产品全生命周期管控验证示范平台
数字化车间和智能工厂认定管理办法
市数字化车间和智能工厂认定管理办法第一章总则第一条智能创造是中国创造 2025 的主攻方向，是创造业转型升级的重要手段，是未来工业发展的主要趋势。
为深入贯彻落实《中国创造 2025》等文件精神，加快推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，全面深化智能创造装备、先进信息技术、大数据、人工智能等在创造业企业产品研发、生产控制、经营管理、物流营销等各个环节的应用，引领创造业质量变革、效率变革、动力变革，决定在全市组织开展数字化车间和智能工厂认定工作，特制定本办法。
第二条市数字化车间和智能工厂的认定工作遵循企业自愿、择优确定和公开、公平、公正的原则，每年认定两次。
第三条市数字化车间和智能工厂的认定和撤销等管理工作由市经济信息委负责；各区县经济和信息化主管部门负责所辖区域的项目申报、指导和相关管理工作。
第二章认定条件第四条申报市数字化车间的基本条件:(一)申报主体在市辖区内注册、具有独立法人资格；申报- 1 -项目符合国家、市产业政策；(二)设备数字化：数控装备占生产装备总数的 50％以上；(三)数据采集：基于物联网技术、实时在线检测技术，实现加工设备、检测设备、物流设备的联网运行，采集设备的运行数据，信息的上传率达到 90% ，实现设备实时监控；(四)生产过程数字化：建立创造执行系统，完成车间作业计划管理和调度、工艺执行管理、物流与仓储管理、质量分析管理与跟踪、设备运行管理等方面的数字化建设，实现车间可视化管理；(五)车间信息集成：实现设备实时数据采集系统、创造执行系统与企业管理设计信息系统集成，实现车间软硬件系统优化运行控制和集约化生产；(六)与数字化车间建设前相比较，运营成本降低15%、生产效率提高 10%、产品不良品率降低10%、能源利用率提高8%，并具有良好的增长性。
第五条申报市智能工厂的基本条件:(一)申报主体在市辖区内注册、具有独立法人资格；申报项目符合国家、市产业政策；(二)企业智能化发展水平在同行业中处于率先水平，在设备自动化、产品研发设计、生产管理、质量管理和智能服务等方面具有突出的示范带动作用；- 2 -(三)工厂建设内容满足相应智能创造新模式关键要素要求(见附件 1 )；(四)设备数控化：数控装备占生产装备总数的 65％以上；(五)数字化车间不少于 2 个；(六)设计数字化：研发设计工具普及率(%)要求在 80% 以上，具有设计知识管理功能；(七)管理数字化：以企业资源计划系统( ERP )为核心，结合其他企业管理信息系统，实现定单管理、生产管理、售后服务三个层面全部业务流程的闭环管理，构建数字化网络化创造体系；(八)产品数字化服务：对于整机产品类，建有产品服务信息系统，实现产品远程服务；(九)决策智能化：实现产品设计、经营管理、生产创造、产品运维等环节信息系统集成；应用大数据和人工智能等智能技术，实现工厂全业务流程的决策、执行智能化；(十)与智能工厂建设前相比较，运营成本降低15%、生产效率提高10%、产品研发周期降低10%，产品不良品率降低10%、能源利用率提高8% ，并具有良好的增长性。
智能产品全生命周期管理平台
基于异构标识解析技术的智能产品全生命周期管理平台引言：中国科学院计算机网络信息中心成立于1995 年 3 月，是中国科学院科研信息化与管理信息化的系统集成、运行和服务保障机构，信息化应用技术的研发和示范基地。
计算机网络信息中心立足支撑与服务全院科研信息化和管理信息化，成为中科院信息化基础设施建设、运维和信息化基础服务的一支中坚力量，成为引领中国科研信息化建设和运行服务的一流信息中心。
中国科学院计算机网络信息中心牵头承担国家发展改革委员会批复的“物联网标识管理公共服务平台”，与工业和信息化部电子科学技术情报研究所、工业和信息化部电信研究院、中国物品编码中心等单位共同建设。
“物联网标识管理公共服务平台”以标识技术研究创1 新为核心，建设并维护国家级平台，经过近4 年的建设发展，平台完成自主研发和定制软件系统40 余套，制定国际、国家和行业标准30 余项，申请发明专利和软件著作权数十项，在产品追溯、数字资源管理、工业互联网、智慧农业、智能家居、智慧物流等领域实现了应用示范及产业化推广，初步建立了我国物联网标识领域的自主知识产权体系。
1关键词本示范验证平台采用异构标识识别技术，通过搭建开放兼容、通用扩展、安全自主标识综合管理系统，有效整合海尔内部标识体系与外部标识体系，实现产品信息跨企业跨行业的互联互通。
2测试床项目概述：2.1概述及该测试床目标基于异构标识解析技术的智能产品全生命周期管理示范验证平台的目标是构建面向智能产品全生命周期参与方之间主要产品及关键零部件（以下简称主关件）的信息互通示范验证平台。
示范验证平台面向智能产品全生命周期参与方，以各参与方主关件信息可查询可互通为目标，基于异构识别、标识解析、标识发现等技术，通过采集异构标签捕获主关件全生命周期关键节点信息，最终实现为智能产品运维监测、故障诊断、远程维护、追溯等扩展服务提供全生命周期信息管理及互通的目的，满足工业互联网信息互联互通核心需求。
生产质量管理验证示范平台介绍
来完成主存储器和认知计算集群内的数据处理平台之间的通信。其他流行的处理框架，比如 Spark和Samza，可以集成到数据处理平台用来提供不同的功能。从传感器收集到的数据可能会 有不同的格式，并不适合数据处理。所有的这些数据会被转化成相同的格式并存储，而只有有 用的数据被过滤出来并使用开源处理框架结合计算设备和集群进行处理。 3. 智能存储组件：智能存储平台是整个验证示范平台的基础。它支持文件内容分析，基于数据 感知的数据布局，并通过三个关键部分为上层用户提供统一的操作界面，包括数据感知引擎、 内容分析和统一的存储引擎。
