数字化工厂建设方案核心功能要素与关键技术
数字化工厂解决方案

数字化工厂解决方案背景介绍:随着科技的不断进步和工业的发展,传统的创造业正逐渐向数字化转型。
数字化工厂解决方案是指利用先进的信息技术和数字化技术,将创造业的生产过程进行数字化、智能化和自动化改造,以提高生产效率、降低成本、优化资源利用和提升产品质量。
1. 数字化工厂解决方案的概念和意义:数字化工厂解决方案是指利用现代信息技术和数字化技术对传统工厂进行改造和升级,实现生产过程的数字化、自动化和智能化。
通过数字化工厂解决方案,企业可以实现生产过程的高度集成、全面可视化和智能化管理,提高生产效率、降低成本、提升产品质量和满足个性化需求,从而增强企业的竞争力和市场份额。
2. 数字化工厂解决方案的关键技术和应用:(1)物联网技术:通过传感器、无线通信和云计算等技术手段,实现设备、工件和人员之间的互联互通,实现生产过程的实时监测、数据采集和分析,为决策提供依据。
(2)大数据分析技术:通过对海量数据的采集、存储、处理和分析,挖掘潜在的生产优化和质量改进的机会,优化生产计划、预测故障和提高产品质量。
(3)人工智能技术:通过机器学习、深度学习和自然语言处理等技术,实现设备的自动控制、智能调度和故障诊断,提高生产效率和产品质量。
(4)虚拟仿真技术:通过建立数字化的工厂模型和仿真系统,对生产过程进行摹拟和优化,降低生产风险和成本。
(5)增强现实技术:通过将虚拟信息与实际场景相结合,为操作人员提供实时指导和培训,提高工作效率和安全性。
3. 数字化工厂解决方案的应用案例:(1)智能创造:通过物联网技术和人工智能技术,实现生产设备的自动化控制和智能调度,提高生产效率和产品质量。
(2)智能仓储:通过物联网技术和大数据分析技术,实现仓库的自动化管理和智能调度,提高仓储效率和准确性。
(3)智能品质:通过物联网技术和数据分析技术,实现产品质量的实时监测和预测,提高产品质量和降低质量风险。
(4)智能物流:通过物联网技术和大数据分析技术,实现物流过程的实时监控和智能调度,提高物流效率和准确性。
数字化工厂解决方案

数字化工厂解决方案一、背景介绍随着科技的不断发展和工业生产的不断进步,数字化工厂解决方案已经成为现代工业发展的重要趋势。
数字化工厂是指利用先进的信息技术和数字化技术手段对工厂进行全面的数字化改造和管理,以提高生产效率、降低成本、优化资源配置,实现智能化生产和灵便生产的目标。
二、数字化工厂解决方案的优势1. 提高生产效率:数字化工厂解决方案通过自动化、智能化的生产设备和系统,实现生产过程的高度自动化和智能化,大大提高了生产效率。
2. 降低成本:数字化工厂解决方案可以通过优化生产流程、精细化管理和资源的合理配置,降低生产成本,提高企业的竞争力。
3. 实现灵便生产:数字化工厂解决方案可以通过灵便的生产线配置和智能化的生产设备,实现多品种、小批量和个性化定制生产,满足市场需求的快速变化。
4. 提升产品质量:数字化工厂解决方案通过实时监测和控制生产过程,提高产品质量的稳定性和一致性,减少产品的次品率。
5. 改善工作环境:数字化工厂解决方案可以通过自动化设备替代人工劳动,减少对工人的体力劳动和危(wei)险操作,提高工作环境的安全性和舒适性。
三、数字化工厂解决方案的关键技术和应用1. 物联网技术:通过在生产设备和产品上安装传感器和通信模块,实现设备之间的互联互通和与上位系统的数据交换,实现生产过程的实时监控和控制。
2. 云计算和大数据技术:通过将生产过程中产生的大量数据进行采集、存储和分析,实现对生产过程的全面监控和分析,为生产过程的优化和决策提供支持。
3. 人工智能技术:通过机器学习和深度学习等技术,对生产过程中的数据进行分析和挖掘,实现智能化的生产控制和优化。
4. 虚拟现实和增强现实技术:通过虚拟现实和增强现实技术,实现对生产过程的可视化和仿真,提高生产过程的可理解性和可操作性。
5. 自动化设备和机器人技术:通过自动化设备和机器人技术,实现生产过程的自动化和智能化,减少对人工劳动的依赖,提高生产效率和产品质量。
