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1数字化要求数字化车间的资产和制造过程信息应数字化。
GB/T 37393- -2019数字化要求主要包括如下方面:制造设备数字化:数字化车间的制造设备数字化应符合7.1的要求,数字化设备的比率应不低于70%。
各行业可根据各自身特点规定相应行业数字化车间制造设备的数字化率。
生产信息的采集:90%的数据可通过数字化车间信息系统进行自动采集。
生产资源的识别:应能对数字化车间制造过程所需要的生产资源的信息进行识别。
.生产现场可视化:可通过车间级通信与监测系统,实现车间生产与管理的可视化。
工艺设计数字化:数字化车间的工艺设计宜采用数字化设计方法,符合第8章要求。
2网络要求数字化车间应建有互联互通的网络,可实现设备生产资源与系统之间的信息交互。
3系统要求数字化车间应建有制造执行系统或其他的信息化生产管理系统,支撑制造运行管理的功能。
4集成要求数字化车间应实现执行层与基础层、执行层与管理层系统间的信息集成。
5 安全要求数字化车间应开展危险分析和风险评估.提出车间安全控制和数字化管理方案,并实施数字化生产安全管控。
6 制造设备的数字化要求制造设备的数字化要求包括:应具备完善的档案信息,包括编号,描述、模型及参数的数字化描述;应具备通信接口,能够与其他设备、装置以及执行层实现信息互通;-应能接收执行层下达的活动定义信息,包括为了满足各项制造运行活动的参数定义和操作指令等;.应能向执行层提供制造的活动反馈信息,包括产品的加工信息、设备的状态信息及故障信息等;应具备-一定的可视化能力和人机交互能力,能在车间现场显示设备的实时信息及满足操作的授权和处理相关的人机交互。
7生产资源的数字化要求生产资源的数字化要求包括:一在条码及电子标签等编码技术的基础上满足生产资源的可识别性,包括生产资源的编号、参数及使用对象等的属性定义;.上述信息应采用自动或者半自动方式进行读取,并自动上传到相应设备或者执行层,便于生产过程的控制与信息追溯:-识别信息可具备一定的可扩展性,如利用RFID进行设备及执行层的数据写入。
图2 面向智能制造的机加工艺管理内容工艺版本：生产一个零件所需要的不同加工方案，是描述了物料加工的技术文件，是多个工序的序列。
工序：每次装夹后，由一台设备完成的连续工艺内容，定义为工序。
工步：工序过程中，使用一个型号的刀具加工的一个特征定义为一个工步。
面向智能制造的机加工艺管理主要包含以下内容。
2.1 零件信息管理零件信息管理以零件图号作为唯一标识对零件的基础信息进行管理，管理的主要内容包括零件名称、零件材质、零件规格、是否为关重件、所属型号等信息。
2.2 工艺版本为了保持数据的一致性，制造运营管控系统将集成工序加工时间等信息。
将工序与设备或工位进行绑定，图1 机加车间工艺管理流程54研究与探索Research and Exploration ·智能制造与趋势中国设备工程 2023.06 (上）法的输入。
实际加工时间。
MOM 系统在生产过程中通过采集机床数据来记录每个零件该工步的实际加工时间，在生产的数量达到一定程度时（实际加工时长趋于稳定，一般用各零件工步加工时长之间的方差来衡量），通过平均值等指标来统计工序的实际加工时间，并将该统计值写入工艺文件中的工步实际加工时间字段中。
使用实际加工时间进行车间智能排产排程得到的排产结果更具有可靠性。
（2）工步NC 程序。
工步的NC 程序一般有两类，一类是加工程序；另一类是测量程序。
工艺管理系统支持工艺员在编辑工艺时，同时上传与工步对应的NC 程序，NC 程序将被工艺管理系统保存至服务端。