5 和 AII 技术及测试台的关系
5.1 AII 总体架构
下图 2 是 AII 的工业互联网体系架构。工业互联网的核心是基于全面互联而形成数据驱动 的智能，网络、数据、安全是工业和互联网两个视角的共性基础和支撑，其中，“网络”是工业 数据传输交换的支撑基础，包括网络互联体系、标识解析体系和应用支撑体系；“数据”是工业 智能化的核心驱动，包括数据采集交换、集成处理、建模分析、决策优化和反馈控制等功能模 块；“安全”是网络与数据在工业中应用的安全保障，包括设备安全、网络安全、控制安全、数 据安全、应用安全和综合安全管理。
该验证示范平台将深度聚焦于识别一个可复制的质量管理流程来帮助现有的生产设施进行 革新，使之更加现代化，以满足未来高质量标准的挑战。因此，验证示范平台将专注于“棕色地 带”情况来利用现有设备中已有的投资。 生产质量管理验证示范平台具备以下几个关键特征: 1. 采用先进技术改进现有生产设施； 2. 利用物联网（IoT）和传感网络技术采集有效数据； 3. 融入认知计算技术提升生产处理能力； 4. 能量效率和环境无害控制包含在生产处理流程中。
• 平台的每个应用接口之间的数据通信将通过一个唯一的 URL 解决。 • 用户或管理员与验证示范平台之间的接口将通过https 连接。
智能制造中国制造2025分析报告
智能制造中国制造2025分析报告智能制造中国制造2025分析报告【此⽂档word版本下载后可任意编辑修改】⼀、背景当前，以智能制造为代表的新⼀轮产业变⾰迅猛发展，数字化、⽹络化、智能化⽇益成为制造业的主要趋势。
为加速我国制造业转型升级、提质增效，国务院发布实施《中国制造2025》，将智能制造作为主攻⽅向，加速培育我国新的经济增长动⼒，抢占新⼀轮产业竞争制⾼点。
⽬前，我国制造业机械化、电⽓化、⾃动化、信息化并存，不同地区、不同⾏业、不同企业发展不平衡，发展智能制造⾯临关键技术装备受制于⼈、智能制造标准／软件／⽹络／信息安全基础薄弱、智能制造新模式推⼴尚未起步、智能化集成应⽤缓慢等突出问题。
因此，作为⼀项必须长期坚持的战略任务，推动我国制造业智能转型，环境更复杂、形势更严峻、任务更艰巨。
《智能制造⼯程实施指南（2016⼀2020年）》明确“⼗三五”期间同步实施数字化制造普及、智能化制造⽰范。
按照专项⾏动确定的连续实施三年，2016年要边试点⽰范、边总结经验、边推⼴应⽤的总体安排，继续组织开展智能制造试点⽰范专项⾏动。
实施智能制造试点⽰范专项⾏动，是落实《中国制造2025》以及智能制造⼯程的重要措施，对于实现制造强国⽬标具有重要意义。
⼆、总体思路贯彻落实《中国制造2025》，推进《智能制造⼯程实施指南（2016⼀2020年）》年度计划实施，在总结2015年专项⾏动经验的基础上，2016年将继续坚持“⽴⾜国情、统筹规划、分类施策、分步实施”的⽅针，进⼀步扩⼤⾏业和区域覆盖⾯，全⾯启动传统制造业智能化改造，开展离散型智能制造、流程型智能制造、⽹络协同制造、⼤规模个性化定制、远程运维服务5种智能制造新模式的试点⽰范，继续注重发挥企业积极性、注重智能化持续增长、注重关键技术装备安全可控、注重基础与环境培育，逐步探索与实践有效的经验和模式，不断丰富成熟后在制造业各领域全⾯推⼴。
三、主要⽬标2016年，在符合两化融合管理体系标准的企业中，在有条件、有基础的重点地区、⾏业，特别是新型⼯业化产业⽰范基地中，遴选60个以上智能制造试点⽰范项⽬。
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。
211009327_基于国家场车中心的自动驾驶测试基地改造研究与实践
Qiye Keji Yu Fazhan0引言在新一轮科技革命和产业革命的推动下，人工智能与信息通信技术赋能汽车产业。
抢抓智能网联汽车发展的重大历史机遇，将助力解决汽车社会面临的交通安全、道路拥堵、能源消耗、环境污染等问题，并实现汽车产业转型升级，建立新的产业生态[1]。
为此，福建省和厦门市相关政府部门，将依托国家场（厂）内机动车辆质量监督检验中心（简称“国家场车中心”），建设福建省智能网联汽车产品质量检验中心和厦门市智能网联汽车检验检测公共服务平台。
智能网联自动驾驶封闭测试场，是智能网联汽车进行道路测试与示范应用的基础。
据不完全统计，全国有超过50个封闭测试场长期以来存在建设标准不统一、场景差异大等问题[2]。
全新建设专用的智能网联汽车测试场，在原有传统汽车试验场地的基础上局部性改造，建设成本低，难度也相对较大[3]。
智能网联汽车自动驾驶的测试基地为满足各项要求的柔性设计，便于场地后期的可持续发展，在分析封闭测试场地的相关标准规范指南的基础上，设计基于国家场车中心的升级改造方案，并结合产业与技术发展情况及周边场地环境提出未来发展规划。
1封闭测试场相关测试场景2018年7月，交通运输部出台的《自动驾驶封闭测试场地建设技术指南（暂行）》（交办科技〔2018〕59号）[4]是国家部委出台的第一部关于自动驾驶封闭测试场地建设技术的规范性文件，文件内容包含3大类的道路或交通控制设施条件、一批测试工具与设施等22个测试场景。
2020年4月，中国汽车工程学会发布《智能网联汽车测试场设计技术要求》（T/CSAE 125—2020）[5]中列出了19个基础测试场景和7个特殊测试场景。
