智能制造背景下的感知系统方案
智能制造系统项目实施方案

第一章概况一、承办单位概况(一)公司名称xxx 公司(二)公司简介公司是全球领先的产品提供商。
我们在续为客户创造价值,坚持围绕客户需求持续创新,加大基础研究投入,厚积薄发,合作共赢。
公司满怀信心,发扬“正直、诚信、务实、创新”的企业精神和“追求卓越,回报社会” 的企业宗旨,以优良的产品、可靠的质量、一流的服务为客户提供更多更好的优质产品。
公司致力于创新求发展,近年来不断加大研发投入,建立企业技术研发中心,并与国内多所大专院校、科研院所长期合作,产学研相结合,不断提高公司产品的技术水平,同时,为客户提供可靠的技术后盾和保障,在新产品开发能力、生产技术水平方面,已处于国内同行业领先水平。
公司自建成投产以来,每年均快速提升生产规模和经济效益,成为区域经济发展速度较快、综合管理效益较高的企业之一;项目承办单位技术力量相当雄厚,拥有一批知识丰富、经营管理经验精湛的专业化员工队伍,为研制、开发、生产项目产品奠定了良好的基础。
智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
加快发展智能制造,是培育我国经济增长新动能的必由之路,是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择,对于推动我国制造业供给侧结构性改革,打造我国制造业竞争新优势,实现制造强国具有重要战略意义。
上一年度,XXX实业发展公司实现营业收入18453.17万元,同比增长13.79%(2235.87万元)。
其中,主营业业务智能制造系统生产及销售收入为16213.73万元,占营业总收入的87.86%。
上年度营收情况一览表根据初步统计测算,公司实现利润总额3828.88万元,较去年同期相比增长665.39万元,增长率21.03%;实现净利润2871.66万元,较去年同期相比增长611.72万元,增长率27.07%。
上年度主要经济指标二、背景及必要性研究分析1、以提高发展质量和效益为目标,以发展高科技、实现产业化为方向,坚持深化改革、创新引领、绿色集约、开放协同、特色发展,优化全省高新区布局,创新高新区发展体制机制,全力推进产业转型升级,全面提升科技创新能力,着力打造国际一流的产业发展生态和创新创业生态,努力将高新区建设成为创新驱动发展示范区、新兴产业集聚区、转型升级引领区、高质量发展先行区,形成区域经济新的增长极,为我省构建现代化经济体系提供有力支撑。
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。
智能制造项目策划方案

智能制造项目策划方案
一、项目背景
随着科学技术的进步和各个行业的发展,智能制造已经成为社会的焦点。
智能制造具有可观赏性、可持续性和可量化性的特点,是落实国家经
济政策、推动再创新的重要技术手段。
智能制造融合了工业 4.0、物联网、大数据、人工智能等技术,实现了传统制造业从“感知-决策-行动”的节拍,从“以信息为中心”的信息反馈到“以物联网为中心”的智能反馈,
形成了新的智能制造生产方式。
二、项目目标
1.建立先进的智能制造系统,降低生产成本,提高生产效率;
2.加强智能制造的示范,启动智能制造的社会化、工业化和标准化,
实现智能制造的最佳实践;
3.加强智能制造的知识普及,推动智能制造技术向全社会普遍推广;
4.加强智能制造技术的研究开发,推进智能制造的领域技术创新。
三、实施方案
1.以技术创新为基础:以工业4.0、物联网、人工智能、大数据等现
代工业技术为基础,构建智能制造系统;
2.系统实施:实施面向企业的智能制造系统,包括设备自动管理系统、工艺流程管理系统、质量管理系统、物流管控系统等;。
智能制造解决方案白皮书

智能制造解决方案白皮书第1章:智能制造概述 (3)1.1 智能制造的定义与发展背景 (3)1.2 智能制造的核心技术 (3)1.3 智能制造的价值与挑战 (4)第2章:国内外智能制造发展现状与趋势 (5)2.1 国际智能制造发展现状 (5)2.2 我国智能制造发展现状 (5)2.3 智能制造未来发展趋势 (5)第3章智能制造体系架构 (6)3.1 智能制造体系总体框架 (6)3.1.1 框架设计理念 (6)3.1.2 框架构成要素 (6)3.1.3 框架层次结构 (6)3.2 智能制造关键技术体系 (7)3.2.1 感知技术 (7)3.2.2 数据处理与分析技术 (7)3.2.3 控制与优化技术 (7)3.2.4 网络通信技术 (7)3.2.5 人工智能技术 (7)3.3 智能制造标准体系 (7)3.3.1 基础标准 (7)3.3.2 技术标准 (7)3.3.3 管理标准 (7)3.3.4 安全与可靠性标准 (8)3.3.5 评价与认证标准 (8)第4章工业互联网平台 (8)4.1 工业互联网平台概述 (8)4.2 工业互联网平台的核心功能 (8)4.3 工业互联网平台的应用实践 (8)第5章工业大数据与分析技术 (9)5.1 工业大数据概述 (9)5.1.1 定义与特点 (9)5.1.2 价值与应用 (10)5.2 工业大数据采集与存储 (10)5.2.1 数据采集 (10)5.2.2 数据传输 (10)5.2.3 数据存储 (11)5.3 数据分析与挖掘技术在智能制造中的应用 (11)5.3.1 设备故障预测 (11)5.3.2 生产优化 (11)5.3.3 质量控制 (11)5.3.5 客户关系管理 (11)第6章:工业与自动化 (11)6.1 工业技术概述 (11)6.1.1 本体技术 (12)6.1.2 控制技术 (12)6.1.3 传感器技术 (12)6.1.4 人工智能技术 (12)6.2 工业的应用场景 (12)6.2.1 装配作业 (12)6.2.2 焊接作业 (12)6.2.3 抛光打磨 (12)6.2.4 物流搬运 (13)6.2.5 检测与维修 (13)6.3 自动化与智能化生产线改造 (13)6.3.1 提高生产效率 (13)6.3.2 降低生产成本 (13)6.3.3 提高产品质量 (13)6.3.4 增强企业竞争力 (13)6.3.5 促进产业升级 (13)第7章智能工厂规划与设计 (13)7.1 智能工厂的总体设计理念 (13)7.1.1 模块化设计 (13)7.1.2 网络化协同 (14)7.1.3 数据驱动 (14)7.1.4 绿色可持续发展 (14)7.2 数字化车间设计与布局 (14)7.2.1 设备布局 (14)7.2.2 生产线设计 (14)7.2.3 工艺流程优化 (14)7.2.4 信息系统集成 (14)7.3 智能制造装备选型与集成 (14)7.3.1 装备选型原则 (15)7.3.2 装备集成 (15)第8章智能生产管理 (15)8.1 智能生产计划与调度 (15)8.1.1 生产需求预测 (15)8.1.2 生产计划编制 (15)8.1.3 生产调度优化 (15)8.2 生产过程监控与优化 (16)8.2.1 生产数据采集与分析 (16)8.2.2 生产过程可视化 (16)8.2.3 生产过程优化 (16)8.3 质量管理与设备维护 (16)8.3.2 设备维护 (16)8.3.3 设备功能优化 (16)第9章智能服务与运维 (16)9.1 智能服务概述 (17)9.2 设备远程运维与故障诊断 (17)9.2.1 设备远程运维 (17)9.2.2 故障诊断 (17)9.3 基于大数据的预测性维护 (17)9.3.1 数据采集与处理 (17)9.3.2 故障预测模型 (18)9.3.3 预测性维护策略 (18)第10章智能制造案例与启示 (18)10.1 国内外典型智能制造案例 (18)10.1.1 国内案例 (18)10.1.2 国外案例 (18)10.2 案例分析与启示 (19)10.2.1 案例分析 (19)10.2.2 启示 (19)10.3 智能制造未来发展方向与建议 (19)10.3.1 发展方向 (19)10.3.2 建议 (19)第1章:智能制造概述1.1 智能制造的定义与发展背景智能制造作为制造业与信息技术深度融合的产物,是推动制造业转型升级、实现高质量发展的重要途径。
智能制造的内涵及其系统架构探究

一、智能制造的内涵一概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段:起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用;智能制造概念正式提出;发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出 ; 成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造Smart Manufacturing”..世纪80年代:概念的提出..1998年;美国赖特Paul Kenneth Wright 、伯恩David Alan Bourne正式出版了智能制造研究领域的首本专着制造智能Smart Manufacturing;就智能制造的内涵与前景进行了系统描述;将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模;以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”..在此基础上;英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充;认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”..麦格劳 - 希尔科技词典将智能制造界定为;采用自适应环境和工艺要求的生产技术;最大限度的减少监督和操作;制造物品的活动..——20世纪90年代:概念的发展..20世纪90年代;在智能制造概念提出不久后;智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视;围绕智能制造技术IMT与智能制造系统IMS开展国际合作研究..1991年;日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出:“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动;并将这种智能活动与智能机器有机融合;将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”..——21世纪以来:概念的深化..21世纪以来;随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用;智能制造被赋予了新的内涵;即新一代信息技术条件下的智能制造Smart Manufacturing..2010年9月;美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出;智能制造是对先进智能系统的强化应用;使得新产品的迅速制造;产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能..德国正式推出工业4.0战略;虽没明确提出智能制造概念;但包含了智能制造的内涵;即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统CPS..在制造系统中;这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施;能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制..