智能制造应用系统位阶

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智能制造系统建设及应用解析

智能制造系统建设及应用解析

智能制造系统建设及应用解析近年来,随着信息化、智能化、网络化的不断深入,智能制造系统在制造业发展中扮演着越来越重要的角色。

智能制造系统是一个结合了传感器、计算机技术、自动控制技术、网络传输技术等多种技术的先进制造系统,它可以提供无序生产、生产自适应性、定制化服务、高效能产、无人值守、柔性制造等多种制造服务。

本文将从智能制造系统的概念入手,深入分析智能制造系统的建设和应用。

一、智能制造系统的概念智能制造系统是指通过计算机控制、网络传输等现代化技术手段,将资源、设备、制造流程等进行智能化、自动化的制造系统。

在智能制造系统下,设备与设备之间实现信息互通与协作,能够按需进行柔性组合与生产,通过产线控制、库存管理等自动控制手段,实现高效、高质、低耗的生产。

二、智能制造系统的建设智能制造系统建设需要结合制造业实际需求,充分考虑生产流程、技术水平、管理模式等多方面的因素。

下面分别从技术、设备、管理方面展开叙述。

1. 技术建设技术建设是智能制造系统建设的核心。

首先,需要使用先进的软件、硬件、网络等技术,将现有的生产设备进行智能化升级,实现设备信息化、智能化、高效化,使得生产设备可以实现智能化控制、自适应流程控制、数据自动采集等多种工作。

其次,需要建设先进的信息化系统,实现数据采集、存储、处理、分析与共享。

通过数据分析,可以为生产决策提供有效参考,实现生产流程的优化。

2. 设备建设设备建设是智能制造系统中不可忽视的一环。

设备的升级、改造和配备必须以先进技术的需求为引导,选择适合当前生产模式和流程的设备,并采用先进的技术手段实现设备的智能化、智能管理、智能优化。

例如,通过机器视觉技术、微波传感器技术、激光技术等对生产设备进行升级,从而实现对生产过程能够进行实时监控与管理。

3. 管理方面智能制造系统的成功建设还需要改变企业传统的管理方式。

传统的管理方式已经难以适应智能制造系统所需的高效能化、高柔性化的要求。

因此,智能制造系统的建设需要采用先进的管理方法,贯彻整个生产流程中各个环节,对生产各项指标进行监控与协调,实现精细化生产管理、优化生产资源配置、提高生产效率等多种功能。

智能制造的基本概念和架构

智能制造的基本概念和架构

智能制造的基本概念和架构《智能制造的基本概念和架构》一、智能制造的基本概念智能制造是一种基于计算机和新兴技术的制造概念,旨在发展智能化的自动化设备,使制造过程更加高效、精准和灵活,提高产品质量,降低制造成本。

它的基本思想是将计算机系统的智能技术和新兴技术应用于制造中的自动化流程,以调节制造环境。

智能制造的实施不仅仅是实现全自动化、交互式生产,而且还包括实现整体控制、智能决策、信息收集、交互式管理、故障检测、工作流程模拟、生产车间布局、品质控制等技术。

二、智能制造的基本架构智能制造的基本架构是将计算机技术、工业自动化技术以及通信技术、模式识别技术、人工智能技术等技术相结合,形成一个完整的基本架构。

智能制造的基本架构包括:1、工厂信息化:工厂信息化是智能制造的基础,它借助信息与制造技术对工厂的管理和运行进行必要的整合,使其具有智能管理能力。

2、智能设备:智能设备是智能制造的关键技术,它由紧密耦合的自动化装置、传感器、控制装置等组成,能够实现自主控制、故障检测、交互式控制和信息交换等功能。

3、智能控制:智能控制是智能制造的关键技术,只有将智能控制与人工智能技术结合起来,才能实现复杂、灵活的制造过程。

4、数据库管理:数据库管理是智能制造的重要组成部分,可以实现有效的信息管理、数据统计和记录,以及智能分析和决策功能。

5、安全保障:安全保障是智能制造技术的重要组成部分,在实施智能制造时必须考虑安全问题,防止意外事故发生。

6、生产现场管理:生产现场管理是智能制造技术的重要组成部分,可以有效地实现生产现场的管理,提高生产效率。

三、总结智能制造是一种基于计算机和新兴技术的制造概念,其基础是将计算机系统的智能技术和新兴技术应用于制造中的自动化流程,从而实现高效、精准和灵活的制造过程,提高产品质量,降低制造成本。

智能制造的基本架构可以将计算机技术、工业自动化技术以及通信技术、模式识别技术、人工智能技术等技术相结合,形成一个完整的系统,从而实现控制、智能决策、信息收集、交互式管理、安全保障等功能。

