智能车间,智能工厂,智能制造,三个层级,各有不同
智能工厂和智能制造
应用场景
大数据分析与人工智能在智能制造 中广泛应用于生产计划、质量控制 、供应链优化等方面，提高生产效 率和降低成本。
技术特点
大数据分析与人工智能具有处理海 量数据、挖掘信息和预测未来的能 力，能够为智能制造提供强大的决 策支持。
自动化与机器人技术
定义
自动化与机器人技术是智能制造 中的关键技术，通过自动化设备 和机器人代替人工完成生产任务
总结词
环保意识的提高使得绿色智能制造成为未来发展的重要方向。
详细描述
绿色智能制造强调在生产过程中降低能耗、减少排放、提高资源利用效率。通过采用先进的节能技术和环保材料 ，智能工厂能够实现绿色生产，推动可持续发展。同时，智能工厂还能够通过智能化管理，优化资源配置，减少 生产过程中的浪费现象，进一步降低对环境的影响。
智能化监控和管理
通过传感器、物联网等技术，实现生 产过程中的智能化监控和管理，保证 生产环境和产品质量的稳定。
高度自动化生产线
航空航天产品的制造过程中，高度自 动化生产线是必不可少的。智能工厂 通过自动化设备和机器人等技术，实 现高效、快速的生产。
智能化检测和质量控制
利用机器视觉、人工智能等技术，实 现生产过程中的智能化检测和质量控 制，提高产品质量和降低废品率。
和交流。
信息系统包括工业物联网、工业大数据 、云计算、人工智能等技术应用，能够 实现数据采集、处理和分析的自动化和 智能化，为工厂的决策和管理提供支持
。
信息系统还能够实现设备远程监控和维 护，提高设备的运行效率和可靠性，降
低维护成本。
智能工厂的生产管理系统
智能工厂的生产管理系统是实现生产过程自动化的关键，通过数字化和智能化手段提高生产效率和产 品质量。
智能工厂和智能制造
案例三
总结词
该企业通过自主研发核心技术、整合产业链资源，实 现了从传统制造向智能制造的转型，提高了产品附加 值和市场竞争力。
详细描述
该企业以“创新驱动、质量第一”为理念，以“高技 术、高附加值、高效益”为目标，积极探索智能制造 。该企业通过自主研发核心技术，掌握了先进的装备 制造技术，并整合了产业链上下游资源。同时，该企 业还引入了数字化设计和管理系统，实现了产品的数 字化设计和生产过程的全面监控和管理。此外，该企 业还通过工业互联网技术将设备、人员、物料等资源 进行全面连接，实现了生产过程的可视化和可优化。
特点
高度自动化、灵活性、高效性、安全性、可持续性。
智能工厂的发展趋势
数字化转型
智能工厂正在向全面数字化转型，包括生产 过程、供应链管理、设备维护等。
数据分析
利用大数据和人工智能技术对生产数据进行 挖掘和分析，优化生产流程。
工业物互通， 提高生产效率和质量。
人工智能应用
智能制造的技术体系
信息技术
包括云计算、大数据、人工智能、物 联网等技术，为智能制造提供了强大 的技术支撑。
制造执行系统
实现生产过程的自动化、智能化，包 括生产计划、生产调度、生产控制等 功能。
供应链管理系统
实现供应链的智能化管理，包括供应 商管理、库存管理、物流管理等功能 。
质量管理系统
实现产品质量的全过程管理，包括质 量检测、质量分析、质量追溯等功能 。
能源管理及优化
总结词
节能、减排、可持续
详细描述
智能工厂的能源管理及优化以节能、减排和可持续为 指导原则。通过引入高效的能源管理技术和设备，如 智能能源管理系统和节能型生产设备，降低能源消耗 和碳排放。同时，积极推广可再生能源的使用，提高 能源利用效率和可持续性。此外，通过对能源使用的 精细管理和优化控制，降低能源成本，提高企业的竞 争力。
智能化车间与智能制造
智能化车间与智能制造：未来工业的趋势和挑战随着数字化、物联网、云计算等技术的迅猛发展，智能化制造的潜力正不断地被充分挖掘和利用。
已经成为现代工业的重要发展趋势，它可以提高生产效率、降低成本、提高竞争力、增加利润，同时也可以提高产品质量和创新能力。
然而，智能化制造也面临着一些挑战，例如技术壁垒、人才缺乏、精细化管理等。
本文将从多方面探讨的实践应用和未来发展趋势。
智能化车间的定义和特点智能化车间是指采用数字化、自动化、信息化技术，将传统工厂转变为具有智能化生产能力的先进制造车间。
智能化车间最显著的特点是智能化设备的广泛应用，例如工业机器人、自动化生产线、物联网技术、人工智能等。
智能化车间还具有高度的自动化程度、生产过程的可视化和数字化、协同制造和优化生产等特点。
