「智能制造」智能制造的八大典型模式

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智能制造推动以来，很多企业都做了试水，已经形成了相对成熟的一系列框架结构。那么，智能制造八大典型模式是怎样的？

大规模个性化定制满足用户个性化需求

在服装、纺织、家居、家电等消费品领域,探索形成了以满足用户个性化需求为引领的大规模个性化定制模式。主要做法是实现产品模块化设计、构建产品个性化定制服务平台和个性化产品数据库,实现定制服务平台与企业研发设计、计划排程、供应链管理、售后服务等信息系统的协同与集成。

产品生命周期数字一体化实现缩短产品研制周期

在航空装备、汽车、船舶、工程机械等装备制造领域,探索形成了以缩短产品研制周期为核心的产品全生命周期数字一体化模式,主要做法是应用基于模型定义(MBD)技术进行产品研发、建设产品全生命周期管理系统(PLM)等。

柔性制造-快速响应多样化市场需求

在铸造、服装等领域,探索形成了快速响应多样化市场需求的桑性制造模式,主要做法是实现生产线可同时加工多种产品/零部件,车间物流系统实现自动配料,构建高级排产系统(APS),并实现工控系统、制造执行系统(MES)、企业资源计划系统(ERP)之间的高效协同与集成。

互联工厂-打通企业运营的“信息孤岛”

在石化、钢铁、电子、家电等领域,探索形成了打通企业运营“信息孤岛”为核心的互联工厂模式主要做法是应用物联网技术实现产品、物料等的唯身份标识,生产和物流装备具备数据采集和通信等功能,构建了生产数据采集系统、制造执行系统(MES)和企业资源计划系统(ERP)并实现这些系统之间的协同与集成。

产品全生命周期可溯-提升产品质量管控能力

在食品、制药等领域,探索形成了以质量管控为核心的产品全生命周期可追溯模式,主要做法是让产品在全生命周期具有唯一标识,应用传感器、智能仪器仪表、工控系统等自动采集质量管理所需数据,通过MES系统开展质量判异和过程判稳等在线质量检测和预警等。

全生产过程能源优化管理-提高能源资源利用率

在石化化工、有色、钢铁等行业,探索形成了以提高能源资源利用率为核心的全过程能源优化管理模式,主要做法是通过MES采集关键装备、生产过程能源供给等环节的能效数据,构建能源管理系统(EMS)或MES中具有能源管理模块,基于实时采集的能源数据对生产过程、设备、能源供给及人员等进行优化。

网络协同制造- 供应链上下游协同优化

在航空航天、汽车等领域,探索形成了以供应链优化为核心的网络协同制造模式,主要做法是建设跨企业制造资源协同平台,实现企业间研发、管理和服务系统的集成和对接,为接入企业提供研发设计、运营管理、数据分析、知识管理、信息安全等服务,开展制造服务和资源的动态分析和柔性配置等。

远程运维服务-提高装备/产品运维服务水平

在石化、钢铁、电子、家电等领域,探索形成了打通企业运营“信息孤岛”为核心的互联工厂模式主要做法是应用物联网技术实现产品、物料等的唯身份标识,生产和物流装备具备数据采集和通信等功能,构建了生产数据采集系统、制造执行系统(MES)和企业资源计划系统(ERP)并实现这些系统之间的协同与集成。

我国企业需要重视企业的技术研发，用好新技术，在生产过程中推动智能制造。发展智能制造，既符合中国制造业发展的内在要求，也是重塑我国制造业新优势、实现转型升级的必然选择。大力发展智能制造，是实体制造业实现高质量发展的必由之路。

智能制造的五种模式

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。

（二）流程型智能制造

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，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。

实现原料、关键工艺和成品检测数据的采集和集成利用，建立实时的质量预警。

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、建立生产执行系统（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。

建立企业资源计划系统（ERP），实现企业经营、管理和决策的智能优化。

5、对于存在较高安全与环境风险的项目，实现有毒有害物质排放和危险源的自动检测与监控、安全生产的全方位监控，建立在线应急指挥联动系统。

6、建立工厂通信网络架构，实现工艺、生产、检验、物流等制造过程各环节之间，以及制造过程与数据采集和监控系统、生产执行系统（MES）、企业资源计划系统（ERP）之间的信息互联互通。

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，实现生产过程动态优化，制造和管理信息的全程可视化，企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平显著提升。

