近年来，随着物联网的不断发展，人工成本的不断上扬，企业对于生产线自动化应用要求也增多。而随着以太网作为工业网络不断地更新升级，各个公司也在加速工业自动化系统和企业应用之间的深化整合。工业以太网作为一种高效的局域网络，它的构建也就成为智能工厂建设的核心。近年来，工业以太网开始广泛受到重视。






如果将一个制造工厂比作一个人的话，那么，连接设备与设备之间相互通信的工业以太网就是人体的神经系统，它能敏感地将各种信息反馈给指挥者，也是传输指令的重要通道。工业以太网作为一种高效的局域网络，从诞生之初，就担负着传感器数据传输、生产设备控制等功能，是现代工业自动化生产体系中的重要组成部分和工厂信息化的基础。它的构建也就成为智能工厂建设的核心。




工业以太网是智能工厂核心


如果说第三次工业革命的自动化，仅是将生产过程作为对象，对其进行信息技术的应用。工业4.0将信息技术的应用大幅扩大，进而衍生出“智能工厂”的概念。它的关键技术是信息技术。


“工业以太网，互联互通、实时控制，进而实现安全、节能将是智能工厂的核心技术。”。具体而言，包括生产设备联网实现自律协调作业的M2M，通过网络获取大数据的应用，开发、销售、ERP、PLM、SCM等业务管理系统与实际生产过程之间的协同等。


因为现代智能工厂有四大关键点：一是要连接所有网络以拿到数据。二是要有智能机器。三是大数据，将所有设备、所有人连接后，所有数据都大批量传送到智能终端上。四是分析，得到数据后从中抓取出应用趋势来，提高设备状态的检测和预测水平。要形成高速传输、大数据，保证实时性、安全性和节能就变得十分关键。这正是工业以太网构建的要旨。




IIoT需要工业以太网


工业物联网(IIoT)在传感器技术、无线连接、能量采集、大数据以及云计算方面的创新，是在设备、系统和人之间进行无缝信息交换的一部分，它为制造企业在整个价值链上提高业绩、灵活性和响应能力铺平了道路。IIoT的发展需要工业以太网，通过以太网提供的数据，大数据分析可以为企业提供更有价值的信息。


考虑到更加高速的工艺对以太网的要求，以及更多的数据采集，工厂需要一个冗余网络，这样就可以很容易地在控制层解决网络问题。全网的可见性也会给边缘设备提供可依赖的网络。


一个具有三层路由器和二层管理型交换机的主机就可以满足核心网络的需求。二层非管理型交换机要求扩展包含在IP地址层的端口状态透明度，以及提高端口的服务质量，使之适应需要大量自动化网络的企业运行环境。不过缺点是这样的交换机价格昂贵并且实施的时候需要一个相对长的启动时间。




以太网的可靠性


随着更多的可编程逻辑控制器(PLC)、输入/输出(I/O)设备、终端计算机以及HMI等与以太网相连接，对以太网的鲁棒性要求会越来越高。对于那些没有进行升级、无法获得网络边缘透明度的自动化团队来说，可能会带来指数级的能源消耗。随着边缘设备的增加以及数据采集功能的提高，需要人工检查交换机的机会会减少，通过自动化的连接系统，会将损失的数据和设备情况及时上传。


更大的网络透明度加快了自动化和IT团队的故障诊断。支持Modbus/TCP以及SNMP协议的边缘交换机技术也让故障诊断更容易。在这个融合的网络模式里，团队可以快速地获得网络问题的解决方案。


例如，来自于工厂车间中温度传感器的数据可能对于工程师进行工艺分析，以及IT部门进行云存储和商业过程分析来说都很重要;一旦发现数据丢失变得明显，两个团队都可以及时发送或接收报警。




低成本管理型交换机


市场研究机构IHS的JohnMorse预测，“低成本的、较低功能性的二层交换机的采用，会更经济地满足用户的需求，就像更多的网路被扩展，以满足IIoT时代对于连接程度的需求。”在IHS2014年的一份关于工业以太网基础设施组件市场的报告中就指出，“从长远来看，随着企业对于成本的考量，非管理型交换机的需求将会逐步放缓，就像网络集线器一样。”


为了让自动化和IT软件获取更多端口状态的可见性，作为边缘交换机的二层非管理型交换机必须支持Modbus/TCP以及简单网络管理协议(SNMP)通讯。这会允许监测控制和数据采集(SCADA)、人机界面(HMI)软件、以及IT网络管理系统(NMS)软件实时地监控交换机设备的状态。




标准化多协议是以太网当前主要问题


如果说，构建高速、大数据安全和节能的工业以太网是抓住了智能工厂的“牛首”，那么解决工业以及网络的多标准问题，则是工业以太网的关键。近些年来，工业以太网经过了不断的发展，其实用性、易用性都获得了长足的进步，其应用范围也逐渐得到了扩展。然而，应用的快速增长也必然伴随着各厂商在这一领域的激烈竞争。时至今日，受到不同厂商支持的各种工业以太网纷纷搭建了自己的舞台。


许多不同的通信协议已成为工业以太网市场中的标准协议，因此希望支持市场所需不同协议、或者希望在同一台设备中支持多种协议的工业设备系统设计人员就要面临开发时间增加的问题。从某种程度上讲，不同种类的工业以太网之间是可以解决互联和互通的，但仍不能解决设备间互操作的问题。使用不同工业以太网的设备完全可以共存，但是不能对话。互操作是体现在应用层的差异，要在同样的网络中使用多种以太网设备就需要网关进行协议转换。




