智能工厂建设和落地解决方案
化工行业新一代智能工厂解决方案
通信保障
建立企业通信网络架构， 实现各环节之间的信息互 联互通。
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在线监测监控
建立数据采集和监控系统， 生产工艺数据自动数采率 达到90 以上
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生产运行管控
建立生产执行系统， 生产计划、调度实现 模型控制
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安全环保与应急
在安全与环境风险区域实 现自动检测监控，建立在 线应急指挥联动系统
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信息安全
化
数据挖掘
工
工
人工智能
艺
仿真技术
高效产品制造模式
生产管理
质量管理
生
能源管理
产
设备管理
工
艺
安全管理
成本管理
生产有序 提升质量 降低能耗 设备可靠 本质安全 降低成本
创新商业模式
商业智能 供应链管理 生产执行管理
DCS PLC 云计算
九大核心价值之二
集中、灵活的生产调度，优化生产资源配置，确保生产计划完成
优化能源、节能减排
能源供应
煤矿
用煤企 业
煤炭电 商
经销商
银行
物流公 司
能源生产消费
能效诊断
标准 优化 结论 指导 体系 方法 评估 建议
能效分析
√ 能源质量与数量
√ 能耗实时监测
√ 诊断优化
√ 智能化分析
• 智能化测量
• 实时监测设备能耗与高能耗设备 • 智能化的能耗分析，性能优化分析。 • 能效对标。
原材料采购、库存、耗用台账
计 划
成品产量、库存、出厂台账
与
执
半成品产量、库存、出厂台账
行
生
能耗台账
产
制造业智能工厂解决方案
制造业智能工厂解决方案第一章智能工厂概述 (3)1.1 智能工厂的定义 (3)1.2 智能工厂的发展趋势 (3)2.1 数字化转型 (3)2.2 网络化协同 (3)2.3 智能化升级 (3)2.4 自动化与技术 (3)2.5 绿色可持续发展 (3)2.6 定制化与个性化生产 (4)2.7 安全生产与工业互联网 (4)第二章智能工厂规划与设计 (4)2.1 智能工厂规划原则 (4)2.2 智能工厂设计流程 (4)2.3 智能工厂布局优化 (5)第三章生产线智能化升级 (5)3.1 生产线自动化改造 (5)3.2 生产线信息化升级 (6)3.3 生产线智能化集成 (6)第四章供应链管理优化 (7)4.1 供应链协同管理 (7)4.2 物流自动化与智能化 (7)4.3 供应链数据挖掘与分析 (7)第五章设备管理与维护 (8)5.1 设备状态监测与预测性维护 (8)5.2 设备功能优化 (8)5.3 设备故障诊断与排除 (9)第六章质量管理与控制 (9)6.1 质量检测自动化 (9)6.1.1 检测设备的选择与应用 (9)6.1.2 检测算法的研究与应用 (10)6.1.3 检测流程的优化 (10)6.2 质量数据采集与分析 (10)6.2.1 数据采集技术 (10)6.2.2 数据处理与分析方法 (10)6.2.3 数据可视化与应用 (10)6.3 质量改进与优化 (11)6.3.1 质量改进方法 (11)6.3.2 质量改进流程 (11)6.3.3 持续优化 (11)第七章能源管理与节能减排 (11)7.1 能源消耗监测与分析 (11)7.1.2 能源消耗分析 (11)7.2 能源优化配置 (12)7.2.1 设备选型与改造 (12)7.2.2 能源结构调整 (12)7.2.3 优化生产流程 (12)7.2.4 能源回收利用 (12)7.3 节能减排措施 (12)7.3.1 节能技术改造 (12)7.3.2 管理优化 (12)7.3.3 绿色生产 (12)7.3.4 智能调度 (12)7.3.5 节能宣传与培训 (12)第八章信息安全与风险防范 (12)8.1 信息安全策略 (13)8.1.1 制定信息安全政策 (13)8.1.2 信息安全组织架构 (13)8.1.3 信息安全管理制度 (13)8.2 风险评估与防范 (13)8.2.1 风险识别 (13)8.2.2 风险评估 (13)8.2.3 风险防范措施 (14)8.3 应急响应与恢复 (14)8.3.1 应急预案制定 (14)8.3.2 应急响应实施 (14)8.3.3 恢复与总结 (14)第九章人才培养与培训 (15)9.1 人才培养规划 (15)9.2 培训体系构建 (15)9.3 人才激励机制 (16)第十章智能工厂实施与评估 (16)10.1 项目实施与管理 (16)10.1.1 项目启动 (16)10.1.2 项目组织与管理 (16)10.1.3 项目进度控制 (16)10.1.4 风险管理 (16)10.1.5 质量管理 (17)10.2 智能工厂评估体系 (17)10.2.1 评估指标体系 (17)10.2.2 数据采集与处理 (17)10.2.3 评估方法与流程 (17)10.2.4 评估结果应用 (17)10.3 持续改进与优化 (17)10.3.1 改进计划制定 (17)10.3.3 改进效果评估 (17)10.3.4 优化策略制定 (17)10.3.5 优化措施实施与监控 (17)第一章智能工厂概述1.1 智能工厂的定义智能工厂，是指在信息技术、网络技术、自动化技术、大数据分析等现代科技手段的支持下，以数字化、网络化、智能化为特征，对生产过程进行全面优化和升级的现代化工厂。
智能工厂建设项目技术方案
智能工厂建设项目技术方案
一、智能工厂建设项目简介
智能工厂的概念是指对工厂的管理、生产、服务和信息系统等进行智
能化升级，实现工厂自主控制、自动控制和管理，实现“智能电厂”的建设。
它不仅可以改善电厂的效率、可靠性和安全性，而且能够更好地适应
市场变化，提高电网经济运行水平，在改善企业社会效益的同时，提升用
户用电体验。
1.综合控制系统：综合控制系统是建设智能电厂的核心技术，主要完
成电厂日常运行管理、负荷测控、报警联动、快件分析等。
通过综合控制
系统，可以对电厂内外环境进行实时监测、控制和联动，实现工厂的效率、可靠性和安全性得到极大改善。
2.智能调度系统：智能调度系统是工厂安全稳定和效率高效的保障。
智能调度系统可以智能优化电厂各部门的运行模式，及时调整设备参数，
使各系统数据共享，实现电厂的自动化控制和调度，提高电厂的运行可靠性、安全性和响应时间。
3.现场总线系统：现场总线系统是将工厂各部门信息集成在一起，实
现传感器到设备和运算机之间的信息传输，实现智能控制和智能调度。
智慧工厂建设项目方案
智慧工厂建设项目方案一、项目背景随着经济全球化的深入，人类社会进入了数字化、网络化、碎片化的新时代。
智能制造已经成为全球制造业的重要方向和趋势。
智能制造不仅提高了生产效率和产品质量，还具有节能环保、灵活生产和个性化定制等优点。
在现代化工业体系中，智慧工厂已经成为数字化、信息化、智能化的典范。
智慧工厂是以智能制造为基础，融合物联网、云计算、大数据等新技术，实现生产自动化、智能化、柔性化和可持续化发展的高效工厂。
智慧工厂建设既是制造业转型升级的必然趋势，也是推进国家智能制造发展的战略需求。
二、项目目标本项目旨在打造具有国际水平的智慧工厂，通过数字化、信息化、智能化和网络化手段，实现全面自动化、高效生产、智能管理和优质服务，提升企业核心竞争力和市场影响力。
三、建设内容1. 建设智能化制造生产线选用先进的机器人、自动上下料、自动检测和自动修复等核心装备，打造数字化、智能化的制造生产线，实现零缺陷、高效生产和质量稳定。
2. 建设数据中心和云平台建设集数据采集、存储、加工、分析和应用于一体的数据中心和云平台，采用大数据技术对生产和管理数据进行深度分析和应用，提高数据挖掘能力和管理水平。
3. 建设智能化物流系统建设智能化物流系统，包括自动化仓储管理、智能化物流配送、追溯管理等方面，提高物流效率和质量，实现企业供应链优化和管理的全面升级。
4. 建设智能化质检系统建设基于人工智能等技术实现智能化的质检系统，加强对生产过程的监控与控制，提高生产质量和检测精度，并实现智能化的故障诊断和处理。
5. 建设智能化管理系统建设智能化管理系统，包括智能化生产计划管理、智能化库存管理、智能化人员管理、智能化设备管理等方面的内容，全面提升企业管理水平和效率。
6. 建设虚拟仿真系统仿真系统是通过计算机模拟生产线和生产过程，对生产过程进行预测和分析。
建设智能化的虚拟仿真系统，提高生产设计和生产规划水平，降低产品研发成本和生产成本。
四、投资规模本项目总投资5000万元，其中设备投资3000万元，软件开发与应用投资1000万元，建设投资1000万元。
智慧工厂系统建设方案
智慧工厂系统建设方案智慧工厂，指基于物联网、互联网、人工智能等技术构建的数字化、网络化、智能化、服务化的生产方式。
智慧工厂具有生产效率高、生产成本低、生产工时短、生产灵活性强等优点。
因此，在智能制造时代，智慧工厂建设成为一个必要的过程，下面介绍智慧工厂系统建设方案。
一、系统架构1、收集层：负责采集生产线的实时运行数据和设备运行状态等信息。
