智能制造与数字化工厂
摘要: 数字化工厂、智能工厂、智能制造，这些概念在网络上、报刊杂志上层出不穷，你能不能准确说出这些词语的含义与区别，估计很多人都不敢肯定地说“我能！”小编今天就来给大家科普一下！
数字化工厂、智能工厂、智能制造，这些概念在网络上、报刊杂志上层出不穷，你能不能准确说出这些词语的含义与区别，估计很多人都不敢肯定地说“我能！”
小编今天就来给大家科普一下！
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。
附件1 智能制造新模式关键要素 一、离散型智能制造模式 1、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），实现产品数据的集成管理。 3、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在生产管控中的互联互通与高度集成。 4、建立生产过程数据采集和分析系统，充分采集生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据，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、能效的全过程闭环管理。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的优化。 6、建立车间内部互联互通网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间，以及与制造执行系统（MES）和企业资源计划系统（ERP）的高效协同与集成，建立全生命周期产品信息统一平台。 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、物流等环节的集成优化，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。
二、流程型智能制造模式 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、资产的全流程监控与高度集成，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。 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、建立制造执行系统（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、对于存在较高安全风险和污染排放的项目，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、建立工厂内部互联互通网络架构，实现工艺、生产、检验、物流等各环节之间，以及数据采集系统和监控系统、制造执行系统（MES）与企业资源计划系统（ERP）的高效协同与集成，建立全生命周期数据统一平台。 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。 三、网络协同制造模式 1、建有工业互联网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、通过企业间研发系统的协同，实现创新资源、设计能力的集成和对接。 3、通过企业间管理系统、服务支撑系统的协同，实现生产能力与服务能力的集成和对接，以及制造过程各环节和供应链的
合肥市智能工厂(数字化车间)认定管理办法 （征求意见稿） 第一章总则 第一条为全面推进信息技术在产品研发、生产过程控制、经营管理、营销流通等各个环节应用、渗透和融合，加快全市智能制造发展，提升产业核心竞争力，根据《中国制造2025》（国发〔2015〕28号）、国务院《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》和《中国制造2025安徽篇》（皖政〔2015〕106号），以及《关于合肥市扶持产业发展"1+3+5"政策体系》（合政〔2014〕62号）等文件精神，以促进制造业创新发展为主题，以提质增效为中心，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，以推动互联网与制造业融合为契机，积极推动全市两化融合“万千百”创新工程（即：万条“数字化生产线”、千个“数字化车间”、百个“智能工厂”），决定在全市组织开展合肥市智能工厂企业认定工作，特制定本办法。 第二条在全市工业企业范围内助推两化深度融合，发挥信息技术在工业企业转型升级中支撑作用，以智能工厂、数字化车间为代表的智能制造，作为两化深度融合的主攻方向，引领我市制造方式的变革，促进产业转型升级。
第三条合肥市智能工厂(数字化车间)的认定工作遵循企业自愿、择优确定和公开、公平、公正的原则，每年认定一次。 第四条合肥市智能工厂(数字化车间)的认定、考核和撤销等管理工作由市经信委负责；各县（市）区经信委（经促局）、开发区经贸局负责组织所辖区域的推荐申报、指导和相关管理工作。 第二章认定条件 第五条智能工厂是指将机器人、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。 数字化车间是指生产车间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。 第六条申报合肥市智能工厂的基本条件: （一）在我市依法注册具有独立的法人资格，企业具有2年以上独立法人资格，且上一年度销售收入在5000万元以上；
