智能工厂系统-参考

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工业4.0中智能工厂、智能生产、智能物流的系统介绍

工业4.0中智能工厂、智能生产、智能物流的系统介绍

工业4.0中智能工厂、智能生产、智能物流的系统介绍---1.引言在工业4.0时代,智能工厂、智能生产和智能物流成为了制造业的关键议题。

本文档将详细介绍这些系统的定义、原理和实施方法。

2.智能工厂智能工厂是指利用先进的技术和系统来提高生产效率和质量的工厂环境。

以下是智能工厂系统的主要组成部分:2.1 自动化生产设备智能工厂通过使用自动化生产设备来替代传统的人工生产过程。

这些设备可以通过传感器和控制系统实时监测和调整生产过程,以提高生产效率和减少错误。

2.2 数据采集和分析系统智能工厂利用数据采集和分析系统来监控和分析生产过程中的关键数据。

这些系统可以帮助企业实时追踪生产绩效、预测故障和优化生产计划。

2.3 人机协作系统智能工厂还包括人机协作系统,通过将和技术应用于生产过程中,实现人和机器的高效合作。

这种人机协作可以加快生产速度、减少人为错误,并提高工人的工作条件和安全性。

3.智能生产智能生产是指通过数字化技术和互联网连接生产设备、物料和人员,实现生产流程的高度自动化和灵活性。

以下是智能生产的主要特点和系统:3.1 物联网连接智能生产借助物联网技术将生产设备、物料和人员连接起来。

通过这种连接,生产过程中的各种数据可以实时传输和共享,从而实现生产流程的高效协调和优化。

3.2 虚拟仿真和模拟系统智能生产利用虚拟仿真和模拟系统来模拟和优化生产过程。

这些系统可以通过计算机模型和算法帮助企业预测生产结果、优化生产计划和减少风险。

3.3 无人化生产智能生产还包括无人化生产系统,通过使用和自动化设备来替代部分或全部人工操作。

这种无人化生产可以提高生产效率和减少人为错误,同时改善工作环境和员工福利。

4.智能物流智能物流是指利用先进的信息技术和系统来优化物流过程的管理和执行。

以下是智能物流的关键系统和技术:4.1 物流信息管理系统智能物流利用物流信息管理系统来实时追踪和管理物流过程中的各个环节。

这些系统可以帮助企业实现库存管理、运输规划和配送优化。

智能工厂建设及典型案例

智能工厂建设及典型案例

智能工厂建设及典型案例朋友们!今天咱们来唠唠智能工厂这回事儿。

一、智能工厂建设是啥玩意儿呢?1. 自动化生产设备的引入。

你想想看啊,以前的工厂里,好多活儿都是靠工人师傅们手动来干。

比如说在汽车生产线上,工人得拿着扳手一个个地拧螺丝,那多累呀,而且效率还不高。

现在呢,智能工厂就不一样啦,那些机器人手臂就像超级大力士一样,精准又快速地拧螺丝,而且还不会出错。

这些自动化设备就像是一群听话又能干的小助手,它们能按照程序设定,不停地重复各种复杂的生产工序。

2. 数据驱动的生产管理。

智能工厂里,数据可就是个超级宝贝。

生产线上的每个设备都像是一个会说话的数据小盒子,它们不停地把自己的工作状态、生产数据啥的都汇报出去。

就像你每天要跟老板汇报工作一样。

然后呢,有个超级大脑(一般是管理系统)来分析这些数据。

比如说,它能根据设备的磨损数据,提前知道哪个机器可能要出故障了,这就跟医生能提前看出来你身体哪里可能会生病一样神奇。

这样一来,就能提前安排维修,减少生产中断的风险。

3. 供应链的智能化整合。

这就好比是一场大合唱,工厂、供应商、物流啥的都得配合好。

智能工厂会和供应商的系统连起来,就像拉了一条看不见的线。

这样工厂就能实时知道供应商那里有没有原材料,啥时候能送来。

物流也能根据生产进度安排最合适的送货时间。

比如说生产手机的工厂,它能精确地知道屏幕、芯片这些零件什么时候能到厂子里,然后安排好生产计划,不会让工人干等着零件,也不会让零件在仓库里睡大觉。

二、典型案例来啦!1. 特斯拉超级工厂。

这个特斯拉的超级工厂可是相当厉害。

它的生产线上到处都是自动化设备。

那些巨大的冲压机,就像超级大力士一样,把一块块金属板材压成汽车的零部件,而且精度超高。

机器人在组装汽车的时候,动作那叫一个流畅,就像在跳一场精确无比的舞蹈。

而且特斯拉的智能工厂对数据的运用也是一绝。

它通过收集每一辆汽车生产过程中的数据,不断优化生产流程。

比如说,根据数据发现某个工序总是导致汽车的某个小问题,那就赶紧调整这个工序的参数。

智能工厂中的自动化设备和系统

智能工厂中的自动化设备和系统

智能工厂中的自动化设备和系统智能工厂是指在制造业中运用先进的科技手段和自动化设备来实现高效、智能化生产的工厂。

而自动化设备和系统则是智能工厂的核心组成部分,它们通过自动化技术的应用,将传统的人工操作转变为机器和系统的自动化执行,从而提高生产效率、降低生产成本和风险。

本文将探讨智能工厂中的自动化设备和系统的应用和优势。

一、智能工厂中常见的自动化设备1. 机器人系统:机器人系统是智能工厂中最常见的自动化设备之一。

它可以进行物料搬运、零部件装配、焊接、喷漆等工作,极大地提高了生产线的生产效率和质量。

2. 传感器和控制系统:传感器和控制系统在智能工厂中起到了至关重要的作用。

它们可以实时监测和感知设备和系统的运行状态,如温度、压力、湿度等,通过控制系统对设备进行精确的控制和调节,保证生产过程的稳定性和安全性。

3. 自动化物流系统:自动化物流系统是智能工厂中实现物料流转和仓储管理的关键设备。

它利用物流设备和系统,自动完成物料的入库、出库、分拣、包装等操作,大大提高了物流效率和准确性。

4. 数字化工厂管理系统:数字化工厂管理系统是智能工厂中的核心系统,它通过集成生产计划、物料管理、质量控制等功能,对整个生产过程进行全面管理和监控,实现生产数据的实时采集和分析,为企业决策提供有力支持。