总结


面对工业以太网市场的旺盛需求，如何选择并使用好工业以太网，也成为了用户、系统集成商需要谨慎考虑的一环。工业以太网前期在中国的发展较国外发达国家滞后，但现在发展速度很快，各厂商在这方面的技术越来越成熟，也在产品的推广中积累了很多经验，目前对一般主流行业应用中的要求，以太网基本能够很好地满足。


在一些特殊的条件下，还会存在一些有待解决和完善之处。比如，网络的完全确定性，安全性，又如工业以太网所使用的双绞线，抗电磁干扰的能力就比较弱，传输的距离比较短，使用光纤传输能够解决传输距离的问题，然而又会使成本提高，但这些问题对整体的发展趋势影响不大。
 
 
 
 
 
 
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 客观地讲，MES系统构建智能工厂主要渠道体现在提升智能工厂四大能力上，即网络化能力、透明化能管理、无纸化能力、以及精细化能力，这四大能力是企业构建数字化车间、智能工厂的目标，当然这些能力的提升需要在平台化MES系统搭建的前提下，MES系统首先在对工厂各个环节生产数据实时采集功能的基础上，对数据进行跟踪、管理与统计分析，从而进一步帮助企业将工厂生产网络化、透明化、无纸化以及精细化落地。具体如下所示。

1、MES系统提升智能工厂车间网络化能力

   从本质上讲，MES系统是通过应用工业互联网技术帮助企业实现智能工厂车间网络化能力的提升。毕竟在信息化时代，制造环境的变化需要建立一种面向市场需求具有快速响应机制的网络化制造模式。MES系统集成车间设备，实现车间生产设备的集中控制管理，以及生产设备与计算机之间的信息交换，彻底改变以前数控设备的单机通讯方式，MES系统帮助企业智能工厂进行设备资源优化配置和重组，大幅提高设备的利用率。






图1 车间网络化

2、MES系统提高智能工厂车间透明化能力

   MES系统提高智能工厂车间透明化能力。对于已经具备ERP、MES等管理系统的企业来说，需要实时了解车间底层详细的设备状态信息，而打通企业上下游和车间底层是绝佳的选择，MES系统通过实时监控车间设备和生产状况，标准ISO报告和图表直观反映当前或过去某段时间的加工状态，使企业对智能工车间设备状况和加工信息一目了然。并且及时将管控指令下发车间，实时反馈执行状态，提高车间的透明化能力。






图2 车间透明化

3、MES系统提升智能工厂车间无纸化能力
    坦白地说，MES系统是通过采用PDM、PLM、三维CAPP等技术提升数字化车间无纸化能力。当MES系统与PDM、PLM、三维CAPP等系统有机结合时，就能通过计算机网络和数据库技术，把智能工厂车间生产过程中所有与生产相关的信息和过程集成起来统一管理，为工程技术人员提供一个协同工作的环境，实现作业指导的创建、维护和无纸化浏览，将生产数据文档电子化管理，避免或减少基于纸质文档的人工传递及流转，保障工艺文档的准确性和安全性，快速指导生产，达到标准化作业。





图3 车间无纸化

4、MES系统提升智能工厂车间精细化能力
 
    在精细化能力提升环节，主要是利用MES技术，因为企业越来越趋于精细化管理，实地落地精益化生产，而不是简单的做一下5S。现在也越来越重视细节、科学量化，这些都是构建智能工厂的基础，大家不要把智能工厂想的特别的简单，也不要想的特别的神圣，很多厂商都在宣传，但是，建构数字化工厂是构建智能工厂的基础，这也就使得MES系统也成为了制造业现代化建设的重点。






图4 车间精细化

    综上所述，MES系统平台的搭建与部署，企业采用智能化、信息化先进技术，实现精细化管理、敏捷化生产、满足市场个性化的需求，构建智能工厂。

    我们需要更加的理性去看待智能工厂，在自己的企业内部，优先实现智能工厂的示范，然后再积累企业的管理经验，逐步深化应用和扩展实体应用范围。
 
 
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  工业4.0时代，“工厂”的概念已不再是工人+流水线+批量生产这么简单，而是能够实现大规模的个性化定制生产，生产内容高度灵活，同时可以最大限度提高资源利用率和降低能源浪费。智能制造的出现满足了市场的这种需求，但是，工厂究竟怎么才能实现“智能”，是一个值得业界进行深入探讨的课题。
 
    近日，在清华大学举办的“绿筑迹—台达绿色建筑展”上，台达集团-中达电通副董事长尹镟博先生在接受CONTROLENGINEERINGChina记者采访的时候，从产品、方案、人才三个方面，深入浅出地阐述了台达是如何助力智能工厂实现的。
 
    台达集团-中达电通副董事长尹镟博先生
 
    智能工厂=两化融合
 
    “不管是德国推出的工业4.0，美国的信息物理系统（CPS），或者是中国提出的《中国制造2025》，我们都能够发现，它们指向的是同一件事情，也正是我们国家正在努力做的事情——两化融合，即工业化和信息化的融合，而智能工厂正是两化融合的产物，”尹镟博明确指出。
 