当MOM 系统进行生产任务的执行时，可依据其工艺文件定义的目录，自动找到该工步所对应的NC 程序，并根据工序所绑定的设备，将NC 程序自动下发至排产算法指定的机床，现场操作者只需要对NC 程序中的工艺参数进行调整，即可进行加工。
工序NC 程序的定义减少了NC 程序在机床与计算机之间摆渡的操作，有利于保证程序的准确性，提高生产效率。
（3）工步刀具。
工步刀具记录了工步加工所需的刀具列表集合。
智能制造中的数字化车间技术研究一、数字化车间技术的意义及概述数字化车间技术是智能制造的重要组成部分，其在制造业中的应用逐渐得到了广泛认可。
数字化车间技术以数字化手段为主要动力，通过数字化设计、数字化生产、数字化资源管理，将不同制造环节的信息实现共享、互联、可视化，从而提高了制造过程的透明度和敏捷性，优化了生产效率和质量控制能力，提高了智能制造的整体水平。
数字化车间技术的主要组成部分包括数字化设计系统、数字化生产系统、数字化资源管理系统、信息处理与分析系统、智能控制系统等。
数字化设计系统能够实现产品设计的数字化、虚拟化和优化，提高了产品的设计质量和效率；数字化生产系统能够实现生产过程的数字化、柔性化和自动化，加强了生产流程的智能化和灵活性。
数字化资源管理系统能够实现对物流、生产和质量等资源的数字化管理和监控，提高了资源利用效率和安全性；信息处理与分析系统能够实现对生产过程中数据的快速捕捉、分析和挖掘，提高了数据决策效率和精准度。
智能控制系统能够实现对生产设备和工艺的实时监控、调整和优化，提高了生产质量和效率。
二、数字化车间技术的核心技术及应用数字化车间技术的核心技术包括数字化建模、数字化仿真、数字化监控和数字化控制。
数字化建模技术通过建立数字化产品和数字化工艺模型，实现了产品设计和工程设计的数字化，建立了产品和生产过程的信息数据共享、可视化和可重复性，提高了产品质量和生产效益。
数字化仿真技术通过数学模型和仿真软件对产品和生产过程进行预测和模拟，降低了生产成本和风险，提高了精度和工效。
数字化监控技术通过传感器和数据采集技术对生产设备和工艺进行实时监控，实现了实时跟踪和管理，提高了产品质量和生产效率。
数字化控制技术通过数字化技术对生产过程中的控制和调整，实现了生产过程的自动化、柔性化和智能化，提高了生产领域的效率和质量。
数字化车间技术的应用范围很广，包括机械制造、电子信息、化工、航空航天、医药等领域。
课题研究内容及进度1.智能制造领域前沿跟踪研究本课题重点着眼于智能制造领域前沿技术，包括基础研究、应用技术、产业技术等进行跟踪研究。
计划拟围绕智能机器人、增材制造、工业互联网、信息物理系统、工业软件、标准化等重点领域，持续跟踪全球智能制造技术领域新技术、新发现、新趋势，重点研究并提出影响智能制造技术发展的关键技术、前沿技术，提出有望取得突破的可能领域及方向,为培育国家未来核心竞争力提供基础性科技知识储备。
（1）跟踪研究智能制造领域共性关键技术C研究感知、控制、决策和执行等智能功能的实现，如先进感知与测量、高精度运动控制、高可靠智能控制、人工智能等技术。
（2）跟踪研究智能制造领域基础研究。
研究智能制造支撑软件的发展，如设计、建模与仿真软件、实时工业操作系统、工业控制软件等技术软件，以及制造执行系统（MES）、企业资源管理软件（ERP）、供应链管理软件（SCM）等业务管理软件，嵌入式数据库系统与实时数据智能处理系统等数据管理软件。
（3）跟踪研究智能制造领域服务平台一一工业互联网的发展，包括新型工业网络设备与系统、工业互联网标准体系、信息安全等。
预期目标：形成“智能制造领域前沿跟踪研究报告”，为培育国家未来核心竞争力提供基础性科技知识储备，为制定我国智能制造发展战略规划建言献策。