制造业数字化工厂建设方案

制造业数字化工厂建设方案第一章数字化工厂概述 (2)1.1 数字化工厂的定义与意义 (2)1.1.1 定义 (2)1.1.2 意义 (3)1.2 数字化工厂发展趋势 (3)1.2.1 技术发展趋势 (3)1.2.2 产业发展趋势 (3)1.3 数字化工厂建设目标 (4)第二章策划与规划 (4)2.1 项目背景分析 (4)2.2 数字化工厂建设规划 (4)2.3 项目实施方案制定 (5)第三章技术选型与集成 (5)3.1 关键技术选型 (5)3.1.1 信息化技术 (6)3.1.2 自动化技术 (6)3.1.3 网络通信技术 (6)3.1.4 数据分析与优化技术 (6)3.2 系统集成策略 (6)3.2.1 系统架构设计 (6)3.2.2 系统互联互通 (6)3.2.3 设备集成 (6)3.2.4 软件集成 (6)3.3 技术升级与迭代 (6)3.3.1 技术跟踪与评估 (7)3.3.2 技术升级策略 (7)3.3.3 迭代开发与优化 (7)第四章设备与设施改造 (7)4.1 设备数字化改造 (7)4.2 设施智能化升级 (7)4.3 设备与设施维护与管理 (8)第五章信息化建设 (8)5.1 信息化系统架构设计 (8)5.2 数据采集与处理 (9)5.3 信息安全与隐私保护 (9)第六章生产流程优化 (10)6.1 生产流程数字化改造 (10)6.2 生产调度与排程 (10)6.3 质量管理与追溯 (11)第七章供应链协同 (11)7.1 供应商管理 (11)7.1.1 供应商选择与评估 (11)7.1.2 供应商关系管理 (12)7.2 物流与仓储管理 (12)7.2.1 物流系统优化 (12)7.2.2 仓储管理 (12)7.3 供应链金融与风险管理 (13)7.3.1 供应链金融 (13)7.3.2 风险管理 (13)第八章能源管理与环保 (13)8.1 能源消耗监测与优化 (13)8.2 环保设施升级 (14)8.3 绿色制造与可持续发展 (14)第九章员工培训与人才引进 (15)9.1 员工技能培训 (15)9.1.1 培训内容 (15)9.1.2 培训形式 (15)9.1.3 培训评估 (15)9.2 人才引进策略 (15)9.2.1 人才需求分析 (16)9.2.2 人才引进渠道 (16)9.2.3 人才选拔与培养 (16)9.3 企业文化传承与创新 (16)9.3.1 企业文化传承 (16)9.3.2 企业文化创新 (16)9.3.3 企业文化推广 (16)第十章项目实施与评估 (16)10.1 项目实施步骤与策略 (16)10.1.1 实施步骤 (16)10.1.2 实施策略 (17)10.2 项目进度控制与风险管理 (17)10.2.1 进度控制 (17)10.2.2 风险管理 (17)10.3 项目评估与效益分析 (17)10.3.1 项目评估 (17)10.3.2 效益分析 (18)第一章数字化工厂概述1.1 数字化工厂的定义与意义1.1.1 定义数字化工厂,是指通过应用现代信息技术、自动化技术、网络技术等,将工厂的生产过程、管理过程、物流过程等各个环节实现数字化、智能化的一种新型工厂模式。
数字化工厂解决方案

数字化工厂解决方案引言概述:随着科技的不断进步和工业生产的快速发展,数字化工厂解决方案成为了企业提高生产效率和降低成本的重要手段。
数字化工厂解决方案以数字化技术为基础,通过数据采集、分析和应用,实现了生产过程的智能化和自动化。
本文将从五个方面详细阐述数字化工厂解决方案的内容和优势。
一、生产过程可视化1.1 数据采集:数字化工厂解决方案通过传感器和物联网技术,实时采集生产过程中的各种数据,包括温度、湿度、压力等。
1.2 数据分析:通过对采集到的数据进行分析,数字化工厂解决方案可以实时监测生产过程中的各种指标,如设备运行状态、产品质量等。
1.3 数据可视化:数字化工厂解决方案将分析得到的数据以图表、报表等形式展示,使管理人员可以直观地了解生产过程中的情况,及时做出调整和决策。