    “智能工厂的信息化已经不仅仅是简单的工厂内部的管理信息化，更重要的是体现在对外的沟通上，”尹镟博强调。通过这种对外沟通，企业可以很迅速地了解客户的需求信息，透过这些资讯直接触动公司内部的资讯流，立刻生产出满足客户需要的产品，这是智能工厂强大竞争力的表现之一。另一方面，在接到客户订单时，经过大数据的分析，可以精确地做到资源合理分配，将各个任务分配给指定的供应商，从而使整个供应链一层一层有效地无缝连接起来。
 
    “未来的工业化产品将更加精致和注重质感，而这也正是智能工厂所追求的目标,”尹镟博分析道。一个产品既要精致，又要有质感，就不能存在瑕疵，除了要求设备的精密，还要求产品尺寸的全方位精准掌控，各个边角或者棱角都不能忽略；而要做到这一点，有时候是人力无法达到的或者很难实现的，因此需要借助于机器以及各种智能设备的配合。而这就是工业化带来的巨大价值，它可以实现很多关键技术和工艺的升级，轻松实现产品“美”与“质”的共同提升。
 
    “所以，智能工厂的实现就是工业化和信息化的深度融合，”尹镟博指出。实现智能工厂以后，企业可以大幅降低生产成本。这是国家绿色制造所追求的和想要实现的，也是台达一直坚持在做的事情。
 
    多元化产品，绿色化方案
 
    “台达一直以‘环保、节能、爱地球’为经营使命，持续开发创新产品和解决方案，不断努力提升产品的能源使用效率。目前，台达已经逐步从产品生产制造商，转型为整体节能解决方案提供商，”尹镟博表示。就产品层面来看，目前，台达能够提供包括伺服驱动器、传感器、仪器仪表、机器视觉、工业机器人等满足智能工厂应用需求的多类型产品。与此同时，台达产品端口也日趋多元化，为实现产品间的自由互联互通创造了条件。
 
    在智能工厂的解决方案方面，台达也有自己的一系列解决方案。通过与第三方合作，台达协助客户通过制造执行系统（MES）把机器连接在一起，实现设备层的互联互通，然后通过台达自主研发的SCADA工业组态软件，实现把整个工厂连接在一起，做到了线内、线外、层、厂之间的信息互通。在未来，台达更希望能够研发自己的MES系统，与自主研发的SCADA工业组态软件进行整合，通过与第三方的ERP公司合作，为客户提供自上而下的一体化解决方案，利用最少的机台生产最多样的产品，将机台的闲置率降到最低。
 
    同时，以“环保节能爱地球”为经营使命的台达，在智能工厂领域，绿色节能也是其核心优势之一。据统计，现在的工厂，30%-40%的能源消耗是在空调，30%-40%是在设备，10%-20%是在照明或者在办公设备上面，而台达在这几大高能耗方面都有相对应的解决方案。“在空调方面，有暖通空调解决方案；在设备，有变频器解决方案；在照明方面，有LED照明解决方案。此外，通过台达智能楼宇管控系统，可以对冷水机组、风冷热泵机组、变风量空调机组、配电系统监测等子系统进行整合监控管理，最大程度地降低整个工厂降耗。”尹镟博详细介绍道。
 
    值得一提的是，台达不仅具有多元化的产品和绿色解决方案，在网络通讯方面的实力也不容小觑。“目前，台达设立有实力雄厚的网络事业部，研发网络通讯设备、工业以太网以及3D模块等，使台达产品线如虎添翼，再加上台达研发的SCADA工业组态软件，已经可以实现人机互动、机台互动，这也是台达的一种潜在竞争力。”尹镟博补充道。
 
    产学合作，促进人才培育
 
    “智能工厂的实现，除了设备的智能化以及各个层面的信息互通之外，更重要的是人才的培育，因为人才是实施这一切的核心。台达在这方面从来都是不遗余力地进行倡导和实践，”尹镟博介绍道。从2008年开始，台达就逐渐与各个地方的职业培训中心展开合作，培育工业自动化的专业人才，提供从初级技能、中级技能、高级技能，一直到高级技师等各个阶段的培育课程。同时，台达也跟政府积极合作，展开了多样的职业培训。
 
    另一方面，为改善高校的实训环境，培养学生的创新和实际操作应用能力，台达从2009年开始与国内众多高校合作建立“台达自动化实验室”，推动国家工业自动化人才的培养，至今已与全国数十所院校开展了合作，包括武汉理工大学、成都信息工程学院、上海理工大学、江苏理工大学等，多个省市的师生受益于此。不仅于此，为了激发学生的工业自动化创新精神，台达从2014年开始每年举办“‘台达杯’高校自动化设计大赛”，受到广大高校师生和自动化行业的积极评价，为国家工业自动化人才的培育做出了最实际的贡献。
 
    台达的步伐还不止于此。据尹镟博先生介绍：“随着‘台达杯‘高校自动化设计大赛’规模和影响的不断扩大，会逐渐发展成为亚洲杯甚至世界杯；第二，台达希望人才的培育不仅仅是针对高校的学生，更希望是面向广大的社会人士，为此台达正在积极与地方的相关培训中心建立合作关系。此外，台达还将进一步促进两岸高校在教育教学方面的交流，实现取长补短、共同提高。
 