二、智能工厂中自动化设备和系统的优势1. 提高生产效率:智能工厂中的自动化设备和系统能够实现连续、高速、精确的生产过程,大大提高了生产效率。

相比传统人工操作,自动化设备可以持续工作,不受工时限制,减少了生产周期,提高了生产能力。

2. 降低生产成本:自动化设备和系统的应用可以减少人工操作,降低人力成本。

此外,自动化设备能够更加精确地控制生产过程,减少了废品率、物料损耗等,降低了生产成本。

3. 提高产品质量:自动化设备能够在生产过程中实现精确的控制和监测,消除了人为因素的不确定性,提高了产品的一致性和质量稳定性。

4. 提升工作环境安全性:自动化设备可以替代一些危险、繁重、重复性工作,减少了员工的伤害风险。

智能制造典型场景参考指引 2023

智能制造典型场景参考指引 2023

《智能制造典型场景参考指引 2023》一、引言在当今信息化快速发展的时代,智能制造已经成为了制造业转型升级的必然选择。

智能制造可以提高生产效率,降低成本,改善产品质量,提升企业竞争力。

然而,要实现智能制造并非易事,需要面临很多挑战和难题。

本文旨在深入探讨智能制造的典型场景,以期为企业提供参考指引,助力实现智能制造。

二、智能制造概述智能制造是指利用现代信息技术,对制造全过程进行数字化、网络化和智能化改造,实现高度智能化的制造模式。

智能制造包括数字化设计、柔性制造、物联网应用、智能物流、智能仓储、智能质量控制等多个方面。

在智能制造中,人工智能、大数据、云计算等新技术得到广泛应用。

三、智能制造典型场景1. 智能工厂智能工厂是智能制造的核心场景之一,它通过工业互联网、先进制造技术和智能生产设备实现全流程数字化和智能化。

在智能工厂中,生产设备能够自主协作,实现自动化生产,工艺流程可根据实时数据动态调整,生产能够根据订单需求自主调度。

智能工厂还能对生产过程进行实时监控和预测分析,及时发现问题并采取相应措施,提高生产效率和产品质量。

2. 智能供应链智能供应链是利用物联网、大数据和人工智能等技术,实现供应链各环节的信息共享、智能协同和智能决策。

在智能供应链中,供应商、生产商和分销商能够实时共享市场信息、订单信息和库存信息,实现快速响应市场需求。

智能供应链还能通过预测分析预测市场需求和产品短缺,优化生产计划和库存管理,降低库存成本和供应链风险。

3. 智能制造执行系统智能制造执行系统是指基于数字化技术和智能化设备,实现生产计划调度、生产作业管理和生产过程控制的系统。

智能制造执行系统能够实现生产计划和资源调度的智能化和自动化,对生产过程进行实时监控和调整,确保生产作业按时交付、质量符合要求。

通过智能制造执行系统,企业能够提高生产效率,降低生产成本,提升产品质量和客户满意度。

四、智能制造的挑战与展望尽管智能制造带来了巨大的潜在利益,但要实现智能制造并不容易。

智能化工厂系统建设方案

智能化工厂系统建设方案

智能化工厂系统建设方案目录1智能工厂概述 (4)1.2设计原则 (5)1.3设计范围 (6)1.4设计规范与规定 (6)2智能工厂设计思路 (7)2.2智能工厂整体设计理念 (8)2.3智能工厂系统体系架构 (12)3服务器云平台及网络平台 (15)3.2网络平台 (20)3.3机房设置 (27)4 应用系统功能 (28)4.1.2决策支持系统(DSS) (29)4.2企业资源管理系统(ERP) (30)4.2.1财务管理 (30)4.2.2成本管理 (31)4.2.4销售管理 (31)4.2.5人力资源管理 (32)4.2.7质量管理 (32)4.2.8项目管理 (32)4.2.9物流管理 (33)4.2.10库存管理 (33)4.3智能制造-生产管理系统 (33)4.3.2业务流程 (34)4.4智能制造-专业管理系统 (39)4.4.2设备管理系统 (41)4.4.3能源管理 (43)4.4.5检化验管理 (45)4.4.6环境管理 (46)4.4.7集中计量系统 (46)4.4.8铁钢包调度管理系统 (48)4.4.9能源管控中心 (49)4.5 智能工业大数据平台 (49)1智能工厂概述1.1智能工厂介绍在当前智能制造概念弥漫全球的背景下,世界各国都将智能制造作为自己的国家战略。

《德国工业 4.0》,《中国制造 2025》都明确提出智能制造必将是未来制造业技术进步的发展方向。

中国《智能制造发展规划(2016-2020 年)》指出,智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

钢铁行业作为中国的传统行业,在经历了多年的自动化、信息化系的发展建设后,必将进入智能化时代。

智能工厂系统整体规划将基于最新的工业 4.0 理念,采用国际先进的设计标准和设计理念,对全厂的信息化系统进行整体规划,通过两化深度融合,建立精细高效的新管理模式,推动公司产品结构调整和产业链延伸,进而提升产品竞争力和市场影响力,实现可持续发展,打造新一代的智能钢铁厂。

