流程型智能制造
流程型智能制造名词解释
流程型智能制造名词解释流程型智能制造是指在流程型制造行业中，综合利用智能装备、自动化控制、工业互联网、大数据分析等先进技术手段，实现生产过程的智能化、高效化、绿色化和安全化。
一、主要特点1.智能感知与控制- 通过安装各类传感器，实时采集生产过程中的温度、压力、流量、液位等关键参数，实现对生产过程的全面感知。
- 利用先进的自动化控制系统，对生产设备进行精准控制，确保生产过程的稳定运行。
2.智能优化决策- 基于大数据分析和人工智能技术，对生产过程中的海量数据进行挖掘和分析，找出生产过程中的优化空间。
- 通过建立数学模型和优化算法，实现生产过程的智能优化决策，提高生产效率、降低成本、提升产品质量。
3. 智能物流与供应链管理- 利用物联网技术，实现对原材料、在制品和成品的实时跟踪和管理，提高物流效率和准确性。
- 通过与供应商和客户的信息共享和协同，实现供应链的智能化管理，提高供应链的响应速度和灵活性。
4. 智能安全与环保- 利用智能传感器和监测系统，对生产过程中的安全隐患和环境污染物进行实时监测和预警，确保生产过程的安全和环保。
- 通过建立智能安全管理系统和环保管理系统，实现对生产过程的全面安全和环保管理。
二、应用领域流程型智能制造广泛应用于石油化工、钢铁冶金、有色金属、建材水泥、电力能源等流程型制造行业。
1.石油化工行业- 在石油化工行业中，流程型智能制造可以实现对炼油、化工生产过程的智能优化控制，提高产品质量和收率，降低能耗和污染物排放。
- 利用智能物流和供应链管理系统，实现对原材料和产品的高效配送和管理，提高供应链的响应速度和灵活性。
2.钢铁冶金行业- 在钢铁冶金行业中，流程型智能制造可以实现对炼铁、炼钢、轧钢等生产过程的智能控制和优化，提高生产效率和产品质量。
- 利用智能物流和供应链管理系统，实现对原材料和产品的精准配送和管理，降低物流成本和库存水平。
3.有色金属行业- 在有色金属行业中，流程型智能制造可以实现对采矿、选矿、冶炼等生产过程的智能优化控制，提高资源利用率和产品质量。
智能制造五大模式
制造模式 核心问题：什么是
？
模式：指事物的标准样式；
制造模式：是指企业体制、经营、管理、生产组织和技术系统的形
态和运作的模式。从更广义的角度看，制造模式就是一种有关制造过程和制 造系统建立和运行的哲理和指导思想。现代制造过程虽然比较复杂，但它必 须按照一定的规律运行，确定制造过程运行规律的就是制造模式；
• 大批量生产，品种固定，订单通常与生产无直接关系。 • 流程工业生产的工艺过程连续进行且不能中断。 • 生产过程通常需要严格的过程控制和大量的投资资本。 • 设备大型化、自动化程度较高、生产周期较长、过程连续或批处理，
生产设施按工艺流程固定。 • 产品种类繁多且结构复杂，生产环境要求苛刻，需要克服纯滞后、非
制造模式的意义：制造过程的运行、制造系统的体系结构以
及制造系统的优化管理与控制等均受到制造模式的制约，必须遵循制造模式 确定的规律。因此，对制造模式进行深入研究，为制造系统建立先进的制造 模式具有重要意义。
新模式1：离散型智能制造
子问题1.1 离散型智能制造模式概念和特点？ 子问题1.2 离散型智能制造模式目标和要素条件？
产模式下，生产准备时间时常大于加工时间，造成设备的极大浪费。
（2）生产计划协调性差，作业调度困难。生产作业计划主要依靠调度员经验制定，计划协调性不好，导
致设备利用率低，设备效能得不到充分发挥；任务执行进度难以监控，物料状态难以跟踪，任务拖期/ 赶工频 繁发生，紧急插单普遍、生产过程不确定性多，导致作业计划安排赶不上变化，计划任务执行失控现象严重。
线性、多变量等影响。
流程型制造模式——目标
• 在石油开采、石化化工、钢铁、有色金属、稀土材料、 建材、纺织、民爆、食品、医药、造纸等流程制造领域 ，开展智能工厂的集成创新与应用示范，提升企业在资 源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、质量控制 与溯源、能源需求侧管理、节能减排及安全生产等方面 的智能化水平。
智能制造五大模式
不到及时反馈。
（4）质量管理采取事后检验为主的管理方式。废品率得不到有效控制。
由于我国离散制造领域的智能制造渗透较低，因此离散型智能制造系统解决方案需求缺口较大。
在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发 展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入 手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。因此其智能工厂建设内容为：
5. 建立车间制造执行系统（MES），实现计划、调度、质量、设备、生产、能效的 全过程闭环管理。建立企业资源计划系统（ERP），实现供应链、物流、成本等企业 经营管理的优化。
6. 建立工厂内部互联互通网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过 程各环节之间，以及与制造执行系统（MES）和企业资源计划系统（ERP）的高效协 同与集成，建立全生命周期产品信息统一平台。
智能制造五大模式
中国制造2025的主攻方向
克强总理视察工信部重点关注工作内容
装备制造业智能制造经验交流
智能制造的内涵
信息深度自感知
准确感知企业、车间、 系统、设备、产品的 实施运行状况
精准控制自执行
执行决策，对设备状 态、车间和生产线的
计划作出调整。
智慧优化自决策
对实时运行状态数据 进行识别、分析、处 理，根据分析结果， 自动做出判断与选择。
2. 应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真，并通过物理检测与试 验进行验证与优化。建立产品数据管理系统（PDM），实现产品数据的集成管理。
