精益研发之智能协同体系
供应链协同创新——智能制造与供应链优化方案
供应链协同创新——智能制造与供应链优化方案第一章：供应链协同创新概述 (2)1.1 供应链协同创新的定义与意义 (2)1.2 供应链协同创新的关键要素 (3)第二章：智能制造技术概述 (3)2.1 智能制造技术的概念与分类 (3)2.1.1 智能制造技术的概念 (3)2.1.2 智能制造技术的分类 (3)2.2 智能制造技术在供应链中的应用 (4)2.2.1 供应链管理与智能制造技术的融合 (4)2.2.2 智能制造技术在供应链关键环节的应用 (4)2.2.3 智能制造技术与供应链协同创新的案例分析 (4)第三章：供应链优化策略 (5)3.1 供应链优化策略概述 (5)3.2 供应链设计与优化方法 (5)第四章：智能供应链体系构建 (7)4.1 智能供应链体系架构 (7)4.1.1 数据层 (7)4.1.2 网络层 (7)4.1.3 平台层 (7)4.1.4 应用层 (7)4.2 智能供应链体系构建步骤 (7)4.2.1 明确供应链战略目标 (7)4.2.2 分析供应链现状 (7)4.2.3 设计供应链体系架构 (8)4.2.4 搭建供应链平台 (8)4.2.5 实施供应链智能化改造 (8)4.2.6 建立完善的运维体系 (8)4.2.7 持续优化供应链体系 (8)第五章：供应链数据挖掘与分析 (8)5.1 供应链数据分析方法 (8)5.2 数据挖掘技术在供应链中的应用 (9)第六章：供应链风险管理 (9)6.1 供应链风险类型与识别 (9)6.1.1 引言 (9)6.1.2 供应链风险类型 (9)6.1.3 供应链风险识别方法 (10)6.2 供应链风险防范与应对策略 (10)6.2.1 引言 (10)6.2.2 供应链风险防范策略 (10)6.2.3 供应链风险应对策略 (10)第七章：供应链协同规划与决策 (11)7.1 供应链协同规划方法 (11)7.2 供应链协同决策机制 (12)第八章：供应链协同创新实践案例 (12)8.1 国内外供应链协同创新案例解析 (12)8.1.1 国外案例：亚马逊供应链协同创新实践 (12)8.1.2 国内案例：巴巴供应链协同创新实践 (13)8.2 案例启示与借鉴 (13)第九章：供应链协同创新的政策与法规支持 (14)9.1 政策环境分析 (14)9.1.1 国家层面政策 (14)9.1.2 地方层面政策 (14)9.1.3 行业层面政策 (14)9.2 法规体系建设 (14)9.2.1 法律法规制定 (14)9.2.2 政策法规配套 (14)9.2.3 监管法规完善 (14)9.2.4 国际合作法规 (15)第十章：供应链协同创新的未来发展 (15)10.1 供应链协同创新的发展趋势 (15)10.2 供应链协同创新的挑战与机遇 (15)第一章：供应链协同创新概述1.1 供应链协同创新的定义与意义供应链协同创新是指在供应链管理过程中，各环节主体通过紧密合作、信息共享、资源整合等方式，共同开展技术创新、管理创新、服务创新等活动，以提高供应链整体运作效率、降低成本、增强竞争力的一种新型创新模式。
智能制造精益研发的综合设计体系
智能制造精益研发的综合设计体系综合设计有广义和狭义之分。
广义的综合设计包含V模型左半边的设计过程，以及对这些设计的仿真、试验验证（即多V模型的右半边）。
狭义的综合设计则只包含V模型的左半边的设计过程。
一、综合设计概述综合设计旨在建立正向设计体系，包括系统设计和物理设计两部分。
系统设计是形成系统框架的过程，物理设计则是确定设备的具体结构和参数。
不论何种产品，系统设计部分的形态都是相似的，均表现为框架形态。
物理设计部分的形态针对机械、电子和软件则各不相同。
产品正向设计是装备制造业迫切需要发展的能力，系统设计则是正向设计的基础。
恰恰在这方面，中国企业对此较为陌生。
因此，本文重点介绍系统设计的方法和工具。
由于长期沿袭逆向工程模式，中国工业体系中产品开发的主体工作为物理设计，对此类设计方法较熟悉，所以，本文对于这部分只介绍当前中国企业所欠缺的总体论证部分，对于企业所熟悉的基于CAD的经典设计方法不做介绍。
中国企业对经典软件工程也比较熟悉，因此本文也不做详细介绍，只讨论当前中国企业应对国军标CMMI（GJB 5000A）标准中常遇见的问题及建议方略。
最后，针对数字化时代的协同设计模式及设计过程数据的管理方法做简单介绍。
二、综合设计体系模型同精益研发体系一样，综合设计体系也属于社会技术学范畴，是由许多相互联系的要素组成的一个复杂整体，如图1所示。
这些要素包括战略、人、技术、流程和平台。
图1 综合设计体系模型综合设计体系以“正向设计驱动产品创新”为指导战略。
在技术方面，重点是正向设计相关的技术、工具、方法和软硬件建设，以及最佳实践的获取和积累。
在流程方面，重点是正向设计工作的流程、规范和标准的建设。
