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一、钣金数字化智能工厂的机遇与挑战
《中国制造2025》提出，“基于信息物理系统（CPS）的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式变革”，要围绕控制系统、工业软件、工业网络、工业云服务和工业大数据平台等，加强信息物理系统的研发与应用，《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》明确提出，“构建信息物理系统参考模型和综合技术标准体系，建设测试验证平台和综合验证试验床，支持开展兼容适配、互联互通和互操作测试验证。”当前，《中国制造2025》正处于全面部署、加快实施、深入推进的新阶段，面对信息化和工业化深度融合进程中不断涌现的新技术、新理念、新模式，迫切需要研究信息物理系统的背景起源、概念内涵、技术要素、应用场景、发展趋势，以凝聚共识、统一认识更好的服务于制造强国建设。在未来一定时期内，钣金工厂的数字化发展目标是什么？为了实现数字化战略目标，企业所需要的核心能力和资源是什么？在减少产品上市时间，减少设计修改，降低生产费用以及库存，实现精细化管理提升产品质量，企业应该做什么，如何做？
当前，钣金数字化智能制造处于萌芽状态，现在越来越多的企业老板意识到自动化设备带来的红利，在人工成本越来越高，利润越来越薄的前提下，自动化设备能够有效的降低成本和提升效率，但是，企业在生产管理过程中常常遇到一些困惑。
1-无法实时跟踪订单的生产进度，现场异常问题发现处理滞后，造成交货延期；2-订单排产的过程复杂、由人工手动排产，调整困难，造成效率低下；
3-生产过程缺乏可追溯性，难以满足客户对产品质量管理的需求；
4-缺乏有效手段跟踪关键设备的综合利用率以及停机原因；
5-缺乏有效手段收集员工的实际工时并进行绩效评估；
6-各工作中心间信息传递滞后，降低了整体效率；
7-缺乏防错防呆、物料拉动等工具支撑；
8-自动化设备无法与管理系统进行有效的数据集成，造成信息孤岛。
二、钣金数字化智能工厂架构
企业在数字化智能制造转型过程中会遇到各种各样的问题，生产领域的、信息化领域的、自动化领域的，因此需要建立顶层框架来进行思考。笔者研究参考了众多工业4.0框架体系后，提出的针对钣金企业的数字化转型的三级分布式控制系统（DCS）模型，通过制造执行系统（MES）对人、机、物、料、环等生产要素进行生产调度、设备管理、物料配送、计划排产和质量监控而构成的智能车间。
钣金数字化智能工厂构建的重点，是根据当前企业现状从精益生产维度、运营管理维度以及IT信息化维度，分解智能制造时代数字化车间、数字化工厂和数字化企业的层级关系，面向落地和实施。
底层是自动化车间，主要是自动化设备，由数控冲床、激光、折弯机、机器人、AGV小车、传送带等构成的智能柔性生产线。中间层是数字化工厂，一般的话是由控制系统和运营系统组成，有MES、数据采集与监控系（SCADA）、ERP、PDM、OA、CRM、APS、WMS等等。上层是数字化企业层，包括精益管理和有关数据分析的服务，比如设备的数据的分析，订单数据、产能数据分析，营运数据分析等等的服务。核心解决三大领域的问题，分别是数字化工厂战略规划、数字化工厂详细设计和数字化工厂运营实现。
三、钣金数字化智能工厂的设计
钣金数字化智能工厂基于信息化的平台，融合ERP、PDM、APS、MES、TPM 和编程等应用软件系统，旨在帮助企业打造一个数字化、信息化的立体全方位工厂。通过多信息流的交换，员工知道产品和材料知道该去哪儿，设备知道该做什么，管理者随时随地知道工厂状况。结合自动化技术和设备的应用后，只需要工程师在办公室将图纸和工艺做好后，通过PDM和编程软件系统自动将程式编好传输给机床，APS高级排产系统通过ERP的对接下达生产任务给机床加工，MES 系统实时地执行和反馈整个状况，TPM系统实时地监控设备的生产状态，达到实现无人化生产的目标。
1、精益生产规划
以前在接触智能制造、数字化工厂的时候，脑海里第一浮现的大多是工厂里的传感器、大数据、机器人之类的。好像觉得跟我们的成本管理，人员绩效组织发展没有太多的关系，但其实数字化工厂是一个整体，各个细节各个层面都融合在了一起，包括我们现在很多专家在讲智能制造是仅仅是针对生产领域，这属于是认知上的狭隘，智能制造是产品和生产模式的变革，包含了从研发、产品设计、生产规划、工艺规划、生产执行以及服务交付等整条企业价值链的优化。