二、智能化生产调度2.1 生产计划优化:数字化工厂解决方案通过对生产过程进行建模和仿真,可以优化生产计划,提高生产效率和资源利用率。
2.2 实时调度:数字化工厂解决方案可以根据实时的生产情况和需求变化,自动进行生产调度,避免生产过程中的浪费和延误。
2.3 自动化控制:数字化工厂解决方案可以实现设备和生产线的自动化控制,提高生产过程的稳定性和一致性。
三、质量管理和优化3.1 数据分析和预测:数字化工厂解决方案通过对生产过程中的数据进行分析和预测,可以及时发现和解决潜在的质量问题,提高产品质量。
3.2 实时监测和反馈:数字化工厂解决方案可以实时监测生产过程中的质量指标,如产品尺寸、外观等,及时反馈给操作人员,避免不合格品的产生。
3.3 持续改进:数字化工厂解决方案可以对生产过程进行持续改进,通过数据分析和反馈,优化生产工艺和质量控制,提高产品的竞争力。
四、资源管理和节能减排4.1 资源优化配置:数字化工厂解决方案可以通过数据分析,优化资源的配置和利用,减少资源浪费和成本。
4.2 能源监测和管理:数字化工厂解决方案可以实时监测能源的使用情况,识别能源消耗的高峰和低谷,制定合理的能源管理策略。
数字化工厂解决方案

数字化工厂解决方案数字化工厂解决方案是指利用先进的信息技术和数字化技术手段,将传统工厂生产过程进行数字化改造和优化,以提高生产效率、降低成本、提升产品质量和灵活性的一种综合解决方案。
一、背景介绍随着信息技术的飞速发展和工业生产的不断进步,数字化工厂解决方案应运而生。
传统的工厂生产模式存在许多问题,如生产过程不透明、信息传递不及时、生产效率低下、资源浪费等。
数字化工厂解决方案通过将传统工厂的生产过程数字化,实现生产数据的实时监控、分析和优化,提高生产效率和产品质量,降低生产成本,实现智能化生产。
二、数字化工厂解决方案的核心技术1. 物联网技术:通过传感器、无线通信技术和云计算等技术手段,实现对生产设备、工艺流程和产品的实时监测和控制,实现智能化生产管理。
2. 大数据分析技术:通过对生产过程中产生的大量数据进行采集、存储、分析和挖掘,提取有价值的信息,为生产决策提供科学依据。
3. 人工智能技术:利用机器学习、深度学习和自然语言处理等技术,实现对生产设备的自动诊断和预测维护,提高设备的可靠性和稳定性。
4. 虚拟现实技术:通过虚拟现实技术,实现对生产过程的可视化展示和仿真,提供决策支持和培训环境。
三、数字化工厂解决方案的应用场景1. 生产过程监控和优化:通过对生产过程中的数据进行实时监控和分析,及时发现和解决生产过程中的问题,提高生产效率和产品质量。
2. 资源调度和优化:通过对生产资源的实时监测和调度,合理分配和利用资源,降低生产成本。
3. 供应链管理:通过对供应链的数字化管理,实现供应链各环节之间的信息共享和协同,提高供应链的响应速度和灵活性。
4. 产品质量管理:通过对产品生产过程中的数据进行采集和分析,实现对产品质量的实时监控和改进,提高产品质量和客户满意度。
5. 设备维护和管理:通过对设备的远程监测和自动诊断,及时发现设备故障并进行维护,提高设备的可靠性和稳定性。
四、数字化工厂解决方案的优势1. 提高生产效率:通过实时监控和优化生产过程,减少生产中的浪费和停机时间,提高生产效率。
数字化工厂工程建设方案

数字化工厂工程建设方案一、前言随着信息技术的快速发展和制造业的转型升级,数字化工厂正在逐渐成为制造业发展的重要趋势。
数字化工厂将通过数字化技术和信息技术的应用,实现生产过程的智能化、高效化、可追溯化和灵活化。
数字化工厂建设方案的制定将对企业的生产管理、生产效率、产品质量和企业竞争力产生深远的影响。
本方案旨在通过对数字化工厂的整体规划和设计,为企业的数字化转型提供全面的技术和管理支持。
二、数字化工厂建设目标1. 提高生产效率通过数字化技术和信息技术的应用,实现生产流程的自动化和智能化,优化生产线布局,提高生产效率,降低生产成本。
2. 提高产品质量通过数字化技术对生产过程进行全面监控和数据分析,实现生产过程的可追溯化,及时发现和解决质量问题,提高产品质量和可靠性。
