2023年公司智能制造发展规划 智能制造战略规划(5篇)
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公司智能制造发展规划 智能制造战略规划篇一
冯剑龙 1043115257 摘要
本文评述了智能制造技术与智能制造系统,指出了智能制造确系21世纪的制造技术,分析了智能制造在发展中的问题,提出我国智能制造的近期研究重点应为其关键基础技术。
关键词智能制造智能制造技术智能制造系统智能机器 集成化智能化 智能制造系统的研究背景与发展现状
近来年,人们对制造过程的自动化程度赋予了极大的研究热情,这是因为从1870年到1980年间,制造过程的效率提高了20倍,而生产管理效率只提高了1.8~2.2倍,产品设计的效率只提高了1.2倍。这表明体力劳动通过采用自动化技术得到了极大的解放,而脑力劳动的自动化程度(其实质是决策自动化程度)则很低,制造过程中人的因素尚未得到充分的认识,人尚未真正地从复杂的生产过程中解放出来,各种问题求解的最终决策在很大程度上仍依赖于人的智慧。因而,人类群体所面临的众多问题(包括社会问题、生理问题等)在制造过程中都有所反映。面对批量小、品种多、质量高、更新快的产品市场竞争要求以及各种社会因素的综台影响.制造过程的自动化程度的提高面临众多问题,譬如;(1)专家人才的短缺和转移致使一些专门技能不能及时或长久地得到提供;(2)现代制造过程中信息量大而繁杂,传统的信息处理方式已不能满足要求,大量的信息资源需要开发与共享;(3)制造环境柔性要求更大,决策过程更加复杂,决策时问要求更短。各种迹象表明,“我们正处在制造历史上的一个危险时期” 幸运的是,计算机与计算机科学以及其它高技术的发展,通过集成制造技术、人工智能等而发展起来的一种新型制造工程—— 智能制造技术(intelligent manufacturing technology,imt)与智能制造系统(inteliigent manufacturingsystem,ims)使我们有可能走出这个危机,“带来真正的第二次工业革命”。这是因为,制造过程所面临的众多问题的核心是“制造智能(nlanufacturing iteliigence)”和制造技术的“智能化(intellecturallzation)。imt是指在制造工业的各个环节以一种高度柔性与高度集成的方式,通过计算机模拟人类专家的智能活动,进行分析、判断、推理、构思和决策,旨在取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动;并对人类专家的制造智能进行收集、存贮、完善、共享、继承与发展。未来工业生产的基本特征应该是知识密集型.制造自动化的根本是决策自动化。目前,imt~ims的研究正迅速受到众多国家的政府、工业界和科学家们的广泛重视,研究方向从最初的“人工智能在制造领域中的应用”发展到今天的ims,研究课题涉及的范围由最初仅一个企业内部的市场分析、产品设计、生产计划、制造加工、过程控制、材料处理、信息管理、设备维护等技术型环节的自动化.发展到今天的面向世界范围内的整个制造环境的集成化与自组织能力+包括制造智能处理技术、自组织加工单元、自组织机器人、智能生产管理信息系统、多级竞争式控制网络、全球通讯与操作网等。总之,智能制造是21世纪的制造技术,作为其特征的双i(integration& intelligence)将是21世纪制造业赖以行进的基本轨道。从更深刻的意义上讲,智能制造是从信息时代走向智能时代面临的第一个严重任务。存在的问题
总的说来,目前ims的研究仍处在人工智能在制造领域中应用的阶段,研究课题涉及到市场分析、产品设计、制造过程控制、材料处理、信息管理、设备维护等众多方面,取得了丰硕的成果.开发了种类繁多的面向特定领域的专家系统、基于知识的系统和智能辅助系统,甚至智能加工工作站(imw),形成了一系列“智能化孤岛”(islands of intelligence)。这中间包括cims研究中所取得的有关进展然而,随着研究与应用工作的深入,人们逐渐地认识到自动化程度的进一步提高依赖制造系统的自组织能力,研究工作还面临着一系列理论、技术和社会问题,问题的核心是“智能化”。一般说来,现代工业生产作为一个有机的整体要受技术(包括生产系统)、人(包括间接影响生产过程的社会群体)和经济(包括市场竞争和社会竞争)-方面因素的制约。从技术的角度来看,对于一个企业来说,市场预测、生产决策、产品设计、原料订购与处理、制造加工、生产管理、原料产品的储运、产品销售、研究与发展等环节彼此相互影响,构成产品生产的全过程。该过程的自动化程度取决于各环节的集成自动化(integrated automatlon)水平,而生产系统的自组织能力取决于各环节的集成智能(inte—grated intelligence)水平。目前,尚缺乏这种“集成”制造智能的技术,这也是目前“并行工程”的研究重点。由日本提出的国际合作研究计划对ims的解释可看出,ims的研究包括三个基本方面:智能活动、智能机器和两者的有机融合技术,其中智能活动是问题的核心。在ims研究的众多基础技术中.制造智能处理技术(manufacturing in—telligence processing technology)是最为关键和追切需要研究的问题之一,因为它负责各环节的制造智能的集成和生成智能机器的智能活动。从人的因素方面来看,其一,企业内部负责各个环节的专家和技术人员有着各自不同的知识背景和解决问题的策略,他们应该“坐”在一起,通过相互之间充分的合作、协商与理解,“并行”地开睫制造过程中各环节的工作,把以后可能出现的“隐患”和“反复”降低到最低程度。