC UA
通过国际标准OPC UA进行生产线的实时数据、车间物联网的实时数据的集成。
3）文件传输协议
以文件形式存储的产品设计数据和工艺数据需要通过文件传输协议进行数据集成；模型文件数据需要先转换为通用交换格式IFC后再进行文件级的信息集成。
4.1 ERP系统概述
ERP（Enterprise Resource Planning）是企业资源计划或企业资源规划的简称，ERP系统是指建立在信息技术基础上，通过一些先进管理思想和方法，对企业内部资源和企业相关的外部资源进行整合，通过标准化的数据和业务操作流程，把企业的人、财、物、产、供、销及相应的物流、信息流、资金流进行紧密集成，最终实现资源优化配置和业务流程优化的目的，并为企业各级管理人员提供一个有效、科学的决策管理平台。
4.2 ERP系统功能
ERP的基本功能一般包括生产控制（计划、制造）、分销管理（分销、采购、库存）、财务管理（会计核算、财务管理）、人力资源管理等四方面内容。
ERP系统主要包括以下内容：
销售管理、采购管理、库存管理、制造标准、主生产计划、物料需求计划、能力需求计划、车间管理、及时生产管理、质量管理、财务管理、成本管理、应收帐管理、现金管理、固定资产管理、工资管理、人力资源管理、分销资源管理、设备管理、工作流管理、系统管理。
4.3 财务管理
（1）会计核算
（2）总账模块
（3）应收账模块
（4）应付账模块
（5）现金管理模块（6）固定资产核算模块（7）多币制模块
（8）工资核算模块（9）成本模块
（10）财务管理
4.4 生产控制
4.5 分销管理
CRM客户关系管理系统（Customer Relationship Management ）是以客户数据的管理为核心，利用信息科学技术，实现市场营销、销售、服务等活动自动化，并建立一个客户信息的收集、管理、分析、利用的系统，帮助企业实现以客户为中心的管理模式。客户关系管理既是一种管理理念，又是一种软件技术。
客户关系管理系统主要有高可控性的数据库、更高的安全性、数据实时更新等特点，提供日程管理、订单管理、发票管理、知识库管理等功能。
4.6 人力资源管理
5.1 制造运行管理系统
MES制造执行系统（Manufacturing Execution System）是面向车间的计算机集成生产过程管理与实时信息系统。它主要解决车间生产任务的执行问题，填补了企业上层生产计划与车间底层工业控制之间的鸿沟。
MOM制造运行管理系统（Manufacturing Operations Management）是通过协调管理企业的人员、设备、物料和能源等资源，把原材料或零部件转化成产品的活动。它包含管理那些由物理设备、人和信息系统来执行的行为，并涵盖了管理有关调度、产能、产品定义、历史信息、生产装置信息，以及与相关资源状况信息的活动。（2000年美国ISA（美国仪器、系统和自动化协会）发布ISA-SP95标准的定义）
MES和MOM的区别：
1.范围不同：MOM的范围更广泛、明确，MOM覆盖的范围是企业制造运行区域内的全部活动，MES涉及的范围则会因其产品的设计理念、发展历程，以及应用的行业、地域的不同而变化。
2.本质不同：MOM是一个对象范畴的概念，MES则是一个软件产品和软件系统的概念。
3.整体结构不同：MOM是将生产运营、维护运行、质量运行和库存运行并列起来，使用一个统一的通用活动模型模板来描述，并详细定义了通用活动模型内部的主要功能及各功能之间的信息流。MES系统架构则通常以生产运行为核心，其他几部分运行管理弱化为功能模块，处于辅助生产运行的位置，功能十分有限，
并没有采用与生产运行管理和类似复杂程度的框架来描述。
智能工厂制造运行管理系统的技术架构：
采用平台化方法建立制造运行管理系统的基础功能及扩展功能，具备快速的市场响应机制；
采用物联网、网络物理系统等技术实现工厂设备及业务功能的端到端集成；
采用人工智能、大数据分析、专家知识系统等技术实现制造过程的智能分析、优化、调度、决策的智能化；
采用面向服务的体系结构、可重组的业务流程、跨平台的移动计算等技术，实现信息系统架构的灵活扩展，具备自主优化的、可重构的功能模块；
支持工业APP的扩展模式，结合行业应用特点，实现工业应用（APP）灵活组合，形成智能制造运行系统行业应用产品。
智能工厂制造运行管理的系统功能：包含了生产计划管理、现场作业管控、生产物流管理、生产质量管理和设备运维管理等五条主线，以及MOM运行所必需的基础数据管理功能、工厂建模以及现场监控、报表统计分析、用户管理、日志管理、文件管理等。同时，在前述功能基础上，为适应企业管理发展需求，系统功能可进行扩展，包括如能效管理、生产安全管理等。
智能工厂制造运行管理功能架构
5.2 生产计划管理
APS高级计划与排程系统（Advanced Planning and Scheduling），是企业管理软件。是对所有资源具有同步的、实时的、具有约束能力的模拟能力，不论是物料、机器设备、人员、供应、客户需求、运输等影响计划因素。不论是长期的或短期的计划具有优化、对比、可执行性。采用基于内存的计算结构，这种计算处理可以持续的进行计算，彻底改变了批处理的计算模式。可以考虑所有供应
链约束，当每一次改变出现时，APS就会同时检查能力约束、原料约束、需求约束、运输约束、资金约束，这就保证了供应链计划在任何时候都有效。基因算法将应用在APS上，以获得“最优”的解决方案。
APS系统功能特点：
1.同步规划，根据企业所设定的目标，同时考虑企业的供给与需求；
2.考虑企业资源限制下的最佳化规划；
3.实时性规划，利用实时取得生产相关数据（如现场控制或MES系统）进行实时的规划，能快速的处理类似物料供给延误、生产设备故障、紧急插单等例外事件。
5.3 现场作业管控
5.4 生产物流管理
生产物流管理利用先进的数据采集技术、无线通信技术、智能搬运技术、智能数字化技术、物联网应用服务平台技术等，实现对产品整个生产环节进行全程的记录，实现精益的物流管控。
物流配送：根据生产计划（车间订单）要求，动态制定合理的生产准备计划（配送计划），实现精益物流。借助信息化手段快速的完成物料配送，实时跟踪指令的执行状态，实现物料信息透明化、实时化，提升配送的精准度，确保及时生产运输。
物流配送主要功能包括：
