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智能制造典型场景参考指引

2022-09-28 09:07来源:工信部关键词:智能制造能源管理碳资产收藏点赞

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智能制造典型场景参考指引

智能制造场景是智能工厂的核心组成部分,是指面向制造过程各个环节,通过新一代信息技术、先进制造技术的深度融合,部署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、行业成套装备等智能制造装备,集成相应的工艺、软件等,实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。根据“十三五”以来智能制造发展情况和企业实践,结合技术创新和融合应用发展趋势,凝练总结了16个环节45个智能制造典型场景,为智能工厂建设提供参考。

一、工厂建设

通过三维建模、系统仿真、设计优化,实现基于模型的工厂设计、交付和建设,提高建设效率和质量,降低成本。

1.工厂数字化设计。应用工厂三维设计与仿真软件,集成工厂信息模型、制造系统仿真、专家系统和AR/VR等技术,高效开展工厂规划、设计和仿真优化,实现数字化交付。

2.数字孪生工厂建设。应用建模仿真、多模型融合等技术,构建装备、产线、车间、工厂等不同层级的数字孪生系统,通过物理世界和虚拟空间的实时映射,实现基于模型的数字化运行和维护。

二、产品研发

通过设计建模、仿真优化和测试验证,实现数据驱动的产品研发,提高设计效率,缩短研发周期。

3.产品数字化研发与设计。应用设计软件和知识模型库,基于复杂建模、物性表征与分析、AR/VR、数字孪生等技术,搭建数字化协同设计环境,开展产品、配方等研发与设计。

4.虚拟试验与调试。面向产品功能、性能、可靠性、寿命等方面,通过虚拟仿真开展试验、调试,缩短研发周期,降低研发成本,提高产品质量。

5.数据驱动产品设计优化。打通产品设计、生产作业、售后服务等环节数据,结合人工智能、大数据等技术,探索创成式设计,持续迭代产品模型,驱动产品优化创新。

三、工艺设计

通过制造机理分析、工艺过程建模和虚拟制造验证,实现工艺设计数字化和工艺技术创新,提高工艺开发效率,保障可行性。

6.工艺数字化设计。应用工艺仿真软件和工艺知识库,基于机理、物性表征和数据分析技术,建立加工、检测、装配、物流等工艺模型,进行工艺全过程仿真,预测加工缺陷并改进工艺方案和参数。

7.可制造性设计。打通工艺设计、产品研发、生产作业等环节数据,开展产品制造全过程仿真,优化工艺方案和物料清单,改善工艺流程,降低制造与维护的复杂性及成本。

四、计划调度

通过市场订单预测、产能平衡分析、生产计划制定和智能排产,开展订单驱动的计划排程,优化资源配置,提高生产效率。

8.生产计划优化。构建企业资源管理系统,应用约束理论、寻优算法和专家系统等技术,实现基于采购提前期、安全库存和市场需求的生产计划优化。

9.车间智能排产。应用计划排程系统,集成调度机理建模、寻优算法等技术,实现基于多约束和动态扰动条件下的车间排产优化。

10.资源动态配置。依托制造执行系统,集成大数据、运筹优化、专家系统等技术,开展基于资源匹配、绩效优化的精准派工,实现人力、设备、物料等制造资源的动态配置。

五、生产作业

部署智能制造装备,通过精益生产管理、工艺过程控制优化、产线灵活配置、设备协同作业,实现智能化生产作业和精细化生产管控,提高生产效率,降低成本。

11.精益生产管理。应用六西格玛、5S管理和定置管理等精益工具和方法,开展相关信息化系统建设,实现基于数据驱动的人、机、料等精确管控,提高效率,消除浪费。

12.先进过程控制。部署智能制造装备,依托先进过程控制系统,融合工艺机理分析、多尺度物性表征和建模、实时优化和预测控制等技术,实现精准、实时和闭环的过程控制。

13.工艺动态优化。部署智能制造装备,搭建生产过程全流程一体化管控平台,应用工艺机理分析、多尺度物性表征和流程建模、机器学习等技术,动态优化调整工艺流程/参数。

14.产线柔性配置。部署智能制造装备,应用模块化、成组和产线重构等技术,搭建柔性可重构产线,根据订单、工况等变化实现产线的快速调整和按需配置,实现多种产品自动化混线生产。

