智能制造系统简介PPT幻灯片共30页

智能制造能够将设计与制造紧密结合 ，支持产品创新和设计优化，提高产 品的竞争力和附加值。
面临的挑战与解决方案
01
技术实施难度
智能制造需要先进的技术支持和系统集成，实施难度较大。解决方案：
加强技术研发和人才培养，提高技术成熟度和可实施性。
02 03
数据安全与隐私保护
智能制造涉及大量数据采集、传输和存储，存在数据安全和隐私保护的 风险。解决方案：建立完善的数据安全和隐私保护机制，确保数据的安 全性和合规性。
工业互联网
01
工业互联网是智能制造的基础， 通过互联网技术实现设备连接、 数据交互和远程控制等功能，提 升生产效率和灵活性。
02
工业互联网平台能够汇聚设备、 软件、数据等资源，提供数据分 析、远程监控、预测性维护等服 务，助力企业数字化转型。
工业大数据
工业大数据是智能制造的核心，通过 对海量数据的采集、存储、分析和可 视化，挖掘潜在价值，优化生产过程 。
绿色制造的可持续发展
绿色制造是智能制造的重要发 展方向，旨在实现生产过程的 环保和可持续发展。
企业需要采用环保材料、节能 技术和清洁能源，降低生产过 程中的能耗和排放。
绿色制造还需要建立完善的环 保管理体系，确保企业生产活 动的合规性和可持续性。
全球供应链的协同发展
随着全球化进程的加速，智能制 造需要实现全球供应链的协同发
特点
具有自感知、自决策、自执行、自适 应、自学习的特性，能够实现精细化 、动态化、智能化的生产方式，提高 生产效率、降低能耗、提升质量。
智能制造的发展历程
自动化阶段
数字化阶段
20世纪中叶，制造业开始引入自动化技术 ，实现生产线上的自动化生产和检测。
20世纪末至21世纪初，制造业开始实现数 字化转型，通过计算机技术实现生产过程 的数字化控制和信息管理。

ppt课件 15
3.我院在智能制造方面的发展
工程塑料
光敏树脂
橡胶类材料
金属材料
陶瓷材料
ppt课件 16
谢谢！ppt课件 17 Nhomakorabeappt课件 14
3.我院在智能制造方面的发展
3.5 3D打印材料
3D打印，又称作增材制造，是快速成型技术的一种，被誉 为“第三次工业革命”的核心技术。3D打印材料是3D打印技 术发展的重要物质基础，也是当前制约3D打印发展的瓶颈， 在某种程度上，3D打印材料的发展决定着3D打印能否有更广 泛的应用。目前，3D打印材料主要包括工程塑料、光敏树脂 、橡胶类材料、金属材料和陶瓷材料等，除此之外，彩色石 膏材料、人造骨粉、细胞生物原料以及砂糖等食品材料也在 3D打印领域得到了应用。
ppt课件 3
1.智能制造概述
1.2 智能制造的特征
学习能力 与自我维 护能力
自律能力
特征
人机一体 化
自组织与 超柔性
虚拟现实 技术
ppt课件 4
1.智能制造概述
1.3 智能制造的支持技术
数字制造技术：CNC/CAD、CAM、CAE、CIMS； 传感与控制技术：新型光机电传感系统、嵌入式控制系
监
冶炼过程数据记录、曲线分析管理
控
炉料配比匹配计算、炉料输送控制
炉气净化和控制
ppt课件 10
3.我院在智能制造方面的发展
3.2 矿热炉新型加料设备
使用智能控制系统实现矿热炉加料过程的全自动化。按预定的路径实 现加料区域的自动加料，并实时监测炉膛温度与识别刺火区域，实现局部 选择性加料。
ppt课件 11
ppt课件 6
2.智能制造技术的发展现状
2.1 国外发展现状

