工厂数字化与智能制造
山东省智能制造场景数字化车间智能工厂申报条件
山东省智能制造场景数字化车间智能工厂申报条件
1.在山东省境内注册，具有独立法人资格且正常经营三年以上，具有健全的财务管理机构和制度，财务状况良好，信用良好且无违法记录的生产制造企业。
2.企业主导产品（技术）符合国家产业政策和行业政策导向。
具有良好的智能制造基础，已制定智能化发展规划和具体推进措施。
3.申报的智能制造场景、智能工厂、数字化车间应已经建成并投入使用，智能制造场景满足《智能制造典型场景参考指引》、数字化车间满足《数字化车间关键要素》、智能工厂满足《智能工厂关键要素》，在缩短产品研制周期、提高劳动生产率、降低运维成本、提高能源利用率、降低产品不良率等方面取得显著效果。
4.智能制造实践取得技术突破，鼓励使用安全可控的关键技术装备和工业软件。
通过智能制造实践带动企业研发、制造、管理、服务等各环节智能化水平提高，在同行业处于领先水平，实践模式具有可复制性、易推广性，具有示范带动作用。
数字化智能制造技术的应用与挑战
数字化智能制造技术的应用与挑战随着科技的不断发展，数字化智能制造技术已经成为制造业的必然趋势。
数字化智能制造技术是指通过信息化和智能化手段，将工厂、生产线和制造业的各个环节数字化，实现智能化、高效率、高质量、低成本的生产模式。
数字化智能制造技术已经在很多国家和地区得到广泛应用，并取得了显著的成果。
然而，数字化智能制造技术的应用也面临很多挑战，需要不断地探索和创新。
数字化智能制造技术的应用数字化智能制造技术在制造业的应用非常广泛，涵盖了从原材料采购到生产、运输和销售等各个环节。
其中，最为重要的是信息化和智能化两个方面。
信息化方面，数字化智能制造技术可以将生产线、工厂和企业的各个环节数字化，实现生产数据的实时监控和分析。
通过数据的分析和挖掘，可以找出生产过程中的瓶颈和问题，以便优化生产流程。
此外，数字化智能制造技术还可以实现生产计划的自动化编排，确保生产的高效率和高质量。
智能化方面，数字化智能制造技术可以通过大数据、云计算和物联网等技术，将机器和设备连接起来，实现机器之间的智能协同。
通过智能协同，机器可以自动调整生产参数，以适应不同的生产需求。
此外，数字化智能制造技术还可以实现智能化的生产控制和质量检测，以提高生产效率和产品质量。
数字化智能制造技术的挑战虽然数字化智能制造技术在制造业的应用已经取得了很多成功，但是也面临着诸多挑战。
其中，最为重要的是技术挑战和人才挑战。
技术挑战方面，数字化智能制造技术需要借助很多新兴的技术，比如云计算、大数据、物联网等。
这些新技术需要不断地探索和研究，以适应不断变化的生产需求。
此外，数字化智能制造技术还需要解决一些技术难题，比如安全问题和智能算法的优化问题。
人才挑战方面，数字化智能制造技术需要很多高水平的人才来支持。
这些人才需要具备很高水平的技术能力，能够应对复杂的生产环境和技术挑战。
同时，数字化智能制造技术还需要与其他领域的人才进行交叉融合，以实现技术和产业的创新。
制造业数字化转型的主要内容
制造业数字化转型的主要内容随着信息技术的迅猛发展，制造业正面临着数字化转型的重要机遇和挑战。
数字化转型是指将传统的制造业生产过程和管理方式与现代信息技术相结合，实现生产、管理和服务的全面数字化和智能化。
下面将介绍制造业数字化转型的主要内容。
一、智能制造智能制造是制造业数字化转型的核心内容之一。
通过引入物联网、云计算、大数据等技术，实现设备、工厂和供应链的智能化管理。
智能制造包括物理系统的数字化建模、实时监控和远程控制，以及数据分析和决策支持系统的建设。
通过智能制造，企业可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量和灵活性。
二、数字化设计和仿真数字化设计和仿真是制造业数字化转型的重要内容之一。
通过使用计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）等工具，实现产品设计、工艺规划和生产线布局的数字化。