2021年7月，工业和信息化部、公安部、交通运输部联合印发《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》（工信部联通装〔2021〕97号）[6]，规范了智能网联汽车自动驾驶功能通用检测项目为交通信号识别及响应、道路交通基础设施与障碍物识别及响应、行人与非机动车识别及响应、周边车辆行驶状态识别及响应、动态驾驶任务干预及接管、风险减缓策略及最小风险状态、自动紧急避险、车辆定位八大项，除检测以上通用项目外，还应检测智能网联汽车自动驾驶功能设计运行范围涉及的项目，如C-V2X 联网通信等。
数字孪生：实现数字化产品全生命周期管理的技术突破
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生产阶段：利用数字孪生技术进行 生产过程模拟和优化，提高生产效 率和产品质量
售后服务阶段：利用数字孪生技术 进行产品维护和维修，提高售后服 务质量和效率
实时监控：通过数字孪生技术实时监控产品使用情况，及时发现问题 预测维护：通过数字孪生技术预测产品可能出现的问题，提前进行维护 优化设计：通过数字孪生技术优化产品设计，提高产品性能和可靠性
考虑数字孪生技术的 成本和效益
确保数字孪生模型的 可扩展性和可维护性
定期评估和优化数字孪 生模型的性能和效果
数据采集：通过传感器、物联网等技术，实时获取产品全生命周期的数据
数据集成：将采集到的数据进行整合，形成统一的数据平台
数据分析：利用大数据、人工智能等技术，对数据进行深入分析，挖掘潜在价值
区块链技术：一种分布式账本技术，具有去中心化、不可篡改、可追溯等特点
数字孪生技术：一种通过数字化手段模拟物理实体的技术，具有实时性、准确性等特点
结合方式：区块链技术可以为数字孪生技术提供数据安全保障，确保数据的真实性和完整性
应用前景：区块链与数字孪生的结合可以应用于产品全生命周期管理，提高管理效率和质量， 降低成本和风险
PART FIVE
飞机设计：通过 数字孪生技术模 拟飞机飞行状态， 优化设计
飞行测试：利用 数字孪生技术进 行飞行测试，降 低成本和风险
维修维护：通过 数字孪生技术进 行飞机维修和维 护，提高效率和 准确性
飞行监控：利用 数字孪生技术进 行飞行监控，提 高安全性和可靠 性
数字孪生技术在汽车设计阶段的应用：通过模拟仿真，优化设计，提高效率 数字孪生技术在汽车生产阶段的应用：实时监控生产过程，提高生产效率和质量 数字孪生技术在汽车销售阶段的应用：通过虚拟展示，提高客户体验和满意度 数字孪生技术在汽车售后服务阶段的应用：通过远程诊断和维修，提高售后服务质量和效率
产品全生命周期管理
产品全生命周期管理PLM构建高效研发体系当前，全球经济正处于迅速变革的大潮之中，德国力推工业4.0，美国聚焦物联网应用，我国正在全面推进“中国制造2025”，实现制造业转型升级。
国家大力扶持制造企业推进智能制造，去年和今年连续支持智能制造专项和智能制造示范企业。
智能制造包括智能产品、智能装备、智能工厂、智能研发、智能管理、智能供应链和智能服务等领域，需要实现企业信息系统和自动化系统的无缝集成，进而支撑企业智能决策。
《中国制造2025》核心就是：创新引领、提质增效、绿色发展、两化融合为主线、智能制造为突破口。
智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。
智能制造绝不止生产那点事，一定是从设计开始，否则是无源之水，无根之树，合作，才能共赢。
产品创新研发是企业永续经营的基石企业的生命是以其产品为载体的，产品的兴衰也意味着企业的兴亡，企业唯有不断开发研制适应消费者需求变化的新产品，才能永保企业生命活力。
而建立一个先进的产品研发管理体系是保证企业保持强大产品研发能力的前提。
企业的创新研发能力，除了要有专业的研发人员，更需要有一个好的管理体系来支撑。
现代产品研发是一个复杂的数据关联协同过程，有大量数据之间的约束关联，还有产品研发流程中各个环节各个部门的不同的人之间需要很强的协调，这些关联协调的复杂程度单靠人工是难以管理好的。
在现代信息化时代，如果没有有效的管理体系支撑，个人的创新能力再大也难以发挥。
产品生命周期在缩短，企业必须缩短研发周期，加快新产品上市的速度，抢占新产品市场，才能获取超额利润。
市场竞争令产品复杂性增加。
消费者的需求在不断增加，企业需要不断提高产品的功能和质量，提升客户的满意度，才能取得竞争优势。
市场竞争迫使企业需要细分客户群，研发针对性的差异化产品，取得差异化的竞争优势，因此企业需要适应大规模订制的平台化产品研发解决方案。
对产品成本及品质的控制，必须从设计源头开始，才能起到根本上的作用，必须在产品研发过程中设法控制质量，才能既可以提高产品质量，又减少工作反复，缩短产品交货周期。
智能制造试点示范专项行动实施方案（2篇）
智能制造试点示范专项行动实施方案一、背景与意义随着信息技术的快速发展和工业化进程的加速推进，智能制造已经成为世界范围内的制造业发展的主要方向。
我国制造业亦面临着由劳动力密集型向技术密集型、创新驱动型转型的重大机遇和挑战。
为了加快智能制造的发展，提升制造业的核心竞争力，加强我国在全球制造业价值链中的地位，促进制造业的转型升级，本方案制定了智能制造试点示范____专项行动的实施方案。