（1）系统根据当前的生产订单，自动分解并生成优化配送任务。
（2）结合信息化采集设备，对配送的各个细节进行记录。
（3）对配送时间、配送设备和配送人员等信息进行分类统计分析，为配送管理提供决策支持。
数字化工厂 数字化工厂（DF）以产品全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。 数字化工厂（DF）是指以产品全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，同时具有其鲜明的特征。它的出现给基础制造业注入了新的活力，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。[1] 1数字化工厂由来编辑 在设计部分，CAD 和 PDM系统的应用已相当普及；在生产部分，ERP等相关的信息系统也获得了相当的普及，但在解决“如何制造→工艺设计”这一关键环节上，大部分国内企业还没有实现有效的计算机辅助治理机制，“数字化工厂”技术与系统作为新型的制造系统，紧承着虚拟样机（VP）和虚拟制造（VM）的数字化辅助工程，提供了一个制造工艺信息平台，能够对整个制造过程进行设计规划，模拟仿真和治理，并将制造信息及时地与相关部分、供应商共享，从而实现虚拟制造和并行工程，保障生产的顺利进行。
“数字化工厂”规划系统通过同一的数据平台，通过具体的规划设计和验证预见所有的制造任务，在进步质量的同时减少设计时间，加速产品开发周期，消除浪费，减少为了完成某项任务所需的资源数目等，实现主机厂内部、生产线供给商、工装夹具供给商等的并行工程。 数字化工厂（DF）是企业数字化辅助工程新的发展阶段，包括产品开发数字化、生产准备数字化、制造数字化、管理数字化、营销数字化。除了要对产品开发过程进行建模与仿真外，还要根据产品的变化对生产系统的重组和运行进行仿真，使生产系统在投入运行前就了解系统的使用性能，分析其可靠性、经济性、质量、工期等，为生产过程优化和网络制造提供支持。 2数字化工厂内涵编辑 德国工程师协会定义：数字化工厂（DF）是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络，包含仿真和3D/虚拟现实可视化，通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。 数字化工厂（DF）集成了产品、过程和工厂模型数据库，通过先进的可视化、仿真和文档管理，以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能： ●提高盈利能力
智能工厂概念、框架及建设原则介绍 智能工厂概念及框架分析 智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时，集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。 智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。 智能工厂由赛博空间中的虚拟数字工厂和物理系统中的实体工厂共同构成。其中，实体工厂部署有大量的车间、生产线、加工装备等，为制造过程提供硬件基础设施与制造资源，也是实际制造流程的最终载体；虚拟数字工厂则是在这些制造资源以及制造流程的数字化模型基础上，在实体工厂的生产之前，对整个制造流程进行全面的建模与验证。为了实现实体工厂与虚拟数字工厂之间的通信与融合，实体工厂的各制造单元中还配备有大量的智能元器件，用于制造过程中的工况感知与制造数据采集。在虚拟制造过程中，智能决策与管理系统对制造过程进行不断的迭代优化，使制造流程达到最优；在实际制造中，智能决策与管理系统则对制造过程进行实时的监控与调整，进而使得制造过程体现出自适应、自优化等智能化特征。 由上述可知，智能工厂的基本框架体系中包括智能决策与管理系统、企业虚拟制造平台、智能制造车间等关键组成部分。 图表智能工厂基本框架 资料来源：中投顾问产业研究中心 智能工厂建设原则及维度 1、建设原则 （1）智能工厂的实施广度 参考德国工业4.0中对“智能工厂”的定义：重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现。前半句“智能化生产系统及过程”，是说除了包括智能化的机床、机器人等生产设施以外，还包括对生产
1）统一原则 在布局设计与改善时，必须将各工序的人、机、料、法四要素有机结合起来并保持充分的平衡。因为，四要素一旦没有统一协调好，作业容易割裂，会延长停滞时间，增加物料搬运的次数。 2）最短距离原则 在布局设计与改善时，必须要遵循移动距离、移动时间最小化，前提是保障合理的作业空间。因为移动距离越短，物料搬运所花费的费用和时间就越小。 3）人流、物流畅通原则 在进行设计与改善时，必须使物流畅通无阻。在设计时应注意：尽量避免倒流和交叉现象，否则会导致一系列意想不到的后果，如品质问题、管理难度问题、生产效率问题、安全问题等。 4）充分利用立体空间原则 随着地价的不断攀升，企业厂房投资成本也水涨船高，因此，如何充分利用立体空间就变得尤其重要，它直接影响到产品直接成本的高低。 5）安全满意原则 在进行设计与改善时，必须确保作业人员的作业既安全又轻松，因为只有这样才能减轻作业疲劳度。切记：过度材料的移动、旋转动作等可能会产生安全事故，每次抬升、卸下货物动作等也可能会产生安全事故。6）灵活机动原则 在进行设计与改善时，应尽可能做到适应变化、随机应变，如面对工序的增减、产能的增减能灵活对应。为了能达成灵活机动原则，在设计时需要将水、电、气集中统一布局，采用自上而下的接入方式，最大限度保障现场整洁，并保障未来现场变化的灵活性。设备尽量不固定基础而采用方便移动的装置。 7）经济产量及生产线平衡原则： 未达到一定的经济产量，布置一条流水线将造成资金浪费。各工序要平衡，按工时和节拍定员分工，达到连续流水作业。 8）舒适原则： 照明、通风、气温应适度，噪音、热气、制造粉尘、震动应隔离。 9）空间优化原则： 库存空间最小化，最大限度减少原材料和成品空间。最大限度地加快作业周转，快速连续移动，制程中仅存放合理数量的在制品。