标准化体系——智能制造、智慧工厂、工业4.0前提

标准化体系——智能制造、智慧工厂、工业4.0前提

工业4.0的参考架构模型RAMI4.0 和
工业4.0的基本单元
构建工业4.0参考架构模型的原则
作为参考的架构模型应简单而且便于管理 借助此架构模型,可对现有标准进行识别 借助此架构模型,可对标准的缺口和不足进行识别和弥补 借助此架构模型,可对标准的重叠进行识别,并选择适宜
的解决方案 使所涵盖的标准数目尽可能少 为使中小型企业也能迅速实现工业4.0,参考模型应允许对
迄今为止的的有关工业系统结构的标准,如企业信 息集成的标准IEC 62264(ISA S95)和批量控制 标准 IEC 61512(ISA S88)基本上只是系统功能 分层的架构,可以说仅仅是由技术驱动的。
按照工业4.0和智能制造所着重要求的面向服务、自 主自治、灵活的适应以及协同,其系统架构尚需要 在概念上加以扩展。
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。
标准的部分实现,即模型应便于识别标准的分/子标准 便于识别各部分和各层级的相互关系 便于定义高层级的规则
RAMI 4.0的基本特性参照SGAM
工业4.0的参考架构模型RAMI 4.0的基本特性参照欧洲智 能电网协调组织2014年定义的智能电网架构模型SGAM。这 一架构在全世界获得广泛认可。
– 系统结构、 – 应用案例(use case)、 – 基础、 – 非功能性特性、 – 技术系统和过程的参考模型、 – 仪表和控制功能的参考模型、 – 在工业4.0中人的功能和作用的参考模型、 – 开发、 – 工程化、 – 标准库、 – 技术和解决方案。
关于系统架构
鉴于系统架构是标准化的基础的基础,必须首先开 发整个架构的参考模型。

智能制造系统分为哪几个层级?

智能制造系统分为哪几个层级?

智能制造系统分为哪几个层级?智能制造技术的应用构成一个复杂交错的大制造系统,实现对产品生命周期、低级到高级的系统层级和智能功能三个维度的系统的优化管理。

系统层级从微观到宏观拥有不同的层次,自下而上共五层,包括智能设备层、智能车间层、智能企业层、智能供应链层和智能生态层。

(1)智能设备层级智能设备系统层级是智能制造发展的最低阶段,主要包括具备智能功能的控制器、传感器、仪表、机床、生产线等生产领域的制造设备,机器设备智能化是智能制造推进的前提和物质基础。

(2)智能车间层级智能制造系统中的智能车间系统层级主要包括管理智能设备的监视控制系统、采集生产数据与分析的数据库系统、组织人际合作的现场控制系统、制造执行系统等,是智能设备和智能工艺共同作用的地方,实现面向工厂和车间的智能生产管理。

(3)智能企业层级智能企业层级不仅包括智能设备和智能车间层级系统内容,还包括智能财务管理系统、人力资源管理系统、企业生产计划系统、存货管理系统、物流管理系统、供应链管理系统等,是智能制造设备、智能制造车间、智能设计和智能运营共同完成任务的场所。

(4)智能供应链层级智能制造系统中的智能供应链系统层级不仅包含产品生命周期各环节的链条管理,还包括关联产业、关联企业、关联客户关系的智能管理,由产业链、产品价值链、产品周期链上的企业通过互联网络技术实现信息共享,推进协同研发、协调生产、精准物流的实现。

(5)智能生态层级智能生态层级是最高层级,包含智能设备、智能生产系统、先进制造技术等不同层级系统在企业的相互作用,涵盖产业链、产品价值链、生产要素供应链等各环节企业的分工协作,最终形成以智能制造技术为核心,智能制造产业集聚,智能供应链相互承接,智能装备企业联合推进,各分工领域“专精特”中小企业蓬勃发展,智能产品消费成为主流的智能生态。

智能制造评级标准

智能制造评级标准

智能制造评级标准Smart manufacturing, also known as intelligent manufacturing, refers to the use of advanced technologies such as artificial intelligence, Internet of Things, and robotics to optimize the manufacturing process and improve efficiency. 智能制造,也称智能制造,是指利用人工智能、物联网和机器人等先进技术来优化制造过程并提高效率。

In order to assess the level of intelligence in manufacturing, rating standards need to be established to objectively evaluate the capabilities and performance of smart manufacturing systems. 为了评估制造业智能化水平,需要建立评级标准,以客观评估智能制造系统的能力和表现。

One of the key criteria in the rating standards for smart manufacturing is technology integration. This involves the seamless integration of various technologies such as AI, IoT, big data analytics, and robotics to ensure efficient communication and coordination between different components of the manufacturing system. 技术整合是智能制造评级标准中的一个关键标准。

智能制造概论-2 智能制造系统

智能制造概论-2 智能制造系统

软件。
(2)B/S架构ERP系统
B/S架构即Browser/Server(浏览器/服务器)架构。
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2.3 企业资源计划(ERP)
2.3.3 ERP 系统分类 1 按功能分类 1 通用型ERP系统 2 专业ERP系统 2 按所采用的技术架构分类 (1)C/S架构ERP系统 C/S构架即Client/Server(客户/服务器)架构。该架构需要使用 高性能计算机、工作站或小型机,客户端需要安装专用的客户端
1 功能搭建工作可快速完成 2 全面和一体化的应用开放式平台 3 协同商务 4 灵活的调整机制 5 管理软件完全受企业掌控 6 无须代码开发
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2.4 制造执行系统(MES)
1. MES的产生与定义 ◆ 美国先进制造研究中心AMR将MES定义为:“MES是位于上层计划
管理系统与底层过程控制系统之间的面向车间层的管理信息系
软件。
(2)B/S架构ERP系统
B/S架构即Browser/Server(浏览器/服务器)架构。
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2.3 企业资源计划(ERP)
2.3.4 ERP企业应用 具体的问题如下:
◆ 利益矛盾导致项目难以有效推进; ◆ 风险承担意识不统一,往往难以做出符合市场需求的最优的市
场决策;
◆ 企业需求的定义和描述往往受制于管理人员的思维定式和具体
collaborative product design) 5 需求预测与产品组合管理(demand forecasting and
portfolio management)
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2.2 产品全生命周期管理系统