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。

智能工厂生产管理系统操作指南

智能工厂生产管理系统操作指南

智能工厂生产管理系统操作指南第一章:系统概述 (3)1.1 系统简介 (3)1.2 功能特点 (3)1.2.1 信息管理 (4)1.2.2 业务办理 (4)1.2.3 数据统计与分析 (4)1.2.4 信息共享与协同 (4)1.2.5 安全保障 (4)1.2.6 系统维护与升级 (4)1.2.7 用户友好的界面 (4)第二章:系统安装与配置 (4)2.1 系统安装 (4)2.1.1 准备工作 (4)2.1.2 安装步骤 (5)2.2 系统配置 (5)2.2.1 硬件配置 (5)2.2.2 软件配置 (6)2.2.3 网络配置 (6)第三章:用户管理 (6)3.1 用户注册 (6)3.2 用户登录 (7)3.3 用户权限设置 (7)第四章:生产计划管理 (8)4.1 计划编制 (8)4.1.1 概述 (8)4.1.2 编制内容 (8)4.1.3 编制方法 (8)4.2 计划调整 (8)4.2.1 概述 (9)4.2.2 调整内容 (9)4.2.3 调整方法 (9)4.3 计划跟踪 (9)4.3.1 概述 (9)4.3.2 跟踪内容 (9)4.3.3 跟踪方法 (9)第五章:物料管理 (10)5.1 物料入库 (10)5.2 物料出库 (10)5.3 物料查询 (11)第六章:生产调度管理 (11)6.1 生产任务分配 (11)6.3 生产异常处理 (12)第七章:质量控制管理 (12)7.1 质量检验 (12)7.1.1 检验目的与要求 (12)7.1.2 检验方法与手段 (12)7.1.3 检验流程与职责 (12)7.2 质量问题处理 (13)7.2.1 问题分类与识别 (13)7.2.2 问题处理流程 (13)7.2.3 问题处理措施 (13)7.3 质量数据统计 (13)7.3.1 数据收集与整理 (13)7.3.2 数据分析方法 (13)7.3.3 数据应用 (13)第八章:设备管理 (13)8.1 设备维护 (13)8.1.1 概述 (13)8.1.2 维护策略 (14)8.1.3 维护管理 (14)8.2 设备维修 (14)8.2.1 概述 (14)8.2.2 维修策略 (14)8.2.3 维修管理 (14)8.3 设备功能监测 (14)8.3.1 概述 (14)8.3.2 监测方法 (15)8.3.3 监测管理 (15)第九章:库存管理 (15)9.1 库存查询 (15)9.1.1 查询方式 (15)9.1.2 查询结果 (15)9.2 库存预警 (15)9.2.1 预警条件 (16)9.2.2 预警方式 (16)9.3 库存优化 (16)9.3.1 库存分类 (16)9.3.2 优化策略 (16)9.3.3 库存调整 (16)第十章:生产报表管理 (17)10.1 报表 (17)10.2 报表查询 (17)10.3 报表分析 (17)第十一章:系统安全与维护 (18)11.1.1 数据备份的类型 (18)11.1.2 数据备份的方法 (18)11.1.3 数据备份的注意事项 (18)11.2 系统升级 (18)11.2.1 系统升级的类型 (18)11.2.2 系统升级的方法 (19)11.2.3 系统升级的注意事项 (19)11.3 系统故障处理 (19)11.3.1 软件故障 (19)11.3.2 硬件故障 (19)11.3.3 网络故障 (19)第十二章:常见问题与解答 (19)12.1 系统操作问题 (19)12.1.1 如何登录系统? (19)12.1.2 忘记密码怎么办? (20)12.1.3 如何修改个人信息? (20)12.1.4 如何查看操作日志? (20)12.2 系统功能问题 (20)12.2.1 系统有哪些主要功能? (20)12.2.2 如何进行数据查询? (20)12.2.3 如何进行数据录入? (20)12.2.4 如何导出报表? (20)12.2.5 如何设置权限? (20)12.3 系统维护问题 (20)12.3.1 系统出现故障怎么办? (20)12.3.2 如何进行系统升级? (21)12.3.3 如何保障系统安全? (21)12.3.4 如何备份和恢复数据? (21)第一章:系统概述1.1 系统简介本系统是一款集成了多种功能的综合管理平台,旨在提高工作效率、优化资源配置、加强信息共享,为用户提供便捷、高效的服务。

智慧工厂系统架构设计设计方案

智慧工厂系统架构设计设计方案

智慧工厂系统架构设计设计方案智慧工厂系统是一个基于物联网、大数据和人工智能等技术的先进制造业生产管理系统,其目的是提高生产效率、降低成本、改善质量和实现可持续发展。

系统架构设计对于智慧工厂系统的顺利运行和功能完善起着关键作用。

以下是一个针对智慧工厂系统的架构设计方案。

1. 分层架构智慧工厂系统采用分层架构,包括数据采集及传输层、数据存储及处理层、业务逻辑层和界面展示层。

- 数据采集及传输层:负责采集工厂内各种设备、传感器和其他硬件设备产生的数据,并通过网络传输到数据存储及处理层。

- 数据存储及处理层:负责将采集到的数据存储在云平台或本地服务器中,并使用大数据技术对数据进行处理和分析,提取有用的信息。

- 业务逻辑层:负责实现智慧工厂系统的业务逻辑,包括生产计划制定、设备调度、质量控制、供应链管理等功能。

- 界面展示层:向用户展示智慧工厂系统的实时数据、报表和其他信息,提供可视化操作界面。

2. 模块化设计智慧工厂系统采用模块化设计,将不同功能的模块分别设计和开发,以方便系统的扩展和维护。

- 设备接口模块:负责与工厂内各种设备进行通信和数据交换。

- 数据采集模块:负责从设备和传感器中采集数据,并将数据发送至存储及处理层。

- 数据处理模块:负责对采集到的数据进行处理和分析,提取有用的信息,如故障预测、生产效率分析等。

- 规则引擎模块:负责处理各种规则,如生产计划、设备调度、质量控制等,以实现自动化运行。

- 可视化展示模块:负责将处理过的数据以可视化的方式展示给用户,包括实时数据监控、报表和图表等。

3. 数据安全设计智慧工厂系统面临着大量的数据产生和传输,保护数据的安全是系统设计中至关重要的一部分。

- 数据加密:对于敏感数据,如生产计划、财务数据等,采用加密算法对数据进行加密,以防止未经授权的访问。

- 访问控制:对于不同用户和角色,设置相应的访问权限,限制其对数据的访问和操作。

- 数据备份:定期对数据进行备份,以防止因数据丢失或损坏导致系统无法正常运行。

智慧工厂系统解决方案

智慧工厂系统解决方案

智慧工厂系统解决方案第1篇智慧工厂系统解决方案一、前言随着工业4.0时代的到来,智慧工厂成为制造业发展的重要趋势。

为实现生产自动化、信息化及智能化,提高生产效率,降低成本,增强企业竞争力,本方案围绕智慧工厂的核心需求,结合先进的信息技术、物联网、大数据、人工智能等手段,提供一套合法合规的智慧工厂系统解决方案。

