完整版智能工厂和智能制造
数字工厂、智慧工厂和智能制造的区别
国内很多企业都在炒作智能制造，但是绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段，少数企业也只是实现了信息集成，也就是可以达到数字化工厂的水平；极少数企业，能够实现人机的有效交互，也就是达到智慧工厂的水平。
数字工厂、智慧工厂、智能制造三者的概念正逐步走向现实工厂，那么他们三者的区别是什么？
1、数字化工厂—信息的集成
数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。
数字化工厂是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。
2、智慧工厂—人机有效的交互
智慧工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理、服务;提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。
同时集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
智慧工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。
系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。
系统已具备了自我学习、自行维护能力。
实现了人与机器的相互协调合作。
智能制造系统不只是"人工智能系统"，而是人机一体化智能系统，是混合智能。
系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器配合下，更好发挥人的潜能。
机器的智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。
智能工厂和智能制造
案例三
总结词
该企业通过自主研发核心技术、整合产业链资源，实 现了从传统制造向智能制造的转型，提高了产品附加 值和市场竞争力。
详细描述
该企业以“创新驱动、质量第一”为理念，以“高技 术、高附加值、高效益”为目标，积极探索智能制造 。该企业通过自主研发核心技术，掌握了先进的装备 制造技术，并整合了产业链上下游资源。同时，该企 业还引入了数字化设计和管理系统，实现了产品的数 字化设计和生产过程的全面监控和管理。此外，该企 业还通过工业互联网技术将设备、人员、物料等资源 进行全面连接，实现了生产过程的可视化和可优化。
特点
高度自动化、灵活性、高效性、安全性、可持续性。
智能工厂的发展趋势
数字化转型
智能工厂正在向全面数字化转型，包括生产 过程、供应链管理、设备维护等。
数据分析
利用大数据和人工智能技术对生产数据进行 挖掘和分析，优化生产流程。
工业物互通， 提高生产效率和质量。
人工智能应用
智能制造的技术体系
信息技术
包括云计算、大数据、人工智能、物 联网等技术，为智能制造提供了强大 的技术支撑。
制造执行系统
实现生产过程的自动化、智能化，包 括生产计划、生产调度、生产控制等 功能。
供应链管理系统
实现供应链的智能化管理，包括供应 商管理、库存管理、物流管理等功能 。
质量管理系统
实现产品质量的全过程管理，包括质 量检测、质量分析、质量追溯等功能 。
能源管理及优化
总结词
节能、减排、可持续
详细描述
智能工厂的能源管理及优化以节能、减排和可持续为 指导原则。通过引入高效的能源管理技术和设备，如 智能能源管理系统和节能型生产设备，降低能源消耗 和碳排放。同时，积极推广可再生能源的使用，提高 能源利用效率和可持续性。此外，通过对能源使用的 精细管理和优化控制，降低能源成本，提高企业的竞 争力。
智能制造智慧工厂整体规划建设方案
XX公司智能制造升级案例
总结词
XX公司实现了生产流程的优化和生产成本的降低，同时提高了生产效率和产品质量。
详细描述
通过智能制造升级，XX公司成功地提高了生产效率和产品质量，同时降低了生产成本和能耗。此外，该公司还实 现了生产过程的可视化和透明化，为管理层提供了更加准确和及时的生产数据，为企业的决策提供了有力支持。
总结词
XX智慧工厂建设过程中，重点实施了设备智能化改造、生产过程优化、供应链管理、质量监控等方面的 智能化管理。
XX智慧工厂建设案例
• 详细描述：在设备智能化改造方面， XX智慧工厂对生产线进行了全面升级 ，实现了设备的自动化和智能化。同 时，通过物联网技术，实现了设备之 间的互联互通和数据共享。在生产过 程优化方面，XX智慧工厂采用了大数 据和人工智能技术，对生产数据进行 深入分析和挖掘，实现了生产过程的 精细化和智能化控制。在供应链管理 方面，XX智慧工厂运用物联网技术对 物资和物流进行实时跟踪和管理，实 现了物资的智能化调度和物流的智能 化配送。在质量监控方面，XX智慧工 厂采用人工智能技术对产品质量进行 实时检测和预警，实现了质量管理的 智能化和高效化。
加强人才队伍建设与培养
