智能工厂规划及实施案例

就拿智能制造来说，智能制造他包含哪些内容，哪些方面？这个问题换个问法就是，作为企业，哪些地方可以体现智能化，那我们的企业是不是就得思考一下？

什么是智能化

我的产品是不是可以智能化？我产品的生产过程是不是可以智能化？我的研发，管理，物流供应链的管理上是否可以智能化？我的产线是否要换很多智能装备？比如机器人，比如加工中心，在比如各种各样的智能设备，以实现我们数据获取的智能化，从而实现我共产生产线的智能化？那么如果这些都实现了智能化，这些的实现又如何的来智能化影响我们的决策层，基于工业大数据分析从而实现决策智能化呢？

方面很多，那么我们就需要将自己（这个自己可以简化抽象成一家普通的工厂），但实际上每家工厂在当下都是或多或少的有着一些软件或者自动化装置等再用的（那我们姑且也不考虑）。

智能工厂（或者说智能企业）整体的智能体现：

智能制造包含哪些技术

智能制造包含什么我们知道了，那么我们实现智能制造需要哪些分门的技术来支撑呢？这个也很容易可以罗列出来：

1、信息与通信技术；

2、自动化技术

3、先进制造技术 每个行业每个产业都应该有与之匹配的先进生产技术促使其发展

4、人工智能技术 脸部识别 语音识别 翻译 工业上的故障诊断 缺陷查验等

5、精益思想技术  现代生产企业的智能制造构建不能基于没有精益生产思想的基底里

上面的技术，其实分开说都是可以延伸出非常庞大并且深邃的知识技术架构体系，我们不可能每个技术都是用最精锐，最高端的，再说了技术这个东西 永远没有最前沿，永远有新的技术出来。那么我们就得基于这些技术，勾勒下智能工厂的架构。

1基础设施层 工厂网络 车间联网 信息安全 视频监控 身份识别 工业安全

2智能装备层 智能生产设备 能源测量与监控设备 智能物流设备 智能检测与数据采集设备

3智能产线层 自动化 柔性生产线 电子看板 创阿奇 机器视觉 SPC

4智能车间层 MES APS WMS 车间仿真 AGV 立体仓库等物流设备

5工厂管控层 生产指挥系统

智能工厂规划（无行业特征）

下面就是智能工厂的规划，搜集的几个方面，其实是个框架，（其实相对来说还是比较粗的没有具体到某个行业某个企业），每个人参考只能看到个粗线条的思路，可以参考的步骤，具体到某个企业的时候，做智能工厂那是需要具体的调研规划的，具体从哪几步开始，三年内完成几项，还是怎么的？不过一些接口协议，一些设备采购上一定是要考虑在前面的，稚嫩工厂是个长远的路，如果要做，前期的功课一点也少不了：

1、制造工艺的分析与优化

考虑制造工艺分析优化，这是智能工厂的最最最基础的，你的工艺功夫如若还是落后的，那么你的网络，你的设备再好，也是华丽的外壳落后的动力，比如做一条新的生产线或者建一个新的工厂，首先得思考你的核心工艺是什么：  冲压？ 锻造 热处理？ 喷涂啊？等，这工艺本身有什么特点，

举个例子：参观德国奥迪A8的工厂，这个奥迪A8主要是铝制车身，一旦材料变成了铝再加上少量的高强度钢和其他的一些复合材料以及金属镁这些材料，那么他的制造工艺就完全变了， 传统的点焊就不适用了，那么就要用到其他的工艺，比如摩擦焊 、激光焊加上一些铆接等等方法。这个算是内功的修炼了。

2数据采集

不管你现在采集不采集，在规划的时候一定要按照将来要采集这个先决条件来规划，预先考虑好数据采集接口的规范，以及SCADA系统的应用。

3设备联网

这边就是需要考虑几点：如何实现设备与设备之间的互联？采用怎样的通信方式（有线还是无线）？采用哪种通信协议和接口方式？采集出来的数据如何处理？等

这些问题都想明白了并且解决了，差不多是工厂网络基础算是建好了。

4工厂智能物流

建立集中拣货区域，

规划采用带有导轨的工业机器人、桁架式机械手等方式来传递物料

采用AGV、RGV或者悬挂式输送链等方式传递物料；

根据前后道工序之间产能的差异，设立生产缓冲区；

应用立体仓库和辊道系统。

▽自动拣货 （图源自网络）

5质量管理方面

我们都听过这样一句话：质量是设计生产出来的，不是检验出来的，检验是产生数据，那么对这些数据的管理就是要下功夫的地方，我们需要将质量控制在信息系统中嵌入生产主流程，如：检验，试验在生产订单中作为工序或工步来处理。

质量审理以检验表单为依据启动流程开展活动，最小单位订单量，以及质量检验表单数据与生产订单相互关联、穿透，建议做到订单与质检数据可以一步阅取，那么数据有记录，数据有关联，这还不够，需要按结构化数据存储质量记录，为产品单机档案提供基本的质量数据，为质量追溯提供依据；质量控制设置--检测--记录--评判--分析--持续改进。