二、目标与原则1. 目标:- 提高生产效率,缩短生产周期;- 降低生产成本,提高产品质量;- 实现生产过程透明化、智能化,提高管理效率;- 提升企业创新能力,增强市场竞争力。

2. 原则:- 合法合规,确保系统建设符合国家法律法规要求;- 安全可靠,保障生产安全、数据安全;- 系统集成,实现各业务系统高效协同;- 易用易维护,降低用户使用和维护成本;- 可持续发展,满足企业长期发展需求。

三、解决方案1. 基础设施层:- 构建高速、稳定、可靠的网络环境,满足生产设备、信息系统互联互通需求;- 部署智能传感器、工业相机、机器人等智能设备,实现生产现场数据实时采集、传输、处理。

2. 平台层:- 搭建工业互联网平台,整合生产、供应链、销售等业务系统,实现数据共享、业务协同;- 利用大数据技术,对生产数据进行挖掘、分析,为企业提供决策支持;- 应用云计算技术,提供弹性、可扩展的计算资源,满足企业不断增长的计算需求。

3. 应用层:- 设计智能生产管理系统,实现生产计划、生产调度、质量控制、设备管理等业务智能化;- 构建智能仓储物流系统,提高物料配送效率,降低库存成本;- 部署智能运维系统,实时监控设备状态,预防设备故障,降低维修成本;- 搭建企业级数据分析和可视化平台,为管理层提供决策依据。

4. 安全与合规:- 建立完善的信息安全防护体系,保障系统安全稳定运行;- 遵循国家相关法律法规,确保数据合法合规使用;- 定期对系统进行安全检查、评估,防范潜在风险。

5. 培训与支持:- 提供全方位的培训服务,确保用户熟练掌握系统操作;- 设立技术支持团队,及时解决用户在使用过程中遇到的问题;- 定期收集用户反馈,持续优化系统功能,满足用户需求。

工厂智能化系统设计方案

工厂智能化系统设计方案

可靠性原则
系统稳定性
确保系统的稳定性和可靠性,避免因系统故障影 响生产。
设备可靠性
选用高质量的设备和零部件,确保设备的可靠性 和稳定性。
备份与恢复机制
建立备份与恢复机制,确保在系统故障时能够快 速恢复生产。
扩展性原则
未来发展适应性
系统设计应考虑未来的发展需求,具备扩展 性和可升级性。
模块化设计
采用模块化设计,方便系统功能的扩展和升 级。
背景
随着工业4.0时代的到来,智能化制造 已成为制造业发展的重要趋势。越来 越多的企业开始认识到智能化系统的 重要性,并积极寻求解决方案。
智能化系统的重要性
提高生产效率
通过自动化、智能化的 生产流程,减少人工干 预,降低错误率,提高
生产效率。
降低运营成本
通过优化生产流程、减 少浪费、提高资源利用 率等方式,降低工厂的
工厂智能化系统设计方案
汇报人: 2023-12-21
目录
• 引言 • 工厂智能化系统设计原则 • 工厂智能化系统架构设计 • 工厂智能化系统功能设计 • 工厂智能化系统实施方案 • 工厂智能化系统效益评估
01
引言
目的和背景
目的
为了提高工厂的生产效率、降低运营 成本、提升产品质量,并适应不断变 化的市场需求,需要设计一套工厂智 能化系统。
创新驱动发展
智能化系统的引入能够 激发企业的创新活力, 推动企业持续发展。
绿色环保
通过节能降耗、资源回 收等措施,企业能够实 现绿色环保的生产方式 ,提高可持续发展能力 。
THANKS
谢谢您的观看
预留接口
为未来发展预留接口,方便与其他系统的集 成和交互。
03
工厂智能化系统架构设计

智慧工厂系统解决方案

智慧工厂系统解决方案

智慧工厂系统解决方案目录一、内容描述 (3)1.1 背景与意义 (4)1.2 目的与范围 (5)二、智慧工厂概述 (6)2.1 智慧工厂的定义 (8)2.2 智慧工厂的特点 (8)2.3 智慧工厂的应用场景 (9)三、智慧工厂系统架构 (11)3.1 数据采集层 (12)3.2 通信层 (13)3.3 数据处理层 (15)3.4 决策与应用层 (16)四、智慧工厂主要功能 (18)4.1 生产过程监控 (19)4.2 质量管理 (20)4.3 设备管理与维护 (22)4.4 能源管理 (23)4.5 安全与环境管理 (25)五、智慧工厂实施步骤 (26)5.1 需求分析与规划 (28)5.2 系统设计与开发 (29)5.3 系统集成与测试 (30)5.4 部署与上线 (31)5.5 运维与优化 (32)六、智慧工厂的优势与效益 (33)6.1 提高生产效率与质量 (35)6.2 降低生产成本与能耗 (36)6.3 增强企业竞争力 (37)6.4 提升员工工作效率与满意度 (39)七、智慧工厂案例分析 (39)7.1 案例一 (41)7.2 案例二 (42)7.3 案例三 (44)八、智慧工厂发展趋势与挑战 (45)8.1 发展趋势 (46)8.2 挑战与应对策略 (48)九、结论与展望 (49)9.1 结论总结 (50)9.2 未来展望 (51)一、内容描述设备自动化与智能化:通过引入先进的自动化设备和传感器技术,实现生产过程的自动化控制和监测,提高生产效率和产品质量。

