企业智能制造智慧工厂灯塔工厂方案PPT解说28页PPT

《德国2020高技术战略》发布，并重点推 出11个“未来项目”
工业4.0概念
什么是工业4.0
通过互联网等通信网络将工厂与工厂内外的事物和服务连接起来，创造前所未有的 价值、构建新的商业模式的产官学一体的项目。“工业4.0”概念包含了由集中式控制 向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的 产品与服务的生产模式。在这种模式中，传统的行业界限将消失，并会产生各种新的 活动领域和合作形式。创造新价值的过程正在发生改变，产业链分工将被重组。
智能制造
目录
1、智能制造的概述 2、智能制造的发展现状及趋势 3、智能制造关键技术 4、智能制造应用案例
1.智能制造概述
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系 统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事， 去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。
智能制造关键技术：工业互联网
智能制造关键技术：云计算
• 云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡）、热备份冗余等传统计算 机和网络技术发展融合的产物。
智能制造关键技术：工业大数据
• 工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链 优化和产品精准营销等诸多方面。
智能制造技术
• IMS 是智能技术集成应用的环境, 也是智能制造模式展现的载体。IMS 理念建立在自组织、分布自治和 社会生态学机制上, 目的是通过设备柔性和计算机人工智能控制, 自动地完成设计、加工、控制管理过程, 旨在解决适应高度变化的环境制造的有效性。

现代设计与集成制造技术教育部重点实验室
第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
德国一些企业已经开始实施industry 4.0
TRUMPF公司
SAP公司
BOSCH公司
WITTENSTEIN公司
现代设计与集成制造技术教育部重点实验室
FESTO公司
第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
总结
多品种小批量智能产品的高精度卓越品质生产是未来像德国 一样成功经济的发展趋势
现代设计与集成制造技术教育部重点实验室
第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
Industry 4.0——德国高科技战略计划 两大主题：智慧工厂、智能生产 三个设想：产品、设施、管理
产品：集成有动态数字存储器、感知和通信能力， 承载着在其整个供应链和生命周期中所需的各种必 需信息
设施：由整个生产价值链所集成，可实现自组织 管理：能够根据当前的状况灵活决定生产过程
物理
Physcial：在生产系统中的人和自动化模块 具有智能化、自我解释、自我意识、自我 诊断、交互评估能力
对象 现代设计与集成制造技术教育部重C点P实S验系室 统触发了工业自动化模式转变
第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
第四次工业革命自动化-信息物理系统（CPS）
物联网
经济
文化
…
与所有领域相关的通用技术 （语义技术、云计算服务平台）
第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
Industry 4.0 ——德国高科技战略计划首位
信息物联系统
复 杂 程
工业革命4.0 度
电子、IT、工 业机器人
工业革命3.0
蒸汽机
电力广泛应用
工业革命2.0

高度集成：实现设备、系统、人员等各个层面的高度集成，形成完整的智能工厂生态系统。
工业互联网应用场景：包括智能制造、智慧物流、智能家居、智慧城市等，这些场景都是工业互联网技术的应用领域。
工业互联网平台：是工业互联网的核心，它能够实现设备连接、数据采集、数据分析、应用开发等功能，为企业提供全方位的服务。
高度网络化
此处输入你的智能图形项正文
数字化转型：从传统工厂向数字化工厂转变，实现生产过程的可视化、可控制和智能化。
智能化技术应用：引入人工智能、大数据、物联网等先进技术，提高生产效率和质量。
定制化生产：根据客户需求进行定制化生产，实现个性化定制和快速响应市场变化。
绿色环保：注重环保和可持续发展，采用绿色制造技术和清洁能源，降低对环境的影响。
定义与概念：工业互联网是将互联网技术与工业生产相结合的一种新型技术，旨在提高生产效率、降低成本、优化资源配置。
主要技术：包括云计算、大数据、物联网、人工智能等，这些技术为工业互联网提供了强大的技术支持。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
特点：数据量大、处理速度快、价值密度高
定义：工业大数据是智能制造的核心技术之一，是指在工业生产过程中产生的海量数据
经验总结：总结该汽车制造企业智能工厂建设的经验，包括技术选型、项目管理、人才培养等方面的经验。
企业背景与现状分析
智能工厂规划与设计
实施过程与关键技术应用
效果评估与持续改进计划
企业背景与现状分析
实施过程与关键技术应用
效果评估与持续改进计划
智能工厂规划与设计
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
智能制造技术在供应链管理中的未来发展趋势：探讨智能制造技术在供应链管理中的未来发展趋势，如人工智能、大数据、物联网等技术的应用，以及供应链协同、绿色供应链等发展方向。