在人才与组织方面，重点是适应正向设计特点的组织体系、任职资格体系、考核激励和人员培养体系的建设。
因此，综合设计体系建设应确定正向设计战略，制定整体和长期规划及建设方案，从人才与组织、流程标准规范、技术工具方法三方面综合建设，最终还应形成服务于综合设计的信息化平台。
智能制造背景下产学研协同育人模式研究
科技风2021年4月理论研究DOC10.19392/kX1671-7341.202111077智能制造背景下产学研协同育人模式研究胡灵芝1孙新国1!2范钦满1!2张昊1袁佳恒11.淮阴工学院管理工程学院江苏淮安223000 ；2.江苏省智能工厂工程研究中心江苏淮安223000摘要：智能制造是全球制造业发展的趋势，是“十三五”期间我国推动制造业向中高端迈进的战略举措，也是产业转型升级的內在要求。
针对智能制造人才培养与企业需求脱节、制造企业人才科技创新不够等问题,提出智能制造背景下产学研协同育人模式，应以创新为基础，重点示范和人才培养为抓手，不在落后的产品上尝试智能制造，以产品研发为驱动，切实提升产品质量,推动绿色发展，带来产业结构优化，以人才为本，从而带动产业集群效应，全面提升制造业生产能力、服务能力和创新能力，促进高水平应用型智能制造人才培养。
关键词：智能制造;协同育人;创新驱动当前,新一轮科技革命与产业变革加快孕育突破，信息化、网络化和传统工业的融合成为各国制造业竞争的制高点，主攻方向则是智能制造。
但对照智能制造的发展条件、国家推进智能制造的发展战略和部署）1-*,智能制造的发展还存在一些短板和不足。
一是科技创新水平有待提升。
二是生产性服务发展相对滞后）4-*&三是智能制造人才紧缺矛盾日益突出[7]&《中国制造2025》描述了我国制造业要从迈入制造强国行列到整体达到制造强国中等水平，最后成为制造业大国进入制造强国前列。
实现这一宏伟蓝图，“人才为本”是基本方针,如何培养与制造业发展相适应的创新型人才,如何将创新创业理念贯穿教育始终、深入行业企业发展实际是亟待解决的根本问题。
随着信息化网络化在各行业各领域飞速发展，高校制造业相关专业培养理念与企业智能化发展需求脱节，产教融合 不够深入）8-*;企业在智能化方面也存在为了智能而智能，简单上自动化生产线,忽略基础创新，缺少必要的员工培训和职业生涯规划。
机电软协同研发管理体系
机电软协同研发管理体系1.引言1.1 概述概述部分（1.1）：机电软协同研发管理体系引言中，我们将探讨机电软协同研发管理体系的相关内容。
机电软协同研发是指机械电子产品的开发过程中，通过软件技术与机械电子技术的协同作用，提高产品的研发效率和质量。
随着技术的不断进步和市场需求的变化，机电软协同研发管理体系在工程领域中变得越来越重要。
本文将详细探讨机电软协同研发的概念、背景以及管理体系。
首先，我们将对机电软协同研发的概念进行解释。
机电软协同研发是指利用机械电子技术和软件技术的协同作用，将机械电子产品的设计、制造和工艺流程进行有机整合，从而提高研发效率和产品质量。
通过软件技术的应用，可以实现机电系统的自动化控制，提高产品的性能和可靠性。
其次，我们将介绍机电软协同研发背景。
随着科技的进步和市场对产品的要求提高，传统的机械和电子研发方法面临诸多挑战。
传统的机械设计过程繁琐且效率低下，无法满足快速变化的市场需求。
而电子产品的开发过程中，软件在产品功能实现和系统控制中起着越来越重要的作用。
因此，机电软协同研发管理体系的引入成为必然趋势，为企业提供研发效率和质量的双重保障。
最后，本文将详细探讨机电软协同研发的管理体系。
管理体系的设计和实施成为机电软协同研发的关键环节。
在管理体系中，需要充分利用信息技术和软件工具，实现机械电子产品的全生命周期管理，涵盖从需求分析、设计开发、测试验证到产品发布的全过程。
同时，还需注重团队协作与沟通，实现机械工程师、电子工程师和软件工程师之间的紧密配合，整合各方资源，提高团队协同效率。
总之，本文将详细论述机电软协同研发管理体系的相关概念、背景和管理体系，旨在为读者提供全面的了解和指导。
通过机电软协同研发管理体系的引入，我们有望提高产品的研发效率和质量，满足市场不断变化的需求，实现企业的持续发展。
接下来的章节中，我们将深入探讨机电软协同研发管理体系的具体内容和实施方法。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：文章结构部分旨在介绍本文的组织结构，以帮助读者更好地理解全文的内容安排。
智能工厂数字化精益运作管理智能工厂循环进阶——效率优化体系
智能工厂数字化精益运作管理智能工厂循环进阶——效率优化体系xx年xx月xx日CATALOGUE目录•智能工厂数字化精益运作管理•智能工厂循环进阶•效率优化体系•智能工厂数字化精益运作管理和效率优化…•总结01智能工厂数字化精益运作管理数字化精益运作管理是一种融合了数字化和精益管理理念，通过运用先进的信息技术和管理方法，实现生产过程优化、资源配置优化、管理流程优化，从而提高生产效率和降低成本的管理模式。