    泛用型为主导，定制化是方向
 
    “智能工厂虽然能够满足用户定制化的柔性生产，但是面对工业自动化产品还是以通用型产品为主，定制化产品只是一个发展的方向。”尹镟博明确指出。在工业自动化领域，对于70%-80%的客户来说，通用型产品即可满足应用要求；但是从行业的发展来看，就需要定制化的产品，因为随着产业的发展，通用型产品会越来越难以体现一个企业的竞争力和核心优势。为了保证自己的足够竞争力，每个企业都会生产区别于其他厂商的产品来提高自己的竞争力，彰显自己的优势和特点。
 
    “而台达在面向未来的智能工厂所能做的，就是追寻我们国家从制造大国转变为强国的步伐，在发展一体机的道路上走出自己的特色。根据市场的声音，继续秉持‘环保节能爱地球’的经营理念，研发更高速、更高尖、更节能的产品，为产业的发展提供更多的绿色解决方案，助力绿色智能工厂的实现，”尹镟博总结道。
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摘要智能车间，智能工厂，智能制造，三个层级，各有不同。





智能车间，智能工厂，智能制造，三个层级，各有不同。其中智能车间和智能工厂属于术的层级，智能制造才属于道的层级。术无穷，道亦无尽;道尽，术亦可无穷，但较难有质的突破。道未尽，术无穷，一直持续下去，终究会有质的突破。
1、智能车间

以产品生产整体水平提高为核心。关注于生产管理能力提高，产品质量提高，客户需求导向的及时交付能力提高，产品检验设备能力提高，安全生产能力提高，生产设备能力提高，车间信息化建设提高，车间物流能力提高，车间能源管理能力提高，等方面入手。





通过网络及软件管理系统把数控自动化设备(含生产设备，检测设备，运输设备，机器人等所有设备)实现互联互通，达到感知状态(客户需求，生产状况，原材料，人员，设备，生产工艺，环境安全等信息)，实时数据分析，从而实现自动决策和精确执行命令的自组织生产的精益管理境界的车间。

2、智能工厂

以工厂运营管理整体水平提高为核心，关注于产品及行业生命周期研究，从客户开始到自身工厂和上游供应商的整个供应链的精益管理通过自动化和信息化的实现，从满足到挖掘，乃至开拓和引领客户需求开始的销售与市场管理能力提高;提高环境，安全，健康管理水平;提高产品研发水平。

提高整个工厂生产水平，提高内外物流管理水平，提高售后服务管理水平，提高能源(电，水，气)利用管理水平，等方面入手，通过自动化，信息化来实现精益工厂建设和完成工厂大数据系统建立和发展完善，通过自动化和信息化实现从客户开始到自身工厂和上游供应商的整个供应链的精益管理，这是智能工厂。

3、智能制造

以提高国家竞争力为核心，关注整个制造业在全球产业和领域以及对应农业，服务业等国民经济组成部分的产业级管理水平的提高，结合智能工厂，智能服务，大数据系统(含软硬件建设)几个方面来实现精益管理思想文化，从而保证制造业的永续经营，国家的经济发展和长治久安，这才是一个“有智慧的”制造业。






举个例子说：以前因为重复建设造成的产能过剩现象，引进落后技术的现象，市场换技术的技术没学到市场也丢失的两头空现象，自家品牌被国外品牌低价收购后封杀的现象......,等等愚蠢的行为，在智能制造之后，都将不会出现。

从目前的情况来看，举例说明如下：

智能车间建设 如同提高每一个士兵单兵作战的能力。要做到每一颗子弹消灭一个敌人，每一颗炮弹消灭一群敌人，每一颗导弹消灭一堆敌人，枪枪准，炮炮中。

智能工厂建设 如同提高部队协同作战能力。大大小小的各个领域及类型的企业如同军队的班，排，连，营，团，旅，师，军，和 海军，陆军，空军，天军(太空部队)，需要提高海陆空天一体攻防协同作战全球打击能力。

智能制造 则是提高国家军事力量的整体能力。知道为谁而战-有灵魂;知道如何取胜-有头脑;做到零伤亡-功夫好;实现不战而屈人之兵，化敌为友-大智慧。






中国是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，拥有39个工业大类，191个中类，525个小类，从而形成了一个举世无双、行业齐全的工业体系。智能制造就是要为这个工业巨人的脑袋里面注入精益管理思想文化的灵魂和智慧，不然的话，就是一个空有各种各样软件的大脑，各种各样感应器和信息化技术的神经系统，各种各样自动化的骨骼和肌肉，虽然也是聪明强壮，但是没有大智慧。

美国和德国以及其它国家也具有与中国不同的政治体制以及经济状况，技术能力的差异。所以不能死搬硬套到中国来，他们的只能做为借鉴，不能全盘效仿，中国必须要在自身的基础和特点上建立自己的智能制造战略。






从目前的情况来看，运转起来应该这样思考。

对于智能车间，直接动手，政府支持大政策，投中钱(30%-50%)助力，做为启动电机和触媒，发动机转起来和真正发生反应靠企业自己的能力，不监不控，优胜略汰，只要结果，赛场跑步。

智能工厂建设，边干边看，政府支持大政策，投大钱(50%-80%) 壮胆，提高企业生存能力，万一失败不会死，万一伤残不会废，对于企业监而不控，鼓励跑步。

智能制造建设，直接动手打基础，政府支持大政策，基础建设投大钱( 100% ) 。

对于建立智能制造软件系统和硬件配置的关键产品的研发投入，直接动手打基础，政府支持大政策，研发投入与企业资金配套完成，对产品研发过程，质量及资金管理严格监控，杜绝“汉芯事件”或者其它的研发造假行为，可列为民法中的犯罪。