简单归纳，数字化工厂规划是这么一个迭代过程，首先是精益生产的规划，精益生产的工具和方法非常多，是非常庞大的一个体系，包括车间管理、防差错系统、全员生产维护、低成本自动化、工厂可视化、持续改善、价值流分析等等。去收集需求相关的、产品相关的、工艺相关的、物流相关的，安全相关的信息，再往下要做分析归纳，这里面包括产品族分析、库存矩阵分析、工艺流程分析和价值流分析。根据分析归纳的结果，首先做宏观布局规划，其中包含功能区域规划、功能区面积需求计算以及各功能区布局组合优化。然后是微观布局规划，包括工作站设计、生产线设计、生产单元设计、站间物流设计。后面是验证和决策，可
以通过仿真模型的设计来辅助决策。
价值流分析是企业在做数字化工厂规划很关键的一个环节，“数字化工厂”拆开了看是由“数字化”和“工厂”组合而成的，首先得有工厂、有业务才能谈得上数字化。工厂业务的优化是数字化的核心目标，不能舍本逐末。价值流分析就是要把企业的生产理顺，企业需要知道产品的客户需求节拍和各个工序的生产周期，通过节拍和生产周期的比较分析，可以明确需要改进的环节，从而采取针对性的措施进行调整。价值流分析改进的目的就是要尽可能地缩小生产周期和生产节拍的差距，然后通过生产线平衡（Line Balance）对生产线的全部工序进行负荷分析，分析完了就会清楚哪些地方需要降在制品库存？哪些地方需要建立看板？哪些工序是要合并的？哪些加工周期是需要缩减的？通过调整工序间的负荷分配使各工序达到能力平衡，作业时间尽可能相近，消除各种等待浪费现象，提高生产线的整体效率。
2、信息化规划
制造业企业在数字化转型升级的过程中，随着业务规模的扩展，会涉及到越来越多的信息化平台，不同的平台，不同的厂商，不同的平台之间需要做数据的集成和打通,对于企业来说是存在很大风险的。ERP和MES之间需要传递什么数据？ERP和PDM之间需要传递什么数据？PDM和MES之间的数据交互又是如何？MES会给SCADA传递什么指令，得到何种类型的数据反馈？如果这些数据交互没有梳理清楚，那么上了信息化就又是建成了一个个的信息孤岛，不能发挥信息系统的价值。涉及到企业生产管理的方方面面，如果没有规划好匆忙上线，不仅不会提高效率，还会因为生产流程的打乱影响产品交付和客户满意度。
图4 信息化规划模块
图5 信息化规划流程图
2.1 ERP企业资源管理系统：包含销售管理、财务管理，办公室管理，人力资源管理，物料管理和OA信息管理等。针对钣金行业的管理模式量身打造，达到无纸化办公的效果。销售管理可以自动导入客户的EXCEL订单，并流转到生产任务单的时候进行分解，老产品直接跑MRP需求，并直接下生产指令给MES，新产品转工程部门进行图纸和编程处理。
图6 ERP模块
2.2 PDM工程产品设计管理：工程师只需要画图和设定工艺路线，其它工作交给系统自动做。接到任务后，工程师可调用类似产品图纸快速修改（参数化设计），直接出BOM和工程图，自动对新物料进行编码，图纸和每一个物料一一对应。编程人员可以调用3D图纸直接在RADAN软件中自动编程，或者通过Solidworks，Autocad做的展开图在编程软件中进行编程，减少展开花费的大量工作量。专用编程软件在编程过程中能够优先使用边角料，提升材料的利用率。
图7 PDM工程模块
图8 自动编程
2.3 MES系统：
图9 MES系统架构
图1 0 MES主要功能特点2.4 APS智能排产
2.5 车间现场无纸化
APS和MES将生产指令下达给每个班组或者每台机床，员工扫自己工牌上的条形码或二维码后就可以登录到自己的任务界面，点击调出生产任务单，只需要扫码就可以调出图纸和SOP等文件，并在员工界面完成开工、报工、完工、送检和周转等工作指令。
图1 1 车间操作界面
2.6 设备数据采集与监控
将数据采集器，条码打印机，传感器，扫描仪等硬件集成于平台，实时收集和呈现生产数据，并形成报表。
图1 2 数据采集
图1 3 设备监控系统
图1 4 手持平板
2.7 电子看板：
实时呈现各种数据报表，可根据天成要求定制。
图1 5 电子看板
2.8 质量监控平台：
可以每日、每周提供报表并产品追溯。
图1 6 质量管理系统
3、自动化规划
钣金自动化是指机器设备、系统或过程（生产、管理过程）在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现预期的目标的过程。在数字化工厂规划领域，核心的三大规划内容分别是生产自动化规划、物流自动化规划、现场总线规划和与MES系统的对接。
图17 自动化规划整体方法
钣金自动化目前主要集中在下料设备的自动化（自动板材立体料库、上下料机械手、分拣码垛机器人，视觉检测）、折弯机器人和焊接机器人。自动板材立体料库和上下料机械手能够让一台设备两个人的配置减少到一个人看多台设备，甚至无人化的24小时连续生产，也适应多品种少批量的生产模式。
图18 单塔料库激光柔性生产线
折弯和焊接机器人适合少品种多批量的生产模式，对于大部分钣金厂来说还达不到推广应用的时机。
图19 折弯机器人和焊接机器人
