数字化车间架构图,智能制造的重要指导思想
数字化智能车间
数字化智能车间1、引言本文档旨在介绍数字化智能车间的概念、目标和实施计划。
数字化智能车间是指利用先进的信息技术和智能化设备对生产车间进行全面数字化改造和优化,以提高生产效率、降低成本、提升产品质量和安全性。
2、背景在市场竞争日益激烈的背景下,传统生产车间的运营模式已逐渐不能满足企业的需求。
基于此,数字化智能车间成为了企业实现转型升级的重要战略选择。
3、目标本项目的主要目标是实现以下几点:3.1 提高生产效率:通过数字化技术和智能化设备的应用,优化生产流程,提高生产效率;3.2 降低成本:通过自动化替代人力并优化物料和资源利用,降低生产成本;3.3 提升产品质量和安全性:利用数据分析和智能化监控手段,实现产品质量和安全性的提升;3.4 实现可持续发展:通过数字化智能车间的改造和优化,推动企业实现可持续发展。
4、实施计划本项目将按照以下步骤进行实施:4.1 项目准备:明确项目范围、目标和可行性,制定项目计划和预算;4.2 系统设计:根据业务需求,进行数字化智能车间的系统设计,包括硬件设备和软件系统;4.3 实施与测试:采购和安装智能化设备,进行系统集成并进行测试;4.4 上线与运维:系统上线运行,并进行日常维护和管理;4.5 持续改进:根据实际运行情况,进行持续改进和优化。
附件:- 附件1:数字化智能车间系统设计图纸;- 附件2:数字化智能车间实施计划表;- 附件3:数字化智能车间需求调研报告;- 附件4:数字化智能车间验收标准。
法律名词及注释:- 法律名词1:,指法律的具体内容和定义;- 法律名词2:,指法律的具体内容和定义。
智能制造——数字化车间
智能制造——数字化车间智能制造——数字化车间1.简介1.1 背景1.2 目的1.3 范围2.智能制造的定义2.1 什么是智能制造2.2 智能制造的关键技术和特点3.数字化车间的概念与目标3.1 数字化车间的定义3.2 数字化车间的目标3.3 数字化车间的优势4.数字化车间的关键要素4.1 智能设备与物联网连接4.2 大数据分析与预测4.3 与机器学习4.4 无线网络与通信技术5.数字化车间的实施步骤5.1 规划与设计阶段5.2 设备采购与布局5.3 数据采集与分析系统建设 5.4 人员培训与技术支持5.5 迭代和改进6.数字化车间的应用案例6.1 智能在车间的应用6.2 物流自动化与优化6.3 生产线协同与调度6.4 质量控制与追溯系统7.数字化车间的挑战与风险7.1 安全与隐私问题7.2 技术标准与互操作性7.3 人员培训与变革管理8.法律名词及注释8.1 工业互联网8.2 数据隐私保护法8.3 信息安全管理体系9.附件列表9.1 数字化车间布局图9.2 设备采购清单9.3 数据采集与分析系统架构图10.结束语本文档涉及附件,请参考附件列表。
本文所涉及的法律名词及注释:________●工业互联网:________指通过物联网、物理系统和计算系统的集成,实现网络化、信息化和智能化的工业系统。
●数据隐私保护法:________一种法律框架,旨在保护个人或组织的数据隐私和信息安全。
●信息安全管理体系:________一套基于风险管理方法的信息安全管理框架,通过制定相应的策略和流程,确保信息系统的机密性、完整性和可用性。
智能制造——数字化车间
智能制造——数字化车间在当今这个科技飞速发展的时代,智能制造已经成为制造业转型升级的重要方向。
其中,数字化车间作为智能制造的核心环节,正逐渐改变着传统制造业的生产模式和管理方式。
什么是数字化车间呢?简单来说,数字化车间就是将信息技术、自动化技术与制造技术深度融合,实现车间生产过程的数字化、智能化和网络化。
通过数字化手段,对车间的设备、人员、物料、工艺等进行全面的管理和监控,从而提高生产效率、降低成本、提升产品质量。
数字化车间的建设离不开一系列先进的技术支持。
首先是工业物联网技术,它能够将车间内的各种设备和传感器连接起来,实现设备之间的互联互通和数据采集。
这些实时采集的数据如同车间的“脉搏”,为生产决策提供了重要依据。
例如,设备的运行状态、生产进度、能耗情况等数据都可以被及时获取和分析,一旦发现异常,就能迅速采取措施进行调整。
其次,大数据分析技术在数字化车间中也发挥着关键作用。
大量的生产数据经过分析处理,可以挖掘出隐藏在数据背后的规律和问题。
比如,通过对产品质量数据的分析,可以找到影响产品质量的关键因素,进而优化生产工艺;对设备故障数据的分析,可以预测设备可能出现的故障,提前进行维护保养,减少停机时间。
此外,人工智能技术的应用也为数字化车间增添了新的活力。
例如,利用机器学习算法可以对生产过程进行优化,实现智能排产;通过图像识别技术可以对产品进行自动检测,提高检测效率和准确性。
数字化车间带来的好处是显而易见的。
对于企业来说,最直接的就是提高了生产效率。
传统车间中,生产计划的制定往往依赖于人工经验,容易出现不准确和不及时的情况。
而在数字化车间中,通过智能排产系统,可以根据订单需求、设备状态、物料供应等因素,自动生成最优的生产计划,大大提高了生产的计划性和协调性。