智能化车间是实现智能制造的重要手段和载体。
智能制造是高度一体化的现代制造方式，它在生产、管理、服务等方面集成了先进的技术手段，例如工业互联网、5G通信、大数据、云计算等。
智能制造的特点是基于信息化技术的强大智能化支持，使生产过程实现高效、灵活、智能、可持续的生产模式，从而提高生产效率和生产质量。
智能化车间与传统车间的比较智能化车间相对于传统车间，最显著的特点是数字化和自动化程度的提高。
智能化车间可以实现设备自动化、生产过程自动化、数据自动化、质量控制自动化等多方面的自动化和数字化。
同时，智能化车间可以实现设备和系统之间的智能互联，实现生产过程的优化和协同。
传统车间相对而言，生产过程可控性和自适应性不够，需要更多的人力和物力投入，生产效率和质量难以保证。
智能化车间的优势智能化车间具有生产效率高、生产成本低、生产质量高、生产灵活性强、生产过程可持续等显著优势，具有以下几个方面的具体表现：1. 生产效率高：智能化车间可以实现设备和系统之间的智能协同，生产过程自动化、数字化和可视化程度高，生产效率明显提升。
2. 生产成本低：智能化车间可以实现设备自动化和零库存生产等模式，生产成本得到有效控制。
智能制造典型场景参考指引(2024年版)
智能制造典型场景参考指引（2024年版）智能制造典型场景是智能工厂的基本组成单元，面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节核心问题，通过新一代信息技术与先进制造技术的深度融合，部署智能制造装备、工业软件和系统，实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。
根据十余年来我国智能制造探索实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练总结了15个环节的40个智能制造典型场景，作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设等工作的参考指引。
一、工厂建设1.工厂数字化设计与交付面向工厂规划、工艺布局、产线设计、物流规划等业务活动，针对工厂设计建设周期长、布局不合理等问题，搭建工厂数字化设计与交付平台，应用建筑信息模型、物流和动线仿真、生产系统建模等技术，开展工厂数字化设计和建设，实现工厂数字化交付，缩短工厂建设周期。
2.数字孪生工厂运营优化面向基础设施运维、运营管理等业务活动，针对信息孤岛难打通、集成管控难度大等问题，应用建模仿真、异构模型融合等技术，构建设备、产线、车间、工厂等不同层级的数字孪生系统，通过物理世界和虚拟空间的实时映射和交互，实现工厂运营持续优化。
二、产品设计3.产品数字化研发设计面向需求分析、概念设计、产品设计等业务活动，针对产品研发周期长、设计质量控制难等问题，基于数字化设计仿真工具和知识/模型库，应用多学科联合建模、物性表征与分析等技术，开展产品结构、性能、配方等设计与验证，大幅缩短产品研制周期，提高设计质量。
4.虚拟验证与中试面向产品验证、中试等业务活动，针对新产品验证周期长、熟化成本高等问题，搭建虚实融合的试验验证环境，应用多物理场仿真、可靠性分析、AR/VR等技术，通过全虚拟或半虚拟的试验验证，降低验证与中试成本，加速产品熟化。
三、工艺设计5.工艺数字化设计面向工艺规划、产线设计等业务活动，针对工艺设计效率低、验证成本高等问题，基于工艺设计仿真工具、工艺知识库和行业工艺包等，应用工艺机理建模、流程模拟等技术，实现工艺设计快速迭代优化，缩短工艺定型周期。
三个维度构建智能制造
生产现场集中控制管理系统SFC （Shop Floor Control）、制造执行系统MES（ManufacturingExecution System）和制造资源计划管理系统ERP（Enterprise Resource Planning），分别处于工厂生产底层（控制层）、制造过程（执行层）和制造资源（计划层）。
通过采用这三套系统，企业能够充分利用信息技术、物联网技术和设备监控技术，加强生产信息管理和服务，清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预，同时还能即时正确地采集生产线数据，合理编排生产计划与生产进度，打造“三维”智能工厂。