智能制造MES系统基础介绍

智能制造MES系统基础介绍

PDB OPC Server
OPC Server DA &AE
OPC Client
OPC C l i e n t
监控软件系统结构原理图
打印机 报警汇总
VBA
历史文件
历史窗口
报警队列
报警ODBC
图形对象
控件 图形界面 Workspace
调度器
Chart 对 象
文件
历史数据采集
数据库存取 配方
Scan, Alarm & Control
生产 质量


运营管理解决方案
计划 调度
Historian
自动化软件解决方案
Shop Floor SPC
HMI/SCAD A
工厂运营
工厂系统和应 用
Change Managemen t
CAUSE+ Troubleshooter
远程控制 WebSpace
MES 总体业务流程
计划层
需求 计划生成 3
ERP
纸卷号,产品,生 产时间,状态等
生产效率计算
现场生产管理 – 生产详细信息
纸卷详细物 理信息
纸卷订单信息
©2010 GE Intelligent Platforms
… “信息监控”
智能显示
实时流程图
在一个画面上显示每个机器 的仪表盘 层层深入的细节显示: · 库存 · 停机时间 · 消耗 · 质量 · 订单 · 报警… 以此监视生产来自状态… 自动加载设定值
产品规格 产品规格和配方的管理 从 MES 获取 发送到 HMI 帮助操作员生产产品而 不仅是提供信息
跟踪原材料的使用与消耗,实现物料平衡
·确定原材料,公用设施, 能源等的成本消耗

智能制造技术的发展及应用

智能制造技术的发展及应用

智能制造技术的发展及应用智能制造技术是近年来备受关注的新兴领域,它是通过引入先进的信息技术、自动控制技术和智能系统技术等手段,实现制造过程中的高度智能化,从而提高产品质量和生产效率。

随着信息时代的来临,智能制造技术成为追求高效、低成本、强竞争的现代制造业的战略选择。

本文主要探讨智能制造技术的发展及应用。

一、智能制造技术的发展概述自20世纪90年代起,全球智能制造技术经历了三个发展阶段:第一阶段是基于自动化技术的传统制造;第二阶段是以网络化、数字化和虚拟化为特征的智能制造;第三阶段是在传统制造和智能制造的基础上发展起来的智能+制造。

当前,全球智能制造技术仍处于不断创新和变革的过程中。

随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展和深入应用,智能制造技术也将朝着更高、更智能、更可持续的方向发展。

二、智能制造技术的应用现状智能制造技术的应用领域非常广泛,涵盖了工业、农业、医疗、航空、交通等多个领域。

在工业领域中,智能制造技术已经广泛应用于汽车、机械、电子、航空等企业。

具体而言,智能制造技术的应用包括以下几个方面。

1. 自动化生产线自动化生产线是智能制造的重要组成部分,它能够实现自动化、智能化的生产过程,提高生产效率和产品质量。

目前,许多企业已经建立了自动化生产线,将传统的人工生产转向自动化生产,这不仅能够缩短生产周期,还能够降低生产成本,提高产品质量。

2. 智能物流系统智能物流系统是建立在物联网技术基础上的一种新型物流系统,它能够实现对物流过程的全程跟踪和监管。

通过使用智能物流系统,物流企业可以实现对货物的自动化管理和物流过程的智能化控制,降低物流成本,提高服务水平。

3. 人工智能人工智能技术是智能制造技术中的重要组成部分,它能够实现对生产过程的智能化控制。

通过使用人工智能技术,企业可以实现对生产设备的自动化管理和生产流程的智能化控制,提高生产效率和产品质量。

4. 大数据分析大数据分析技术是智能制造技术中的重要组成部分,它能够实现对生产过程的数据化管理。

智能制造技术的应用与操作指南

智能制造技术的应用与操作指南

智能制造技术的应用与操作指南智能制造技术是当今全球制造业发展的重要趋势,它通过融合传感器、物联网和人工智能等先进技术,以提高生产效率、降低成本、提升产品质量为目标,为企业实现可持续发展和竞争优势提供了新的途径。