3. 提高生产灵活性通过数字化工厂的建设,实现生产过程的灵活调配和快速响应,满足市场的个性化需求,提高市场竞争力。
4. 优化资源利用通过数字化技术对生产设备和能源进行有效管理和控制,降低资源消耗,实现生产过程的可持续发展。
5. 提高企业管理水平通过数字化工厂的建设,实现生产数据的实时监控和分析,为企业管理决策提供科学依据和支持,提高企业的管理水平和运营效率。
三、数字化工厂建设方案1. 全面智能化生产线建设通过数字化技术和信息技术的运用,对生产线进行整体规划和优化设计,实现生产过程的全面智能化和自动化。
采用先进的生产设备和智能化控制系统,实现生产过程的实时监控和自动调节,提高生产效率和产品质量。
2. 数据采集和数据分析系统建设通过数字化技术对生产过程数据进行全面采集和记录,建立生产数据管理系统,对生产过程数据进行实时监控和分析。
通过数据分析系统,实现对生产过程的精细化管理和优化,提高生产效率和产品质量。
3. 工业物联网系统建设通过物联网技术和传感器技术的运用,实现生产设备和生产过程的互联互通,建立设备间的信息交换和共享机制,提高生产过程的灵活性和响应速度,满足市场个性化需求。
新质生产力背景下数字化工厂建设

新质生产力背景下数字化工厂建设在新质生产力背景下,数字化工厂建设将成为未来制造业发展的主要趋势。
数字化工厂是指通过数字化技术和信息化手段实现生产设备、制造过程和生产管理的智能化和自动化。
数字化工厂建设不仅可以提高生产效率,降低生产成本,还可以提升产品质量,增强制造业竞争力。
本文将从不同角度探讨数字化工厂建设的重要性以及相关的发展趋势。
一、数字化工厂建设的背景随着科技的发展和信息化技术的日益成熟,制造业正经历着一场数字化革命。
传统的制造业生产模式已经难以适应当今市场的快速变化和个性化需求。
数字化工厂建设应运而生,成为制造业转型升级的必然选择。
数字化工厂可以实现生产过程的智能化管理,提高生产灵活性和适应市场需求的能力。
二、数字化工厂建设的重要性数字化工厂建设具有重要的意义。
首先,数字化工厂可以实现生产过程的智能化和自动化,提高生产效率,降低生产成本。
其次,数字化工厂可以实现生产过程的可视化管理,提升生产管理水平,提高产品质量。
再次,数字化工厂可以实现生产过程的柔性化,满足个性化需求,提升制造业的竞争力。
三、数字化工厂建设的关键技术数字化工厂建设涉及多个方面的技术。
其中,物联网技术可以实现生产设备的互联互通,实现生产过程的智能化管理。
人工智能技术可以实现生产设备的自动调控,提高生产效率。
大数据技术可以分析生产数据,优化生产过程,提高生产质量。
四、数字化工厂建设的应用案例目前,已经有一些企业开始尝试数字化工厂建设。
例如,某汽车制造企业利用物联网技术实现了生产线的智能化管理,提高了生产效率。
某电子制造企业利用人工智能技术实现了自动化生产线的调控,提高了产品质量。
五、数字化工厂建设的发展趋势未来,数字化工厂建设将呈现出一些发展趋势。
首先,数字化工厂将向智能化方向发展,实现生产设备的真正自动化。
其次,数字化工厂将向柔性化方向发展,实现生产过程的快速调整。
再次,数字化工厂将向可持续发展方向发展,实现生产过程的资源节约和环境友好。
制造业企业数字化工厂建设与管理

制造业企业数字化工厂建设与管理随着信息技术的迅速发展,制造业企业对数字化工厂建设与管理的需求日益增长。
数字化工厂以信息化技术为支撑,通过数字化设备和系统的应用,实现生产过程的智能化、协同化和可持续发展。
本文将从数字化工厂建设的必要性、关键技术和管理方法三个方面进行探讨。
一、数字化工厂建设的必要性1. 提高生产效率:数字化工厂通过自动化设备和智能化系统的应用,能够实现生产过程的高度自动化,大大提高了生产效率。
工厂的设备和系统能够实时监测和控制整个生产过程,避免了人为因素的影响,提高了生产效率和产品质量。
2. 降低生产成本:数字化工厂的建设可以减少人力资源的投入,降低生产成本。
自动化设备和智能化系统不仅可以提高生产效率,还能够减少人员培训和管理的成本。
