智能车间、智能工厂、智能制造的三大层级【全面解析】

智能制造：智能车间、智能制造的生产实践引言随着科技的发展和产业的进步，智能制造逐渐成为了制造业的新趋势。

智能制造通过应用先进的信息技术，实现了高效、智能的生产过程，提高了生产效率和质量。

智能车间是智能制造的核心组成部分，它利用先进的传感器、互联网技术和数据分析算法，实现了生产过程的自动化、智能化和灵活性。

智能车间的定义与特点智能车间是指利用先进的信息技术和自动化设备，将传统的生产车间进行升级和改造，使其具备自动化、智能化的生产能力。

智能车间具备以下特点：1.自动化控制：智能车间通过引入自动化设备和控制系统，将传统的人工操作转变为自动化的生产过程。

自动化控制可以提高生产效率、降低人力成本，并减少人为误差。

2.数据化管理：智能车间以数据为驱动，通过传感器和采集设备收集生产过程中的各种数据，如温度、湿度、压力等。

然后利用数据分析算法对这些数据进行处理和分析，为生产过程提供指导和优化方案。

3.灵活生产：智能车间具备快速转换生产线的能力，可以根据市场需求灵活调整生产线的工艺流程和产品类型。

这种灵活性可以降低产品的生产周期和库存成本，提高企业的市场反应能力。

智能制造的生产实践智能制造的生产实践是指在实际生产过程中应用智能制造技术和理念，通过改进和优化生产流程，提高生产效率和质量。

以下是一些智能制造的生产实践案例：1. 利用物联网提高生产线稳定性在传统的生产车间中，设备故障和停机会对生产线的稳定性造成很大影响。

而利用物联网技术，可以实现设备的远程监测和预测性维护。

通过传感器和互联网连接，可以实时采集设备的运行状态数据，并进行故障预警和维护计划，提前预防和解决设备故障，提高生产线的稳定性和可靠性。

2. 借助大数据分析优化生产效率传统的生产车间通常无法充分利用生产过程中产生的大量数据，而智能制造通过大数据分析算法，可以挖掘这些数据中的有价值信息，为生产过程提供指导和优化方案。

通过分析生产数据，可以发现生产过程中的瓶颈和潜在问题，并提供相应的改进方案，从而提高生产效率和减少废品率。

智能制造系统的架构与实现智能制造是指通过数字化、网络化和智能化手段，实现生产过程的自动化和智能化。

智能制造系统是实现智能制造的关键技术之一，它由多个子系统组成，包括生产计划系统、生产执行系统、物料管理系统等。

本文将介绍智能制造系统的架构和实现技术。

一、智能制造系统的架构智能制造系统可以分为以下三层：1. 应用层应用层是整个智能制造系统的顶层，负责与用户交互，提供包括生产计划、生产调度、生产执行等在内的各种生产管理功能。