数字化制造到智能制造 “这是最好的时代，这是最糟的时代，这是理性的时代，这是困惑的时代，这是迷信的时代，这是怀疑的时代。这是希望之春，这是失望之冬。人们拥有一切，人们一无所有。由此将坠入地狱，由此将升上天堂。” ——狄更斯只有250年的工业文明创造今天社会财富，是农业文明的千万倍！ 工业4.0将把人类推行智能文明，将会创造更加璀璨的未来！ 智能制造是制造企业必由之路！ 以智能制造为特征的工业4.0转型成功与否，不是企业经营好与坏的问题，是企业生与死的问题！ 每次工业革命，都会让一批企业倒闭，顺应变革的企业会利用技术革命更上一层楼，你企业的命运就掌握在自己的手里！！！ 处于变革时代的我们，面对一系列技术创新如：物联网，大数据、云计算、智能制造，3D打印，机器人自动化，虚拟现实等给制造业带来的深刻冲击和变化。这些技术如何深刻改变你所从事的制造业的竞争规则，竞争强度？您的企业究竟该如何规划实施转型升级？如何整合转型所需的人才，技术和相关资源？ 快速，零缺陷，高效率，低成本开发、制造和交付个性化产品，为客户提供基于智能产品的个性化精准服务，同时确保零库存、低风险的企业经营，是工业4.0时代智能制造企业的核心特征。 信息技术创新和制造业务流程中的深度集成，如何赋予制造业这些“特异功能”？ PLM，ERP，CRM、MES、SCM、CAM、CAE、QMS、WMS以及仿真等软件的应用把客户、产品、
工艺、物料、设备、工装工具、质量、人、供应商、产品使用和服务的要素标准化，数据化，集成化，把营销和销售，产品开发，制造执行，供应链运营，售后服务、以及人力资源管理和财务全部构建在信息高速公路上，让企业具备超级的敏捷性、柔性、开放性来构建大规模个性化定制和协同制造的业务模式。 各个学科知识的模型化，泛在化便于跨学科的深度融合和集成创新。基于模块化定义MBD技术的成熟，使得产品设计模块化，制造模块化，经营模块化，从而推动整个社会创新和效率的提升呈现出几何级数的上升。 物联网技术的使用让万物有了智能，智能产品和智能制造双双来临。 定制化、低成本、短交期的大规模定制时代将大幅提升用户的价值。智能化、协同化、可持续化的智能制造大幅降低生产成本，提升运营效率，让产品更加环保，同时确保高品质的产品和服务，以及员工更高的工作幸福指数。 基于互联和数据的智能制造，将彻底颠覆制造业的价值链。那些驶入智能制造高速公路上的企业将以越来越快的速度积累自己的知识资产，成为专家型企业，优化自己的生态圈。未来成功的价值链将是一批专家型企业构建的一个卓越的价值链。那些不能构建自己智能制造体系的企业将不可避免的被淘汰。 本课程取制造业第四次工业革命之大势，明智能制造之道，优企业升级转型之术，为您的升级转型之路护航。 本课程是目前世界范围内工业4.0的最新理论和最佳实践的一道大餐。 一、掌控未来——工业4.0 1.1.“以史为镜知兴衰”——工业革命的历史 1.1.1.工业1.0
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。
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，
合肥市智能工厂和数字化车间认定管理办法 （修订） 第一章总则 第一条为全面推进信息技术在产品研发、生产过程控制、经营管理、营销流通等各个环节应用、渗透和融合，加快全市智能制造发展，提升产业核心竞争力，依据《中国制造2025》（国发〔2015〕28 号）和《国务院深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》和《关于深入推进信息化和工业化融合管理体系的指导意见》（工信部联信软〔2017〕155 号）、《安徽省人民政府关于深化制造业与互联网融合发展的实施意见》（皖政〔2017〕 3 号）等文件，以促进制造业创新发展为主题，以提质增效为中心，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，以推动互联网与制造业融合为契机，积极推动全市智能化改造“万千百”创新工程（即：万条“数字化生产线”、千个“数字化车间”、百个“智能工厂”），决定组织开展智能工厂和数字化车间认定工作，特制定本办法。 第二条以智能工厂、数字化车间为代表的智能制造，作为两化深度融合的主攻方向，在全市工业企业范围内助推两化深度融合，发挥信息技术在工业企业转型升级中支撑作用，引领我市制造方式的变革，促进产业转型升
级。 第三条合肥市智能工厂和数字化车间的认定工作遵循企业自愿、择优确定和公开、公平、公正的原则，每年认定一次。 第四条合肥市智能工厂和数字化车间的认定、考核和撤销等管理工作由市经信委负责；各县（市）区经信委（经促局）、开发区经贸局负责组织所辖区域的推荐申报、指导和相关管理工作。 第二章认定条件 第五条智能工厂是信息化和智能制造技术在工业企业应用的高级阶段，在这一阶段，企业内外部通过对数字化工作流、信息流、物流和资金流的有效管理，实现资源共享和工作高度协同，构建一个全新的数字化规划、决策、执行智能制造体系，从而实现企业全部业务流程一体化运作。 数字化车间是以产品全生命周期数据为基础，通过实时获取 制造装备状态、生产过程控制数据以及质量控制数据等信息，并与信息系统有效集成，从而实现产品制造全过程透明化管理。 数字化生产线通过将数字化、自动化生产设备按照要求进行 结合，按规定的程序或指令对生产过程进行操作或控制，自动完成产品全部或部分制造过程。 第六条申报合肥市智能工厂的基本条件: （一）在我市依法注册，具有 2 年以上独立法人资格，企业智能工厂