本文将介绍智能制造技术的应用领域及操作指南,以帮助企业更好地应用智能制造技术。

智能制造技术的应用领域广泛,涵盖了制造过程的各个环节。

首先是产品设计和开发阶段,在这一阶段,智能制造技术可以帮助企业进行仿真和优化设计,以更好地满足用户需求。

其次是生产过程,智能制造技术可以通过设备自动化、数据分析和优化调度等手段,提高生产效率和质量,减少能耗和浪费。

再次是供应链管理,智能制造技术可以实现供应链的可视化和智能化,提供实时的供需信息和精准的交付计划。

最后是售后服务,智能制造技术可以通过智能感知设备状态和故障预测,提供及时的维修和保养服务。

要成功应用智能制造技术,企业需要遵循一些操作指南。

首先是制定明确的智能制造战略,明确智能制造技术的应用目标和路径,并将其与企业的整体发展战略相结合。

其次是搭建良好的信息技术基础设施,包括网络、服务器和数据库等,以支持数据的采集和处理。

同时,还需要培养一支专业的技术团队,具备相关的技能和知识,能够驾驭智能制造技术的应用和管理。

此外,企业还应关注数据安全和隐私保护,采取必要的安全措施,确保数据的完整性和机密性。

在智能制造技术的应用过程中,企业还可以考虑一系列的最佳实践。

首先是采用先进的传感器技术,实现对生产过程的实时监控和数据采集。

其次是将数据进行云端存储和分析,通过人工智能和大数据等技术,挖掘出隐藏在数据中的价值信息。

然后,可以将智能制造技术与传统制造的优势相结合,实现既能满足个性化需求,又能实现规模经济的生产模式。

此外,企业还可以建立合作伙伴关系,与专业的智能制造技术提供商和研发机构合作,共同推动技术的创新和应用。

应用智能制造技术的企业可以获得一系列的好处。

首先是生产效率的提升,智能制造技术可以实现生产过程的自动化和优化,减少人力和资源的浪费,并且可以通过实时数据分析和智能调度,提高生产计划的精确性和灵活性。

智能化制造等级

智能化制造等级

智能化制造等级智能制造是一种利用先进信息技术和智能化工具提升制造业生产效率和质量的制造模式。

它通过整合物联网、云计算、大数据、人工智能等技术,实现制造流程数字化、网络化、智能化,可实现高效、灵活、可追溯的生产过程。

智能制造不仅涉及到制造领域的各个环节,包括设计、生产、销售和服务等,还需要与整个产业链和价值链进行紧密关联和协同。

智能制造的核心在于智能化,即通过采集、分析和利用生产过程中的大量数据,实现智能决策、智能设计和智能控制等。

同时,智能制造也需要依托自动化生产设备和机器人技术,实现生产线的高效运作和自动化程度的提升。

此外,虚拟仿真技术也在智能制造中发挥着重要作用,它可以在产品设计、工艺规划以及生产调度等方面实现高效率、低成本的虚拟试验和优化。

智能制造的特征包括以智能工厂为载体,以关键制造环节的智能化为核心,以端到端数据流为基础,和以网通互联为支撑。

智能制造的主要内容包括智能产品、智能生产、智能工厂、智能物流等。

目前,急需建立智能制造标准体系,大力推广数字化制造,开发核心工业软件。

传统数字化制造、网络化制造、敏捷制造等制造方式的应用与实践对智能制造的发展具有重要支撑作用。

总的来说,智能制造是一种利用先进信息技术和智能化工具提升制造业生产效率和质量的制造模式,它是未来制造业发展的重要方向之一。

智能制造的等级通常是根据其技术应用和智能化程度来划分的。

具体来说,智能制造能力成熟度模型将企业的智能制造能力分为五个等级,从低到高分别是:一级(规划级):企业应开始对实施智能制造的基础和条件进行规划,能够对核心业务活动进行流程化管理。

二级(规范级):企业应采用自动化技术、信息技术手段对核心装备和核心业务活动等进行改造和规范,实现单一业务活动的数据共享。

三级(集成级):企业应对装备、系统等开展集成,实现跨业务活动间的数据共享和协同优化。

四级(优化级):企业应对人员、资源、制造等进行数据挖掘,形成知识、模型等,实现对核心业务活动的精准预测和优化。

智能制造系统的开发与优化

智能制造系统的开发与优化

智能制造系统的开发与优化智能制造系统是制造业发展的重要方向,它利用信息技术、人工智能等技术手段,对生产过程进行智能化改造,提高生产效率和产品质量。

智能制造系统的开发与优化涉及多个方面的知识点:1.智能制造系统的概念:智能制造系统是一种基于信息技术、人工智能等技术手段,对生产过程进行智能化改造的系统。

它具有自主决策、自我优化、智能化控制等特点。

2.智能制造系统的架构:智能制造系统通常由智能设备、智能控制、智能管理等多个子系统组成。

这些子系统通过网络连接,实现数据共享和协同工作。

3.智能制造系统的关键技术:智能制造系统的关键技术包括人工智能、大数据分析、云计算、物联网等。

这些技术为智能制造系统提供了强大的数据处理和分析能力,实现了生产过程的智能化控制。

4.智能制造系统的开发流程:智能制造系统的开发流程包括需求分析、系统设计、系统开发、系统测试和系统运维等阶段。

每个阶段都有特定的任务和目标,需要充分利用相关技术手段,实现系统的优化和提升。

5.智能制造系统的优化策略:智能制造系统的优化策略包括流程优化、设备优化、人员优化等。

通过不断优化系统运行参数,提高生产效率和产品质量,降低生产成本。

6.智能制造系统的安全与隐私保护:智能制造系统的安全与隐私保护是系统运行的重要保障。

需要采取相应的技术手段和管理措施,防止数据泄露和恶意攻击,确保系统的稳定和安全。

7.智能制造系统的应用领域:智能制造系统广泛应用于制造业、农业、医疗保健等领域。

通过智能化改造,这些领域可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量。

8.智能制造系统的未来发展:随着科技的不断进步,智能制造系统将向更加智能化、网络化、个性化的方向发展。

未来智能制造系统将实现全面自动化、自主决策和自适应调整,为制造业发展提供更多可能性。

以上是关于智能制造系统的开发与优化的知识点介绍,希望对您有所帮助。

习题及方法:1.习题:智能制造系统的核心是什么?解题思路:此题考查对智能制造系统核心概念的理解。

智能制造发展的五个阶段全面解读

智能制造发展的五个阶段全面解读

智能制造发展的五个阶段全面解读来源:世界人工智能大会智能制造是新一轮的工业革命从实用和广义的角度上看,智能制造的概念可以总结为:智能制造是以智能技术为代表的技术为指导的先进制造,包括以智能化、网络化、数字化和自动化为特征的先进制造技术的应用,涉及制造过程中的设计、工艺、装备(结构设计和优化、控制、软件、集成)和管理。