同时,数字化车间还能够减少生产过程中的浪费。
通过对物料的精准管理和对生产过程的严格控制,可以降低物料的损耗和废品率,从而降低生产成本。
产品质量的提升也是数字化车间的一大优势。
智能制造培训ppt课件
实现企业之间的协同研发、协同制造和协同服务等,构 建企业间的协同创新平台和产业链协同平台。
信息物理系统(CPS)
CPS定义
信息物理系统是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统,通过3C(Computer、 Communication、Control)技术的有机融合与深度协作,实现大型工程系统的实时感 知、动态控制和信息服务。
拓展数字化服务
通过开发定制化软件、构建数字化服务平台等方 式,为客户提供个性化、智能化的产品和服务。
政策环境与市场机遇分析
政策环境分析
01
深入研究国家和地方政府关于智能制造、数字化转型的相关政
策,了解政策导向和支持措施。
市场机遇挖掘
02
关注行业发展趋势和市场需求变化,挖掘智能制造领域的市场
机遇和创新点。
可编辑和可优化。
仿真技术
通过数学建模和计算机模拟,预测 产品的性能、制造过程和生产效率 ,减少实际生产中的试错成本。
数字化双胞胎
结合数字化设计和仿真技术,构建 与实际产品相对应的虚拟模型,实 现产品设计、生产和服务的全生命 周期管理。
工业机器人与自动化技术
01
02
03
工业机器人
具有自动化、高精度、高 效率等特点,可广泛应用 于焊接、装配、检测等生 产环节。
应用案例
如设备故障预测APP、生 产优化APP等,提高设备 运行效率、降低生产成本 。
边缘计算与实时数据处理
边缘计算定义
在设备端或网络边缘进行计算和 数据处理的技术,降低数据传输
延迟和带宽需求。
实时数据处理
通过边缘计算技术对实时数据进 行处理和分析,提取有价值的信
息。
应用场景
图1数字化车间标准体系架构
基础标准
术语和定义
参考模型
方法标准
数字化车间 设 计建设规范
数字化车间 虚 拟仿真要求
通用技术要求
数字化车间 工艺布局要求
…… 数字化车间
数字化车间
MES/ERP技术要求
系统安全技术要求
应用标准
汽车制造行业 数字化车 间 特殊要求
船舶制造行业 数字化车 间 特殊要求
…… 航空制造行业 数字化车 间 特殊要求
机床和机器人行业 数字 化车间 特殊要求
轨道交通行业 数字化车 间 特殊要求
电子制造行业 数字化车 间 特殊要求
支持标准
工业控制网络通用技术 要求
智能制造装备集成信息 模型
离散制造能效数据模型
离散制造能效评ห้องสมุดไป่ตู้方法
智能化产品通 用技术要求
…… 智能制造安全保障 系列标准
智能制造中的数字化车间建设与实践
智能制造中的数字化车间建设与实践智能制造是当今时代的热点话题之一。
数字化车间作为智能制造的基础,是通过数字化技术实现生产过程全面自动化和智能化的核心,是智能制造的必经之路。
本文从数字化车间建设与实践的角度出发,详细阐述数字化车间的定义、数字化车间的重要性、数字化车间建设的关键点,以及数字化车间在实践中的应用和挑战。
一、数字化车间是什么数字化车间是运用现代信息技术手段,将生产环节中的模块化、信息化、智能化的工厂自动化系统有机地连接起来。
数字化车间是智能制造的核心,其主要目的是实现生产流程的透明化、标准化和智能化。
数字化车间是实现数字化生产的关键,它代表了智能制造技术的最高水平。
二、数字化车间的重要性数字化车间的建设对于智能制造的发展具有重要的意义。
数字化车间可以实现生产自动化和数字化,使生产过程高度透明化,保证了制造企业在信息化、可持续发展和竞争力方面的优势。
同时,也降低了生产成本、提高了生产效率,优化了公司生产结构、提升了企业竞争力。
三、数字化车间建设的关键点数字化车间建设是一个复杂的过程,需要把握以下关键点:1.物联网技术:物联网技术为数字化车间建设提供了基础。
2.自动化控制技术:构建智能生产流水线是数字化车间建设的关键。
3.数据采集与分析:数据采集技术相当重要。
4.智能制造: 实现智能化生产的关键。
四、数字化车间的应用和挑战数字化车间的应用非常广泛,可以应用于许多行业,如工厂、矿山、化工、医药等多个领域,提高了企业的生产效率和经济效益。
数字化车间的建设,也面临着许多挑战。
其中最主要的是缺乏技术人才和高昂的成本。
同时,由于数字化车间应用较新,支持的机器设备和软件系统也相对较少,开发难度较大。
因此,如何解决技术人才的培养,降低数字化车间建设成本和提高软件系统研发水平都是数字化车间面临的重要问题。
总之,数字化车间作为智能制造的重要基础,对于实现制造业的数字化、网络化和智能化具有重要意义。
数字化车间建设不仅可以提高企业的生产效率和经济效益,也可以推进制造业的技术升级和发展,为制造业的可持续发展做出贡献。
智能制造标准体系建设指导思想
智能制造标准体系建设指导思想一、智能制造标准体系建设指导思想充分发挥标准在推进智能制造发展中的基础性和引导性作用,建立政府主导制定与市场自主制定的标准协同发展、协调配套的新型标准体系。