智能制造任重道远，政府做人才基础和技术基础培育，眼光放远，踏实走路。

智能车间努力实现的同时，对智能工厂也开始稳步前进，对智能制造同样开始奠定基础，这样踏踏实实地在国家的整体战略下一步一步的走下去，未来的中国，必将傲然屹立于世界的最前列，而领导中国的共产党人也将永远为人民所支持和爱戴。
 
来源：网络 查看全部

自动化改造我已使出洪荒之力，为什么收效甚微？这五大误区你必须知道！
1、引入机器人就是进行自动化升级改造
机器人的应用是自动化升级改造最具代表性的一个方面。但不等于能解决一切问题。气动液压控制及非标设备自动化也是实现自动化非常重要的手段之一。尤其针对一些特殊应用，机器人不能解决的，非标自动化设备才是答案。自动化升级改造，切不可只盯着机器人看，多种渠道才是最好。
2、机器人买回来就能用
机器人作为智能设备，并非简单安装调试即可使用。如果忽略机器人的开发（或二次开发）与应用，将会导致许多机器人买回来用不上或使用不当。拿机器人与体育运动员来做个类比，一群好运动员（机器人）加上一个好的教练（系统集成商）才是让整个球队（企业）获胜的关键。
3、自动化升级改造可以一步到位
真正的自动化升级改造，并非一个简单工位或是机器的更换就能完成，而是一项极其复杂的系统工程。自动化改造需量力而行，从比较成熟的自动化技术开始，从工厂急待升级改造的部位入手，逐步进行，切不可追求一步到位。
4、任何工序都可用自动化设备替代
采用自动化生产线进行生产的产品应有足够大的产量；产品设计和工艺应先进、稳定、可靠，并在较长时间内保持基本不变。并非所有工序都适合进行自动化改造。在大批、大量生产中采用自动线有显著的经济效益。
5、实现自动化改造就是实现了工业4.0
近来工业4.0及中国制造2025的概念非常火热，以致很多企业盲目跟风。制造业企业更应该关注的是实际技术与问题的解决方案。当发展到以信息为核心技术的广义管理自动化，工业4.0时代也将应运而生。
那么，如果企业需要使用工业机器人的系统，首先要做的是分析自己的生产过程，了解自己的需求。

一、分析并了解自己的需求

A 倾听并且仔细了解自己的需求

使用自动化系统，用来装配生产车间，进行生产制造，其目的是为了让产品生产和质量控制拥有最大的效率比。我们需要去到生产部门，熟悉生产的过程。需要去研究哪一些工艺是生产过程的短板，哪一些工艺过程可以实现自动化代替人工的。

把企业短期需求和长期目标结合起来，以此为基础来分析投资回报。不要只短浅的看到今天或者几年后，并就此决定所需要采购的设备。

B 培养并招募人才

如果需要革新技术，必然的需要有相对应该的技术人才。自动化装配车间必然会有很多的设备，公司的人才需要有快速学习的能力，可以尽快的熟悉集成商的系统。

C明确责任方

集成商和最终用户，都有责任保证生产过程的正常无误。集成商需要按照需求，提供符合客户要求的设备，专家级的指导。客户有责任提供生产设备所需要的相关信息。

二、选择靠谱的系统集成商

工业机器人自动化集成这个行业，在国内起来也没有几年，目前国内没有靠谱的集成商水平认定，那么我们就不能依据这些协会或者官方的认证来保护自己的选择。那么什么样的集成商，是相对靠谱的呢？

A合适的规模

考察作为一家机器人系统供应商，规模很重要。这是一家大而全的机器人供应商，比如类似国内的新松，国外的ABB，系统集成和机器人本体都做。还是一家仅有少数员工的，小而精的机器人供应商，比如UR，比如KMT。

大并不定代表更好，小也并不代表实力不够。

B专业的领域

一个合格的集成商，是针对于行业应用集成的。他们不仅仅是熟悉工业机器人，更需要了解的是这个行业的生产标准，生产要求，生产工艺。好的机器人公司，并不能做好的机器人系统。集成商卖给客户的，一定是可以生产客户产品的机器人，而不是机器人本身。

C专业的工程师团队和项目管理团队

当与专业的机器人系统集成商联系时，他们的专业技术人员或者销售，一般会提供详细的工程管理与实现细节，会倾听您的需求，并建议您进行一个可行性的分析或者前期的试生产。你可以在试生产的时候，去了解集成商技术人员的组成，看是否有多年工作经验的专家工程师，还是一大批年轻的刚毕业的学生。

D专业的文档

专业的机器人系统集成商，一般都有他们的标准产品，同样也有他们标准产品的的技术文档。 一般针对不同的客户，他们都会制作独立的技术文档。如果是国外的集成商，他们也会提供翻译文档，当然这部分或许会产生费用。

E承诺的备件

虽然这几年工业机器人的稳定性已经有了长足的发展，但是它们始终还是机器。世界上也从来没有人发明了永动机或永远不会磨损的机器，因此，你的机器人也还是会发生一些故障的。所以，必须了解你的供应商是否可以向你提供所需要的备件。