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智慧信息化数字工业服务产业园区项目建设可行性方案
第 1 章建设背景 在全球经济形势复杂，国内全力加快转变经济发展方式、调整经济结构的背景下，在国家大力发展战略性新兴产业的新形势下，聚集式发展产业成为各地政府的重要工作，工业园区是承载这一任务的主要载体，在已建工业园区继续转型升级的同时，大量新建工业园区不断涌现，工业园区之间的竞争非常激烈。在工业园区探索新型工业化、城镇化的发展过程中，信息化建设对于争夺高端产业发展要素、加快科技自主创新、促进产业转型升级、完善民生保障体系、打造工业园区独特品牌中具有关键意义。随着信息化走向更广泛、更深入、更智慧，信息化如何支撑工业园区发展战略、信息化如何应对工业园区核心业务的需求、如何应对新一代信息技术的冲击等方面成为工业园区面临的共同课题。 第 2 章工业园区创新发展趋势 2.1工业园区经济向生态型转变 经过多年的发展，工业园区积累了丰富的产业，形成了企业聚集发展的态势，但是，我国的工业园区在开发建设的快速推进过程中，仅仅解决了产业“进区入园”，即只关注了产业的地理集中或产业集聚问题，而没有解决产业的链式发展和集群化竞争。随着国家优惠政策统一化、
土地、环保政策趋紧，单纯依靠规模效益的粗放型工业园区经济发展方式已经难以为继。 在可持续发展的压力下，工业园区迫切需要改变工业园区内产业间、产业内部关联度低、配套性差、资源利用率低的状况，着力完善产业链和产业配套，促进资源利用由“资源-产品-废物”的现行模式向“资源-产品-废物-再生资源”的循环模式转变，尽量减少生产端的资源投入、尽可能延长产品的使用周期与效率、最大限度地减少废弃物，实现资源再循环。显然，在两型社会的要求下，建设“资源循环、经济发展”的生态型工业园区，促进产业的生态化和生产、生活、生态的协调发展，是今后我国各类工业园区发展的大趋势。 2.2工业园区企业向高新型转变 在激烈的工业园区竞争背景下，工业园区的产业同质化竞争也日趋严重。从世界范围来看，产业链的附加值主要向产业链的两端延伸，在研发、设计、创新等上游领域和现代物流、展销服务等下游领域存在着较为丰厚的利润空间，而我国多数工业园区的产业体系都处于产业链的中间环节。 在竞争的压力下，为了抢占产业链的高附加值端，工业园区内的企业日益增加研发投入，转变以往单纯生产制造的发展方式，向高新型企业演进，通过不断的技术创新保持竞争领先优势。显然，在工业园区“二
智慧工业园区建设方案 建设背景 在全球经济形势复杂，国内全力加快转变经济发展方式、调整经济结构的背景下，在国家大力发展战略性新兴产业的新形势下，聚集式发展产业成为各地政府的重要工作，园区是承载这一任务的主要载体，在已建园区继续转型升级的同时，大量新建园区不断涌现，园区之间的竞争非常激烈。在园区探索新型工业化、城镇化的发展过程中，信息化建设对于争夺高端产业发展要素、加快科技自主创新、促进产业转型升级、完善民生保障体系、打造园区独特品牌中具有关键意义。随着信息化走向更广泛、更深入、更智慧，信息化如何支撑园区发展战略、信息化如何应对园区核心业务的需求、如何应对新一代信息技术的冲击等方面成为园区面临的共同课题。 园区创新发展趋势 园区经济向生态型转变 经过多年的发展，园区积累了丰富的产业，形成了企业聚集发展的态势，但是，我国的园区在开发建设的快速推进过程中，仅仅解决了产业“进区入园”，即只关注了产业的地理集中或产业集聚问题，而没有解决产业的链式发展和集群化竞争。随着国家优惠政策统一化、土地、环保政策趋紧，单纯依靠规模效益的粗放型园区经济发展方式已经难以为继。 在可持续发展的压力下，园区迫切需要改变园区内产业间、产业内部关联度低、配套性差、资源利用率低的状况，着力完善产业链和产业配套，促进资源利用由“资源-产品-废物”的现行模式向“资源-产品-废物-再生资源”的循环模式转变，尽量减少生产端的资源投入、尽可能延长产品的使用周期与效率、最大限度地减少废弃物，实现资源再循环。显然，在两型社会的要求下，建设“资源循环、经济发展”的生态型园区，促进产业的生态化和生产、生活、生态的协调发展，是今后我国各类园区发展的大趋势。
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
智慧园区整体解决方案 XX有限公司XX分公司 2016年12月
目录 1. 项目背景 1. 合作愿景 2. 解决方案 3. 成果展示 4. 推进计划与实施方案