与此前历次工业革命相比,制造的核心地位仍未改变,但智能化成为制造的新特征与内涵。

工业革命逐渐解放制造人力。

制造本质上是从“原材料”到“产品”的过程,内容可以简化为工艺设计、工艺参数、过程控制、执行四个步骤。

在历次工业革命中,制造工业走过了机械化、电气化、自动化(数字化)、智能化的道路,在这个过程中,工具(装备)做的事越来越多,人逐步把精力更多的投入到创造性的工作中。

若把“制造”看作从起点到终点的出行问题,制造业历次升级过程可以分别形象为自行车(机械化)-电动车(电气化)-汽车(自动化)-自动驾驶(智能化),其中人更多的参与到决策过程中,对人力的要求越来越低,效率大幅提升。

智能制造的发展是由体系建立到精确模型建立的过程,实现智能制造,首先要解决智能维护大问题,再做智能预测,最后做到无忧系统与大价值。

具体来看分为以下五个阶段:第一阶段:全员生产系统(TPS)。

由日本提出来的,建立的5S 标准(整理、整顿、清扫、清洁、素养)是七八十年代整个制造系统当中引以为核心的标准,固化在了组织和对人培训方面。

第二阶段:精益制造和6-Sigma。

它的核心价值是如何以数据作为标准建立管理体系,本质是消除浪费。

在这个基础下面包括质量管理体系、产品全生命周期管理体系等等。

这个时候数据真正在制造使用过程中发挥作用。

第三阶段:数据驱动的预测性建模分析。

以数据驱动的预测性建模分析,指的是怎么把隐性的问题显性化,显性化之后解决隐性的问题,避免显性问题的发生。

第四阶段,以预测为基础的资源有效性运营决策优化。

对于过去产生的关联性都能够建模之后,怎么根据系统生产、环境、人员多方要素变化进行实时动态优化。

智能制造的定义与发展趋势

智能制造的定义与发展趋势

智能制造的定义与发展趋势智能制造是指运用先进的信息技术和智能装备,通过整合和优化生产过程,实现产品的高效、智能和可持续制造的一种制造模式。

它将传统制造与现代信息技术相结合,通过数字化、网络化和智能化的手段,实现生产过程的智能化管理和优化,进而提高产品的质量、效率和灵活性。

智能制造的发展是工业界的一项重要战略,旨在提升企业的竞争力和创新能力。

智能制造的发展可以分为三个阶段。

第一阶段是实现自动化生产,通过机械化装备和自动化流程来提升生产效率,减少人为操作的误差。

第二阶段是实现数字化生产,通过信息技术的应用将物理系统和虚拟系统相结合,实现全面的数据管理和分析,提高生产过程的可视化和可控制性。

第三阶段是实现智能化生产,通过人工智能、物联网和大数据等先进技术的应用,实现生产过程的智能化管理和优化,实现产品的个性化定制和智能化服务。

在智能制造的发展过程中,有几个重要的趋势值得关注。

首先是信息技术的快速发展,如人工智能、大数据、物联网等先进技术的应用越来越广泛,为智能制造提供了强大的支持和驱动力。

其次是智能装备的不断更新换代,通过新型传感器、自动化控制系统和机器学习算法等的应用,提高了装备的性能和智能化水平。

第三是智能制造标准的不断完善,国际上智能制造标准的制定已成为一个热门话题,标准化的推广将有效促进智能制造的发展和应用。

最后是人工智能在智能制造领域的广泛应用,尤其是机器学习和深度学习等技术的应用,将进一步提高智能制造的智能化水平。

总之,智能制造是一种通过信息技术和智能装备来实现高效、智能和可持续制造的制造模式。

随着信息技术的发展和智能装备的应用,智能制造将不断发展壮大,并在未来的制造业中发挥着重要的作用。

我们应该积极推动智能制造技术的研发和应用,提升企业的核心竞争力,为经济的可持续发展做出贡献。

智能制造的ERP与MIS集成

智能制造的ERP与MIS集成
智能制造的ERP与MIS集成
,a click to unlimited possibilities
汇报人:
目录
智能制造的ERP系 统
ERP与MIS集成的 未来发展
智能制造的MIS系 统
结论
ERP与MIS的集成
智能制造的ERP系统
ERP系统的定义和功能
定义:ERP系统是一种集财务、人力资源、采购、生产、销售等多个模块于一身的企业资源计划管理系统。 功能:ERP系统主要功能包括财务管理、物流管理、生产管理、人力资源管理等,旨在帮助企业优化资源配置,提高生产效率,降低运营成本。
提高生产效率
降低成本
优化资源配置
实现个性化定制
ERP与MIS集成未来的发展前景
更高效的生产流程 更精细的资源管理 更强大的数据分析能力 更高的企业协同效率
THANK YOU
汇报人:
ERP与MIS集成的必要性
提升企业管理水平 实现资源优化配置 提高企业决策效率 增强企业竞争力
ERP与MIS集成的实现方式
数据库集成 应用集成 流程集成 门户集成
ERP与MIS集成带来的效益
提高数据准确性 实现资源共享 提高工作效率 优化企业流程
ERP与MIS集成的未 来发展
技术的发展趋势
云计算的广泛应用
大数据技术的普及
人工智能与机器学习的应 用
物联网技术的推广与普及
行业的发展趋势
集成化:将ERP与MIS进行集成, 实现信息的共享和协同工作
移动化:支持移动设备访问,提高 工作效率和灵活性
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智能化:利用人工智能技术,实现 自动化决策和智能化管理
云端化:采用云计算技术,实现数 据存储和处理的云端化,降低成本 和提高可扩展性