二、总体目标通过实施智能制造试点示范____专项行动，到____年，建设一批具有国际领先水平的智能制造试点示范基地，形成一批创新能力强、核心竞争力突出的智能制造企业，打造一批智能制造标杆项目，推动智能制造技术和体系的应用和推广，实现制造业的转型升级，提升我国制造业的核心竞争力和创新能力。
三、重点任务1.建设智能制造试点示范基地选择一批制造业发达地区，建设智能制造试点示范基地。
基地将充分利用当地的产业基础和技术优势，建设智能制造的核心设施和装备，构建智能制造的创新平台，培育一批智能制造企业和团队。
同时，加强基地与高等院校、科研机构、行业协会的合作，促进智能制造的技术研发和创新。
2.培育智能制造企业支持和培育一批智能制造企业，鼓励企业加大研发投入，提升自主创新能力，推动智能制造技术的应用。
同时，加强企业与高校和科研机构的合作，共同开展智能制造的技术研发和创新。
支持企业进行技术引进和合作开发，推动智能制造技术的广泛应用。
3.打造智能制造标杆项目选择一批有代表性和示范性的智能制造项目，加大对这些项目的支持和推广力度。
通过打造智能制造标杆项目，引领行业的发展方向，提升智能制造的技术水平和市场影响力。
同时，鼓励企业投入，加速智能制造产品的研发和推广应用。
4.推动智能制造技术和体系的应用和推广加强智能制造技术和体系的研发和应用，建立完善的智能制造标准和规范。
推动智能制造技术在制造业各个领域的应用，提升制造业的生产效率和质量水平。
同时，加强对企业的培训和指导，增强企业对智能制造的理解和认知，促进智能制造的广泛推广。
服务型制造业发展的内容与方法
服务型制造业发展的内容与方法一，服务型制造业1，概念服务型制造是制造与服务融合发展的新型制造模式和产业形态，是先进制造业和现代服务业深度融合的重要方向。
2，发展目标1）到2022年，新遴选培育200家服务型制造示范企业、100家示范平台（包括应用服务提供商）、100个示范项目、20个示范城市，服务型制造理念得到普遍认可，服务型制造主要模式深入发展，制造业企业服务投入和服务产出显著提升，示范企业服务收入占营业收入的比重达到30%以上。
2）支撑服务型制造发展的标准体系、人才队伍、公共服务体系逐步健全，制造与服务全方位、宽领域、深层次融合发展格局基本形成，对制造业高质量发展的带动作用更加明显。
3）到2025年，继续遴选培育一批服务型制造示范企业、平台、项目和城市，示范引领作用全面显现，服务型制造模式深入应用。
4）培育一批掌握核心技术的应用服务提供商，服务型制造发展生态体系趋于完善，服务提升制造业创新能力和国际竞争力的作用显著增强，形成一批服务型制造跨国领先企业和产业集群，制造业在全球产业分工和价值链中的地位明显提升，服务型制造成为制造强国建设的有力支撑。
二，服务型制造业发展的内容1，推动服务型制造创新发展1）工业设计服务。
实施制造业设计能力提升专项行动，加强工业设计基础研究和关键共性技术研发，建立开放共享的数据资源库，夯实工业设计发展基础。
创新设计理念，加强新技术、新工艺、新材料应用，支持面向制造业设计需求，搭建网络化的设计协同平台，开展众创、众包、众设等模式的应用推广，提升工业设计服务水平。
推进设计成果转化应用，加大知识产权保护力度，完善工业设计人才职业发展通道，构建设计发展良好生态。
2）定制化服务。
综合利用5G、物联网、大数据、云计算、人工智能、虚拟现实、工业互联网等新一代信息技术，建立数字化设计与虚拟仿真系统，发展个性化设计、用户参与设计、交互设计，推动零件标准化、配件精细化、部件模块化和产品个性化重组，推进生产制造系统的智能化、柔性化改造，增强定制设计和柔性制造能力，发展大批量个性化定制服务。
服务型制造示范企业(项目、平台)基本条件
附件1：服务型制造示范企业（项目、平台）基本条件一、服务型制造示范企业基本条件（一）产品全生命周期管理1.服务内容：运用先进技术，完善产品运输、演示安装、产品调试、客户培训等交付服务；开展远程在线监测/诊断、健康状况分析、远程维护、故障处理等质保服务。
2.服务能力：具备对产品从研发、生产到销售、维护的全过程管理信息技术基础。
具备ERP（企业资源规划）系统、PDM（产品数据管理）系统、CRM（客户关系管理）系统和SCM（供应链管理）系统集成能力。
建立运行监测中心和不间断应答中心，获取产品生产和使用全过程的数据信息。
能够开展故障诊断、远程维修、趋势预测等在线支持服务，提供计量检测、协同管理、资源管理、数据管理等增值服务。
3.模式创新：在按服务计费模式方面进行了成功探索，能够延伸服务体系，创新产品增值服务方式，改变传统单一的产品销售模式，开展了直接面向用户、按流量、时间或其他方式计费的创新服务。
4.综合效益：有明确稳定的产品服务对象，能够提供长期稳定、高效协同的全生命周期服务。
综合服务收入占总收入比例达到25%左右。
（二）总集成总承包服务1.服务内容：开展设施建设、检验检测、供应链管理、节能环保、专业维修等领域的总集成总承包服务，可根据用户需求提供系统解决方案。
2.服务能力：能够创新经营模式和营销方式，集中整合资源优势，具备咨询设计、项目承接等系统解决能力。
能够通过创新服务融资模式，加强风险防控能力，提升综合服务水平。
已经或正在由设备制造商向系统解决方案服务提供商转变。
3.综合效益：有成功的总集成总承包服务实践，并能够为客户提供长期稳定、高效协同的服务，综合服务收入占总收入比例达到25%左右。
（三）定制化服务1.服务内容：通过客户体验中心、在线设计中心、大数据信息采集服务平台或第三方信息平台，开展定制化服务。
2.服务能力：具备模块化设计、柔性化制造能力，对消费需求具有动态感知能力，能够提供特色化、专业化、高效化的定制服务。