专业普及：智能工厂的四化：模块化、数字化、自动化和智能化 导读：未来无论是工厂还是物流，都将在自动化基础上向智能化发展。而如何建设一个面向4.0的智能工厂和智能物流系统，以及从工业4.0到中国制造2025，我们能说什么、看什么和做什么…… 1面向工业4.0的智能工厂 智能工厂是构成工业4.0的核心元素。在智能工厂内不仅要求单体设备是智能的，而且要求工厂内的所有设施、设备与资源(机器、物流器具、原材料、产品等)实现互通互联，以满足智能生产和智能物流的要求。通过互联网等通信网络，使工厂内外的万物互联，形成全新的业务模式。 从某种意义上说，工业4.0是用CPS系统对生产设备进行智能升级，使其可以智能地根据实时信息进行分析、判断、自我调整、自动驱动生产，构成一个具有自律分散型系统(ADS)的智能工厂，最终实现制造业的大规模、低成本定制化生产。 在建设智能工厂时，要重点关注模块化、数字化、自动化和智能化四大技术课题。模块化是实现智能工厂规模化生产和客户需求个性化定制的前提条件，这需要主要零部件供应商向模块供应商转型，全程参与产品设计、供应模式选择以及单元化物流的规划。 数字化，纵向看是实现工厂内各个层面，乃至每台设备数字化建模与互联互通;横向看，是打造从客户需求，到产品设计、供应商集成、制造以及物流服务的全流程供应链集成体系。 智能化，制造企业应搭建一个虚实融合系统，根据客户个性化定制需求，实现虚拟的设计、制造与装配，再通过智能工厂完成生产制造过程，有效解决定制产品周期长、效率低、成本高的问题。由此，在智能工厂里企业可与客户实现零距离对话，客户也可通过多种方式参与到产品“智造”全过程中来。
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
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
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
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。 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。
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。 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制造人才等突出问题。相对工
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
关于公司实现智能工厂的规划报告 2013年德国“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。 2014年10月我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10年制造业发展的“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：实现通过制造执行系统（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
合肥市智能工厂和数字化车间认定管理办法(试行)
合肥市智能工厂和数字化车间认定管理办法 （试行） 第一章总则 第一条为全面推进信息技术在产品研发、生产过程控制、经营管理、营销流通等各个环节应用、渗透和融合，加快全市智能制造发展，提升产业核心竞争力，根据《中国制造2025》（国发〔2015〕28号）、国务院《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》（国发〔2015〕40号）和《中国制造2025安徽篇》（皖政〔2015〕106号）等文件精神，以促进制造业创新发展为主题，以提质增效为中心，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，以推动互联网与制造业融合为契机，积极推动全市两化融合“万千百”创新工程（即：万条“数字化生产线”、千个“数字化车间”、百个“智能工厂”），决定在全市组织开展合肥市智能工厂和数字化车间认定工作，特制定本办法。 第二条在全市工业企业范围内助推两化深度融合，发挥信息技术在工业企业转型升级中支撑作用，以智能工厂、数字化车间为代表的智能制造，作为两化深度融合的主攻方向，引领我市制造方式的变革，促进产业转型升级。
智能工厂固定资产总投资达5000万以上（建设周期不超过3年），且上一年度销售收入在5000万元以上； （二）企业已制定信息化工作制度，积极推行首席信息官（CIO）制度，建立信息化组织实施机构，编制信息化发展规划； （三）企业智能化发展水平在同行业中处于领先水平，企业两化融合发展处于综合集成阶段向协同创新阶段过渡，且获得省级及以上两化融合示范企业认定，在设备自动化、产品研发设计、生产管理、质量管理和智能服务等方面具有突出的示范带动作用； （四）设计数字化：研发设计工具普及率（%）要求在80%以上； （五）设备智能化：数控装备必须占生产装备总数的65％以上，数字化车间不少于2个；人机智能交互，应用工业机器人不少于5套；实现智能制造的生产模式； （六）生产管理：通过制造执行系统（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，包括生产制造过程控制系统、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。 （七）质量管理：基于物联网技术实时在线检测和控制能耗设施，实现现场的数据采集、过程监控、设备运维与产品质量跟