F专业的服务

如果你们公司是一家中小型企业，培训一个这一套系统的技术服务员是一比巨大的花费，也就是说，你可能大部分的问题还是要依靠的你的供应商。

一个专业的系统集成商，都会有专门的服务部门来处理设备服务的问题。他们一般会提供电话支持，邮件支持，或者他们的设备装配有远程支持的功能。

G清晰的保修

最后需要了解的就是有关保修的一些问题了。必须要明确的就是他们所提供的保修的时限、保修其是基于三班倒的吗、保修有限的时间等。 查看全部

未来智能工厂生产过程很可能像是电影《终结者》中的场景：可怜的铁板！还没进入无窗生产车间，246个库卡机器人就已经从四面八方扑过来。四处嗡嗡声和嘶嘶声，伺服电机嚎叫着，火花飞溅、激光耀眼。在近3.1万平车间里，折边、焊接、粘接、检验和传递都完全自动化。这里遍是油和炽热金属味道。






而“终结者”则是来自德国的库卡机器人。位于美国俄亥俄州的牧马人汽车厂里，它们几个小时就完成250台牧马人吉普车身部件组装。该工厂每天生产8个车型近900辆车，年产则达到近25万辆。如此多的车身生产的质量监控也由来自库卡的10个机器人完成。据该厂负责人介绍，2015年24.5万车身中只有三个超过严苛的误差值，这在非自动化生产车身的年代几乎是不能想象的误差率。
这么低的误差率是如何实现的？机器人本身会不会出现故障？
这个问题的答案则源自于一个非常重要的前提条件：机器人可以自行维护。而机器之所以可以自主维修预警，则归功于一系列数据和信号领域的传感器。

来自德国威斯特法伦州东部的浩亭公司HARTING则是这个领域的隐形冠军。尤为值得推崇的是他们研发的系列模块化智能连接器(Han-Modular®)则是该类传感器的代名词，它可单独与互联网连接，同时也可与气动线路、光纤电缆和以太网连接。连接器收集到的数据则通过无线射频识别（RFID）传输到浩亭公司迷你工业电脑MICA(Modular Industry Computing Architecture)，然后流向客户企业资源管理系统（ERP）。
这样就实现了机器在出现威胁性问题时及时启动对策。
MICA之所以在四月份汉诺威展会上获得工业界最负盛名的Hermes技术创新大奖，就是因为其强大的开放性、兼容性和扩展性。这些“黑铁盒子”通吃各种协议和接口，对数据进行收集、转换、预处理，使得许多原有的机器，都摇身变成适应工业4.0时代的要求。 






这类技术的解决思路，为资源和能源的节约提供了极大的便利，特别是为中国的中小企业以及大型企业当中，那些处于可淘汰可保留的机器设备，提供了很好的兼容升级的方案。
当然，传感器在工业领域的应用最早始于以流程为导向的工业领域，例如化学工厂、炼油厂已广泛使用传感器、制动器和分析测量工具，并通过导引系统来监测、控制以及规范流程。ABB公司安装在电机曲轴上一款传感器，可以测量温度、三轴振动、声音和磁场等参数。一旦出现非正常状态，它便会向维护专家预警。据ABB的数据声称，这样的传感器监测可以降低停机率70%。
令人惊讶的是，专家对加工厂非计划生产线停线原因的统计结果表明：将近40%的非计划停产是源自操作失误。
在基于流水线生产的汽车业尤为重要，特别是以丰田精益生产为主要生产组织方式的公司，降低停线率对于企业降低管理成本，提升生产效率有着非常巨大的应用前景。通过传感器给与的精确信息，操作人员将不再被数字和图片洪流淹没，而只需要得到识别和消除威胁安全关键事件所需服务。
这是一次工厂海量信息的自净化。现场预防维护的情景，被单独构建和识别。
而更加有意义的则是它会让整个加工流程更加高效：通过解决方案赋予结构化整体视角，制造工厂单独局部领域都实现相互协调，可能问题被及早发现并在其变得紧迫之前迅速解决。
那么现场的工程师又是如何实现与一个工厂中央控制系统，甚至是远程的指导专家的联系的呢？
它采用了德国菲尼克斯电气提供的“mGuard安全云服务”解决方案。这是一个远程维护和远程控制生态系统，可以实现在网络端对机器进行控制、检查甚至再编程。 
当然，相关的数据安全问题是个焦点。解决起来其实也不复杂，通过基于虚拟专用网络（VPN）就可以解决。正如一个花园里的浇水软管，水流情况（信息）从外部无法看到，只在管子内部（因特网）流动。为了避免服务技术人员与每个机器都需要新管道与办公室链接，技术人员和工厂之间架设了云服务。
而且只需要注册一次，就可以使用众多设备。
博世也为远程维护提供了其他可能方案。技术员只需简单将智能手机对准故障机器部分并借助特殊应用软件帮助开启视频模式，视频将会通过手机网络传输到部件生产商。那里驻守专家的操作建议将被安装有蓝屏技术的摄像桌面拍摄。
维修人员可以上传视频给远程专家，而专家有可以将指导视频反过来实时传输给现场技术人员，并将图片材料进行整理和回放。
实际上远程的产品专家，可以对现场技术人员展示，如何取下哪些部件，如何组装回去。操作人员也可以将所需工具、驱动设备或文件当作图片输入。目前该解决方案只应用在公司内部问题解决。