该层主要包括传感器、PLC、传动器、智能设备等。
通过这些设备，可以对设备的运行状态、生产情况、温度等各种数据进行采集。
2、传输层：将采集的数据传输到云端服务器并进行存储。
传输层可以采用有线或无线方式，如WiFi、4G通信等方式。
在这一步骤中，可以对数据进行加密等安全保护措施，确保数据的隐私和安全。
3、云端处理层：云端服务器主要进行数据处理和分析，通过大量的数据分析，预测生产线的未来发展趋势，实时拍摄等。
同时，云端处理层也向其他系统提供数据接口，实现与SCM、ERP等系统对接。
4、客户端展示层：将数据信息以图表形式显示，客户端可以在手机、平板电脑、电脑等多种设备上看到各种信息、可视化监控等等。
二、功能模块1、可视化监控：通过即时图形展示、报警、可见设备状态等功能，全方位对全生产线的情况进行监测，实现设备的实时可视化监控，提高了产品的可追溯性、可控性和安全性。
2、产线状态管理：基于生产线数据的单元，可实现基于设备管理、设备保养、计划安排、生产流程等产线管理模块管理全生产过程及状态，达到生产过程可控，及时干预不符合标准的产线和产品。
3、设备效率分析：建立设备效率分析模型，实现设备效率预测，通过设备故障和维修记录、生产过程、生产周期等生产数据，通过机器学习、深度学习分析设备状态和维修预测，为无故障生产提供保障。
同时，实现设备稼动率、故障率、维修时间等数据的分析和可视化展示等功能。
4、效益分析：基于产线数据，实现多种数据分析，如产品成本核算分析、资产利用率、利润贡献率、能耗分析等。
智能工厂生产全流程智能化建设及升级改造方案(二)
智能工厂生产全流程智能化建设及升级改造方案一、实施背景随着全球制造业的快速发展，传统工厂生产模式已无法满足市场对高效率、高质量、低成本的需求。
产业结构改革已成为制造业发展的必然趋势，而智能工厂则是产业结构改革的重要方向。
智能工厂借助先进的信息技术、人工智能等技术手段，对生产全流程进行智能化升级改造，提高生产效率，降低成本，提升产品质量，从而增强企业核心竞争力。
当前，我国制造业正面临着转型升级的压力。
根据《中国制造2025》的战略规划，我国将全面推进制造业转型升级，加快发展智能制造，促进制造业创新发展。
因此，智能工厂生产全流程智能化建设及升级改造方案具有重要的现实意义。
二、工作原理智能工厂生产全流程智能化建设基于人工智能算法、数据采集、监控预警、传输处理等技术手段，对生产全流程进行智能化升级改造。
具体工作原理如下：1. 人工智能算法：通过引入人工智能算法，实现对生产全流程的自主学习和优化。
人工智能算法可以对历史数据进行挖掘分析，预测未来生产情况，并根据预测结果对生产流程进行调整优化。
2. 数据采集：通过对生产全流程中的各项数据进行实时采集，为人工智能算法提供数据支持。
数据采集范围包括设备状态、生产环境、产品质量等各方面数据。
3. 监控预警：通过对生产全流程进行实时监控，及时发现潜在问题并发出预警。
监控预警系统可以对异常情况进行自动判断和处理，避免问题扩大化。
4. 传输处理：通过对生产全流程中的各项数据进行高速传输和处理，实现数据的实时共享和协同作业。
传输处理系统可以提高数据传输速度和处理能力，满足大规模数据传输和处理的需求。
三、实施计划步骤智能工厂生产全流程智能化建设的实施计划步骤如下：1. 前期准备工作：明确建设目标和实施范围，制定详细的建设计划和实施方案。
同时，对现有生产线进行全面评估和分析，确定需要改造的环节和设备。
2. 设备安装：根据实施方案，对生产线上的设备进行智能化升级改造。
设备安装包括传感器、执行器、控制器等设备的安装和调试。
智慧工厂生产线建设方案
提高质量
通过精确控制和实时监控，提 高产品质量和稳定性。
增强灵活性
能够快速适应市场需求变化， 实现个性化定制和柔性生产。
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智慧工厂生产线建设方案
方案设计原则
创新性
采用先进的技术和设备，提高 生产效率和产品质量。
可靠性
确保生产线稳定、可靠，降低 故障率。
灵活性
适应不同产品需求，快速调整 生产线。
生产线的基本构成
生产线
指按照工艺流程将一系列设备和工人 组织起来，完成特定产品或零部件的 生产过程。
构成要素
包括设备、工装、工艺、工人、物料 等，是实现产品制造的重要基础。
智慧工厂生产线的优势
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提高生产效率
通过自动化和智能化技术，减 少人工干预，提高生产效率。
降低成本