综上所述;智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合;实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统..二特征智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面:一是数据的实时感知..智能制造需要大量的数据支持;通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别;并将信息传输到分析决策系统;二是优化决策..通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测;形成优化制造过程的决策指令..三是动态执行..根据决策指令;通过执行系统控制制造过程的状态;实现稳定、安全的运行和动态调整..三构成1、智能产品装备智能产品是发展智能制造的基础与前提;由物理部件、智能部件和联接部件构成..智能部件由传感器、微处理器、数据存储装置、控制装置和软件以及内置操作和用户界面等构成;联接部件由接口、有线或无线联接协议等构成;物理部件由机械和电子零件构成..智能部件能加强物理部件的功能和价值;而联接部件进一步强化智能部件的功能和价值;使信息可以在产品、运行系统、制造商和用户之间联通;并让部分价值和功能脱离物理产品本身存在..智能产品具有监测、控制、优化和自主等四个方面的功能..监测是指通过传感器和外部数据源;智能产品能对产品的状态、运行和外部环境进行全面监测;在数据的帮助下;一旦环境和运行状态发生变化;产品就会向用户或相关方发出警告..控制是指可以通过产品内置或产品云中的命令和算法进行远程控制..算法可以让产品对条件和环境的特定变化做出反应;优化是指对实时数据或历史记录进行分析;植入算法;从而大幅提高产品的产出比、利用率和生产效率;自主是指将检测;控制和优化功能融合到一起;产品就能实现前所未有的自动化程度..2、智能生产智能生产是指以智能制造系统为核心;以智能工厂为载体;通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络;实现生产过程的实时管理和优化..智能生产涵盖产品、工艺设计、工厂规划的数字设计与仿真;底层智能装备、制造单元、自动化生产线;制造执行系统;物流自动化与管理等企业管理系统等..3、智能服务通过采集设备运行数据;并上传至企业数据中心企业云;系统软件对设备实时在线监测、控制;并经过数据分析提早进行设备维护..例如维斯塔斯通过在风机的机舱、轮毂、叶片、塔筒及地面控制箱内;安装传感器、存储器、处理器以及SCADA系统;实现对风机运行的实时监控..还通过在风力发电涡轮中内置微型控制器;可以在每一次旋转中控制扇叶的角度;从而最大限度捕捉风能;还可以控制每一台涡轮;在能效最大化的同时;减少对邻近涡轮的影响..维斯塔斯通过对实时数据进行处理预测风机部件可能产生的故障;以减少可能的风机不稳定现象;并使用不同的工具优化这些数据;达到风机性能的最优化..四作用发展智能制造的核心是提高企业生产效率;拓展企业价值增值空间;主要表现在以下几个方面:一是缩短产品的研制周期..通过智能制造;产品从研发到上市、从下订单到配送时间可以得以缩短..通过远程监控和预测性维护为机器和工厂减少高昂的停机时间;生产中断时间也得以不断减少..二是提高生产的灵活性..通过采用数字化、互联和虚拟工艺规划;智能制造开启了大规模批量定制生产乃至个性化小批量生产的大门..三是创造新价值..通过发展智能制造;企业将实现从传统的“以产品为中心”向“以集成服务为中心”转变;将重心放在解决方案和系统层面上;利用服务在整个产品生命周期中实现新价值..二、国外智能制造系统架构自美国20世纪80年代提出智能制造的概念后;一直受到众多国家的重视和关注;纷纷将智能制造列为国家级计划并着力发展..目前;在全球范围内具有广泛影响的是德国“工业4.0”战略和美国工业互联网战略..一德国2013年4月;德国在汉诺威工业博览会上正式推出了“工业4.0”战略;其核心是通过信息物理系统CPS实现人、设备与产品的实时连通、相互识别和有效交流;构建一个高度灵活的个性化和数字化的智能制造模式..在这种模式下;生产由集中向分散转变;规模效应不再是工业生产的关键因素;产品由趋同向个性的转变;未来产品都将完全按照个人意愿进行生产;极端情况下将成为自动化、个性化的单件制造;用户由部分参与向全程参与转变;用户不仅出现在生产流程的两端;而且广泛、实时参与生产和价值创造的全过程..德国工业4.0战略提出了三个方面的特征:一是价值网络的横向集成;即通过应用CPS;加强企业之间在研究、开发与应用的协同推进;以及在可持续发展、商业保密、标准化、员工培训等方面的合作;二是全价值链的纵向集成;即在企业内部通过采用CPS;实现从产品设计、研发、计划、工艺到生产、服务的全价值链的数字化;三是端对端系统工程;即在工厂生产层面;通过应用CPS;根据个性化需求定制特殊的IT结构模块;确保传感器、控制器采集的数据与ERP管理系统进行有机集成;打造智能工厂..2013年12月;德国电气电子和信息技术协会发表了德国“工业4.0”标准化路线图;其目标是制定出一套单一的共同标准;形成一个标准化的、具有开放性特点的标准参考体系;最终达到通过价值网络实现不同公司间的网络连接和集成..德国“工业4.0”提出的标准参考体系是一个通用模型;适用于所有合作伙伴公司的产品和服务;提供了“工业4.0”相关的技术系统的构建、开发、集成和运行的框架;意图是将不同业务模型的企业采用的不同作业方法统一为共同的作业方法..