数据得以分析，在质量检验上做调整，比如：可分为自检，互检，专检，也可分为过程检验和终检；当然最重要的还是在生产工艺生产设备上的原因检查与改善，产品就是设备生产出来的孩子，那么产品的缺陷有些是可以后期修改依然可以合格，更主要的是要检查是不是 机器吃的东西不好，是不是机器自身的那个零件不好，温度，压力不对等等，这些都是可能的原因，当然具体是从哪个方面改进是需要我们的工艺工程师进行专业性的判断的。

质量管理的目的是降低浪费，这个环节在一些安全性产品零件行业就很重要，大大的影响着企业的品牌形象，客户满意度等，

6设备管理方面

生产管理信息系统中设置设备管理模块，使得设备有宏观的掌控，可以释放最高产能，在设备管理模块中，建立各类设备数据库，设置编码，及时对设备进行维保，通过实时采集设备状态数据，为生产排产提供设备的能力数据；同事要建立设备的健康管理档案，根据积累的设备运行数据建立故障预测模型，进行预测性维护，就是从机器坏了再修，到预防性维修，再到预测性维修，当然某些行业还要进行设备的备品备件管理。

设备的管理其实最主要的是提现精益的思维，机器的产能都是生产企业比较关注的，机器的投资价值也都不低。

7智能装备的应用

这个一部分是智能化提现的比较明显的一part,

首先是数控装备，这个是数字化所必须的，然后就是智能装备，比如：制造设备与切削加工设备组合应用的智能制造单元，可以实现部分工序（或者部分产线）的自动化，数字化，智能化

再比如：SCADA机器人，并联机器人，协作机器人这些装备的联合运用等等。

8智能产线规划

智能产线设计的注意点这个很重要：

1）需要考虑节约空间，减少人员的移动，如何进行自动检测，从而提高生产效率和生产质量

2）需要分析哪些工位可以布置自动化设备以及机器人，哪些工位只能采用人工，

当然在规划之前首先得知道智能产线的功能，他可以实现什么或者说可以带来哪些便利？

1）智能产线是可以自动采集生产和装配过程中的生产，质量，能耗，设备等等的数据的；

2）通过电子看板能显示实时的生产状态，防呆措施；

3）通过安灯系统实现设备维护与工程人员的信息传递，减少设备异常反馈时间，提高生产效率；比如：机器异常，红灯闪烁，那么我们的主管维修人员手机就收到了一个短信，那么就可以快速的去进行检查：

4）能够及时快速的发现冗余产能，设备，可以根据反馈及时作出生产调整等；

5) 工人的工位 *** 作基于智能的提示，比如：生产工位上工位机的使用就很方便：查阅SOP，生产 *** 作指南等

9MES的规划与应用

MES是智能工厂规划落地的着力点，（虽然说上了MES不等于就是智能工厂，但是不得不说现在很多企业在做智能工厂的时候 很多都仅仅是用了个MES）旨在加强MRP计划的执行功能，贯彻落实生产策划，执行生产调度，实时反馈生产进度

面向生产线上的工人，他需要生产什么，按照什么生产，需要达到什么标准，什么时候开始生产，什么时候完工，使用什么原料等；

当然生产过程的“人员，物料，工艺，质检等”各种数据都可以及时获得；

MES从ERP中获取生产订单信息，获取BOM信息，获取产品库存信息，工艺信息从而可以提高设备资源的利用率和生产排成效率。

转的一张图，好像上一篇博客中也有

其实细分还有很多方面，产品全生命周期成本管理，电气设计软件开放数据模型等等非常多的方面，今天先梳理到这里吧，

更多分享与整理，慢慢梳理，关于制造业，关于信息化，关于智能工厂。

钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级，当前的重点就是加快智能制造发展，即借助智能制造技术，转变生产管理模式，实现敏捷制造和精细化管理，进而推动钢铁行业的转型升级。

智能制造引领新一轮制造业革命，也是一场具有划时代意义的深刻的工业革命。《中国制造2025》明确坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快我国从制造大国向制造强国转变。推进钢铁行业智能制造是时代发展的必然趋势，也是我国实现钢铁强国的必由之路。

时下，我国钢铁行业正在全面贯彻实施《钢铁工业调整升级规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》）。“十三五”期间，我国钢铁工业将进入以结构调整、转型升级为主的发展阶段，也是钢铁工业结构性改革的关键阶段。钢铁行业要积极适应、把握、引领经济发展新常态，落实供给侧结构性改革，以全面提高钢铁工业综合竞争力为目标，以化解过剩产能为主攻方向，坚持结构调整、创新驱动、绿色发展、质量为先、开放发展，加快实现调整升级，提高我国钢铁工业发展质量和效益。

要实现钢铁工业“十三五”规划的目标，钢铁企业必须全面推进智能制造，而《规划》为我国钢铁行业如何推进智能制造指明了方向，确定了目标，指出了路径。

钢企智能制造探索步伐加快

如今，不少钢铁企业已经在智能制造上开拓探索和实践，取得了较好的成效。宝武集团、沙钢等大型钢企采用工业机器人、无人行车、无人台车、无人仓库等智能制造技术来提高劳动效率，降低生产成本，在钢铁生产自动化、库存、营销等关键环节智能化水平先进。