减少人力成本，降低能耗和原 材料消耗，实现精细化生产。
软件系统设计与开发
数据管理平台
开发数据管理平台，实现生产数据的整合、 分析和可视化。
生产管设备管理系统
开发设备管理系统，实现设备的远程监控、 故障诊断和预测性维护。
质量管理系统
开发质量管理系统，实现产品质量的全过程 监控和管理。
生产线布局优化
诊断
通过实时监控和故障诊断系统， 及时发现和解决潜在问题，预防 性维护，提高产品质量。
持续改进与创新
鼓励持续改进和创新，不断优化 生产工艺和设备，提高产品质量 和竞争力。
增强市场竞争力
个性化定制能力
通过智能化生产管理系统和柔性制造技术，实现个性 化定制生产，满足市场需求的多样化和个性化。
快速响应能力
可持续性
节能减排，降低对环境的影响 。
钢铁集团智慧工厂信息化建设解决方案
07
智慧工厂信息化风险评估 与应对
技术风险评估与应对
技术落后风险
随着科技的不断进步，现有技术可能很快过时。应定期评估现有技术，确保其 与行业标准相符，并考虑引入新技术以提高效率和竞争力。
系统稳定性风险
智慧工厂高度依赖信息技术，任何技术故障都可能对生产造成严重影响。应加 强系统稳定性测试，实施备份和故障恢复计划，并建立快速响应机制。
质量追溯与监控
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实现产品质量的全过程追溯和监控，确保产品质量符合标准和
客户要求。
安全风险预警与控制
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通过实时监测和数据分析，对安全风险进行预警和控制，保障
工厂的安全生产。
环境监测与排放控制
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引入先进的环境监测设备和技术，实现排放的精准控制和监测
，确保符合环保标准。
决策支持与数据分析需求
数据整合与挖掘
物流与供应链管理需求
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物流信息共享
实现企业内部各部门之间 的物流信息共享，提高物 流运作效率和透明度。
供应链协同
通过与供应商、客户等合 作伙伴的协同，实现供应 链的优化和整合，降低整 体运营成本。
库存管理优化
引入先进的库存管理技术 和方法，实现库存的精准 控制和优化，降低库存成 本。
质量与安全管理需求
管理风险评估与应对
组织结构风险
随着信息化程度的提高，传统的组织 结构可能不再适应新的业务需求。应 定期评估组织结构的有效性，确保其 与信息化战略相匹配，并适时调整。
人才流失风险
具备信息技术和业务知识的复合型人 才是智慧工厂的关键。应加强人才培 养和激励机制，降低人才流失风险。
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根据项目的需要，参考国家已出台的智能制造标准化的要求，明确项目的标准化体系架构目 标，重点组织规划项目中所应用的相关技术与标准化进行对接，使项目所应用的技术有标准 可依，并可进行落地验证。 工信部在大力推动企业实现两化（深度）融合，并推广贯标体系，企业须明确两化融合是智 能制造的基础工作，并以此来制定符合本企业需求的两化融合具体实施规划。
物理世界 信息世界
工厂层级
智能工厂层级架构表示图
协同层
企业层
企
业
车间层
视
角
控制层
设备层
产品设计 生产制造 物流体系
销售
产品视角
服务
互联互通 系统集成
生命周期
基础共性标准体系
基础
安全
管理
检测技术
可靠性
术 参 元标 语 考 素识 定 模数 义 型据
与 数 据 字 典
功信 能息 安安 全全
信两 息化 安融 全合 管管 理理 体体 系系本版 Nhomakorabea为研讨人所有
国家智能制造综合标准化核心组织
中国电子技术标准化研究院 机械工业仪器仪表综合经济
技术研究所 中国信息通信研究院
三个院所+九个标委会
全国信息技术标准化技术委员会（TC28) 全国工业过程测量与控制及自动化标准化技术委员会（TC124) 全国技术产品文件标准化技术委员会（TC146) 全国自动化系统与集成标准化技术委员会（TC159) 全国工业机械电气系统标准化技术委员会（TC231) 全国信息安全标准化技术委员会（TC260) 全国通信标准化技术委员会（TC485) 全国金属材料切削机床标准化技术委员会（TC22) 全国增材制造标准化技术委员会(TC562) 全国电工电子产品可靠性与维修性标准化技术委员会（TC24)
智能工厂建设和落地解决方案