潍柴动力：搭建基于智能制造基础的系统平台
潍柴动力：搭建基于智能制造基础的系统平台一企业简介潍柴动力股份有限公司成立于2002年，始终坚持产品经营、资本运营双轮驱动的运营策略，致力于打造最具品质、技术和成本三大核心竞争力的产品，成功构筑起了动力总成（发动机、变速箱、车桥、液压）、整车整机、智能物流等产业板块协同发展的格局，拥有“潍柴动力发动机”、“法士特变速器”、“汉德车桥”、“陕汽重卡”和“林德液压”等产品和品牌。
2018年，企业实现营业收入1592.56亿元，净利润86.58亿元，公司员工17000人。
2019年，公司获得“十大年度榜样品牌”、“中国企业500强”第60位。
潍柴拥有内燃机可靠性国家重点实验室、国家商用汽车动力系统总成工程技术研究中心、国家商用汽车及工程机械新能源动力系统产业创新战略联盟、国家专业化众创空间等研发平台，设有“院士工作站”“博士后工作站”等研究基地，建有国家智能制造示范基地。
面向未来，潍柴发布2020-2030战略，到2020年传统业务要超越世界一流水平，到2030年新能源业务要引领全球行业发展，打造受人尊敬的工业装备跨国集团。
图1 潍柴动力股份有限公司二企业智能制造现状潍柴从2003开始，进行大规模信息化建设，建成了“6+N+X”的信息化体系架构：第一，建成了ERP、PLM、SRM等6大业务运营平台，支撑了产品全生命周期的精益化管理和全球研发协同。
第二，建成了BI、合并报表等N个支撑平台，实现了财务和运营数据的及时获取，为企业的科学、快速决策提供了数据支撑。
第三，建成了企业的数据总线、核心网络等X个基础设施，在全球搭建了数据的高速通道，实现了核心业务数据的集中存储、传递和分析。
2.1生产制造业务域生产制造业务域以自主开发的MES系统为核心，强化可视化管理和移动端的应用，与大数据平台进行数据的实时传输和存储，及时为生产现场提供决策支持。
建设的系统包括：企业资源管理系统（ERP）、生产制造执行系统（MES）、仓储管理系统（WMS）、企业资产管理系统（EAM）、潍柴质量系统（WQM）等，具体如图2所示。
2020年智能制造试点示范项目要素条件、申报书
湖北省智能制造试点示范项目实施方案附件12020年智能制造试点示范项目要素条件根据《智能制造发展规划（2016-2020年）》和《智能制造工程实施指南（2016-2020年）》要求，重点围绕五种智能制造模式，鼓励新技术集成应用，开展智能制造试点示范。
为做好项目遴选工作，特制订本要素条件。
一、智能制造模式要素条件（一）离散型智能制造1.车间/工厂的总体设计、工艺流程及布局建立数字化模型，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），实现产品设计、工艺数据的集成管理。
3.制造装备数控化率超过70%，并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之间的信息互联互通与集成。
4.建立生产过程数据采集和分析系统，实现生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据自动上传，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、能效等管理功能。
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功能。
6.建立工厂内部通信网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间，以及制造过程与制造执行系统（MES）和企业资源计划系统（ERP）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，实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的产品全生命周期闭环动态优化，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1.工厂总体设计、工艺流程及布局建立数字化模型，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。
智能制造项目申报指南
第7章 智能制造项目申报指南7.1 两化融合管理体系贯标我们国家提出的两化深度融合战略，有丰富的内容、前进的方向，也指明了实现的路径、实现的方法，符合在企业在信息环境下融合创新的发展要求。
企业可以通过系统地建立、实施、保持和改进两化融合过程管理机制的通用方法，覆盖企业全局，规定相关过程，持续受控，以形成新型能力，获取可持续竞争优势、实现公司战略目标。
贯标不能流于形式，必须本质贯标，力求取得实效。
图7-1为两化融合管理体系贯标流程：图7-1 两化融合管理体系贯标流程7.1.1体系建立阶段1.项目组建立和培训：➢自行或引进贯标咨询服务机构，成立项目组；➢内部或外部专家对两化融合的基本概念、发展历程、重要意义做解读；多我国两化融合的现状和存在的问题进行解读；管理标准的现状与未来的发展趋势解读。
➢对两化融合的九项基本原则、基本框架、应用与推广进行阐述；➢对两化融合管理体系的贯标条款进行详细解读；➢对良好融合管理体系的贯标实施要点进行解读；➢搜集相关案例进行分享。
2.调研诊断和文件编写：➢通过企业调研，进行文件的编写发布➢两化融合管理体系文件目录，图7-2为体系文件参考清单：图7-2 两化融合管理体系文件清单3.文件发布依照文件管理程序进行两化融合管理体系文件的发布。