项目背景 四川江油工业园区是1992年经四川省委、省政府批准成立的省级工业开发区。原规划面积7.29平方公里,新扩区20.73平方公里,园区规划总面积达到28.02平方公里。 园区为进一步落实“一园一主业、园区有特色”和江油市委市政府打造“特钢新城”以及“两化”互动、产城一体、园城一体发展的要求，完善园区设施、管理、产能，全面提升园区软硬件技术环境、提升园区对外形象、满足入住企业需求，致力打造西部中小企业腾飞基地。 江油市胜峰天然 气化工有限公司 成都无缝钢管 公司江油钢铁厂 四川艺精长运超 硬材料有限公司 四川清香园调味 品股份有限公司 某某- 有限公司等 四川江油工业园区
需求分析（1/2）-信息资源整合 01园区基础设施不完善 园区服务整体水平需提升 02 03基础应用平台零散 园区集中统一管理平台空白 缺乏统一管理各个区域的数据和信息资源手段 园区内外部产业互动缺失对外业务拓展能力不强
招商环境 目前四川江油工业园区决心打造一流的智慧园区，以互联网为载体的信息化体验环境打造可以提高企业的感知度，增强企业入驻信心。 招商引资 目前园区招商引资面临四川其他产业园区的各方面竞争，招商引资难度加大。 现有的园区内企业生产力过剩，多余产能浪费严重。 价值提升 区域内的企业以孤立存在为主，对于区域内的上中下有产业链资源没有有效的信息互通渠道，无法形成集中发展、资源共享的优势，也无法形成高效、互补的完整产业生态圈。 产业升级 一些产业发展碰触到产业升级瓶颈障碍，亟需依靠移动互联网与“互联网+”实现产业的升级改造。 以手游、移动互联网为代表的创新、孵化团队在起步阶段需要技术、资金、市场、渠道等多方面的扶持，受限于资源缺乏造成发展困难，创新孵化成果无法进行市场检验并转化为有效收益。完备的交通物流产业链 多个大型创业园区 企业剩余产能进一步释放 大量中小生产型企业 引入产业链稀缺企业入驻 企业生产力进一步提升 产业特色 需求分析（2/2）-产业转型升级
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
今天读了下《智能制造之路-数字化工厂》这本书，由机械工业出版社初步，同济大学中德工程学院陈明和西门子数字化工厂梁乃明共同编著。从2013年开始，可以看到工业4.0，工业 互联网，智能制造一直是持续火热的一个新兴技术关注点，买这本书也是希望对这块能有一 个更加系统的了解。 整体这本书可以打3星及格，写的好的地方反而是前面几张整体概述和框架，工业4.0和智 能制造整体发展过程介绍部分的内容，而后面涉及到PLM和MES方面的内容，更多则是基 于西门子本书的产品体系来展开谈的，更多的像是西门子产品的产品手册，虽然有一定的参 考价值，但是缺乏体系性的介绍。 工业4.0，重点是实现产品生命周期和价值链整个过程中人，物，机器之间的连接，同时实 现他们之间信息的及时共享和协同，以提供一个实时，自动化，智能，可视，柔性的动态自 组织架构。德国工业4.0可以概括为一个基础网络(信息物理系统网络），双重战略（领先供 应商，主导市场），三项集成（横向集成，纵向集成，端到端集成），八项举措，十七项主题。 工业4.0的核心和关键是建立一个人，机器，资源互联互通的网络化社会。 美国对智能制造的定义：智能制造是先进智能系统强化应用，新产品快速制造，产品需求动 态响应，以及工业生产和供应链网络实时优化的制造。其核心技术是网络化传感器，数据互 操作性，多尺度动态建模和仿真，智能自动化以及可扩展的多层次网络安全。结果是在一个 柔性，敏捷，创新的制造环境中提升性能和效率。同时使业务和制造过程有效的串联在一起。 工业互联网：最早由通用电气在2012年提出，倡导将人，数据和机器连接起来，形成开放而全球化的工业网络，其内涵已经超越了制造业本身，跨越产品生命周期整个价值链，相比工 业4.0，更加注重软件，网络和大数据。工业互联网系统由智能设备，智能系统和智能决策 三大要素构成。 工业4.0，通过人，物和系统的连接，实现企业价值网络的动态建立，实时优化和自组织。 我国对智能制造的定义：通过新一代信息技术（云计算，物联网，大数据，工业机器人，工 业数控，互联网+IT信息技术等），贯穿设计，生产，管理，服务等制造活动各个环节，具 有信息深度感知，智慧优化和自决策，精准控制和自执行功能的先进制造过程，系统和模式 的总称。 对于智能制造的解读，书里面谈的一些核心特点体现，比较有参考意义，记录如下： 1. 工业4.0不是无人工厂，人是工业4.0的核心。 2. 要实现工业4.0，首先要进行生产组织和业务流程的梳理和重构。 3. 实现人，机器，工件（产品）之间的互联互通。