一个纲要 一个指南
智能制造的两个核心路线
中国制造2025
● 创新驱动 ● 质量为先 ● 绿色发展 ● 结构优化 ● 人才为本
国家智能制造标准 体系建设指南
● 三个维度： 生命周期、系统层级、智能功能 ● 基础共性： 基础、安全、管理、检测评价、可靠性 ● 关键技术： 智能装备、智能工厂、智能服务、工业 软件和大数据、工业互联网
重要意义
1、实现智能制造技术引领和创新驱 动； 2、是智能制造实现互联互通的必要 条件； 3、是产品、装备、生产管理等实现 智能化的技术保障； 4、是促进我国制造业参与竞争国际 制高点的重要手段。
明确路径
1、确定了标准化建设的总体目标及 建设路径； 2、明确了标准化所涉及的领域，并 划分体系； 3、对主要核心标准的建设目标给出 了定性的指导； 4、从组织、人才、合作等方面提供 了保障措施。
测 测测 指评 实 试 试试 标价 施 项 方设 体方 指 目 法备 系法 南
过技 程术 标方 准法
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关键技术标准体系
智能装备
智能工厂
智能服务
工业软件和大数据 工业互联网
传嵌控人增工
感入制机材业
器式系交制机
及系统互造器
仪统
系
人
器
统
仪
表
建系智智智智 设统能能能能 计集设生管物 划成计产理流
我国政府对智能制造的推动、扶持政策
国家、工信部层面
我省地方政府层面
《中国制造2025》
《智能制造试点示范201X专项行动实施方案》 《促进中小企业国际化发展五年（2016－2020） 行动计划》 《国家智能制造标准化建设体系指南》 《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个 五年规划的建议》
《机器人产业发展规划（2016-2020）》
《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》 《国家信息化发展战略纲要》 《智能制造发展规划（2016－2020）年》
《中国制造2025江苏行动纲要》 《江苏 “十三五”智能制造发展规划》 《中国制造2025苏南城市群试点示范实施意见》 《加快发展先进制造业振兴实体经济政策措施》 2015-2017江苏省示范智能车间评审及扶持
智能工厂与数字化车间的层级关系
智能工厂
智能设计
智能管理
智能生产
智能服务
系统集成
指令信息
数据流
反馈信息
数字化车间 1
车间计划调度
工艺执行管理
生产质量管理 车间设备管理 生产物流管理
数字化车间 2
。。。
数字化车间 N
。。。
智能制造标准体系框架——三个维度
实现视角 功能视角 使用视角 商业视角
资产流 数据流 服务流
组织、成立智能制造人才培训基地 《南京市建设中国智能制造名城规划》
2015-2017南京市智能工厂建设单位评审及扶持 苏州、无锡、镇江、南通、泰州、盐城等城市分别制 定智能制造的发展规划并出台扶持政策
2015年12月份颁布 《国家智能制造标准体系建设指南》
核心目标
从技术层面支撑中国制造2025既定 的战略目标，以促进实现物联网、 大数据、云计算等新一代信息技术 与设计、生产、管理、服务等制造 过程的融合，并充分应用自动化、 智能化技术，最终促进实现缩短产 品研发周期、提高生产效率及质量、 降低能耗的目的。
分析企业所面对的国内、国际的主要竞争对手、及客户对产品当前及未来的质量要求，并根 据企业所实际具备的技术力量及投入预算额，务实确定项目完成时产品所需达到的质量指标， 该质量目标这是智能制造项目的核心任务之一。
个远工 性程业 化服云 定务 制
工产服 业品务 大与与 数系管 据统理
体网资网 系联源络 架技管设 构术理备
本版权为研讨人所有
智能制造标准化体系框架
优智能倍工厂数总体字规划化重点车任务间
现状调研 政策对接 组织调整 技术路线 两化融合 质量目标 成本目标 安全目标 绿色制造 人才计划 信息化方案 自动化方案 进度规划 总体预算
现状调研 政策对接
组织调整
技术路线 两化融合 质量目标 成本目标
智能工厂总体规划目标（1）
组织质量、技术、研发、生产、市场、财务等人员，对企业基础现状进行详细的调研，以为 下一步制定总体规划奠定基础。要求数据资料真实、客观、有效，项目方并需针对性给出通 过智能制造需要分阶段解决的主要问题。 总路线及发展目标需符合《中国制造2025纲要》的指导，并与所在地的各级政府所出台的有 关智能制造的扶持政策进行对接，以为未来申报项目扶持资金而做好前期工作，以尽可能地 获得政府的支持、扶持，但切不可以以此作为主要目的。