通过对设备数据的实时采集和分析,为企业提供设备运行状态的实时信息,便于企业进行设备的维护和优化。

生产计划与调度:通过对生产过程中的各种数据进行实时收集和分析,为企业提供精确的生产计划和调度建议,帮助企业实现生产资源的合理配置和利用,降低生产成本。

质量管理与改进:通过引入先进的质量管理体系和数据分析技术,实现对生产过程中的质量数据的实时监控和管理,及时发现和解决质量问题,提高产品质量。

智能工厂综合智能管理系统设计方案

智能工厂综合智能管理系统设计方案

智能工厂综合智能管理系统设计方案1. 背景随着工业智能化的快速发展,智能工厂的建设已成为企业提升生产效率和竞争力的关键之一。

为了实现智能化管理和优化生产流程,需要设计一个综合智能管理系统。

2. 目标本设计方案的目标是开发一个智能工厂综合智能管理系统,能够实现以下功能:- 生产计划管理:根据需求和资源情况制定合理的生产计划,并实时监控生产进度。

- 资源管理:对原材料、设备和人力资源进行统一管理,确保资源的有效利用。

- 质量管理:对产品质量进行监控和管理,及时发现和解决质量问题。

- 库存管理:实时掌握原材料和成品的库存情况,进行合理的调配和管理。

- 数据分析:对生产数据进行收集、分析和可视化,为决策提供依据。

3. 系统架构本综合智能管理系统采用分布式架构,包括以下模块:- 前端界面:提供用户友好的界面,支持界面定制和个性化设置。

- 数据采集模块:负责采集和传输各种生产数据,包括传感器数据、设备状态等。

- 数据处理模块:对采集到的数据进行处理和分析,提供数据可视化和统计报表功能。

- 决策支持模块:基于数据分析的结果,提供决策支持功能,帮助管理者做出合理决策。

- 智能控制模块:根据生产条件和需求,实现智能化的生产控制和优化。

4. 实施步骤本系统的实施步骤包括以下几个阶段:1. 需求分析和系统设计:与企业合作,深入了解其需求和业务流程,进行系统设计和功能规划。

2. 系统开发和测试:根据设计方案进行系统开发和测试,确保系统功能的正常运行。

3. 数据导入和配置:将企业现有的生产数据导入系统,并进行相应的配置和调试。

4. 系统上线和培训:将系统上线,并为企业人员提供相关培训和技术支持。

5. 运行监控和优化:监控系统运行情况,及时发现和解决问题,持续优化系统性能和功能。

5. 参考资料以上是本智能工厂综合智能管理系统设计方案的核心内容。

如有任何疑问或建议,请及时与我们联系。

谢谢!。

基于NB—Iot的智能工厂系统的设计

基于NB—Iot的智能工厂系统的设计

基于NB—Iot的智能工厂系统的设计智能工厂系统是指通过整合物联网、大数据分析、人工智能等新兴技术,实现对工厂生产设备和流程的智能监控和管理。

基于NB-IoT的智能工厂系统设计,是指利用NB-IoT 技术,实现对工厂设备传感器数据的收集和传输,从而实现对工厂设备实时监测和远程控制的系统。

本文将从NB-IoT技术的优势、智能工厂系统设计的需求以及基于NB-IoT的智能工厂系统的实现方案进行详细介绍。

一、NB-IoT技术的优势NB-IoT是窄带物联网技术的一种,是3GPP组织定义的一种低功耗广域网(LPWAN)技术。

相比其他物联网技术,NB-IoT有以下几大优势:1. 低功耗:NB-IoT可以在低功耗的情况下进行通信,提高了设备的续航能力,同时也减少了对电池的需求。

2. 高覆盖:NB-IoT可以实现广域的覆盖范围,能够穿透混凝土、墙体等材料,适用于室内和室外环境。

3. 高连接密度:NB-IoT支持大量设备同时连接,对于工厂内大量的传感器设备来说非常适用。

4. 低成本:由于NB-IoT可以利用现有的移动通信基站,无需新增基站设备,因此成本低廉。

基于以上优势,NB-IoT技术非常适合作为智能工厂系统的通信技术载体。

二、智能工厂系统设计需求智能工厂系统的设计需求主要包括以下几个方面:1. 设备监测:对工厂内各种生产设备进行实时监测,包括设备的运行状态、温度、湿度、压力、电压等参数。

2. 异常预警:通过对设备传感器数据的分析,实现对设备运行异常的预警和诊断,及时发现问题并提供解决方案。

3. 节能优化:根据设备监测数据,优化设备的运行模式,减少能耗,提高生产效率。

4. 远程控制:通过智能工厂系统,实现对设备的远程控制和调整,包括设备开关、参数调节等。

5. 数据分析:对设备监测数据进行大数据分析,为工厂决策提供数据支持,提高工厂的生产效率和产品质量。

以上需求是智能工厂系统设计的基本需求,基于NB-IoT的智能工厂系统设计将通过NB-IoT技术实现这些需求。

智能工厂管控一体化集成参考模型-最新国标

智能工厂管控一体化集成参考模型-最新国标

智能工厂管控一体化集成参考模型1 范围本文件规定了智能工厂管控一体化功能模型,对管控一体化信息交互的交互接口和交互活动进行了定义。

本文件适用指导利益相关方进行智能工厂管控一体化集成方案的规划设计,以及指导集成系统及接口的开发和应用、管理和维护。

2 规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。

其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

GB/T 20720.1 企业控制系统集成第1部分:模型和术语GB/T 25109.3-2010 企业资源计划第3部分:ERP功能构件规范GB/T 25485-2010 工业自动化系统与集成制造执行系统功能体系结构3 术语和定义GB/T 20720.1和下列术语、定义和缩略语适用于本文件。

企业资源管理系统 enterprise resource planning system企业资源管理系统是用于管理、定义和标准化必要经营流程以有效计划和控制企业的系统,是建立在信息技术的基础上,融合现代企业的先进管理思想,全面集成企业物流、信息流和资金流,为企业提供经营、计划、控制与业绩评估等的管理工具。

过程控制系统 process control system以表征生产过程的参量为被控制量使之接近给定值或保持在给定范围内的自动控制系统。

制造执行系统 manufacturing execution system制造执行系统是用于产品制造的计算机系统,用来跟踪记录原材料到产成品的转换过程。

制造执行系统提供了在现场情况基础上进行辅助决策用以改善与优化产品产出。

制造执行系统基于实时数据调度生产过程的制造要素。

4 缩略语DCS:分布式控制系统或集散控制系统(Distributed Control System)ERP:企业资源计划(Enterprise Resource Planning)MES: 制造执行系统(Manufacturing Execution System)PCS:过程控制系统(Process Control System)PLC:可编程逻辑控制(Programmable Logic Controller)SCADA:数据采集与监视控制系统(Supervisory Control And Data Acquisition)5 智能工厂管控一体化功能模型模型框架从功能上划分,智能工厂管控一体化由三个层次组成,即生产过程控制层、制造运行管理层、企业经营管理层,如图1所示。