3. 实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智 能物流与仓储装备等关键技术装备在生产管控中的互联互通与高度集成。
智能制造新模式关键要素
附件1智能制造新模式关键要素一、离散型智能制造模式1、工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现规划、生产、运营全流程数字化管理。
2、应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺设计与仿真，并通过物理检测与试验进行验证与优化。
建立产品数据管理系统（PDM），实现产品数据的集成管理。
3、实现高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备在生产管控中的互联互通与高度集成。
4、建立生产过程数据采集和分析系统，充分采集生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据，并实现可视化管理。
5、建立车间制造执行系统（MES），实现计划、调度、质量、设备、生产、能效的全过程闭环管理。
建立企业资源计划系统（ERP），实现供应链、物流、成本等企业经营管理的优化。
6、建立车间内部互联互通网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间，以及与制造执行系统（MES）和企业资源计划系统（ERP）的高效协同与集成，建立全生命周期产品信息统一平台。
7、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。
建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。
通过持续改进，实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的集成优化，推进企业数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等方面的快速提升。
二、流程型智能制造模式1、工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。
2、实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控与高度集成，建立数据采集和监控系统，生产工艺数据自动数采率达到90%以上。
3、采用先进控制系统，工厂自控投用率达到90%以上，关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。
4、建立制造执行系统（MES），生产计划、调度均建立模型，实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。
工业互联网驱动的流程工业智能优化制造新模式研究展望
4、政策法规与产业政策：政府应制定相应的政策法规，鼓励和支持企业进行 技术创新和智能化改造。同时，需要建立和完善相关法律法规，以保障数据安 全和隐私权益，推动行业的健康发展。
参考内容
随着科技的飞速发展，智能优化制造已经成为了流程工业领域的重要发展方向。 本次演示将介绍流程工业智能优化制造的概念、优势以及应用前景。
三、研究展望
虽然工业互联网驱动的流程工业智能优化制造带来了诸多优势，但仍面临诸多 挑战。以下是几个值得的研究领域：
1、数据安全与隐私保护：随着生产过程中大量数据的产生和传输，数据安全 和隐私保护问题日益突出。如何确保数据的安全存储和传输，以及如何在保护 个人隐私的前提下合法合规地使用数据，是未来研究的重要方向。
四、知识驱动的流程工业智能制 造的实现途径
实现知识驱动的流程工业智能制造需要从以下几个方面入手：
1、建立完善的知识管理系统。通过对企业内部和外部的知识资源进行分类、 整理、存储和共享，实现知识的有效管理和利用。
2、加强知识创新和人才培养。通过鼓励员工进行技术创新和知识交流，培养 一支具备高素质的知识型员工队伍，提高企业的创新能力。
3、自动化流程：通过引入自动化设备和系统，流程工业可以实现生产过程的 全面自动化。这将大幅度提高生产效率，降低人工成本，同时减少生产过程中 的不确定性。
4、供应链优化：通过工业互联网连接供应链各环节，实现信息的实时共享和 协同作业。这将有助于优化库存管理，降低物流成本，提升供应链的敏捷性和 可靠性。
一、流程工业智能优化制造的概 念
流程工业智能优化制造是指通过引入先进的信息化技术，如大数据、云计算、 人工智能等，对传统流程工业进行数字化、智能化改造，实现生产过程的自动 化、智能化和高效化。这种制造方式可以显著提高生产效率、降低成本、提高 产品质量，并减少能源消耗和环境污染。
智能制造工艺流程
智能制造工艺流程智能制造是指利用先进信息技术，通过对制造过程的数据采集、分析和反馈，实现制造过程的自动化、智能化和优化化的一种制造方式。
在智能制造过程中，工艺流程是关键的一环，它决定了产品的制造效率和质量。
本文将介绍智能制造工艺流程的概念、特点以及应用实例。
一、智能制造工艺流程概述智能制造工艺流程是指将传统制造工艺与先进信息技术相结合，实现制造过程的智能化管理和优化化控制。
它包括以下几个关键环节：1. 数据采集与传输：利用传感器、计量仪器等设备对制造过程中的数据进行采集，并通过网络传输到计算机系统进行处理。
2. 数据分析与建模：对采集到的数据进行分析，提取关键参数和特征，并建立数学模型来描述制造过程。
3. 智能控制与优化：基于建立的数学模型，通过对制造过程的监控和控制，实现制造过程的优化和智能化调整。