其二,人们参与制造过程的智能行为和知识存在着多种层次水平、多种类型。因而要采用多种表示方式。其三,参与制造过程的群体,作为社会中的一子集,受社会发展变更的影响,这种影响都将对制造过程产生既有积极又有消极的作用 最后.人与人之间存在生活、语言、社会背景等方面的差别。总之,人的因素对现代生产的自动化程度有着关键作用。事实证明,人的因素是ims中制造智能的重要来源。从经济因素来看,它包括三个方面:第一,ims系统的主要目标之一是全面提高制造过程的生产与经济效益,它将把制造过程自动化的概念更新和拓宽到“集成化”和“智能化”的高度,从而具有更强的市场竞争能力 但如何设定和评价ims的各项经济性指标和性能则是一个问题。第二,目前,在工业发达国家普遍存在着劳动力昂贵,所占生产成本的比例越来越高的问题。从当前的经济利益出发,大量的制造企业被转移至发展中国家,致使生产技术和劳动者因素等方面受到牵制,存在丧失他们产品市场竞争力的危险这也是智能制造国际合作研究计划提出的重要原因之一。方向与课题
根据国内现有的工作基础和国家的需要,以及imt&ims研究与开发工作的特点,我们认为近期的研究点应该放在imt&ims的关键基础技术上,它主要包括以下内容:
3.1 智能制造系统理论基础与设计技术ims的概念正式提出至今仅二三年时间。作为制造工程中的一个全新的概念,ims理论基础与体系尚未完全形成.它的精确内涵和设计技术亟待进一步研究,具体研究内容应包括:
3.1.1 体系结构与发展战略 需要建立ims统一的概念体系,研究ims的系统组成和发展方向以及跟踪国际上该领域的研究前沿
3.1.2 开发环境与设计方法学ims的开发与设计方法将有别于现有任何制造系统的设计方法,因为ims是面向整个制造过程的系统和各个环节的“智能化”的 因此.有必要研究ims的设计策略和开发环境(包括开发语言、操作系统、开发工具等)必须强调ims设计过程的标准化、模块化和通用化。
3.1.3 评价技术研究制造过程中的设计评价、生产评价、材料评价、管理评价、市场评价、经济评价、报价评价和功能评价等问题。
3.2 制造智能理论及处理技术现代工业生产作为一个有机整体不仅是指各制造环节之间存在的技术型联系,而且还表现在人类专家的制造智能的统一体特性方面。制造智能理论及处理技术就是要研究整个制造环境中的各种智能源的开发、描述、集成、共享与处理,最后生成智能机器的智能活动,具体研究内容包括: 3.2.1 制造环境的描述与建模研究描述制造环境的一致性概念体系、制造过程建模,影响制造过程的多因素分析与不确定性处理。
3.2.2 制造智能处理技术重点研究制造智能源的开发与获取、制造智能的表示、制造智能的集成与共享
3.2.3 智能活动的生成与融合研究智能活动的生成策略,智能活动的机器化技术。3.3 智能制造单元技术的集成近10年来,人工智能在制造领域中的应用研究取得较大进展,建立了一些智能制造单元技术。为了应用于实际制造过程和面向21世纪制造工业,这些单元技术除了需要进一步完善与发展外,更重要的是研究如何集成这些单元技术。
3.3.1 并行智能设计并行工程方法学这一概念是1986年由美国国防部定义,并首先应用于美国军事武器系统开发计剞dos cals的。.为了制造过程的设计阶段能有效地模仿由来自各环节制造专家组成的专家组(expeit team)的智能行为,集成和共享各环节与各方面的制造智能,并行地开展产品环节的设计工作,必须研究并行智能设计的支撑环境、产品描述的统一模型、设计智能交互和并行智能设计方法学。
3.3.2 生产过程的智能调度、规划、仿真与优化现代生产过程要面临多信息源、多因素、多对象的及时处理问题,生产过程的调度与规划中的智能决策问题的研究是迫在眉睫的。仿真与优化是实现设计和过程评估的有效途径。目前,更强调对设计、制造、装配、使用、维修等过程的优化与动态仿真。3.3 产品质量信息的智能处理系统研究整个制造过程的“全质量(total quality)模型和建立相应的质量数据库,研究质量状态的智能决策和质量过程的智能控制.3.3.4 制造过程与系统的智能监视、诊断、补偿与控制研究面向在强干扰、多因素条件下监视与诊断模型,研究制造过程的动态辨识与自适应技术。
3.3.5 生产与经营管理的智能决策系统研究多因素、多目标智能决策模型,研究生产过程的实时跟踪技术,研究产品市场评估与预测模型。
3.4 知识库系统与网络技术知识库系统与信息网络技术是制造过程的系统与各环节“集成智能化”的支撑,在imt&ims研究中占有重要地位。
3.4.1 分布式异构联想知识库系统研究知识库异构、知识库分布式策略与维修、知识库联想和分布数据库技术。
3.4.2 信息控制与网络通讯技术研究ims中各种信息的交换接el、网络通讯技术、系统操作控制策略。
3.5 智能机器的设计智能机器是ims中模仿人类专家智能活动的工具之一,是新一代的制造工具,因而,研究智能机器的设计方法及其相关技术将有划时代的意义。
3.5.1 机器人智能技术智能机器人将在ims中占有重要的地位,主要体现在机器的视觉和机器^控制两个方面。有必要研究智能机器眼(视觉)、信息感知与智能传感器、智能机器手(控制)和智能机器的自适应定位与夹具设计等技术。
3.5.2 机器自学习与自维护技术研究智能机器的自适应学习模型,系统误差的自动恢复与维护技术。
3.5.3 智能制造单元机的设计与制造研究智能制造单元机的结构组成与设计方法、新型材料的应用技术。
3.6 制造中人的因素ims的宗旨之一就是减轻人类制造专家的艰苦的脑力劳动负担,因此.与脑力劳动有密切联系的制造中人的因素理应受到充分的重视,研究内容包括:
3.6.1 人一系统柔性交互技术研究人一系统柔性、联想、容错交互模型以及交互环境。3 6.2 未来制造环境的设计研究人在未来制造环境中的地位和作用以及未来舒适、友好的制造环境的设计。
3.6.3 人才培养与教学系统研究面向imt&ims的^才培养计划.研制教学示范系统。
公司智能制造发展规划 智能制造战略规划篇二
智能 制造规划
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目录 1.概述...................................................................................................................................1 2.需求分析...........................................................................................................................1 2.1 仓储.......................................................................................................................1 2.2 生产.......................................................................................................................2 2.3 其他.......................................................................................................................3 3.企业信息化现状分析.......................................................................................................3 4.智能制造方案...................................................................................................................4 4.1 系统架构...............................................................................................................4 4.2 子系统耦合关系分析...........................................................................................6 4.3 工业大数据中心方案...........................................................................................6 4.3.1 工业大数据平台框架..................................................................................7 4.3.2 工业大数据平台特点..................................................................................7 4.4 现场层系统...........................................................................................................8 4.4.1 数据采集方案..............................................................................................8 4.4.2 机器视觉检测系统....................................................................................12 4.4.3 生产测试管理平台....................................................................................16 4.5 应用层系统.........................................................................................................22 4.5.1 智能仓储系统方案....................................................................................22 4.5.2 项目管理系统方案....................................................................................28 4.5.3 