智慧工厂系统解决方案

智慧工厂系统解决方案

摘要:随着工业4.0的浪潮席卷全球,智慧工厂成为了制造业转型升级的重要方向。

本文旨在探讨智慧工厂系统解决方案,从系统架构、关键技术、实施步骤和效益分析等方面进行阐述,为我国制造业企业提供参考。

一、引言智慧工厂是利用物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术,实现生产过程的智能化、网络化、绿色化、个性化,提高生产效率、降低成本、提升产品质量和竞争力。

在我国制造业转型升级的大背景下,智慧工厂系统解决方案的研究与应用具有重要意义。

二、智慧工厂系统架构1. 物联网感知层物联网感知层主要负责收集生产过程中的各种数据,包括设备运行状态、生产线参数、物料信息等。

通过传感器、RFID、摄像头等设备,实现对生产环境的实时监测。

2. 数据采集与传输层数据采集与传输层负责将感知层收集到的数据传输至数据处理中心。

通过有线或无线网络,实现数据的高速传输和实时共享。

3. 数据处理与分析层数据处理与分析层是智慧工厂的核心,负责对收集到的海量数据进行存储、处理、分析,挖掘出有价值的信息,为生产决策提供依据。

4. 应用服务层应用服务层提供各类智能应用,如设备预测性维护、生产线优化、生产计划调度、质量管理等,实现生产过程的智能化管理。

5. 人机交互层人机交互层是智慧工厂与操作人员之间的桥梁,通过HMI、移动终端等设备,为操作人员提供实时数据、操作指令和决策支持。

三、关键技术1. 物联网技术物联网技术是实现智慧工厂的基础,通过传感器、RFID、无线网络等手段,实现对生产环境的实时监测和数据采集。

2. 大数据技术大数据技术对海量数据进行存储、处理和分析,挖掘出有价值的信息,为生产决策提供依据。

3. 云计算技术云计算技术为智慧工厂提供强大的计算能力和存储空间,实现数据的高效处理和应用。

4. 人工智能技术人工智能技术应用于设备预测性维护、生产过程优化、智能决策等方面,提高生产效率和产品质量。

5. 工业软件技术工业软件技术是实现智慧工厂各项功能的关键,包括生产管理、设备管理、质量管理等。

智能工厂自动化系统操作手册

智能工厂自动化系统操作手册

智能工厂自动化系统操作手册第一章概述 (4)1.1 系统简介 (4)1.2 功能特点 (4)1.2.1 生产过程监控 (4)1.2.2 设备管理 (4)1.2.3 物料追踪 (4)1.2.4 质量控制 (4)1.2.5 数据分析与报表 (4)1.2.6 系统集成与扩展 (4)第二章系统安装与配置 (5)2.1 硬件安装 (5)2.1.1 准备工作 (5)2.1.2 控制器安装 (5)2.1.3 传感器与执行器安装 (5)2.2 软件配置 (5)2.2.1 控制器软件安装 (5)2.2.2 传感器与执行器软件配置 (5)2.2.3 系统集成 (6)2.3 网络设置 (6)2.3.1 网络拓扑 (6)2.3.2 IP地址分配 (6)2.3.3 网络安全设置 (6)第三章用户界面与操作 (6)3.1 界面布局 (6)3.1.1 主界面 (6)3.1.2 设备监控界面 (6)3.1.3 数据管理界面 (7)3.1.4 报表统计界面 (7)3.2 操作流程 (7)3.2.1 登录系统 (7)3.2.2 使用功能模块 (7)3.2.3 操作设备 (7)3.2.4 管理数据 (7)3.2.5 查看报表 (7)3.3 快捷键使用 (8)第四章设备管理 (8)4.1 设备注册 (8)4.1.1 注册流程 (8)4.1.2 注意事项 (8)4.2 设备监控 (8)4.2.1 监控内容 (8)4.2.3 监控操作 (9)4.3 设备维护 (9)4.3.1 维护计划 (9)4.3.2 维护操作 (9)4.3.3 注意事项 (9)第五章生产线管理 (9)5.1 生产线设置 (9)5.1.1 设备配置 (9)5.1.2 生产线布局 (9)5.1.3 流程设置 (10)5.2 生产调度 (10)5.2.1 生产计划制定 (10)5.2.2 生产任务分配 (10)5.2.3 生产进度监控 (10)5.3 生产数据统计 (10)5.3.1 数据采集 (10)5.3.2 数据处理 (10)5.3.3 数据展示 (11)第六章质量管理 (11)6.1 质量检测 (11)6.1.1 检测项目 (11)6.1.2 检测方法 (11)6.1.3 检测设备 (11)6.1.4 检测流程 (11)6.2 质量分析 (11)6.2.1 数据收集 (11)6.2.2 分析方法 (12)6.2.3 分析结果 (12)6.3 质量改进 (12)6.3.1 改进措施 (12)6.3.2 改进流程 (12)6.3.3 改进效果评估 (12)第七章库存管理 (12)7.1 库存查询 (12)7.1.1 查询界面 (13)7.1.2 查询操作 (13)7.1.3 注意事项 (13)7.2 库存预警 (13)7.2.1 预警规则 (13)7.2.2 预警处理 (13)7.2.3 注意事项 (13)7.3 库存调整 (13)7.3.1 调整界面 (13)7.3.3 注意事项 (14)第八章安全管理 (14)8.1 安全监控 (14)8.1.1 监控系统概述 (14)8.1.2 监控设备 (14)8.1.3 监控中心 (14)8.2 安全预警 (15)8.2.1 预警系统概述 (15)8.2.2 预警指标 (15)8.2.3 预警处理 (15)8.3 安全处理 (15)8.3.1 分类 (15)8.3.2 处理流程 (15)8.3.3 报告 (15)第九章系统维护与升级 (16)9.1 系统维护 (16)9.1.1 维护目的 (16)9.1.2 维护内容 (16)9.1.3 维护周期 (16)9.1.4 维护流程 (16)9.2 系统升级 (16)9.2.1 升级目的 (16)9.2.2 升级内容 (17)9.2.3 升级流程 (17)9.3 故障排除 (17)9.3.1 故障分类 (17)9.3.2 故障处理流程 (17)第十章常见问题与解答 (17)10.1 系统操作问题 (17)10.1.1 如何登录智能工厂自动化系统? (17)10.1.2 如何进行系统初始化? (17)10.1.3 如何查询生产数据? (18)10.1.4 如何修改设备参数? (18)10.1.5 如何进行设备联动? (18)10.2 设备故障问题 (18)10.2.1 设备出现故障时,如何快速定位故障点? (18)10.2.2 设备故障时,如何进行故障排除? (18)10.2.3 设备维修后,如何进行设备调试? (18)10.2.4 设备运行过程中,如何进行日常维护? (18)10.3 系统优化建议 (18)10.3.1 如何提高系统运行效率? (18)10.3.2 如何降低系统故障率? (18)10.3.3 如何提高数据查询速度? (18)10.3.4 如何提高系统安全性? (19)10.3.5 如何实现设备远程监控? (19)第一章概述1.1 系统简介智能工厂自动化系统是一款集成先进的计算机技术、通信技术、控制技术以及人工智能技术的高效生产管理系统。