4. 生产计划与调度：根据产品需求和制造能力，制定合理的生产计划，并进行优化调度，以提高生产效率和资源利用率。
二、智能制造工艺流程的特点智能制造工艺流程相对于传统的制造工艺具有以下几个特点：1. 高度自动化：智能制造工艺流程实现了制造过程的自动化控制，减少了人工干预，提高了生产效率。
2. 实时监控与反馈：通过对制造过程中的数据进行实时监控和分析，可以及时发现异常情况，并采取措施进行调整。
3. 精细化管理：智能制造工艺流程可以对制造过程进行精细化管理，提高产品质量，并减少资源的浪费。
4. 智能化优化：利用先进的算法和模型，智能制造工艺流程可以对制造过程进行优化，使产品具有更好的性能与质量。
三、智能制造工艺流程的应用实例智能制造工艺流程已经在多个行业得到了广泛的应用。
1. 汽车制造：在汽车生产中，通过智能制造工艺流程可以实现车身焊接、涂装等过程的自动化控制和优化化调整，提高生产效率和产品质量。
2. 电子制造：在电子制造过程中，智能制造工艺流程可以实现半导体芯片的制造、电路板组装等过程的智能化管理和优化化控制，提高生产效率和产品可靠性。
智能制造流程
智能制造流程智能制造是指利用先进的信息技术和智能化设备，通过数字化、网络化和智能化手段，实现生产过程的智能化和自动化。
智能制造流程是指在智能制造系统中，产品从设计到制造的整个过程所涉及的各个环节和步骤。
下面将从产品设计、工艺规划、生产执行和质量控制等方面，介绍智能制造的流程。
首先，产品设计是智能制造流程的第一步。
在智能制造系统中，产品设计不再是简单的二维图纸和三维模型，而是通过CAD/CAM/CAE等软件，实现数字化设计。
工程师可以利用这些软件进行产品结构设计、工艺设计、材料选择等，实现全面的数字化设计和仿真分析，从而提高产品设计的精度和效率。
其次，工艺规划是智能制造流程中的重要环节。
在传统制造中，工艺规划需要经验丰富的工艺师进行手工编制，而在智能制造系统中，工艺规划可以通过专门的工艺规划软件实现。
这些软件可以根据产品设计信息自动生成工艺路线、工艺参数和工艺文件，实现工艺规划的数字化和自动化。
接着，生产执行是智能制造流程中的核心环节。
在智能制造系统中，生产执行不再依赖于人工操作，而是通过MES（制造执行系统）实现全面的数字化生产管理。
MES可以实时监控生产现场的各项数据，包括设备状态、生产进度、物料流动等，实现生产过程的实时控制和调度。
最后，质量控制是智能制造流程中的关键环节。
在智能制造系统中，质量控制不再依赖于人工抽检，而是通过自动化检测设备和智能化质量控制系统实现。
这些设备和系统可以实时监测产品的质量数据，对产品进行全面的检测和分析，及时发现和处理质量问题，提高产品的质量稳定性和一致性。
综上所述，智能制造流程是一个全面数字化、网络化和智能化的生产过程。
通过数字化设计、智能化工艺规划、数字化生产执行和智能化质量控制，实现产品的高效生产和高质量制造。
随着信息技术和智能化设备的不断发展，智能制造流程将进一步完善和优化，为制造业的转型升级和发展注入新的动力。
制造业智能制造生产流程优化方案
制造业智能制造生产流程优化方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的定义 (2)1.2 智能制造的发展趋势 (3)1.2.1 网络化协同制造 (3)1.2.2 自动化与智能化 (3)1.2.3 大数据分析与优化 (3)1.2.4 定制化与个性化生产 (3)1.2.5 绿色制造与可持续发展 (3)1.2.6 跨界融合与创新 (3)1.2.7 政策支持与产业协同 (3)第二章生产流程现状分析 (3)2.1 现有生产流程概述 (3)2.2 生产流程存在的问题 (4)2.3 生产流程优化的必要性 (4)第三章生产流程优化目标 (5)3.1 优化生产效率 (5)3.2 提高产品质量 (5)3.3 降低生产成本 (5)3.4 提升生产安全性 (6)第四章生产计划与调度优化 (6)4.1 生产计划的智能优化 (6)4.1.1 生产计划概述 (6)4.1.2 生产计划智能优化方法 (6)4.2 生产调度的智能优化 (7)4.2.1 生产调度概述 (7)4.2.2 生产调度智能优化方法 (7)4.3 生产计划与调度的协同优化 (7)4.3.1 生产计划与调度协同概述 (7)4.3.2 生产计划与调度协同优化方法 (7)第五章设备管理与维护优化 (8)5.1 设备管理智能化 (8)5.2 设备维护智能化 (8)5.3 预防性维护与故障诊断 (9)第六章物料与库存管理优化 (9)6.1 物料采购与供应优化 (9)6.1.1 采购流程重构 (9)6.1.2 采购协同 (9)6.1.3 采购成本控制 (9)6.2 库存管理智能化 (10)6.2.1 库存数据管理 (10)6.2.2 库存优化策略 (10)6.2.3 库存智能化应用 (10)6.3 物流与配送优化 (10)6.3.1 物流配送网络优化 (10)6.3.2 配送中心建设 (10)6.3.3 物流配送协同 (10)第七章生产过程控制与监控 (11)7.1 生产过程智能控制 (11)7.2 生产数据实时监控 (11)7.3 生产异常处理与预警 (11)第八章质量管理优化 (12)8.1 质量检测与监控 (12)8.2 质量问题分析与改进 (12)8.3 质量管理体系的智能化 (12)第九章人力资源管理与培训 (13)9.1 人力资源管理智能化 (13)9.1.1 人力资源管理系统与智能制造系统的集成 (13)9.1.2 智能化人力资源管理应用 (13)9.1.3 智能化人力资源管理对企业的影响 (14)9.2 员工培训与技能提升 (14)9.2.1 培训需求的智能化分析 (14)9.2.2 培训资源的优化配置 (14)9.2.3 员工技能提升的智能化路径 (14)9.3 人机协同与智能辅助 (14)9.3.1 人机协同在智能制造中的应用 (14)9.3.2 智能辅助系统在人力资源管理中的应用 (14)9.3.3 人机协同与智能辅助的未来发展趋势 (14)第十章智能制造生产流程实施与评估 (15)10.1 生产流程优化实施策略 (15)10.2 生产流程优化效果评估 (15)10.3 持续改进与优化 (15)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义智能制造是指利用先进的信息技术、网络技术、自动化技术、人工智能技术等，对生产过程进行智能化改造，实现生产设备、生产系统、生产管理的高度集成与协同，从而达到提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量和增强企业竞争力的目的。