7.1.2体系实施阶段体系试运行，最高管理者主持管理评审，确保体系的适宜性、充分性和有效性，包括对两化融合管理体系改进的机会和变更的需求，包括两化融合方针和目标；管理评审的流程：制定两化融合管理评审计划-下达管理评审的通知-准备管理评审资料-实施管理评审-编写管理评审报告-报告分发实施。
整个流程包含评审输入信息：审核结果、内部反馈、符合性、可能影响两化融合管理体系的变更、改进的建议，也包含评审输出：两化融合管理体系其过程有效性的改进、资源需求等。
7.1.3体系评定阶段图6-3为体系评定总设计流程、图7-3、7-4分别为体系评定总体设计示意、评定流程：图7-3 体系评定总体设计图7-4 评定流程 1.评定申请步骤（图7-5）图7-5 评定申请步骤2.体系评定步骤（图7-6）图7-6 体系评定步骤3.评定申诉步骤（图7-7）图7-7 体系评定申诉步骤7.1.4持续改进利用两化融合方针、目标、审核结果、数据分析、纠正和预防措施以及管理评审，持续改进两化融合管理体系的有效性；应采取措施，消除不符合项，防止不符合的再发生。
智能制造有哪些关键步骤
智能制造有哪些关键步骤为落实《中国制造2025》总体部署，按照《智能制造发展规划（2016－2020年）》《智能制造工程实施指南（2016－2020年）》的要求，工业和信息化部现开展2018年智能制造试点示范项目推荐工作。
其中明确了2018年智能制造试点示范项目要素条件，下面让我们来了解下工信部是如何判定智能制造的要素条件，或者说智能制造是怎样具体呈现的。
智能制造模式要素条件一、离散型智能制造1、车间／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），实现产品设计、工艺数据的集成管理。
3、制造装备数控化率超过70％，并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之间的信息互联互通与集成。
4、建立生产过程数据采集和分析系统，实现生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据自动上传，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、能效等管理功能。
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功能。
6、建立工厂内部通信网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间，以及制造过程与制造执行系统（MES）和企业资源计划系统（ERP）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，实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的产品全生命周期闭环动态优化，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。
企业绿色供应链管理典型案例
企业绿色供应链管理典型案例发布时间：2018-11-07 来源：节能与综合利用司编者按：近年来，国际上众多知名制造业企业通过开展绿色供应链管理工作，获得了良好的经济和社会效益。
为提升我国绿色供应链管理水平，发挥典型企业的示范引领作用，打造绿色供应链，构建绿色制造体系，我们组织在汽车、电子电器、通信、机械等重点行业开展试点工作，并组织编制了部分企业绿色供应链管理典型案例，供相关企业相互学习借鉴，以期提升企业绿色供应链管理水平。
企业绿色供应链管理典型案例（二）联想（北京）有限公司绿色供应链管理一、绿色供应链管理顶层设计（一）绿色供应链管理发展规划联想持续保持行业领先，探索绿色供应链的建设与实施，支持公司在可持续方面的主要承诺：确保环保合规、防止污染及降低对环境的影响、努力开发领先的环保产品，以及持续改善全球环境表现。
联想特别关注供应链的可持续发展，以合规为基础、生态设计为支点、全生命周期管理为方法论，探索并试行“摇篮到摇篮”的实践，实现资源的可持续利用。
（二）绿色供应链管理思路与方法联想通过“绿色生产+供应商管理+绿色物流+绿色回收+绿色包装”等五个维度和一个“绿色信息披露（展示）平台”来打造公司绿色供应链体系。
图1：绿色供应链体系1.绿色生产除遵守《电子行业公民联盟（EICC）行为准则》及所有适用规则外，联想也关注生产过程中的能源消耗问题，通过降低经营活动中的范围一、二的碳排放、提升再生能源使用量和加强绿色工艺的开发、推广使用来降低排放。
2.供应商管理联想采购部门拥有覆盖多个领域的标准化程序，制定了全面的供应商操守准则。
联想关注供应商的环境表现，如有害物质的合规与减排、环保消费后再生材料使用、温室气体排放透明度及减排、避免使用冲突矿产等。
3.绿色物流联想物流部门致力使用更环保的运输方式，减少运输设备的温室气体排放，并聘请外部监管机构落实改善措施。
4.绿色回收联想期望最大限度地控制产品生命周期的环境影响，加大可再利用产品、配件的回收，尽可能延长产品的使用寿命，同时对生命周期即将结束的产品提供完善周到的回收服务。
浙大联科PLM总体介绍
2009－2012 快速响应市场的产品配置系统的研究及应用 2012－2014 管理设计一体化产品全生命周期管理系统的研究及应用 ......