在应用层中，用户可以通过图形界面来进行生产计划编制、生产任务下发、生产进度查询等操作。

2. 控制层控制层是将生产任务转化为实际加工操作的核心部分，主要包括生产设备控制、机器视觉、工艺控制等系统。

在控制层中，涉及到多种技术，如PLC编程、机器视觉算法、CAD/CAM技术等。

控制层的主要作用是从上游的应用层接收生产任务，然后将任务分解成可执行的指令，送到各个加工设备的控制系统中。

3. 感知层感知层是整个智能制造系统的底层，是通过各种传感器和测量设备获取实时生产数据的核心部分。

在感知层中，涉及到传感器选型、设备接口类型、数据传输协议等技术。

感知层采集到的各种生产数据，比如温度、湿度、工件尺寸等，会不断上传到控制层，用于实时的生产控制和过程优化。

二、智能制造系统的实现技术智能制造系统的实现离不开多种技术的支持，包括以下四个方面：1. 数据采集技术数据采集技术是实现智能制造的基础。

在感知层中使用了多种传感器和测量设备，通过这些设备可以采集到多种生产过程数据，比如温度、湿度、振动等。

数据采集技术需要针对实际生产场景进行定制化设计，比如压力传感器的选择、数据传输协议的设计等。

2. 数据处理技术为了实现对生产数据的分析和处理，需要使用多种数据处理技术，包括数据挖掘、机器学习、深度学习等技术。

数据处理技术的目标是将原始的生产数据转化为有用的信息，帮助企业优化生产过程、提高产品质量。

3. 自动化控制技术自动化控制技术是实现智能制造的另一个关键技术。

智能车间，智能工厂，智能制造，三个层级，各有不同
智能车间，智能工厂，智能制造，三个层级，各有不同。

其中智能车间和智能工厂属于术的层级，智能制造才属于道的层级。

术无穷，道亦无尽;道尽，术亦可无穷，但较难有质的突破。

道未尽，术无穷，一直持续下去，终究会有质的突破。

1、智能车间
以产品生产整体水平提高为核心。

关注于生产管理能力提高，产品质量提高，客户需求导向的及时交付能力提高，产品检验设备能力提高，安全生产能力提高，生产设备能力提高，车间信息化建设提高，车间物流能力提高，车间能源管理能力提高，等方面入手；
通过网络及软件管理系统把数控自动化设备(含生产设备，检测设备，运输设备，机器人等所有设备)实现互联互通，达到感知状态(客户需求，生产状况，原材料，人员，设备，生产工艺，环境安全等信息)，实时数据分析，从而实现自动决策和精确执行命令的自组织生产的精益管理境界的车间。

2、智能工厂
以工厂运营管理整体水平提高为核心，关注于产品及行业生命周期研究，从客户开始到自身工厂和上游供应商的整个供应链的精益管理通过自动化和信息化的实现，从满足到挖掘，乃至开拓和引领客户需求开始的销售与市场管理能力提高;提高环境，安全，健康管理水平;提高产品研发水平;
提高整个工厂生产水平，提高内外物流管理水平，提高售后服务管理水平，提高能源(电，水，气)利用管理水平，等方面入手，通过自动化，信息化来实现精益工厂建设和完成工厂大数据系统建立和发展完善，通过自动化和信息化实现从客户开始到自身工厂和上游供应商的整个供应链的精益管理，这是智能工厂。

省委十一届十二次全会审议通过的《中共湖南省委关于制定湖南省国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》，提出了加快构建现代化产业体系、打造国家重要先进制造业高地的目标要求，这既是落实习近平总书记对湖南工作系列重要讲话指示精神的行动纲领，也是谱写新时代湖南新篇章的主攻方向。

我们应深刻认识“十四五”乃至更长一个时期的新特征新要求，抓住机遇、主动求变，以智能制造引领先进制造业高地建设，打造长株潭智能制造协同示范区，以精准施策助力先进制造业高地建设，奋力打造国家重要先进制造业高地。

以智能制造引领先进制造业高地建设省委全会提出，着力推进先进装备制造业倍增、智能制造赋能等“八大工程”，正是抓住了制造业未来发展的制高点和主攻方向，也是打造先进制造业高地的重要举措。

省委、省政府历来重视装备制造业发展，取得了显著成效。

当前，面对美国等产业回撤脱钩和全球新冠肺炎疫情蔓延，驱动湖南装备制造业发展的“外部技术+传统要素”动能已显得疲软无力，要实现先进装备制造业倍增，打造国家先进制造业高地，必须转向智能化引领的新动能驱动。

一是走创新发展之路。

长株潭装备制造发展所采取的“劳动力+技术消化+规模扩张+市场推广”传统要素驱动模式动能已经弱化，需要“聚焦前沿、集中力量、分工协作”，需要产学研深度融合、研发带动和智核驱动，需要数字化、网络化和智能化武装与引领，需要产业链与产业集群区域协同发展，需要不断通过科技创新促进产业走向价值链高端。

应学习与借鉴深圳“研发+创投+制造业”的创新发展模式、东莞“研发+总部经济+制造业”的转型升级模式、武汉光谷“产学研深度融合+光电技术+产业集群”的研发带动模式、杭州“互联网技术+市场应用+场景+产业集群”的龙头企业牵引模式，走“产学研深度融合+智能制造引领+链群发展+价值提升”的创新驱动道路。