智能制造发展规划（2016-2020年） 智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，打造我国制造业竞争新优势，实现制造强国具有重要战略意义。 根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》《中国制造2025》和《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，编制本规划。b5E2RGbCAP 一、发展现状和形势 全球新一轮科技革命和产业变革加紧孕育兴起，与我国制造业转型升级形成历史性交汇。智能制造在全球范围内快速发展，已成为制造业重要发展趋势，对产业发展和分工格局带来深刻影响，推动形成新的生产方式、产业形态、商业模式。发达国家实施“再工业化”战略，不断推出发展智能制造的新举措，通过政府、行业组织、企业等协同推进，积极培育制造业未来竞争优势。p1EanqFDPw 经过几十年的快速发展，我国制造业规模跃居世界第一位，建立起门类齐全、独立完整的制造体系，但与先进国家相比，大而不强的问题突出。随着我国经济发展进入新常态，经济增速换挡、结构调整阵痛、增长动能转换等相互交织，长期以来主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放型发展模式难以为继。加快发展智能制造，对于推进我国制造业供给侧结构性改革，培育经济增长新动能，构建新型制造体系，促进制造业向中高端迈进、实现制造强国具有重要意义。DXDiTa9E3d 随着新一代信息技术和制造业的深度融合，我国智能制造发展取得明显成效，以高档数控机床、工业机器人、智能仪器仪表为代表的关键技术装备取得积极进展；智能制造装备和先进工艺在重点行业不断普及，离散型行业制造装备的数字化、网络化、智能化步伐加快，流程型行业过程控制和制造执行系统全面普及，关键工艺流程数控化率大大提高；在典型行业不断探索、逐步形成了一些可复制推广的智能制造新模式，为深入推进智能制造初步奠定了一定的基础。但目前我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、数字化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。发展智能制造面临关键共性技术和核心装备受制于人，智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱，智能制造新模式成熟度不高，系统整体解决方案供给能力不足，缺乏国际性的行业巨头企业和跨界融合的智能
DELMIA数字化工厂 随着企业竞争在经济全球化发展的促进下越演越烈，作为社会发展重要力量的工业生产在经济竞争中扮演着至关重要的角色。企业必须采用先进的制造技术，才能满足现代制造（Contemporary Manufacturing）阶段制造业的高速度、低成本、高质量生产的要求。在此要求下，基于仿真技术和虚拟现实技术的数字化工厂（DigitalizedFactory）技术，实现了对真实工业生产的虚拟规划和仿真优化，在现代制造领域中具有极大的研究价值。DELMIA软件是法国达索公司开发的一款产品，包括面向制造过程设计的DPE（Digital Process Engineer）、面向物流分析的QUEST（Queuing Event Simulation Tool）和面向装配过程分析的DPM（Digital Process Manufacturing）３大主要模块，各模块之间可以通过PPR Hub（Process －Product－Resource）连接，形成了一套从设计到制造的完整解决方案，目前，已经在航空业和汽车行业上得到了很好的应用。它为数字化企业提供完整的数字解决方案，主要进行数据管理使不同领域数据得以协同配合，并对维护过程和复杂制造进行仿真控制。 1 数字化工厂 数字化工厂作为产品设计与制造的媒介逐渐成为一种新型的生产组织方式，它立足于产品整个周期的相关数据，以真实数据为依托，在虚拟环境中对生产全过程进行仿真、优化及重构。 1.1数字化工厂的功能和优势。 数字化工厂以“数据驱动”为导向，分别从已经实施的CAD、PDM系统获取产品运行数据，同时在ERP系统获取生产计划数据，对产品制造过程进行严谨规划和仿真分析，分析过程在数字化环境中进行，并在分析后将仿真和优化结果反馈到相关系统，用来验证其可行性和系统生产能力。数字化工厂通过对生产过程的预测，对工艺过程进行优化，最终对生产决策进行裁决。数字化工厂的功能如图１所示。 图1 数字化工厂的功能 数字化工厂的优势体现在：①预规划和灵活性生产；②缩短产品生产时间，提高
济南市智能制造产业五年发展规划 （2016～2020） 目录 一、智能制造产业发展的形势与环境.5 二、济南市发展智能制造产业优势和存在的问题.6 （一）装备制造产业基础雄厚.6 （二）信息化产业优势明显.6 （三）具备较好的智能制造应用基础.7 （四）具备良好的创新智力支撑.7 三、总体要求.8 （一）指导思想.8 （二）发展原则.9 （三）发展目标.9 四、重点任务.10 （一）建设两大智能服务平台，构筑创新服务体系.11 （二）突破关键共性技术，夯实智能制造四大基础.13 （三）实施数字化、智能化改造，促进制造业转型升级.15（四）实施创新驱动战略，推动智能装备产业发展.16（五）实施智能制造示范，推进智能工厂和智能服务发展.18（六）发展机器人技术及产品，加强机器人创新应用.20（七）培育智能制造示范园区，打造国家智能制造基地.21（八）实施人才建设百千万工程，促进智能人才队伍建设.22五、保障措施.23 （一）加强组织领导.23 （二）加大政策扶持.23 （三）开展智能制造产业招商.24 （四）加强人才队伍和服务体系建设.24 （五）加强开放融合和国际交流合作.24 济南市智能制造产业五年发展规划 （2016～2020）