制造业生产流程智能化改造方案
制造业生产流程智能化改造方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 改造目标 (3)1.3 改造意义 (4)第2章生产流程现状分析 (4)2.1 现有生产流程概述 (4)2.2 现状问题分析 (5)2.3 智能化改造需求 (5)第3章智能化改造技术选型 (6)3.1 工业互联网技术 (6)3.1.1 技术概述 (6)3.1.2 技术选型 (6)3.2 人工智能与大数据技术 (6)3.2.1 技术概述 (6)3.2.2 技术选型 (6)3.3 与自动化技术 (6)3.3.1 技术概述 (6)3.3.2 技术选型 (7)第4章智能化改造总体方案设计 (7)4.1 改造策略与原则 (7)4.1.1 改造策略 (7)4.1.2 改造原则 (7)4.2 总体架构设计 (7)4.2.1 硬件架构 (7)4.2.2 软件架构 (8)4.3 技术路线与实施步骤 (8)4.3.1 技术路线 (8)4.3.2 实施步骤 (8)第5章智能制造设备选型与布局 (9)5.1 设备选型依据 (9)5.1.1 生产需求分析 (9)5.1.2 技术先进性 (9)5.1.3 可扩展性 (9)5.1.4 成本效益分析 (9)5.1.5 设备供应商评估 (9)5.2 关键设备介绍 (9)5.2.1 数控机床 (9)5.2.2 工业 (9)5.2.3 智能传感器 (9)5.2.4 智能仓储系统 (10)5.3 设备布局与优化 (10)5.3.2 空间利用 (10)5.3.3 柔性布局 (10)5.3.4 安全防护 (10)5.3.5 信息化管理 (10)第6章智能化生产线控制系统设计 (10)6.1 控制系统总体架构 (10)6.2 数据采集与传输 (11)6.3 控制策略与算法 (11)第7章智能仓储物流系统 (11)7.1 仓储物流现状分析 (11)7.1.1 仓储物流基础设施 (12)7.1.2 仓储物流信息化程度 (12)7.1.3 仓储物流作业流程 (12)7.1.4 仓储物流人员配置 (12)7.2 智能仓储系统设计 (12)7.2.1 仓储物流自动化设备 (12)7.2.2 仓储物流信息系统 (12)7.2.3 仓储物流作业流程优化 (12)7.2.4 仓储物流人员培训 (12)7.3 智能物流系统设计 (13)7.3.1 物流路径优化 (13)7.3.2 物流信息平台 (13)7.3.3 智能运输设备 (13)7.3.4 绿色物流 (13)第8章生产数据管理与优化 (13)8.1 生产数据采集与管理 (13)8.1.1 数据采集系统构建 (13)8.1.2 生产数据管理平台 (13)8.2 数据分析与处理 (13)8.2.1 生产数据分析方法 (13)8.2.2 数据处理技术 (13)8.3 生产优化与决策支持 (14)8.3.1 生产优化策略 (14)8.3.2 决策支持系统 (14)第9章智能化改造项目实施与验收 (14)9.1 项目实施计划与组织 (14)9.1.1 前期准备 (14)9.1.2 中期执行 (14)9.1.3 后期收尾 (15)9.2 项目进度与质量管理 (15)9.2.1 项目进度管理 (15)9.2.2 项目质量管理 (15)9.3 项目验收与评价 (15)9.3.2 中期验收 (15)9.3.3 竣工验收 (15)第10章智能化改造效果评估与持续改进 (16)10.1 改造效果评估指标与方法 (16)10.1.1 评估指标 (16)10.1.2 评估方法 (16)10.2 改造效果分析与评价 (16)10.2.1 生产效率分析 (16)10.2.2 产品质量分析 (16)10.2.3 设备功能分析 (16)10.2.4 能源消耗分析 (16)10.2.5 员工满意度分析 (17)10.3 持续改进策略与措施 (17)10.3.1 优化生产流程 (17)10.3.2 提高产品质量 (17)10.3.3 设备功能提升 (17)10.3.4 节能减排 (17)10.3.5 员工培训与激励 (17)10.3.6 创新与研发 (17)第1章项目背景与目标1.1 项目背景全球经济一体化的发展，我国制造业面临着国际市场的激烈竞争，提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量成为制造业企业持续发展的关键。
图解我国智能制造发展成熟度
读数/DIGITAL.\信息化建设\Informatization图解我国智能制造发展成熟度当前，智能制造已成为推动制造业转型升级、加快制造业高质量发展的重要抓手。
经过多年培育，我国智能制造发展已从初期的理念普及、试点示范阶段进入到当前深化应用、全面推广阶段，形成了试点示范引领、供需两端发力、线面复制推广、多方协同推进的良好局面。
2020年10月，《智能制造能力成熟度模型》和《智能制造能力成熟度评估方法》两项国家标准发布。
工信部组织中国电子技术标准化研究院等单位，幵展企业自评估工作。
目前已进行自评估的12000多家企业涵盖了31个制造业大类。