15.智能协同作业。部署智能制造装备,基于5G、TSN等新型网络技术建设生产现场设备控制系统,实现生产设备、物流装备、生产线等实时控制和高效协同作业。

六、质量管控

部署智能检测装备等,通过智能在线检测、质量数据统计分析和全流程质量追溯,实现精细化质量管控,降低不合格品率,持续提升产品质量。

16.智能在线检测。部署智能检测装备,融合5G、机器视觉、缺陷机理分析、物性和成分分析等技术,开展产品质量等在线检测、分析、评级、预测。

17.质量精准追溯。建设质量管理系统,集成5G、区块链、标识解析等技术,采集产品原料、设计、生产、使用等质量信息,实现产品全生命周期质量精准追溯。

18.产品质量优化。依托质量管理系统和知识库,集成质量设计优化、质量机理分析等技术,进行产品质量影响因素识别、缺陷分析预测和质量优化提升。

七、设备管理

部署智能传感与控制装备等,建设设备管理系统,通过运行监测、故障诊断和运行优化,实现设备全生命周期管理和预测性维护,提升设备运行效率、可靠性和精度保持性。

19.在线运行监测。集成智能传感、5G、机器视觉、故障检测等技术,通过自动巡检、在线运行监测等方式,判定设备运行状态,开展性能分析和异常报警,提高控制效率。

20.设备故障诊断与预测。综合运用物联网、机器学习、故障机理分析等技术,建立设备故障诊断和预测模型,精准判断设备失效模式,开展预测性维护,减少意外停机,降低运维成本。

21.设备运行优化。建设设备健康管理系统,基于模型对设备运行状态、工作环境等进行综合分析,调整优化设备运行参数,提高产量,降低能耗,延长设备使用寿命。。

八、仓储物流

部署智能物流与仓储装备等,通过精准配送计划、自动出入库(进出厂)、自动物流配送和跟踪管理,实现精细仓储管理和高效物流配送,提高物流效率和降低库存量。

22.智能仓储。建设智能仓储系统,应用条码、射频识别、智能传感等技术,依据实际生产作业计划,实现物料自动入库(进厂)、盘库和出库(出厂)。

23.精准配送。集成智能仓储系统和智能物流装备,应用实时定位、机器学习等技术,实现原材料、在制品、产成品流转全程跟踪,以及物流动态调度、自动配送和路径优化。

九、安全管控

部署智能传感与控制装备等,通过安全风险实时监测与应急处置、危险作业自动化运行,实现面向工厂全环节的安全综合管控,确保安全风险与隐患的可预知、可控制。

24.安全风险实时监测与应急处置。依托感知装置和安全生产管理系统,基于智能传感、机器视觉、特征分析、专家系统等技术,动态感知、精准识别危化品、危险环节等各类风险,实现安全事件的快速响应和智能处置。