01 加强高校相关专业建设和人才培养力度，培养更 多的智能制造智慧工厂专业人才。
02 鼓励企业加强内部培训和人才引进，提高员工技 能水平和综合素质。
03 建立人才激励机制，通过评选、奖励等方式激发 人才创新创造活力。
06 智能制造智慧工厂典型案例分析
XX公司智能制造升级案例
智慧工厂数据挖掘与应用
数据采集与分析
采集设备运行数据、生产数据等，进行分析，为 优化生产提供数据支持。
预测性维护
通过数据分析，实现设备的预测性维护，降低设 备故障率。
智能制造和智能工厂的设计原则与实现方案
智能制造和智能工厂的设计原则与实现方案智能制造和智能工厂是当前工业的热门话题，众多企业将其作为数字化转型的重要方向。
智能制造和智能工厂的设计原则和实现方案是实现数字化转型的重要基础，下面本文将从多个角度来探讨这个话题。
第一、设计原则1.1 可重复性可重复性是智能制造和智能工厂设计的首要原则。
系统的有序排布和流程精简是实现可重复性的必要条件，而可重复性的实现又会进一步提高生产效率，缩短工期，降低成本。
1.2 可扩展性智能制造和智能工厂系统应当具备可扩展性。
随着技术发展的不断进步，智能制造和智能工厂所需要的功能和工具也会不断创新。
因此，设计师需要确保该体系能够轻松扩大并拥有更高的系统灵活性。
1.3 安全性在智能制造和智能工厂系统中，安全性可以说是至关重要的。
如果可以随意访问这些控制系统，那么有可能对工厂的生产带来摧毁性的影响。
因此，如何最大程度地保障安全性也是设计师需要考虑的问题之一。
1.4 可见性智能制造和智能工厂的成本最大开支之一是生产过程中的中间操作和工具的可见性。
为了降低技术调整和修理的成本，系统接口的可见性与对接时的可操作性非常重要。
因此，这是一个需要多重感受和控制的问题。
第二、实现方案2.1 物联网技术物联网技术是实现智能制造和智能工厂系统的重要手段之一。
它可以通过每个组成部分之间的信息传递和实时操作来将所有设备和工具连接在一起。
这允许负责该设备的机器学习算法分析出一个更完整的生产图像，以实现优化生产需求的目标。
2.2 数据交流智能制造和智能工厂的另一个重要组成部分是数据交流。
通过将有关设备的数据流集中到单个位置，设计师可以促进有关器件、故障点和其他重要信息的更快，更准确的交流。
这样就可以使得信息流能在系统中更加畅通，并且支持实时制造。
2.3 人工智能技术智能制造和智能工厂系统的生产和资源调配将受人工智能技术的影响。
设计师可以利用机器学习、深度学习和其他技术，在将数据转换为实际生产行为的过程中发挥作用。
智能化车间与智能制造
智能化车间与智能制造：未来工业的趋势和挑战随着数字化、物联网、云计算等技术的迅猛发展，智能化制造的潜力正不断地被充分挖掘和利用。
已经成为现代工业的重要发展趋势，它可以提高生产效率、降低成本、提高竞争力、增加利润，同时也可以提高产品质量和创新能力。
然而，智能化制造也面临着一些挑战，例如技术壁垒、人才缺乏、精细化管理等。
本文将从多方面探讨的实践应用和未来发展趋势。
智能化车间的定义和特点智能化车间是指采用数字化、自动化、信息化技术，将传统工厂转变为具有智能化生产能力的先进制造车间。
智能化车间最显著的特点是智能化设备的广泛应用，例如工业机器人、自动化生产线、物联网技术、人工智能等。
智能化车间还具有高度的自动化程度、生产过程的可视化和数字化、协同制造和优化生产等特点。
智能化车间是实现智能制造的重要手段和载体。
智能制造是高度一体化的现代制造方式，它在生产、管理、服务等方面集成了先进的技术手段，例如工业互联网、5G通信、大数据、云计算等。
智能制造的特点是基于信息化技术的强大智能化支持，使生产过程实现高效、灵活、智能、可持续的生产模式，从而提高生产效率和生产质量。
智能化车间与传统车间的比较智能化车间相对于传统车间，最显著的特点是数字化和自动化程度的提高。
智能化车间可以实现设备自动化、生产过程自动化、数据自动化、质量控制自动化等多方面的自动化和数字化。
同时，智能化车间可以实现设备和系统之间的智能互联，实现生产过程的优化和协同。
传统车间相对而言，生产过程可控性和自适应性不够，需要更多的人力和物力投入，生产效率和质量难以保证。
智能化车间的优势智能化车间具有生产效率高、生产成本低、生产质量高、生产灵活性强、生产过程可持续等显著优势，具有以下几个方面的具体表现：1. 生产效率高：智能化车间可以实现设备和系统之间的智能协同，生产过程自动化、数字化和可视化程度高，生产效率明显提升。
2. 生产成本低：智能化车间可以实现设备自动化和零库存生产等模式，生产成本得到有效控制。
智能工厂和智能制造专题培训课件pptx
智能工厂的信息系统
智能工厂的信息系统采用先进的信息技术，如工业大数据、云计算、物联网等， 实现生产过程的信息化管理。
信息系统应包括生产计划、物料管理、质量管理、设备维护等功能模块，以提高 生产管理效率和决策水平。
大数据分析在智能制造中发挥 着重要作用，它能够实现生产 过程的监控、预测和优化，提
高生产效率和产品质量。
大数据分析的应用场景包括设 备监测、工艺优化、质量检测 等。