（三）网络协同制造

1、建有网络化制造资源协同云平台，具有完善的体系架构和相应的运行规则。

2、通过协同云平台，展示社会/企业/部门制造资源，实现制造资源和需求的有效对接。

3、通过协同云平台，实现面向需求的企业间/部门间创新资源、设计能力的共享、互补和对接。

4、通过协同云平台，实现面向订单的企业间/部门间生产资源合理调配，以及制造过程各环节和供应链的并行组织生产。

5、建有围绕全生产链协同共享的产品溯源体系，实现企业间涵盖产品生产制造与运维服务等环节的信息溯源服务。

6、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。

通过持续改进，网络化制造资源协同云平台不断优化，企业间、部门间创新资源、生产能力和服务能力高度集成，生产制造与服务运维信息高度共享，资源和服务的动态分析与柔性配置水平显著增强。

（四）大规模个性化定制

1、产品采用模块化设计，通过差异化的定制参数，组合形成个性化产品。

2、建有基于互联网的个性化定制服务平台，通过定制参数选择、三维数字建模、虚拟现实或增强现实等方式，实现与用户深度交互，快速生成产品定制方案。

3、建有个性化产品数据库，应用大数据技术对用户的个性化需求特征进行挖掘和分析。

4、个性化定制平台与企业研发设计、计划排产、柔性制造、营销管理、供应链管理、物流配送和售后服务等数字化制造系统实现协同与集成。

通过持续改进，实现模块化设计方法、个性化定制平台、个性化产品数据库的不断优化，形成完善的基于数据驱动的企业研发、设计、生产、营销、供应链管理和服务体系，快速、低成本满足用户个性化需求的能力显著提升。

（五）远程运维服务

1、采用远程运维服务模式的智能装备/产品应配置开放的数据接口，具备数据采集、通信和远程控制等功能。

利用支持IPv4、IPv6等技术的工业互联网,采集并上传设备状态、作业操作、环境情况等数据，并根据远程指令灵活调整设备运行参数。

2、建立智能装备/产品远程运维服务平台，能够对装备/产品上传数据进行有效筛选、梳理、存储与管理。

并通过数据挖掘、分析，向用户提供日常运行维护、在线检测、预测性维护、故障预警、诊断与修复、运行优化、远程升级等服务。

3、智能装备/产品远程运维服务平台应与设备制造商的产品全生命周期管理系统（PLM）、客户关系管理系统（CRM）、产品研发管理系统实现信息共享。

4、智能装备/产品远程运维服务平台应建立相应的专家库和专家咨询系统，能够为智能装备/产品的远程诊断提供智能决策支持，并向用户提出运行维护解决方案。

5、建立信息安全管理制度，具备信息安全防护能力。

通过持续改进，建立高效、安全的智能服务系统，提供的服务能够与产品形成实时、有效互动，大幅度提升嵌入式系统、移动互联网、大数据分析、智能决策支持系统的集成应用水平。

二、新技术创新应用要素条件

（一）工业互联网

1、建立工业互联网工厂内网，采用工业以太网、工业PON、工业无线、IPv6等技术，实现生产装备、传感器、控制系统与管理系统等的互联。

实现数据的采集、流转和处理；利用IPv6、工业物联网等技术，实现与工厂内、外网的互联互通，支持内、外网业务协同。

2、采用各类标识技术自动识别零部件、在制品、工序、产品等对象，在仓储、生产过程中实现自动信息采集与处理，通过与国家工业互联网标识解析系统对接，实现对产品全生命周期管理。

3、实现工厂管理软件之间的横向互联，实现数据流动、转换和互认。

4、在工厂内部建设工业互联网平台，或利用公众网络上的工业互联网平台，实现数据的集成、分析和挖掘，支撑智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等应用。

5、通过部署和应用工业防火墙、安全监测审计、入侵检测等安全技术措施，实现对工业互联网安全风险的防范、监测和响应，保障工业系统的安全运行。

（二）人工智能

1、关键制造装备采用人工智能技术，通过嵌入计算机视听觉、生物特征识别、复杂环境识别、智能语音处理、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等技术，实现制造装备的自感知、自学习、自适应、自控制。

2、结合行业特点，基于大数据分析技术，应用机器学习、知识发现与知识工程以及跨媒体智能等方法，在产品质量改进与缺陷检测、生产工艺过程优化、设备健康管理、故障预测与诊断等关键环节具备人工智能特征。

3、目标产品采用智能感知、模式识别、智能语义理解、智能分析决策等核心技术，实现复杂环境感知、智能人机交互、灵活精准控制、群体实时协同等方面性能和智能化水平的显著提高。

4、人工智能技术已在产品开发、制造过程等产品全生命周期过程中实际运用，实现对制造过程优化，技术方案和应用模式等具有可复制性、可推广性。

来源机械总院潍坊平台

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