苏州智能工厂建设指南.doc

1、苏州市智能工厂建设指南1 总则1.1 总体框架智能工厂应实现多个数字化车间的统一管理与协同生产，应将车间的各类生产数据进行采集、分析与决策，并将优化信息再次传送到数字化车间， 实现车间的精准、柔性、高效、节能的生产模式。智能工厂包括“A 离散型” 、“B 流程型” 、“C 拓展应用” 、“D 新型技术应用”、“E 绩 效优化” 、“F 模式 创新”；智能工厂的总体框架如图 1 示。D 新 型 技 术 应 用工业互联网工业云平台人工智能应用工业大数据A 离 散 型智能生产 智能装备 智能管理智能物流 集成优化 信息安全B 流 程 型智能生产 智能装备 智能管理智能物流 集成优化 信息安全C 拓

2、展 应 用智能设计 （ 离散型 ） 售后服务智能工艺优化 （ 流程型 ）E 绩 效 优 化生 产 效 率 提 高3 0 % 以上运 营 成 本 降 低3 0 % 以上产 品 研 制 周 期缩短 3 0 % 以上产 品 不 良 品 率降低 3 0 % 以上能 源 利 用 率 降低 1 0 % 以上共 性 标 准优 化 标 准F 模 式 创 新 大规模个性化定制 远程运维 网络协同制造 全生命周期服务创 新标 准图 1 智能工厂总体框架图具体而言，A 离散型或 B 流程型包括智能生产、智能装备/产线、智能管理、智能物流、集成优化、信息安全；C 拓展应用包括智能设计（离散型） 、智能工艺优化（流程型

3、） 、售后服务；D 新型技术应用包括工业互联网、工业云平台、工业大数据、人工智能应用；E 绩效优化包括生产效率提高 30%以上、运营成本降低 30%以上、产品研制周期缩短 30%以上、产品不良品率降低 30%以上、能源利用率降低 10%以上。F 模式创新包括大规模个性化定制、远程运维、网络协同制造、全生命周期服务。1.2 基本要求智能工厂的基本要求如下：(1) 设 施全面互 联建立各级标识解析节点和公共递归解析节点，促进信息资源集成共享；建立工业互联网工厂内网，工业以太网、工业现场总线、IPv6 等技术， 实现 生产装备、传感器、控制系 统与管理系统的互联；利用IPv6、工 业物 联网等技 术

4、实现工厂内、外网以及设计、生产、管理、服务各环节的互联，支持内、外网业务协同。(2) 系 统全面互通工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型可进行模拟仿真，应 用数字化三维设计与工艺技术进行设计仿真；建立制造执行系统（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；建立产品数据管理系统（PDM），实现产品设计、工艺数据的管理；在此基础上，制造执行系统（MES）、企 业资源计划（ERP）与数字化三维设计仿真软件、产品数据管理（PDM）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）等系统实现互通

5、集成。(3) 数据全面互换建立生产过程数据采集和分析系统（SCADA ），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。制造执行系统（MES）、企 业资源计划（ERP）与数字化三维设计仿真软件、产品数据管理（PDM）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）等系统之间的多元异构数据实现互换。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。(4) 产业 高度互融构建基于云计算的集成共享服务平台，实现从单纯提供产品向同时提供产品和服务转变，从大规模生

6、产向个性化定制生产转变，促进制造业与服务业相融合。2 共性标准智能车间是智能工厂的基础，智能车间标准参见江苏省智能车间认定方法。 共性标准是智能工厂的必备条件，解决智能工厂共性关键问题，包括智能生产、智能装备/产线、智能管理、智能物流、集成优化、信息安全。2.1 智能生产（离散型）建立制造执行系统（MES），实现生产计划管理、生产过程控制、产品质量管理、车间库存管理、项目看板管理智能化，提高企业制造执行能力。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。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（M

7、ES）和企 业资源计 划系统（ERP ）的信息互联互通。2.1.1 生产排程柔性化建立高级计划与排产系统（APS），通过集中排程、可 视化调度及时准确掌握生产、设备、人员、模具等生 产信息， 应用多种算法提高生产排程效率，实现柔性生产，全面适应多品种、小批量的订单需求。2.1.2 生产作业数字化生产作业基于生产计划自动生产，工单可传送到机台，系统自动接收生产工单，并可查询工艺图纸等工艺文件。2.1.3 质量控制可追溯建立数据采集与监视控制系统（SCADA），通过条形码、二维码或无线射频识别（RFID）卡等识别技术，可查看每个产品生产过程的订单信息、 报工信息、批次号、工作中心、设备 信息、人员