智慧工厂系统解决方案ppt

智慧工厂系统解决方案ppt
智慧工厂以优化生产流程、提高生产效率、降低能耗、提升产品质量为目标,是 未来制造业发展的重要方向。
智慧工厂的演变过程
01
传统制造向数字化制造转型
在工业4.0之前,制造行业以传统的手工制造为主,生产效率低下,产
品质量难以保证。
02
数字化制造向智慧制造转型
随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断发展,数字化制造逐渐
人工智能可以对设备和生产线进 行智能诊断和优化,当设备或生 产线出现故障时,可以快速定位 并采取相应的措施进行优化。
机器学习与自适应 控制
人工智能可以通过机器学习实现 自适应控制,通过对数据的分析 和学习,实现设备的自我调整和Biblioteka 控制,以提高生产效率和产品质 量。
03
智慧工厂应用场景及案例
生产流程优化
全球智能制造市场趋势
全球智能制造市场呈现出快速 增长的趋势,市场规模不断扩
大。
智能制造技术不断创新,智能 化水平不断提高,为制造业带 来更高的生产效率和更大的经
济效益。
全球智能制造市场呈现出多元 化和个性化的发展趋势,满足 不同行业和企业的个性化需求

中国智能制造发展战略规划
中国政府高度重视智能制造的发展, 制定了一系列政策和规划,推动智能
设备连接与通信
工业物联网解决方案可以实现设备之间的互联互 通,包括传感器、控制器、执行器等设备,使得 设备之间的信息能够流通,提高生产效率。
远程监控与故障诊断
工业物联网技术可以实现设备的远程监控和故障 诊断,当设备出现故障时,可以通过远程访问设 备的数据,快速定位故障原因,提高设备的维修 效率。
数据采集与分析
成为制造业的主流趋势,生产过程逐步实现自动化、智能化。
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XXXXXXXXXXXXXXXXX智能化工厂系统(计算机专业)库号:部门项目主管:审核人:设计人:2018 年 12 月 14 日智能工厂系统1智能工厂概述1.1智能工厂介绍在当前智能制造概念弥漫全球的背景下,世界各国都将智能制造作为自己的国家战略。

《德国工业4.0》,《中国制造2025》都明确提出智能制造必将是未来制造业技术进步的发展方向。

中国《智能制造发展规划(2016-2020 年)》指出,智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

钢铁行业作为中国的传统行业,在经历了多年的自动化、信息化系的发展建设后,必将进入智能化时代。

智能工厂系统整体规划将基于最新的工业4.0理念,采用国际先进的设计标准和设计理念,对全厂的信息化系统进行整体规划,通过两化深度融合,建立精细高效的新管理模式,推动公司产品结构调整和产业链延伸,进而提升产品竞争力和市场影响力,实现可持续发展,打造新一代的智能钢铁厂。

智能工厂系统主要在利用工厂原有的从一级基础自动化,二级过程控制,三级制造执行,四级ERP,到五级决策支持的整体信息化体系架构的同时,结合BIM,移动互联,大数据智能算法等先进互联网技术,从全流程大数据质量管控、全生命周期数字化以及供应链互通互联等方面进一步优化补充,实现企业的智能制造。

1.2设计原则本系统方案将根据信息系统的设计规范和设备监控要求,充分结合当今的工业4.0和智慧工厂等智能制造企业的设计要求和设计原则,使得管理系统具有适用性、可靠性和可维护性等,本方案设计原则如下:(1)安全性和可靠性原则钢铁企业的生产运营有其自身固有的一些特点,对各项数据的实用性、安全性要求较高,各部门息息相关。

因此,具有高可靠性和强大有效的容错能力是系统设计的重要前提。

(2)可扩充性原则软硬件系统应满足不断优化、平滑升级的要求,具有可扩充性,以充分保护用户的利益。

(3)经济性原则在保证功能完整的前提下,按照合理、实用的原则选用新设备,努力降低工程建设投资。

(4)支持生产经营业务原则智能工厂系统应围绕公司的生产经营目标,以提高生产效率、提高产品质量、节能降耗为原则,进行系统和工程设计;以实现“物流、信息流、资金流三流合一”为目标,为公司生产、经营和管理决策提供所需的数据信息,实现信息资源共享。

(5)总体策划、分期实施的原则本着“总体策划、分期实施”的原则,对整个企业信息化进行总体设计,确保系统的完整性。

但在今后的实际建设过程中,可根据资金投入情况、应用系统重要性和紧迫性情况等,分若干个阶段进行。

(6)合规性原则遵循钢铁信息化方面的相关规定、要求、规范。

(7)与工艺设施建设同步的原则重要的信息系统应与工艺设施建设同步“设计、实施、投运”。

1.3设计范围(1)设计范围覆盖工程项目中的:铁前区、炼铁区、炼钢区、轧钢区和全厂公辅设施等。

(2)本方案包含所有重要的生产、经营业务,并将其固化在计算机应用系统中,实现公司生产、质量、成本管理一体化、生产过程管理计算机化,达到物流、信息流同步;展现公司生产、质量、成本等实时信息,帮助各级管理人员及时掌控公司生产、质量、成本状态。

