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2019-2020年智能制造发展要素以及方向
 

按照《智能制造发展规划(2016- 2020年)》以及《智能制造工程实施指南(2016-2020年)》的要求,并且落实《 中国制造2025》整体部署,工业和信息化开展了智能制造试点项目并推荐工作。根据2018年智能制造试点示范项目的情况,我们一起来了解下工信部是如何判定智能制造的要素条件,或者说智能制造是怎样具体呈现的,以及2019以下几年智能制造的发展方向。

智能制造模式要素条件

离散型智能制造

1.车间/工厂整个设计、流程和布局建立数字化模型,以及进行模拟仿真,并且达到计划、生产、运行全过程的数字化管理。

2.应用数字3D设计和工艺技术来处理产品的设计和、仿真,验证并通过物理测试和测试优化。建立产品数据管理系统(pdm),实现产品设计以及工艺数据的集成化管理。

3.制造装备数控化率超越70%,实现各种设备信息互联与集成,如精准数控机床与工业机器人之间的信息集成,智能传感与控制设备、智能检测与装配设备、智能物流和仓储设备等高智能设备之间信息与集成相互合作。

4.生产过程数据采集以及分析系统,实现生产进度、现场、质量检查、设备生产状态等生产现场数据自动上传,实现可视化管理。

5.建立车间制造执行系统(MES),并且实现计划、调度、质量、设备、生产、能效的工作管理功能。建立企业资源规划系统(ERP),以实现供应链、物流、成本的企业经营管理功能。

6.建立内部通信网络体系结构的工厂,实现设计、工艺、制造、测试、物流和制造过程各环节之间,以及制造过程和制造执行系统(MES)以及企业资源规划系统(ERP)信息互联互通。

7.在工业信息安全管理制度和技术保护系统,具有网络防护、应急响应的信息安全保障能力。为了有效地避免系统故障或失效,构建了全生命周期方法的功能安全保护系统。

经过不断改进,实现企业设计、工艺、生产、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、设备智能升级、精益生产、工艺流程优化、可视化管理、质量控制和追溯性、智能物流等方面的快速发展。

流程型智能制造

1.工厂总体设计、工艺流程以及布局建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现生产流程数据可视化。

2.实现对物流、能流、物性、资产全过程监控,建立了数据采集监控系统,达到90%以上的生产过程数据自动数据率。实现原料收集、关键工艺和成品检验数据的采集和集成利用,建立了实时质量预警。

3.采用先进的控制系统,工厂的自控投用率达到90%以上,主要生产环节是实现基于模型的控制和在线优化。

4.建立制造执行系统(MES),生产计划、调度等建立模型,以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。为实现企业经营、管理和决策的智能优化,建立企业资源规划系统(ERP)。

5.对存在高安全性与环境污染的项目,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.建立工厂行业信息安全管理制度和技术保护系统,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。

经过不断改进,生产过程的动态优化,制造和管理信息的可视化,企业资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排和安全生产等方面智能化水平不断改善。

网络协调制造

1.在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.与云平台协作,展示社会/企业/部门的制造资源,实现制造资源和需求的有效对接。

3.基于云平台的协作,实现面向需求的企业间/部门创新资源、设计能力的共享、互补和对接。

4.通过协同云平台,实现对订单的企业间/部门间生产资源合理分配,并制造过程各环节和供应链的组织生产。

5.建立产品可追溯系统,在整个生产链中共享,实现产品制造,运营和维护服务的信息可追溯性服务。

6.建立工业信息安全管理制度和技术保护系统,具有信息安全保障功能,如网络保护、应急响应。

通过持续改进,网络化制造资源和云平台不断优化,企业间、部门间创新资源、的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。

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