通过数字化设计和仿真，企业可以快速设计和优化产品、工艺和生产线，提高产品质量、缩短上市时间和降低成本。
三、供应链数字化供应链数字化是制造业数字化转型的重要内容之一。
通过使用供应链管理系统、电子商务平台等工具，实现供应链的数字化和智能化管理。
供应链数字化包括供应商管理、采购管理、库存管理、物流管理和客户关系管理等方面。
通过供应链数字化，企业可以实现供需匹配、降低库存、提高物流效率和响应速度。
四、工业互联网工业互联网是制造业数字化转型的重要内容之一。
通过将工业设备、工厂和供应链等各个环节连接起来，实现数据的共享和协同。
工业互联网包括设备连接、数据采集、数据分析和决策支持等方面。
通过工业互联网，企业可以实现设备状态监测、故障预测、生产调度和供应链协同，提高生产效率和灵活性。
五、人工智能和机器人技术人工智能和机器人技术是制造业数字化转型的重要内容之一。
通过使用人工智能和机器人技术，实现生产过程的自动化和智能化。
人工智能和机器人技术包括机器视觉、机器学习、自动化控制和协作机器人等方面。
通过人工智能和机器人技术，企业可以提高生产效率、降低劳动力成本和提升产品质量。
智能工厂的数字化生产与数据分析
智能工厂的数字化生产与数据分析智能工厂是指利用数字化技术与信息通信技术实现生产过程全面自动化、智能化和高效化的工厂。
随着科技进步和大数据时代的到来，智能工厂在工业领域的应用越来越广泛。
数字化生产与数据分析是智能工厂的重要组成部分，它能够帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量，并为企业的决策提供准确的数据支持。
一、数字化生产的意义与优势数字化生产是通过将传感器、控制器、通信设备等智能化技术应用于生产过程中，实现生产过程全面自动化和数据化的方式。
这种方式可以大大提高生产效率，减少人为误差，提高产品质量。
另外，数字化生产还能够减少生产过程中的资源浪费，降低能源消耗，达到可持续发展的目标。
数字化生产的优势主要体现在以下几个方面：1. 高效性：数字化生产能实现生产过程的全面自动化，大大提高生产效率，减少时间和人力成本。
2. 精度与稳定性：利用传感器等装置，数字化生产可以做到生产过程的精确控制，稳定性更高，降低产品变异度。
3. 可追溯性：数字化生产中的数据化记录可以使整个生产过程可追溯，能够更好地定位错误和问题，提供优化改进的可能。
4. 人机协同：数字化生产为人员提供了一个优化生产过程的平台，把人工智能和机器人与人员的工作结合起来，形成更高效的人机协同工作模式。
二、数据分析在智能工厂中的作用数据分析在智能工厂中扮演着关键的角色。
智能工厂中产生的大量数据可以通过数据分析得出有价值的洞察，为企业的决策提供科学依据。
1. 效率优化：通过对生产数据的分析，可以找到生产过程中的瓶颈和问题，优化生产流程，提高生产效率。
2. 质量控制：通过对生产数据和产品质量数据的分析，可以发现产品质量问题的根源，及时采取措施进行调整和改进。
3. 故障预测：通过对设备传感器数据的分析，可以及时发现设备故障的迹象，并提前进行维护，避免生产线停工。
4. 在线监测：通过对设备传感器和环境数据的实时监测，可以及时发现异常情况，提前预警，确保生产过程的安全和稳定。
智能制造与数字化工厂PPT课件
电能的应用
-
信息技术特别是 数控技术的应用
智能机床 智能一代
智能技术的应用， 自适应、自我决策
6
案例1： 纺织机械
手动式
全数控
半自动
使用数控织机，由原来-3-4小时/毛衣，变为40
分钟/毛衣，同时1个工人操作5-10台机器。
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案例1： 纺织机械
细纱机——纺纱过程中把半制品粗纱或条子经牵伸、加拈、卷绕成细纱管
智能制造与数字化工厂
-
提纲
一、两化融合下的数字化与智能化制造 二、数字化工厂概述 三、相关研究与案息技术（IT，Information Technology）的 应用使机械产品本身向数字化转变，深刻改变了机械产品 的内涵；
生产活动：计算机辅助设计、工艺、制造、测试、管理等 先进技术手段使企业生产的自动化、柔性化、智能化程度 大大提高，全面提升了企业的能力；