仪表台总成 大灯总成
座椅 轮胎
动力总成
悬架总成
底盘
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优质
3. 智能制造关键技术
纵观当今社会，智能制造技术无疑是世界制造 业未来发展的重要方向之一。所谓智能制造技 术，是指在现代传感技术、网络技术、自动化 技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上， 通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技 术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能 化，是信息技术和智能技术与装备制造过程技 术的深度融合与集成。
全局生产管控
Overallproductionmonitoringandcontrol
Productionstatistic 生产统计
Workinstruction 作业指导
Qualitycontrol
质量 管控
生产防错系统 Error-proofing
物料准时配送 JITmaterialdelivering
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工业 4.0 的提出
工业4.0平台发布
白皮书（实施计划）
德国科学-产业经济研究联盟与德 国国家科学与工程院（Acatech） 共同制定工业4.0发展战略
2014年
2013年
4月
在德国科学-产业经济研究联 盟 （Forschungsunion Wirtschaft-Wissenschaft） 的倡导下，开始研究工业4.0
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优质
工业4.0的三个重点、八大关键
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工业4.0的愿景
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优质
工业3.0与工业4.0有哪些不同？
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优质
大规模定制生产与大规模生产的比较
大规模生产
大规模定制
管理理念 以产品为中心，以低成本赢得市场 以顾客为中心，以快速响应赢得市场

数据采集 点云拼接 数据轻量化 点云网格化 带余量约束的曲面匹配 加工余量判断 基准输出
系统组成
• • 主要包含以下设备： • 机器人：机器人末端法兰上
安装有高精度直线模组，可 实现模组的按拟定路径运动； • 线激光器：用于精确非接触 测量舱体表面位置信息； • 控制系统：用于控制整个系 统运转，包括机器人、线性 导轨以及线激光器等。
低等一系列质量问题，研制一套基于立体机
器视觉的智能算技术
等关键技术，实现零件全尺寸数据采集和分
析，达到后续优化工艺、提高质量一致性、
提高效率、缩短周期、降低劳动强度的目的，
使测量精度达到0.1mm以内。
工作流程
• 基于机器视觉的智能化测 量系统，由工业机器人搭 载线性模组进行大空间运 动，由线性模组带动线激 光扫描，该系统具备较强 的智能性和柔性，能够实 现离线编程和运动控制， 并能涵盖甲方提出的各种 类型、不同尺寸大小的铸 件舱段的扫描。
输出检测结果
• 获取铸件表面的完整的点云轮廓后， 通过点云数模与CAD数模的匹配， 将对应特征互相贴合，形成点云数 模包络CAD数模的状况，就可以对 该铸件进行检测。通过点云数模与 CAD数模的比对，一方面提供铸件 的待机械加工凸起的位置及尺寸合 格性检测，另一方面提供铸件某些 关键部位的壁厚检测。测量精度要 求±0.2mm，计算过程5-10分钟， 随点云数据量大小而不同。
快速制造
• 针对现有工件（样品或模型）利用3D数 字化测量仪器准确、快速的将轮廓坐标 量得，并加以构建曲面、编辑、修改后， 传至CAD/CAM 系统，再由 CAM产生刀具 的 NC 加工路径送至 CNC 加工设备制 作所需工件，或者送到快速成型机将样 品模型制作出来，此流程称为逆向工程。 而后通过3D打印技术，可以快速的进行 试制加快试验流程。

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优质
2. 智能制造的发展现状及趋势
全球智能制造发展趋势： 1．以3D打印为代表的“数字化”制造技术崭露 头角。 2．智能制造技术创新及应用贯穿制造业全过程。 3．世界范围内智能制造国家战略空前高涨。
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2.智能制造技术的发展现状
国外发展现状
日本于1989年提出智能制造系统，且于1994年启动了
先进制造国际合作研究项目，其中包括公司集制、快速产品实现的
分布智能系统技术等。美国于1992年执行新技术政策，大
力支持包括信息技术和新的制造工艺，智能制造技术在内
的关键重大技术。欧盟于1994年启动新的研发项目，选择
了39项核心技术，其中信息技术、分子生物学和先进制造
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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
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优质
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。