智慧工业园区规划方案 解决方案概述 伴随着中国经济的快速发展，各类产业园区通过招商引资完成大量产业资源原始积累的同时，为了打破园区之间同质化现象，亟需实现“由外源性的产业集聚向内生性创新经济引擎的产业业态转变”，这种转变主要体现在管理与服务能级的提升和园区特色品牌打造与模式输出。 中国高新技术产业经济研究院--智慧产业园区解决方案根据产业园区的规模化、跨区域、多业态的管理需求，以提升园区服务能级为中心，为产业园区提供基于信息化支撑基础上的服务与运营发展模式，以一种更高效的方法，盘活覆盖产业园区内的各项服务载体与资源，通过集成跨行业、跨专业、跨部门的与园区产业相关的各类资源，为园区企业提供系统、全面、方便、高效的公共性服务，从而在引领产业发展、推动自主创新、促进招商引资、节约企业成本等方面发挥重要作用。 适用对象 中国高新技术产业经济研究院--慧产业园区解决方案主要适用于各类高新技术产业（基地）园区，如软件园、生物医药园、服务外包园等等。 应用场景 依托园区实体基地，在实现园区内部信息化运营管控的同时，根据企业迫切需求整合各方服务资源，面向园区各个主体（园区管理机构、企业、创业者、服务机构、投资机构等），以营造特色产业服务环境、提升园区产业运营发展核心竞争力为目标，构建线上线下联动、台前台后融合的一站式产业链协作公共服务体系，为企业提供多元化服务，促进资源共享，打造产业集群。
核心功能体系 考虑到信息化项目是一个长期推进的过程，园区的管理与服务体系会不断进行变化和扩展，因此我们采用统一底层、前台服务应用、后台服务支撑，应用独立，可灵活扩展的系统架构。 前台依托后台的数据中心和服务处理流程，对接外部服务机构，为企业提供内容丰富、动态、可交互、可快速响应的服务应用；后台基于园区服务与运营体系，能够有效提升服务工作效能，并针对各类服务进行有序、规范的支撑与管理。这些应用可根据园区服务资源集聚和服务项目推进的情况进行添加，共享底层基础数据库，并支持APP应用。 1、园区在线综合服务平台
数字化工厂的框架与落地实践 数字化工厂正在闪现迷人的色彩，其光芒吸引了制造业的注意力。然而耀眼辉光之中，很多企业也被各种相互矛盾和相互纠缠的概念弄得无所适从，渴望能够拥有一个洞开一切的神器。而数字化工厂的确犹如一道有着清晰轨迹的光路，它正指引着那些走向理解智能工厂和工业4.0的必经之路。 数字化工厂的定义 虽然国内外对数字化工厂的研究越来越多，但是对于数字化工厂的定义却没有统一的定论。目前存在两种数字化工厂的定义，一种是广义的，一种是狭义的。 广义数字化工厂 以生产产品或提供服务的制造企业为核心企业，以及相关联的成员，包括核心制造企业、供应商、软件系统服务商合作伙伴、协作厂商、客户、分销商、银行等，是其生产与经营过程中所有信息数字化的动态联盟。 狭义数字化工厂 以制造资源、生产操作和产品为核心，以产品生命周期数据为基础，应用仿真技术、虚拟现实技术、实验验证技术等，使产品在生产工位、生产单元、生产线以及整个工厂中
的所有真实活动虚拟化，并对加工和装配过程进行仿真、试验、分析、优化的一种集成组织方式。 笔者倾向并采用的概念为狭义的数字化工厂。实际上，这也符合工厂企业的实际认知。数字化工厂将产品信息数字化、过程信息数字化和资源物料信息数字化，并将这三种数字化流进行有效结合，是真实工厂的制造过程（包括设计、性能分析、工艺规划、加工制造、质量检测、生产过程管理和控制）在计算机上的一种映射。 数字化工厂、智能工厂与工业4.0 工业4.0的官方说法文字太多。简单说，工业4.0有两个维度：技术维度就是物联网和服务在制造业的应用，而商业维度就是用户驱动。其两大主题也为读者所耳熟能详，一是“智能工厂”，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；二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。 数字化工厂和工业4.0之间隔着一个智能工厂的距离。 关于工业4.0的阶段和实施先决条件，北航刘强教授说过一段话，提到了非常经典的“三不要原则”。第一，不要在不具备成熟的工艺下做自动化，工艺如果不成熟，就最好先做生产线，这是工业2.0解决的问题。第二，不要在管理不成熟的时候做信息化，这是工业3.0解决的问题。第三，
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。
数字化工厂的构建 郭兆祥游冰 机械工业第六设计研究院有限公司 【摘要】本文阐述了数字化工厂的相关概念,综述了制造企业通过工厂设计与建造、产品设计、制造工艺设计、产品仿真、虚拟试生产等多个环节的数字化，实现“按订单生产”模式的转变。 【关键词】数字化工厂工艺规划仿真优化 1引言 围绕激烈的市场竞争，制造企业已经意识到他们正面临着巨大的时间、成本、质量、产品差异化等压力。如何快速适应市场的变化，实现从“以产定销”到“按订单生产”模式转变？数字化工厂提供了较为理想的解决方案。 2 数字化工厂概述 数字化工厂是BIM(建筑信息模型)技术、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。 