由此，中国电子技术标准化研究院形成并发布了《智能制造发展指数报告（2020）》，综合分析国内智能制造发展现状和趋势。
智能制造发展现状截至2020年12月，全国12000多家企业通过平台幵展智能制造能力成熟度自诊断，江苏、浙江、山东、宁夏回族自治区、四川、湖南、陕西等地均高度重视，有效推动标准应用。
整体来看，2020年全国制造业智能制造能力成熟度较2019年有所提升，一级以下的低成熟度企业数量减少10%左右，三级以上的高成熟度企业数量增加了8%左右。
图2全国智能制造能力成熟度水平不同行业智能制造发展水平数据显示，离 散型制造业的成熟度水平略高于流程型制造业。
离散型制造业在三级及以上阶段呈现明显增长趋势，汽车、电器等排头兵行业在智能制造方面进行了大量探索和实©0离散型制造企业-SLRKT二级. 6.7%四级| 4.3%五级2.1%流程性制造企业图3离散型和流程型智能制造能力成熟度等级分布对比图/2021.04/■践，带动了行业的整体水平提升。
流程型制造业在流程化管理、自动化改造方面具备良好的基础和优势，但在智能化提升的过程中仍需加快推进，特别是新一代信息技术在工艺优化、系统集成、服务等环节的应用。
■离啟型制JS业■就程型制it业一平场ffii图4离散型和流程型各能力域得分对比图龙头企业示范引领，中小企业聚焦转型参与自诊断的企业中，有370家是2015—2018年来获批工信部智能制造试点示范或新模式项目的企业。
中国电子技术标准研究院-流程型智能制造白皮书-2019.8-83页
中国电子技术标准化研究院 深圳华制智能制造技术有限公司
东北大学 2019年7月
I
指导组名单 柴天佑 杨建军 夏妍娜 马仲彬
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
编写组名单
郭楠 张晓玲 吴端胜 纪婷钰
韦莎 丁进良 夏娣娜 张欣
程雨航 张若曦 李瑞琪 王成然
李佳 何宏宏 马原野
吕青海 许妍 周航
康健 李刚 焦国涛
刘斌 鲍楠 廖胜蓝
IX
图3-11 设备运维智能化功能-数字孪生 …………………………… 32 图3-12 质量检验智能制造实施要素 ……………………………… 34 图3-13 能源管控智能制造实施要素 ……………………………… 37 图3-14 能源管理基础数字化 ……………………………………… 38 图3-15 流程型智能工厂能源运维网络架构 ……………………… 39 图3-16 能源管理智能化功能 ……………………………………… 40 图3-17 安环管理智能制造实施要素 ……………………………… 42 图3-18 EHS管理基础数字化………………………………………… 43 图3-19 流程型智能工厂安环网络架构 …………………………… 44 图3-20 安环管理智能化功能 ……………………………………… 45 图4-1 2015～2018年度国家级流程型智能制造项目分类统计 …… 49 图4-2 受访流程企业或项目智能制造投入方向的统计 …………… 51 图4-3 石化行业关注的智能制造重点方向 ………………………… 53 图4-4 有色行业关注的智能制造重点方向 ………………………… 55 图4-5 钢铁行业关注的智能制造重点方向 ………………………… 57 图4-6 水泥行业关注的智能制造重点方向 ………………………… 59 图4-7 食品饮料行业关注的智能制造重点方向 …………………… 61 图4-8 医药行业关注的智能制造重点方向 ………………………… 62 图4-9 受访解决方案供应商行业分类 ……………………………… 64 图4-10 流程型智能制造解决方案分类 …………………………… 65
智能制造工艺流程规范
智能制造工艺流程规范智能制造是指利用先进的信息技术和物联网技术，将传统制造业与智能化技术相结合，以实现生产过程的高效、智能和可持续发展。
智能制造工艺流程规范是指在智能制造中，对工艺流程进行规范化管理，以确保产品质量和制造效率的提高。
本文将针对智能制造工艺流程规范展开论述。
一、工艺流程设计智能制造工艺流程规范的第一步是进行工艺流程设计。
工艺流程设计需要根据产品特性、生产设备和工艺要求等因素，确定适合的工艺流程。
在工艺流程设计中，需要考虑生产线上各个环节的协同性，以及工艺参数的合理性和可控性。
二、工艺参数控制智能制造工艺流程规范中，对工艺参数的控制至关重要。
通过合理选择和设置工艺参数，可以确保产品的稳定性和一致性。
同时，利用传感器和监控系统进行实时数据采集和分析，可以对工艺参数进行动态调整和优化，以提高制造效率和产品质量。
三、智能设备应用智能制造工艺流程规范中需要充分利用智能设备的优势。
智能设备通过与工艺流程的无缝衔接，可以实现自动化操作和数据共享，提高生产线的灵活性和适应性。
同时，智能设备的远程监控和故障诊断功能，可以实时监测设备状态，及时发现和处理异常情况，保证生产线的稳定运行。
四、数据管理与分析智能制造工艺流程规范中，对生产数据的管理和分析是不可或缺的。
通过建立数据采集和存储系统，可以实时获取和保存生产过程中的各种数据。
基于数据分析和挖掘技术，可以对生产数据进行深入分析，发现潜在问题，并根据分析结果进行改进和优化，以提升工艺流程的效率和稳定性。
五、质量控制与溯源智能制造工艺流程规范中对质量控制和溯源是非常重要的。
通过在生产过程中采集和分析质量关键参数，可以实现对产品质量的实时监控和控制。
同时，通过引入溯源技术，可以对产品的整个生产过程进行追溯，为产品质量问题的排查和解决提供有力支持。
六、人机协同智能制造工艺流程规范中需要注重人机协同。
通过人机界面的优化设计，提供友好的操作界面和工艺参数设置方式，降低人员的操作难度和错误率。
制造业的智能化生产流程
物联网技术： 实现生产设备 和系统的互联
互通
大数据分析技 术：对生产数 据进行实时分