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
“数字化”才是智能制造的基础！ 【导读】所谓的机器换人只是低端工作，高端工作的智能绝大部分决策管理还是靠人来完成。机器换人仍只是自动化的老路！ 以下精彩内容为中国航空工业信息技术中心首席顾问宁振波在近日举办的“第九届航空航天信息化建设合作峰会”上的主题演讲，题为《三论智能制造的基础-数字化和人工智能》。
以下为正文 当我们一步步的把方法、知识和经验变成软件和模型的时候，是不是在一步步的走向智能？大家应该很清楚，在过去几年里，浮躁不是少数人的行为，特朗普让许多中国人头脑清醒了起来。2014年到2016年我们讲论智能制造，2017年和2018年讲再论智能制造，我们必须搞清楚智能制造是什么，智能制造是用软件来定义控制数据的自动流动，解决复杂产品的不确定性问题。 制造业大而不强说到底是：研发不强 当然，不仅仅是生产，它既有研发工艺生产交付交付或者维护维修过程，以及整个的综合管理体系。我来说一个数据，真实的广东省经济的数据。广东省GDP中国第一大省，但
是90%的企业单位没有自主研发能力，大家想一想是不是很可怕？换句话说，我们是代工厂或山寨工厂，是血汗工厂。 主席多次讲过，中国制造大而不强在哪？是研发不强。我看了很多材料，我们工业互联网的优秀案例也好，评价也好，应该是把研发设计放在第一位，生产制造放在第二位，综合保障和服务大数据采集放在第三位，运营管理和物流放在第四位，但是在全国报上来的材料里，运营管理和物流的项目报的最多，其次是交付维维护，第三是智能制造过程，而最难的研发设计反而报的项目最少。 华为为什么牛？去年我在福州参加了华为全球大会，2018年的专利统计中，欧洲所有专业里，专利数量西门子第一，华为第二。为什么美国举全国之力来收拾华为？是不是美国人感到害怕？因此我们一定要清楚智能制造是要干什么，智能制造是全员的事，不是某几个人的事。 我们企业转型升级相当于做手术，一个人要做手术，首先要做诊断，除非是车祸紧急救援，普通情况下不把病情查清楚你敢下手么？一定是先诊断清楚才开始做，瞎做的结果一定会是投入大量资金后走到沟里去。同理，企业的能力和水平在哪个点上，每个企业的水平不一样，制造流程中，设计、工艺、制造、生产、设备维修、交付等环节，从哪开始做，先做哪个系统后做哪个，一定要搞清楚。 比如说，中国过去几十年里在ERP上吃了大亏，为啥？2003年到2005年，联想和华为先上了ERP系统，当时的生产情况挺好的，结果到了2005年，华为发现了输入包不完整的问题，华为马上就换了PLM系统，虚拟的模型包不完整了，吃了很多亏。什么意思呢？ERP 和PLM系统紧密关联，它的MBOM一定来于PLM。很多系统是前面做不好，后面做了就推
数字化工厂信息系统结构研究 数字化工厂是以制造产品的企业为核心，由核心企业以及与之相关联的成员构成的动态联盟，通过数字化工厂信息系统有效地管理和利用联盟的数字化信息和数字化信息流，实现成员之间的高度协同工作和资源共享，为客户提供满意的产品。本文基于数字化工厂的基础应用平台采用系统交互与集成方法，通过对数字化工厂信息系统的组成及其已有技术基础的分析，演绎数字化工厂信息系统的实现设想与结构，抽取数字化工厂信息系统公共服务。 1 数字化工厂信息系统及其特征 数字化工厂最重要的原料是关于产品和市场的信息啦)，信息经过各种数字化处理后，成为其决策及行动的知识方案。其运作模式可以概括为产品开发过程数字化、产品制造过程数字化、产品本身数字化、产品销售过程数字化、技术支持与服务过程数字化、经营决策过程数字化、信息与知识数字化及其信息与知识共享。 数字化工厂信息系统是数字化工厂产生、处理、传递、储存和利用数字化信息的系统和工具。通过它控制数字化工厂的信息和信息流，进而达到控制、管理、利用物流和资金流以及协同工作的目的。并且，数字化工厂的每个过程和功能领域都需要其信息系统支持。 (1)从应用角度来看，在产品设计过程和功能领域中，需要CAD、CAPP、CAM、DFX和PDM 等分、子系统。在产品制造过程和功能领域中，需要经营计划、主生产计划、车间作业计划、库存控制、制造设备自动化控制等分、子系统，此外还应该有质量控制系统。在销售服务过程和功能领域中，需要客户关系管理。在经营决策过程和功能领域中，需要决策支持系统，以及其他日常事务处理系统和工具。在资源供应过程和功能领域中，需要有供应链管理和人力资源管理等系统。在财务核算与控制过程和功能领域中，需要财务核算与控制系统。其他公共系统和工具，如电子邮件、字处理、电子会议等。 (2)从支持应用的支撑系统角度来看，需要支持这些系统的平台和工具，如操作系统、通讯网络、各种数据库管理系统等等。 2 数字化工厂信息系统的实现设想 为了满足数字化工厂对信息交换／共享和协同工作的要求，数字化工厂的信息系统必定需要信息交互和系统集成。数字化工厂成员信息系统之间的信息交互和集成可以有两种方法：点对点的交互与集成方法和基于基础应用平台(或称为基础集成框架)的交互与集成方法。前者应用广泛，后者则是目前研究和开发的热点。 由于实现信息交互和系统集成方法是在需要进行信息交互和集成的系统内部和系统之间的交互点，使用特定的通讯设施和编程技术开发接口，这就是点对点信息交互和系统集成(如图1所示)。点对点方法提供了一种在部门级解决方案或应用程序家族之间实现信息自动交换的手段。