另外,数字化工厂还能够实现供应链的优化,降低原材料和物流成本。
3. 提升生产安全性:数字化工厂通过物联网技术和传感器的应用,能够实时监测和预警生产过程中的安全隐患,提升生产安全性。
工厂可以实时获取设备运行状态和环境数据,并能够及时采取措施,避免事故的发生。
二、数字化工厂建设的关键技术1. 云计算与大数据:云计算技术能够提供强大的存储和计算能力,支撑数字化工厂大规模数据的分析和处理。
大数据技术能够从海量的数据中发现规律和趋势,为工厂决策提供科学依据。
2. 物联网与传感器技术:物联网技术将工厂中的设备和系统连接到互联网,实现设备之间的互联和信息的共享。
传感器技术能够实时监测设备的运行状态和环境数据,并将数据上传到云端进行分析和处理。
3. 人工智能与机器学习:人工智能技术能够模拟人的学习和决策过程,实现对生产过程的智能化控制。
机器学习技术能够通过对历史数据的学习和分析,预测未来的生产状况和问题,提供优化方案。
三、数字化工厂的管理方法1. 数据安全管理:数字化工厂的数据安全非常重要,需要建立完善的数据安全管理体系。
工厂应制定数据保护和隐私保护政策,加强数据访问权限管理,确保数据的机密性和完整性。
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数字化工厂建设方案核心功能要素与关键技术随着科学技术的不断发展,制造类企业也经历了几次变革,从实际发展来看,每一次变革都带来了制造水平的大幅提升,体现了科学技术的主导作用,研究认为制造类企业向智能化发展大致经历以下四个阶段:手工作业→自动化流水作业→数字化网络化作业→网络化智能化作业。
从历史发展规律来看,随着科学技术的不断进步,制造类企业变革也是一种必然,从大的发展周期角度,研究认为当前的制造类企业发展正处于第三阶段数字化网络化作业的发展时期,即信息化和工业化两化深度融合的阶段,同时正在初步探索网络化智能化作业。
1、数字化工厂的概念数字化工厂是随着数字仿真技术和虚拟现实技术发展而来的,它通过对真实工业生产的虚拟规划、仿真优化,实现对工厂产品研发、制造生产和服务的优化和提升,是现代工业化与信息化融合的应用体现。
随着产品需求的不断变化、产品周期的更新换代速度提升,以及3D打印、物联网、云计算、大数据等新兴信息技术的不断应用,为了缩短研发周期,降低生产成本,提升企业产品质量和效益,先进的制造类企业开始越来越重视数字化工厂的建设,如上汽、海尔、华为、西门子等制造企业均已着手开始建设自己的数字化工厂,以支撑企业实现新的突破和发展。
作为信息化和工业化融合应用的最佳结合点,研究数字化工厂如何建设,探讨虚拟设计与物理设备之间怎样实现无缝衔接,对驱动信息化和工业化的深度融合发展、以及未来智能工厂发展具有十分重要的意义。
数字化工厂具有广义和狭义的概念,其涉及的内容也随着分析的角度不同而有所区别。
本文数字化工厂结合国内离散型制造企业的实际情况(如兵器、航天等领域的部分制造企业),是以广义数字化工厂中核心制造企业为主,在满足自身生产和管理任务的同时,需要具备产品研发能力和售后服务保障能力,因此本论文中的“数字化工厂”不仅仅是生产的概念,它是向前延伸到设计,向后推移到服务,同时涵盖企业管理,包括产品研发设计过程、生产制造过程、企业管理过程、服务保障过程等产品全生命周期整个过程。
2、数字化工厂架构数字化工厂的规划建设、投产运营及优化改进是企业信息化和工业化融合不断深入的过程。
在这个过程中数字世界与物理世界不断迭代,支持企业产品设计、生产制造、运营管理等各个环节的PDCA循环不断改进和提升。
本论文数字化工厂建设架构从产品生命周期、系统层级两个维度来进行构建,实现数字世界与物理世界的交互迭代。
1、产品全生命周期:由产品设计、工艺规划、生产制造、服务保障等一系列相互联系的价值创造活动组成的链式集合。
生命周期中各项活动相互关联、互相影响。