智能制造是《中国制造2025》的主攻方向和重要突破口，是实现信息技术和制造技术融合创新，重塑制造业新优势，提高国际市场竞争力，建设制造强国的战略选择。 发展智能制造对推进济南市制造业向高端化迈进，提升全市高端制造业规模总量和质量水平，具有突出的推进和载体作用。为充分发挥济南市省会智力资源优势、区位优势，抓住开放型经济新体制综合试点试验区机遇，辐射带动“1+6”都市圈城市智能制造产业发展，提高城市综合竞争力，建设具有国际竞争力的智能制造产业基地，推进“四个中心”建设，特制定济南市智能制造产业五年发展规划。 一、智能制造产业发展的形势与环境 进入新世纪以来，以两化深度融合为显著特征的新一轮科技革命和产业变革,正在从根本上改变国际制造业竞争格局。以制造业数字化、网络化、智能化为核心，不断催生新的生产方式、产业形态、商业模式。基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式的深刻变革。 发达国家正加紧推进智能化、信息化发展布局。美国政府先后发布了《先进制造伙伴计划》和《制造业创新网络计划》，德国提出了工业4.0战略，日本发布了《2014制造业白皮书》、《日本机器人新战略》，英国发布《英国制造2050》等，其核心目的，就是抢抓新一轮产业技术革命的重大机遇，提高制造业国际竞争力。 我国高度重视智能制造产业对制造业转型升级的重要作用。2015年国务院发布的《中国制造2025》，把智能制造作为制造业发展的主攻方向。以融合发展为关键特征的智能制造已经成为全球制造业转型升级，占领经济发展制高点，培育制造业竞争新优势的重要路径和必然选择。 二、济南市发展智能制造产业优势和存在的问题 （一）装备制造产业基础雄厚 济南市在重型汽车、数控机床、金属成形装备、发电输变电设备、试验与检测装备、计算机及通信网络设备等重点装备领域在国内处于领先地位，研发了一批智能制造技术成果和智能化产品。涌现了济南二机床、中国重汽、济南铸锻所、济南轨道交通装备公司、济南一机床等装备制造重点企业，具有一批产业特色鲜明、成长性较好的装备制造中小企业集群。2015年全市装备制造业销售收入达到2650亿元，占全市制造业的48%，产业规模和技术优势明显。 （二）信息化产业优势明显 云计算与大数据，智慧城市建设、能源互联网，CAD、CAPP、PLM工业软件等重点领域技术水平国内领先，拥有浪潮集团、山东华天、积成电子、大陆机电、金钟衡器等行业领先企业，一批专、精、特的软件技术企业快速成长，2015年全市软件信息技术服务业收入达2050亿元，占全省55.4%，软件信息技术快速发展，为智能制造发展提供了较好的信息产业技术支撑。 （三）具备较好的智能制造应用基础 随着信息技术的发展和市场环境的变化，以信息化、数字化为方向的转型升级，为智能制造提供了良好市场载体。全市工业围绕以数字化转型升级及基础设施投资连续两年超1000亿元，2015年达到1147.9亿元。从集聚环境看，以中国重汽为龙头，形成了汽车制造产业集聚区；以山东电工电气、泰山发电设备、鲁能智能、临沃重工等集聚形成的高端装备园，经济开发区集聚的柴油机、变压器、北辰集团、宏达集团、时代焊机、数控机械等机械装备及新能源装备产业集群；以齐鲁制药、力诺集团、宏济堂药业及高新区药谷等集聚形成了济南制药产业群；济阳、章丘食品加工为代表的特色产业园区，章丘、平阴的铸造产业集聚区等，都为推进企业向数字化智能化转型提供了良好的条件和基础。 （四）具备良好的创新智力支撑
智能工厂建设的主要模式及国内外发展现状 2018-08-21 智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。 一、智能工厂主要建设模式 由于各个行业生产流程不同，加上各个行业智能化情况不同，智能工厂有以下几个不同的建设模式。
第一种模式是从生产过程数字化到智能工厂。在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控，侧重从生产数字化建设起步，基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。因此其智能工厂建设模式为：一是推进生产过程数字化，在生产制造、过程管理等单个环节信息化系统建设的基础上，构建覆盖全流程的动态透明可追溯体系，基于统一的可视化平台实现产品生产全过程跨部门协同控制；二是推进生产管理一体化，搭建企业CPS 系统，深化生产制造与运营管理、采购销售等核心业务系统集成，促进企业内部资源和信息的整合和共享；三是推进供应链协同化，基于原材料采购和配送需求，将CPS系统拓展至供应商和物流企业，横向集成供应商和物料配送协同资源和网络，实现外部原材料供应和内部生产配送的系统化、流程化，提高工厂内外供应链运行效率；四是整体打造大数据化智能工厂，推进端到端集成，开展个性化定制业务。 第二种模式是从智能制造生产单元（装备和产品）到智能工厂。在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。因此其智能工厂建设模式为：一是推进生产设备（生产线）智能化，通过引进各类符合生产所需的智
产教深度融合智能制造实训基地建设方案的探索 [摘要]:依托地方经济产业转型升级，面向智能制造方向发展，根据工业机器人技术应用所需岗位技能，探索智能制造实训基地建设方案，建有：智能制造基础性实训室、智能制造生产性实训室、柔性制造单元实训室、智能制造虚拟仿真实训室、智能制造名师工作室、技术研发中心、技术服务中心、创客教育中心。构建了“教育教学-科技研发-技术服务-技能培训-定岗生产-素质陶冶-创业孵化”于一体的产教深度融合智能制造实训平台。 [关键词]: 产教深度融合；智能制造；实训基地；建设方案 前言 李克强总理在2015年的政府工作报告中指出要实施“中国制造2025”的制造业强国梦。随着“制造业强国梦”的提出，新一轮产业和科技革命已经悄然来临。无锡作为中国民族工业的发源地，是长三角地区重要的制造业基地、重要的汽车零部件生产基地、重要的模具工业基地。“十二五”期间，无锡市坚持走新型工业化道路，以智能化、绿色化、服务 化、高端化为引领，构建以新兴产业为先导、先进制造业为主体、现代服务业为支撑的现代产业发展体系。2015年8月，无锡市委十二届九次全会审议通过了《关于智能化绿色化服务化高端化为引领全力打造无锡现代产业发展新高地的意见》，要把无锡打造成“国内一流制造业强市”。