聚焦智能制造跨行业、跨领域的融合创新领域,建成覆盖5大类基础共性标准、5大类关键技术标准及10大领域重点行业应用标准的国家智能制造标准体系。
加强标准的统筹规划与宏观指导,加强标准的实施与监督,加强标准的创新发展与国际化,建立动态完善机制,逐步形成智能制造强有力的基础支撑。
二、深入实施智能制造推动制造业高质量发展新中国成立以来,成功地走出了一条适合中国国情的工业化道路,建立了门类齐全的现代工业体系,用几十年时间走完了发达国家几百年的工业化历程。
第一阶段是新中国成立之初到1978年。
组织实施了156个重大工程项目,大力发展以两弹一星为代表的国防科技工业,奠定了现代工业化的基础。
第二阶段为1979年到2012年。
工业实现了从小到大的跨越,世界500种主要工业产品中有四成以上产品产量位居世界第一。
特别是加入WTO后,我国深度融入全球产业分工体系,制造业规模体量迅速扩大。
第三阶段为2012年至今。
制造业在由大到强的道路上迈出坚实步伐。
综合实力稳步增强,供给体系质量大幅提升,重点领域创新取得重大突破,企业实力显著增强。
近年来,新一代信息技术蓬勃发展并加速向制造业全链条、全流程渗透融合,催生了智能制造这种全新的生产方式。
世界各国纷纷将智能制造作为突破点,抢抓未来竞争主导权。
我国实施智能制造工程,开展试点示范,大力打造数字化车间、智能工厂,取得了积极成效。
一是深入推进智能化改造,企业生产效率持续提升。
实施305个智能制造试点示范项目和420个新模式应用项目,培育超过6000家智能制造系统解决方案供应商,智能制造装备市场满足率超过50%,炼化、印染、家电等领域智能制造水平处于世界领先水平。
二是大力培育服务型制造,新业态新模式加速涌现。
数字化车间整体解决方案
数字化车间整体解决方案标题:数字化车间整体解决方案引言概述:随着工业4.0的发展,数字化车间整体解决方案成为制造业企业提升生产效率、降低成本的重要手段。
数字化车间整体解决方案可以帮助企业实现生产过程的智能化、自动化管理,提高生产效率和产品质量。
本文将详细介绍数字化车间整体解决方案的构成和优势。
一、设备互联1.1 设备联网:数字化车间整体解决方案通过设备联网,实现生产设备之间的互联互通,实时监控设备运行状态和生产数据。
1.2 远程监控:数字化车间整体解决方案可以实现远程监控,管理人员可以通过互联网随时随地监控车间生产情况,及时发现和解决问题。
1.3 数据分析:通过设备互联,数字化车间整体解决方案可以实时采集生产数据,进行数据分析,帮助企业优化生产流程和提高生产效率。
二、智能制造2.1 智能调度:数字化车间整体解决方案可以通过智能调度算法,优化生产计划和生产流程,提高生产效率。
2.2 自动化生产:数字化车间整体解决方案可以实现生产过程的自动化管理,减少人为干预,降低生产成本。
2.3 质量控制:数字化车间整体解决方案可以通过智能检测设备,实现产品质量的实时监控和控制,确保产品符合质量标准。
三、数据管理3.1 数据采集:数字化车间整体解决方案可以实现生产数据的自动采集和存储,避免数据丢失和误操作。
3.2 数据分析:通过数据管理系统,数字化车间整体解决方案可以对生产数据进行深入分析,为企业决策提供数据支持。
3.3 数据共享:数字化车间整体解决方案可以实现生产数据的共享和协同,不同部门之间可以实时共享数据,提高沟通效率。
四、人机协作4.1 智能工装:数字化车间整体解决方案可以通过智能工装,帮助员工提高工作效率和质量。
4.2 培训系统:数字化车间整体解决方案可以提供培训系统,帮助员工快速掌握新技能和新工艺。
4.3 人机界面:数字化车间整体解决方案可以通过人机界面设计,使操作界面更加友好和直观,减少操作失误。
五、安全保障5.1 数据安全:数字化车间整体解决方案可以通过数据加密和权限控制,确保生产数据的安全性和保密性。
国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)
国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)2015年12月目录一、总体要求 1(一) 指导思想 1(二) 基本原则 1(三) 建设目标 2二、建设思路 4(一) 智能制造系统架构 4(二) 智能制造标准体系结构图 11(三) 智能制造标准体系框架 13三、建设内容 15(一) 基础共性标准 15(二) 关键技术标准 18(三) 重点行业标准 28四、组织实施 30附件1:智能制造相关名词术语和缩略语附件2:已发布、制定中的智能制造基础共性标准和关键技术标准加快推进智能制造,是实施《中国制造2025》的主攻方向,是落实工业化和信息化深度融合、打造制造强国的战略举措,更是我国制造业紧跟世界发展趋势、实现转型升级的关键所在。
当前,“智能制造、标准先行”,为解决标准缺失、滞后以及交叉重复等问题,指导当前和未来一段时间内智能制造标准化工作,根据《中国制造2025》的战略部署,工业和信息化部、国家标准化管理委员会共同组织制定了《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》。