2.1数字化工厂 2.1.1数字化工厂的概念 数字化工厂是以产品全生命周期的相关数据为基础，根据虚拟制造原理，在虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、优化和重组的新的生产组织方式。它是在设计建造阶段，建立全面、详实的信息，包括材料、工艺、设备运行管理等全生命周期的信息档案数据库，利用BIM(建筑信息模型)技术指导建筑物、构筑物及设备的科学使用和维护，为信息化、标准化管理提供数据基础平台，加上CAD、EEP、MEP等应用管理系统，实现工厂控制系统内部数字化信息的有效传递，既链接了生产过程的各个环节，又与企业经营管理相互联系，进而把整个企业数字化的资金信息、物流信息、生产装置状态信息、生产效率信息、生产能力信息、市场信息、采购信息以及企业所必须的控制目标都实时、准确、全面、系统地提供给决策者和管理者，帮助企业决策者和管理者提高决策的实时性和准确性以及管理者的效率，从而实现管理和控制数字化、一体化的目标。 2.1.2数字化工厂的优势
智慧工业园区建设方案 第 1 章建设背景 在全球经济形势复杂,国内全力加快转变经济发展方式、调整经济结构得背景下,在国家大力发展战略性新兴产业得新形势下,聚集式发展产业成为各地政府得 重要工作,园区就是承载这一任务得主要载体,在已建园区继续转型升级得同时,大量新建园区不断涌现,园区之间得竞争非常激烈。在园区探索新型工业化、城镇化得发展过程中,信息化建设对于争夺高端产业发展要素、加快科技自主创新、促进产业转型升级、完善民生保障体系、打造园区独特品牌中具有关键意义。随着信息化走向更广泛、更深入、更智慧,信息化如何支撑园区发展战略、信息化如何应对园区核心业务得需求、如何应对新一代信息技术得冲击等方面成为园区面临得共同课题。 第 2 章园区创新发展趋势 2.1园区经济向生态型转变 经过多年得发展,园区积累了丰富得产业,形成了企业聚集发展得态势,但就是,我国得园区在开发建设得快速推进过程中,仅仅解决了产业“进区入园”,即只关注了产业得地理集中或产业集聚问题,而没有解决产业得链式发展与集群化竞争。随着国家优惠政策统一化、土地、环保政策趋紧,单纯依靠规模效益得粗放型园区经济发展方式已经难以为继。 在可持续发展得压力下,园区迫切需要改变园区内产业间、产业内部关联度低、配套性差、资源利用率低得状况,着力完善产业链与产业配套,促进资源利用由“资源-产品-废物”得现行模式向“资源-产品-废物-再生资源”得循环模式转变,尽量减少生产端得资源投入、尽可能延长产品得使用周期与效率、最大限度地减少废弃物,实现资源再循环。显然,在两型社会得要求下,建设“资源循环、经济发展”得生态型园区,促进产业得生态化与生产、生活、生态得协调发展,就是今后我国各类园区发展得大趋势。
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。
数字化工厂的构建 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）
数字化工厂的构建 郭兆祥游冰 机械工业第六设计研究院有限公司 【摘要】本文阐述了数字化工厂的相关概念,综述了制造企业通过工厂设计与建造、产品设计、制造工艺设计、产品仿真、虚拟试生产等多个环节的数字化，实现“按订单生产”模式的转变。 【关键词】数字化工厂工艺规划仿真优化 1引言 围绕激烈的市场竞争，制造企业已经意识到他们正面临着巨大的时间、成本、质量、产品差异化等压力。如何快速适应市场的变化，实现从“以产定销”到“按订单生产”模式转变？数字化工厂提供了较为理想的解决方案。 2 数字化工厂概述 数字化工厂是BIM(建筑信息模型)技术、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。 2.1数字化工厂 数字化工厂是以产品全生命周期的相关数据为基础，根据虚拟制造原理，在虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、优化和重组的新的生产组织方式。它是在设计建造阶段，建立全面、详实的信息，包括材料、工艺、设备运行管理等全生命周期的信息档案数据库，利用BIM(建筑信息模型)技术指导建筑物、构筑物及设备的科学使用和维护，为信息化、标准化管理提供数据基础平台，加上CAD、EEP、MEP等应用管理系统，实现工厂控制系统内部数字化信息的有效传递，既链接了生产过程的各个环节，又与企业经营管理相互联系，进而把整个企业数字化的资金信息、物流信息、生产装置状态信息、生产效率信息、生产能力信息、市场信息、采购信息以及企业所必须的控制目标都实时、准确、全面、系统地提供给决策者和管理者，帮助企业决策者和管理者提高决策