二是走“并联式”发展之路。

新一代智能制造是“数字化+网络化+智能化”的深度融合，并贯穿于产品设计、制造、服务全生命周期的各个环节，是相应系统的优化集成。

首届全国“红旗杯”班组长大赛题库及答案（十五）改善是指为了安全的更便宜的更快速的生产更优质的产品，从而改进现有的工作及作业方法。

A正确B错误正确答案：A班组长应坚持班前班中安全检查。

A正确B错误正确答案：B安全通道的标识颜色应使用黄色。

A正确B错误正确答案：B决策遵循的是最优原则，而不是满意原则。

A正确B错误正确答案：B培训任务完成后，培训工作还没有真正结束。

A正确B错误正确答案：A诚信就是言行一致，相互信任，诚信就是忠诚地履行我们每一个人应当承担的责任和义务。

A正确B错误正确答案：A组成本管理中的重要环节包括工具辅助材料的领用报损及废品报废。

A正确B错误正确答案：A不准跨越运转的设备和各种输送带输送链严禁对运行的设备进行加油，擦拭和清扫等工作。

A正确B错误正确答案：APDCA管理循环中，P阶段主要工作是分析现状，找出存在的问题，制定改进措施并有效实施。

A正确B错误正确答案：B如果设备发生异常时，作业者可以靠自己的经验判断进行处理。

A正确正确答案：B作业延迟是指正常的作业节拍内，发生作业无法完成时或者由于连续不良或设备故障，造成该工位的作业停滞状态。

A正确B错误正确答案：A制造费用是间接用于产品生产或提供劳务服务的费用。

A正确B错误正确答案：B《安全生产法》规定，生产经营单位制定或者修改有关安全生产的规章制度和经营决策活动，应当听取工会的意见。

（）。

A正确B错误正确答案：B对策实施计划表中，对策的目标就是本次小组改善课题的改善目标。

A正确B错误正确答案：B加强培训教育，主要是指对班组进行技能安全生产岗位职责和工作标准等方面的教育培训。

B错误正确答案：A企业为职工缴纳的住房公积金比例统一为6%。

A正确B错误正确答案：B安全带使用两年后，按批量购入情况，抽验一次，使用频繁的安全带，要经常进行外观检查，发现异常时，应立即更换带子使用期为3～5年，发现异常应提前报废。

A正确B错误正确答案：A精益生产方式不仅只适合生产制造部。

生产现场集中控制管理系统SFC （Shop Floor Control）、制造执行系统MES（ManufacturingExecution System）和制造资源计划管理系统ERP（Enterprise Resource Planning），分别处于工厂生产底层（控制层）、制造过程（执行层）和制造资源（计划层）。

通过采用这三套系统，企业能够充分利用信息技术、物联网技术和设备监控技术，加强生产信息管理和服务，清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预，同时还能即时正确地采集生产线数据，合理编排生产计划与生产进度，打造“三维”智能工厂。

“三维”智能工厂是集绿色、智能等新兴技术于一体，构建一个高效节能、绿色环保、环境舒适的生产制造管理控制系统，其核心是将生产系统及过程用网络化分布式生产设施来实现。

同时，企业管理包括生产物流管理、人机互动管理，以及信息技术在产品生产过□文/沈皓玮三个维度构建智能制造horizon视野结合中国工业现状，未来五年，中国很多制造型企业将搭建三层架构模式（SFC-MES-ERP）的智能工厂，从“三个维度”对企业资源计划、制造过程执行和生产底层进行严密监控，实时跟踪生产计划、产品的状态，可视化、透明化地展现生产现场状况，推进企业改善生产流程、提高生产效率，实现智能化、网络化、柔性化、精益化，以及绿色生产。

三个维度构建智能制造程中的应用，形成新产品研发生产制造管理一体化。

三维智能工厂的“触角”—SFC生产底层（控制层）是工业互联网的感知层，是三维智能工厂的“触角”。

在生产过程中，所有制造企业都需要在一个整合的IT 系统，或者从多个IT系统中，合并包含电子数据表的管理业务流程信息。

在这些系统当中，许多典型的领域需要被特别予以关注，如设备、工具、质量、工艺、人员等。

在许多制造企业中，生产现场只具备很有限的IT系统，并且这些系统通常以机械控制与自动化为导向，或者根本就没有IT系统，从而必须配备额外的管理人员，花费额外的时间，为了不必要的沟通、联络、接洽、电话咨询，产生了很多文件，耽误了时间，增加了额外的成本。