大数据分析的发展需要解决数 据质量和处理效率等问题，同 时加强数据安全和隐私保护。
人工智能与机器学习
人工智能是指计算机系统具有的与人类智能相似 的能力，机器学习是人工智能的一个重要分支， 通过训练和学习使计算机系统能够自主地进行数 据处理和分析。
人工智能与机器学习的应用场景包括自动化生产 线、智能质检、智能仓储等。
人工智能与机器学习在智能制造中发挥着关键作 用，它们能够实现自动化决策、预测和优化等功 能，提高生产效率和产品质量。
人工智能与机器学习的发展需时加强伦理和法 律规范。
智能工厂的架构与系统
发展前景
随着信息技术和智能化技术的不断发展，智能工厂和智能制造的应用范 围将不断扩大，从制造业向其他领域延伸，如物流、医疗、金融等。
未来智能制造将更加注重个性化、定制化和柔性化的生产方式，以满足 消费者日益多样化的需求。
智能制造将与人工智能、物联网、云计算等新一代信息技术深度融合， 形成更加智能、高效、绿色的生产模式，推动全球经济的可持续发展。
智能制造将推动传统产业 升级改造，提高生产效率 和产品质量，促进产业转 型升级。
创新发展
智能制造将激发企业创新 活力，推动新技术、新产 品的研发和应用，促进创 新发展。
智能制造与智能工厂
智能制造与智能工厂Ⅰ. 智能制造的概念和分类智能制造是以信息技术为主导的制造方式，它将数字化、网络化、智能化技术应用于制造过程中的设计、加工、检测、控制等各个环节，实现对制造全过程的智能化控制。
智能制造按照不同的制造目标和应用场景，可以分为个性化制造、批量生产、大规模复杂产品制造、定制化生产等。
Ⅱ. 智能制造与智能工厂的关系智能工厂乃是智能制造的核心载体，是指利用信息化技术实现制造全过程的全面数字化、网络化、智能化，从而实现高效、灵活、可持续的制造过程。
智能工厂具有灵活性、可扩展性、数字化和高效性等特征，可以适应不同规模生产的需求，同时提供了一个智能化控制的环境，从而使得制造过程更加平稳、高效。
Ⅲ. 智能制造与智能工厂的特点（一）自主化控制（AI）智能工厂采用自主化控制（AI），可以通过大数据分析、人工智能、机器学习、模拟仿真等技术，自主实现多项复杂任务，提高制造效率，减少人力消耗，从而大大降低制造成本。
（二）灵活生产智能工厂可以推出定制化生产，使得生产规模更加灵活，并且可以很快适应市场的变化。
（三）数字化生产智能工厂采用数字化技术实现全过程数字化，使得生产过程更加智能化、透明化、标准化、可追溯，方便生产管理。
（四）可持续生产智能工厂采用新型的材料、工艺和技术，实现了节约能源、资源的生产模式，实现了产业的可持续发展。
Ⅳ. 智能制造和智能工厂对制造业的影响（1）生产效率提高智能制造和智能工厂既提高了生产效率，又降低了制造成本，可以提高制造产业水平，带动制造业的发展。
（2）生产模式变化智能制造和智能工厂推出了智能服务、智能制造等新型的生产模式，基于大数据、云计算、人工智能等技术，实现了信息化、智能化管理，提高了生产的质量和效率。
（3）经济效益提高智能制造和智能工厂推出了更加高效、环保、可持续的生产方式，实现了经济效益和社会效益的双赢，有力地推动了制造业的可持续发展。
总结：智能制造和智能工厂的推出，在中国制造业转型升级的过程中扮演了重要的角色，它将信息化和制造技术完美结合，通过数字化、网络化和智能化技术，实现了制造生产过程的智能化控制，推动了工业制造的升级。
智能制造与智能工厂
智能制造与智能工厂智能制造是一种与传统制造方式不同的生产模式，采用数字化技术和智能化系统，实现高效、精细、柔性的生产过程。
而智能工厂则是在智能制造基础上，通过整合物联网、云计算、大数据、人工智能等技术，构建出高度自动化、数字化、智能化的生产环境，提高企业的生产效率和竞争力。
一、智能制造的发展历程智能制造起源于工业2.0 时代的自动化生产，经过工业3.0 时代的数字化生产，逐渐发展成为工业 4.0 时代的智能化生产。
在智能制造的发展过程中，出现了许多代表性的技术和应用，如机器视觉、工业机器人、3D 打印、数字化仿真、虚拟现实、物联网等。
这些技术和应用的出现，使得生产方式发生了质的变化，使得制造业从传统的大规模、单品种、低效率的生产方式，转变为小批量、多品种、高效率的生产方式。
二、智能制造的优势智能制造相比传统制造有很多优势，如：1. 提高生产效率：自动化设备和数字化技术的应用，使得生产更加高效、精准和可靠，从而提高了生产效率，减少了生产成本。
2. 降低生产周期：通过数字化仿真技术，可以在生产开始前模拟产品的设计、加工和交付流程，从而更好地规划生产计划，缩短生产周期。
3. 降低产品开发成本：通过数字化技术，可以在实际生产前进行虚拟仿真，从而减少了产品开发的成本和风险。
4. 改善生产环境：通过自动化设备和数字化技术，可以减少人工操作和过程中的人为干扰，从而改善生产环境，提高生产质量。
5. 增加生产柔性：智能制造可以快速地响应市场需求，生产出多品种、小批量、高定制化的产品，增加生产柔性。
三、智能工厂的特点智能工厂是智能制造的高级阶段，它通过整合物联网、云计算、大数据、人工智能等技术，实现了高度自动化、数字化和智能化的生产环境。