是的，技术人员在机器上操作被实时显示。远程在线专家的实时回馈，大大强化VR的应用场景。难道，以后的呼叫中心，会坐满了大专家？
机械制造技术和信息技术和，正在呈现深度融合的趋势，并且这一趋势将会在未来的到巩固和加强。制造商利用传感器收集的数据通过数据挖掘算法持续进行评估，来计算机器健康指数。同时机器在现场吐出来的数据，又作为下一个迭代成分，重新成为软件开发者的输入和改进验证基础。
设备不再只发出单调沉默的轰鸣声。机器正在试图说话，在厂房的聒噪声之外，新的信息洪流正在涌现。审时度势，机器正在自行解决自己的问题。 查看全部

经过深入研究工业4.0、中国制造2025等战略，结合十多年数字化车间建设的经验，兰光创新认为，制造企业应以中国制造2025为宗旨，以两化深度融合为突破口，参考德国工业4.0中的智能工厂模式及美国GE工业互联网等先进理念，结合企业实际情况，以人为本，建设“设备自动化、人员高效化、管理信息化”的中国特色的智能工厂。





典型的智能工厂示意图
、智能工厂的实施广度

我们可以参考德国工业4.0中对“智能工厂”的定义：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。前半句“智能化生产系统及过程”，是说除了包括智能化的机床、机器人等生产设施以外，还包括对生产过程的智能化管控，站在信息化的角度，就是智能化的MES制造执行系统。而后半句：“以及网络分布式生产设施的实现”，是指将生产所用的生产设施(如机床、热处理设备、机器人、AGV、测量测试等各种数字化设备)，进行互联互通、智能化的管理，实现信息化系统与物理系统的深度融合。目前很多企业实施的DNC/MDC(设备联网、设备监控系统)是其重要的基础。

2、智能工厂的实施深度

按照工业4.0战略的描述，理想状态的智能制造是一种高度自动化、高度信息化、高度网络化的生产模式，工厂内人、机、料自主协同，自组织、高效运转;工厂间，通过端对端集成、横向集成，实现了价值链的共享、协作，效率、成本、质量、个性化都得到了质的飞跃。

对于中国制造企业而言，现在恰逢“三期交叠”的困难期，企业希望既要符合工业4.0或者是中国制造2025的发展方向，又要投资小、见效快、确保成功率，如何在两者之间平衡，是一个很现实、也很重要的问题。

兰光创新认为，在本次智能化制造的革命中，企业一定要“着眼长远、立足当下”。既要符合工业4.0 的理念，体现出其主要特点，又要本着务实的原则实施工业4.0战略。比如，要汲取以前CIMS实施的经验与教训，不要过于理想化，不要过多强调自组织、自学习、自执行等高难度的智能技术，企业不是突破什么关键智能制造技术的研究单位，而是以创造效益为根本目的，要总体规划、分步实施，以效益为驱动，确保成功率。在自动化的基础上，实现信息化、网络化，在管理方面深挖潜力，充分发挥人的作用，构建具有适度智能的数字化、网络化、高效化、个性化的智能生产模式，切实做到明显的“提质增效”。并以量化为指标，循序渐进，全面提升企业的竞争力。假如通过3年时间，能将设备利用率提高100%，兰光创新认为就极有可能“确保企业的未来”，这些作法就是符合工业4.0战略思想的。

3、建设智能工厂要有全局的、系统的思想

最近，与制造企业进行有关智能工厂方面的交流时，看到生产效率与日本、欧美国家等发达国家的巨大差距后，很多管理者往往着急地说，我要再买些机器人加强自动化，或者说我要加强考核，让工人提高效率。

兰光创新认为，认识到自己与别人的差距，并有决心去行动、去改变，这是非常值得肯定的事情，但智能工厂是个系统工程，而不是从某个单一环节上就能解决的，光靠购买大量的设备或者仅对工人加强管理，对整体而言效果是有限的。试想一下：

如果生产计划都不准确，排产结果都是延期的，你怎么能够让工人保证按期交货?如果生产计划都是不科学的，本身就存在大量的等待时间，企业又怎么能怪工人不努力?

生产过程中，操作工与刀具、物料等生产准备人员本来就是并行协同的关系，如果一直延续以前串行的工作模式，出现“操作者很忙，机床很闲”的局面是在所难免的，单个工人身上已经很难挖掘潜力了，必须从生产流程、组织管理上进行优化管理;

还比如，如果信息化系统与生产设备脱节，不能充分发挥高端设备数字化通讯、自动采集等方面的优势，所有的工作还靠人工输入，又怎么能保证数据的实时性、准确性、客观性?没有这些数据的支撑，又怎么能及时获知生产信息，及时作出科学的管理决策?

如果不能对物料、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益化的管控，不是积压就是短缺，这种粗放型的管理又如何能保证生产效率的提升与成本的降低?