数字化精益运作管理的定义数字化借助信息技术，实现数据的实时采集、传输、处理和分析，提供决策支持。
精益源于丰田生产系统，强调消除浪费、持续改进、提升价值。
数字化精益运作管理的实施意义通过优化生产流程、减少生产浪费、提高设备利用率，降低生产成本。
提高生产效率提升产品质量改善工作环境增强企业竞争力采用先进的生产技术和管理手段，提高产品品质和一致性。
数字化精益运作管理注重员工的参与和工作环境改善，提高员工满意度和忠诚度。
通过数字化精益运作管理，企业能够更好地满足市场需求，提高企业竞争力。
数字化精益运作管理的优势数字化精益运作管理能够快速响应市场需求变化，灵活调整生产计划和生产结构。
高度灵活性数字化精益运作管理可以实现各部门之间的协同作业，提高整体运作效率。
高效协同性通过实时数据采集和分析，为决策者提供精确的生产数据和趋势分析，有助于做出科学决策。
精确决策支持数字化精益运作管理可以实现设备的预防性维护和故障预警，降低设备停机时间和维修成本。
预防性维护02智能工厂循环进阶循环进阶的基本概念持续改进01智能工厂循环进阶是一个持续的过程，需要不断发现和解决现有问题，并寻求改进机会。
精益思想02运用精益思想，如六西格玛、5S、可视化管理等，消除浪费、提高效率，实现价值创造。
循环迭代03通过计划、执行、检查、行动（PDCA）等步骤，不断循环迭代，推动智能工厂持续改进。
1智能工厂循环进阶的必要性23通过优化生产流程、降低不良品率和提高设备利用率等手段，提高生产效率。
智能制造研发流程体系
智能制造研发流程体系一、研发流程的重要性研发就像打仗，打仗就得熟悉兵力布局、作战地形、行军路线和作战路线。
研发流程就是反映研发地形和路线的地图。
复杂产品的研发必然有着复杂的研发流程和大量的研发活动，相当于有着错综复杂的地形和路线。
如果缺少这样一张地图，从布局、行军到作战，必然处处受制。
因此，研发流程既具有引领作用，又具有枢纽作用。
精益研发体系赋予研发流程更加重要的作用。
在这里，研发流程除了是地图和枢纽，同时又具有保障和管控作用。
所谓兵马未动，粮草先行，当我们清楚作战地形和路线之后，我们可以在那些关键环节处提前部署，也就是我们常说的设计工具、研发知识和质量管控等要素。
研发流程显性化之后，最有价值的用途包括项目策划、质量管控、知识工程以及协同开发等。
1.项目策划获得某类产品研发流程的标准WBS后，就形成了型号WBS的基础。
针对每个型号项目，只需要对标准WBS进行实例化，便可快速形成型号WBS。
相应增加项目管理要素，譬如负责人、时间、成本等信息，便可形成项目管理规划。
在精益研发体系中，精益工作包嵌入了伴随知识、质量要求和研发工具，在型号策划过程中直接嵌入型号WBS中。
2.质量管控过程质量管理的本质是“说到做到”。
流程的显性化首先确保了项目策划可以基于现成流程来完成，其次可以跟踪流程是否按照预先的策划运行并达成目标。
在过去，质量不能深入到研发过程的主要原因就是流程没有显性化，因此无法实现质量追踪。
3.知识工程研发过程需要用到的知识很多，产生的知识也很多。
这些知识当然可以保存在库中。
但知识静默在库中，往往会造成在需要的时候不能用上恰当知识的情况。
如果知识和工作包关联起来，知识梳理的目标明确了，知识推送也就简单和直接了。
因此，依据研发流程和工作包进行知识的管理和推送，是知识发挥作用的关键。
依据流程的知识工程工作也更加便于学习，有利于人员的培养和成长。
4.协同开发由于缺乏研发流程的显性化，任务分发和工作配合基本靠约定俗成的潜规则，在效率和质量方面都大打折扣。
什么是精益研发
什么是精益研发精益研发是一种以精益为目标的研发方法，它集成了技术创新、协同仿真以及立体质量设计三大核心技术，实现产品质量跨越式的提升。
在复杂产品的研发中，如何满足客户最关注产品的功能和性能指标是一个复杂的系统工程。
在精益研发技术产生之前，产品的功能和性能指标等各种质量数据是分散在各个文档或系统之中的，在设计任务下达以后，产品的总设计师很难动态掌握各分系统及零部件的设计对整体功能和性能指标的满足及影响程度。
以航天领域的复杂产品系统（如运载火箭、卫星等）为例，各个分系统、零部件在设计、工艺、生产及装配过程中，各个零部件的质量数据对其最终产品的质量指标的影响往往是不知道的，因此，最终产品的功能和性能指标等质量指标是不可预知的。
目前没有软件能够系统的解决这个问题。
现有的CAX/PDM系统也不提供质量数据整合功能。
精益研发第一次系统地实现了以质量数据总线（QBUS）来整合各种产品质量信息（如几何信息、物理信息、系统可靠性等），把物理世界与数字世界充分关联起来，实现二者之间的精确映射，为企业提供一种企业级的产品数字化样机开发环境。