析和预测
人工智能技术： 实现生产过程 的智能化决策
和优化
智能制造系统架 构
智能制造系统的组成
智能感知 层：通过 各种传感 器获取生 产过程中 的数据
智能决策 层：利用 人工智能 算法进行 数据分析 和决策
智能执行 层：根据 决策结果 进行生产 操作和调 整
的影响
智能制造面临的挑战与机遇
技术挑战：需要不断更新和升级技术，以适应不断变化的市场需求
成本挑战：智能化生产需要投入大量资金，成本较高
安全挑战：智能化生产过程中可能出现的安全问题，如数据泄露、设备故 障等
机遇：智能化生产可以提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量，增 强企业的竞争力
机遇：智能化生产可以促进产业升级，推动制造业向高端制造业转型
工业机器人：自动化、智能化、柔性化生产 3D打印技术：快速制造、个性化定制、复杂结构制造 人工智能技术：数据分析、预测维护、智能决策 物联网技术：设备互联、数据采集、远程监控
智能制造装备的应用场景
工业自动化生 产线：实现生 产过程的自动
化和智能化
智能仓储系统： 实现货物的智 能存储和搬运
智能检测设备： 实现产品质量 的智能检测和
汇报人：XX
智能服务技术： 提供远程监控、 故障诊断等服务， 提高生产效率和 可靠性
智能制造装备
智能制造装备的分类与特点
分类：智能机器人、智能生产线、智能检测设备等 特点：自动化、智能化、高效化、柔性化、集成化 应用领域：汽车、电子、机械、化工、食品等 发展趋势：智能化、网络化、绿色化、服务化
智能制造装备的关键技术
智能制造流程
智能制造流程智能制造是指利用先进的信息技术和智能化装备，通过智能化生产系统和智能化管理系统，实现生产过程的智能化、灵活化和高效化。
智能制造流程是指在智能制造系统中，产品从设计到制造再到交付的整个过程。
下面将详细介绍智能制造流程的主要内容。
首先，智能制造流程的第一步是产品设计。
在传统制造中，产品设计是由工程师通过手工绘图和计算机辅助设计软件完成的。
而在智能制造中，产品设计往往采用了虚拟设计技术，即利用计算机辅助设计软件进行三维建模和仿真分析。
这样可以大大提高设计效率和精度，减少设计错误，缩短产品开发周期。
其次，智能制造流程的第二步是生产工艺规划。
在传统制造中，生产工艺规划是由工艺工程师根据产品设计图纸和工艺经验确定的。
而在智能制造中，生产工艺规划往往采用了数字化工艺规划技术，即利用计算机辅助工艺规划软件进行工艺路径优化和工艺参数确定。
这样可以提高生产工艺的稳定性和可控性，降低生产成本，提高产品质量。
再次，智能制造流程的第三步是生产制造。
在传统制造中，生产制造是由操作工人根据工艺图纸和生产指导书进行的。
而在智能制造中，生产制造往往采用了智能化生产装备和自动化生产系统，实现了生产过程的自动化和智能化。
这样可以提高生产效率和灵活性，减少人为操作错误，降低生产成本。
最后，智能制造流程的最后一步是产品交付。
在传统制造中，产品交付是由物流人员根据订单要求和运输计划进行的。
而在智能制造中，产品交付往往采用了智能化物流系统和智能化供应链管理系统，实现了物流过程的智能化和高效化。
这样可以提高物流效率和准时交付率，降低物流成本，提高客户满意度。
综上所述，智能制造流程是一个从产品设计到生产制造再到产品交付的整个过程，涉及到产品设计、生产工艺规划、生产制造和产品交付等多个环节。
通过智能化技术和智能化系统的应用，可以实现生产过程的智能化、灵活化和高效化，提高生产效率和产品质量，降低生产成本和物流成本，增强企业竞争力，促进制造业转型升级。
流程型智能制造名词解释
流程型智能制造名词解释
嘿，你知道什么是流程型智能制造吗？这可不是什么随随便便就能解释清楚的东西哦！比如说，就像一场精彩的足球比赛，球员们在场上的每一次传球、每一次进攻，都是经过精心设计和紧密配合的。
流程型智能制造就像是这场比赛中的战术安排，让整个生产过程变得有序、高效。
在流程型智能制造中，一切都像是被施了魔法一样！从原材料的进入，到产品的最终出炉，每一个环节都紧密相连，就像链条上的一环扣一环。
比如说，在一个化工厂里，各种化学物质按照特定的比例和顺序进行反应，这过程就如同一场华丽的舞蹈，每一个步骤都不能出错。
想象一下，工厂里的机器就像一群勤劳的小蜜蜂，它们不知疲倦地工作着，而且还相互协作得那么完美！它们能实时监控生产过程中的各种数据，一旦发现有什么不对劲，就会立刻发出警报。
这就好比你有一双敏锐的眼睛，时刻盯着一切，不放过任何一个小细节。
流程型智能制造还能让企业变得更加灵活呢！如果市场需求突然发生了变化，它就像一个灵活的舞者，可以迅速调整步伐，改变生产策略。
哎呀呀，这可真是太神奇了！
再比如说，一家钢铁厂可以根据客户的不同需求，快速调整生产工艺，生产出各种各样的钢铁产品。
这就像一个大厨，能根据客人的口味，做出不同风味的菜肴。
流程型智能制造可不只是说说而已，它是实实在在能给企业带来巨大好处的呀！它能提高生产效率，降低成本，提升产品质量。
这不就是企业都梦寐以求的吗？难道你不想让你的企业也变得这么厉害吗？反正我是觉得，流程型智能制造真的是太重要啦！这就是我对流程型智能制造的理解，简单又易懂，你觉得呢？。
流程在智能制造中的作用是什么
流程在智能制造中的作用是什么在当今科技飞速发展的时代，智能制造已经成为制造业的重要发展方向。
智能制造不仅仅是引入先进的技术和设备，更重要的是通过优化流程来实现生产效率的提升、质量的稳定以及成本的降低。
那么，流程在智能制造中究竟扮演着怎样的角色呢？首先，流程是智能制造的基础架构。
就如同建造房屋需要稳固的地基一样，智能制造也需要一套清晰、合理的流程作为支撑。
一个完善的流程能够明确各个环节的任务、责任和顺序，使得生产过程有条不紊地进行。
比如，在产品设计阶段，需要经历需求分析、概念设计、详细设计等流程，每个流程都有其特定的工作内容和要求。