1.4设计规范与规定⚫GB50396-2007《出入口控制系统工程技术规范》;⚫GB50373-2006《通信管道与通道工程技术规范》;⚫GB50174-2017《数据中心设计规范》;⚫YD/T5034-2005《数字集群通信工程设计暂行规定》;⚫YD/T1800-2008《信息安全运行管理系统总体结构》;⚫YD/T1402-2005《IP网间互联总体技术要求》;⚫GB50414-2007《钢铁冶金企业设计防火规范》。

⚫IEC 62443《工业过程测量、控制和自动化网络与系统信息安全》。

2智能工厂设计思路2.1智能工厂建设目标为积极响应国家“创新、协调、绿色、开放、共享”的五大发展理念,贯彻落实《中国制造2025》、《钢铁工业调整升级规划(2016-2020年)》、《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》相关政策要求,结合钢铁企业自身面临的形势、生产现状、存在的问题,以及对未来发展规划需求,拟对其工艺流程、绿色环保、智能制造等方面进行全面优化升级改造,将企业打造成国内一流、绿色、智能的生产基地,实现质量与效益的双提升。

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。

(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,提高企业的响应能力和应变能力,全方位提高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”。

2.2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。

图1—钢铁企业智能制造体系架构图一个中心: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。

上述三个中心(管控中心、云中心、网络中心)最终将在公司级的管控中心大楼内实现合并统一为一个中心,该中心将作为公司日常生产运营的核心大脑所在,公司的管控调度人员将在此统筹管理整个公司的日常生产运营信息。

图2—智能工厂调度监控中心一张地图:是整个智能制造体系框架的基础,充分结合三维BIM 技术,建立和实际工厂同比例大小的三维数字化工厂地图,重点体现厂房建筑信息、设备信息、管网信息等内容,为构建最终的数字化运营管控平台奠定基础。

三维数字化工厂地图从企业的规划阶段开始筹建,贯穿规划、设计、施工建设、竣工交付、运维等整个生命周期,实现数字化全生命周期管理。

一张地图配合数字化工厂管理系统,实现动态的全流程作业管控,智能化设备运维管理等,有效提高企业管控和调度效率。

通过一张地图实现钢铁企业的全面数字化管理,包括工厂数字化、车间数字化、设备和管线数字化,通过打造与实际工厂相同的虚拟化工厂,实现全生命周期的工厂三维综合展示、全流程的生产管控、智能化的设备运维管理、智能化的管网安全监控管理、浸入式的操作培训和考核管理以及应急演练仿真管理等内容。

创新性的改善钢铁企业传统的工作方式,建立起资产管理新观念,有效的优化运营管理制度,提高事故处理效率。

图3—智能工厂运营管理平台一个平台:即建立公司级的生产、能源、物流、设备等主要业务的集中数字化运营管控平台,融合企业的各级信息化系统数据信息,以三维的数字化工厂地图为基础,作为公司级的管理看板为各级管理层提供企业重点的生产指标运营信息,是智慧工厂的运营管理核心。

该数字化平台将作为企业的全方位运营数据来源,整合提取经营、生产、能源、设备、物流等各业务数据,为构建企业的大数据管理和分析系统提供全方位的数据支撑。

图3—智能工厂运营管控平台2.3智能工厂系统体系架构基于“智能制造、大数据、互联网+”以及“集中、简单、直接、连续、流畅、高效”的原则,在企业战略地图和流程管理需求总体框架下,搭建起稳定可靠的设备控制系统、高度自动化的过程控制系统、连续高效的精益生产系统、集中统一的ERP系统、科学严谨的决策支持系统以及协同协作的网络办公系统,实现供产销一体化的计划体系、供产销一体化的执行体系、供产销一体化的跟踪体系、供产销一体化的平衡体系、互动快捷双赢的营销体系、至诚共赢进取的服务体系、动态高效透明的监控体系、科学精细严谨的决策体系。

(1)公司管理模式的要点1)适应集团运营管控的高效复合管控模式。

2)公司对核心业务单元实施集中管控的运营管控模式。

3)对核心业务单元按“公司-专业厂-作业区”三级设置管理架构,实施管理。

4)公司为生产经营管控中心;各专业厂为成本中心,主要负责执行生产计划,同时保证品种、产量、质量、成本、安全、设备运行等各项技术经济指标的实现。

5)建设与企业同步发展的信息化系统。

通过建设覆盖全公司各个领域的信息化系统,在公司各个领域管理模式推进的同时,配套实施公司信息系统,为公司现代化管理提供有效支撑手段。

(2)智能工厂系统总体架构智能工厂管理系统功能分为:第五级商务智能系统(L5);第四级企业资源计划系统(L4);第三级生产管理系统(L3);第二级为过程控制系统(L2);第一级为基础自动化系统(L1)。

图3-1 智能工厂系统总体功能架构图第五层为企业经营决策层,主要是企业决策支持系统,利用信息化的手段提取企业采购、销售以及生产经营的重要数据,为企业决策者提供支持;第四层为企业资源管理层,针对公司业务层面的管理,包括公司ERP、办公自动化OA,电子商务平台等,实现对研发、工艺、财务、成本、人事、资产、客户等信息处理;在现代企业管理理论的指导下,通过信息系统把先进的管理理念和方法固化下来,对企业的内、外部供应链进行系统、高效的整合和管理。

第三层为智能制造层,主要负责公司各个业务生产单元的制造执行全过程,从工厂接受产品订单至产品入库整个生产过程的管理,重点是生产管理,是企业信息化和过程自动化之间的核心衔接层。

第二层为过程控制层,是连接生产管理层和基础自动化层的关键控制层,主要实现计划管理、跟踪及数据采集、设定值计算、停机管理和质量管理等功能,是机组控制的有效手段。

第一层为基础自动化层,是直接面向设备的控制层,主要完成各机组的设定值设定、各项参数控制、数据采集、质量控制和设备诊断系统,可独立进行生产,是生产过程中的重要环节。

3服务器云平台及网络平台3.1服务器云平台随着智能工厂系统建设的深入发展,各项业务应用系统正在不断完善,由于业务应用系统的不同,依照传统做法,系统各自独立分散,服务器资源不能有效利用和共享,机房里逐渐摆满了各个时期和各个系统采购的不同应用系统服务器。

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