MES系统：能看到、能做到、能管好 能力源自执行
核心技术
稳定
处理决策 （MES）
汇总分析 （OPC）
实时采集 （智能设备）
基于成熟、可靠的工程技术
灵活
智能云计算
实时移动端 随身管控
微信接入 更加人性化
与现有系统 结合方便使用
实用、易用、智能
四大应用
智能包装
智能装配
智能仓储 智能检测
行业1
印刷品自动包装生产线 酒类自动化生产线
智能机床
数控机床
+
智能控制
=
工艺优化 提升30%-3倍
工业4.0：智能化
美国的“先进制造业国家战略计划”
▪ 制造业占美国 GDP比重从1957年的 27% 下降到2009年的 11% ，过去10年，40% 的美国企业利润来自金融领域
▪ 2003年，德国总出口值超过美国。2009年，中国又超过德 国，美国只能屈居世界第三
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案例
医学试剂检测视觉系统
医学试剂检测视觉系统是针对 医疗检测设备制造企业开发的： 基于计算机视觉的自动试剂化 验结果判别系统。
代替人，从事反复的工作。效 率高、检测准确度高。 消除人工劳动的不确定因素 易于实现流水化作业。
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THANK YOU
SUCCESS
2023/11/25
子研发、高端机器人等领域加大科技投入 o 推动美国高端人才、高端要素和高端创新集群发展 o 保持在高端制造领域的研发领先、技术领先和制造领先 ▪ 2014年4月21日，美国成立工业互联网联盟 - AT&T、思科、 通用电气、IBM和英特尔在波士顿宣布成立工业互联网联盟
制造业成本指数
130~121

供依据。
2024/3/23
架构设计
设计数字化工厂的整体架构，包 括设备层、控制层、执行层和管 理层等。
技术选型
选择适合的制造技术、信息技术 和智能技术，如工业互联网、大 数据、人工智能等。
实施方案
制定详细的实施计划，包括项目 周期、资源投入、风险评估等。
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数字化工厂实施案例分享
案例一
某汽车制造企业通过数字化工厂建设， 实现了生产线的自动化和智能化，提 高了生产效率和产品质量。
数据应用 通过对生产现场数据的采集和传输，可以实现生产过程的 可视化、可追溯化和可控制化，提高了生产管理的水平和 效率。
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基于物联网技术的远程监控和故障诊断系统
2024/3/23
01
远程监控系统
基于物联网技术的远程监控系统可以实现对生产设备的远程实时监控，
包括设备状态、生产数据等信息的实时采集和传输，为生产管理提供了
生产线性能评估与优化的 案例分析
结合具体案例，分析生产线性能评估和优化方 法的实际应用。
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04
工业机器人应用与集 成
2024/3/23
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工业机器人分类及功能介绍
2024/3/23
工业机器人分类
根据应用场景和功能需求，工业机器 人可分为焊接机器人、装配机器人、 喷涂机器人、搬运机器人等。
备的自动启停、物料自动传输、质量检测等功能。
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生产线布局规划与设备选型策略
2024/3/23
生产线布局规划原则
01
根据生产需求、工艺流程、设备特点等因素，合理规划生产线
布局，提高生产效率。
设备选型策略
02