智能制造技术的发展与应用趋势

智能制造技术的发展与应用趋势

智能制造技术的发展与应用趋势近年来,随着信息技术和工业技术的不断发展,智能制造技术也逐渐成熟并被广泛应用。

智能制造技术是指将人工智能、物联网、云计算等前沿技术应用于制造领域,实现更高效、更精准、更智能的制造过程和产品。

本文将从智能制造技术的概念、发展历程、应用场景、发展趋势等方面进行讨论。

一、智能制造技术概念智能制造技术是一种利用现代化信息和通信技术,通过计算机网络连接、数字化、模拟仿真、人工智能等现代技术手段,构建智能化生产线、智能化工厂、智能化供应链,实现生产过程全流程的可视化、智能化、自动化和数字化。

二、智能制造技术发展历程智能制造技术发展经历了从工业化时期的初期简单自动化,到控制程度增强的计算机集成制造(CIM),再到网络化、数字化、智能化的发展阶段。

前期,工厂主要依靠工人手工操作,后来逐步出现了自动化生产方式,但这种方式比较单一和机械化,无法满足越来越高的生产要求。

随着计算机技术的发展,CIM技术应运而生,通过把计算机与制造过程全面整合控制,实现了更高效、更精准的生产模式。

但随着大数据、物联网、云计算等新兴技术的出现,智能制造技术也在逐渐走向网络化、数字化、智能化的新阶段,实现了注重智能化的趋势。

三、智能制造技术应用场景1. 3D打印:3D打印技术能够让企业的研发、制造、销售等各个环节被重新定义和创新,促进快速原型制造、个性化定制、零售接单等工作的高效、准确和灵活的完成。

2. 智能物流:通过RFID、传感器、自动识别等技术,实现自动化、信息化运营,降低了采购、库存、销售等环节的时间成本和人工成本,提高了整个供应链效率。

3. 机器人:在生产线上自动化、智能化生产,提高生产效率和品质,也可以在生活、医疗、农业、安全保障等多个领域实现人机交互,实现人机互通。

4. 数据分析:通过大数据分析等智能技术,能够实现对生产过程的监控和预测,提高生产效率和质量,同时提供实时监测和支持决策的功能。

4. 智能制造技术发展趋势随着智能制造技术的不断发展,未来可能会出现以下几个趋势:1. 智能化:智能化将成为智能制造技术发展的基础和方向,制造过程将更加自动化、网络化和数字化。

制造企业智慧化建设的架构分析

制造企业智慧化建设的架构分析

制造企业智慧化建设的架构分析随着信息技术的发展和普及,智能制造越来越成为制造企业转型升级和提高竞争力的重要手段。

智慧化建设是实现智能制造的基础,其架构是制造企业智慧化建设的核心部分,是实现智能制造的技术支撑和基础硬件。

本文将分析制造企业智慧化建设的架构,包括数据层、平台层、应用层和安全层。

一、数据层数据层是构建制造企业智慧化建设的基础,其核心是数据采集、存储、管理和处理。

现代制造过程产生大量的数据,包括生产数据、质量数据、设备数据、物流数据、销售数据等。

数据层应该建立多种数据采集渠道,包括传感器、设备监控、RFID、手持终端等,采集各种数据,并将其传输到数据中心进行存储和处理。

数据采集的有效性和实时性是智慧制造的基础,因此数据层还需要具备实时性强、准确性高、数据安全可靠等特点。

二、平台层平台层是制造企业智慧化建设的中间平台,是集成各种智能技术和系统的基础,其核心是数据分析、挖掘和应用。

平台层需要搭建一套完整的数据处理和分析系统,包括数据整合、数据清洗、数据建模、数据分析和数据展示等功能。

平台层还需要充分考虑数据的处理速度、处理能力、存储能力和安全性等方面,因此常常采用的是云计算技术来搭建平台。

平台的开放性和可扩展性也是需要考虑的问题,应该允许第三方系统和服务接入,支持API、SOA等开放式接口。

此外,平台层还需要联动和协同其他系统和设备,和业务运营团队进行有效沟通和协调。

三、应用层应用层是制造企业智慧化建设的最终体现,其核心是针对不同业务领域和需求开发的各种应用系统。

应用层要根据不同的业务需求开发不同的应用系统,如生产调度系统、质量控制系统、物流管理系统、售后服务系统等。

应用层需要结合数据层和平台层提供的数据和功能,从而实现业务数据的展示、分析、管理和优化。

应用层需要注重用户体验和交互设计,使得不同层级的员工能够快速上手和使用系统。

同时应用层还需要支持多平台和多设备访问,如PC、平板、手机等。

四、安全层安全层是制造企业智慧化建设的基础保障,其核心是数据和系统的安全性保障。

智能车间、智能工厂、智能制造的三大层级

智能车间、智能工厂、智能制造的三大层级

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m2, 1100多家展商,超10万观众)”收集整理!更多cnc加工中心、车铳磨钻床、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咼,(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。

详细剖析智能车间、智能工厂、智能制造三大层级

详细剖析智能车间、智能工厂、智能制造三大层级

详细剖析智能车间、智能工厂、智能制造三大层级
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。

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企业应用系统位阶智能制造体系设计,首先要了解企业各个应用系统所处的位阶及相互关系 (图 2-1),每个位阶中各个系统的定义和作用。