二美国1、工业互联网“工业互联网”的概念最早由通用电气于2012年提出;与工业4.0的基本理念相似;倡导将人、数据和机器连接起来;形成开放而全球化的工业网络;其内涵已经超越制造过程以及制造业本身;跨越产品生命周期的整个价值链..工业互联网和“工业4.0”相比;更加注重软件、网络和大数据;目标是促进物理系统和数字系统的融合;实现通信、控制和计算的融合;营造一个信息物理系统的环境..工业互联网系统由智能设备、智能系统和智能决策三大核心要素构成;数据流、硬件、软件和智能的交互..由智能设备和网络收集的数据存储之后;利用大数据分析工具进行数据分析和可视化;由此产生的“智能信息”可以由决策者必要时进行实时判断处理;成为大范围工业系统中工业资产优化战略决策过程的一部分..——智能设备:将信息技术嵌入装备中;使装备成为可智能互联产品..为工业机器提供数字化仪表是工业互联网革命的第一步;使机器和机器交互更加智能化;这得益于以下三个要素:一是部署成本:仪器仪表的成本已大幅下降;从而有可能以一个比过去更经济的方式装备和监测工业机器..二是微处理器芯片的计算能力:微处理器芯片持续发展已经达到了一个转折点;即使得机器拥有数字智能成为可能..三是高级分析:“大数据”软件工具和分析技术的进展为了解由智能设备产生的大规模数据提供了手段..——智能系统:将设备互联形成的一个系统..智能系统包括各种传统的网络系统;但广义的定义包括了部署在机组和网络中并广泛结合的机器仪表和软件..随着越来越多的机器和设备加入工业互联网;可以实现跨越整个机组和网络的机器仪表的协同效应..智能系统的构建整合了广泛部署智能设备的优点..当越来越多的机器连接在一个系统中;久而久之;结果将是系统不断扩大并能自主学习;而且越来越智能化..——智能决策:大数据和互联网基础上实时判断处理..当从智能设备和系统收集到了足够的信息来促进数据驱动型学习的时候;智能决策就发生了;从而使一个小机组网络层的操作功能从运营商传输到数字安全系统..2014年3月;美国通用电气、IBM、思科、英特尔和AT&T五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟IIC;其目的是通过制定通用标准;打破技术壁垒;使各个厂商设备之间可以实现数据共享;利用互联网激活传统工业过程;更好地促进物理世界和数字世界的融合..工业互联网联盟已经已经开始起草工业互联网通用参考架构;该参考架构将定义工业物联网的功能区域、技术以及标准;用于指导相关标准的制定;帮助硬件和软件开发商创建与物联网完全兼容的产品;最终目的是实现传感器、网络、计算机、云计算系统、大型企业、车辆和数以百计其他类型的实体得以全面整合;推动整个工业产业链的效率全面提升..2、智能制造2011年6月24日美国智能制造领导联盟Smart Manufacturing Leadership Coalition;SMLC发表了实施21世纪智能制造报告..报告认为智能制造是先进智能系统强化应用、新产品制造快速、产品需求动态响应、以及工业生产和供应链网络实时优化的制造..智能制造的核心技术是网络化传感器、数据互操作性、多尺度动态建模与仿真、智能自动化、以及可扩展的多层次的网络安全..该报告给出了智能制造企业框架..智能制造企业将融合所有方面的制造;从工厂运营到供应链;并且使得对固定资产、过程和资源的虚拟追踪横跨整个产品的生命周期..最终结果;将是在一个柔性的、敏捷的、创新的制造环境中;优化性能和效率;并且使业务与制造过程有效串联在一起..图1 美国智能制造企业框架三、对我国智能制造系统架构的设想借鉴德国、美国智能制造的发展经验;我国的智能制造系统架构;应该是一个通用的制造体系模型;其作用是为智能制造的技术系统提供构建、开发、集成和运行的框架;其目标是指导以产品全生命周期管理形成价值链主线的企业;实现研发、生产、服务的智能化;通过企业间的互联和集成建立智能化的制造业价值网络;形成具有高度灵活性和持续演进优化特征的智能制造体系..一基本架构智能制造系统是供应链中的各个企业通过由网络和云应用为基础构建的制造网络实现相互链接所构成的..企业智能制造系统的构成是由企业计算与数据中心、企业管控与支撑系统、为实现产品全生命周期管理集成的各类工具共同构成;智能制造系统具有可持续优化的特征..智能制造系统可分为五层;第一层是生产基础自动化系统;第二层是生产执行系统;第三层是产品全生命周期管理系统;第四层是企业管控与支撑系统;第五层是企业计算与数据中心私有云..图2 智能制造系统架构二具体构成1、生产基础自动化系统层主要包括生产现场设备及其控制系统..其中生产现场设备主要包括传感器、智能仪表、PLC、机器人、机床、检测设备、物流设备等..控制系统主要包括适用于流程制造的过程控制系统;适用于离散制造的单元控制系统和适用于运动控制的数据采集与监控系统..2、制造执行系统层制造执行系统包括不同的子系统功能模块计算机软件模块;典型的子系统有制造数据管理系统、计划排程管理系统、生产调度管理系统、库存管理系统、质量管理系统、人力资源管理系统、设备管理系统、工具工装管理系统、采购管理系统、成本管理系统、项目看板管理系统、生产过程控制系统、底层数据集成分析系统、上层数据集成分解系统等..3、产品全生命周期管理系统层产品全生命周期管理系统层;横向上可以主要分为研发设计、生产和服务三个环节..研发设计环节功能主要包括产品设计、工艺仿真、生产仿真;仿真和现场应用能够对产品设计进行反馈;促进设计提升;在研发设计环节产生的数字化产品原型是生产环节的输入要素之一..生产环节涵盖了上述的生产基础自动化系统层和制造执行系统层包括的内容..服务环节通过网络实现的功能主要有实时监测、远程诊断和远程维护;应用大数据对监测数据进行分析;形成和服务有关的决策;指导诊断和维护工作;新的服务记录将被采集到数据系统..4、企业管控与支撑系统层企业管控与支撑系统包括不同的子系统功能模块;典型的子系统有:战略管理、投资管理、财务管理、人力资源管理、资产管理、物资管理、销售管理、健康安全与环保管理等..5、企业计算与数据中心层主要包括网络、数据中心设备、数据存储和管理系统、应用软件;为企业实现智能制造提供计算资源、数据服务以及具体的应用功能;能够提供可视化的应用界面..如为识别用户需求建设的面向用户的电子商务平台、为建立产品研发设计平台、制造执行系统运行平台、服务平台等都需要以企业计算与数据中心为基础;可以实现各类型的应用软件实现交互和有序工作;各子系统实现全系统信息共享..。