2020/3/10
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过渡页
第四节
理想的智能制造
• 相关技术概况 • 关键需求 • 智能制造应涵盖的内容
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08 与制造或加工有关的技术及系统（业务平台） 1.财务软件 基本普及，但没有解决制造企业的产品成本核算问题。 2.进销存，仓储软件 适合流通企业。但对于制造企业，单独使用这类软件的效果有限（买入的是原材料，卖出的是产成品，需要进 行转化，原材料与产成品之间有数量、时间关系，人工计算难免缺料及呆料）。 3.企业资源规划ERP（ ≈ 1+2+MRP，需要注意的是，这里不是简单的“+”，内在的逻辑关系才重要，下同） 部分企业使用，但普遍效果不佳，90%以上的失败率（物料计算，即MRP不准，对中小企业就没有了使用价值，对于大型企 业，通过滚动计划，VMI等降低了对MRP的要求，但成本很高）。 4.高级计划系统APS（主要功能就是车间生产排产） 很少企业使用，当前市场上的APS基本是定制，专用于企业特定产线（车间生产排产，即APS开发难度极高，是公认的“世界 性难题”）。 5.制造执行系统MES 少数大型企业使用，定制，价格非常高。 6.工序数据采集、工序检验及统计过程控制系统 部分企业使用。 7.自动物流仓储、设备互联，无人工厂等定制系统 少部分大型企业，需要定制，高成本。 8.智能制造系统（ ≈ 3+4+5+6+7） 助友的智能制造系统≈ 3+4+5+6。其通过内部的MPR获得生产需求，经内部的APS排产后，交给内部的MES执行。避免了额 外的数据转换及导入，导出工作。该系统基于100%准确的MRP，确保了APS及MES数据的有效性。
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在开发平台上研发的 ERP系统软件
在应用设计平台上研发 的ERP系统软件
常用的ERP系统软件案例
随 着 ERP 系 统 软 件 的广泛应用，很多公 司都投入到ERP系统软 件的开发中。著名的 ERP系统软件品牌有美 国 的 Sage 、 Oracle 、 Infor ， 德 国 的 SAP ， 中国的用友、管家婆、 金蝶等。
MES软件即制造企业生产过程执行管理 软件，它是一套面向制造企业车间执行层 的生产信息化管理系统软件。作为车间管 理系统的核心，MES可以为企业其他各种 应用系统提供现场的数据信息。
美国通用电气公司作为软件行业 坚持创新的知名企业，也研发出 了自己的MES软件，即GE Proficy MES，其业务包括企业连 接器、生产调度、工单下达、工 单协调、物料平衡、生产管理、 设备管理和效率、能源管理、质 量过程控制和生产报表，其业务 流程如图所示。
和管理与产品全生命周期紧密联系在一起。
数据管理模块 项目管理模块 配置管理模块
质量管理模块 协同管理模块 产品行为管理模块
数据管理模块
数据管理模块是PLM系统实现其 核心功能的基础。其以企业应用集 成技术作为异构系统集成框架，分 别应用封装、构件和中间接口等形 式 完 成 PLM 与 Office 、 CAX 、 ERP 、 CRM 、 SCM 系 统 的 集 成 ， 从 而 实 现异构系统间数据流的共享。
客户层包括客户接口和工具。
1
表示逻辑层是用户和业务之间的纽带。
3
2
业务逻辑层用来实现企业的业务逻辑。
4
企业信息层用来存储和扩展企业信息。
西门子PLM系统软件的主要功能模块
设计管理模块、文档管 理模块、BOM管理模块、 流程管理模块、需求管 理模块、服务管理模块、 制造工艺管理模块、供 应链管理模块、质量管 理模块、成本管理模块、 持续性管理模块、系统 工程管理模块等

