苏州智能化工厂建设指南规范doc.docx

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苏州智能化工厂建设指南规范doc

苏州市智能工厂建设指南

1总则

1.1总体框架

智能工厂应实现多个数字化车间的统一管理与协同生产，应将车间的各类生产数据进行采集、分析与决策，并将优化信息再次传送到数字化车间，实现车间的精准、柔性、高效、节能的生产模式。

智能工厂包括“A离散型”、“B流程型”、“C拓展应用”、“D新型技术应用”、“E绩效优化”、“F模式创新”；智能工厂的总体框架如图1示。

图1智能工厂总体框架图

具体而言，A离散型或B流程型包括智能生产、智能装备/产线、智能管理、智能物流、集成优化、信息安全；C拓展应用包括智能设计（离散型）、智能工艺优化（流程型）、售后服务；D新型技术应用包括工业互联网、工业云平台、工业大数据、人工智能应用；E绩效优化包括生产效率提高30%以上、运营成本降低30%以上、产品研制周期缩短30%以上、产品不良品率降低30%以上、能源利用率降低10%以上。

F模式创新包括大规模个性化定制、远程运维、网络协同制造、全生命周期服务。

1.2基本要求

智能工厂的基本要求如下：

（1）设施全面互联

建立各级标识解析节点和公共递归解析节点，促进信息资源集成共享；建立工业互联网工厂内网，工业以太网、工业现场总线、IPv6等技术，实现生产装备、传感器、控制系统与管理系统的互联；利用IPv6、工业物联网等技术实现工厂内、外网以及设计、生产、管理、服务各环节的互联，支持内、外网业务协同。

（2）系统全面互通

工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型可进行模拟仿真，应用数字化三维设计与工艺技术进行设计仿真；建立制造执行系统（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；建立产品数据管理系统（PDM），实现产品设计、工艺数据的管理；在此基础上，制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）与数字化三维设计仿真软件、产品数据管理（PDM）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）等系统实现互通集成。

（3）数据全面互换

建立生产过程数据采集和分析系统（SCADA），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。

制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）与数字化三维设计仿真软件、产品数据管理（PDM）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）等系统之间的多元异构数据实现互换。

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。

（4）产业高度互融

构建基于云计算的集成共享服务平台，实现从单纯提供产品向同时提供产品和服务转变，从大规模生产向个性化定制生产转变，促进制造业与服务业相融合。

2共性标准

智能车间是智能工厂的基础，智能车间标准参见《江苏省智能车间认定方法》。

共性标准是智能工厂的必备条件，解决智能工厂共性关键问题，包括智能生产、智能装备/产线、智能管理、智能物流、集成优化、信息安全。

2.1智能生产（离散型）

建立制造执行系统（MES），实现生产计划管理、生产过程控制、产品质量管理、车间库存管理、项目看板管理智能化，提高企业制造执行能力。

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。

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。

2.1.1生产排程柔性化

建立高级计划与排产系统（APS），通过集中排程、可视化调度及时准确掌握生产、设备、人员、模具等生产信息，应用多种算法提高生产排程效率，实现柔性生产，全面适应多品种、小批量的订单需求。

2.1.2生产作业数字化

生产作业基于生产计划自动生产，工单可传送到机台，系统自动接收生产工单，并可查询工艺图纸等工艺文件。

2.1.3质量控制可追溯

建立数据采集与监视控制系统（SCADA），通过条形码、二维码或无线射频识别（RFID）卡等识别技术，可查看每个产品生产过程的订单信息、报工信息、批次号、工作中心、设备信息、人员信息，实现生产工序数据跟踪，产品档案可按批次进行生产过程和使用物料的追溯；自动采集质量检测设备参数，产品质量实现在线自动检测、报警和诊断分析，提升质量检验效率与准确率；生产过程的质量数据实时更新，统计过程控制（SPC）自动生成，实现质量全程追溯。

2.1.4生产设备自管理

设备台账、点检、保养、维修等管理实现数字化；通过传感器采集设备的相关工艺参数，自动在线监测设备工作状态，实现在线数据处理和分析判断，及时进行设备故障自动报警和预诊断，部分设备可自动调试修复；设备综合效率（OEE）自动生成。

2.1.5生产管理透明化

可视化系统实时呈现包含生产状况（生产数、生产效率、订单总数、完成率）、品质状况（生产数中的不良数、不良率）、设备状况等生产数据；生产加工进度通过各种报表、图表形式展示，直观有效地反映生产状况及品质状况。

2.1.6物流配送智能化

基于条形码、二维码、无线射频识别（RFID）等识别技术实现自动出入库管理，实现仓储配送与生产计划、制造执行以及企业资源管理等业务的集成；能够基于生产线实际生产情况拉动物料配送，根据客户和产品需求调整目标库存水平。

2.1.7能源资源利用集约化

建立能源综合管理监测系统，主要耗能设备实现实时监测与控制；建立产耗预测模型，水、电、气（汽）、煤、油以及物料等消耗实现实时监控、自动分析，实现能源资源的优化调度、平衡预测和有效管理。

2.2智能生产（流程型）

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。

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。

2.2.1生产排程柔性化

建立高级计划与排产系统（APS），通过集中排程、可视化调度、工业大数据等及时准确掌握生产、设备、人员等生产信息，应用多种算法提高生产排程效率，实现柔性生产，全面适应多品种、小批量的订单需求。