机械行业智能制造设备方案

机械行业智能制造设备方案第一章智能制造概述 (3)1.1 智能制造的定义与特点 (3)1.2 智能制造的发展趋势 (3)第二章智能制造设备关键技术 (4)2.1 传感器技术 (4)2.2 数据处理与分析 (4)2.3 自动化控制技术 (5)第三章机器视觉系统 (5)3.1 机器视觉概述 (5)3.1.1 定义及发展历程 (5)3.1.2 系统组成 (6)3.2 视觉检测技术 (6)3.2.1 检测原理 (6)3.2.2 常见检测算法 (6)3.2.3 应用领域 (6)3.3 视觉识别与定位 (6)3.3.1 识别原理 (6)3.3.2 常见识别算法 (6)3.3.3 定位原理 (7)3.3.4 常见定位算法 (7)3.3.5 应用领域 (7)第四章应用 (7)4.1 概述 (7)4.2 工业技术 (7)4.3 编程与控制 (8)第五章智能传感与检测 (8)5.1 传感器概述 (8)5.2 检测技术 (9)5.3 传感网络构建 (9)第六章智能制造生产线 (10)6.1 生产线智能化改造 (10)6.1.1 概述 (10)6.1.2 改造内容 (10)6.1.3 改造方法 (10)6.2 生产线监控与调度 (10)6.2.1 概述 (10)6.2.2 监控内容 (10)6.2.3 调度方法 (11)6.3 生产数据分析与优化 (11)6.3.1 概述 (11)6.3.2 数据分析方法 (11)第七章智能物流系统 (11)7.1 物流系统概述 (11)7.1.1 物流系统定义 (11)7.1.2 物流系统构成 (11)7.2 自动化物流设备 (12)7.2.1 自动化仓库 (12)7.2.2 输送设备 (12)7.2.3 拣选设备 (12)7.3 物流信息化管理 (12)7.3.1 物流信息化概述 (12)7.3.2 物流信息管理系统 (13)7.3.3 物流信息化发展趋势 (13)第八章智能制造设备维护与管理 (13)8.1 设备维护策略 (13)8.1.1 维护理念 (13)8.1.2 维护策略分类 (13)8.1.3 维护策略实施 (14)8.2 故障诊断与预测 (14)8.2.1 故障诊断技术 (14)8.2.2 故障预测方法 (14)8.3 设备功能优化 (14)8.3.1 设备功能评估 (14)8.3.2 设备功能优化措施 (14)第九章智能制造设备的安全与环保 (15)9.1 安全防护技术 (15)9.1.1 引言 (15)9.1.2 硬件防护技术 (15)9.1.3 软件防护技术 (15)9.1.4 应急处理措施 (15)9.2 环保节能措施 (15)9.2.1 引言 (15)9.2.2 设备选型 (16)9.2.3 运行优化 (16)9.2.4 回收利用 (16)9.3 安全与环保法规 (16)9.3.1 引言 (16)9.3.2 安全法规 (16)9.3.3 环保法规 (16)9.3.4 法律责任 (16)第十章智能制造设备项目实施与评估 (16)10.1 项目规划与实施 (17)10.1.1 项目目标设定 (17)10.1.2 项目需求分析 (17)10.1.4 项目实施步骤 (17)10.2 项目评估与改进 (17)10.2.1 项目评估指标 (17)10.2.2 项目评估方法 (18)10.2.3 项目改进措施 (18)10.3 项目管理策略 (18)10.3.1 项目组织管理 (18)10.3.2 项目进度管理 (18)10.3.3 项目成本管理 (18)10.3.4 项目风险管理 (18)10.3.5 项目质量管理 (18)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义与特点智能制造是利用信息技术、网络技术、人工智能技术等现代科技手段,对传统制造业进行深度改造和提升的过程。
电子信息行业智能制造与技术应用方案

电子信息行业智能制造与技术应用方案第1章智能制造概述 (3)1.1 智能制造的发展背景 (3)1.2 智能制造的定义与特征 (3)1.3 智能制造在电子信息行业中的应用 (4)第2章技术基础 (4)2.1 技术的发展历程 (4)2.1.1 第一代技术 (5)2.1.2 第二代技术 (5)2.1.3 第三代技术 (5)2.2 的分类与关键技术 (5)2.2.1 分类 (5)2.2.2 关键技术 (5)2.3 系统架构与功能指标 (5)2.3.1 系统架构 (5)2.3.2 功能指标 (6)第3章电子信息行业发展趋势 (6)3.1 电子信息行业的发展现状 (6)3.2 电子信息行业的发展趋势 (6)3.3 智能制造在电子信息行业中的重要性 (7)第4章智能制造系统设计 (7)4.1 智能制造系统的总体架构 (7)4.1.1 系统层次结构 (7)4.1.2 系统功能模块 (8)4.2 智能制造系统的模块化设计 (8)4.2.1 模块划分 (8)4.2.2 模块化设计原则 (8)4.3 智能制造系统的集成与优化 (8)4.3.1 系统集成 (9)4.3.2 系统优化 (9)第5章技术应用 (9)5.1 技术在电子信息行业的应用场景 (9)5.1.1 