智能制造架构：引领制造业的未来
随着科技的飞速发展，智能制造已成为制造业的未来趋势。

智能制造架构作为这一变革的核心，正在引领制造业走向数字化、网络化、智能化。

本文将详细介绍智能制造架构的构成、特点及优势，并探讨其在制造业中的应用和影响。

一、智能制造架构的构成
智能制造架构主要由智能设备、智能工厂、智能供应链三大部分构成。

1.智能设备
智能设备是智能制造的基础，包括数控机床、机器人、传感器等。

这些设备通过集成先进的技术，具备了自主感知、分析、决策、控制等功能，能够实现设备的自动化、智能化操作。

2.智能工厂
智能工厂是智能制造的核心，通过工业互联网、大数据、云计算等技术，实现生产过程的数字化、智能化。

智能工厂能够实时收集生产数据，进行数据分析，优化生产流程，提高生产效率。

同时，智能工厂还能实现设备的远程监控和维护，降低运维成本。

3.智能供应链
智能供应链是智能制造的延伸，通过供应链的数字化、可视化，实现供应链的协同管理。

智能供应链能够实时掌握供应链的运行状态，预测市场需求，优化库存管理，提高供应链的响应速度和灵活性。

二、智能制造架构的特点及优势
1.高度自动化与智能化
智能制造架构通过集成先进的技术，实现了生产过程的自动化与智能化。

这不仅提高了生产效率，还降低了人力成本，提高了企业的竞争力。

2.数据驱动的决策支持
智能制造架构通过实时收集生产数据，进行数据分析，为企业提供了数据驱动的决策支持。

这使得企业能够更好地了解生产情况，优化生产流程，提高决策的准确性和效率。

智能车间、智能工厂、智能制造的三大层级！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、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.1、智能车间，2、智能工厂，3、智能制造，三个层级，各有不同。

其中智能车间和智能工厂属于术的层级，智能制造才属于道的层级。

术无穷，道亦无尽;道尽，术亦可无穷，但较难有质的突破。

道未尽，术无穷，一直持续下去，终究会有质的突破。

1、智能车间以产品生产整体水平提高为核心。

（1）关注于生产管理能力提高，（2）产品质量提高，（3）客户需求导向的及时交付能力提高，（4）产品检验设备能力提高，（5）安全生产能力提高，（6）生产设备能力提高，（7）车间信息化建设提高，（8）车间物流能力提高，（9）车间能源管理能力提高，等方面入手；通过网络及软件管理系统把数控自动化设备(含a生产设备，b检测设备，c运输设备，d机器人等所有设备)实现互联互通，达到感知状态(a 客户需求，b生产状况，c原材料，d人员，e设备，f生产工艺，g环境安全等信息)，实时数据分析，从而实现自动决策和精确执行命令的自组织生产的精益管理境界的车间。

2、智能工厂以工厂运营管理整体水平提高为核心，关注于产品及行业生命周期研究，从客户开始到自身工厂和上游供应商的整个供应链的精益管理通过自动化和信息化的实现，（1）从满足到挖掘，（2）乃至开拓和引领客户需求开始的销售与市场管理能力提高;（3）提高环境，安全，健康管理水平;（4）提高产品研发水平;（5）提高整个工厂生产水平，（6）提高内外物流管理水平，（7）提高售后服务管理水平，（8）提高能源(电，水，气)利用管理水平，等方面入手，（1）通过自动化，信息化来实现精益工厂建设和完成工厂大数据系统建立和发展完善，（2）通过自动化和信息化实现从客户开始到自身工厂和上游供应商的整个供应链的精益管理，这是智能工厂。

智能制造——数字化车间智能制造——数字化车间一、引言智能制造是指利用先进的信息技术、云计算、等技术手段，对传统制造过程进行数字化、网络化和智能化改造，实现制造业的高效、灵活、智能化生产。