实现了顶层牵引、系统表达的质量设计思路，让一个复杂产品的研发质量（所有技术指标），可以系统、清晰、稳定、动态、完整地掌握在设计者的手里，让产品的质量与可靠性有了系统的保障，让产品创新有了质的飞跃和效率的提升。
精益研发，势在必行1、中国处于国际化产业链的下游伴随着全球化的进程，国际形势呈现了全新的竞争态势。
全球化的研发、全球化的制造、全球化的市场时代已经来临。
竞争在不断加剧。
“缩短产品上市时间”、“提高产品技术附加值”、“降低研发成本”、“提高产品质量”等诉求已经成为了全球制造业的共同呼声。
在中国，制造业所面临的形势更为严峻。
根据国家知识产权局公布的数字，中国制造业只有两千多家有自主知识产权的企业，仅占企业数量的万分之三，而且有99%的企业没有申请过专利。
因此，有人把这种现象叫做“有制造无创造，有产权没知识，靠仿造过日子”。
什么是精益研发
什么是精益研发精益研发是一种以精益为目标的研发方法，它集成了技术创新、协同仿真以及立体质量设计三大核心技术，实现产品质量跨越式的提升。
在复杂产品的研发中，如何满足客户最关注产品的功能和性能指标是一个复杂的系统工程。
在精益研发技术产生之前，产品的功能和性能指标等各种质量数据是分散在各个文档或系统之中的，在设计任务下达以后，产品的总设计师很难动态掌握各分系统及零部件的设计对整体功能和性能指标的满足及影响程度。
以航天领域的复杂产品系统（如运载火箭、卫星等）为例，各个分系统、零部件在设计、工艺、生产及装配过程中，各个零部件的质量数据对其最终产品的质量指标的影响往往是不知道的，因此，最终产品的功能和性能指标等质量指标是不可预知的。
目前没有软件能够系统的解决这个问题。
现有的CAX/PDM系统也不提供质量数据整合功能。
精益研发第一次系统地实现了以质量数据总线（QBUS）来整合各种产品质量信息（如几何信息、物理信息、系统可靠性等），把物理世界与数字世界充分关联起来，实现二者之间的精确映射，为企业提供一种企业级的产品数字化样机开发环境。
实现了顶层牵引、系统表达的质量设计思路，让一个复杂产品的研发质量（所有技术指标），可以系统、清晰、稳定、动态、完整地掌握在设计者的手里，让产品的质量与可靠性有了系统的保障，让产品创新有了质的飞跃和效率的提升。
精益研发，势在必行1、中国处于国际化产业链的下游伴随着全球化的进程，国际形势呈现了全新的竞争态势。
全球化的研发、全球化的制造、全球化的市场时代已经来临。
竞争在不断加剧。
“缩短产品上市时间”、“提高产品技术附加值”、“降低研发成本”、“提高产品质量”等诉求已经成为了全球制造业的共同呼声。
在中国，制造业所面临的形势更为严峻。
根据国家知识产权局公布的数字，中国制造业只有两千多家有自主知识产权的企业，仅占企业数量的万分之三，而且有99%的企业没有申请过专利。
因此，有人把这种现象叫做“有制造无创造，有产权没知识，靠仿造过日子”。
精益研发实施方案
精益研发体系建设文/安世亚太高级副总裁田锋经过对当前中国企业，特别是复杂产品研发企业现状的调研，我们发现制造领域产品研发模式综合化、协同化和全程化的趋势愈加明显。
不仅如此，制造业转型升级的压力，正驱动着高端产品研发加快从仿制型向创新型转变。
以上企业面临的挑战，使得精益研发在当下受到了更多的关注，越来越多的企业认识到精益研发的价值，并通过精益研发体系建设来改善企业现有研发模式，提升研发质量、效率和创新性。
精益研发体系建设的核心就是利用精益研发方法学，以研发流程为主线，开展研发工具、知识、质量，以及规范、标准、信息化平台的建设，最终实现产品研发中的精益管理和精益设计。
在这个过程中，安世亚太主要以精益研发成熟度模型为依据，以精益研发体系咨询为牵引，帮助企业将精益研发技术、方法、平台导入企业的研发实践中，实现精益研发体系的建设目标，形成企业难以模仿的竞争优势。
精益研发方法体系精益研发是一套基于系统工程的方法体系。
通过对现代企业产品研发过程的归纳和提炼，安世亚太提出了基于系统工程的精益研发三维架构、精益研发流程模型以及精益工作包模型，并以此为基础，形成了精益研发的业务蓝图（人体模型）和工作逻辑。
精益研发体系以系统工程学倡导的霍尔三维管理框架作为理论基础，形成产品研发的三维管理平台。
三个维度分别是时间维、逻辑维、知识维。
时间维描述产品或系统研发的进程，随着研发阶段的转换和系统成熟度推进完成产品的研发。
逻辑维描述产品开发的思考逻辑、开发方法和实施步骤，包含客户期望、技术需求、功能逻辑、设计方案、设计实施、产品集成、产品验证、产品确认、产品交付九个步骤。
这九个过程构成一个“v”字形，前五个步骤称为“系统设计”，后五个步骤称为“产品实现”。
知识维是指在产品研发流程的各个阶段和各个步骤，都会有以往知识的使用和新知识的产生。
知识维主要管理企业在产品研发中的研究和积累，在企业称为“能力建设”。
可见，设计方法学和企业研发活动不是单一维度的事情，需要从三个维度予以关注。
智能协同制造系统的设计与实现