智能工厂相比智能制造，更具有开放性、普适性和可扩展性，具有以下特点：1. 智能化程度高：智能工厂采用自适应控制技术和先进的数据分析算法，实现主动预测、主动调节和主动管理。
2. 可视化程度高：智能工厂通过大屏幕显示和云端监控，实时显示生产设备和流程的状态，便于管理者进行全面监控和远程调控。
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——基于物联网和服务互联网
服务互联网
基于语义的PLM、 ERP、QMS、ERP
智能物料 APP平台
智慧工厂 APP平台 信息物理生产系统
智能产品 APP平台
物联网
第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
智慧工厂的流程
——基于云安全网络 智慧工厂2…N 智慧工厂1
机床间通信
智能物料
智能 机床1
Industry 4.0——德国高科技战略计划 两大主题：智慧工厂、智能生产 三个设想：产品、设施、管理
产品：集成有动态数字存储器、感知和通信能力，承载着在其整个供应链和生命周期 中所需的各种必需信息
设施：由整个生产价值链所集成，可实现自组织
管理：能够根据当前的状况灵活决定生产过程
6
第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
…
智能 机床2
智能产品
面向机床的APP平台
信息物理生产系统
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第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
智慧工厂的布局
——面向服务的工厂系统布局
硬件无关 抽象服务
现场层
服务库
硬件相关 设备控制
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第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
智慧工厂的车间 ——基于无线、RFID、传感器和服务的架构
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第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
机器人不再被固定在 安全工作地点而是与人一起协同工作
今天 明天
新一代轻量化，灵活的机器人与人类在智能工厂一起协同工作
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第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
智慧工厂中的智能装配
DFKI研发的抽象产品记忆系统用于自适应抓取和智能产品装配
在头部安装立体 相机，在手臂靠 近物体的地方安 装3D摄像头
机器人利用左手内部天线从产品内存中读 取尺寸、重量和加持点，同时机器人能够 从信息物理系统中获得产品装配说明书
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第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
Industry 4.0
——德国高科技战略计划首位
“第四次工业革命” 研究项目由德国联邦教研部与联邦 经济技术部联手资助，在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、 西门子公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成， 并已上升为国家级战略。德国联邦政府投入达2亿欧元。
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第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
Industry 4.0——德国高科技战略计划 两大主题：智慧工厂、智能生产
智慧工厂
重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生
产设施的实现
智能生产
主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动、3D打印
以及增材制造等技术在工业生产过程中的应用等
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第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
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第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