“三维”智能工厂是集绿色、智能等新兴技术于一体，构建一个高效节能、绿色环保、环境舒适的生产制造管理控制系统，其核心是将生产系统及过程用网络化分布式生产设施来实现。
同时，企业管理包括生产物流管理、人机互动管理，以及信息技术在产品生产过□文/沈皓玮三个维度构建智能制造horizon视野结合中国工业现状，未来五年，中国很多制造型企业将搭建三层架构模式（SFC-MES-ERP）的智能工厂，从“三个维度”对企业资源计划、制造过程执行和生产底层进行严密监控，实时跟踪生产计划、产品的状态，可视化、透明化地展现生产现场状况，推进企业改善生产流程、提高生产效率，实现智能化、网络化、柔性化、精益化，以及绿色生产。
三个维度构建智能制造程中的应用，形成新产品研发生产制造管理一体化。
三维智能工厂的“触角”—SFC生产底层（控制层）是工业互联网的感知层，是三维智能工厂的“触角”。
在生产过程中，所有制造企业都需要在一个整合的IT 系统，或者从多个IT系统中，合并包含电子数据表的管理业务流程信息。
在这些系统当中，许多典型的领域需要被特别予以关注，如设备、工具、质量、工艺、人员等。
在许多制造企业中，生产现场只具备很有限的IT系统，并且这些系统通常以机械控制与自动化为导向，或者根本就没有IT系统，从而必须配备额外的管理人员，花费额外的时间，为了不必要的沟通、联络、接洽、电话咨询，产生了很多文件，耽误了时间，增加了额外的成本。
智能制造与智能工厂
智能制造与智能工厂Ⅰ. 智能制造的概念和分类智能制造是以信息技术为主导的制造方式，它将数字化、网络化、智能化技术应用于制造过程中的设计、加工、检测、控制等各个环节，实现对制造全过程的智能化控制。
智能制造按照不同的制造目标和应用场景，可以分为个性化制造、批量生产、大规模复杂产品制造、定制化生产等。
Ⅱ. 智能制造与智能工厂的关系智能工厂乃是智能制造的核心载体，是指利用信息化技术实现制造全过程的全面数字化、网络化、智能化，从而实现高效、灵活、可持续的制造过程。
智能工厂具有灵活性、可扩展性、数字化和高效性等特征，可以适应不同规模生产的需求，同时提供了一个智能化控制的环境，从而使得制造过程更加平稳、高效。
Ⅲ. 智能制造与智能工厂的特点（一）自主化控制（AI）智能工厂采用自主化控制（AI），可以通过大数据分析、人工智能、机器学习、模拟仿真等技术，自主实现多项复杂任务，提高制造效率，减少人力消耗，从而大大降低制造成本。
（二）灵活生产智能工厂可以推出定制化生产，使得生产规模更加灵活，并且可以很快适应市场的变化。
（三）数字化生产智能工厂采用数字化技术实现全过程数字化，使得生产过程更加智能化、透明化、标准化、可追溯，方便生产管理。
（四）可持续生产智能工厂采用新型的材料、工艺和技术，实现了节约能源、资源的生产模式，实现了产业的可持续发展。
Ⅳ. 智能制造和智能工厂对制造业的影响（1）生产效率提高智能制造和智能工厂既提高了生产效率，又降低了制造成本，可以提高制造产业水平，带动制造业的发展。
（2）生产模式变化智能制造和智能工厂推出了智能服务、智能制造等新型的生产模式，基于大数据、云计算、人工智能等技术，实现了信息化、智能化管理，提高了生产的质量和效率。
（3）经济效益提高智能制造和智能工厂推出了更加高效、环保、可持续的生产方式，实现了经济效益和社会效益的双赢，有力地推动了制造业的可持续发展。
总结：智能制造和智能工厂的推出，在中国制造业转型升级的过程中扮演了重要的角色，它将信息化和制造技术完美结合，通过数字化、网络化和智能化技术，实现了制造生产过程的智能化控制，推动了工业制造的升级。
智能制造系统架构分析
智能制造系统架构分析一、智能制造系统架构智能制造系统架构通过生命周期、系统层级和智能功能三个维度构建完成，主要解决智能制造标准体系结构和框架的建模研究。
1、生命周期生命周期是由设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互联系的价值创造活动组成的链式集合。
生命周期中各项活动相互关联、相互影响。
不同行业的生命周期构成不尽相同。
2、系统层级系统层级自下而上共五层，分别为设备层、控制层、车间层、企业层和协同层。
智能制造的系统层级体现了装备的智能化和互联网协议（IP）化，以及网络的扁平化趋势。
