制造业动态
浅谈智能制造的模式及其要素条件
发布时间: 2018-10-22 20:05:17

在中国,并不是所有的智能制造都被官方认可,只有5种模式的智能制造满足一定的条件后才有机会获评“智能制造试点示范项目”。本文主要介绍工信部官网介绍5种智能制造模式及其要素条件。


离散型智能制造



1.车间/工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现规划、生产、运营全流程数字化管理。


2.应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真,并通过物理检测与试验进行验证与优化。建立产品数据管理系统(PDM),实现产品设计、工艺数据的集成管理。


3.制造装备数控化率超过70%,并实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备之间的信息互联互通与集成。


4.建立生产过程数据采集和分析系统,实现生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据自动上传,并实现可视化管理。


5.建立车间制造执行系统(MES),实现计划、调度、质量、设备、生产、能效等管理功能。建立企业资源计划系统(ERP),实现供应链、物流、成本等企业经营管理功能。


6.建立工厂内部通信网络架构,实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间,以及制造过程与制造执行系统(MES)和企业资源计划系统(ERP)的信息互联互通。


7.建有工业信息安全管理制度和技术防护体系,具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统,采用全生命周期方法有效避免系统失效。


通过持续改进,实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的产品全生命周期闭环动态优化,推进企业数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等方面的快速提升。


流程型智能制造




1.工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。


2.实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控,建立数据采集和监控系统,生产工艺数据自动数采率达到90%以上。实现原料、关键工艺和成品检测数据的采集和集成利用,建立实时的质量预警。


3.采用先进控制系统,工厂自控投用率达到90%以上,关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。


4.建立生产执行系统(MES),生产计划、调度均建立模型,实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。建立企业资源计划系统(ERP),实现企业经营、管理和决策的智能优化。


5.对于存在较高安全与环境风险的项目,实现有毒有害物质排放和危险源的自动检测与监控、安全生产的全方位监控,建立在线应急指挥联动系统。

6.建立工厂通信网络架构,实现工艺、生产、检验、物流等制造过程各环节之间,以及制造过程与数据采集和监控系统、生产执行系统(MES)、企业资源计划系统(ERP)之间的信息互联互通。

7.建有工业信息安全管理制度和技术防护体系,具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统,采用全生命周期方法有效避免系统失效。

通过持续改进,实现生产过程动态优化,制造和管理信息的全程可视化,企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平显著提升。


网络协同智造




1.建有网络化制造资源协同云平台,具有完善的体系架构和相应的运行规则。


2.通过协同云平台,展示社会/企业/部门制造资源,实现制造资源和需求的有效对接。


3.通过协同云平台,实现面向需求的企业间/部门间创新资源、设计能力的共享、互补和对接。


4.通过协同云平台,实现面向订单的企业间/部门间生产资源合理调配,以及制造过程各环节和供应链的并行组织生产。


5.建有围绕全生产链协同共享的产品溯源体系,实现企业间涵盖产品生产制造与运维服务等环节的信息溯源服务。


6.建有工业信息安全管理制度和技术防护体系,具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。


通过持续改进,网络化制造资源协同云平台不断优化,企业间、部门间创新资源、生产能力和服务能力高度集成,生产制造与服务运维信息高度共享,资源和服务的动态分析与柔性配置水平显著增强。


大规模个性化定制



1.产品采用模块化设计,通过差异化的定制参数,组合形成个性化产品。

2.建有基于互联网的个性化定制服务平台,通过定制参数选择、三维数字建模、虚拟现实或增强现实等方式,实现与用户深度交互,快速生成产品定制方案。

3.建有个性化产品数据库,应用大数据技术对用户的个性化需求特征进行挖掘和分析。

4.个性化定制平台与企业研发设计、计划排产、柔性制造、营销管理、供应链管理、物流配送和售后服务等数字化制造系统实现协同与集成。

通过持续改进,实现模块化设计方法、个性化定制平台、个性化产品数据库的不断优化,形成完善的基于数据驱动的企业研发、设计、生产、营销、供应链管理和服务体系,快速、低成本满足用户个性化需求的能力显著提升。

远程运维服务



1.采用远程运维服务模式的智能装备/产品应配置开放的数据接口,具备数据采集、通信和远程控制等功能,利用支持IPv4、IPv6等技术的工业互联网,采集并上传设备状态、作业操作、环境情况等数据,并根据远程指令灵活调整设备运行参数。


2.建立智能装备/产品远程运维服务平台,能够对装备/产品上传数据进行有效筛选、梳理、存储与管理,并通过数据挖掘、分析,向用户提供日常运行维护、在线检测、预测性维护、故障预警、诊断与修复、运行优化、远程升级等服务。


3.智能装备/产品远程运维服务平台应与设备制造商的产品全生命周期管理系统(PLM)、客户关系管理系统(CRM)、产品研发管理系统实现信息共享。


4.智能装备/产品远程运维服务平台应建立相应的专家库和专家咨询系统,能够为智能装备/产品的远程诊断提供智能决策支持,并向用户提出运行维护解决方案。

5.建立信息安全管理制度,具备信息安全防护能力。通过持续改进,建立高效、安全的智能服务系统,提供的服务能够与产品形成实时、有效互动,大幅度提升嵌入式系统、移动互联网、大数据分析、智能决策支持系统的集成应用水平。


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