什么是智能工厂.docx

1、什么是智能工厂智能工厂、数字化工厂与智能制造不可忽视的是，往往很多企业在提及这些概念时，容易将这些概念混为一谈，数字化工厂、智能工厂以及智能制造之间到底是否可以互相替换，这些概念之间是否存在区别？1、数字化工厂对于数字化工厂，德国工程师协会的定义是：数字化工厂（DF）是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络，包含仿真和3D/虚拟现实可视化，通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。数字化工厂集成了产品、过程和工厂模型数据库，通过先进的可视化、仿真和文档管理，以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能：在国内，对于数字化工厂接受度最高的定义是：数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进

2、行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。从定义中可以得出一个结论，数字化工厂的本质是实现信息的集成。2、智能工厂智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时，集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中

3、各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。3、智能制造智能工厂是在数字化工厂基础上的升级版，但是与智能制造还有很大差距。智能制造系统在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作，去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。智能制造系统不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能。系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器配合下，

4、更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本质是人机一体化。那么如何实现设计制造一体化、管控一体化呢？1、首先设备或者仪表等传感器要能够自组织、自学习、自维护的感知能力，理解环境信息和自身信息，并进行分析和判断来规划自身的行为和能力。能够跟随环境的变化自己做出决策来调整行动，有较强有力的支持度和记忆支持的模型为基础。2、工业互联网实现互联互通、实时控制，进而实现安全、节能将是智能工厂的核心技术。具体而言通过网络获取大数据的应用，开发、销售、ERP、PLM、SCM等业务管理系统与实际生产过程之间的协同等。通过设备间的互联，提高设备间的相互协同能力，从而使生产模块间

5、的搭配方式更灵活、更自由；3、利用机器视觉，人工智能等技术，使机器人与设备具备更加智能化的功能；通过信息化技术与自动化技术的结合，构建深度整合的数字化工厂；智能工厂中不仅仅是智能系统、智能模型这么简单，而是把传统的工厂附加上形象思维，让他独立承担起分析、判断、决策的任务，在智能机器的配合下能够更好的发挥出人的潜力，使人机之间表现出一种平等共事、互相理解、互相协作的关系。因此，在智能制造系统当中，高素质、高智能的人将发挥更好的作用。人工智能则承担起了能够帮助厂区分析、判断、决策的任务，机器智能和人的智能能真正的集成在一起，相互配合、相得益彰。4、实现虚拟现实技术也是实现高水平的人机一体化的关键技

6、术之一，虚拟现实技术是以计算机为基础，融合信号处理、动画技术、智能推理、预测、仿真多媒体技术为一体，借助多种音像和传感器，虚拟展示现实生活当中各种过程、部件，因而能够模拟制造过程和未来的产品。从感官和视觉上给人获得完全如真实的感受，它的特点是可以按照人的意志、意念来变化，这种人机结合的新一代的智能界面是智能制造的显着特征。总结现代智能工厂有四大关键点：一是要连接所有网络以拿到数据。二是要有智能传感器。三是大数据，将所有设备、所有人连接后，所有数据都大批量传送到智能终端上。四是分析，得到数据后从中抓取出应用趋势来，提高设备状态的检测和预测水平。要形成高速传输、大数据，保证实时性、安全性和节能就变

7、得十分关键。因此工业互联网是承载人工智能的技术平台、大数据则成为人工智能的生产要素。走进三一重工18号厂房三一18号厂房是亚洲最大的智能化制造车间，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是三一重工总装车间。2008年开始筹建，2012年全面投产，总面积约十万平方米。三一重工总装车间分为装配区、高精机加区、结构件区、立库区、展示厅、景观区六大功能区域；主要生产泵车、拖泵、车载泵和平地机、压路机、摊铺机、正面吊等产品。厂房规划全面应用数字化工厂仿真技术进行方案设计与验证，此举大大提高了规划的科学性，及布局的合理性。1、智能加工中心与生产线三一重工在上海临港产业园建成全球最大最先进的挖掘机生

8、产基地，焊接机器人大规模投入使用，使得三一挖掘机的使用寿命大约翻了两番，售后问题下降了四分之三。目前，三一重工已经完成车间机加设备的研发采购与安装调试。智能加工中心与生产线2、智能化立体仓库和物流运输系统三一智能化立体仓库由华中科大与三一联合研制，总投资6000多万元, 分南北两个库，由地下自动输送设备连成一个整体，总占地面积9000平方米，仓库容量大概是16000个货位。这个库区有几千种物料，能支持每月数千台产品的生产量。自动配送物料的AGV小车3、智能化生产执行过程控制三一集团制造执行系统，它充分利用信息化技术，从生产计划下达、物料配送、生产节拍、完工确认、标准作业指导、质量管理、关重件条