2.2.2生产作业数字化

生产管理系统和分布式控制系统（DCS）全面集成，自动生成企业所需要的日报表、盘点表、月质量报表等相关报表。

生产流水线上重要工艺参数、设备状态、料位、喂料量等实行实时监控；图形站上的生产流程图所有显示值均为动态数据，可定时刷新。

2.2.3质量控制可追溯

生产线安装大量传感器探测温度、压力、热能、振动和噪声等，用大数据分析整个生产流程，一旦某个流程偏离标准工艺，及时报警预判。

质量管理系统和化验设备无缝集成，实现在线检测。

企业基于同一个平台系统进行操作，与检测设备集成，自动形成使用数据，系统自动汇总质量数据信息。

统计过程控制（SPC）自动生产，实现质量全程追溯。

2.2.4生产设备自管理

设备台账、点检、保养、维修等管理实现数字化；通过传感器采集设备的相关工艺参数，自动在线监测设备工作状态，实现在线数据处理和分析判断，及时进行设备故障自动报警和预诊断，部分设备可自动调试修复；设备综合效率（OEE）自动生成。

2.2.5生产管理透明化

可视化系统实时呈现包含生产状况（生产数、生产效率、订单总数、完成率）、品质状况（生产数中的不良数、不良率）、设备状况等生产数据；生产加工进度通过各种报表、图表形式展示，直观有效地反映生产状况及品质状况。

2.2.6能源系统和水电仪表无缝整合

准确掌握各类能源介质分系统运行状况；完善能源计量体系，提供数据支撑、统一数据来源。

2.2.7物流配送智能化

基于条形码、二维码、无线射频识别（RFID）等识别技术实现自动出入库管理；实现仓储配送与生产计划、制造执行以及企业资源管理等业务的集成。

能够基于生产线实际生产情况拉动物料配送，基于客户和产品需求调整目标库存水平。

2.3智能装备（离散型）

智能装备主要包括高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、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。

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。

2.4智能产线（流程型）

采用自动化生产线、机器人、高端数控机床等，建立先进控制系统，配置数据采集系统，建立实时数据平台。

采用先进控制系统，生产工艺数据自动采集率90%以上，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。

2.5智能管理

建立企业资源计划（ERP），以系统化思维和供应链管理为核心，科学配置资源，优化运行模式，改善业务流程，提高决策效率。

利用跨供应链的产品全生命周期管理系统（PLM），改善产品研发速度和敏捷性，增强交付客户化、为客户量身定做的能力。

高级计划与排产系统（APS）应用拓展到企业上下游供应链，围绕核心企业的网链关系，在正向需求流及逆向供应流之间增加供需平衡管控机制，实现供应链各环节共同规划需求、订单和预测分析评估调整、产能和关键物料规划与控制、多工厂多车间协同、短中长期物料供需平衡管控等。

2.5.1客户管理

企业信息中心应用先进的信息（CRM、APP等）以及互联网技术，全方位管理企业内部销售体系及面向市场的商业机会，需涉及人员、订单、服务，以及客户跟踪、维护与反馈等信息，从而实现信息化的管理模式，并需建立创新的与客户互动的信息平台，所采集的交期达成、产品质量、售前（后）服务等数据需及时反馈给工厂资源管理信息中心。

2.5.2供应商管理

以数字化车间集成信息及采购运营数据为支撑，分析不同时期影响各个产品采购的主要因素，动态指导供应商管理，提升供应商水平。

结合客户订单及生产制造基础信息，自动计算采购清单和采购订单分配方案，降低采购风险，提高供应商对采购决策的信服度，增强供应商战略合作的稳定性。

2.5.3供应链管理

在对工厂运营和车间集成信息等进行关联细分的基础上，实现工厂与车间、车间与车间之间供应链各环节成员能力与特征的标签化，结合客户管理和供应商管理，以实现工厂柔性生产为目标，根据成员标签动态调整供应链各环资源配置和信息流向，增强供应链稳定性和抗风险能力，实现供应链整体能力的提升。

2.5.4终端客户质量管理

根据工厂信息系统（CRM、SCM）结合物联网CPS技术搜集客户质量反馈和产品使用状况反馈数据，并用实时的、满足大数据体量的数据汇集到大数据平台，运用分析引擎智能分析质量问题模式及产生原因，排查影响质量的因素，智能化地提供改善建议。

2.5.5管理可视化

通过信息技术手段搜集智能工厂生产经营中产生的数据、状态、进度、指标、异常等数据，采用数字仿真模型、大数据分析等手段提供关键指标（如绩效）、管理预警、优化建议等决策依据和解决方案仿真。

并通过图形化和三维技术展示，形成真实工厂的数字映像。

可使用电子看板、移动设备等显示载体。

2.6智能物流

（1）基于条形码、RFID等识别技术实现自动出入库管理；实现仓储配送与生产计划、制造执行以及企业资源管理等业务的集成；

（2）能够基于生产线实际生产情况拉动物料配送，基于客户和产品需求调整目标库存水平，实现和AGV等自动化物流系统的无缝集成；

（3）应用知识模型实现订单精益化管理、路径优化和实时定位跟踪，实现无人机运输、物联网跟踪等。

2.7集成优化

智能工厂的集成优化主要是实现车间与工厂、工厂与集团之间不同层次、不同类型的设备与系统间的网络连接，并