大数据平台 工业互联网云平台
01
装备智能化
智能生产线、智能车 间、智能工厂
04 管理智能化
战略、管理、模式
02 生产方 式智能化
大规模生产向小量生产、 服务租赁
03
什么是智能化？
工业4.0与中国制造2025战略关键是智能化。 什么是“智能化”？
1、在动态复杂环境的感知与理解。 2、在动态复杂环境下的自主决策与优化能力。 3、基于经验数据的学习适应能力。尤其是学习能力是典型的智能行为！
提纲
• 新模式、新技术 、新制造的挑战 • 工业4.0、工业互（物）联网 • 如何构建数字化工厂，实现智能制造？
工业互联网与工业4.0的不同路径
IT革命 互联网
共用的技术
OT革命 PLC自动化
工业互联网、工业4.0、智能+
05
服务智能化
诊断分析、全流程的 生命管理
产品智能化
电子产品的大 量使用
个性化定制、服务延伸化
大规模 定制
协同 制造
市场多元化 需求个性化 开发周期短 低成本 高质量
设计协同 计划协同 供应链协同 工厂协同
柔性化 生产
数字化 生产
机器柔性 工艺柔性 产品柔性 生产能力柔性
数字化设计 数字化工厂 数字化管理
大规模定制
满足交期的前提下，尽可减少定制比例，增大通用比例，降低成本。标准化 是模块化的基础，模块化是定制化的基础。
未来的新技术
移动互联网
大数据
云计算
边缘计算
量子通信
物联网
区块链
AI
机器人
5G
新技术呈爆炸式增长，数字化世界已经到来！!
以上技术都不是停留在高校/科研机构实验室中的模型或者高高在上的理论，而是真实发生并已经走入工厂、企业 以及每个人的生活！这些新技术正在逐渐延伸到社会各个角落，一起推动新一轮的产业革命。
构建数字化工厂的智能制造
-数字化智能制造培训-深圳
蔡颖 PMP
提纲
• 新模式、新技术 、新制造的挑战 • 工业4.0、工业互（物）联网 • 如何构建数字化工厂，实现智能制造？
中国制造业面临的主要问题
缺少创新 品牌价值
质量管理 生产效率
丧失制造 成本优势
集成 中台
赋能 工业互联网平台
从设计到生 产变通性差
制造的复杂性
多样的，小批量 的客户需求
生产计划的 频繁变化
生产工艺的及时切 换与设备的控制
1、客户需求端与信息系统的连接. 2、实现订单的及时更新 3、产品应用的及时反馈
1、信息系统与生产设备连接实现生产计划的直接在设备上的落实. 2、M2M生产设备之间连接实现生产工艺之间自动协调. 3、生产设备与生产人员的连接实现生产过程的随时监控和调整。 4、生产设备与产品的连接实现生产的及时切换C/O。 5、产品质量的自动检测和优化。
AI+云大物移
工业4.0设计云 计算ຫໍສະໝຸດ 联物1网智慧 工厂
大 数据
移动 互联
人工智能
数据、信息、知识、智能
工业的变革-从推式、拉式、柔性自动化、智能化
客户响应
当前状态
福特
大规模生产
丰田 生产系统
精益生产 Kaizen改善
按订单制造
智能制造
Ｘ天生产
超智能服务
业务模型
新制造革命: 沿着旧地图走不到新世界
什么是智能化？
• 智能制造是将智能技术应用在整个产品全生命周期，以达到提高灵活性、提 高产质品量的、 目生标产。效率、节省成本、降低能耗，以及向购买者提AI供四创个级新别和：定制化
• 第一代智能制造: 融入自动化、管理及控制技术。 • 第二代智能制造: 机器学习。 • 第三代智能制造： 深度学习。
SoS 系统的系统 一硬一软一网一平台 一硬一软一网
一硬一软
数字孪生、CPS与虚拟仿真、VR/AR
数字孪生：可视，监控，诊断决策，自主决策，洞察预测。 通过软件或仿真系统分五个级别相互影响。最终形成CPS。
数字主线Digital Thread：MBD-MBE(Model-Based Enterprise)基于模型
1、采用供应链延迟技术：尽可能减少定制部份的流程。 2、采用产品模块化技术：可配置，尽可能减少定制模块，增加产品通用模块。 3、采用柔性化生产：可重构-尽可能减少定制的制造资源，增加通用的制造资源。
工业4.0：个性化定制、服务延伸
构建一个柔性或可重构制造系统。
1、多个品种的变化 2、大小批量的波动
找原料，智能找设备、工装、组装线组合或工厂，在最短时间交给客户。
• 幕后八个技术支持：
1、模块化设计、模块化自动化生产、模块化物流 2、智能计划排产调度APS、优化算法内嵌设计、设备、工艺端CPS 3、IIoT工业物联M2M 4、工业大数据 5、云计算 6、场景化、分布式计算决策 7、自组合、自适应应对多品种小批量 8、社交化（非结构化数据）大数据
利用3D产品数字化，将前端产品设计、工艺定义阶段的产品数据管理 与后端制造阶段的生产数据管理融合，实现产品设计、生产过程、维修服 务闭环协同全生命周期管理。
智能制造的基础，工业互联网平台（云、边、端）
、
边缘计算
工业互联网平台
智能服务
智能设备 边缘计算网关
企业系统
快速决策 安全可靠
设备OT
资产 分析 数据 安全 运营 PaaS云平台
智能制造是基于供应链逻辑显现
以最小化整体拥 有成本
实现最大化客户 服务水平
订单周 期太长
订单延 迟率高
产能有效利用率低 （？%）
客户个性 化要求多？
核心竞争力： 快速响应客户
个性化要求
订单及时 交付率？
%
库存？天，JIT到货率？ 多品种，小批量，短周期； 产品非标，按订单配置/生产；
销售订单变更频繁？；
数据、算法、知识（规则与模型）
3、快速的机动响应
尤其是在产能的缺乏的情况下，设计优化的运作规则尤为重要！（订单 优先级、换品时间、设备效率、成本、利润等优化），快速响应客户的变化需 求。
产品模块化重构能力，产能重构优化能力，商业模式的敏捷能力
未来的制造模式场景
-德勤
•
未来的制造模式场景
• 场景： 移动互联网+下单订购一个定制化的产品，制造过程按照需要，智能
1、单纯控制程序 2、传统AI 3、ML机器学习 4、DL深度学习
难点：1、开发效率低、标
• 德国工业4.0战略目标是2030实现注 耗、时第训长三。练、代部智署能整个系过统程 即CPS。
2、基础资源、算力稀缺昂
智能是建立在一个持续连接，强贵大。的优化算法引擎和活数据的闭环之上！
实现三项集成
信息物理系统（CPS）