智能制造技术组成
主要包括：
新型传感技术 模块化、嵌入式控制系统设计技术 先进控制与优化技术 系统协同技术 故障诊断与健康维护技术 高可靠实时通信网络技术 功能安全技术 特种工艺与精密制造技术 识别技术
智能制造技术特征
02
以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑 端到端数据流 ：打破原有的业务流程与过程控制流程相脱节的局面让底层的制造现场的信息能实时向上贯穿到计划层，使得工厂、车间能够实时监视现场的生产状况与设备信息，并根据获取的信息来优化生产调度与资源配置。
智能制造技术重要性
智能制造技术的应用
05
01
全自动焊接生产线
02
6杆并联运动机床
03
04
05
06
07
08
09
机器人双机搬运
冲压搬运机器人
工业机器人码垛
机器人椅脚自动抛光
加工中心集成机器人
德国机床全自动化
智能制造技术的应用
水路两用蛇形机器人
与传统制造区别
06
Hale Waihona Puke 发生问题人根据经验分析问题
人根据经验调整5个要素
解决问题
人积累经验
传统制造运行逻辑
材料 机器 方法 测量 维护
智能制造运行逻辑
怎么实现智能化制造
07
怎么实现智能化制造
实现智能制造，网络化是基础，数字化是工具，智能化则是目标。 网络化：使用相同或不同的网络将工厂/车间中的各种计算机管理软件、智能装备连接起来，以实现设备与设备之间、设备与人之间的信息互通和良好交互。 数字化：指借助于各种计算机工具，一方面在虚拟环境中对产品物体特征、生产工艺甚至工厂布局进行辅助设计和仿真验证，例如我们使用CAD进行产品二维、三维设计，另一方面，对生产过程进行数字化管理， 智能化：可分为两个阶段，当前阶段是面向定制化设计，支持多品种小批量生产模式，通过使用智能化的生产管理系统与智能装备，实现产品全生命周期的智能管理，未来愿景则是实现状态自感知、实时分析、自主决策、自我配置、精准执行的自组织生产。这就要求首先实现生产数据的透明化管理，各个制造环节产生的数据能够被实时监测和分析，从而做出智能决策，并且智能化系统要能接受企业最高领导层的决策(BI)，及有突发情况要能接受人工干预（手动@流浪地球MOSS），此外，还应提升产品本身的智能化，如提供友好的人机交互、语言识别、数据分析等智能功能，并且生产过程中的每个产品和零部件是可标识、可跟踪的，甚至产品了解自己被制造的细节以及将被如何使用

加强设备的安全管理和 维护，确保设备的正常
运行和使用安全。
操作安全
制定严格的操作规程和 安全管理制度，提高操 作人员的安全意识和操
作技能。
应急处理
建立完善的应急处理机 制，确保在突发事件发 生时能够及时响应和处
理。
04
生产线自动化改造与 升级案例分享
生产线自动化改造背景及目标
背景
随着市场竞争的加剧和劳动力成本的上升，企业面临巨大的生产压力，急需通过 自动化改造提升生产效率和产品质量。
和生产过程的数字化和智能化。
生产管理系统
02
开发高效的生产管理系统，实现生产计划的制定、调度、执行
和监控。
数据集成与交换
03
采用统一的数据集成与交换标准，实现不同系统之间的数据共
享和协同工作。
安全防护措施及管理体系
网络安全
建立完善的网络安全防 护体系，确保数据传输 和存储的安全性和可靠
性。
设备安全
柔性化与个性化生产
智能制造系统将更加注重生产的柔性和个性化，能够满足 不同客户的需求，并实现小批量、多品种的生产模式。
数字化与网络化
智能制造系统将实现全面的数字化和网络化，包括数字化 工厂、工业互联网等技术的应用，实现生产过程的可视化 、可追溯和可控制。
集成化与协同化
智能制造系统将实现更高程度的集成化和协同化，包括企 业内部各部门之间的协同、供应链协同等，提高生产效率 和资源利用率。
关键技术应用和挑战分析
关键技术应用
工业互联网平台、大数据分析、人工智能、数字孪生等。
挑战分析
技术集成难度高、数据安全风险大、人才短缺问题突出、投资回报周期长。
06
未来发展趋势与挑战