（1）设备层级包括传感器、仪器仪表、条码、射频识别、机器、机械和装置等，是企业进行生产活动的物质技术基础；（2）控制层级包括可编程逻辑控制器（PLC）、数据采集与监视控制系统（SCADA）、分布式控制系统（DCS）和现场总线控制系统（FCS）等；（3）车间层级实现面向工厂/车间的生产管理，包括制造执行系统（MES）等；（4）企业层级实现面向企业的经营管理，包括企业资源计划系统（ERP）、产品生命周期管理（PLM）、供应链管理系统（SCM）和客户关系管理系统（CRM）等；（5）协同层级由产业链上不同企业通过互联网络共享信息实现协同研发、智能生产、精准物流和智能服务等。
3、智能功能智能功能包括资源要素、系统集成、互联互通、信息融合和新兴业态等五层。
（1）资源要素包括设计施工图纸、产品工艺文件、原材料、制造设备、生产车间和工厂等物理实体，也包括电力、燃气等能源。
此外，人员也可视为资源的一个组成部分。
（2）系统集成是指通过二维码、射频识别、软件等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。
由小到大实现从智能装备到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂，乃至智能制造系统的集成。
（3）互联互通是指通过有线、无线等通信技术，实现机器之间、机器与控制系统之间、企业之间的互联互通。
（4）信息融合是指在系统集成和通信的基础上，利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保障信息安全的前提下，实现信息协同共享。
智能制造与智能工厂
智能制造与智能工厂智能制造是一种与传统制造方式不同的生产模式，采用数字化技术和智能化系统，实现高效、精细、柔性的生产过程。
而智能工厂则是在智能制造基础上，通过整合物联网、云计算、大数据、人工智能等技术，构建出高度自动化、数字化、智能化的生产环境，提高企业的生产效率和竞争力。
一、智能制造的发展历程智能制造起源于工业2.0 时代的自动化生产，经过工业3.0 时代的数字化生产，逐渐发展成为工业 4.0 时代的智能化生产。
在智能制造的发展过程中，出现了许多代表性的技术和应用，如机器视觉、工业机器人、3D 打印、数字化仿真、虚拟现实、物联网等。
这些技术和应用的出现，使得生产方式发生了质的变化，使得制造业从传统的大规模、单品种、低效率的生产方式，转变为小批量、多品种、高效率的生产方式。
二、智能制造的优势智能制造相比传统制造有很多优势，如：1. 提高生产效率：自动化设备和数字化技术的应用，使得生产更加高效、精准和可靠，从而提高了生产效率，减少了生产成本。
2. 降低生产周期：通过数字化仿真技术，可以在生产开始前模拟产品的设计、加工和交付流程，从而更好地规划生产计划，缩短生产周期。
3. 降低产品开发成本：通过数字化技术，可以在实际生产前进行虚拟仿真，从而减少了产品开发的成本和风险。
4. 改善生产环境：通过自动化设备和数字化技术，可以减少人工操作和过程中的人为干扰，从而改善生产环境，提高生产质量。
5. 增加生产柔性：智能制造可以快速地响应市场需求，生产出多品种、小批量、高定制化的产品，增加生产柔性。
三、智能工厂的特点智能工厂是智能制造的高级阶段，它通过整合物联网、云计算、大数据、人工智能等技术，实现了高度自动化、数字化和智能化的生产环境。
智能工厂相比智能制造，更具有开放性、普适性和可扩展性，具有以下特点：1. 智能化程度高：智能工厂采用自适应控制技术和先进的数据分析算法，实现主动预测、主动调节和主动管理。
2. 可视化程度高：智能工厂通过大屏幕显示和云端监控，实时显示生产设备和流程的状态，便于管理者进行全面监控和远程调控。
智能工厂和智能制造
机械制造行业案例
案例名称：XX机械制造公司
案例介绍：该公司通过引入智能工厂技术和设备，实现了生产过程的自动化、信息化和智能化，提 高了生产效率和产品质量。
案例分析：该案例展示了智能工厂在机械制造行业的应用，包括自动化生产线、智能物流系统、数 字化管理等方面的实践。
案例总结：该案例的成功经验可以为其他机械制造企业提供借鉴和参考，推动智能工厂在机械制造 行业的发展。
决策层
组成：智能工厂由智能设 备、智能控制系统、智能 管理系统和智能决策系统
等组成
设备层：设备层包括各种 智能设备和传感器，用于 采集数据、监测设备和控
制生产过程
控制层：控制层负责控制 设备的运行，实现生产过