数字化车间作为智能制造的核心要素之一，将生产过程中的各个环节进行数字化管理和控制，提高生产效率和质量，降低生产成本，实现智能制造的目标。

二、数字化车间的基础设施1. 车间网络架构1.1 局域网：包括有线和无线网络，用于车间内设备之间的数据传输和通信。

1.2 互联网：连接车间网络和外部网络，实现车间与企业其他部门或合作伙伴之间的数据共享和协同。

1.3 云平台：用于数据的存储、处理和分析，为车间提供数字化管理和决策支持。

2. 传感器与物联网设备2.1 温度传感器：用于监测设备和物料的温度变化，避免因温度过高或过低导致的问题。

2.2 压力传感器：用于监测设备和管道中的压力变化，预防泄漏和爆炸等安全问题。

2.3 振动传感器：用于检测设备的振动情况，判断是否存在故障风险。

2.4 物联网设备：包括智能终端设备、RFID标签、激光扫描仪等，实现车间设备和物料的自动识别、追踪和管理。

3. 数据采集与处理系统3.1 数据采集：通过传感器和物联网设备，实时采集车间内各项指标数据，例如温度、压力、振动等。

3.2 数据存储：将采集到的数据存储在云平台或本地服务器中，方便后续的分析和应用。

3.3 数据处理：利用数据分析算法和模型对采集到的数据进行处理，提取有价值的信息，支持车间监控和决策。

三、数字化车间的关键应用1. 生产计划与调度1.1 计划编制：根据订单和库存情况，制定合理的生产计划，平衡生产能力和客户需求。

1.2 计划排程：将生产计划转化为具体的作业任务，安排设备、人员和物料资源的使用，保证生产进度和效率。

1.3 实时调度：根据车间实际情况，动态调整生产计划和作业任务，最大限度地发挥设备和人员的利用率。

2. 设备监控与维护2.1 设备状态监测：通过传感器和物联网设备，实时监测设备的运行状态和关键指标，例如温度、振动等。

智能工厂的五大体系结构近年来，智能制造热潮席卷神州大地，成为推进“中国制造2025”国家战略的最重要举措。

其中，智能工厂作为智能制造重要的时间领域，它引起了制造企业的广泛关注和各级政府的高度重视。

著名业务流程管理专家August-WilhelmScheer教授提出了智能工厂框架，他将智能工厂分为五大层级。

基础设施层企业首先应当建立有线或者无线的工厂网络，实现生产指令的自动下达和设备与产线信息的自动采集；形成集成化的车间联网环境，解决不同通讯协议的设备之间，以及PLC、CNC、机器人、仪表/传感器和工控/IT系统之间的联网问题；利用视频监控系统对车间的环境，人员行为进行监控、识别与报警；此外，工厂应当在温度、湿度、洁净度的控制和工业安全（包括工业自动化系统的安全、生产环境的安全和人员安全）等方面达到智能化水平。

智能装备层智能装备是智能工厂运作的重要手段和工具。

智能装备主要包含智能生产设备、智能检测设备和智能物流设备。

制造装备在经历了机械装备到数控装备后，目前正在逐步向智能装备发展。

智能化的加工中心具有误差补偿、温度补偿等功能，能够实现边检测、边加工。

工业机器人通过集成视觉、力觉等传感器，能够准确识别工件，自主进行装配，自动避让人，实现人机协作。

金属增材制造设备可以直接制造零件，DMG MORI已开发出能够实现同时实现增材制造和切削加工的混合制造加工中心。

智能物流设备则包括自动化立体仓库、智能夹具、AGV、桁架式机械手、悬挂式输送链等。

例如，Fanuc工厂就应用了自动化立体仓库作为智能加工单元之间的物料传递工具。

智能产线层智能产线的特点是，在生产和装配的过程中，能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效（OEE）等数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态；通过安灯系统实现工序之间的协作；生产线能够实现快速换模，实现柔性自动化；能够支持多种相似产品的混线生产和装配，灵活调整工艺，适应小批量、多品种的生产模式；具有一定冗余，如果生产线上有设备出现故障，能够调整到其他设备生产；针对人工操作的工位，能够给予智能的提示。

智能车间-多层级计划体系
智能车间的多层级计划体系是实现生产高效有序的关键组织方式。

它通常包括战略层、战术层和执行层三个层级：
1. 战略层计划：设定长期的生产目标和产能规划，比如年度生产计划，根据市场需求预测和企业战略目标制定。

2. 战术层计划：也称为中期计划，如月度或周生产计划，依据战略层计划细化，考虑资源约束，进行物料需求计划(MRP)、能力需求计划(CRP)等，平衡生产能力与订单需求。

3. 执行层计划：实时生成详细的作业计划和调度指令，指导现场具体操作，如每日工单分配、工序排程等，借助物联网、大数据分析及人工智能技术优化资源配置，确保生产过程的精准执行。

通过构建多层次计划体系，智能车间能实现从宏观到微观的精细化管理，提高生产灵活性和响应速度，有效降低库存成本和提升整体运营效率。

智能制造导论知识点总结一、智能制造概述1.1 定义智能制造是利用先进的信息技术、自动化和智能化设备，通过数字化工厂和智能供应链的方式，实现生产过程的智能化、柔性化和智能化的制造模式。