以下做一些简单介绍:协同层研发协同、生产协同、供 应链协同、服务协同等战略层战略管理、企业绩效管 理、信息安全分析云平台、大数据分析、预 警、精细化数据推送运营层ERP、SCM、CRM、PLM、PM、 HR、office、模拟仿真、战略设计 战略分析EIS执行层APS、MES、WMS 等APSMES操作层HMI 集成、拧紧操作、 ANDON、DCS 操作等控制层PLC、测量软件、接口规 范、通信协议HMHIM集I 成拧紧系统ANDEC现场层生产设备、检测设备、搬 运设备、识别设备、智能单体自动化 整线自动化图 2-1 制造业系统位阶图AGV智能立体库1.现场层:现场生产设施及生产辅助设施: ➢ 生产设备:单体设备、整线设备 ➢ 检测设备:实验室检测设备、在线监测设备、检具量具 ➢ 物流搬运设备:AGV、堆垛机、升降机、货梯、物料车等 ➢ 标准化容器载具:筐、箱、槽、盒、袋等 ➢ 其他:识别传感设备、传感识别标签、智能仓储设备、打印刻码设备、工具、工装治具、网络设备、软件载体、终端设备、动力系统等工厂 设施。

2.控制层:工业控制软体:设备可编程控制软件(PLC)、设备分布式控制软件(DCS)、设 备数据控制软件等。

3.操作层:通过操作界面和控制软件对设备设施进行操作管理。

操作系统:HMI 集成操作、拧紧操作、ANDON 操作、DCS 操作等。

4.执行层:(1)高级计划与排程(Advanced Planning and Scheduling,APS)➢ 1.4.1.1.系统描述:在业界 APS 被称为供应链优化引擎,由物料计划、生产计划、生产排程、销 售计划、发运计划、供应链系统分析等,在资源约束的基础上均衡资源,同步给 出在不同的条件下最优的生产排程,实现快速排产,对需求变化做出快速反应, 优化管理目标。

➢ 1.4.1.2.系统作用 ➢ 将生产作业准备时间降至最低,对生产任务合理安排➢ 最合理的安排生产计划,工单生产时间最优,流程时间缩短,降低 在制库存➢ 最小的延迟时间,准时交货,保证交期 ➢ 将瓶颈工序能力最大化,充分利用瓶颈资源 ➢ 充分合理利用设备设施资源,提高效率和产能 ➢ 最大的设备利用率 尽量使设备满负荷运转,充分利用设备资源,提高产能 ➢ 成本最小化,利益最大化(2)制造执行系统(Manufacturing Execution System ,MES)1.4.2.1. 系统描述MES 能通过信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化 管理。

当工厂发生实时事件时,MES 能对此及时做出反应、报告,并用当前的准 确数据对它们进行指导和处理。

这种对状态变化的迅速响应使 MES 能够减少企业 内部没有附加值的活动,有效地指导工厂的生产运作过程,从而使其既能提高工 厂及时交货能力,改善物料的流通性能,又能提高生产回报率。

MES 还通过双向 的直接通讯在企业内部和整个产品供应链中提供有关产品行为的关键任务信息。

1.4.2.2.系统作用➢ 生产管理技术工具化 ➢ 源数据管理精细化管理 ➢ 制造标准规范化管理 ➢ 生产管理智能化 ➢ 全方位和智能化的设备管理 ➢ 实现闭环控制的质量管理 ➢ 客户投诉、退货标准化管理 ➢ 强化实时数据采集、监控、分析、改善管理 ➢ 建立完善的生产追溯履历➢ 实现单一工单、单一产品成本核算精细化管理(3)仓储管理系统(Warehouse Management System ,WMS)1.4.3.1. 系统描述仓库管理系统是通过入库业务、出库业务、仓库调拨、库存调拨和虚仓管理 等功能,对批次管理、物料对应、库存盘点、质检管理、虚仓管理和即时库存管 理等功能综合运用的管理系统,有效控制并跟踪仓库业务的物流和成本管理全过 程,实现或完善的企业仓储信息管理。

该系统可以独立执行库存操作,也可与其 他系统的单据和凭证等结合使用,可为企业提供更为完整企业物流管理流程和财 务管理信息。

1.4.3.2.系统作用➢ 将传统仓库管理技术转为数字模型,进行精确分析管理 ➢ 仓库数据实时采集,对过程精细管理 ➢ 精确地库区库位定位管理,对其全面监控,使仓库空间利用率最高 ➢ 精确的库存数据,对策略智能化管理 ➢ 实现对产品批序管理,保证产品追溯的完整性 ➢ 由事后管理变为实时管理,提高库存、资金周转率和响应速度(4)运输管理系统(Transportation Management System,TMS)1.4.4.1. 系统描述是一种“供应链”分组下的(基于网络)操作软件。

它能通过多种方法和其 他的操作一起提高物流的管理能力;包括管理装运单位,指定企业内、国内和国 外的发货计划、管理运输模型、基准和费用,维护运输数据,生产提单,优化运 输计划,选择承运人及服务方式,招标和投标,审计和支付货运单,处理货损索 赔,安排劳力和场所,管理文件和管理第三方物流。

1.4.4.2.系统作用➢ 建立统一的调度管理平台,对调度智能化管理,提升车辆的利用效 率➢ 实现人性化、灵活的调度机制,并建立预警机制,快速响应非正常 事件,快速处理➢ 整合 GPS 技术、IC、行车记录仪、加油记录、胎压监测、接口等技 术➢ 运用灵活的配置功能,合理排班,支持订单拆分、委外管理、派工 管理➢ 建立效率较高的订单处理机制,使订单与运输管理系统无法对接 ➢ 实时采集费用、损耗、车辆维修、违章等数据,对关键性指标进行分析改善 ➢ 建立集中的财务管理机制:合同管理、费用生成、应收付账管理、备用金管理、费用流程管理、多种核销方式等。