程的自动化和智能化
执行层：执行层负责执行 生产计划和任务，包括生 产调度、物料管理、质量
管理、销售管理等
质量控制
实时监控生产过程，确保 产品质量
采用自动化检测设备，提 高检测效率
通过数据分析，发现潜在 问题并采取措施
实现质量追溯，便于问题 追踪和解决
供应链管理
智能工厂与供应链的结合：实现供应链的透明化和实时监控 供应链协同：通过智能工厂的信息化系统，实现供应链各环节的协同和信息共享 供应链优化：通过智能工厂的数据分析和预测，优化供应链的计划和执行 供应链风险管理：通过智能工厂的预警和预测功能，降低供应链风险
智能制造的未来 趋势与发展方向
数字化转型加速
数字化转型是智能制造的核心驱动力 数字化转型将推动智能制造的快速发展 数字化转型将提高智能制造的效率和灵活性 数字化转型将促进智能制造的可持续发展
智能化水平提升
人工智能技术的广泛应用 自动化、数字化、网络化技术的融合 智能制造系统的集成与优化 智能化水平提升带来的生产效率提高和成本降低
《智能制造概论》智能工厂和智能生产
服
EtherCAT
EtherCAT
驱
动
器
电缆 伺 服 电 机
239
3 ) 执行层级(Operation Level)
ISA 95 Level2 定 义 了 监 视 和 控 制 物 理 过 程 的 活 动 ，其 任 务 是 实 现 对 生 产 过 程 进 行 监 测 (Monitoring)、监控(Supervisory Control)和自动控制(Automatic Control)。
221
第4章 智能工厂和智能生产
【导读】本章阐述了从数字化工厂到智能化工厂的发展过程， 总结了智能 工厂的基本特征，从工厂自动化的标准化层级结构出发，介绍了智能工厂 的架构、赛博物理融合生产系统的构成，特别是从技术集成和应用功能实 现的角度，讨论了在智能工厂中的横向、纵向和端到端的3大集成的技术实 现，以及在智能生产系统中动态感知、实时分析、自主决策和精准执行4项 功能应用技术，介绍了多个智能工厂、智能生产具体场景和智能制造过程 实现过程的实例。
厂能够以最少的干预来适应 计划和产品的变化。
【图例】智能工厂的主要特性[来源：德勤咨询]
229
4.2 智能工厂的核心与构成
4.2.1 数字化工厂
1．数字化工厂的概念 数字化工厂主要涉及产品设计、生产规划与生产执行3大环节
基于3维建模的产品设计
工艺仿真使能的生产规划
实时数据联通的生产执行
230
2．数字化工厂的构成
4.2.3 工业4.0三大集成的技术实现
1. 纵向集成和网络化制造系统的技术实现
纵向集成和网络化制造系统将工厂或设备的 所有要素，依据“ANSI ISA-95企业控制 系统集成”标准的5层级结构，从现场层级 的底层感知和执行设备开始，通过控制层级 的PLC和操作层级的SCADA/HMI/DCS等， 连接到企业顶层管理层级的MES和ERP，构 建成一个网络化制造系统，从而实现各个资 源要素的纵向贯通和集成。
智能工厂和智能制造
智能工厂和智能制造在当今科技飞速发展的时代，智能工厂和智能制造正逐渐成为制造业的核心话题。
这两个概念不仅代表着生产方式的变革，更预示着未来经济和社会发展的新方向。
什么是智能工厂？简单来说，智能工厂就是利用先进的信息技术、自动化技术和智能化设备，实现生产过程的高度自动化、智能化和数字化。
在智能工厂中，从原材料的采购、生产计划的制定、生产过程的监控到产品的质量检测和交付，每一个环节都实现了数字化管理和智能化控制。
智能制造则是一种全新的制造模式，它涵盖了从产品设计、生产制造到销售服务的整个产业链。
智能制造不仅仅是在生产环节实现智能化，更注重的是通过整合各种资源和技术，实现整个价值链的优化和创新。
智能工厂和智能制造的出现，给制造业带来了诸多显著的优势。
首先，它们大大提高了生产效率。
传统的工厂生产往往依赖人工操作，不仅容易出错，而且效率低下。
而在智能工厂中，大量的自动化设备和机器人可以替代人工完成重复性、危险性的工作，生产过程更加精准和高效。
其次，产品质量得到了更好的保障。
智能工厂通过实时监测和数据分析，可以及时发现生产过程中的质量问题，并采取相应的措施进行调整，从而有效地降低次品率。
再者，智能工厂和智能制造能够更加灵活地应对市场需求的变化。
由于生产过程实现了数字化和智能化，可以快速调整生产计划和产品设计，满足客户个性化、多样化的需求。