9、码采集等多个维度进行管控，并通过网络实时将现场信息及时准确地传达到生产管理者与决策者。高度智能化的生产车间4、智能化生产控制中心采用了Andon系统之后，一旦发生问题，操作员可以在工作站拉一下绳索或者按一下按钮，触发相应的声音和点亮相应的指示灯，提示监督人员立即找出发生故障的地方以及故障的原因，可以减少停工时间同时又提高了生产效率。智能工厂的智能化基因在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作，生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用，能够回答”哪组参数被用来处理我“、”我应该被传送到哪里“等问题。同时，智能辅助系统将从执行例行任务中解放出来，使他们能够

10、专注于创新；灵活的工作组织能够帮助工人把生活和工作实现更好地结合，个体顾客的需求将得到满足。1、三元战略美国与德国的工业发展战略核心均为CPS（Cyber- Physical System）系统，是典型的二元战略。美国是C(Cyber，包括：数字、信息、网络等虚拟世界)+P(Physical，包括机器、设备、设施等实体世界)，德国是P+C，两国均是基于高素质劳动者、国家人力匮乏、企业高协同化、高法制化的基础之上而提出的战略！三元战略而中国装备水平较美国和德国有一定差距，数据采集分析决策能力也有局限，但中国具有人力资源优势，所以应该充分挖掘人的作用。因此，中国制造企业推进工业发展不能完全照搬发达

11、国家的二元战略，更宜采用CPPS（Cyber-Person-Physical System）人机网三元战略，充分体现人的能动作用。2、六维智能所谓“六维智能理论”，就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂，这6个方面包括：六维智能智能计划排产，是从计划源头上集成ERP，进行APS高级排产。智能生产协同，从生产准备过程上，实现物料、刀具、工装、工艺的并行协同准备。智能的设备互联互通，是CPS信息物理系统的典型体现，实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状态的实时监控等。智能资源管理，包括对物料、设备、刀具、量具、

12、夹具等生产资源进行精益化管理、库存智能预警等。智能质量过程管控，是对影响产品质量的生产工艺参数进行实时采集、控制，确保产品质量。智能决策支持，是基于大数据分析的决策支持，形成管理的闭环，以实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。智能工厂核心架构工业4.0是什么？每个人站在不同的角度会有不同的理解，是互联、集成(纵向、横向、端到端)、数据、创新、服务、转型或是CPS、是智能工厂、是智能制造亦或是国家战略、企业目标。工业4.0核心内容就是建一个网络、三项集成、大数据分析、八项计划和研究两个主题。1、建一个网络（CPS）CPS让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚

13、拟网络世界与现实物理世界的融合，将网络空间的高级计算能力有效的运用于现实世界中，从而在生产制造过程中，与设计、开发、生产有关的所有数据将通过传感器采集并进行分析，形成可自律操作的智能生产系统。2、三个集成工业4.0中的三项集成包括：横向集成、纵向集成与端对端的集成。图片来自工业4.0研究院工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成，集成是实现工业4.0的重点也是难点。3、数据处理：大数据分析随着信息物理系统的推广，智能装备和终端的普及以及各种各样传

14、感器的使用，将会带来无所不在的感知和无所不在的连接，所有的生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业4.0和制造革命的基石。总体来说，工业4.0关注的企业数据分为四类：产品相关的数据，俗称企业主数据；运营数据，一般称为交易数据整个价值链上的数据，如供应商、分销商、客户等数据，也是属于企业主数据管理的范畴对企业经营分析有价值的外部数据。传统制造业缺陷 1、资源组合不佳多工序段的结构，容易造成物流断点，搬运、停工、等待、堆码、清点、寻找等。采用批量生产，导致批量在制品按序转移，后工序经常处在等待。由于批量生产

15、，工序速度不一样，投料过早，物料不配套，计划变动，品质缺陷，大量在制品资源积压。过多的工序段的结构，造成信息流断点，工序段的壁垒，有的工序等待，而有的工序冒进。2、产能过剩和不足生产线规模较大，生产线能力的增减不灵活，跟不上市场订单的变化，有时产能不足，有时产能过剩。3、工序生产节拍差异由于工序过多，虽然工序之间的差异较小，但是，会导致工序节拍累计差异就大，不同的工序的工作量和加工难度分布不同。轮番成批上线时，各工序的产能很难适应。导致节拍失衡。4、生产线的切换难度因为生产线规模较大，切换线较难。物流，信息流，工艺顺序环环相扣，牵涉面太广，耗费太大。5、搬运时间过长目前大部分的工厂布局，都是工序段，所以物料的移动需要大量的搬运。6、冗员过多，配置不灵活庞大的职能机构，文员统计，物料交接，信息沟通，部门协调，减弱了市场的应变能力。7、采购意识落后传统的采购方式是按销售订单的需求或是批量经济采购，而不是按造生产消耗的速率采购。8、生产管理薄弱生产计划管理周期太长，投料不精细，作业动作不