智能制造生产线 (9)5.1.2 质量检测与测试 (9)5.1.3 物流与仓储 (9)5.2 关键技术研究 (9)5.2.1 机器视觉技术 (10)5.2.2 机器学习与人工智能 (10)5.2.3 力控技术 (10)5.3 系统集成与调度 (10)5.3.1 系统集成 (10)5.3.2 调度优化 (10)第6章智能制造与技术的融合 (10)6.1 智能制造与技术的结合点 (10)6.1.1 数据采集与分析 (10)6.1.2 自主决策与优化 (10)6.1.3 人机协作 (11)6.2 融合技术的优势与应用 (11)6.2.1 优势 (11)6.2.2 应用 (11)6.3 案例分析:典型智能制造与技术应用 (11)第7章智能制造生产线规划与布局 (12)7.1 智能制造生产线的需求分析 (12)7.1.1 生产能力需求分析 (12)7.1.2 技术需求分析 (12)7.1.3 管理需求分析 (12)7.2 智能制造生产线的规划与设计 (12)7.2.1 生产流程规划 (12)7.2.2 设备选型与布局 (12)7.2.3 信息集成与控制策略 (12)7.3 智能制造生产线的布局优化 (12)7.3.1 空间布局优化 (12)7.3.2 流程布局优化 (13)7.3.3 设备布局优化 (13)7.3.4 人员布局优化 (13)第8章智能制造与大数据分析 (13)8.1 大数据在智能制造中的应用 (13)8.1.1 生产过程优化 (13)8.1.2 产品质量提升 (13)8.1.3 设备维护与故障预测 (13)8.2 智能制造中的数据采集与处理 (13)8.2.1 数据采集技术 (13)8.2.2 数据预处理技术 (14)8.2.3 数据存储与管理 (14)8.3 数据驱动下的智能制造优化与决策 (14)8.3.1 生产计划与调度优化 (14)8.3.2 生产质量控制 (14)8.3.3 能耗优化与环保 (14)8.3.4 智能决策支持 (14)第9章智能制造与物联网技术 (14)9.1 物联网技术概述 (14)9.2 智能制造中的物联网应用 (14)9.2.1 设备监控与维护 (15)9.2.2 生产过程优化 (15)9.2.3 仓储物流管理 (15)9.3 物联网技术在智能制造中的创新实践 (15)9.3.1 智能工厂建设 (15)9.3.2 工业大数据分析 (15)9.3.3 云计算与边缘计算应用 (15)9.3.4 5G通信技术融合 (15)第10章智能制造与人工智能技术 (16)10.1 人工智能技术概述 (16)10.1.1 人工智能技术的发展历程 (16)10.1.2 人工智能核心技术 (16)10.1.3 我国人工智能技术的研究现状 (16)10.2 智能制造中的人工智能应用 (16)10.2.1 智能设计 (16)10.2.2 智能制造执行 (16)10.2.3 智能物流 (16)10.2.4 智能服务 (17)10.3 人工智能技术在智能制造中的未来展望 (17)10.3.1 智能制造系统的自适应性 (17)10.3.2 人机协同 (17)10.3.3 真正的个性化定制 (17)10.3.4 智能决策支持 (17)第1章智能制造概述1.1 智能制造的发展背景全球经济一体化的发展,制造业面临着日益激烈的竞争压力。
制造业生产流程优化与智能制造方案

制造业生产流程优化与智能制造方案第一章:制造业生产流程概述 (2)1.1 生产流程基本概念 (2)1.2 制造业生产流程特点 (3)1.3 生产流程优化的重要性 (3)第二章:生产流程诊断与评估 (3)2.1 生产流程诊断方法 (3)2.2 生产流程评估指标 (4)2.3 生产流程问题识别 (4)第三章:生产流程优化策略与方法 (5)3.1 生产流程优化策略 (5)3.1.1 以市场需求为导向 (5)3.1.2 提高生产效率与降低成本 (5)3.1.3 保障生产质量与安全 (5)3.2 生产流程优化方法 (5)3.2.1 流程再造 (5)3.2.2 精细化管理 (6)3.2.3 智能制造 (6)3.3 优化方案的制定与实施 (6)3.3.1 制定优化方案 (6)3.3.2 实施优化方案 (6)第四章:智能制造概述 (7)4.1 智能制造的定义与发展 (7)4.2 智能制造关键技术 (7)4.3 智能制造在制造业中的应用 (7)第五章:智能制造系统架构 (8)5.1 智能制造系统组成 (8)5.2 系统集成与互联互通 (8)5.3 系统安全与可靠性 (9)第六章:生产流程智能化改造 (9)6.1 设备智能化改造 (10)6.2 生产管理系统智能化 (10)6.3 生产过程智能化 (10)第七章:智能制造实施方案 (11)7.1 智能制造项目策划与实施 (11)7.1.1 项目策划 (11)7.1.2 项目实施 (11)7.2 智能制造项目管理 (11)7.2.1 项目组织管理 (11)7.2.2 项目进度管理 (12)7.2.3 项目成本管理 (12)7.3 智能制造项目评估与优化 (12)7.3.1 项目评估 (12)7.3.2 项目优化 (12)第八章:智能制造人才培养与团队建设 (13)8.1 人才培养策略 (13)8.2 团队建设与管理 (13)8.3 人员培训与技能提升 (13)第九章:智能制造项目案例解析 (14)9.1 案例一:某企业生产流程智能化改造 (14)9.1.1 企业背景 (14)9.1.2 生产流程现状 (14)9.1.3 智能化改造方案 (14)9.1.4 改造效果 (14)9.2 案例二:某企业智能制造项目实施 (14)9.2.1 企业背景 (14)9.2.2 项目目标 (15)9.2.3 项目实施步骤 (15)9.2.4 项目成果 (15)9.3 案例三:某企业智能制造项目评估与优化 (15)9.3.1 企业背景 (15)9.3.2 评估指标 (15)9.3.3 评估结果 (16)9.3.4 优化措施 (16)第十章:制造业生产流程优化与智能制造发展趋势 (16)10.1 生产流程优化发展趋势 (16)10.2 智能制造发展趋势 (16)10.3 制造业未来发展展望 (17)第一章:制造业生产流程概述1.1 生产流程基本概念生产流程,即在制造业中将原材料转化为成品的一系列活动过程。