智能协同制造系统的设计与实现随着中国制造业的逐渐崛起，推动着制造业的高质量、高效率与高智能化的发展。
智能协同制造系统作为现代化制造业的重要组成部分，也开始受到越来越多的关注。
本文将从智能协同制造系统的定义、设计与实现等角度进行详细探讨。
第一部分：智能协同制造系统的定义智能协同制造系统是指将计算机技术、先进制造技术、网络技术、传感技术等尖端科技有机地融合起来构建一个统一的、智能化的制造系统。
系统可对制造过程进行集成化、协作化、自动化和智能化管理，并在全球范围内实现物料、信息、财务等资源的有效配置及协同作业，整个过程实现了完整的数字化、网络化、信息化、智能化与自动化。
第二部分：智能协同制造系统的设计1. 系统结构设计智能协同制造系统的结构包括硬件、软件和网络三个方面。
硬件是指计算机、传感器、执行器等。
软件是指系统所应用的应用程序以及程序库。
网络是指如何将硬件、软件进行有机的融合，使之形成一个完整的信息化系统。
2. 功能需求设计系统功能要求应根据制造过程所需要的功能拆分系统的核心模块并确定其界面及数据流。
系统功能应包括设计、工程、评估、生产以及出库等模块。
并应确立相应的信息流业务逻辑（信息采集、处理、编码、传输等），并完成数据接口与数据管理的设计。
3. 技术选型方案设计技术选型方案应根据系统的功能要求、性能、可扩展性、易维护性等因素制定并确定计算机软硬件的基本配置。
应重点考虑解决系统的安全性、数据交换的灵活性和扩展性。
第三部分：智能协同制造系统的实现1. 硬件平台建设智能协同制造系统需要借助特定的计算机，编程工具，传感器等，才能支持制造过程的整体自动化和信息化，因此，硬件平台的必要性不容忽视。
应基于制造需求，选择高质量低价的硬件设备，保证计算机的可靠性和稳定性。
2. 软件系统开发智能协同制造系统的软件是用于支持制造业的核心业务，取决于系统的功能需求，需要开发完善的软件。
软件领域的开发应符合其特性，采取模块化设计，以提高软件兼容性并减少维护成本。
智能制造中的自主协同控制系统研究
智能制造中的自主协同控制系统研究智能制造是当今制造业发展的重要趋势，它利用信息技术、自动化技术和先进制造技术，实现了生产系统的自动化、智能化、柔性化，提高了制造工艺和生产效率。
在智能制造中，自主协同控制系统正逐渐成为一个重要的研究方向。
自主协同控制系统是一种基于智能化技术的生产控制方法，它将多个独立的生产过程通过信息交互和数据共享实现协同作业，减少了人为干预和机器故障对生产效率的影响。
自主协同控制系统的核心是协同控制算法，它能够优化生产过程，提高生产效率和产品质量。
自主协同控制系统的研究包含以下方面：1. 协同控制算法的设计与研究协同控制算法是实现自主协同控制系统的关键。
这方面的研究主要涉及算法的设计和测试，以及算法的优化和改进。
目前，常用的协同控制算法包括遗传算法、模糊控制算法、人工神经网络、粒子群算法等。
这些算法都具有不同的优点和适用范围，因此需要根据具体情况选用合适的算法。
2. 自主协同控制系统的数据交互和共享技术自主协同控制系统需要通过信息交互和数据共享实现不同生产过程之间的协同作业。
因此，数据交互和共享技术在系统设计中发挥了重要作用。
现有的数据交互技术包括XML、SOAP、RESTful、WebSocket等。
数据共享技术包括Web服务、云计算、大数据等。
这些技术在自主协同控制系统中的应用，可以加速生产过程并提高生产效率。
3. 自主协同控制系统的实时监控和诊断技术自主协同控制系统需要实现实时监控和诊断，以及故障处理等功能。
这些技术可以及时发现生产过程中的故障和异常，并以最快的速度将其排除，降低生产成本和时间成本。
目前，常用的监控和诊断技术包括机器视觉、声音识别、红外线检测等。
这些技术可以实时监控生产过程中的各项指标，及时发现问题，并进行处理和维护。
4. 自主协同控制系统的安全保护技术自主协同控制系统存储大量的机密数据，因此安全保护技术尤为重要。
这些技术可以防止黑客攻击、数据泄露和未授权的访问等安全问题。
智能制造的“六个协同”推进策略
智能制造的“六个协同”推进策略作者：暂无来源：《信息化建设》 2019年第5期5G、IoT、边缘计算、人工智能、工业互联网等技术的“核聚变”,加快了新一轮产业变革的步伐,促使智能制造进入到了数字化转型的新阶段。
在这个新的阶段,推进智能制造要把握实施“六个协同”的策略。
正如一代伟人毛泽东同志曾经深刻地指出“政策与策略是党的生命”,把政策与策略提到了党的生命的高度,可见正确的策略是极其重要的。
“数字化与平台化”的协同推进策略实施“数字化”与“平台化”协同推进的策略有三点原因:首先,企业数字化是制造智能化的基础与标志。
只有打通企业制造、企业管理、企业产销服务的数据链,才能真正实现企业的数字化转型,大幅度提升企业自动化改造的性价比,满足人工智能应用的条件。
其次,平台是大数据服务、人工智能应用的载体。
