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工信部试点项目要素:智能制造的五种模式

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-06-21  来源:工信部
核心提示:机电行业;智能制造;机电政策;行业资讯
      为落实《中国制造2025》总体部署,按照《智能制造发展规划(2016-2020年)》《智能制造工程实施指南(2016-2020年)》的要求,工业和信息化部现开展2018年智能制造试点示范项目推荐工作。其中明确了2018年智能制造试点示范项目要素条件,以下供参考。
 
     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。

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