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政府支持企业产学研合作
与企业合作申报的省市国家级项目
企业名称
项目名称
政府资助
1、海天集团 基于装备业的大规模定制技术的研究及应用
4000万
鄞州
宁波百强
杭州湾新区 宁波百强
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汽车零部件行业部份PLM合作伙伴
★维柴动力控股集团有限公司 ★钱江动力集团有限公司 ★中国西格玛集团公司 ★华翔集团股份有限公司 ★敏实集团股份有限公司 ★威孚集团增压器研究所 ★浙江隆中控股集团有限公司 ★浙江森森集团有限公司 ★浙江正泰汽车部件有限公司 ★宁波德业集团有限公司 ★宁波双林集团有限公司 ★宁波科达汽车仪表有限公司 ★宁波天力增压器有限公司 ★宁波继峰汽车零部件有限公司 ★宁波威奇尔汽车电子有限公司 ★宁波泛亚汽车零部件有限公司 ★宁波舜江汽车部件有限公司 ★宁波思创汽车部件有限公司
(1)专家指导
(2)个性开发
(3)培训服务
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目录
院士工作室 PLM需求分析 浙大联科PLM解决方案 浙大联科实施方案 成功案例
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成功用户，您的保障
汽车零部件 通用机械 家用电器 模具制造 工程机械 船泊制造 电子产品
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浙江省PLM合作伙伴
工艺等与产品相关的数据、文 度计划、任务分解、执行
档进行整理录入到PLM系统 控制，实现产品设计及工
形成企业的资源库；
艺设计。实现协作管理，
浅谈数字化车间的产品全生命周期信息追溯
浅谈数字化车间的产品全生命周期信息追溯发布时间：2022-09-04T01:22:11.495Z 来源：《中国科技信息》2022年5月9期作者：黄进[导读] 随着新一代信息技术(云计算、对象互联网、大数据、人工智能等)的发展。
各国提出了工业4.0、工业因特网、先进黄进宁波德玛智能机械有限公司摘要：随着新一代信息技术(云计算、对象互联网、大数据、人工智能等)的发展。
各国提出了工业4.0、工业因特网、先进制造伙伴关系方案[3]和中国制造2025等制造模式和战略。
但是，计算机空间和物理空间在智能制造中的相互作用和整合是一个迫切需要解决的重要问题，因此提出了双数字(DigitalTwin，DT)解决方案。
目前，在产品设计、设备运输、额外材料制造和生产规划中使用了数字双筒技术。
基于此，以下对浅谈数字化车间的产品全生命周期信息进行了探讨，以供参考。
关键词：数字化车间；产品全生命周期；信息追溯引言数字化车间是智能制造的主战场,也是智能工厂建设的基础环节。
提升车间的数字化水平,已成为制造企业增强核心竞争力的关键。
本期策划以“解构数字化车间”为主题,邀请行业专家、学者、企业技术人员等围绕数字化车间的规划设计、关键技术应用及典型实践案例等多方面展开论述,以期在实体经济与数字经济融合发展的浪潮之下,为建设具有行业示范性的数字化车间提供新的思路,从而推动智能工厂的建设和发展。
1国内数字化车间现状国内扫描车间起步晚，国内早期扫描车间位于计划层与现场自动化系统之间的执行层。
他主要负责生产管理和计划执行下部生产控制和上部计划是独立的。
一般采用手工设计方案和生产自动化设备。
近年来，我国政府大力推动制造业信息化水平，包括设计数字化、生产和制造数字化、管理数字化等。
可以说数字制造在国内取得了一定的成果推广应用，包括CAD/CAPP/劳工组织/ cam、MRP/ERP和CIMS，不仅改变了传统的生产观念，而且也成为我们现代制造业的象征。
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1 所示。 2） 全生命周期产品平台建设和运行情况 全生命周期产品平台建设完成后，当订单生成，由生产排程系统生成生产计划
时，系统就对该产品生成唯一标识序列号，跟随该产品全生命周期直至报废回收； 同时就其主要零配件就也被赋予唯一 ID，为产品序号+零配件序号。同时，
图 1 产品全生命周期管理平台 物料出库时，零配件 ID 磁性标签随物料下发到加工车间，以多种标签形态跟随 整个加工过程，直到出厂至客户应用。产品全生命周期管控工作流程如图 2 所示。