2、系统层级:本论文提出数字化工厂建设系统层级自下而上共四层结构:①设备资源及控制层:包括传感器、仪器仪表、条码、射频识别、机器、机械和装置、以及电力、燃气能源设施等硬件设备,以及与硬件设备密切相关的可编程逻辑控制器(PLC)、数据采集与监视控制系统(SCADA)、分布式控制系统(DCS)和现场总线控制系统(FCS)等控制系统,是企业进行生产活动的技术基础。
②数据库层:包括设计类、工艺类、制造类、管理类、试验类、标准体系库(包括数字化管理标准、测试与试验标准、设计标准、STEP标准(产品信息交换标准))等。
各类数据库又有各自的基本数据库与知识库。
作为数字化工厂体系框架的第二层,为数字化工厂提供最基本的数据支撑。
③管理层:包括面向设计部门的产品数据管理(PDM)、面向工艺部门的工艺工装管理、面向生产部门的制造执行系统(MES)、面向后勤保障部门的能源管理系统等。
④协同层:包括产品生命周期管理(PLM)、企业资源计划系统(ERP)、供应链管理系统(SCM)和客户关系管理系统(CRM)等,并通过互联网络共享信息实现企业内部各部门之间协同和产业链上不同企业间协同。
从产品全生命周期和系统层级构建数字化工厂二维系统架构示意图如图1所示。
图1 数字化工厂建设二维系统架构示意图3、数字化工厂建设应具备三个核心功能要素和三项标志关键技术3.1 三个核心功能要素分别是互联互通、系统集成、数据信息融合1、互联互通:数字化工厂的核心是连接,要把设备、生产线、工厂、供应商、产品、客户紧密地连接在一起。
数字化工厂适应了万物互联的发展趋势,将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、生产检测设备、通过信息化系统形成一个网络,使得生产设备之间、设备与产品之间、以及数字世界(虚拟世界)与物理世界之间能够互联,使得机器、工作部件、系统以及人通过网络持续地保持数字信息的交流。
①生产设备之间的互联。
生产设备之间互联是单机设备的互联,不同类型和功能的单机设备互联组成生产线,不同的生产线间互联组成数字化车间,数字化车间的互联组成数字化工厂,不同地域、行业、企业的数字化工厂的互联组成一个制造能力无所不在的数字化制造系统联盟。
②设备和产品的互联。
产品和生产设备之间能够通信,使得操作人员能够随时了解产品目前处在哪个加工阶段,以及下一步将如何操作,同时了解产品什么时候被制造等信息。
③虚拟与现实的互联。
通过信息化手段将物理设备连接到互联网上,让物理设备具有计算、通信、控制、远程协同等功能,从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合。
2、系统集成:数字化工厂将传感器、嵌入式终端系统、控制系统、生产加工检测等物理设备通过信息化手段形成一个网络,使得人与人、人与设备、设备与设备,以及服务与服务之间能够互联,从而实现企业横向集成、纵向集成、以及未来价值链端到端的集成。
①横向集成:指企业通过信息网络所实现的一种资源整合,包括生产线设备与设备之间、生产线和生产线之间、车间和车间之间、工厂和工厂之间的联网,这是实现数字化工厂的物理基础。
也是未来实现企业间资源共享的基础。
②纵向集成:指企业内部信息流的集成,采用统一的数据库和软件平台对设备资源数据和生产过程数据、产品数据等信息进行管理,使得主要设备互操作性和关键信息一致性得到解决,数据或信息可以是自上而下和自下而上有效流动,从而为下一步的大数据分析和高级智能决策奠定基础。
③价值链端到端集成:指围绕产品全生命周期的价值链创造,通过价值链不同企业资源的整合,实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务。
即将产品制造企业的分析需求、获取订单、供应链和制造、物流交付、获取收入、售后服务直至获取新的订单的整个循环集成起来。
3、数据信息融合:在系统集成和通信的基础上,利用云计算、大数据等新一代信息技术,在保障信息安全的前提下,实现数据信息协同共享,主要包括以下三种数据信息:①产品数据信息:包括产品全生命周期各阶段的数据信息。
产品的各种数据信息被传输、处理和加工,使得产品全生命周期管理成为可能,使得个性化服务成为可能,使得产品管理能够贯穿其全部生命历程,使得用户能够参与产品设计、加工的各种活动中。