8、信息， 实现生产工序数据跟踪，产品档案可按批次进行生产过程和使用物料的追溯；自动采集质量检测设备参数，产品质量实现在线自动检测、报警和诊断分析，提升质量检验效率与准确率；生产过程的质量数据实时更新，统计过 程控制（SPC）自动生成，实现质量全程追溯。2.1.4 生产设备自管理设备台账、点检、保养、 维修等管理实现数字化；通过传感器采集设备的相关工艺参数，自动在线监测设备工作状态，实现在线数据处理和分析判断，及时进行设备故障自动报警和预诊断，部分设备可自动调试修复；设备综合效率（OEE）自动生成。2.1.5 生产管理透明化可视化系统实时呈现包含生产状况（生产数、生产效率、订单总数、完成率）、品质

9、状况（生产数中的不良数、不良率）、设备状况等生产数据；生产加工进度通过各种报表、图表形式展示，直观有效地反映生产状况及品质状况。2.1.6 物流配送智能化基于条形码、二维码、无线射频识别（RFID ）等识别技术实现自动出入库管理， 实现仓储配送与生产计划、制造执行以及企业资源管理等业务的集成；能够基于生产线实际生产情况拉动物料配送，根据客户和产品需求调整目标库存水平。2.1.7 能源资源利用集约化建立能源综合管理监测系统，主要耗能设备实现实时监测与控制；建立产耗预测模型，水、 电、气（汽）、煤、油以及物料等消耗实现实时监控、自动 分析， 实现 能源资源的优化调度、平衡预测和有效管理。2.2 智

10、能生产（流程型）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。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。2.2.1 生产排程柔性化建立高级计划与排产系统（APS），通过集中排程、可 视化调度、工业大数据等及时准确掌握生产、设备、人员等生产信息，应用多种算法提高生产排程效率，实现柔性生产，全

11、面适应多品种、小批量的订单需求。2.2.2 生产作业数字化生产管理系统和分布式控制系统（DCS）全面集成，自动生成企业所需要的日报表、盘点表、月质量报表等相关报表。生产流水线上重要工艺参数、 设备状态、料位、喂料量等 实行 实时监控；图形站上的生产流程图所有显示值均为动态数据，可定时刷新。 2.2.3 质量控制可追溯生产线安装大量传感器探测温度、压力、热能、振动和噪声等，用大数据分析整个生产流程，一旦某个流程偏离标准工艺，及时报警预判。质量管理系统和化验设备无缝集成，实现在线检测。企业基于同一个平台系统进行操作，与检测设备集成，自动形成使用数据，系统自动汇总质量数据信息。统计过程控制（SPC）

12、自动生产，实现质量全程追溯。2.2.4 生产设备自管理设备台账、点检、保养、 维修等管理实现数字化；通过传感器采集设备的相关工艺参数，自动在线监测设备工作状态，实现在线数据处理和分析判断，及时进行设备故障自动报警和预诊断，部分设备可自动调试修复；设备综合效率（OEE）自动生成。2.2.5 生产管理透明化可视化系统实时呈现包含生产状况（生产数、生产效率、订单总数、完成率）、品质状况（生产数中的不良数、不良率）、设备状况等生产数据；生产加工进度通过各种报表、图表形式展示，直观有效地反映生产状况及品质状况。2.2.6 能源系统和水电仪表无缝整合准确掌握各类能源介质分系统运行状况；完善能源计量体系，提

13、供数据支撑、统一数据来源。2.2.7 物流配送智能化基于条形码、二维码、无线射频识别（RFID ）等识别技术实现自动出入库管理；实现仓储配送与生产计划、制造执行以及企业资源管理等业务的集成。能够基于生产线实际生产情况拉动物料配送，基于客户和产品需求调整目标库存水平。2.3 智能装备（离散型）智能装备主要包括高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、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。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。2.4 智能产线（流程型）