项目进展及计划:调研课题。
2017年3月15日，中国科协重大调研课题立项评审会在中国科技会堂召开，中国机械工程学会代表智能制造学会联合体向与会评审专家做了项目汇报。
此项目得到中国科协调宣部的支持，项目经费50万元。
2017年4月，联合体秘书处根据研究内容，界定研究范畴，将研究重点放在智能制造领域前沿技术、共性关键技术的跟踪研究上。
计划将在2017年6月初召开启动会，动员智能制造学会联合理事单位组织专家参与。
2.智能制造科技进展研究本课题重点在于推荐遴选出“全球智能制造十大科技进展”、“我国智能制造十大科技进展”，并在2017年年底发布。
新松：开启智能时代新征程——访沈阳新松机器人自动化股份有限公司高级副总裁王宏玉江宏;任芳【期刊名称】《物流技术与应用》【年(卷),期】2018(000)009【总页数】4页(P86-89)【作者】江宏;任芳【作者单位】【正文语种】中文新松作为国内最大的机器人产业化基地，在智能制造与智能物流快速发展的市场环境下，公司定位越来越清晰，技术实力不断增强，国内外市场加速布局，将在产业化之路上取得更大突破。
沈阳新松机器人自动化股份有限公司高级副总裁王宏玉近年来，随着国家物流相关政策不断出台，在技术推动特别是智能制造的带动下，智慧物流已成为发展趋势，企业对物流升级与优化越来越重视。
2017年，中国物流装备市场需求大幅上升，用“井喷”来形容也毫不为过。
在这样利好的市场环境下，作为中国机器人行业的龙头企业，沈阳新松机器人自动化股份有限公司（简称“新松”）也取得了辉煌业绩，2017年实现营业收入24.55亿元，比上年增长20.73%，市场影响力持续攀升，国内市场布局不断完善，国际化发展取得新突破。
新松公司高级副总裁王宏玉在接受本刊专访时表示，近年来新松的发展目标越来越清晰，实力不断增强，正在进入新的上升通道。
王宏玉，1989年毕业于清华大学无线电系，同年被推荐到中科院沈阳自动化所读硕士研究生，1992年毕业后留所工作， 2000年进入新成立的沈阳新松机器人自动化股份有限公司任职，目前担任新松高级副总裁。
王宏玉长期从事移动机器人（AGV）与自动化物流技术研发，是新松AGV与物流事业的主要开创者之一。
“4+2”布局清晰新松公司定位于提供机器人与数字化工厂产品与服务，打造以自主核心技术、核心零部件、领先产品及行业系统解决方案为一体的完整产业链。
在新松公司官网上，产品和服务种类相当丰富，其中机器人产品主要分为五大系列，包括工业机器人、移动机器人、洁净机器人、服务机器人与特种机器人。
通过对业务架构进行梳理，新松已形成了“4+2”布局，即四大业务板块和金融、创新两大支撑平台。
制造业数字化转型下的智能化车间和生产流程随着科技的不断进步，制造业数字化转型成为了趋势。
智能化车间和生产流程已经成为了制造业发展的新生力量，在提高生产效率，降低成本和优化工艺方面发挥了重要作用。
本文将就制造业数字化转型下智能化车间和生产流程的发展现状、关键技术应用和未来趋势进行探讨。
一、智能化车间的发展现状在数字化转型的进程中，智能化车间成为了制造业发展的新方向。
其根据物联网、云计算、大数据、人工智能等前沿技术，实现了设备、产品、员工等互联互通，形成了一套高度自动化、网络化、智能化的生产系统。
目前，我国在智能化车间的建设方面也取得了一定的进展，尤其在汽车、机床、电子、化工等制造业中的应用较为普遍。
智能化车间的建设主要围绕以下方向展开：加强工厂网络化建设，实现数据的全面共享；推广智能化设备，更好地提高生产效率；开发运用先进的自动化、控制、检测和分析技术，优化整个生产过程；以及开发更具创新性的信息管理和企业运作模式，提高企业的竞争力。