②运营数据信息:包括企业内部的生产线、生产设备的数据,它可以用于对设备本身进行实时监控,并反馈到生产过程中,使得生产控制和管理最优化;还包括经济运行、行业、市场竞争对手等企业外部数据,通过对采购、仓储、销售、配送等供应链环节上数据采集分析,可以减少库存、动态调整生产、改进和优化供应链。
③产业链数据信息:包括客户、供应商、合作伙伴等数据信息。
通过了解技术开发、生产作业、采购销售、内外部后勤等产业链各环节竞争要素数据信息,为企业管理者和参与者提供看待价值链的信息,使得企业有机会把价值链上更多的环节转化为企业的战略优势。
3.2 三项标志关键技术分别是建模技术、仿真技术、单一数据源技术1、建模技术:数字化工厂最大的特点就是产品设计和生产均可在数字化空间中虚拟进行,这样不仅可以对产品设计可行性进行仿真验证,还可以对新产品进行可制造性和制造成本提前预估分析。
要实现上述功能首先要建立基于模型定义技术(MBD技术)的各种要素的数字化模型,本文在蔡敏等提出的6类模型基础上将数字化工厂各种要素模型按功能分为产品设计、工厂布局、工艺规划、生产仿真、虚拟装配、试验验证和能量管理等7个部分,如图2所示。
图2 数字化工厂功能模型结构示意图2、仿真技术:仿真优化是数字化工厂的价值核心,根据建立的数字化模型和仿真系统给出的仿真结果及各种预测数据,分析数字化工厂中可能出现的各种问题和潜在的优化方案,进而优化产品设计和生产过程。
在数字化工厂制造过程中,仿真技术应用主要包括:面向产品设计的仿真包括产品的静态和动态性能;面向制造过程的仿真包括加工过程仿真、装配过程仿真和检测过程仿真等;面向企业其他环节的仿真包括制造管理过程仿真、以及工厂/车间布局、生产线布局仿真等。
3、单一数据源技术:在产品的全生命周期中,存在着不同部门和用途的各种数据文件清单(BOM),单一数据源思想是将不同的数据经过精心组织形成一个逻辑上的单一的数据源,并建立严格的约束,从而有效解决不同部门之间数据冗余和数据不一致的问题。
在产品全生命周期中,根据数据产生的阶段和部门不同可以分为设计BOM、工艺BOM、制造BOM、采购BOM、销售BOM、服务BOM等各种数据,每种数据BOM是由产品类型、应用领域和产品的生命周期唯一确定的,其中设计BOM属于最原始的BOM文件,可视为产品的单一数据源,它凝结了产品设计工程师的创造性工作,其他各种BOM都是在它的基础上结合其应用领域的信息转换而来的。
4、数字化工厂建设内容本文提出将数字化工厂建设内容分为研发设计数字化、生产制造数字化、企业管理数字化、支撑保障数字化四部分内容,其示意罗盘图如图3所示。
图3 数字化工厂建设内容示意框图4.1 研发设计数字化产品研发人员根据需求进行产品设计,得到产品的相关数据和三维模型,并进行管理优化和改进,直到最终确定产品的设计方案。
主要包括产品设计、工艺规划、虚拟试验验证三个阶段。
其中产品设计重点建设数字化产品模型或原理样机的构建条件和产品性能与功能的数字化验证手段,主要包括计算机辅助设计(CAD),计算机辅助工程分析(CAE),计算机辅助操作(CAO,包括知识库、基础数据库和专家系统等)三个方面条件。
工艺规划重点建设计算机辅助的产品工艺规划和工装设计、计算机辅助的工艺过程动态仿真与分析优化、专用工艺装备的优化设计等条件,主要包括计算机辅助工艺规划(CAPP),计算机辅助工装设计,逆向工程(RE,如快速成型系统),数字化工艺仿真与验证(包括动态装配仿真、装配过程仿真、人机过程仿真、焊接过程仿真、冲压过程仿真、机加工过程仿真、装配精度和公差仿真等),以及生产线布局和仿真、工位布局和仿真、物流仿真等。
虚拟试验验证重点建立虚拟测试和验证(VT&E)条件,即建立一个以虚拟样机为标准的数字化环境来模拟真实的物理试验过程,并进行一次或多次的虚拟试验测试,并通过试验得到的数据做合理分析,以考核、评价复杂产品的性能,进而为实物验证提供坚实的支撑;以及建立试验数据管理系统(TDM)用于虚拟试验数据和真实试验数据管理等。