ppt课件
10
3-2 硬件误区
智能制造=制造企业+智能设备+机械人？
这是设备生产厂家最愿意看到的结果，因此当某一个制造企业买了几台 “机器人”后，这些设备提供商就大力宣扬，帮助宣传“这些购买设备的制 造企业”，已经是“智能制造”了！这是智能制造初期特有的现象。
案例 东莞某台资企业，华为的供应商之一，由于产能不足，2001年时购置了贵 重设备100余套（单价100万以上，包括很多机械人），但对产能的提升并 没有起到明显作用。 原因分析 经过沟通，并现场观察其实际运作，发现该公司的主要问题是“无法合理 安排生产”，导致“在很多设备闲置的情况下，很多产品无法按时交货”， 其生产安排，用企业自己的比喻，是典型的“拍脑袋决策”。
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第四节
理想的智能制造
• 相关技术概况 • 关键需求 • 智能制造应涵盖的内容
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08 与制造或加工有关的技术及系统（业务平台） 1.财务软件 基本普及，但没有解决制造企业的产品成本核算问题。 2.进销存，仓储软件 适合流通企业。但对于制造企业，单独使用这类软件的效果有限（买入的是原材料，卖出的是产成品，需要进 行转化，原材料与产成品之间有数量、时间关系，人工计算难免缺料及呆料）。 3.企业资源规划ERP（ ≈ 1+2+MRP，需要注意的是，这里不是简单的“+”，内在的逻辑关系才重要，下同） 部分企业使用，但普遍效果不佳，90%以上的失败率（物料计算，即MRP不准，对中小企业就没有了使用价值，对于大型企 业，通过滚动计划，VMI等降低了对MRP的要求，但成本很高）。 4.高级计划系统APS（主要功能就是车间生产排产） 很少企业使用，当前市场上的APS基本是定制，专用于企业特定产线（车间生产排产，即APS开发难度极高，是公认的“世界 性难题”）。 5.制造执行系统MES 少数大型企业使用，定制，价格非常高。 6.工序数据采集、工序检验及统计过程控制系统 部分企业使用。 7.自动物流仓储、设备互联，无人工厂等定制系统 少部分大型企业，需要定制，高成本。 8.智能制造系统（ ≈ 3+4+5+6+7） 助友的智能制造系统≈ 3+4+5+6。其通过内部的MPR获得生产需求，经内部的APS排产后，交给内部的MES执行。避免了额 外的数据转换及导入，导出工作。该系统基于100%准确的MRP，确保了APS及MES数据的有效性。

感 知：各种智能传感器，智能仪表 测控网络：通过计算机实时网络技术实现感知到的信
息的收集、传输、管理、使用的技术。 研究目标：研究微型多功能集成智能传感器与传输技
术，RFID和物联网智能终端技术；开发基 于工业总线的即插即用技术和实时网络操 作系统，开发基于M2M和制造物联网的 产品设计 、生产、管理和服务技术。
2.2.3 面向制造的综合推理技术
制造过程中的推理：制造过程中的推理是不确定、不 精确、不完整的推理问题。
研究目标：建立不确定、不精确、非完整信息的分 布/混合推理技术；研究抽象代数、计算 几何、微分几何在数控加工、自动装配、 逆向工程、机器视觉、形位测量与误差评 定中的应用。
2.2.4 图形化建模与仿真技术
智能制造是人类的智慧向制造装备转移的过程。
？
1.2 智能制造的技术体系
制造智能： 感知与测控网络 机器学习与制造知识发现 面向制造的综合推理 图形化建模与仿真 智能全息人机交互
智能制造设备： 工况感知与智能识别 性能预测与智能维护 智能规划与智能编程 智能数控与伺服驱动
智能制造系统： 系统建模与自组织 智能制造执行系统 智能企业管控 智能供应链管理 流程智能控制
内 容：数控功能的提高，如视觉伺服功能、力反馈与 力/位反馈混合控制功能、振动控制功能、负荷控制功 能、质量调控功能、伺服参数和插补参数自调整功能、 各种误差补偿功能等。
研究目标： 完善伺服控制技术，实现系统参数自动识别、控制参数
自动配置、多轴参数的自动优化、振动主动控制； 完善基于视觉感知的伺服控制，实现防碰撞技术，实现
算； 互联网、物联网及射频识别技术（RFID，电子标签） 数学：数理逻辑、数学机械化、随机过程与统计分析、运
筹与决策分析、计算几何、非线性系统动力学等