为了实现智能工厂和智能制造，需要一系列关键技术的支持。
物联网技术是其中的重要一环。
通过在设备、产品和原材料上安装传感器，实现万物互联，从而实时采集生产过程中的各种数据。
大数据分析技术则能够对采集到的海量数据进行深入挖掘和分析，为决策提供有力依据。
人工智能技术的应用也不可或缺。
例如，利用机器学习算法可以实现生产过程的优化和预测性维护，提高设备的利用率和稳定性。
此外，还有工业机器人技术、智能控制技术、虚拟现实技术等，这些技术的融合共同推动了智能工厂和智能制造的发展。
然而，在推进智能工厂和智能制造的过程中，也面临着一些挑战。
智能制造系统解决方案揭榜挂帅重点行业和攻关方向
附件1智能制造系统解决方案揭榜挂帅重点行业和攻关方向智能制造系统解决方案揭榜任务面向25个重点行业智能制造典型场景和智能工厂建设需求，聚焦基础制造能力升级、重点生产环节优化、关键要素资源保障等3个方面，提出21个智能制造系统解决方案攻关方向。
申报单位可结合自身情况，明确攻关任务，制定任务目标，研发新技术、新产品，通过工艺、装备、软件、网络等集成创新，形成自主可控的系统解决方案，并实现标准化、模块化的复制推广。
一、重点行业重点聚焦石化化工、钢铁、有色、建材、新材料、民爆、矿业、工业母机和机器人、基础零部件、传感器及仪器仪表、汽车及关键零部件、轨道交通装备、医疗装备、工程机械、农业机械、航空航天装备、船舶及海洋工程装备、能源装备、轻工、纺织、食品、医药、印刷、电子设备、集成电路等行业领域开展智能制造系统解决方案揭榜挂帅工作。
面向传统产业重点开展轻量化、易维护、低成本的解决方案研发和应用验证，利用数字技术支撑传统产业进行全方位、全链条改造；面向战略性新兴产业和未来产业重点推动先进性、适用性、自主性较高的解决方案攻关，支撑新质生产力形成，增强发展新动能。
二、攻关方向（一）基础制造能力升级1.产品数字化设计解决方案针对复杂产品研发周期长、协同能力不足、知识管理系统性差等问题，突破跨主体跨学科综合设计、多物理场耦合仿真、数字样机虚拟验证等技术，基于集成化的产品协同设计平台和产品数据管理系统，建立设计资源库、模型库、规则库、知识库等，打造基于模型和知识的产品快速设计能力，提高产品设计效率和研发敏捷性。
2.工艺智能化设计解决方案针对工艺知识机理储备不够、工艺规划仿真能力不足等问题，突破结构化工艺规划与仿真、分子级物料表征等技术，基于工艺设计仿真套件，建立工艺包、工艺知识库等，实现工艺快速设计与仿真验证，打造机理与数据驱动的工艺设计仿真能力，缩短新产品工艺定型周期，提高工艺设计水平。
3.设计制造服务一体化解决方案面向复杂产品全生命周期各环节的设计和集成需求，突破跨阶段跨组织业务流程协同、多源异构数据融合与关联追溯、业务协同一体化模型等技术，开发设计制造服务一体化协同平台，打通产品全生命周期数字主线，实现设计制造服务资源共享和集成管理，形成可制造性和装配性分析能力，缩短产品研发周期，优化产品质量，提升生产效率。
智能工厂的体系架构及建设模式
智能⼯⼚的体系架构及建设模式⼩易说智能⽣产是智能制造的主线，⽽智能⼯⼚是智能⽣产的主要载体。
选型替代、查料问货、拓展供应商就上易容⽹，戳我⼀键查料号⽂ / 易容⽼司机智能⼯⼚建设模式：（⼀）从⽣产过程数字化到智能⼯⼚（⼆）从智能制造⽣产单元(装备和产品)到智能⼯⼚（三）从个性化定制到互联⼯⼚⼀、智能⼯⼚的内涵及建设重点智能⼯⼚是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化⽣产系统、⽹络化分布⽣产设施，实现⽣产过程的智能化。
智能⼯⼚已经具有了⾃主能⼒，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进⾏推理预测，利⽤仿真及多媒体技术，将实境扩增展⽰设计与制造过程。
系统中各组成部分可⾃⾏组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。
已系统具备了⾃我学习、⾃⾏维护能⼒。
因此，智能⼯⼚实现了⼈与机器的相互协调合作，其本质是⼈机交互。
法环是对全⾯质量管理理论中的五个影响产品质量的主要因素的简称。
⼈，指制造产品的⼈员；机，制造产品所⽤的设备；料，指制造产品所使⽤的原材料；法，指制造产品所使⽤的⽅法；环，指产品制造过程中所处的环境。