(5)能源管理系统(Energy Management System EMS)1.4.5.1. 系统描述能源管理系统是对电能、用水、天然气、蒸汽、水处理系统等的监测,对能 源信息进行采集和管理,制定合理的能源充分利用计划,完成能源的优化调度和 管理,优化供能体系,降低能源消耗,降低制造成本。

1.4.5.2.系统作用➢ 完善能源数据采集,能源数据实时监控,能源数据发布管理 ➢ 对能源系统进行分散控制和集中管理 ➢ 对能源管理体系优化,实现扁平化管理,建立客观的能源消耗评价体系 ➢ 提升能源事故反应能力,快速应对故障 ➢ 降低能源管理系统运行成本,提高劳动生产率➢ 通过优化能源调度和指挥系统,节约能源和改善环境 ➢ 对能源数据资源有效应用5.运营层(1) 全生命周期管理系统(Product Lifecycle Management,PLM)➢ 1.5.1.1. 系统描述 根据业界权威的 CIMDATA 的定义,PLM 是一种应用于在单一地点的企业内部、分散在多个地点的企业内部,以及在产品研发领域具有协作关系的企业之间的, 支持产品全生命周期的信息的创建、管理、分发和应用的一系列应用解决方案, 它能够集成与产品相关的人力资源、流程、应用系统和信息。

➢ 1.5.1.2.系统作用 ➢ 建立市场需求驱动的产品开发 ➢ 多方协同,评审设计,简化评审流程,减少设计评审成本,提升评审 效率,提高效率,加快投放市场的进度 ➢ 三维数据整合平台建立,建立无纸化的设计,实现对产品生命周期管 理 ➢ 产品设计周期的可视化管理,掌握产品生命周期,对产品设计质量进 行追溯管理,确保所有步骤有理有据。

➢ 建立标准化的企业数据字典(2)计算机辅助工艺设计(Computer Aided Process Planning,CAPP)➢ 1.5.3.1. 系统描述 借助于计算机软硬件技术和支撑环境,利用计算机进行数值计算、逻辑判断和推理等的功能来制定零件机械加工工艺过程。

借助于 CAPP 系统,可以解决手 工工艺设计效率低、一致性差、质量不稳定、不易达到优化等问题。

也是利用计 算机技术辅助工艺师完成零件从毛胚到成品的设计和制造过程。

➢ 1.5.3.2.系统作用 ➢ 大量的运算通过系统实现,工艺设计人员工作量降低 ➢ 缩短设计周期,加快产品上市,应对市场变化,提高企业产品竞争力 ➢ 对数据资源应用,有利于整体工艺设计水平提升 ➢ 对工艺设计最优化和标准化 ➢ 承上启下,实现集成,为并行工程和柔性制造提供前提条件(3)企业资源计划(Enterprise Resource Planning ,ERP)➢ 1.5.4.1. 系统描述 ERP 系统是企业核心系统,由美国 Gartner Group 公司于 1990 年提出。

企业资源计划是 MRP II(企业制造资源计划)下一代的制造业系统和资源计划 软件。

除了 MRP II 已有的生产资源计划、制造、财务、销售、采购等功能外, 还有质量管理,实验室管理,业务流程管理,产品数据管理,存货、分销与运输 管理,人力资源管理和定期报告系统。

目前,在我国 ERP 所代表的含义已经被 扩大,用于企业的各类软件,已经统统被纳入 ERP 的范畴。

它跳出了传统企业 边界,从供应链范围去优化企业的资源,是基于网络经济时代的新一代信息系统。

它主要用于改善企业业务流程以提高企业核心竞争力。

➢ 1.5.4.2.系统作用 ➢ 面向市场,能够快速响应 ➢ 强调了供应商、制造商、分销商之间的合作管理 ➢ 对企业行政、人事、后勤进行管理 ➢ 实现企业流程信息化,对人、收发货、生产、销售、财务与供应商、 客户集成 ➢ 完善的企业财务管理体系对企业财务管理,实现资金流与物流、信息 流更加有机地结合,实现财务税务协同管控。

(4)供应链管理系统(Supply Chain Management SCM)➢ 1.5.5.1. 系统描述 SCM 的 应 用 代 表 公 司 业 务 网 络 的 形 成 ; 美 国 供 应 链 协 会 (SCC ,SupplyChaincouncil)于 l997 年对供应链管理作了如下的解释:供应链囊括了涉 及生产与交付最终产品和服务的一切努力,从供应商的供应商到客户的客户,供 应链管理包括管理供应与需求,原材料、备品备件的采购、制造与装配,物料的 存放及库存查询,订单的录入与管理,渠道分销及最终交付用户。

➢ 1.5.5.2.系统作用 ➢ 实现以客户为中心,提高客户满意度的终极目标 ➢ 建立专注于核心业务的管理体系,构建核心竞争力 ➢ 建立企业间信息共享、风险共担、利益共享 ➢ 提升企业管理水平,对企业工作流、物流、信息流、资金流进行设计, 并进行流程自动化管理,在执行中不断优化 ➢ 缩短产品交付时间,使生产与实际需求保持一致 ➢ 减少采购、库存、运输、交易等环节的成本。

(5)客户关系管理系统( Customer Relationship Management,CRM)➢ 1.5.6.1. 系统描述 Gartner Group 认为:所谓的客户关系管理就是为企业提供全方位的管理视角;赋予企业更完善的客户交流能力,最大化客户的收益率。

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