关于公司实现智能工厂的规划报告
关于公司实现智能工厂的规划报告 德国“汉诺威工业博览会”上发布了最终报告，开始实施“工业 4.0”的国家战略。在未来制造业中的各个环节应用互联网技术，将数字信息与现实社会之间的联系可视化，将生产工艺与管理流程全面融合。由此实现智能工厂，生产出智能产品。 10月中国总理李克强访问德国，“工业4.0”、“智能制造”的战略地位迅速提升。国家工信部早在三四年前就开始规划一项未来制造业发展的“中国制造2025”。 结合国家的战略方针，为了提升我公司智能制造水平，推动制造业数字化、智能化、网络化发展，促进产业高端转型，增强发展后劲，对公司实现智能化工厂作初步规划。 一、智能工厂含义 智能工厂（车间）是指将机器人、智能设备和信息技术三者在制造过程中完美融合，涵盖了对工厂（车间）制造的全流程，主要解决工厂（车间）从产品的设计到制造、应用的智能化。 二、目标 1、二年内建立三条“数字化生产线”：“数字化生产线”是指由工件传送系统和控制系统，将自动化装备和辅助设备按照工艺顺序进行结合，在无人（或少人）干预的情况下，按规定的程序或指令进行操作或控制，自动完成产品全部或部分制造过程，从而提高产品的生产效率及良品率。
2、二年内提升产品研发设计水平：车间产品采用智能化设计手段或先进的信息化设计系统；建立产品数据管理系统（PDM），形成基于三维设计模型的数字化产品库。 3、五年内优化生产制造控制流程： 1）提升数控加工中心、工业机器人、自动化生产线，自动化生产设备应用比例； 2）关键设备（数控加工中心、工业机器人、铸造生产线）与产品、工艺设计实现互联； 3）工位计算机随时根据订单、图纸的变化调整工艺技术，实现无图纸化生产管理； 4）生产/制造全过程实现智能监控与调度； 5）广泛采用条形码、电子标签、扫码枪等自动识别设施，配备到工位； 6）生产设备状态（运行状态、生产数量、生产效率等）实现实时监控。 4、五年内提升生产管理水平：实现经过制造执行系统（MES）优化企业生产制造管理模式，制造过程实现智能化的软硬件技术、控制系统及信息化系统的集成应用，建立统一的信息管理平台和生产系统的实时监控，在ERP生产计划指导下完善车间生产制造执行系统或调度系统、经营管理系统的集成应用；物料需求计划编制、物流配送管理实现智能化、自动化。 5、五年内完善质量管理体系：基于互联网技术实时在线检测和控
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
智慧工业园区规划 规划方案概述 伴随着中国经济的快速发展，各类产业园区通过招商引资完成大量产业资源原始积累的同时，为了打破园区之间同质化现象，亟需实现“由外源性的产业集聚向内生性创新经济引擎的产业业态转变”，这种转变主要体现在管理与服务能级的提升和园区特色品牌打造与模式输出。 中国高新技术产业经济研究院--智慧产业园区解决方案根据产业园区的规模化、跨区域、多业态的管理需求，以提升园区服务能级为中心，为产业园区提供基于信息化支撑基础上的服务与运营发展模式，以一种更高效的方法，盘活覆盖产业园区内的各项服务载体与资源，通过集成跨行业、跨专业、跨部门的与园区产业相关的各类资源，为园区企业提供系统、全面、方便、高效的公共性服务，从而在引领产业发展、推动自主创新、促进招商引资、节约企业成本等方面发挥重要作用。 适用对象 中国高新技术产业经济研究院--慧产业园区解决方案主要适用于各类高新技术产业（基地）园区，如软件园、生物医药园、服务外包园等等。 应用场景 依托园区实体基地，在实现园区内部信息化运营管控的同时，根据企业迫切需求整合各方服务资源，面向园区各个主体（园区管理机构、企业、创业者、服务机构、投资机构等），以营造特色产业服务环境、提升园区产业运营发展核心竞争力为目标，构建线上线下联动、台前台后融合的一站式产业链协作公共服务体系，为企业提供多元化服务，促进资源共享，打造产业集群。
核心功能体系 考虑到信息化项目是一个长期推进的过程，园区的管理与服务体系会不断进行变化和扩展，因此我们采用统一底层、前台服务应用、后台服务支撑，应用独立，可灵活扩展的系统架构。 前台依托后台的数据中心和服务处理流程，对接外部服务机构，为企业提供内容丰富、动态、可交互、可快速响应的服务应用；后台基于园区服务与运营体系，能够有效提升服务工作效能，并针对各类服务进行有序、规范的支撑与管理。这些应用可根据园区服务资源集聚和服务项目推进的情况进行添加，共享底层基础数据库，并支持APP应用。
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
设计文件 名称 编号 版本 版权专有违者必究 中车株洲电力机车研究所有限公司
编制工艺 校核标准化 审核批准 版本号更改人更改日期更改说明变更编号