⽽智能⽣产就是以智能⼯⼚为核⼼，将⼈、机、法、料、环连接起来，多维度融合的过程。
在智能⼯⼚的体系架构中，质量管理的五要素也相应的发⽣变化，因为在未来智能⼯⼚中，⼈员、机器和资源能够互相通信。
智能产品“知道”它们如何被制造出来的细节，也知道它们的⽤途。
它们将主动地对制造流程，回答诸如“我什么时候被制造的”、“对我进⾏处理应该使⽤哪种参数”、“我应该被传送到何处”等问题。
企业基于CPS和⼯业互联⽹构建的智能⼯⼚原型，主要包括物理层、信息层、⼤数据层、⼯业云层、决策层。
其中，物理层包含⼯⼚内不同层级的硬件设备，从最⼩的嵌⼊设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和⽣产线，相互间均实现互联互通。
以此为基础，构建了⼀个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。
信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、⽣产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产⽣的众创、个性化定制、电⼦商务、可视追踪等相关业务。
最新智能车间、智能工厂、智能制造的三大层级【全面解析】
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㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铣磨钻床、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高，（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。
智能工厂的五大体系结构
智能工厂的五大体系结构近年来，智能制造热潮席卷神州大地，成为推进“中国制造2025”国家战略的最重要举措。
其中，智能工厂作为智能制造重要的时间领域，它引起了制造企业的广泛关注和各级政府的高度重视。
著名业务流程管理专家August-WilhelmScheer教授提出了智能工厂框架，他将智能工厂分为五大层级。
基础设施层企业首先应当建立有线或者无线的工厂网络，实现生产指令的自动下达和设备与产线信息的自动采集；形成集成化的车间联网环境，解决不同通讯协议的设备之间，以及PLC、CNC、机器人、仪表/传感器和工控/IT系统之间的联网问题；利用视频监控系统对车间的环境，人员行为进行监控、识别与报警；此外，工厂应当在温度、湿度、洁净度的控制和工业安全（包括工业自动化系统的安全、生产环境的安全和人员安全）等方面达到智能化水平。
智能装备层智能装备是智能工厂运作的重要手段和工具。
智能装备主要包含智能生产设备、智能检测设备和智能物流设备。
制造装备在经历了机械装备到数控装备后，目前正在逐步向智能装备发展。
智能化的加工中心具有误差补偿、温度补偿等功能，能够实现边检测、边加工。
工业机器人通过集成视觉、力觉等传感器，能够准确识别工件，自主进行装配，自动避让人，实现人机协作。
金属增材制造设备可以直接制造零件，DMG MORI已开发出能够实现同时实现增材制造和切削加工的混合制造加工中心。
智能物流设备则包括自动化立体仓库、智能夹具、AGV、桁架式机械手、悬挂式输送链等。
例如，Fanuc工厂就应用了自动化立体仓库作为智能加工单元之间的物料传递工具。
智能产线层智能产线的特点是，在生产和装配的过程中，能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效（OEE）等数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态；通过安灯系统实现工序之间的协作；生产线能够实现快速换模，实现柔性自动化；能够支持多种相似产品的混线生产和装配，灵活调整工艺，适应小批量、多品种的生产模式；具有一定冗余，如果生产线上有设备出现故障，能够调整到其他设备生产；针对人工操作的工位，能够给予智能的提示。
工信部等八部门联合印发《“十四五”智能制造发展规划》部署六大专项行动
工信部等八部门联合印发《“十四五”智能制造发展规划》部署六大专项行动工业和信息化部等八部门今天（28日）联合印发了《“十四五”智能制造发展规划》。