一、总体要求(一) 指导思想充分发挥标准在推进智能制造发展中的基础性和引导性作用,建立政府主导制定与市场自主制定的标准协同发展、协调配套的新型标准体系。
聚焦智能制造跨行业、跨领域的融合创新领域,建成覆盖5大类基础共性标准、5大类关键技术标准及10大领域重点行业应用标准的国家智能制造标准体系。
加强标准的统筹规划与宏观指导,加强标准的实施与监督,加强标准的创新发展与国际化,建立动态完善机制,逐步形成智能制造强有力的基础支撑。
(二) 基本原则统筹规划,分类施策。
统筹标准资源,优化标准结构,系统梳理国内智能制造相关标准,以满足智能制造发展需求为目标。
聚焦《中国制造2025》提出的10大重点发展领域,兼顾传统产业转型升级,结合不同行业发展水平和行业特点,形成智能制造重点行业应用标准,构建相互衔接、协调配套的标准体系。
跨界融合,急用先行。
根据智能制造跨领域、跨行业及高度集成、系统融合等特点,针对当前推进智能制造工作中遇到的数据集成、互联互通等关键瓶颈问题,优先制定数据接口、通讯协议、语义标识等基础共性标准。
智能数字化工厂构建PPT课件
读写器天线
读写器天线射频信号
读写器
RFID中间件 企业业务应用
扩展企业 网络
RFID系统组成
RFID工作原理
适应复杂工况:防雨水、抗污渍、抗油污、可喷涂
读写方便快捷:可读可写, “盲视”“透视”扫描 批量操作:批量读/写、远距离读写 读识性能可靠:一次性“盲扫”,识别可靠性达99.8%以上
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智能通讯 单元
目录
一、智能制造的背景、特征与关键技术 二、RFID在智能制造中的应用模式 三、智能制造解决方案及应用案例 四、数字化工厂及应用案例
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RFID在智能制造中的应用模式
RFID(Radio Frequency Identification)是一种非接触式的自动识别技术,它通过 射频信号自动识别目标对象并获取相关数据。
汽车通过时,RFID将识别的信
息传输给机器人,机器人通过 对信息的识别加载不同的喷涂 参数,实现自动化混流喷涂
SYGOLE
应用效果:
通过对机器人识别技术的改造,使得汽车喷涂具备混流自动化的特征,提高了喷涂效 率,提高了整车生产效率。
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发动机装配混流中智能制造
应用说明
发动机组装过程在主体盘上装 RFID电子标签,并将发动机型号 信息写入标签
数控装置MTBF值达60000h以上,伺服系统达30000h
3、智能化、网络化、复合化
高速纳米插补
加工参数自调整、防碰撞、误差补偿、颤振预测抑制等 从单一的数据传输向网络监控、维护与管理方向发展
同时完成复杂零件的主要乃至全部加工工序
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加工参数自动调整
智能化制造装备—国内外进展
智能化与自主管理
国家中长期科学和技术发展 规划纲要(2006-2020)
集团企业数字化智能工厂规划蓝图及三年行动计划方案PPT
集团企业数字化智能工厂规划蓝图及三年行动计划方案PPT
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集团企业数字化智能工厂规划蓝图
智能制造愿景和目标:
愿景:打造高品质、低成本、柔性化的绿色智能工厂。
目标:客户至上、以人为本、全员参与、消除浪费
品质管理愿景和目标:
愿景:为用户提供安全、易用、耐用的好产品。
目标:
•三个转变,一个突破
•局部主动向全面主动转变(全面品质)
•人工管控向数字化管控转变(全面数字化)
•工程师思维向用户思维转变(好口碑打造)
•统筹管理向能力中心突破(能力中心)
集团规划蓝图
推进EHS、品质一致性、生产安定化、现场整洁基础工作,强化制造基础能力,实现高质量发展。
规划“三个一代”路径,消灭落后工序,提升产品技术,引领行业工艺,打造制造技术领先的核心竞争力。
以T+3业务痛点为牵引,拉动与畅流融合,构建连续流,加强精益基础建设。
围绕品质、省力、EHS开展,通过自働化、LCIA、LCIM改善,提升制造自働化能力。
通过数字化工艺系统拉通,推进数字孪生技术应用;通过5M1E 数字化,实现实物流与信息流实时同步,人、机器、产品之间交互;让系统具备自判断、自适应、自调整、自学习能力。
智能制造的原理、系统架构与实践
智能制造以智能加工与装配为核心,同时覆盖面向智能加工与装配的设计、服务及管理等多个环节。
智能工厂中的全部活动可以从产品设计、生产制造及供应链三个维度来描述。
在这些维度中,如果所有活动均能在网络空间中得到充分的数据支持、过程优化与验证,同时在物理系统中能够实时地得以执行并与网络空间进行深度交互,这样的工厂可称为智能工厂。