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智能制造背景下的感知系统目录摘要 (2)智能感知技术 (2)感知技术的必要性和紧迫性 (2)基于人体分析 (3)基于行为分析 (3)基于车辆分析 (4)基于图像分析 (4)智能感知技术在不同领域的应用 (5)我国发展感知信息技术具备有利条件 (6)我国在发展感知技术方面的不足与改进方法 (7)世界各国对于智能制造的发展动向 (7)结束语 (9)参考文献 (10)摘要:当前,以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用,一个万物互联智能化时代正在到来。
感知信息技术以传感器为核心,结合射频、功率、微处理器、微能源等技术,是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。
尤其是,感知信息技术不同于传统的计算和通信技术,无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”,而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新,即“More than Moore”/“超越摩尔”。
关键词:智能感知技术互联网智能感知技术首先,我们要知道的是什么是智能感知技术。
所谓的智能感知技术就是重点研究基于生物特征、以自然语言和动态图像的理解为基础的“以人为中心”的智能信息处理和控制技术,中文信息处理;研究生物特征识别、智能交通等相关领域的系统技术。
当前,以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用,一个万物互联智能化时代正在到来。
感知信息技术以传感器为核心,结合射频、功率、微处理器、微能源等技术,是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。
尤其是,感知信息技术不同于传统的计算和通信技术,无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”,而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新,即“More than Moore”/“超越摩尔”。
PC时期Wintel联盟垄断了整整20年,移动互联网时期ARM+安卓又形成了新一轮垄断。
在如今的感知时代,“超越摩尔”是我国一个打破垄断束缚的难得历史机遇,如果加大在此领域的扶持力度,充分发挥已有的半导体产业基础和市场优势,有很大可能在未来智能时代实现赶超发展,抢占产业竞争制高点。
感知技术的必要性和紧迫性其次,我们要重视感知技术的必要性和紧迫性。
信息技术从计算时代、通讯时代发展到今天的感知时代经历了三个浪潮:PC的普及产生了互联网,智能手机的普及形成了移动互联网,今天传感器的普及将促成物联网。
Gartner2014技术趋势报告显示,未来5—10年,物联网技术将达到实质生产高峰期,截至2020年,将有260亿台设备被装入物联网,这将引领信息技术迈向智能时代——计算、通讯、感知等信息技术的深度融合万物互联的时代。
一个感知无所不在、联接无所不在、数据无所不在、计算无所不在的万联网生态系统,将全面覆盖可穿戴、机器人、工业4.0、智能家居、智能医疗、智慧城市、智慧农业、智慧交通等。
如果把整个智能社会比作人体,感知信息技术则扮演着五官和神经的角色。
感知信息技术是未来智能时代的重要基础。
智能时代,物联网、传感器会遍布在生活、生产的各个角落。
据《经济学人》预测,到2025年城市地区每4平方米就会有一个智能设备。
智能城市、智能医院、智能高速公路等将依靠传感器实现万物互连并自动做出决策;智能制造通过在传统工厂管理环节和生产制造设备之间部署以传感器为代表的一系列感知信息技术以实现自动化、信息化和智能化。
一直以来,美国、德国、日本等国都非常重视感知信息技术的发展。
美国早在1991年就将传感器与信号处理、传感器材料和制作工艺上升为国家关键技术予以扶持,近年来更是每年投入数十亿美元用于传感器基础项目研究。
感知信息技术领域将催生万亿级的市场。
感知信息技术领域涉及材料、传感器设备、控制系统以及其上承载的数据增值开发和信息服务。
智能手机和可穿戴设备的广泛普及应用,使传感器设备需求增势迅猛,而无所不在的传感器也将引发未来大规模数据爆炸,到2020年,来自传感器的数据将占全部数据的一半以上。
大数据的充分利用和挖掘,还将不断催生新应用和新服务。
预计到2020年相关的物联网产品与服务供应商将实现超过3000亿美元的增值营收,并且主要集中在服务领域。
发展安全可控的感知信息技术有利于保障国家经济社会安全。
我国是网络大国,却不是网络强国,无论是芯片、操作系统,还是应用系统,受制于人的局面依然严峻。
未来,在万物互联生态系统中,从联网复杂程度和产生的数据量来预计,这个网络将比现在移动互联网大10倍,安全隐患也会更多更复杂,涉及经济社会的方方面面。
因此,发展自主可控的感知信息技术,实现数据感知、收集和处理等最为基础处理层面的可靠性,对保障国家经济社会安全至关重要。
智能感知技术根据对象和目标的不同,也可以分为四大类:基于人体分析的感知技术、基于车辆分析的感知技术、基于行为分析的感知技术和基于图像分析的感知技术。