控制系统应具备实时监控、数据采集 、故障诊断等功能，以确保生产过程 的稳定性和可靠性。
智能工厂的信息系统
智能工厂的信息系统采用先进的信息技术，如工业大数据、云计算、物联网等， 实现生产过程的信息化管理。
信息系统应包括生产计划、物料管理、质量管理、设备维护等功能模块，以提高 生产管理效率和决策水平。
大数据分析在智能制造中发挥 着重要作用，它能够实现生产 过程的监控、预测和优化，提
高生产效率和产品质量。
大数据分析的应用场景包括设 备监测、工艺优化、质量检测 等。
大数据分析的发展需要解决数 据质量和处理效率等问题，同 时加强数据安全和隐私保护。
人工智能与机器学习
人工智能是指计算机系统具有的与人类智能相似 的能力，机器学习是人工智能的一个重要分支， 通过训练和学习使计算机系统能够自主地进行数 据处理和分析。
人工智能与机器学习的应用场景包括自动化生产 线、智能质检、智能仓储等。
人工智能与机器学习在智能制造中发挥着关键作 用，它们能够实现自动化决策、预测和优化等功 能，提高生产效率和产品质量。
人工智能与机器学习的发展需时加强伦理和法 律规范。
智能工厂的架构与系统
发展前景
随着信息技术和智能化技术的不断发展，智能工厂和智能制造的应用范 围将不断扩大，从制造业向其他领域延伸，如物流、医疗、金融等。
未来智能制造将更加注重个性化、定制化和柔性化的生产方式，以满足 消费者日益多样化的需求。
智能制造将与人工智能、物联网、云计算等新一代信息技术深度融合， 形成更加智能、高效、绿色的生产模式，推动全球经济的可持续发展。
智能制造将推动传统产业 升级改造，提高生产效率 和产品质量，促进产业转 型升级。
创新发展
智能制造将激发企业创新 活力，推动新技术、新产 品的研发和应用，促进创 新发展。

实践经验总结与启示
总结实践经验，提炼出对其他企业的启示和建议。
智能制造的案例分析
案例选择与背景介绍
01
选择具有代表性的智能制造案例，介绍其背景、发展历程和现
状。
案例分析
02
从技术、管理、市场等方面对案例进行深入分析，探讨其成功
因素和存在的问题。
案例启示
03
总结案例的经验教训，提出对企业实施智能制造的启示和建议
。
智能制造的未来展望
智能制造发展趋势
分析智能制造的发展趋势 ，包括技术、市场、政策 等方面。
企业未来发展策略
根据智能制造发展趋势， 提出企业未来在智能制造 领域的发展策略。
未来展望与挑战
展望智能制造的未来发展 前景，同时分析面临的挑 战和问题，提出应对措施 和建议。
05
智能工厂与智能制造的挑战与对 策
3D打印技术
3D打印技术是一种快速成型的制造技术，能够实现复杂结构的快速 制造，提高生产效率和降低成本。
智能制造的应用场景
汽车制造
汽车制造是智能制造应用的重要 领域之一，通过引入先进的制造 技术和智能化设备，实现汽车零 部件的快速制造和整车的智能化
生产。
航空航天
航空航天领域对产品的质量和性 能要求非常高，智能制造能够通 过高度自动化的生产线和先进的 检测设备，提高产品质量和生产
利是企业需要解决的问题。
应对挑战的对策与建议
加强技术研发
企业应加大对智能制造技术的研发力 度，保持技术领先，提高竞争力。
加强数据安全与隐私保护
建立完善的数据安全和隐私保护机制 ，确保数据安全和隐私不受侵犯。
培养和引进人才
通过培养和引进具备跨领域知识和技 能的人才，提高企业的智能制造水平 。