1. 智能工厂的基本特征与传统的数字化工厂、自动化工厂相比,智能工厂具备以下几个突出特征。
(1)制造系统的集成化作为一个高端的智能制造系统,智能工厂表现出了鲜明的系统工程属性。
具有自循环特性的各技术环节与单元按照功能需求组成不同规模、不同层级的系统,系统内所有元素均是互相关联的。
在智能工厂中,制造系统的集成主要体现在两个方面,具体内容如图所示。
(2)决策过程的智能化传统的人机交互中,作为决策主体的人有支配“机器”的行为,而智能制造中的“机器”因拥有扩展人类智能的能力,使人与“机器”共同组成决策主体,在同一信息物理系统中实施交互。
信息的种类以及交流的方法更加丰富,从而使人机交互与融合达到前所未有的深度。
制造业自动化的本质是人类在设备加工动作执行之前,将制造指令、逻辑判断准则等预先转换为设备可识别的代码,并将其输入制造设备中。
此时,制造设备可根据代码自动执行制造动作,从而节省了此前在制造机械化过程中人类的劳动。
在这个过程中,人是决策过程的唯一主体,制造设备仅仅是根据输入的指令自动地执行制造过程,而并不具备如判断、思维等高级智能化的行为能力。
在智能工厂中,“机器”具有不同程度的感知、分析与决策能力,它们与人共同构成决策主体。
在“机器”的决策过程中,人向制造设备输入决策规则,“机器”基于这些规则与制造数据自动执行决策过程,这样可将由人为因素造成的决策失误降至最低。
与此同时,在决策过程中形成的知识可作为后续决策的原始依据,使决策知识库得到不断优化与拓展,进而不断提升智能制造系统的智能化水平。
(完整word版)智能制造
智能制造源于人工智能的研究。
一般认为智能是知识和智力的总和,前者是智能的基础,后者是指获取和运用知识求解的能力。
智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统,智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库,具有自学习功能,还有搜集与理解环境信息和自身的信息,并进行分析判断和规划自身行为的能力。
下面就随嵌入式小编一起来了解一下相关内容吧。
智能制造概念“智能制造”可以从制造和智能两方面进行解读。
首先,制造是指对原材料进行加工或再加工,以及对零部件进行装配的过程。
通常,按照生产方式的连续性不同,制造分为流程制造与离散制造。
根据我国现行标准GB/T4754-2002,我国制造业包括31个行业,又进一步划分约175个中类、530个小类,涉及了国民经济的方方面面。
智能是由“智慧(wisdom)”和“能力”两个词语构成。
从感觉到记忆到思维这一过程,称为“智慧”,智慧的结果产生了行为和语言,将行为和语言的表达过程称为“能力”,两者合称为“智能(intelligent/smart)”。
因此,将感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程,它是智慧和能力的表现。
目前,国际和国内都尚且没有关于智能制造的准确定义,但刚刚发布的《智能制造发展规划(2016-2020年)》给出了一个比较全面的描述性定义: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。
推动智能制造,能够有效缩短产品研制周期、提高生产效率和产品质量、降低运营成本和资源能源消耗,并促进基于互联网的众创、众包、众筹等新业态、新模式的孕育发展。
智能制造具有以智能工厂为载体,以关键制造环节智能化为核心,以端到端数据流为基础,以网络互联为支撑等特征,这实际上指出了智能制造的核心技术、管理要求、主要功能和经济目标,体现了智能制造对于我国工业转型升级和国民经济持续发展的重要作用。
智能制造——数字化车间
智能制造——数字化车间智能制造——数字化车间一、引言智能制造是指利用先进的信息技术、云计算、等技术手段,对传统制造过程进行数字化、网络化和智能化改造,实现制造业的高效、灵活、智能化生产。
数字化车间作为智能制造的核心要素之一,将生产过程中的各个环节进行数字化管理和控制,提高生产效率和质量,降低生产成本,实现智能制造的目标。
二、数字化车间的基础设施1. 车间网络架构1.1 局域网:包括有线和无线网络,用于车间内设备之间的数据传输和通信。
1.2 互联网:连接车间网络和外部网络,实现车间与企业其他部门或合作伙伴之间的数据共享和协同。
1.3 云平台:用于数据的存储、处理和分析,为车间提供数字化管理和决策支持。
2. 传感器与物联网设备2.1 温度传感器:用于监测设备和物料的温度变化,避免因温度过高或过低导致的问题。
2.2 压力传感器:用于监测设备和管道中的压力变化,预防泄漏和爆炸等安全问题。
2.3 振动传感器:用于检测设备的振动情况,判断是否存在故障风险。
2.4 物联网设备:包括智能终端设备、RFID标签、激光扫描仪等,实现车间设备和物料的自动识别、追踪和管理。
3. 数据采集与处理系统3.1 数据采集:通过传感器和物联网设备,实时采集车间内各项指标数据,例如温度、压力、振动等。