只有建设工业互联网平台,才能聚集、处理并利用好大数据,才能为企业的制造过程、企业资源的优化配置、企业对内对外管理运营展开大数据服务与人工智能应用。
最后,数字化、平台化是企业实现智能制造的“两个轮子”。
只有“两个轮子”协同,企业的智能制造体系才能有效地进行运作;企业制造、管理、服务的大数据产品(如工业App)、新一代人工智能应用产品(如AI2.0应用产品)的开发是“解决问题、创造价值、分享价值”的关键环节,云平台则是数字化智能化产品实现应用价值的主体。
浙江新昌107家轴承制造中小企业的“企业数字化制造、行业云平台服务”模式,正好印证了这个策略的实践意义。
“引领发展与规模支撑发展”产业的协同发展策略2018年,我国工业增加值超过30万亿元。
以2018年工业增加值为基数,假如按4%的增速测算,到2035年我国工业增加值将达到58.44万亿元,到2050年将达到105.24万亿元;假如按5%的增速测算,到2035年我国工业增加值将达到68.76万亿元,到2050年将达到142.95万亿元。
很明显,单凭引领发展的少数产业,是难以支撑我国2035年58万亿或68万亿、2050年105万亿或143万亿这么大规模体量的发展的。
企业研发体系建设的核心因素
企业研发体系建设的核心因素企业研发体系建设的核心因素原创三维机械设计工程师2017-11-22 15:18:13在了解了研发体系在企业运营中的重要作用后，企业就需要把研发体系建设好，那么企业研发体系建设的核心因素是什么呢？今天一起随我来探讨下吧！集成产品研发体系的建设需要建立并行的设计流程，而并行设计流程的核心就是协同和关联。
1、协同的概念协同一直是装备制造行业所追求一种新型研发生产模式，协同设计给企业所带来的不仅仅是从工作方式与业务流程上的调整，更多的是体现在产品研发过程的细节和研发生产的应用过程。
所谓协同，就是指协调两个或者两个以上的不同资源或者个体，协同一致地完成某一目标的过程或能力。
完成协同工作需要借助于协同软件，基于研发体系的协同就是用信息系统管理产品生命周期的全过程，能贯穿于产品规划、设计、生产、使用、回收等的全过程。
它包含了集成产品研发平台（IPDP）、企业资源计划管理（ERP）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）。
其核心就是集成产品研发管理平台IPDP。
集成产品研发平台系统强调整个研发过程中数据的创建、研发过程中业务的协同、人员和数据安全的控制、设计过程中的配置、整个平台内部的交流沟通。
集成产品研发平台（IPDP），是将企业所有和产品相关的数据全部纳入到平台下进行统一管理，此外这个管理平台也是企业发布数据的唯一有效平台。
平台规划涉及企业众多部门，从产品概念设计开始，到产品方案设计，从产品详细设置到工艺规划、零部件制造或者采购，一直到组装销售，关联产品的整个生命周期。
并通过BOM与其他系统交互信息。
协同体现在数据集成、过程集成、知识集成三个方面。
互联网技术的发展已经为高效协同提供了技术条件，而高效协同又可以大幅提升企业项目运行的效率和质量；协同分以下几个层面来实现：设计部门内部同专业之间的协同，如大型结构设计协同；设计部门内部跨专业之间的协同，如设备与电气、液压的协同；内部同地域跨部门的协同，如设计与采购的协同；内部跨地域的协同，如设计与工程安装现场的协同；与外部企业的协同，如与供应商、客户的协；协同需要一个公共共享平台，支持不同部门的不同业务协同，或者同一部门不同人员分工的设计协同。
智慧工厂协同管控应用系统软件建设方案
智慧工厂协同管控应用系统软件建设方案1智能工厂设计思路1.1智能工厂建设目标企业进行智能工厂建设后，从原料到产成品整条生产线实现调度集中管控，智能化扁平管理，生产组织简单高效，能源消耗和污染物排放全面稳定达标，产品质量稳定性和可靠性水平大幅提高，全工序吨钢成本下降,提高公司的竞争力。
智能工厂建设的目标如下：(1)通过企业信息化，引进先进管理模式，实现企业现代化管理。
互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，如果你真的想做，可以来这里，这个手技是一幺伍扒一幺幺卷参一驷槊一驷驷，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话, 就不要来了。
(2)以精简高效的业务架构为基础、合理流畅的管理流程为导向，以规范先进的管理标准为依据，实现管理过程的高度规范化、科学化。
(3)实现精细化管理、规范化操作、准时化生产，实现生产经营活动全过程的动态实时可观、可控，提周企业的响应能力和应变能力，全方位提I W J企业整体的市场综合竞争力。
(4)通过企业信息系统的完善，逐步建立两化深度融合的“数字化智能工厂"。