目次 1 目的及意义 (1) 2 从数字化工厂到智能工厂再到智能制造 (1) 2.1 数字化工厂 (1) 2.2 智能工厂 (2) 2.3 智能制造 (2) 3 从数字数字化开发到智能制造的关键技术途径 (3) 3.1 从数字制造到智能制造的发展模式 (3) 3.2 从数字制造到智能制造的具体途径 (4) 4 典型行业智能制造发展技术路线图 (5)
1 目的及意义 随着城市配电网的不断发展, 配电网的结构越来越复杂, 网络供电方式和手拉手供电方式成为城市配电网的主要供电方式。与此同时, 随着电力供需矛盾的缓和, 广大电力用户对电力供应的需求不断提高, 电力系统配电生产管理人员的工作量与日俱增, 配电网的重要性日益突出。原有的人工粗放型的管理方式和工作流程已不能适应新的要求, 亟待建立新型的技术管理模式。 作为“中国制造2025”国家战略计划的重要组成部分，从数字制造到智能制造的转型升级，已成 为各行各业以及高端装备制造业发展的必然趋势，也是促进我国从制造大国向制造强国转变的必然之路。近年来，我国在数字制造技术研究与应用方面取得了重要的进展与突破，数字制造技术得到广泛应用，并成为解决高、精、尖复杂装备制造难题的核心技术之一；智能制造技术研究与应用也初现端倪，部分制造企业集团积极采用智能制造技术提升产品的智能化水平，智能化生产线、智能化车间、智能化工厂不断涌现。但就我国从数字制造到智能制造的发展水平而言，与工业发达国家相比仍存在很大差距。 德勤有限公司与中国机械工业联合会2015 年对上百家制造业企业智能制造与信息化情况开展调研，报告显示中国智能制造尚处于初级发展阶段，仅23% 的企业进入智能制造广泛应用阶段；除在汽车及零 部件行业智能设备应用程度超过90% 外，其他行业尤其是机械加工制造行业的智能设备应用程度均较低（如图所示）。造成上述差距的根源，主要是缺乏从数字制造到智能制造发展的具体技术途径指引，导致我国智能制造应用推广进展缓慢。 为此我们提出利用数字化技术、智能化技术, 通过图形与数据相结合, 实现配电网的生产运行管理与辅助决策管理, 实现配网调度、生产、运行、检修、管理的科学性和数字化, 进一步改善服务质量, 提高供电可靠性, 提高供电企业的综合经济效益。 为了建成上述的一体化 2 从数字化工厂到智能工厂再到智能制造 2.1 数字化工厂 对于数字化工厂，德国工程师协会的定义是：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。 在国内，对于数字化工厂接受度最高的定义是：数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程
智能制造下数字化工厂所具备的优势 随着智能制造的浪潮来袭，通过工业物联网实现的数字化工厂也被越来越多的工厂所认知，但很多人并不清楚传统工厂的弊端到底有哪些。 1.传统工厂：人工统计，效率低且不准确 在中国很多传统的中小型工厂中，对于设备生产数据的采集，几乎完全依靠人工完成。流动的人员、散落的数据，导致数据的保存成了一个巨大的问题。同时人工统计的效率也非常的低，往往都是每天下班或者每周进行一次统计，完全不能进行实时生产数据更新。 此外，数据对于设备而言有着时效性和历史数据参考性的关键作用，据羿戓技术文件编制所了解，从底层操作工的数据记录-数据分析-数据反馈-管理者的决策，中间的环节让数据的时效性大大降低，同时人工的记录统计也会造成数据不准确等问题，而且庞大的数据计算分析，对于人力是一个非常大的耗损。 其次，历史数据对于设备的维护具有参考性的意义，但是传统工厂的数据，靠着一张张的记录纸或者大量的Excel表无疑是给未来的工作又增添了难度，而且工厂不能控制人员的流动，每一次的交接都可能导致数据的流失。 2.数字化工厂：设备联网，数据自动上传反馈 而在数字化工厂中，物联网的概念就被运用到每一台设备上。设备与设备之间，早也不是信息孤岛，而是将人、设备，通过数据建立紧密联系。一个工厂管理者可以在手机或者PC终端观测到每一台设备的实时数据，而且可以随时收到设备的状态提醒。 比如你设置了：轴承的温度超过80度，提醒温度过高。当设备高于80摄氏度时，就会立即收到提醒，实现了收集、分析、反馈的同步进行，大大缩短了时间，提高了决策的效率。 除了收集、计算、反馈等“去工人化”的功能，设备联网之后，还有一大好处就是数据的存储。大量历史数据，包括设备损失数据，也给后期工厂设备的很多操作都提供了参考意义。之后，再遇到工厂的人员流动，这些数据依然可以随时调用并完善保存。 3.传统工厂：设备意外停机频发，造成大量损失 除了数据的管理问题，传统工厂还有一大痛点，那就是经常遭遇意外停机。意外停机不仅造成了生产的停滞，而且对于设备造成的隐性破坏不可估