《“十四五”智能制造发展规划》提出：“十四五”及未来相当长一段时期，推进智能制造，要立足制造本质，紧扣智能特征，以工艺、装备为核心，以数据为基础，依托制造单元、车间、工厂、供应链等载体，构建虚实融合、知识驱动、动态优化、安全高效、绿色低碳的智能制造系统，推动制造业实现数字化转型、网络化协同、智能化变革。
到2025年，规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化，重点行业骨干企业初步应用智能化；到2035年，规模以上制造业企业全面普及数字化网络化，重点行业骨干企业基本实现智能化。
其中，到2025年的具体目标为：一是转型升级成效显著，70%的规模以上制造业企业基本实现数字化网络化，建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂。
二是供给能力明显增强，智能制造装备和工业软件市场满足率分别超过70%和50%，培育150家以上专业水平高、服务能力强的系统解决方案供应商。
三是基础支撑更加坚实，完成200项以上国家、行业标准的制修订，建成120个以上具有行业和区域影响力的工业互联网平台。
此外，《规划》还部署了智能制造技术攻关行动、智能制造示范工厂建设行动、行业智能化改造升级行动、智能制造装备创新发展行动、工业软件突破提升行动、智能制造标准领航行动6个专项行动。
结合我国智能制造发展现状和基础，《规划》紧扣智能制造发展生态的四个体系，提出“十四五”期间要落实创新、应用、供给和支撑四项重点任务。
（一）加快系统创新，增强融合发展新动能。
一是攻克4类关键核心技术，包括：基础技术、先进工艺技术、共性技术以及人工智能等在工业领域的适用性技术。
二是构建相关数据字典和信息模型，突破生产过程数据集成和跨平台、跨领域业务互联，跨企业信息交互和协同优化以及智能制造系统规划设计、仿真优化4类系统集成技术。
智能制造典型场景参考指引
智能制造典型场景参考指引（2022年）智能制造场景是指面向制造全过程的单个或多个环节，通过新一代信息技术、先进制造技术的深度融合，实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。
根据“十三五”以来智能制造发展情况和企业实践，工信部结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练总结了15个环节52个智能制造典型场景，作为企业开展智能制造的参考。
一、工厂设计通过三维建模、系统仿真、设计优化和模型移交，实现基于模型的工厂规划、设计和交付，提高设计效率和质量，降低成本。
1.车间/工厂数字化设计。
应用工厂三维设计与仿真软件，集成工厂信息模型、制造系统仿真、专家系统和AR/VR等技术，高效开展工厂规划、设计和仿真优化。
2.车间/工厂数字化交付。
搭建数字化交付平台，集成虚拟建造、虚拟调试、大数据和AR/VR 等技术，实现基于模型的工厂数字化交付，打破工厂设计、建设和运维期的数据壁垒，为工厂主要业务系统提供基础共性数据支撑。
二、产品研发通过原料物性分析、设计建模、仿真优化和测试验证，实现数据驱动的产品开发与技术创新，提高设计效率，缩短研发周期。
3.产品数字化设计与仿真。
应用计算机辅助设计工具（CAD、CAE等）和设计知识库，集成三维建模、有限元仿真、虚拟测试等技术，应用新材料、新工艺，开展基于模型的产品设计、仿真优化和测试。
4.原料性质表征与配方研发。
建设物性表征系统或配方管理系统，应用快速评价、在线制备检测、流程模拟和材料试验等技术，创建原料物性数据库和模型库，优化原料选择和配方设计，支撑生产全过程质量优化和效益优化。
三、工艺设计通过制造机理分析、工艺过程建模和虚拟制造验证，实现工艺设计数字化和工艺技术创新，提高工艺开发效率，保障工艺可行性。
5.离散型工艺数字化设计。
应用计算机辅助工艺过程设计工具（CAPP）和工艺知识库，采用高效加工、精密装配等先进制造工艺，集成三维建模、仿真验证等技术，进行基于模型的离散工艺设计。
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智能车间，智能工厂，智能制造，三个层级，各有不同
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。