1.2智能工厂整体设计理念基于“绿色、智能”的建设理念，按照《国家智能制造标准体系建设指南》的建设思路与目标，同时借鉴德国〃工业4.0〃，美国〃智能制造生态系统〃的建设思路，对智能制造工厂进行信息化总体规划。
智能制造系统采用“一个中心、一张地图、一个平台”的整体设计理念。
一个中心：指提供企业信息化、智能化系统的基础支撑平台，包含企业的管控中心、云数据中心、网络中心。
管控中心实现企业主要生产运营业务的智能化调度管理，以管控中心的监控大屏幕，智能化的信息系统为载体，实现企业生产、能源、设备、物流等多种业务的扁平化、集中化的公司级管控。
云数据中心将充分利用云技术、虚拟化技术实现对智慧工厂信息化系统的硬件支撑，提供各智能化信息系统所需的服务器资源。
网络中心将实现对公司所有智能化系统网络的统一管理，保障公司整体信息网络、物联网的互联互通和安全可靠。
制造业生产智能化协同技术研究
制造业生产智能化协同技术研究第一章介绍随着制造业的快速发展和技术的不断进步，生产智能化协同技术在制造业中的重要性越来越突出。
生产智能化协同技术包括工艺规划、物流管理、设备自动化、生产信息管理、质量控制等多个方面，通过将这些系统整合实现协同，可以提高生产效率、质量和灵活性，增强企业核心竞争力。
因此，对生产智能化协同技术的研究与应用具有重要意义。
本文将从生产智能化协同技术的定义、研究现状、关键技术和应用等方面进行探讨。
第二章生产智能化协同技术的定义生产智能化协同技术是指将信息技术、自动化技术和管理技术应用于制造业，建立生产智能化协同系统，实现各生产环节之间的协调和优化，提高生产效率和质量的先进技术。
生产智能化协同技术可以将工厂中各个系统集成起来，相互协作，共同实现生产流程的监测、控制、设计、优化等各个环节。
最终能够大大提高企业整体的生产能力，在市场竞争中占据更为优越的地位。
第三章生产智能化协同技术的研究现状生产智能化协同技术是近年来制造业领域内的一个研究热点。
由于其中涉及到众多学科领域，例如机械工程、控制工程、电子信息工程、计算机科学等，因此有很多不同的研究方向和研究方法。
首先，关于生产智能化协同技术的研究方向主要包括了智能制造、物联网、大数据、智能维修等几个方面。
其中，智能制造是将人类经验和知识融合到生产过程中，并实现生产自主过程的生产方式，目前已经被业界广泛认可。
物联网是通过智能传感器、自动识别技术等手段将物理设施、汽车、家居设施等信息化并使其能够为人类所使用。
大数据是信息技术的重要组成部分，其包括了数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等各个环节，是现代互联网时代的重要手段。
智能维修则是通过对设备维修过程的全面监测和精细化管理，实现设备故障的实时发现和有效的解决。
其次，生产智能化协同技术的研究方法也有很多种。
目前，较为常见的研究方法包括仿真模拟、数据挖掘、多智能体系统、深度学习、机器学习等。
其中，仿真模拟是对生产过程进行模拟和预测，以优化生产过程；数据挖掘是通过对生产过程中的数据进行挖掘和分析，实现对生产过程的预测和优化；多智能体系统是一种经济、高效且灵活的生产管理方式；深度学习和机器学习则是目前互联网时代的核心技术，其通过对数据进行学习，实现对数据的分类、聚类、回归等功能。
智能工厂数字化精益运作管理智能工厂循环进阶——效率优化体系
2023智能工厂数字化精益运作管理智能工厂循环进阶——效率优化体系•智能工厂数字化精益运作管理•智能工厂循环进阶•效率优化体系•智能工厂数字化精益运作管理体系建设目•智能工厂循环进阶管理体系建设•效率优化体系在智能工厂中的实践录01智能工厂数字化精益运作管理指利用先进的信息技术和制造技术，实现工厂运营的数字化、智能化、网络化和自动化，实现生产过程的实时监控和优化。
智能工厂基于精益生产理念，利用数字化技术对生产过程进行精确的计划、控制和优化，实现生产要素的精细管理、生产过程的连续改进和整体效率提升。
数字化精益运作管理定义与概念价值流设计通过对产品从原材料到最终成品的整个价值创造过程进行分析和优化，找出瓶颈环节，制定针对性解决方案，提高整体效率。
物流设计通过对生产过程中的物流进行优化设计，减少物料和半成品的无效搬运、库存积压等问题，提高物流效率和准确性。
价值流与物流设计数字化精益生产工具利用APS系统对生产计划进行精确排程，实现资源利用率的最大化、生产成本的最小化。
高级计划与排程系统（APS）MES系统可实时监控生产现场的数据，调整生产计划，提高生产过程的可控性和灵活性。
制造执行系统（MES）通过SCM系统实现供应商、企业、客户之间的协同作业，提高供应链的整体效率。
供应链管理系统（SCM）ERP系统可实现企业资源的全面管理，包括财务、人力资源、采购、销售等方面，提高企业整体运营效率。
企业资源规划（ERP）02智能工厂循环进阶PDCA循环是一种常用的管理方法，包括计划、执行、检查和行动四个步骤，以及持续改进的循环。