机
削抛光
异
型
内
孔
加
数
工
控
玻
刀
璃
库
加
智
工
能
中
管
心
-
理
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制造装备智能化的基础
数控技术的应用引起机械产品本身内涵发生根本性变化
伺
服
驱
动
系
齿轮箱
统
传统机械产品
动力源
传动机构 工作装置
数控机械产品
伺服驱动系统
工作装置
输入 信息
控制系统
信息反馈 -
简化机械结构 缩短制造周期 提高制造精度 提升装备性能
11
制造装备智能化的内涵
1、平台全数字化
现场总线、码盘到伺服的连接、驱动单元等全数字化 高档系统普遍采用现场总线方式
智能制造工厂解决方案(3篇)
第1篇随着科技的飞速发展，智能制造已成为全球制造业转型升级的重要方向。
智能制造工厂解决方案旨在通过集成先进的制造技术、信息技术和智能化管理，实现生产过程的自动化、智能化和高效化，从而提升企业竞争力。
本文将从智能制造工厂的背景、解决方案的概述、关键技术、实施步骤、效益分析等方面进行阐述。
一、智能制造工厂背景1. 全球制造业竞争加剧近年来，全球制造业竞争日益激烈，企业面临成本上升、劳动力短缺、产品同质化等问题。
为了提高竞争力，企业纷纷寻求转型升级。
2. 国家政策支持我国政府高度重视智能制造发展，出台了一系列政策支持企业进行智能化改造。
如《中国制造2025》等政策，为智能制造工厂的发展提供了良好的政策环境。
3. 技术进步推动随着物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，为智能制造工厂提供了强大的技术支撑。
二、智能制造工厂解决方案概述智能制造工厂解决方案主要包括以下几个方面：1. 设备智能化通过引入智能设备，实现生产过程的自动化和智能化。
如机器人、自动化生产线、智能物流系统等。
2. 数据采集与分析利用传感器、物联网等技术，实时采集生产过程中的各种数据，并通过大数据分析，为生产管理提供决策依据。
3. 生产线优化通过优化生产线布局、工艺流程、设备配置等，提高生产效率和质量。
4. 智能化管理运用人工智能、大数据等技术，实现生产过程的智能化管理，如智能排产、智能调度、智能维护等。
5. 质量控制通过引入质量检测设备、智能化检测系统等，实现对产品质量的实时监控和精准控制。
6. 智能物流利用智能物流系统，实现原材料、半成品、成品等物流环节的智能化管理，降低物流成本。
三、关键技术1. 物联网技术物联网技术是实现智能制造工厂的基础，通过传感器、RFID等设备，实现设备、产品和人员的实时监测。
2. 大数据分析技术通过对海量数据的挖掘和分析，为企业提供决策依据，提高生产效率。
3. 云计算技术云计算技术为智能制造工厂提供强大的计算能力，实现设备、数据和应用的集中管理。
北京市数字化车间与智能工厂认定管理办法(修订稿).pptx
间内、外网的互联互通与业务协同。采用标识识别技术，实现车间内外数据流通、互认。
.其他先进制造技术。
二、绩效要求
围绕数字化车间生产与运行,在经济效益（如投资回报率等）、生产效率（如劳动生产率、人均产值等）、质量 管控（如一次合格率、不良品率等）、能耗管控（如单位产值能耗、单位产品能耗等）、设备管理（如数控化率、 联网率、自动采集率等）等方面取得良好成效，相关指标均处于行业先进或领先水平，与社会、园区和生态环境和 谐发展。
.质量管控
（1）应综合利用自动化与人工辅助手段，实现产品、工序、设备质量数据的采集应用。（2）应采用在线检测 设备，实现产品质量数据在线采集，对质量数据进行可视化展示，实现质量管理信息化与批次质量追溯。（3）应采 用大数据、人工智能等技术，建立产品质量数据档案，实现精细化质量管控与产品全生命周期质量追溯与反馈。
第十一条市经济和信息化局在技术改造、协同创新、供需对接、人才引培、融资对接等方面对北京市数字化车 间、智能工厂给予支持。上报国家智能制造试点示范项目、智能制造示范工厂和优秀场景，同等条件下，优先从本 市数字化车间、智能工厂中推荐。