二、生产流程的数字化转型传统制造业的生产过程主要依靠人工控制，孤立地运行和管理。
随着信息技术的不断发展，生产流程的数字化转型也趋于普及。
数字化生产流程的优势在于实现生产管理的数字化化、网络化和可视化，可以更好地协调各项生产资源，降低生产成本、提高生产效率、保证产品质量。
生产流程的数字化转型主要包括以下方面：通过MES（制造执行系统）系统，实现自动化生产、数据分析和生产过程的可视化监控；UE（人机界面）系统的应用，提供更为灵活、用户友好的系统界面；开发工业互联网平台，实现生产数据的共享和平台化管理；集成机器人、AGV（自动引导车）等自动化设备，实现生产过程中的人质分离，进一步提高生产效率和品质；采用3D打印、工业云等技术，实现定制化生产和生产成本的降低。
三、关键技术应用智能化车间和生产流程数字化转型的实现离不开关键技术的应用。
关键技术应用主要包括物联网、云计算、大数据、人工智能等。
河南省智能车间智能工厂认定工作方案为深入贯彻落实制造强国战略，加快推动河南省制造业数字化、网络化、智能化转型升级，提高制造业质量效益和核心竞争力，特制定本工作方案，以规范和指导河南省智能车间、智能工厂的认定工作。
一、工作目标通过开展智能车间、智能工厂认定工作，培育和建设一批智能化水平高、示范带动作用强的智能车间和智能工厂，推动河南省制造业向高端化、智能化、绿色化方向发展，提升产业整体竞争力。
二、认定范围在河南省境内注册，具有独立法人资格，从事制造业生产的企业。
三、认定条件（一）智能车间认定条件1、车间智能化装备占比高。
自动化、数字化生产、检测和试验设备在车间内广泛应用，设备互联互通，实现生产过程的实时监测和控制。
2、生产过程实现数字化管理。
运用数字化设计、生产制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）等信息化系统，对生产计划、调度、质量、设备、能源等进行有效管理。
3、车间内实现网络全覆盖。
具备稳定可靠的工业网络环境，支持生产设备、控制系统、信息系统之间的高效通信和数据交换。
4、产品质量稳定可靠。
采用先进的质量检测和控制手段，产品质量符合相关标准和要求，产品合格率高。
5、车间安全环保水平较高。
具备完善的安全生产和环境保护措施，符合国家相关法律法规和标准要求。
（二）智能工厂认定条件1、工厂智能化装备和信息化系统集成应用水平高。
在多个车间广泛应用智能化装备，并实现各车间信息化系统的集成和协同。
2、实现工厂级的生产计划、调度、质量、设备、能源等智能化管理。
运用大数据、人工智能等技术，对生产过程进行优化和决策支持。
3、构建完善的工业互联网平台。
实现工厂内外部的信息交互和资源共享，促进产业链上下游企业的协同发展。
4、具备较强的创新能力。
在技术创新、管理创新、模式创新等方面取得显著成效，拥有自主知识产权和核心技术。
5、工厂经济效益和社会效益显著。
在提高生产效率、降低成本、提升质量、节能减排等方面取得明显成果，具有良好的示范带动作用。
企业如何搭建数字化生产车间？数字化工厂由设备、机器人、AGV、网络、信息数据等构成，集成了产品制造过程和工厂模型的数据库，以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能。
通过借助计算机，对整个生产过程进行数据采集，并可进一步扩展到整个产品制造过程的全生命周期，将打通产品设计和产品制造之间的桥梁，实现信息的集成。
而生产车间是组成工厂最重要的组成部分，实现了生产车间的数字化，基本上完成了数字化工厂最核心的部分。
在数字化系统建设中以数据的可视化管理和应用为核心，而非简单注重完全的自动化程度。