在“中国制造2025”新的形势下，不仅要求我院高职教育能促进高素质劳动和技术技能型人才培养，还要能将我院和新吴区企业的研发成果转化为现实生产力，推动企业技术进步和产业升级转型，更好服务地方经济发展，这对我院高职教育技术技能人才培养工作提出了更高要求，迫切需要建设能与之相匹配的集“教育教学-科技研发-技术服务-技能培训-定岗生产-素质陶冶-创业孵化”于一体的产教深度融合智能制造实训平台。 1.产教深度融合智能制造实训基地建设目标定位 坚持“立足高新区、依托高新区、融入高新区、服务高新区”的办学宗旨，积极响应国家“中国制造2025”行动，彰显“双元培养、产教融合”的办学特色，围绕无锡高新区建设“智能化绿色化服务化高端化”的总体目标，依托无锡高新区的产业转型升级，面向无锡高新区制造业智能化方向发展，基于德商会双元制培训中心，构建“教育教学-科技研发-技术服务-技能培训-定岗生产-素质陶冶-创业孵化”于一体的产教深度融合智能制造实训平台。通过创新产教深度融合机制，鼓励行业龙头企业投入机器人先进技术与设备，共建智能制造实训平台；开发智能制造实训能力体系与实训课程项目，构建智能制造人才培养质量保障体系；校企协同研发纵横向智能制造技术应用课题，移植企业技术服务平台，着力开展“四技服务”；引入创客教育，激发学生兴趣，开展技能竞赛、创新创业活动，由点及面，促进课堂改革；实现“四合作、五对接”，保障“技术、设备、人才培养与企业需求”的三个同步发展。力争建成国内一流，具有一定国际影响力的产教深度融合智能制造公共开放型实训平台，在高职院校中具有引领与示范效应。 2.产教深度融合智能制造实训基地建设方案 2.1 智能制造基础性实训室 与工业机器人基础应用开发型龙头企业深度合作，共建智能制造基础性实训室。按照工业机器人技术专业、模具设计与制造（智能方向）、机电一体化技术等专业教学要求和实训基地建设要求，建设场地200M2，建有工业机器人多功能基础教学工作站、工业机器人多工
数字化工厂 142020002周刚 数字化制造技术作为先进制造技术的重要发展方向,已经成为国内外先进制造技术研究的热点,数字化工厂是数字化制造中关键环节之一,数字化工厂技术最主要的是解决产品设计和产品制造之间的鸿沟,降低设计到生产制造之间的不确定性,提高系统的成功率和可靠性,缩短从设计到生产的转化时间. 根据在范围、阶段、视角上的关注点存在差异，对于数字化工厂也有不同提法。基于三维模型的数字化协同研制，基于虚拟仿真技术的数字化模拟工厂和基于制造过程管控与优化的数字化车间是比较典型的三类提法。 基于三维模型的数字化协同研制：由于航空航天领域在产品设计、材料成本、成型技术和制造精度方面具有相对更苛刻的要求，所以其在加工和装配制造工艺上整体领先于其他行业，这为基于三维模型的数字化协同研制奠定了基础。 当前，世界先进的飞机制造商已逐步利用数字化技术实现了飞机的“无纸化”设计和生产，美国波音公司在波音777和洛克希德·马丁公司在F35的研制过程中，基于三维模型的数字化协同研制和虚拟制造技术，缩短了2/3的研制周期，降低研制成本50% 。数字化产品的数据从研制工作的上游畅通地向下游传递，还有助于大幅减少飞机装配所需的标准工装和生产工装。 数字化工厂技术技术已在航空航天、汽车、造船以及电子等行业得到了较为广泛的应用，特别是在复杂产品制造企业取得了良好的效益，据统计，采用数字化工厂技术后，企业能够减少30%产品上市时间；减少65%的设计修改；减少40%的生产工艺规划时间；提高15%生产产能；降低13%生产费用。 在我国，面对传统产业转型升级、工业与信息化融合的战略发展要求，大力开展对于数字化车间技术系统的研究、开发与应用，有利于推动实现制造过程的自动化和智能化，并可望有效带动整体智能装备水平的提升。 现在数字化工厂技术技术成功的运用于航空航天、汽车、造船这些大的领域，如何将其推广到小的领域，被更多的公司使用，也是我们需要考虑的。
智能工厂信息化架构及M E S系统整体规划--- --180626 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
智能工厂信息化架构及MES系统整体规划 企业信息化架构 基于制造企业的三个管理平台规划，其信息化系统整体架构规划如下： 基于整体信息化架构规划，实现的网络拓扑架构如下：
针对具体一个工厂或制造车间的网络拓扑架构如下： MES整体规划 MES生产执行系统自上向下分为五个层次：用户整合层、分析系统层、应用子系统层、生产管控平台层和数据中心层。如下图所示： 系统层次结构说明
●用户整合层：通过统一的门户，采用灵活严格的权限设置，使企业内外的用户都能 在这个平台上进行业务操作，实现全面的协作。 ●分析系统层：整合企业的所有有效信息，为管理层提供决策支持。 ●应用子系统层：基于 SOA 模式的标准应用模块组成，可根据企业需求灵活配置。 ●生产管控平台层：由应用建模平台、工作流平台、系统运行平台组成，是整个系统 的核心组成部分和运行基础，该平台具有开放性和可扩展性，能满足企业不断扩 展的业务需求。 ●生产数据中心层：由数据采集总线、实时数据库、分析数据库、数据访问服务组 成。 ?基于SOA的先进技术平台 ●平台化：基于SOA的平台化设计，集应用建模系统、工作流系统、实时数据系统、 系统运行于一体。 ●灵活性：提供灵活的“随需应变”策略，支持业务规则和界面的灵活配置，支持工 艺流程的灵活定义，可根据业务需求变化快速重构系统。 ●先进性：采用最先进的软件技术，利用BS+CS应用模式，包括SOA技术、WEB技 术、XML技术、中间件技术、软件组件技术等。 ●安全性：充分保证控制系统的安全性。 ●可靠性：合理的系统架构设计，保证系统平台的可靠性达到99.99%。 ●开放性：向下与DCS、PLC、SCADA等过程控制系统集成，向上与ERP、CRM和 SCM等应用系统集成。 ●分布式：支持分布式应用部署和分布式数据管理，支持负载平衡，满足集团化企业 的管理需求。
