智能制造五大模式
(3)在制品管理困难。由于零件品种多,工艺路线长,给人工管理在制品带来诸多困难,现场生产情况得
不到及时反馈。
(4)质量管理采取事后检验为主的管理方式。废品率得不到有效控制。
由于我国离散制造领域的智能制造渗透较低,因此离散型智能制造系统解决方案需求缺口较大。
在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域,企业发 展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间,侧重从单台设备自动化和产品智能化入 手,基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。因此其智能工厂建设内容为:
5. 建立车间制造执行系统(MES),实现计划、调度、质量、设备、生产、能效的 全过程闭环管理。建立企业资源计划系统(ERP),实现供应链、物流、成本等企业 经营管理的优化。
6. 建立工厂内部互联互通网络架构,实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过 程各环节之间,以及与制造执行系统(MES)和企业资源计划系统(ERP)的高效协 同与集成,建立全生命周期产品信息统一平台。
智能制造五大模式
中国制造2025的主攻方向
克强总理视察工信部重点关注工作内容
装备制造业智能制造经验交流
智能制造的内涵
信息深度自感知
准确感知企业、车间、 系统、设备、产品的 实施运行状况
精准控制自执行
执行决策,对设备状 态、车间和生产线的
计划作出调整。
智慧优化自决策
对实时运行状态数据 进行识别、分析、处 理,根据分析结果, 自动做出判断与选择。
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),实现产品数据的集成管理。
3. 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在生产管控中的互联互通与高度集成。
4. 建立生产过程数据采集和分析系统,充分采集生产进度、现场操作、质量检验、设 备状态、物料传送等生产现场数据,并实现可视化管理。
在机械、航空、航天、汽车、船舶、轻工、服装、医 疗器械、电子信息等离散制造领域,开展智能车间/工厂的 集成创新与应用示范,推进数字化设计、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、智能物流等试点应用,推动企业全业务流程智能化整 合。
Hale Waihona Puke 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。
(1)生产准备周期长。由于制造资源优化调度手段落后,导致生产准备周期相对过长,在单件小批量的生
产模式下,生产准备时间时常大于加工时间,造成设备的极大浪费。
(2)生产计划协调性差,作业调度困难。生产作业计划主要依靠调度员经验制定,计划协调性不好,导
致设备利用率低,设备效能得不到充分发挥;任务执行进度难以监控,物料状态难以跟踪,任务拖期/ 赶工频 繁发生,紧急插单普遍、生产过程不确定性多,导致作业计划安排赶不上变化,计划任务执行失控现象严重。
及制造系统的优化管理与控制等均受到制造模式的制约,必须遵循制造模式 确定的规律。因此,对制造模式进行深入研究,为制造系统建立先进的制造 模式具有重要意义。
新模式1:离散型智能制造
子问题1.1 离散型智能制造模式概念和特点? 子问题1.2 离散型智能制造模式目标和要素条件?
离散型制造是指生产过程中基本上没有发生物质改变, 只是物料的形状和组合发生改变,即产品是由各种物料装配 而成,并且产品与所需物料之间有确定的数量比例,如一个 产品有多少个部件,一个部件有多少个零件,这些物料不能 多也不能少。按通常行业划分属于离散行业的典型行业有机 械制造业、汽车制造业、家电制造业等等。
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新模式2:流程型智能制造
子问题2.1 流程型智能制造模式概念和特点? 子问题2.2 流程型智能制造模式要素条件?