设备管理系统方案....................................................................................34 4.5.4 plm 系统方案.............................................................................................35 4.5.5 能耗管理系统............................................................................................40 4.5.6 crm 系统方案............................................................................................41 4.5.7 gis+bim 构建虚拟车间..............................................................................42 5.系统建设路线.................................................................................................................44 5.1 实施策略.............................................................................................................44 5.2 实施路线(建议)
.............................................................................................45
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版本信息 日期 作者 版本 备注 2016.10.24 蒋中能 pa1 初版方案 2016.10.25 蒋中能 pa2 修改实施路线内容;在第一章前增加“阅读说明”
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阅读 说明 1.概述:简述背景和本案的基本内容; 2.需求分析:主要描述现场调研情况及简要分析; 3.企业信息化现状:描述企业现阶段的信息化系统及使用情况,作出简要分析; 4.智能制造方案:描述总体架构;按照三个层级(数据层、现场层、应用层)进行系统方案描述; 5.系统建设路线:阐述天衡电科的智能制造实施策略,针对九州实际情况给出简要的实施路线建议。
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1.概述 在工业 4.0、互联网+以及大数据、机器人和人工智能等技术日趋成熟的背景下,智能工厂建设的可能性逐渐明朗。
根据目前的技术成熟度,当前制造业转型的现实目标应当是建设数字化工厂、探索数字化管理和重构优化工作流程以满足数字化的要求。其主要原因有二:
其一:人工智能方法的成熟度上不能完全被可靠的利用到制造过程中,在当前只能通过数据感知获取一些知识,而判断的工作依然需要人来完成。因此,希望一步到位的实现智能工厂还不现实。但实现全数字化的工厂,将所有环节的数据采集和流转全部实现虚拟化并提供交互功能是完全可以做到的,这种形态的工厂即数字化工厂。
其二:数字化工厂是走向智能化工厂的必经道路。目前科学界普遍的共识是通过数据感知是获取智能的途径,因此数据是智能工厂最为核心和关键的部分,也是实现智能的基础。
而数字化工厂建设最为核心的内容是数据平台的建设。包括了数据的采集、传输、预处理、分类、规约、访问控制、相干性保证等诸多方面的内容;需要动用传感器技术、信号处理技术、数据通信技术、分布式计算技术、数据存储技术、软件技术、web 技术等众多 ict领域的关键技术。
数据平台的建设是一个有意义而又有挑战的工作。
在这一背景下,本案拟对数字化工厂的数据平台建设作一个方案规划。为数据平台建设的实施提供指导和依据。
本案的主要内容包括:
1.数据平台架构介绍:一般意义上的框架性介绍,建立一个基本的广泛适应性的数据平台框架,并标明其关键技术。2.数据平台的应用背景:针对实际的应用,对企业的规模、业务过程、数据采集的类型和要求、数据量等具体应用相关情况进行描述。3.数据平台方案规划:依据框架和具体的应用背景,具体给出某企业的数据平台的方案,指明需要的数据类型、数量以及实现方法等。4.软硬件部署设计:对系统部署实施阶段所需的软件和硬件环境做出规定。2.需求分析 2.1 仓储
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调研情况 :
1.储藏类型有三种:器件、半成品(原材料)、成品 2.所有三种类型的产品都存在外购和自产。
3.入库流程为:待验——检验——入库。其中待验环节主要是核对物料信息(外包装铭牌)以及抽样检查数量;检验为全检。
4.出库分为领料和销售出库两种。5.领料流程为:技术中心下发 bom 清单——pmc 部做计划单,发送领料单——库管发料——生产配套区 6.销售流程为:营销公司——运输中心——库管 7.入库数据为人工在 erp 软件中录入对应号码。
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