14、采用自动化生产线、机器人、高端数控机床等，建立先进控制系统，配置数据采集系统，建立实时数据平台。采用先进控制系统，生产工艺数据自动采集率 90%以上，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。2.5 智能管理建立企业资源计划（ERP），以系 统化思维和供 应链管理为核心，科学配置资源，优化运行模式，改善业务流程，提高决策效率。利用跨供应链的产品全生命周期管理系统（PLM），改善产品研发速度和敏捷性，增强 交付客户化、为客户量身定做的能力。高级计划与排产系统（APS ）应用拓展到企业上下游供应链，围绕 核心企业的网链关系，在正向需求流及逆向供应流之间增加供需

15、平衡管控机制，实现供应链各环节共同规划需求、订单和预测分析评估调整、产能和关键物料规划与控制、多工厂多车间协同、短中长期物料供需平衡管控等。2.5.1 客户管理企业信息中心应用先进的信息（CRM、 APP 等）以及互联网技术，全方位管理企业内部销售体系及面向市场的商业机会，需涉及人员、订单、服务 ，以及客 户 跟踪、 维护与反馈等信息，从而实现信息化的管理模式，并需建立创新的与客户互动的信息平台，所采集的交期达成、产品质量、售前（后）服务等数据需及时反馈给工厂资源管理信息中心。2.5.2 供应商管理以数字化车间集成信息及采购运营数据为支撑，分析不同时期影响各个产品采购的主要因素，动态指导供应商

16、管理，提升供应商水平。结合客户订单及生产制造基础信息，自动计算采购清单和采购订单分配方案，降低采购风险，提高供应商对采购决策的信服度，增强供应商战略合作的稳定性。2.5.3 供应链管理在对工厂运营和车间集成信息等进行关联细分的基础上，实现工厂与车间、 车间与车间之间供应链各环节成员能力与特征的标签化，结合客户管理和供应商管理，以实现工厂柔性生产为目标，根据成员标签动态调整供应链各环资源配置和信息流向，增强供应链稳定性和抗风险能力， 实现供应链整体能力的提升。2.5.4 终端客户质量管理根据工厂信息系统（CRM、 SCM）结合物联网 CPS 技术搜集客户质量反馈和产品使用状况反馈数据，并用实时的

17、、满足大数据体量的数据汇集到大数据平台，运用分析引擎智能分析质量问题模式及产生原因，排查 影响质量的因素，智能化地提供改善建议。2.5.5 管理可视化通过信息技术手段搜集智能工厂生产经营中产生的数据、状态、进度、指标 、异常等数据，采用数字仿真模型、大数据分析等手段提供关键指标（如绩效）、管理预警、优化建议等决策依据和解决方案仿真。并通过图形化和三维技术展示，形成真实工厂的数字映像。可使用电子看板、移动设备等显示载体。2.6 智能物流(1) 基于条形码、RFID 等识别技术实现自动出入库管理；实现仓储配送与生产计划、制造执行以及企业资源管理等业务的集成；(2) 能够基于生产线实际 生产情况拉动

18、物料配送，基于客户和产品需求调整目标库存水平，实现和 AGV 等自 动化物流系统的无缝集成；(3) 应用知识模型实现订单 精益化管理、路径优化和实时定位跟踪，实现无人机运输、物联网跟踪等。2.7 集成优化智能工厂的集成优化主要是实现车间与工厂、工厂与集团之间不同层次、不同 类型的设备与系统间的网络连接，并且实现数据在不同层次、不同 设备、不同系统间的传输，最 终达到各类管理信息、产品信息、生产信息、优化信息等的互联互通，从而实现智能工厂信息集成的闭环。集成优化关键要素如下：(1) 网络互联：实现连续的、相互 连接的计算机网络、数控设备网络、生产物 联/物流网络以及工厂网络；(2) 信息互通：在

19、网络互联的基础上， 实现从车间层到工厂层、集团层双边的数据交换与信息通信；(3) 集成优化与闭环 操作：能够将集团层、工厂 层形成的各类决策优化信息向下传递并实现操作。集成优化应形成信息的闭环，并实现最终产品从研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节的数字化、网络 化、智能化，最 终实现智能工厂各个 环节的高度柔性与高度集成。2.8 信息安全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。3 优化标准3.1 拓展应用3.1.1 智能设计（离散型）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。应用数字化三维设计与工艺设计软件进行产品、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。对产品生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程。对各环节制造数据、绩效数据集成分析，优化生 产工艺，提高产品质量，降低生产成本。