只有遵循这些流程，才能确保设计出符合市场需求和质量标准的产品。
其次，流程有助于提高生产效率。
在智能制造中，通过对流程的优化和标准化，可以减少不必要的环节和浪费，从而加快生产速度。
例如，在物料采购流程中，如果能够准确预测需求、优化供应商选择和采购计划，就可以避免库存积压和缺货现象，提高资金周转率和生产连续性。
再比如，在生产线上，如果各个工序之间的流程衔接顺畅，减少等待时间和搬运次数，就能大幅提高生产效率。
流程还能够保障产品质量的稳定性。
智能制造强调的是精准和可控，而流程则是实现这一目标的重要手段。
在生产过程中，严格按照既定的流程操作，可以有效地控制各种变量，减少人为失误和不确定性。
每个流程环节都设定了相应的质量检测和控制标准，只有符合标准的产品才能进入下一个环节。
这样一来，就能够从源头上保证产品的质量，降低次品率和废品率，提高客户满意度。
此外，流程对于成本控制也具有重要意义。
在智能制造中，通过对流程的分析和改进，可以发现潜在的成本节约点。
比如，优化生产流程可以降低能源消耗、减少原材料浪费；改进物流流程可以降低运输成本；简化管理流程可以减少人力成本等。
同时，标准化的流程有助于提高资源利用率，降低生产成本，增强企业在市场上的竞争力。
流程也是实现智能制造信息化和智能化的关键。
随着信息技术的发展，智能制造越来越依赖于各种信息系统的支持。
智能制造的工艺过程智能制造的高级制造
智能制造的工艺 技术
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定义：数字化制造技术是指将计算机辅助 设计、计算机辅助制造、计算机辅助工艺 规划等技术在制造过程中进行有机的融合 与集成，实现制造过程的数字化。
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应用范围：数字化制造技术广泛应用于机 械制造、航空航天、汽车制造、电子制造 等行业。
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特点：数字化制造技术具有高精度、高效 率、高自动化、高可靠性等优点，能够大 幅度提高制造效率和产品质量。
智能制造的工艺 应用
工艺流程：冲压、焊装、涂装、总装 特点：自动化程度高、生产效率高、产品质量稳定 应用范围：汽车零部件制造、整车制造 发展趋势：智能化、数字化、绿色制造
飞机制造：采用数字化生产线，提高生产效率和质量 火箭制造：智能制造技术可以提高火箭的精度和可靠性 卫星制造：数字化生产线可以提高生产效率和质量，降低成本 航空航天维护：采用智能化的维护系统，提高维护效率和准确性
和控制。
应用范围：广 泛应用于智能 制造领域，实 现生产过程的 自动化、信息 化和智能化。
技术组成：包 括传感器技术、 网络通信技术、 数据存储技术、 数据分析技术
等。
优势：提高生 产效率、降低 生产成本、提 高产品质量、 减少资源浪费
等。
智能制造的工艺 管理
定义：对工艺过程的计划、组织、协调、控制和优化的管理活动 目的：确保工艺过程的顺利进行，提高生产效率和产品质量 涉及领域：生产、技术、品质、研发等部门 核心要素：工艺路线、工艺流程、工艺标准、工艺定额等
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发展趋势：随着技术的不断进步，数字化 制造技术将进一步向智能化、柔性化、绿 色化方向发展，为制造业的转型升级提供 强有力的支持。
定义：以三维数字模型为蓝本，通过可粘合材料如金属粉末、塑料等逐层打印出三维实 体的技术
流程制造-智能工厂规划设计
流程制造-智能工厂规划设计智能工厂是指利用现代信息技术、智能化设备和自动化系统来实现流程制造的一种新型工厂。
智能工厂通过集成物联网、人工智能和大数据分析等技术，实现生产、运营、供应链等各个环节的智能化管理，从而提高生产效率、质量控制和资源利用效率。
本文将围绕智能工厂规划设计展开讨论。
一、智能工厂规划设计的重要性在当前全球制造业转型升级的背景下，智能工厂成为了提高企业竞争力和适应市场需求的重要手段。
通过规划设计智能工厂，企业可以实现生产过程的自动化、智能化和柔性化，提高生产能力和灵活度，降低生产成本并提高产品质量。
二、智能工厂规划设计的关键要素智能工厂规划设计需要综合考虑以下关键要素：1.工厂布局：合理的工厂布局是智能制造的基础。
包括场地选择、车间划分、设备布置等方面的考虑。
可以采用流水线布局、U型线布局等，使得生产流程合理、高效，减少物料和工人的移动距离。
2.自动化设备：智能工厂离不开各种自动化设备的应用。
例如机械臂、无人搬运车、自动化仓储系统等，这些设备可以实现物料的自动搬运、产品的自动装配等，提高生产效率和一致性。
3.物联网技术：物联网技术在智能工厂中发挥着重要作用。
通过连接各种设备和传感器，实现生产数据的采集和传输，实时监控生产过程，有效地进行生产调度和资源管理，提高生产效率和产品质量。
4.人工智能与大数据分析：人工智能和大数据分析可以对智能工厂中的数据进行深度学习和分析，帮助企业实现优化的生产计划和决策。
通过预测性维护、故障预警等手段，提高设备利用率和生产效率。
5.智能物流：智能物流是智能工厂中不可或缺的一环。
通过物联网和传感器技术，实现物料的实时追踪和仓储管理，提高供应链的透明度和可控性。
同时，智能物流还能够实现快速配送和准确配送，提高客户满意度。
三、智能工厂规划设计的实施步骤智能工厂的规划设计需要经过以下几个步骤：1.需求分析：根据企业的生产需求和发展战略，明确智能工厂的目标和功能要求，进行需求分析和详细规划。
智能制造流程梳理 (3)
智能制造流程梳理引言智能制造是当今制造业发展的重要方向之一，通过运用先进的技术和信息化手段，实现生产过程的自动化、智能化和高效化，以提升制造业的竞争力和效益。