1.2 特点1）数字化生产：利用大数据、云计算等技术对生产过程进行数字化管理和监控，提高生产效率和质量。

2）智能化设备：通过人工智能、机器学习等技术使设备具有自主感知、决策、执行能力，实现自动化生产。

3）柔性化生产：使生产设备和工艺具有较强的适应性和灵活性，能够随时根据需求进行调整和变化。

4）个性化定制：实现对产品的个性化定制，满足不同用户的需求。

1.3 智能制造的发展阶段1）传统制造：以人工操作为主，生产效率低下，质量难以保障。

2）自动化制造：引入传统的自动化设备，提高了生产效率和质量。

3）数字化工厂：利用信息技术对生产过程进行数字化管理和监控，提高了生产效率和管理水平。

4）智能制造：引入人工智能、物联网、大数据等新技术，使生产过程更加智能化、柔性化和个性化。

二、智能制造的关键技术2.1 人工智能技术1）深度学习：利用多层神经网络对数据进行学习和模式识别，实现智能控制和决策。

2）强化学习：通过试错学习的方式，使智能系统能够在不断的尝试和调整中获得最优解。

3）自然语言处理：使智能系统能够理解和处理人类自然语言，实现人机交互和协作。

2.2 机器人技术1）协作机器人：能够与人类进行安全、高效的协作，实现生产过程的柔性化和智能化。

2）自主导航：能够自主感知环境和规划路径，实现自动化的物料运输和生产作业。

3）视觉识别：利用摄像头和图像处理技术实现对工件的定位、检测和装配，提高生产效率和质量。

2.3 物联网技术1）感知网络：通过传感器实时监测生产过程的各项指标，提供数据支持和反馈。

2）通信网络：实现设备之间的无线通信和互联互通，实现信息共享和协调。

3）云平台：提供分布式存储和计算能力，支持大规模数据处理和分析。

2.4 大数据技术1）数据采集与处理：对生产过程中产生的大量数据进行实时采集和处理，提供支持决策和控制。

智能制造发展过程三个阶段及特征-深度解析导读：本文首先总结工业生产对控制技术的要求及工业自动化系统的特点; 然后根据智能制造系统在工业生产过程中的地位和所发挥的作用，着重讨论智能制造系统相关技术在不同时期、不同领域的技术特点和阶段，以生产系统的各个子系统间的数据流向为特征，区分智能制造发展过程的 3 个阶段; 最后以钢铁行业的案例来分析智能制造在生产中的地位，为企业实施智能制造提供参考。

为便于描述起见，本文将应用智能制造技术所实现的系统的集合称为智能制造系统，而传统的工业生产控制系统( 包括工业生产过程中的各级自动化和信息化系统的总和) 称为工业自动化系统。

1 工业自动化系统的特点经过多年发展，钢铁行业工业自动化系统的主体架构一般分为 5 层，如图 1 所示: 检测及执行设备级 L0、基础自动化级 L1、过程自动化级L2、制造执行系统 L3 和企业资源计划 L4，每层根据功能或控制范围又划分为多个系统。

各层系统之间的数据通过接口协议互相传递，业务应用互相关联。

随着计算机和控制器的能力越来越强大，过程自动化级的很多功能“下沉”至基础自动化级来执行，融合形成“过程控制级”; 而管理的扁平化需求，使得制造执行系统和企业资源计划的分工界限变得不那么明显，融合形成“生产管理级”。

但无论是 5 层结构，还是其他类型的结构，总体上都是围绕企业的核心发展目标，实现各系统的功能定位和分工合作。

图 1 工业自动化系统的结构通过总结工业生产对控制技术的要求，工业自动化系统一般需要具有以下特点。

( 1) 确定性。

确定性是指工业自动化系统必须有确定的响应能力，主要包括: 1) 实时性。

工业自动化系统一般都是实时系统，很多情况下延迟对于生产过程信息传送来说是不可接受的。

2) 可预测性。

即在满足一定条件下，系统的输出是可预期的，差异在可控或可接受的范围内。

3)手动优先。

在非正常的情况下，工业自动化系统的部分功能可以被操作人员确定性的手动接管，使得整个系统可以在降低部分性能( 包括便利性) 的手动模式下继续运行。

详解⼁智能制造的三个基本范式⼴义⽽论，智能制造是新⼀代信息技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品研发、制造、服务全⽣命周期的各个环节及相应系统的优化集成，实现制造的数字化、⽹络化、智能化，并不断提升企业的产品质量、效益、服务⽔平，推动制造业创新、绿⾊、协调、开放、共享发展。