一、注意事项 1、合理设计进排风口位置和尺寸 利用室内外空气温度差所形成的热压作用和室外空气流动产生的风压形成自然通风，但风压作用受自然条件限制，具有多变性，无风时即无风压作用，因此不宜作为厂房自然通风的动力考虑。按照有关规定，在热加工厂房自然通风的设计计算中，仅考虑热压作用，风压作用只作为一项补充因素，不参与通风计算。热加工车间在生产过程中，散发大量的余热和灰尘等污浊气体，恶化了厂房内部环境，必须通过有效地组织厂房自然通风，迅速排除余热和污浊气体而改善内环境质量。当厂房高度和生产散热量为一定时，合理协调进、排气口面积，是提高厂房自然通风效果的关键所在。 在厂房自然通风设计中，必须合理协调进、排气口面积，力求进气口面积不小于或大于排气口面积，这应该是提高自然通风效果的极为重要和有效的技术措施。然而。在实际工程设计中，某些热加工主体厂房，由于缺乏精心的合理规划，造成公辅设施建筑和生活福利建筑，把主体厂房围得严严实实、水泄不通，使厂房失去了大片可开设进气口的宝贵位置，而厂房自然通风设计中。又未认真进行研究推敲，只是迁就于既定的建筑设计现状，不管合理与否，消极的拼命加大天窗面积，将天窗高度加大至8m左右，结果导致进气口面积不足排气口面积的1/3，使厂房自然通风模式形成极不合理的状况．虽然为厂房自然通风天窗增加了大量建设投资，却未获取应有的通风效果。 总之，厂房自然通风设计，绝对不能停留在只是根据既定的建筑布局，单纯的通过通风计算来决定天窗开口面积。可以说这只是消极的设计。积极的设计应该是认真地进行分析研究，反复试算、修改。合理协调进、排气口面积，力求以最低的经济投资，获取最佳的通风效果。具体而言，就是在进行厂房自然通风设计时，首先要在满足通风量需要的前提下，力求取得较低的中和面位置，即争取将进风口面积集中开设在下部作业区范围内。也就是说，要尽最大努力将堵靠在厂房侧墙部位的辅助建筑移位，为进风口让出宝贵的下部侧墙面。因某种原因实在搬不走的，则要将其下部架空，为主厂房留取进风口位置。这样做表面上看出也许要多花一些投资，但与提高厂房内环境质量相比是值得的。而且即使在经济上，最终也不见得多花钱。因为如果堵塞了厂房进气口，造成F1和F2的比例失调，中和面位置提高，势必显著降低排气压力而导致天窗面积大增，而抬高天窗所花费的投资，完全有可能高于辅助建筑下部架空的投资。 2、要想法克服进气短流问题 所谓进气短流，系指由进气口进入厂房内的新鲜空气，在未进入作业区范围之前，就已经被加热而上升至天窗排气口排出室外的现象。显而易见，这样的进
数字化实训工厂建设方案 为了适应当前职业教育发展的需要，深化教学改革，我校需要从根本上转变过去教学计划中的传统意识，来满足企业对人才的要求。从目前我校实际教学情况上来看，受传统教育思想的影响很深，重理论，轻实践比较普遍，以致教学内容，形式不能适应当前实际需要。具体体现在几个方面：知识传输体系上仍然求全求深；理论教学与实践教学的比例上仍偏重前者；教学方式方法上仍在很大程度上采用传统模式。这些都直接影响了对学生动手能力的培养。 职业教育的发展改革要从劳动市场的实际需要出发，坚持培养生产一线的高素质的劳动者，以能力为本位，培养学生综合职业能力，我们需要采用一些先进的教育模式和方法，来努力满足企业岗位要求。数字化实训工厂技术是当前企业发展的方向，是技术工人必须应用的技能。而目前我校没有与之对应的相关教学手段。当务之急，我们迫切需要一套数字化实训工厂的教学模式和方法，通过软件平台建设带动学生和老师的教学改革，通过案例和软件教学来推动实践教学，改变过去一味讲理论教学方式，通过做产品理解理论知识，让学生学到实际应用技术和技能。 一、建设目标： 把现代化的无纸化的企业生产模式引入学校，真实模拟现代企业的生产经营场景，利用信息化技术，再现企业生产过程，打造一个真实的数字化实训工厂。建立数字化设计制造体验中心以及现代化车间，建立起数字化设计制造及教学管理平台。从而实现教学、实训的全数字化。为职教人才培养模式及教学改革、“双师型”师资队伍培养创造平台。 数字化实训工厂模型： 二、建设内容： 实训设备和场地按企业生产要求组织建立重现企业流程的信息化运行平台，实训项目结合学校的设备配置状态，针对实训教学的特点，重现企业生产场景。实训项目按照企业真实角色和流程组织。 在数字化实训工厂里面，通过建立的数字化设计平台、数字化工艺平台、数字化网络制造平台和数字化管理平台，使学生体验企业产品的整个生命周期的过程。
怎样做好智能工厂建设布局 智能制造是目前的大势所趋，走在前端的制造业工厂都已经开始将建设智能工厂加入计划。智能工厂的布局是一个十分繁杂的，本文的目的在于帮助你梳理智能工厂建设重需要关注的要点和重点，帮助你在布局中尽量少走弯路。 1、数据的采集和管理 数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工序、人员进行关联，以实现生产过程的全程追溯。 此外，在智能工厂的建设过程中，需要建立数据管理规范，来保证数据的一致性和准确性。还要预先考虑好数据采集的接口规范，以及SCADA（监控和数据采集）系统的应用。企业需要根据采集的频率要求来确定采集方式，对于需要高频率采集的数据，应当从设备控制系统中自动采集。 另外，必要时，还应当建立专门的数据管理部门，明确数据管理的原则和构建方法，确立数据管理流程与制度，协调执行中存在的问题，并定期检查落实优化数据管理的技术标准、流程和执行情况。 2、设备联网 实现智能工厂乃至工业4.0，推进工业互联网建设，实现MES应用，最重要的基础就是要实现M2M，也就是设备与设备之间的互联，建立工厂网络。 企业应该对设备与设备之间如何互联，采用怎样的通信方式、通信协议和接口方式等问题建立统一的标准。在此基础上，企业可以实现对设备的远程监控，
机床联网之后，可以实现DNC（分布式数控）应用。设备联网和数据采集是企业建设工业互联网的基础。 3、工厂智能物流 推进智能工厂建设，生产现场的智能物流十分重要，尤其是对于离散制造企业。智能工厂规划时，要尽量减少无效的物料搬运。很多制造企业在装配车间建立了集中拣货区(Kitting Area)，根据每个客户订单集中配货，并通过DPS(Digital Picking System)方式进行快速拣货，配送到装配线，消除了线边仓。 离散制造企业在两道机械工序之间可以采用带有导轨的工业机器人、桁架式机械手等方式来传递物料，还可以采用AGV、RGV（有轨穿梭车）或者悬挂式输送链等方式传递物料。立体仓库和辊道系统的应用，也是企业在规划智能工厂时，需要进行系统分析的问题。 4、生产质量管理和设备管理 提高质量是企业永恒的主题，在智能工厂规划时，生产质量管理和设备管理更是核心的业务流程。贯彻质量是设计、生产出来，而非检验出来的理念。 质量控制在信息系统中需嵌入生产主流程，如检验、试验在生产订单中作为工序或工步来处理；质量控制的流程、表单、数据与生产订单相互关联、穿透；构建质量管理的基本工作路线：质量控制设置→检测→记录→评判→分析→持续改进。 设备是生产要素，发挥设备的效能（OEE—设备综合效率）是智能工厂生产管理的基本要求。OEE的提升标志产能的提高和成本的降低。生产管理信息系统需设置设备管理模块，使设备释放出最高的产能，通过生产的合理安排，使设备