SCADA系统应用
SCADA系统广泛应用于能源、化工、电力等行业，通过与下层工 业控制系统进行集成，实现生产过程的实时监控和优化。
PLC与工业控制
PLC定义
PLC即可编程逻辑控制器，是一 种用于工业控制的计算机系统。
PLC功能
PLC具有多种功能，包括逻辑控 制、顺序控制、运动控制、过程
控制等。
PLC应用
ERP系统广泛应用于各种行业和领 域的企业，通过与下层工业控制系 统进行集成，实现企业资源的优化 配置和管理。
SCADA系统
SCADA系统定义
SCADA系统即数据采集与监视控制系统，是智能工厂中负责数据 采集、监视和控制的系统。
SCADA系统功能
SCADA系统具有多种功能，包括数据采集、数据传输、数据存储 、数据分析和报警等。
市场发展趋势
01
02
03
行业整合
随着智能工厂的普及，制 造业将趋向于行业整合， 形成具有竞争力的智能制 造生态系统。
定制化生产
智能工厂将更好地满足消 费者个性化需求，实现定 制化生产，提高市场响应 速度。
绿色制造
环保意识的提高将促使制 造业更加注重绿色制造， 减少生产过程中的环境污 染。
社会影响与思考
物联网与传感器技术
物联网技术通过设备间的互联互通，实现设备之间的信息 交换和协同工作。
传感器技术则用于监测设备的运行状态、环境参数等，为 设备控制和优化提供实时数据支持。
03
智能工厂的架构与系统
智能工厂的架构
智能工厂架构
智能工厂由多个层级构成，包括设备层、控制层、执行 层、运营层和决策层。每个层级都有不同的功能和特点 ，共同实现工厂的智能化。
工业大数据

业务层 功能层 信息层 通信层 集成层 资产层
工业4.0兼容性的数据表达
数据压缩 • 传感器数据函数 • 一般过程数据 • ……
D开evelo发pment
Maintenance
维护Us/ag使e 用
样机Ty开pe发
P生rodu产ction
Maintenance 维护Us/ag使e 用
实Ins例ta化nce实现
工业4.0的基本单元（component）模型
工业4.0基本单元是一 个描述信息物理系统 CPS详细特性的模型。
CPS是一种在生产环境 中的真实物理对象，通 过与其虚拟对象和过程 联网通信的系统。
在生产环境中，从生产 系统和机械装备到装备 中的各类模块，只要满 足了这些特性，不管是 硬件基本单元还是软件 基本单元，都具备和符 合了工业4.0要求的能 力。
在工业4.0的基本单元的模型中，这个电子容器就 称之为“管理壳”。
还有一个先决条件是：基本单元的真实对象必须 具有通信能力，以及相应的数据和功能。这样， 在生产环境中的硬件单元和软件单元之间都能进 行符合工业4.0要求的通信。
管理壳 管理壳
管理壳的作用分析（1/2）
在生产环境中的硬件单元（如一台机械装备）或软件单元， 其所有的相关数据都包括该单元的虚拟映射。这种虚拟映射 存放在管理壳内。这使得网络化制造完全有了实施的可能性。
RAMI 4.0的生命周期和价值链横轴
在工业4.0中，价值链的数字化和链接蕴藏巨大的改善潜力。 在此连接中，各种功能的链接跨度具有决定性的重要意义。
物流数据可用于装配过程，企业内或工厂内的物流则依据未 交货订单对物流进行调度。采购部门可实时查看库存，同时 可在任意时间点了解哪些零部件的供货商及时共获得情况。 而客户可以知道订购定的产品在生产过程中完成的的进度。

AI技术可应用于智能制造的各个 环节，如预测性维护、质量控制
、生产调度等。
AI技术能够通过机器学习和数据 分析，提高生产过程的自动化和 智能化水平，降低人工干预和误
差。
AI技术还可以帮助企业优化供应 链管理、销售预测等方面，提升
整体运营效率。
智能工厂的可持续发展
智能工厂应关注可持续发展， 通过节能减排、资源循环利用 等方式降低对环境的影响。
制造业需要适应市场 需求变化，快速响应 客户需求。
制造业需要转型升级 ，提高生产效率和产 品质量。
智能化在制造业中的作用
提高生产效率
通过自动化和智能化技 术，减少人工干预，提 高生产线的运行速度和
稳定性。
提升产品质量
通过精确控制和实时监 测，减少产品缺陷，提 高产品的一致性和可靠
性。
降低成本
通过优化生产流程和减 少浪费，降低制造成本
智能工厂的架构
总结词
智能工厂的架构通常包括智能设备层、智能感知层、智能管控层、智能服务层四个层次。
详细描述
智能设备层主要指各种自动化设备和传感器等；智能感知层主要负责对设备状态、生产过程等信息进行实时采集 和传输；智能管控层负责对采集的数据进行分析处理，实现生产过程的智能化管控；智能服务层则提供远程监控 、故障诊断等服务。
某机械制造企业的智能工厂建设
数字化工厂管理系统 该企业引入了数字化工厂管理系统，实现了生产计划、工艺管理 、质量控制等功能的数字化和智能化。
智能化检测设备
该企业采用了智能化检测设备，通过机器视觉和自动化检测技术， 提高了产品质量检测的准确性和效率。
工业安全防护系统
该企业建立了工业安全防护系统，实现了对工厂安全管理的全面监 控和预警，保障了生产安全。