智能制造流程的规范和梳理对于企业提高生产效率、优化资源配置、降低成本具有非常重要的意义。
本文将就智能制造的流程进行详细梳理，并以Markdown文本格式输出。
智能制造流程概述智能制造流程可以分为产品设计、物料采购、生产计划、制造执行和质量管理等几个主要环节。
具体流程如下：1. 产品设计产品设计是智能制造的第一步，它包括了产品的需求分析、概念设计、详细设计和样品制作等环节。
在这个环节中，设计师使用各种CAD软件进行产品的三维建模和设计，并进行仿真验证。
2. 物料采购在产品设计完成后，根据设计要求和产能规划，企业需要采购所需的原材料、零部件和设备等。
为了提高采购效率和减少成本，智能制造可以应用物联网技术和供应链管理系统，实现供应链的全面可追溯和自动化管理。
3. 生产计划生产计划是智能制造的核心环节之一，包括了订单管理、生产排程和资源调度等。
通过智能制造系统和算法，可以实现生产能力的合理利用和生产计划的优化，在最短时间内完成生产任务，提高生产效率。
4. 制造执行制造执行是将生产计划转化为实际生产活动的过程，包括了物料配送、生产过程控制和设备管理等。
通过传感器、机器人和自动化设备，可以实现生产线的自动化控制和作业的智能执行。
5. 质量管理质量管理是智能制造流程中非常关键的环节，包括了质量检测、异常处理和质量跟踪等。
智能制造可以应用先进的检测技术和数据分析方法，实现对产品质量的实时监控和预警，及时进行缺陷分析和改进措施，提高产品的质量合格率。
智能制造流程中的关键技术和应用在智能制造的各个环节中，可以应用一些关键的技术和应用，以实现流程的智能化和高效化。
以下是几个典型的应用案例：1. 物联网技术物联网技术可以实现设备之间的互联互通，实现实时数据的采集和共享。
制造业智能化与可持续发展
制造业智能化与可持续发展随着科技的飞速发展，全球经济正在经历一场从传统制造业向智能化制造业转型的深刻变革。
智能化制造业不仅能够提高生产效率、降低成本，而且对于推动经济的可持续发展具有重要的战略意义。
本文将深入分析制造业智能化与可持续发展的内在联系，并探讨如何在我国实现制造业的智能化与可持续发展。
1. 制造业智能化的内涵与特点制造业智能化是指利用信息化、网络化、智能化等技术手段，对制造业的生产过程、产品和服务进行深度改造，实现生产自动化、信息化、智能化和服务化。
制造业智能化的核心是信息技术与制造业的深度融合，其主要特点包括：1.生产过程的自动化：通过引入智能化设备和技术，实现生产过程的自动化、信息化和智能化，提高生产效率和产品质量。
2.信息技术的广泛应用：在制造业的各个环节广泛应用信息技术，如物联网、大数据、云计算等，实现信息的实时采集、处理和分析，为决策提供有力支持。
3.服务的深度融入：制造业将从传统的生产型向生产服务型转变，提供定制化、个性化的产品和服务，满足客户的多元化需求。
4.创新的活跃度：制造业智能化将推动技术创新、模式创新和管理创新，形成新的产业生态和商业模式。
2. 制造业智能化与可持续发展的关系制造业智能化与可持续发展之间存在密切的联系。
一方面，制造业智能化是实现可持续发展的重要手段。
通过智能化技术的应用，可以提高资源利用效率，降低能源消耗和污染物排放，实现绿色生产。
另一方面，可持续发展是制造业智能化的重要目标。
只有在可持续发展的前提下，制造业智能化才能真正实现经济效益、社会效益和环境效益的统一。
3. 我国制造业智能化与可持续发展的现状与挑战近年来，我国制造业智能化取得了一定的进展，但仍然面临许多挑战。
1.产业结构不合理：我国制造业整体水平相对较低，产业结构偏重，高技术产业比重不足。
2.创新能力不足：在核心关键技术、高端装备和智能化改造方面，我国与国际先进水平仍有一定差距。
3.信息化水平不高：我国制造业的信息化水平整体较低，信息技术的应用范围和深度仍有待拓展。
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流程型智能制造文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]
微小型轴承流程型智能制造
1、工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。
2、实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控，建立数据采集和监控系统，生产工艺数据自动数采率达到90%以上。
3、采用先进控制系统，工厂自控投用率达到90%以上，关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。
4、建立生产执行系统（MES），生产计划、调度均建立模型，实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。
建立企业资源计划系统（ERP），实现企业经营、管理和决策的智能优化。
5、对于存在较高安全与环境风险的项目，实现有毒有害物质排放和危险源的自动检测与监控、安全生产的全方位监控，建立在线应急指挥联动系统。
6、建立工厂通信网络架构，实现工艺、生产、检验、物流等制造过程各环节之间，以及制造过程与数据采集和监控系统、生产执行系统（MES）、企业资源计划系统（ERP）之间的信息互联互通。
7、建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。
建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。
通过持续改进，实现生产过程动态优化，制造和管理信息的全程可视化，企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平显着提升。