流程型制造是指通过对原材料进行混合、分离、粉碎、加热等物理 或化学方法,以批量或连续的方式使原材料增值的制造模式。主要 包括石油、化工、造纸、冶金、电力、轻工、制药、环保等多种原 材料加工和能源行业。
• 三一重工数字化车间,生产泵车等工程机械产品,实现智能装备、智能物流 、智能生产,并建立可视化管控中心
三一集团针对离散制造行业多品种、小批量的特点,针对零部件多 且加工过程复杂导致的生产过程管理难题和客户对产品个性化定制 日益强烈的需求,以三一的工程机械产品为样板,以自主与安全可 控为原则,依托数字化车间实现产品混装+流水模式的数字化制造 ,并以物联网智能终端为基础的智能服务,实现产品全生命周期以 及端到端流程打通,引领离散制造行业产品全生命周期的数字化制 造与服务的发展方向,并以此示范,向离散行业其他企业推广。
设备大型化、自动化程度较高、生产周期较长、过程连续或批处理 ,生产设施按工艺流程固定。
产品种类繁多且结构复杂,生产环境要求苛刻,需要克服纯滞后、 非线性、多变量等影响。
在石油开采、石化化工、钢铁、有色金属、稀土材料 、建材、纺织、民爆、食品、医药、造纸等流程制造 领域,开展智能工厂的集成创新与应用示范,提升企 业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、 质量控制与溯源、能源需求侧管理、节能减排及安全 生产等方面的智能化水平。
离散型制造模式——转型建议
2.资源配送管理 各类生产资源设立专门的配送部门负责资源配送,经资源需求计划管理模块处理后,由需求工段进行确认申请配送。配送过程严格 由管控平台进行管理控制,资源在 传递的过程中,设备操作者无须离开设备或沟通协调资源配套问题,从而大幅降低了数控设备停 机时间,有效提升了设备利用效率。针对离散行业的资源配送管理包 含:刀具配送、工装配送、毛料配送和样板配送等。 3.现场状态采集 静态资源配送到位后,进入转换为产品的加工阶段,该阶段也是信息较为繁杂和分散的阶段。为增加车间生产现场的透明度,系统 通过MDC设备监控功能和现场采 集终端手动采集功能,将车间所有工序级作业任务的加工信息实时反馈给计划调度部门。由于生 产现场作业任务的进度可实时反馈,计划部门计划员与工段计划每周 定期核对计划完成情况的工作可取消了,取而代之的是计划员 通过进度监控随时了解重要订单的加工进度,对可能逾期的任务及时进行调整,体现了离散型制造业动 态管理的特性。由于计划调 度部门及时进行调整,系统会依据调整结果重新对资源进行重组,因此提高了生产作业的连贯性,降低设备闲置率,提高了生产效 率。 4.问题反馈及处理 车间生产过程中各类偶发事件难以及时反馈以及处理过程的低效问题,是导致离散制造行业生产效率低下的一个重要原因,也是 MES系统要解决产品转换过程中信 息不畅的问题之一。处理人员的响应及处理效率将纳入绩效考核,从而实现了问题及时反馈与处 理能力,有效提升了管理水平。 5.可视化 可视化模块是对资源动态转换过程和产品输出结果最直接的信息获取渠道。结合LED屏幕和现场电子液晶看板等现代化信息输出设 备,可实现生产信息的动态显示,为各部门协同作业提供直观、实时的进度信息,为决策层提供客观、准确的统计分析结果。
智能化服务
在线监测、远程诊断、云服务代表智能服务试点示范
《智能制造试点示范案例汇编 》
编委会主任: 工业与信息化部苗圩部长 主 编: 工业与信息化部辛国斌副部长 46家企业参与。
山东省
广东省
北京市
辽宁省
上海市
湖南省
2%2%2%2%2%2%2% 2% 2%
17%
4%
江苏省
江西省
11%
内蒙古自治区
陕西省
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。
新模式1:离散型智能制造
子问题1.3 离散型智能制造模式问题和方法? 子问题1.4 离散型智能制造模式转型建议?
离散型制造企业多品种小批量的制造方式,使得生产、物流、质量管理的复杂性日益提高,面临的生产管 理方面的主要问题有:
2015 智能制造试点示范
智能工厂
以智能工厂为代表的流程制造试点示范
数字化车间
以数字化车间为代表的离散制造试点示范
智能装备
两化
以信息技术深度嵌入为代表智能装备和产品试点示范
智
深度
能
融合
制
的主
造
智能新业态
攻方 向
个性化定制、网络协同为代表的智能制造新业态新模式
智能化管理
以物流能源管理智慧化为代表的智能化管理试点示范
流程工业处于整个制造业的上游,从行业覆盖范围及其在国民经济 中所占比例来看,流程工业在制造业以及整个国民经济中均占据着 举足轻重的地位,其生产水平直接影响我国制造业的强弱以及国家 的整个经济基础。
流程工业资源密集、技术密集、生产规模大、流程连续且生产过程 复杂,对生产过程控制要求较高。
大批量生产,品种固定,订单通常与生产无直接关系。 流程工业生产的工艺过程连续进行且不能中断。 生产过程通常需要严格的过程控制和大量的投资资本。
离散型制造型企业的生产特点明显区别于流程型制造企业,主要表 现为:
生产模式——按定单生产、按库存生产; 批量特点——多品种、小批量或单件生产; 产品的质量和生产率很大程度上依赖于工人的技术水平; 自动化主要集中在单元级(如数控机床),自动化水平相对较低; 需要检验每个单件、每道工序的加工质量; 产品的工艺过程经常变更。
1.资源管理 MES系统接收公司部件级生产交付计划,计划人员利用MES系统完成排产后,通过该资源需求计划管 理模块处理,可自动生成相关各类零件级资源的需求计划, 如:毛料计划、工装计划、刀具计划、样 板计划和成品半成品计划等。生成的资源需求计划直接传递给各类资源库房,由库房及时反馈资源准备 状况,所有资源依据反馈的需求时间、需求设备、零件加工周期、风险系数和紧急程度等信息,进行资 源的优化组合,控制资源有效利用。至此,资源准备工作完成,将数据传递给资源 配送管理模块。