3.2 数据存储:将采集到的数据存储在云平台或本地服务器中,方便后续的分析和应用。
3.3 数据处理:利用数据分析算法和模型对采集到的数据进行处理,提取有价值的信息,支持车间监控和决策。
三、数字化车间的关键应用1. 生产计划与调度1.1 计划编制:根据订单和库存情况,制定合理的生产计划,平衡生产能力和客户需求。
1.2 计划排程:将生产计划转化为具体的作业任务,安排设备、人员和物料资源的使用,保证生产进度和效率。
1.3 实时调度:根据车间实际情况,动态调整生产计划和作业任务,最大限度地发挥设备和人员的利用率。
2. 设备监控与维护2.1 设备状态监测:通过传感器和物联网设备,实时监测设备的运行状态和关键指标,例如温度、振动等。
智能制造——数字化车间
引言概述:智能制造是指将先进的信息技术应用于制造过程中,通过数字化、网络化、智能化的手段实现高效能、灵活性、可持续发展的制造模式。
数字化车间作为智能制造的重要组成部分,将传统的车间生产方式与现代信息技术相结合,实现了生产过程的数字化、智能化管理。
本文将从市场需求、数字化车间的构成、数字化车间的优势、数字化车间的挑战和数字化车间的未来发展等方面详细阐述智能制造——数字化车间。
正文内容:一、市场需求1.1制造业转型升级的需求1.2跨国公司对数字化车间的需求1.3地方政府对智能制造的支持二、数字化车间的构成2.1信息技术基础设施2.2物联网技术2.3云计算与大数据分析2.4和机器学习应用2.5智能与自动化设备三、数字化车间的优势3.1生产效率的提升3.2品质的提高3.3灵活生产与定制化3.4资源利用效率的提高3.5创新能力的增强四、数字化车间的挑战4.1技术和设备成本4.2数据安全与隐私4.3工人职业技能的提升4.4组织架构和管理变革4.5社会接受度和法规政策五、数字化车间的未来发展5.1人机协同工作模式的发展5.2在数字化车间中的应用5.3数据驱动的生产决策5.4自适应生产和物流优化5.5智能制造生态系统的建立总结:智能制造——数字化车间的发展是制造业转型升级的重要方向。
它能利用先进的信息技术来提高生产效率、品质,并实现灵活生产和资源的高效利用。
数字化车间的实现面临着技术成本、数据安全、人员技能等方面的挑战。
在未来,随着人机协同工作模式的发展、的应用以及数据驱动的生产决策等,数字化车间将进一步发展,并建立起智能制造生态系统,实现更加智能化和可持续发展的制造模式。
理解数字化智能制造的基本思路与方法
理解数字化智能制造的基本思路与方法数字化智能制造作为一个新兴的制造模式,拥有广阔的应用前景和高度的研究价值。
本文旨在介绍数字化智能制造的基本思路与方法,以此为实现自动化制造和提高生产效率提供技术支持。
一、数字化智能制造的基本概念数字化智能制造是指借助数字技术实现制造业自动化和智能化的过程。
在数字化智能制造的生产过程中,生产系统中的各个部分将通过数字化技术进行组织和协调,以提高生产效率和产品质量。
数字化智能制造的核心技术为数字化仿真、数字化产线、数字化制造、数字化测试等。
二、数字化智能制造的基本思路数字化智能制造的基本思路是将制造生产过程中的信息化和自动化技术进行有机结合,从而达到提高生产效率及产出质量的目的。
数字化智能制造主要采用以下思路:(1)数字化生产思路数字化生产思路是基于对生产过程的深刻理解和认识,运用数字技术对生产过程进行优化,实现生产过程的自动化和智能化。
(2)信息化生产思路信息化生产思路是指将信息技术与生产过程相结合,构建信息管理体系,实现对生产过程的监控和优化,以实现生产自动化的目的。
(3)柔性生产思路柔性生产思路是指运用先进的数字化技术构建柔性生产系统,实现生产过程的灵活配置和快速调整,以增强生产过程的响应能力和适应能力。
三、数字化智能制造的实现方法数字化智能制造的实现方法主要包括以下三个方面:(1)数字化化建模数字化建模是指将产品设计、生产过程和制造系统的各个部分进行数字化建模,以方便实现数字化的生产过程管理及数字化网络监测。
(2)数字化生产计划数字化生产计划是指借助计算机和自动化技术实现生产过程计划和调度,并实现对生产过程的数字化监控和控制。
(3)数字化化工厂数字化工厂是指通过借助先进的数字化技术,对现代工厂进行数字化改造或新建数字化化工厂,以实现生产过程自动化和智能化的目标。
四、数字化智能制造的应用前景数字化智能制造的应用前景非常广阔,主要体现在以下几个方面:(1)提高制造效率数字化智能制造可以降低熟练工但又是低端工的生产过程,通过数码化提高生产效率。
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在制造型企业,车间处于非常重要的位置。
在很大程度上,车间强则企业强,车间智则企业智。
《中国制造2025》中也明确指出:“推进制造过程智能化,在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间。
数字化车间架构图很多人认为,大量采购和引入数字化设备是建设好数字化车间的前提。
这是一个很大的误解:数字化设备与数字化车间之间既非必要条件,也非充分条件。