根据智能制造数字化⽹络化智能化的基本技术特征，智能制造可总结归纳为三种基本范式，即：数字化制造——第⼀代智能制造数字化⽹络化制造——“互联⽹+”制造或第⼆代智能制造数字化⽹络化智能化制造——新⼀代智能制造☝智能制造基本范式的演进数字化制造第⼀代智能制造是数字化制造，它是智能制造的第⼀种范式。

20世纪80年代后期，智能制造的概念被⾸次提出。

当时智能制造的主体就是数字化制造，是后两个智能制造基本范式的基础。

20世纪下半叶以来，随着制造业对于技术进步的强烈需求，数字化制造引领和推动了第三次⼯业⾰命。

数字化制造是在制造技术和数字化技术融合的背景下，通过对产品信息、⼯艺信息和资源信息进⾏数字化描述、集成、分析和决策，进⽽快速⽣产出满⾜⽤户要求的产品。

数字化制造的主要特征表现为：第⼀，在产品⽅⾯，数字化技术得到普遍应⽤，形成数控机床等“数字⼀代”创新产品。

第⼆，⼤量采⽤计算机辅助设计/⼯程设计中的计算机辅助⼯程/计算机辅助⼯艺规划/计算机辅助制造（CAD/CAE/CAPP/CAM）等数字化设计、建模和仿真⽅法；⼤量采⽤数控机床等数字化装备；建⽴了信息化管理系统，采⽤制造资源计划/企业资源计划/产品数据管理（MRPII/ERP/PDM）等，对制造过程中的各种信息与⽣产现场实时信息进⾏管理，提升各⽣产环节的效率和质量。