第四次工业革命自动化-信息物理系统（CPS）
服务
算法
CPS：系统中的物理对象和相应的虚拟对 象通过泛在信息网络进行通信
Cyber：算法和服务，服务的动态集成 和服务提供商，并跨越边界进行信息交流 Cyber：包括3D模型，仿真模型，文档， 关系，工作条件等数据能够通过可变信息 网络在任何地方和任何时间进行搜集
第四次工业革命下的产品特点
——集成了信息存储、传感、无线通信功能
产品是信息载体
产品在整个完整的供应链和生命周期中都一直带 有自身信息
产品是一个agent
我生产于2010 年4月30日，5 月3日出厂
请握中间
产品会影响其所在环境
产品具有自监测功能
产品会对其自身状态和环境进行监测
已经打开2分 钟了，请盖上
智能化环境 智能工厂
嵌入式计算机
中央计算机
PC
智能手机 智能卡
90%的计算机 都是嵌入式
1个计算机： 1个计算机： 多个用户 1个用户
多个计算机：1个用户
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第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
高精度高品质多品种小 批量的智能产品
绿色生产：清洁、资源 利用率高的可持续发展
智能工厂位于城市 的城市生产
手势
多模式交互
面部表情 身体语言 眼球跟踪 肢体动作
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第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
以人为中心的基于信息物理系统的智能工厂辅助系统
基于上下文的自适应 故障诊断辅助工具
基于肢体动作的物理 辅助
移动式个性化自适应 的辅助导航系统
基于位置的维护和规 划辅助工具
多模式的人机交互 基于虚拟现实/增强 现实的复杂工作流程 辅助管理工具
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第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
第四次工业革命自动化-信息物理系统（CPS）
信息物理系统（Cyber Physical System，CPS）强调物理过程与信息间的反馈。 2008年美国加利福利亚大学的Lee.E在其技术报告《信息物理系统：设计挑战》中指出：信息 物理系统是计算和物理过程的整合集成。嵌入式计算机和网络对物理过程进行监测和控制。 从自动化技术的观点看，CPS是一种工程系统，由一个嵌入在物体中的计算和通信的内核， 以及物理环境中的结构所监测和控制。（Karl Henrik Johansson，2011） 以信息物理生产系统CPPS为模型构建智慧工厂，或者数字化工厂
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第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
第四次工业革命下的数据挖据与知识发现
——大数据
制造业存储了超过其他工业部门的数据
从2010年以来新产品数据达到接近2艾字节（216）
仪器仪表产品
供应链管理系统
产品全生命周期系统
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第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
第四次工业革命下的多模式交互
语音
图形/视觉
第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
面向智慧工厂的APP商店
下载量身定制的用户界面
第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
面向智慧工厂的室内精确定位
第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
智慧工厂中的增强现实技术
工业环境
佩戴谷歌眼镜的工人
工具
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
智慧工厂中的机器人技术
第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
Industry 4.0
信息物联系统 复 杂 程 工业革命4.0 度
电子、IT、工 业机器人
——德国高科技战略计划首位
工业革命3.0
电力广泛应用 蒸汽机
工业革命2.0
1784 18世纪末
工业革命1.0
20世纪初 时间
第四次工业革命——从智慧工厂到智能生产
基于物联网与服务的智能 环境发展过程
云
文档 三维模型 工艺数据 „
物理 对象
Physcial：在生产系统中的人和自动化模块 具有智能化、自我解释、自我意识、自我 诊断、交互评估能力
CPS系统触发了工业自动化模式转变