智能工厂规划的十大核心要素 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、数控系统、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 在当前智能制造的热潮之下，很多企业都在规划建设智能工厂。众所周知， 智能工厂的规划建设是一个十分复杂的系统工程，为了少走弯路，本文整理了在 建设中要考虑的十个核心要素以及需要关注的重点维度。 数据的采集和管理 数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过 程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数 据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。生产过程中需要 及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工序、人 员进行关联，以实现生产过程的全程追溯。 此外，在智能工厂的建设过程中，需要建立数据管理规范，来保证数据的一 致性和准确性。还要预先考虑好数据采集的接口规范，以及SCADA（监控和数 据采集）系统的应用。企业需要根据采集的频率要求来确定采集方式，对于需要 高频率采集的数据，应当从设备控制系统中自动采集。 另外，必要时，还应当建立专门的数据管理部门，明确数据管理的原则和构 建方法，确立数据管理流程与制度，协调执行中存在的问题，并定期检查落实优 化数据管理的技术标准、流程和执行情况。
设备联网 实现智能工厂乃至工业4.0，推进工业互联网建设，实现MES应用，最重要的基础就是要实现M2M，也就是设备与设备之间的互联，建立工厂网络。 企业应该对设备与设备之间如何互联，采用怎样的通信方式、通信协议和接口方式等问题建立统一的标准。在此基础上，企业可以实现对设备的远程监控，机床联网之后，可以实现DNC（分布式数控）应用。设备联网和数据采集是企业建设工业互联网的基础。 工厂智能物流 推进智能工厂建设，生产现场的智能物流十分重要，尤其是对于离散制造企业。智能工厂规划时，要尽量减少无效的物料搬运。很多制造企业在装配车间建立了集中拣货区(Kitting Area)，根据每个客户订单集中配货，并通过DPS(Digital Picking System)方式进行快速拣货，配送到装配线，消除了线边仓。
可研阶段智能工厂建设专篇编制内容和深度要求1．建设目标与原则 1.1总体目标 企业智能工厂建设设计专篇，以《中国制造2025》行动纲领为依据。按照《中铝公司智能制造行动计划》(中铝科字[2017]47号)的总体要求，以实现公司转型升级，降本增效，可持续发展，提高企业市场竞争力为目标。借鉴国内外先进的管理理念，充分利用前沿的智能化、信息化技术(云计算、大数据、物联网等)和优化手段，通过同步建设企业生产管控一体化系统和智能制造信息化系统，实现企业装备自动化，生产可视化，管理扁平化，作业流程化、标准化；实现资源优化配置和绿色生产，提高企业生产精准管理和经营决策的快速反应能力。 1.2建设原则 1.总体设计、分步实施 把握智能制造发展方向和重点，从全局、整体层面进行顶层设计。智能工厂设计与基建项目同步在可研、初设阶段进行相关规划设计工作，信息系统基础设施建设与基建项目同步组织开工建设，避免重复投资。设计企业运营管理的应用系统部分根据业务需求分步推进，逐步建设完善。 2.统一标准、互联互通 统一建设标准，统一组织方案设计，明确业务流程，梳理信息流程，统一技术平台，统一工厂模型，统一数据源。通过智能网络，实现人与人、人与
机器、机器与机器、以及服务与服务之间互联互通，以及横向、纵向和端到端的高度集成。 3.效益优先、持续优化 以解决生产经营和企业管理的实际问题为出发点，实现关键控制技术的升级、突破；运用大数据技术，对现行数据深度开发应用，实现工厂的管理水平、生产能效和劳动生产率的明显提高。并在生产运行中不断完善，持续提升公司智能制造水平。 2.可研阶段专篇编制内容与要求 在可研报告的总论中需阐明对智能工厂的设计理念，新建厂应说明从工厂总体设计、生产组织、工艺流程和布局等方面的前提和要求。 建立智能工厂三维设计模型，设计单位应交付三维设计图及基础数据库，作为新建智能工厂的原始资料。 智能制造专篇编制提纲及深度要求如下: 2.1总体规划 本章节与总论呼应，进一步阐述该项目智能制造设计的总体规划。 总体规划主要是统一各个层面的思想与认识。依据工程项目的特点，对业务需求特征进行分析，进行智能制作总体规划，设计智能工厂的建设蓝图，明确建设思路、建设目标、建设内容，形成决策，指导后续工作作的展开。 2.1．1智能制造蓝图设计 1.本工程项目智能制造的建设目标和思路
如何做好工厂及车间的布局规划？ A新建—全新建厂规划 B现成—现成厂房规划 C原地—原地大幅优化 服装企业近几年的趋势是从沿海向内地及国外迁移，原有老厂也按新的生产模式改建。在新建或改建厂房时，如何实现更合理的规划？规划要适应缝制类生产5年~10年的发展，能包含自动流水线、自动设备、物联网等在生产系统的布局，符合工业4.0的扩展架构，能适应未来的柔性快速生产。 一、新工厂规划的方法
二、现有厂房升级的方案 总体规划产能—工厂规划总纲，做什么产品，做多大的量，决定着规划规模，是工厂规划永远的第一手需求资料： 1、产品BOM料表—了解产品的构成，从产成品向前梳理 垂直整合策略—确认零部件自制的程度，对自制零部件生产需作车间规划，对于外购与外协件需确定仓储需求，而往往自制零件的车间规划比总装还要复杂 2、订单批量关系—“品-量”与“批-量”的分析，是大批量生产模式还是小批量定制化的生产，生产模式将不同 2、生产工艺流程—确认生产工艺，规划作业单元 3、工艺环境条件—确定特殊区域环境防护 4、生产作业工时—作为资源测算重要参数，需确认 5、物料包装规范—用于制定物料仓库的存储方式 6、成品包装规范—用于制定成品仓库的存储方式 7、辅助配套需求—用于配套设施规划需求收集 8、优化建议汇集—客户自身提出的当前困惑、存在问题、规划建议或在期望在新厂中实现的想法。