2. 平台目标
基于标签识别技术的产品全生命周期管控贯穿整个机械设备的智能制造生 产全过程之中，在系统运行中，采取多种标签综合识别技术，如一维码、二维码 喷码和扫码，磁性RFID 等，根据不同零配件形态，采用多种标签，以“一码多 签”实现在机械加工工艺过程中的在制品识别和追踪，以及产品测试出厂后的配件 磨损提醒、质量追踪、产品升级等服务。
四、当前情况
目前上海创申投入 4.2 亿元在上海临港重装产业区建造智能重型矿山机械成 套装备产业园，占地面积 63250 平方米，建筑面积 49350 平方米，其中厂房面积 33800 平方米，建成的智能制造车间将配备 DNC 系统、TRACTER 系统、MDC 系统、ERP 系统、MES 系统、PDM 系统，并引进多轴联动智能加工中心、加工 机器人、AGV 智能小车、喷涂机器人等智能化加工生产线。产业园计划 2017 年 竣工投产，达纲年产值可达 4.7 亿元，将成为中国最具实力的智能破碎筛分设备 制造基地。本测试床项目于 2017 年完成需求分析及项目立项，完成验证示范平 台整体架构设计及技术准备。目前已开始研发测试床各功能模块，部分功能模块 已研发完成进入测试阶段。
三、测试床项目解决方案
1. 平台整体架构
本测试床（产品全生命周期管理平台）从机械设备生产、监控等实际业务出 发，通过在重型机械产品待加工零配件上加装电子标签等标识，利用手持智能终 端等采集设备，根据传感器获取的设备及配件状态数据，上传到云数据中心，通 过管理平台实现对该设备及零配件的全生命周期管控，并在平台数据中心通过数据 分析，给客户提供设备维护提醒、备件跟踪等增值服务。 1） 产品全生命周期管理平台的架构 产品生命周期管理服务包括设计、生产、物流、销售和服务等环节。在智能制 造的大趋势下，企业从主要提供产品向提供产品和服务转变，价值链得以延伸。产品 全生命周期管理平台从矿山企业产线建设、机械设备生产、矿山生产监控等实际 业务出发，根据其机械设备全生命周期的智慧化需求，通过在机械产品零配件上加 装电子标签等标识，利用手持智能终端等采集设备，获取该零配件加工状态，并根据 传感器获取的设备及配件状态数据，上传到云数据中心，实现对该设备及零配件的 全生命周期管控，并通过数据分析，提供延伸服务。总体框架如图
2. 预期效果
本测试床应用于矿山企业的重型机械制造行业，充分体现先进的控制、智能 化技术应用，通过基于标签识别技术的产品全生命周期管理系统解决离散工厂制 造过程中的一些问题，如各部门信息不同步；与配件供应商之间的供应链管理信 息不透明；生产过程中对各零部件的加工进度掌控不够；产品应用之后各配件质量 无法追溯等问题，本测试床将识别定位技术应用于离散制造业零配件全生命周期管 理，能够有效节约人力资源、提高生产效率，保障生产周期，促进生态节能效果， 提高生产效率和制造生产的服务水平。经评估可到达如下效益：运营成本降低 20%；产品不良品率降低 20%；人力需求降低 25%；能源消耗减低 30%； 设备使用寿命延长 20%；维保费用降低 20%；整体生产效率提升 30%以上。
图 2 产品全生命周期管控工作流程图
在重型机械产品工艺加工过程中，产品全生命周期管理平台通过手持移动终 端 和操作台扫码器获取唯一零配件 ID，通过无线网络提交其当前被加工或工作状态 到远程云数据中心，在智能工厂服务中心即可全程查询或监管该零配件状态， 结合 设备监管平台提前为客户提供零配件更换提醒等服务，同时对该零配件质量 做全 程监控和分析，为以后提高产品质量，延迟生命周期提供数据基础。
能工厂，从矿山企业产线建设、机械设备生产、矿山生产监控等实际业务出发， 根据其机械设备全生命周期的智慧化需求，通过在机械产品零配件上加装电子标签 等标识，通过手持智能终端等采集设备，获取该零配件加工状态，并根据传感器获 取的设备及配件状态数据，上传到云数据中心，实现对该设备及零配件的全生命周期 管控，并通过数据分析，提供延伸服务。
基于标签识别技术的
产品全生命周期管控验证示范平台 Nhomakorabea基于标签识别技术的产品全生命周期 管控验证示范平台
一、关键词
以多种标签综合识别技术实现重型机械加工工艺过程中的在制品识别和追 踪。
二、项目概述
1. 平台概述
本测试床依托重型机械制造企业-上海云统创申智能科技上海临港新建的智
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