苏州市智能工厂建设指南.docx
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1、苏州市智能工厂建设指南(2021.08修订版)1总则1.1 总体框架智能工厂应实现多个数字化车间的统一管理与协同生产,应将车间的各类生产数据进行采集、分析与决策,并将优化信息再次传送到数字化车间,实现车间的精准、柔性、高效、节能的生产模式。智能工厂包括“A离散型”、“B流程型”、“C拓展应用”、“D新型技术应用”、“E绩效优化”、“F模式创新”;智能工厂的总体框架如图1示。!创新I标准I1I远程运维网络办同制造服务能力输出ID薪型技术置用E绩效优化智能生产智能装备智能物流集成优化他慰安*砰能由计笆后做务智能生产JVIfcTi理W能产线流程可於g安全四舱物流集成优化Wtt匚乞优化代后服务LJ工业
2、h联网平台人工智能应用拓展应用齐AA研制Mfq端坦20%以上IL业互我网标识解析蜜汴应率提高15%以数字享生及仿直应用症源利川率提020%以 h单位产U成本降怅10%以h产品不良品率胃低15%以IF模式创新大规模个性化定制SG网络应用图1智能工厂总体框架图具体而言,A离散型或B流程型包括智能设计、智能工艺优化、智能生产、智能装备/产线、智能管理、智能物流、集成优化、信息安全、售后服务;C拓展应用包括工业互联网平台、人工智能应用;D新型技术应用包括数字挛生及仿真应用、工业互联网标识解析、5G网络应用;E绩效优化包括生产效率提高15%以上、单位产品成本降低10%以上、产品研制周期缩短20%以上、产
3、品不良品率降低15%以上、能源利用率提高20%以上。F模式创新包括大规模个性化定制、远程运维、网络协同制造、服务能力输出。1.2 基本要求智能工厂的基本要求如下:(1)设施全面互联建立各级标识解析节点和公共递归解析节点,促进信息资源集成共享;建立工业互联网工厂内网,采用工业以太网、工业现场总线、IPv6等技术,实现生产装备、传感器、控制系统与管理系统的互联;利用IPV6、工业物联网等技术实现工厂内、外网以及设计、生产、管理、服务各环节的互联,支持内、外网业务协同。(2)系统全面互通工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型可进行模拟仿真,应用数字化三维设计与工艺技术进行设计仿真;建立制造
4、执行系统(MES),实现计划、调度、质量、设备、生产、能效等管理功能;建立企业资源计划系统(ERP),实现供应链、物流、成本等企业经营管理功能;建立产品数据管理系统(PDM),实现产品设计、工艺数据的管理;在此基础上,制造执行系统(MES)、企业资源计划(ERP)与数字化三维设计仿真软件、产品数据管理(PDM)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)等系统实现互通集成。(3)数据全面互换建立生产过程数据采集和分析系统(SCADA),实现生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据自动上传,并实现可视化管理。制造执行系统(MES)、企业资源计划(ERP)与数字化三维设计仿
5、真软件、产品数据管理(PDM)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)等系统之间的多元异构数据实现互换。建有工业信息安全管理制度和技术防护体系,具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力。建有功能安全保护系统,采用全生命周期方法有效避免系统失效。(4)产业高度互融构建基于云计算的集成共享服务平台,实现从单纯提供产品向同时提供产品和服务转变,从大规模生产向个性化定制生产转变,促进制造业与服务业相融合。2共性标准智能车间是智能工厂的基础,智能车间标准参见江苏省智能制造示范车间申报条件。共性标准是智能工厂的必备条件,解决智能工厂共性关键问题,包括智能设计、智能工艺优化、智能生产、智能装备/产线、
6、智能管理、智能物流、集成优化、信息安全、售后服务。2.1智能设计(离散型)车间/工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现规划、生产、运营全流程数字化管理。应用数字化三维设计与工艺设计软件进行产品、工艺设计与仿真,并通过物理检测与试验进行验证与优化;建立产品数据管理系统(PDM),实现产品设计、工艺数据的集成管理。对产品生产过程建立虚拟模型,仿真并优化生产流程。对各环节制造数据、绩效数据集成分析,优化生产工艺,提高产品质量,降低生产成本。智能设计的关键要素如下:(1)数字化设计:应从设计源头采用数字化设计,保证产品生命周期的数字化信息交互,定义各项活动信息类型和属性
7、,实现信息的高效利用,满足各阶段对信息的不同需求;(2)仿真优化:在产品设计、工艺设计、试验设计等设计各阶段,以及在产品生命周期各阶段反馈的信息,针对不同目标开展仿真优化,保证和提升产品对设计需求的符合性,产品的可靠性、可制造性、经济性;(3)面向生命周期的设计:在设计阶段,应充分考虑产品制造、使用、服务、维修、退役等后续各阶段需求,实现产品设计的最优化;(4)大数据/知识工程:采集产品生命周期各阶段的数据,建立产品大数据,形成和丰富知识工程,在大数据和工程知识支撑下,实现对需求的快速智能设计和仿真优化,在功能、性能、质量、可靠性与成本方面能提供最优产品。2.2 智能工艺优化(流程型)应用数字
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