三、工厂规划功能区划Step1-整体规划原则 Step2-资源配置测算 Step3-人车物流动线 Step4-厂区模块划分 Step5-建筑轮廓设定 Step6-精益优化方案 Step7-立体物流动线 Step8-楼层功能定位 Step9-建筑参数测算 Step10-参观路径规划 Step11-整体区划方案 Step12-建筑设计需求
目录 一、设计题目：减速器工厂的规划设计 (1) 1、设计目的 (1) 2、设计内容 (1) 3、设计步骤 (16) 4、设计报告 (16) 二、减速器工厂的规划设计 (18) 1、需要采集的信息 (18) 2、加工设备数量 (26) 3、工厂布局和车间布局 (37) 4、工厂布局 (40) 5、物流分析 (43) 6、工厂每年的运营成本 (45) 三、课程设计心得体会 (46)
一、设计题目：减速器工厂的规划设计 1、设计目的 1）掌握设计制造工厂设施布局的方法。 2）掌握运用设施布局规划设计相关软件进行工厂布局设计的方法。 3）了解工厂搬运设施和设备以及相关参数的选择方法。 2、设计内容 利用后面给出的产品、成本、加工设备尺寸和工艺卡片等数据，设计和评估发动机减速器制造加工厂。设计时，需要考虑所有可能的因素，如布局图、机器数量、工人数量、物料搬运的方法和设备、缓存区大小、运作策略和公司未来增长情况（公司预计在未来 3 年每年增长 8%）。减速器加工厂的项目数据如下。 1）产品 发动机减速器是工业上用于减少电机转速、提高扭矩的设备。减速器通常由轴承、齿轮组和箱体构 成，图 1 和图 2 分别为二级减速器和三级减速器的产品结构图。减速器物料清单如图3 所示。 低速 轴 低 速齿 轮 高 速小齿 轮 第二 中速小齿 轮 第二 中速齿 轮 高速小齿 轮
入 高 速 齿 低 速 轴 输 入 高 速 齿 轮 第 一 中 速 小 齿 轮 第 一 中 速 轴 低 速 齿 轮 第 一 中 速 小 齿 轮 一 中 速 轴 图 1 二级减速器结构图 图 2 三级减速器结构图
数字化工厂内容 数字化工厂的具体内容应该是建立一个以三维虚拟炼厂为基础的集成管理平台，集成工程设计、生产运营、机动设备、环保安全等各种动态静态数据，运用三维可视化技术，提供企业资产信息全生命周期管理、具备高度可配置化应用的系统，是对企业信息管理系统的扩充应用。在物理资产从产生、运营到退役的全过程中，提供资产信息的工程设计、数字资产移交、整合与生命周期管理、技改变更、运行维护、动态展示、信息查询和模拟演示，能够为规划、设计、施工、运营等部门提供准确数据支持的管理环境。 1 三维数字化工厂的关键技术 1.1数字化建模技术 需要建立装置设备模型、生产环境模型、工艺模型以及生产管理模型等。三维数字化工厂是建立在模型基础上的综合应用管理系统，所以数字化建模是数字化工厂的基础。 1.2优化仿真技术 在数字化建模的基础上，对生产系统装置设备布置、三维数字化工厂技术在中石油炼化企业中的应用加工能力、加工路线等各方面进行动态仿真和优化。 1.3虚拟现实技术 文本信息、图表和二维图纸很难满足数字化炼厂的需求。随着三维技术发展，具有沉浸性的虚拟现实技术，使用户能身临其境地感受装置的设计建造过程和生产加工过程，使用户对现场工艺的了解更全面、更准确、更便捷。 1.4软件之间的重组和集成 数字化工厂软件模块之间以及和其他软件模块之间的信息交换和集成。 1.5应用工具 产生虚拟环境的工具集、各种数据转换工具、设备控制程序的生成器、各种报表的输出工具等。 2 三维数字化工厂的特点 2.1直观 最自然、全景式、实体化、融合的三维虚拟现实工作环境，如实地描述和反映设备的实体关系，基于角色的用户界面，满足不同用户需求。
智能工厂概念框架及建 设原则介绍 集团档案编码：[YTTR-YTPT28-YTNTL98-UYTYNN08]
智能工厂概念、框架及建设原则介绍 智能工厂概念及框架分析 智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时，集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。 智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。 智能工厂由赛博空间中的虚拟数字工厂和物理系统中的实体工厂共同构成。其中，实体工厂部署有大量的车间、生产线、加工装备等，为制造过程提供硬件基础设施与制造资源，也是实际制造流程的最终载体；虚拟数字工厂则是在这些制造资源以及制造流程的数字化模型基础上，在实体工厂的生产之前，对整个制造流程进行全面的建模与验证。为了实现实体工厂与虚拟数字工厂之间的通信与融合，实体工厂的各制造单元中还配备有大量的智能元器件，用于制造过程中的工况感知与制造数据采集。在虚拟制造过程中，智能决策与管理系统对制造过程进行不断的迭代优化，使制造流程达到最优；在实际制造中，智能决策与管理系统则对制造过程进行实时的监控与调整，进而使得制造过程体现出自适应、自优化等智能化特征。 由上述可知，智能工厂的基本框架体系中包括智能决策与管理系统、企业虚拟制造平台、智能制造车间等关键组成部分。 图表智能工厂基本框架 资料来源：中投顾问产业研究中心 智能工厂建设原则及维度 1、建设原则 （1）智能工厂的实施广度 参考德国工业中对“智能工厂”的定义：重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现。前半句“智能化生产系统及过程”，是说除了包括智能化的机床、机器人等生产设施以外，还包括对生产过程的智能化管控，站在信息化的角度，就是智能化的MES制造执行系统。而后半句：“以及网络分布式生产设施的实现”，是指将生产所用的生产设施（如机床、热处理设备、机器人、AGV、测量测试等各种数字化设备），进行互联互