25.危险作业自动化。部署智能制造装备,集成智能传感、机器视觉、机器人、5G等技术,打造自动化产线,实现危险作业环节的少人化、无人化。

十、能源管理

部署智能传感与控制装备等,通过能耗全面监测、能效分析优化和碳资产管理,实现面向制造全过程的精细化能源管理,提高能源利用率,降低能耗成本。

26.能耗数据监测。基于能源管理系统,应用智能传感、大数据、5G等技术,开展全环节、全要素能耗数据采集、计量和可视化监测。

27.能效平衡与优化。应用能效优化机理分析、大数据和深度学习等技术,优化设备运行参数或工艺参数,实现关键设备、关键环节等能源综合平衡与优化调度。

28.碳资产管理。开发碳资产管理平台和行业成套装备,集成智能传感、大数据和区块链等技术,实现全流程的碳排放追踪、分析、核算和交易。

十一、环保管控

部署智能传感与控制装备等,通过污染管理与环境监测、废弃物处置与再利用,实现环保精细管控,降低污染物排放,消除环境污染风险。

29.污染监测与管控。搭建环保管理平台,应用机器视觉、智能传感和大数据等技术,开展排放实时监测和污染源管理,实现全过程环保数据的采集、监控与分析优化。

30.废弃物处置与再利用。搭建废弃物管理平台和行业成套装备,融合条码、物联网和5G等技术,实现废弃物处置与循环再利用全过程的监控、追溯。

十二、营销管理

通过市场趋势预测、用户需求挖掘和数据分析,优化销售计划,实现需求驱动的精准营销,提高营销效率,降低营销成本。

31.市场快速分析预测。应用大数据、深度学习等技术,实现对市场未来供求趋势、影响因素及其变化规律的精准分析、判断和预测。

32.销售驱动业务优化。应用大数据、机器学习、知识图谱等技术,构建用户画像和需求预测模型,制定精准销售计划,动态调整设计、采购、生产、物流等方案。

十三、售后服务

通过服务需求挖掘、主动式服务推送和远程产品运维服务等,实现个性化服务需求的精准响应,不断提升产品体验,增强客户粘性。

33.主动客户服务。建设客户关系管理系统,集成大数据、知识图谱和自然语言处理等技术,实现客户需求分析、精细化管理,提供主动式客户服务。

34.产品远程运维。建立产品远程运维管理平台,集成智能传感、大数据和5G等技术,实现基于运行数据的产品远程运维、预测性维护和产品设计的持续改进。

十四、供应链管理

通过采购策略优化、供应链可视化、物流监测优化、风险预警与弹性管控等,实现供应链智慧管理,提升供应链效能、柔性和韧性。

35.采购策略优化。建设供应链管理系统,集成大数据、寻优算法和知识图谱等技术,实现供应商综合评价、采购需求精准决策和采购方案动态优化。

36.供应链可视化。建设供应链管理系统,融合大数据和区块链等技术,打通上下游企业数据,实现供应链可视化监控和综合绩效分析。

37.物流实时监测与优化。依托运输管理系统,应用智能传感、物联网、实时定位和深度学习等技术,实现运输配送全程跟踪和异常预警、装载能力和配送路径优化。

38.供应链风险预警与弹性管控。建立供应链管理系统,集成大数据、知识图谱和远程管理等技术,开展供应链风险隐患识别、定位、预警和高效处置。

十五、数字基建

通过建设数字基础设施,推动工业数据治理与可信流通、工业知识软件化,持续提升各环节数据的采集、处理、共享、分析、应用能力,支撑工厂业务运行与优化创新。

39.数字基础设施集成。部署工业互联网、物联网、5G、千兆光网等新型网络基础设施,建设工业数据中心、智能计算中心、工业互联网平台以及网络、数据、功能等各类安全系统,完善支撑数字业务运行的信息基础设施。

40.数据治理与流通。应用云计算、大数据、隐私计算、区块链等技术,构建可信数据空间,实现企业内数据的有效治理和分析利用,推动企业间数据安全可信流通,充分释放数据价值。

41.工业知识软件化。应用大数据、知识图谱、知识自动化等技术,将工业技术、工艺经验、制造方法沉淀为数据和机理模型,与先进制造装备相结合,建设知识库和模型库,开发各类新型工业软件,支撑业务创新。

十六、模式创新

面向企业全价值链、产品全生命周期和全资产要素,通过新一代信息技术和先进制造技术融合,推动关键技术装备创新、制造模式创新和商业模式创新,创造新价值。

42.网络协同制造。建立网络协同平台,推动企业间设计、生产、管理、服务等环节紧密连接,实现基于网络的生产业务并行协同,并将富余的制造能力对外输出,优化配置制造资源。

43.大规模个性化定制。部署智能制造装备,通过生产柔性化、敏捷化和产品模块化,根据客户的个性化需求,以大批量生产的低成本、高质量和高效率提供定制化的产品和服务。

44.人机协同制造。应用人工智能、AR/VR、5G、新型传感等技术,提高高档数控机床、工业机器人、行业成套装备等智能制造装备与人员的交互、协同作业等能力,实现基于高精度空间定位与追踪、动作感知、自然语言处理、情绪识别等功能的自主协同。

45.数据驱动服务。分析产品运行工况、维修保养、故障缺陷等数据,应用大数据、专家系统等技术,开拓专业服务、设备估值、融资租赁、资产处置等新业务,创造新价值。


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