即便车间中全是数字化设备,如果没有实现设备的互联互通,没有实现生产过程的数字化管理,数据没有实现真正的有序流动,也不能称之为数字化车间。
数字化车间建设有三条主线:一条是以机床、热处理设备、机器人、测量测试设备等组成的自动化设备与相关设施,实现生产过程的精确化执行,这是数字化车间的物理基础。
第二条线是以MES为中心的智巧化管控系统,实现对计划调度、生产物流、工艺执行、过程质量、设备管理等生产过程各环节及要素的精细化管控。
第三条主线是在互联互通的设备物联网基础上,并以之作为桥梁,联接起信息化系统与机床等物理空间的自动化设备,构建车间级的HCPS系统,实现了两个世界的相互作用、深度融合。
1精益思想要贯穿始终如果说设备、MES、HCPS等三条主线是“实线”的话,精益生产则是数字化车间建设的一条“虚线”,要贯穿数字化建设的始终。
1)精益生产,智能制造的重要指导思想精益生产是管理学史上重要的实践成果之一,深刻地影响着汽车工业,乃至全球制造业。
精益生产基本思想和追求的管理目标,并没有随着智能制造的发展而落伍,恰恰相反,精益思想是企业进行智能制造体系构建的重要指导思想之一。
在此,笔者总结出五条可以指导智能制造建设的精益思想原则。
①关注客户价值:精益生产强调,流程中所有环节的输入与输出都应当用客户价值这个标尺去衡量。
在前端要打通客户真实需求之间的接口,在企业内部,以客户需求来定义自己的产品与服务。
②识别并消除浪费:企业在实施智能制造系统之前,应当对流程中各种浪费进行梳理与改善。
精益生产中将制造过多过早、库存、搬运、等待、不必要的作业、不必要的动作以及不良品流窜等七大浪费需要不断进行完善与消除。
③价值的快速流动:精益生产强调价值流的快速流动,包括物理布局工艺流程化,信息传递自动化,以及人、产线设备、仓储物流之间高效协同化。
如果在物理布局上有大量断点存在,就会给智能制造的排产与调度带来了更大复杂度。
④高度柔性与适应性:精益生产的柔性是指通过快速切换(SMED)的实施与改善,实现产线在生产不同型号、不同配置,甚至是不同种类产品时,可以根据需要进行快速切换。
在小品种多批量、客户需求千变万化的今天,智能制造建设也必须要考虑产线柔性与适应性等问题,否则就可能造成大量投资的浪费。
⑤尽善尽美原则:精益生产中标准作业、自工序完结、良品条件创建与维持、质量内建、安灯控制、防错与纠错机制、变化点管理、全员生产性维持(TPM)等术语之下,都有一套品质维持的理念、原则与方法,这些原则和方法同样可以指导智能制造的建设。
2)智能制造,精益生产的有效使能手段传统精益生产目视管理有很多很有效的手段和方法,比如5S管理、安灯、标准作业三票、可视化看板等方法。
这些方法可以直观地提示发生问题的区域、工位、或是机台、材料等信息,但是要深究问题的根本原因还需要大量的观察与分析,当变异的条件发生变化时,会给分析带来很多困难。
而智能制造以数字化、网络化、智能化等新技术、新手段就可以较容易地解决这些问题。
比如:识别浪费是精益改善的重要组成部分,除了传统的精益手法,通过设备物联网系统采集设备稼动率、待机原因等,能够准确地识别出设备利用等方面的浪费;通过MES系统对物料、工具等进行精益化库存管理,可以明显地减少库存的浪费;通过APS高级排产优化生产计划,可以减少人员与设备等待的浪费等等。
3)殊途同归,精益智能共促企业良性发展虽然精益生产与智能制造是两个领域的概念,侧重点也不尽相同,精益生产主要是强调了生产过程中的管理理念与实现方法,智能制造更侧重技术实现,但两者是相辅相成的关系。
从生产过程来看,精益生产中的很多理念,如生产布局、节拍、后工序拉动、标准作业等,是实施智能制造的基础。
快速切换、减少浪费、可视化生产、均衡化生产、准时化生产、工序流动化等理念,也是智能制造要实现的过程目标。
同样,智能制造中的设备互联互通、高级排产、过程协同、资源精益化管控、质量过程管控、大数据分析、可视化、预测性维护等方法与手段,都有助于促进精益生产的落地与提升。
从实现的目标来看,智能制造与精益生产也是殊途同归,实现敏捷、高效、高质、低成本的生产与服务模式是两者的共同目标。
智能制造背景下的精益屋2数字化车间实施策略数字化车间建设是一项复杂的系统工程,数字化车间建设可遵循以下实施策略。
1)统筹规划,服务战略智能制造不是企业的目的,企业真正目的是通过智能制造实现降本提质增效,提升企业竞争力。
数字化车间建设也要为这个目的服务,从整体上服务于企业经营战略。
企业要结合自身实际情况,基于企业战略进行智能制造的设计。
比如,要对企业所处行业、企业规模、产品特点、盈利能力、行业地位、发展趋势以及企业自身基础、存在问题、实施目标等,进行深入分析并综合考虑,这些不同的因素决定了企业不同的实施智能制造方法和路径。
数字化车间建设不仅仅是一系列新技术或新系统的单纯应用,既涉及生产自动化系统,又涉及数字化、网络化等信息化系统,还要考虑计划调度、生产工艺、物料配送、精益生产、安全环保等各种因素,是一项影响到车间各个层面,甚至是可以影响到企业层面的综合性工程,一定要有全局的概念与系统的思维。