第五章管理服务
第十二条被认定为北京市数字化车间、智能工厂的企业在不影响正常生产经营的情况下，应积极配合市经济和 信息化局开展相关工作，不断推广经验，扩大示范作用。
.生产计划
（1）应采用企业资源计划系统，基于生产资源与订单情况,实现生产计划自动生成。（2）应通过供应链数据分 析、市场订单预测等，实现企业人员、设备、物料等资源优化配置。（3）应基于供应链状态、安全库存，实现市场 需求快速响应与生产资源动态实时优化配置。
.生产制造
生产制造部分应按照《北京市数字化车间建设标准》工艺设计、设备管理、集成互联、排产调度、作业控制、 仓储物流、质量管控相关要求。
智能制造与数字化制造在工业制造的应用
管理科学智能制造与数字化制造在工业制造的应用◎吕亚楠（作者单位：河北白沙烟草有限责任公司）一、智能制造与数字化制造概述1.智能制造。
所谓智能制造，简而言之就是在实际进行制造生产活动中，在有关机器及设备中即将人工制造智能系统融入其中，在实际生产中可将一部分的劳动替代，从而使生产制造能够实现柔性化、信息化，并且能够实现智能化以及高度集成化，在整体智能制造中，其组成主要包括两个部分，即智能制造技术与智能制造系统。
智能制造技术是通过利用控制器将人为已经设定好的相关程序编入机器中，使机器的转换机构根据已输入的程序有秩序的依次执行各项工作，并在各个生产环节中都对步骤的精确度有所要求，从而大大减少了工业自动化的生产差错，可以更好的保证生产产品的质量问题，减少因质量问题产生的生产材料浪费，使工厂的生产效率得到提高，保证了工业自动化的有条不紊进行。
借助智能制造技术还可以让生产单位在生产过程中及时反馈得到生产危险隐患问题，从而及时解决生产隐患，避免由生产隐患累积所引起的生产事故，一旦安全问题可以很好地被发现和控制，工厂的经济效益也必将因为生产事故损失的减少而大大提高。
因此，智能制造技术在生产安全问题的处理上也具有很大的优势。
智能制造技术除了可以一定程度上避免生产差错、进一步保证工业自动化安全生产以外，通过利用智能制造技术还可以使工作人员的操作更加简便，使操作人员仅仅借助控制台便可以完成各项工作，大大减少了工作人员的生产压力，使人在工作中可以感受到舒适，使智能制造技术可以多方面保障工业自动化的安全发展。
2.数字化制造。
数字化制造是制造技术、计算机技术、网络技术与管理科学的交叉、融和、发展与应用的结果，也是制造企业、制造系统与生产过程、生产系统不断实现数字化的必然趋势。
数字化制造主要通过计算机对于大数据的处理，将整个工业制造过程中复杂的信息通过相关数字建立和模式转化成电脑能够识别的二进制代码。
利用相关程序将二进制代码采用数字化仿真手段在计算机中进行模拟实现，能够制造出数字化产品，通过计算机相关仿真技术在产品制造之前预测产品的性能，从而大大提高工业制造生产过程中的准确性和可实现性，加快了产品更新的步伐。
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数字化工厂
数字化工厂(Digital Factory)意旨产品全生命周期的数据为基础，在计算机环境
内，对整个生产过程进行工艺仿真、评估和优化，以先进的数字制造技术与计算
机仿真应用互相整合的产物，为基础制造业提供新的思维与工艺方法，减少产品
设计和产品制造之间的沟通问题，并缩短了产品的开发周期与成本，实现虚拟制
造仿真和三维虚拟现实可视化。
在汽车制造厂的数字化过程中，此过程称为『制造环境数字化』我们需要对汽车
工厂进行整个工厂的数字化，传统的测量手段在复杂的工厂内进行测量，会造成
非常大的工作量，而且会遗漏许多重要细节，有些曲面、圆柱等结构是无法用传
统测量获取精确测量数据。
三维激光扫描技术可以让我们更方便、快速、准确的建立整个工厂的三维模型。
该技术能够完整获取高精度、大范围的三维扫描数据。只需要很短的时间就能够
获取厂房的三维扫描数据。 以下就是某汽车厂生产线的局部扫描数据。
东风本田的视频
扫描数据应用
1. 扫描数据自动提取三维模型
Honeywell Facility
Eaton Facility
2. 设备布局规划
3. 改造搬运路径模拟