在智能工厂中，PDCA循环可以应用于各种管理领域，如质量管理、设备管理、环境管理等，帮助工厂实现高效的管理和运营。
DMAIC循环是一种精益六西格玛的管理方法，包括定义、测量、分析、改进和控制五个步骤。
DMAIC循环可以应用于各种业务流程，帮助企业找到最佳的工作流程，提高工作效率和质量。
六西格玛设计是一种基于数据和流程的分析方法，旨在在产品设计阶段就考虑到整个生命周期中的所有因素，以减少后期改进的成本和时间。
智能制造中的智能供应商协同研究
智能制造中的智能供应商协同研究随着科技的迅猛发展和技术水平的提升，智能制造已经逐渐成为了制造业的一个重要发展方向。
而智能供应商协同作为智能制造领域中的重要组成部分，更是关系到整个供应链的高效、稳定和可持续发展。
本文将从智能供应商协同的概念入手，重点阐述其在智能制造中的重要性，介绍智能供应商协同的关键技术和热点问题，并提出未来发展方向及建议。
一、智能供应商协同的概念智能供应商协同，简称ISC（Intelligent Supplier Collaboration），是一种以信息化手段为支撑的供应商协同模式。
通过将各个环节的供应商和客户关注点、需求、任务等信息集成化，建立虚拟组织，形成一个更加紧密的协作网络，以实现资源共享、知识共享、风险共担、成本共控等目标。
二、智能供应商协同在智能制造中的重要性智能供应商协同在智能制造中的重要性主要表现在以下几个方面：（一）提高生产效率智能供应商协同可以提高生产效率，降低制造成本。
通过供应商与客户之间实现信息、物流流畅无阻的传递，共同协作实现智能化生产，节约劳动力成本及生产成本。
（二）促进信息互通智能供应商协同可以促进信息的互通，使得企业间得以打通物流、信息流、金融流和价值流，对企业生产和运作的各个环节得到有效管理，实现更加高效的生产过程。
（三）推进智能化技术应用智能供应商协同可以推进智能化技术应用，进而提升制造行业生产效率、品质和职业健康安全等多方面的综合指标，同时还可以推动智能装备、智能工厂的建设，为智能制造提供强有力的技术支撑。
三、智能供应商协同的关键技术和热点问题智能供应商协同实现的关键在于信息的集成，而实现信息集成的关键技术主要有以下几个：（一）云计算云计算（Cloud Computing）作为当前最热门的新技术之一，为智能供应商协同发展提供了支持。
它可以提供高可靠性、高可用性、低成本的数据存储服务，从而使得企业可以方便地获取和共享数据资源。
（二）物联网物联网（Internet of Things）是一种以各种智能传感器、无线通讯技术、RFID等为基础，将物理世界与数字世界无缝连接的概念。
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精益研发之智能协同体系
一、需求和问题的提出
随着各类信息系统在企业各业务部门中相继实施，完成了设计、仿真、试验、工艺、制造、生产等以工程产品为中心的一系列信息化建设。
随着各信息系统的大量应用，数据共享、系统集成等问题也越来越突出。
各信息系统只关注实施范围内的业务，为业务建立了各自所需的数据库。
有些数据重复建立且来源不统一，系统与系统之间的集成较弱，从而导致数据共享性差，无法对各信息系统产生的数据进行整合、清理。
一物多码、一码多物的问题得不到解决，严重制约了数据利用。
另外，主设计企业作为型号产品研制的核心单位，需要与众多单位进行协同设计与制造，但各单位所用的信息化管理系统不尽相同，数据格式也千差万别。
总之，数据的完整性、规范性、一致性、准确性无法保证，为跨业务、跨组织、跨地域的数据共享和协同带来了极大困难。
曾经主要通过各信息系统之间的两两集成来实现产品全生命期的数据共享和协同，如图1所示。
随着信息系统的不断扩充，相应的建设和维护难度呈几何级数增长，这种模式已不切实际。
传统工程数据中心方案虽然引入了数据协同总线概念，但由于缺乏数据标准，建设起来困难重重。
虽花费大量精力规划、梳理、实施、定
制开发，但依然面临重复建设的问题。
因此，需要参考标准数据管理格式来建立数据协同中心，实现对不同业务系统的数据协同与统一管理，解决数据格式不统一带来的信息集成困难，如图2所示。
建立数据中心标准化信息集成接口，实现协同设计、协同仿真、协同试验、数字化制造以及综合管理信息化之间的信息集成与共享，进而通过信息集成、数据中枢及协同环境实现对企业内外关键合作单位之间的协同，如图3所示。
图1 传统信息集成与协同模式
图2 未来信息集成与协同模式
二、基于PLCS的数据协同
建立基于PLCS（产品生命周期支持）标准的数据协同中心是解决以上问题的有效方案。
利用该标准，梳理并分析产业链中的数据关系，通过信息化平台将这些数据的源平台链接起来以形成智能协同体系。
图3 基于数据标准的协同数据总线
1.PLCS标准
标准是活动执行的依据。
在产品研制、销售、维护、保障过程中，业务对象涵盖了需求定义、功能分解、系统综合、物理设计、仿真、试。