利用PLM系统实现主数据流和工业网络、智能装备、智能仓库、智能系统等方面系统集成，实现数据流贯通与共享。
1 数字化车间硬件平台搭建1.1 智能化生产智能化在引入数控机床、机器人等生产设备并实现生产自动化的基础上，再以ERP、MES 等管理软件作为中枢管理系统，以视觉相机、RFID标签、扫码器、条码、传感器等为组件，以NC数控系统或PLC为控制单元，以现场总线PROFIBUS、工业以太网PROFINET、MODUBUS等通信技术为传输网络。
能够借助完善的系统获取状态信息、传递控制指令，以此实现科学决策、智能设计、合理排产，监控设备状态，提升设备使用率，指导生产运行，让自动化生产智能设备高效运转。
1.1.1 智能硬件智能化生产制造单元是将一组能力相近的加工设备和辅助设备进行模块化、集成化、一体化的聚合，使其具备多品种少批量产品的生产输出能力。
打造智能制造单元是开启智能化道路行之有效的切入点。
为各车间配置智能制造单元，“智造单元”是一种模块化的小型数字化工厂实践，整个单元由自动化模块、信息化模块和智能化模块三部分组成，以“最小的数字化工厂”实现在多品种小批量的生产智能化。
在加工领域，注重从单一功能型设备向多功能型设备过渡；在装配领域，突破人工操作的枷锁，逐步由人工操作向人机协作、自动化作业转变；不断发掘高精尖设备，致力于质量检测、SPC 工站建设；将传统、简易的人工搬运等，采用机器人配合视觉定位技术全部实现自动化搬运。
工业机器人生产数字化车间系统架构设计摘要：数字化车间作为智能制造的核心单元，是推动新一代信息技术与先进制造技术深度融合的主攻方向。
近年来，随着大数据、人工智能、5G等新技术的广泛应用，数字化车间在设计、实施、运行、维护等生命周期阶段均面临着与传统车间不同的危险与挑战。
一方面，生产制造过程中，制造工艺本身的危险、智能装备（如智能检测机器人、自动导引车等）的功能失效等，可能会引起生产制造产线的功能失控、产品质量下降等，从而对周边的人员、环境或财产造成严重危害和巨大损失。
数字化车间中物联网设备的部署、各生产环节数据的集成、生产控制网络与外部互联网络边界模糊等，使得生产效率提高的同时，也存在着一些可能引发并导致网络安全攻击的潜在危险源。
网络安全攻击可能会导致生产制造过程中断，给企业造成巨大经济损失。
基于此，本篇文章对工业机器人生产数字化车间系统架构设计进行研究，以供参考。
关键词：工业机器人；生产数字化；车间系统；架构设计引言工业互联网是实现工业智能的基础支撑，在产品设计、生产、制造、管理等环节进行高效、精准决策、实时动态优化、敏捷灵活响应。
所谓工业互联网，并非互联网技术和工业制造领域的简单融合，而是在技术、内涵层面进行深度外延。
工业互联网技术既是实现工业智能化转型的关键基础设施，也是云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术与工业经济深度融合的应用模式，更是一种新业态，将重塑企业形态、供应链和产业链。
工业智能和工业互联网技术将推动传统制造业进行新兴裂变和升级演化，推进核心硬件、基础软件、机理分析与算法等基础技术融合发展，逐步构建工业智能和工业互联网技术产业体系。
工业互联网技术在工业制造业已形成平台化体系设计、智能化生产制造、网络化协同控制、个性化定制服务、服务化业务延伸、数字化管理决策等新模式，新一代信息技术提升产业增值作用不断显现，促进实体经济提质、增效、降本、绿色、安全发展。
1工业互联网的发展工业互联网是工业智能实施的基础，目标是建立人、机、物在内智能实体之间知识层次的互联互通，是一种直接面向工业智能的复杂协同自动化感知与决策系统。