一些大型钢厂将智能制造分成“3+1”模式，即“智能装备、智能工厂、智能互联和基础设施”，进行探索和实施。据介绍，目前，该领域研发的课题主要是钢铁制造全流程在线检测—监测技术及数字化、智能化嵌入技术，分布与集成相结合的余热余能梯级利用和系统回收技术，钢铁生产智能化能源管控与环境优化技术，污染物分布与集中结合的协同控制与一体化脱除技术，钢厂与相关产业互补链接及与周边社会共生共荣生态链接技术，钢铁流程制造和服务一体化网络集成技术，钢铁制造流程物质流、能量流、信息流协同动态调控技术，高性能钢铁产品定制化、减量化生产及装备技术，高性能钢铁产品全生命周期智能化设计、制备加工技术。

从目前来看，不少钢企纷纷进入智能制造领域：

有的钢厂借助“互联网+”、物联网和智能制造技术，依托传感器、工业软件、网络通信系统、新型人机交互方式，实现人、设备、产品等制造要素和资源的相互识别、实时联通，促进钢铁研发、生产、管理、服务与互联网紧密结合，推动钢铁生产方式的定制化、柔性化、绿色化、网络化、智能化。

有些技术、资金实力雄厚的钢铁企业，则以钢铁流程绿色化、智能化集成为目标，重点围绕制造流程结构优化、制造流程技术提升、钢铁制造服务平台建立、新型商业模式建立与运营四大关键路径进行研发。

有的钢厂以关键环节机器换人为抓手，尝试和实践全工序机器换人，提升智能化生产水平，先后建成5000毫米宽厚板和特棒示范智能车间，形成了独具特色的智能制造发展之路。

有的钢厂明确智能制造目标，稳步推进：减少人工作业，提升自动化能力；全面推进建立区域化、工序化的信息监控、管控平台；制订公司智能化制造规划，并成立智能制造推进项目团队，以实现从机械化、自动化、信息化到智能化的逐步转变。

有的钢企确定了智能制造目标，即在未来几年内建设、改造一批智能化产线，完成基于互联网来满足用户个性化需求的智能化研发、生产、销售体系构建，促进企业实现向智能制造模式的转型。

钢企推进智能制造该如何着力？

一家钢企从事自动化生产工作的负责人坦言：“我们公司不是不想尝试智能制造，而是不知道该怎么着手。”

曾有一家大型钢铁企业工程师也向笔者表示，目前，国内钢铁智能化仍处于初级阶段，在实际生产过程中还是以经验为主导，尽管个别生产线有自己的数据库，但一般为生产工艺的数据，在上下游衔接等方面没有形成一个统一的系统。

那么，钢铁行业该如何加快推进智能制造？在一系列钢铁产业发展的高峰论坛上，业内专家就我国钢铁业推进智能制造发表了各自的见解，给钢铁企业诸多的思考和启迪。

业内专家指出，钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级，当前的重点就是加快智能制造发展，即借助智能制造技术，转变生产管理模式，实现敏捷制造和精细化管理，进而推动钢铁行业的转型升级。智能制造是制造业未来发展的重大趋势，也是当前钢铁行业转型升级、提质增效的重要着力点。早在2015年工信部发布的《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》，决定自2015年启动实施智能制造试点示范专项行动，以促进工业转型升级，加快制造强国建设进程。其中，钢铁行业已被列入工信部的智能制造试点范围。

专家同时强调，推进钢铁行业智能制造是一个庞大的系统工程，涉及资金、技术、人力等诸多方面，系统策划是确保目标一步一步实现的有效方法，不能急功近利、一哄而上，而要稳扎稳打、分步实施、循序渐进，即针对我国钢铁行业和智能制造的特点，逐步推进制造过程智能化。诸如，在重点领域试点建设智能工厂或数字化车间，加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理等技术和装备在生产过程中的应用，促进钢铁制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制等的发展。同时，在此基础上全面实施高级计划排程（APS）系统，实现敏捷制造和精准交货。

专家表示，在推进企业决策智能化方面，目前主要以两化深度融合为载体。钢铁智能制造的核心是对信息资源的有效开发和高效利用，目标是提高资源的全局利用效率，其重点在于决策的智能化。为提高资源和能源利用效率，钢铁企业应采用系统优化的思想，建立具有冶炼技术和经济成本的双重模型，实现单部门局部优化与多部门一体化全局优化的平衡。

大数据是传统数据库、数据仓库、商业智能概念外延的扩展和手段。推进大数据的集成应用，关键在于健全钢铁行业信息化基础设施，整合冶金数据资源，突破钢铁行业大数据核心技术，提升钢铁大数据分析应用能力，提高数据安全保障能力，培养复合型大数据人才，组织实施制造业大数据创新应用试点，以推动制造模式变革和冶金行业的转型升级，培育发展冶金产业新业态。

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