第三，实现⽣产全过程各环节的集成和优化，产⽣了以计算机集成制造系统（CIMS）为标志的解决⽅案。

在这个阶段，以现场总线为代表的早期⽹络技术和以专家系统为代表的早期⼈⼯智能技术在制造业得到应⽤。

20 世纪80年代，我国企业开始了解和认识到数字化制造的重⼤意义，经过⼏⼗年的发展，我国数字化制造从探索⽰范渐⼊推⼴发展阶段。

制造业中智能工厂的构建详解智能工厂是当今制造业发展的重要趋势之一，它通过整合信息技术和智能化装备，实现了生产过程的自动化、数字化和智能化。

本文将对制造业中智能工厂的构建进行详细解析，包括智能工厂的概念、构建要素、关键技术和发展趋势。

一、智能工厂的概念智能工厂是指依托现代信息技术，通过全面自动化的生产设备、数字化的管理系统和智能化的制造工艺，实现生产过程的高效、精确和灵活。

它以人工智能、物联网、大数据分析等技术为基础，提高生产效率、降低成本、提升产品质量，并实现个性化定制生产。

二、智能工厂的构建要素1. 自动化生产设备：智能工厂的基础是高度自动化的生产线，包括自动化装配、加工和包装等环节。

机器人技术是智能工厂的核心，其可以实现高速、高精度的操作，提高生产效率和质量。

2. 数字化管理系统：智能工厂借助物联网技术将生产设备和管理系统连接起来，实现实时数据采集、监测和分析。

运用大数据分析、人工智能等技术，管理系统可以预测和优化生产流程，提高生产效能和资源利用率。

3. 智能制造工艺：智能工厂采用先进的制造工艺和工艺流程，实现生产过程的精确控制和优化。

例如，3D打印技术可以实现产品的个性化定制；虚拟现实技术可以在生产前模拟和优化工艺流程。

三、关键技术1. 物联网技术：物联网是智能工厂实现设备互联互通的基础，通过传感器、通信设备和云计算技术，将生产设备和管理系统连接起来，实现实时数据采集和监测。

2. 大数据分析：智能工厂利用大数据分析技术对生产过程进行实时监测和分析，识别潜在问题和优化生产流程。

通过对大量数据的挖掘和分析，挖掘隐藏的关联与规律，提高生产效率和质量。

3. 人工智能：智能工厂通过人工智能技术，实现对生产设备和制造工艺的智能控制和优化。

例如，利用机器学习算法，可以根据历史数据预测设备故障，并进行及时维修和预防性维护。

四、智能工厂的发展趋势1. 智能化：智能工厂将更加注重自动化、数字化和智能化的发展，加大对机器人、人工智能等智能装备技术的应用，提高生产效率和产品质量。

智能工厂规划方案三级是什么1. 引言智能工厂是指利用先进的科技手段和自动化控制系统，使生产过程智能化、自动化的工厂。

在智能工厂的规划过程中，通常会根据实施程度划分为不同的级别，其中第三级是指智能工厂规划方案的最高级别。

本文将详细介绍智能工厂规划方案三级的具体内容和特点。

2. 智能工厂规划方案三级的内容智能工厂规划方案三级是在前两级的基础上进一步完善和深化的方案，它包括以下内容：2.1 生产线集成智能工厂规划方案三级的关键目标之一是实现生产线的集成。

通过引入先进的物联网技术，不同生产线之间可以实现数据的无缝连接和共享，实现生产过程的高效协同。

同时，通过智能化的调度和优化算法，可以实现生产线的自动化调度和资源利用的最优化。

2.2 数据分析与预测智能工厂规划方案三级将注重数据的采集和分析。

通过在生产过程中全面采集并监控各项指标和参数，可以实现数据的实时分析和预测。

基于这些数据，可以提前预测设备故障和生产线的瓶颈，从而及时采取相应的措施，避免生产中断和资源浪费。

2.3 自动化控制智能工厂规划方案三级注重自动化控制的实现。

通过在生产设备和生产线上引入先进的传感器和控制系统，可以实现对生产过程的实时监控和控制。

通过自动化控制，可以提高生产线的稳定性和生产效率，减少人为干预的可能性和风险。

2.4 智能质量管理智能工厂规划方案三级将注重质量管理的智能化。

通过在生产过程中引入先进的质量监控系统和自动化检测设备，可以实现对产品质量的实时监控和分析。

通过智能质量管理，可以及时发现和纠正生产中的质量问题，提高产品的一致性和合格率。

3. 智能工厂规划方案三级的特点智能工厂规划方案三级具有以下特点：3.1 高度集成化智能工厂规划方案三级在设备、流程和数据方面的集成化程度更高。

不同设备和生产线之间的数据和信息可以实时共享，生产过程可以实现高度协同和自动化。

3.2 数据驱动决策智能工厂规划方案三级注重数据的采集和分析，通过数据驱动决策，可以做出更准确、科学的生产调度和资源配置决策，提高生产效率和产品质量。

智能制造系统架构智能制造系统架构通过生命周期、系统层级和智能功能三个维度构建完成，主要解决智能制造标准体系结构和框架的建模研究。

生命周期是由设计、生产、物流、销售、效劳等一系列相互联系的价值创造活动组成的链式集合。

生命周期中各项活动相互关联、相互影响。

不同行业的生命周期构成不尽相同。

系统层级自下而上共五层，分别为设备层、控制层、车间层、企业层和协同层。

智能制造的系统层级表达了装备的智能化和互联网协议(IP)化，以及网络的扁平化趋势。

具体包括：(1)设备层级包括传感器、仪器仪表、条码、射频识别、机器、机械和装置等，是企业进行生产活动的物质技术根底;(2)控制层级包括可编程逻辑控制器(PLC)、数据采集与监视控制系统(SCADA)、分布式控制系统(DCS)和现场总线控制系统(FCS)等;(3)车间层级实现面向工厂/车间的生产管理，包括制造执行系统(MES)等;(4)企业层级实现面向企业的经营管理，包括企业资源方案系统(ERP)、产品生命周期管理(PLM)、供给链管理系统(SCM)和客户关系管理系统(CRM)等;(5)协同层级由产业链上不同企业通过互联网络共享信息实现协同研发、智能生产、精准物流和智能效劳等。

智能功能包括资源要素、系统集成、互联互通、信息融合和新兴业态等五层。

(1)资源要素包括设计施工图纸、产品工艺文件、原材料、制造设备、生产车间和工厂等物理实体，也包括电力、燃气等能源。

此外，人员也可视为资源的一个组成局部。

(2)系统集成是指通过二维码、射频识别、软件等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。

由小到大实现从智能装备到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂，乃至智能制造系统的集成。

(3)互联互通是指通过有线、无线等通信技术,实现机器之间、机器与控制系统之间、企业之间的互联互通。

(4)信息融合是指在系统集成和通信的根底上，利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保障信息平安的前提下，实现信息协同共享。