基于人体分析1)人脸识别技术该技术基于人的脸部特征信息进行身份识别。
通过人脸图像采集及检测、人脸图像预处理和人脸图像匹配与识别,实现面部特征识别。
2)人体特征提取技术该技术基于计算机视觉、图象处理与模式识别技术,对人体属性特征(性别、年龄段、身高、戴眼镜与否等)进行提取分析,实现人员身份识别。
应用围:在智慧城市的公共安全领域,基于人体分析技术可以实现人员身份确认、重点人员预警、嫌犯逃犯追踪和人脸识别防盗。
基于行为分析1)目标检测跟踪技术该技术是指采用背景差分法或帧间差分法实现目标检测对象的提取和动态自动跟踪。
2)异常行为分析技术该技术是基于双目识别技术,获取到目标人员的深度及三维信息(目标高度信息,提升目标行为分析和多目标检测的准确率、目标位置信息,提升多目标检测,尤其是目标间距检测、目标深度信息,提升多目标位置远近的判断),实现越界、进入/离开区域、区域入侵、徘徊、人员聚焦、快速移动、非法停车、物品遗留/拿取等异常事件的自动侦测与报警,变被动监控为主动防控。
应用围:在智慧城市的公共安全领域,基于行为分析技术可以实现人员定位跟踪、危险行为预警、嫌疑人员提示和群体事件处突.基于车辆分析1)车牌识别技术该技术是利用车辆的动态视频或静态图像通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等手段实现牌照、牌照颜色自动识别。
2)车辆特征提取技术该技术是采用模式识别的方法,对动态场景中移动目标定位、识别、跟踪,、分析、判断目标特征和行为的技术,实现车辆类型、车身颜色、车标识别、系安全带与否、遮阳板遮挡与否等识别。
应用围:在智慧城市的公共安全领域,基于车辆分析技术可以查处车辆套牌、打击车辆盗抢、事故逃逸、遏制车辆违法、交通秩序维护、协助查控涉案车辆、特勤任务、协助治安管理。
基于图像分析1)视频质量诊断技术该技术是通过对图像码流进行解码以及图像质量评估,对视频图像中存在的质量问题进行智能分析、判断和预警。
在短时间对大量的前端设备进行检测;实现清晰度异常(图像模糊),亮度异常(过亮、过暗),偏色,噪声干扰(雪花、条状、滚屏),画面冻结,以及信号丢失等多种视频故障检测,做出准确判断并发出报警信息。
2)视频摘要分析技术该技术采用视频智能分析算法,能智能提取视频中的运动物体,实现快速结构化,并实现摘要播放,达到快速预览视频以定位到关键的容,有效缩短查找线索的时间,减低人力排查的工作量,减少人工排查遗漏等情况。
主要包括以下三个步骤:提取运动目标:将运动目标和背景分离,记录目标、目标轨迹以及背景的数据;摘要合成:通过一定的规则将不同时间出现的目标同时呈现在一段简短的视频;摘要检索:选中摘要中任意的运动目标,回放该目标的原始视频,还原现场真实情况。
应用围:在智慧城市的公共安全领域,视频质量诊断可以应用于智慧城市的运营服务领域,解决海量图像信息的运营维护、故障诊断和修复。
视频摘要分析可以应用于视频图像侦查技术,方便公安、交警、民警以及刑侦人员高效快速的排查,得到有效的线索,可在几分钟播放完一小时的视频,有效减少人力的投入智能感知技术在不同领域的应用客流统计分析系统是基于人体分析技术的典型应用,该系统采用人体特征提取技术,实现对画面中特定区域(如大门、楼梯口)的人头、头肩等特征部位进行识别,以此来区分人和其他物体,并根据其运动轨迹来判断人的出入关系,最后得出任意时间段进入人数量和离开人数量。
该系统应用于商超零售行业,可以提供商场中每个客流监控点的客流数据,将这些数据汇总到商场数据中心并进行分析汇总,从时间和空间维度对商场中客流的分布以图表的形式进行展示,达到如下效果1)评估营销策略效果,提高销量:通过客流量的对比,有效评估所举办、推广的活动,对营销和促销投资回报进行有效评估。
通过对历史销量和客流量的对比,可以有效的分析商品种类及各项管理策略对流量及销量的影响,进而更好的进行管理决策,提高销量。
2)考核服务质量及商铺租金价位:通过客流量、销量和成交量的统计,可以计算客流人群的平均购买量和提袋率,为评估商场服务质量及工作人员水平提供依据。
通过对客流量的统计,可以客观决定柜台、商铺租金价位水平。
3)差异化经营,降低成本通过对不同楼层和不同区域的客流量统计,可以使管理人员统计各个区域的吸引率和忙度,从而对铺位及服务人员进行合理分布,提高销售量,降低成本。
显示当前客流状态和变化趋势,对流量较大的区域采取预防突发事件的措施,并可实时观察商场当前的停留人数,控制商场运作成本。
从智能手机到智能家居,日常事物不断演进、逐渐智能化的过程,也推进着制造业创新思路的发散、产品附加值与客户忠诚度的提升以及品牌形象的塑造。
一方面,产品的智能化扩展了其核心技术的概念空间,其研发重点不仅在于产品性能的提升与特定功能的实现,更包含怎样更好地感知分析客户的特定需求并对其进行精准定位;另一方面,融入智慧因素的产品不再是冷冰冰的、没有生命的物品,它不仅仅为用户的生活带来诸多意想不到的便利,甚者更能与用户之间形成某种情感上的联系,如智能跑鞋能根据跑步者特有步姿以及所处环境立即做出改变,并记录其运动过程中各项数据,提醒其身体状况并安排运动计划,这样的产品自然而然地融入用户的生活,更好比成为其身体的一部分。
同时,“智造”思维不仅仅促进传统生产厂家对其现有产品的改造,同时也预示着一大批新兴科技企业的兴起。
可以预见一旦这些智能产品能够得到广泛应用,必将促进整个行业技术的变革与进步。
在智能制造过程,以技术与服务创新为基础的高新化制造技术需要融入到生产过程中的各个环节,以实现生产过程的智能化,提高产品生产价值。
主要包括广泛应用工业机器人与智能控制系统的智能加工技术,基于智能传感器的智能感知技术,满足极限工作环境与特殊工作需求的智能材料、基于3D打印技术的智能成型技术等。