2)聚焦痛点,扎实推进基于降本提质增效、快速响应市场的目的,从车间存在的实际痛点出发,打造一个能解决实际问题的数字化车间管控系统,在工艺、设备、管理以及信息化、网络化、智能化等各个方面有重点地进行优化、挖掘潜力,最大程度地提升企业生产效率及管理水平。
首先要聚焦痛点。
根据痛点明确要解决的主要问题,比如,是生产效率不高,是产品质量不稳定,还是生产过程不透明等,并以问题为导向,制订相应的解决方案。
其次,还需要分步实施,扎实推进。
数字化车间建设有很多阶段,其实施顺序取决于存在问题、生产特点、企业基础及资金投入等多种因素,切忌贪大贪全,可从基础、较易成功的地方着手。
3)以人为本,管理取胜如前所述,本次智能制造不是“机器换人”的过程,而是以自动化、数字化、网络化、智能化等新理念、新技术手段,帮助人类实现更高效、更高质、更绿色、更低成本的生产与服务。
在智能制造时代,人变得更加重要,而不是相反。
无论是机器人等设备,还是MES等信息化系统,都要基于帮助人、服务于人这个出发点,而不是简单地替代人、减少人。
另外,无论多么先进的系统,如果不把人的积极性调动起来,系统就不能发挥最大价值,智能制造就不可能取得成功。
在数字化车间建设中,要以人为本,以更好地发挥人的价值为基本出发点。
另外,还要充分意识到数字化车间建设的主体与应用对象不同。
数字化车间的主要用户是人数众多、文化水平偏低,甚至年龄偏大的车间工人,要充分考虑系统的易用性、便捷性、安全性、环保性等特点,以精益生产为指导思想,以使用者为中心,在流程优化、工艺优化等基础上,以自动化、数字化、网络化、智能化为手段,以降本提质增效为目标,以管理优化为突破口,通过数字化车间的建设实现精益化、智能化、高效化的生产模式,为企业智能化转型升级在车间层面奠定坚实的基础。
4)效益驱动,落地为王在数字化车间建设中,既要符合智能制造的理念,有一定的先进性、前瞻性,又要本着务实落地原则。
要汲取经验与教训,不要过于理想化,不要过多强调自感知、自决策、自执行、自组织、自学习等所谓高大上技术,企业不是研究机构,应该以创造效益为根本目的。
3数字化车间实施效果通过成功实施数字化车间系统,企业在车间管理方面将会有质的提升,为企业智能化转型升级奠定良好的基础。
1)设备互联,“哑设备”聪明起来通过设备的互联互通,将车间的数控机床、热处理设备、机器人等数字化设备实现程序网络通讯、数据远程采集、程序集中管理、大数据分析、可视化展现、智能化决策支持,将设备由以前的单机工作模式,升级为数字化、网络化、智能化的管理模式。
2)协同生产,让设备高效地运转通过系统中的计划、排产、派工、物料、质量、决策等模块,以信息化系统为手段,实现各种信息的共享与协同,做到车间层面精准化计划、精益化生产、可视化展现、精细化管理。
将以前串行生产转变为并行的协同生产模式,实现“一个流”的生产,工件转移到设备前,加工程序等技术文档、工装夹具等生产资源已经全部准备就绪,大大减少设备的各种等待时间,可明显提升设备生产效率,降低生产成本,提高客户满意度。
3)虚实融合,数据在流动中增值改变传统的制造模式,做到虚拟世界与物理世界深度融合,虚实精准映射、相互促进。
车间各岗位、各设备都融于整个信息化系统,以数据有序流动为特征,以高效高质生产为核心,人、机、料、法、环、测各环节相互融合,基于数字化、网络化、智能化的管理系统,使管理者能做到“看得见,说得清,做得对”,实现了生产过程的“Smart”,即敏捷、高效、高质、低成本、绿色、协同的智巧化生产与服务模式。
4) 智能制造,降本提质增效是标尺通过数字化车间建设,对车间进行全面的科学管控,大幅度提升车间计划科学性、生产过程协同性、生产设备与信息化系统的深度融合度,并在大数据分析与决策支持的基础上进行透明化、量化管理,可对企业生产效率、产品质量、生产成本等方面有明显改善。
以下是数字化车间系统实施后的统计结果:制造信息量提高15-60%生产效率提高10-30%计划质量提高25-70%生产透明度20-70%经济效益提高10-25%生产灵活性提高15-60%生产周期降低15-40%外协费用降低5-15%生产准备成本降低15-40%处理紧急事故的成本降低20-60%生产管理成本减少15-25%生产计划成本降低10-30%产品准时交货率提高15-40%4数字化车间系统选型原则目前市场上号称能做数字化车间或MES系统的公司有很多,良莠不齐。
企业在系统选型时应从以下几个方面进行考虑:1)完整性很多系统只是停留在生产、库房、质量等部分模块上,不能够对车间进行全方位的管理,这类系统不能称之为真正意义上的数字化车间或MES 系统。
2)先进性制造企业需要的是一套理念及技术先进的系统,高级排产、数据自动采集、协同制造等都是数字化车间的核心功能,虽有很大的技术难度,但只有真正突破这些技术瓶颈,才能支撑起智能制造的发展需要,才能最大程度地发挥车间的生产潜能,而不仅仅满足于台账的电子化或者简单的看板管理。
3)成熟性系统应该是有行业成功案例的成熟产品,并具有良好的灵活性和扩展性。
最好是平台化产品,便于根据企业实际情况进行快速定制开发与系统部署,减少企业的实施风险。