前面也讲过，数据就是企业的财富，没有良好的信息化管理系统，没有自动化的数据采集系统，没有智能化的大数据分析，没有形象直观的展示系统，这些数据就白白丢失掉了，企业永远只能处于凭经验、拍脑袋的粗放型管理状态。

兰光创新认为，企业在智能工厂建设时一定要从全局思考，打造一个全面的、有体系的智能工厂管理系统，从各个方面进行优化、挖掘潜力，最大程度地提升企业的生产效率及管理水平。

三、从六个维度打造具有中国特色的智能工厂

如何打造中国特色的智能工厂?从哪几个方面入手?智能做成什么程度?针对这些企业关心的问题，兰光创新在领先的智能工厂整体解决方案的基础上，结合工业4.0等先进理念，在国内首次提出了 “六维智能理论”，即要从6个维度的“智能”打造中国特色的智能工厂：智能计划排产、智能生产过程协同、智能设备互联互通、智能生产资源管控、智能质量过程控制、智能大数据分析与决策支持。该理论分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等6个方面着手，实现全面的精细化、精准化、自动化、信息化、网络化的智能化管理与控制，既很好地符合了德国智能工厂的定义，又能与美国工业互联网、以及中国制造2025等理念完全吻合。










2015年5月11日，信息化领域权威媒体《信息化周刊》以“中国版“智能工厂”什么样”为题将该理论在头版头条刊出，一石激起千层浪，该文随即被网易、新华网、工控网、环球网、中国信息产业网等数十家媒体进行了转载，并引发了业内的强烈反响，被认为对制造企业进行智能工厂建设，乃至对行业标准的制订都具有非常重要的借鉴意义。

下面，简单地介绍一下这6个智能。

1、智能计划排产

首先从计划源头上确保计划的科学化、精准化。通过集成，从ERP等上游系统读取主生产计划后，利用APS进行自动排产，按交货期、精益生产、生产周期、最优库存、同一装夹优先、已投产订单优先等多种高级排产算法，自动生成的生产计划可准确到每一道工序、每一台设备、每一分钟，并使交货期最短、生产效率最高、生产最均衡化。这是对整个生产过程进行科学的源头与基础。





2、智能生产过程协同

为避免贵重的生产设备因操作工忙于找刀、找料、检验等辅助工作而造成设备有效利用率低的情况，企业要从生产准备过程上，实现物料、刀具、工装、工艺等的并行协同准备，实现车间级的协同制造，可明显提升机床的有效利用率。





还比如，随着3D模型的普及，在生产过程中实现以3D模型为载体的信息共享，将CATIA、PRO/E、NX等多种数据格式的3D图形、工艺直接下发到现场，做到生产过程的无纸化，也可明显减少图纸转化与看图的时间，提升工人的劳动效率。





3、智能的设备互联互通。

无论是工业4.0、工业互联网、还是中国制造2025，其实质都是以CPS赛博物理系统为核心，通过信息化与生产设备等物理实体的深度融合，实现智能制造的生产模式。对企业来讲，将那些贵重的数控设备、机器人、自动化生产线等数字化设备，通过DNC/MDC的机床联网、数据采集、大数据分析、可视化展现、智能决策等功能，实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状态的实时监控等，就是CPS赛博物理系统在制造企业中最典型的体现。





DNC是Distributed Numerical Control的简称，意为分布式数字控制，国内一般统称为机床联网。DNC系统通过一台服务器可实现对所有数控设备的双向并发通讯，支持Fanuc、Siemens、Heidenhain等上百种控制系统，兼容RS232、422、485、TCP/IP、无线等各类通讯方式，具有远程通讯、强制上传等常见功能，将数控设备纳入整个IT系统进行集群化管理。

管理学大师彼得·德鲁克曾经说过“你如果无法度量它，就无法管理它”，我们不仅需要通过DNC解决互联的问题，更需要通过MDC(Manufacturing Data Collection，直译为制造数据采集，俗称为机床监控)解决数据自动采集、透明化、量化管理的问题。

MDC通过一台计算机可以同时自动采集4096台数控设备，兼容数控机床、热处理设备(如熔炼、压铸、热处理、涂装等设备)、机器人、自动化生产线等各类数字化设备，兼容西门子等所有机床控制系统，以及三菱、欧姆龙等各类PLC的设备。

对高端带网卡的机床，可直接采集到机床的实时状态、程序信息、加工件数、转速和进给、报警信息等丰富的信息。并以形象直观的图形化界面进行显示，比如，绿色表示机床正在运行，黄色表示机床开机没干活，灰色表示没开机，红色表示故障，鼠标在机床图形上一点，相关的机床详细信息就全部实时地显示出来，实现对生产过程的透明化、量化管理。





如果要实现更逼真的显示效果，可通过3D虚拟技术以立体的形式展现车间、设备、人体模型等，可以实现人体的行走、机床的放大缩小、设备信息的实时显示等各种操作，给用户一个更直观、形象的展现。





4、智能生产资源管理

通过对生产资源(物料、刀具、量具、夹具等)进行出入库、查询、盘点、报损、并行准备、切削专家库、统计分析等功能，有效地避免因生产资源的积压与短缺，实现库存的精益化管理，可最大程度地减少因生产资源不足带来的生产延误，也可避免因生产资源的积压造成生产辅助成本的居高不下。





5、智能质量过程管控

除了对生产过程中的质量问题进行及时的处理，分析出规律，减少质量问题的再次发生等技术手段以外，在生产过程中对生产设备的制造过程参数进行实时的采集、及时的干预，也是确保产品质量的一个重要手段。

通过工业互联网的形式对熔炼、压铸、热处理、涂装等数字化设备进行采集与管理，如采集设备基本状态，对各类工艺过程数据进行实时监测、动态预警、过程记录分析等功能，可实现对加工过程实时的、动态的、严格的工艺控制，确保产品生产过程完全受控。





当生产一段时间，质量出现一定的规律时，我们可以通过对工序过程的主要工艺参数与产品质量进行综合分析，为技术人员与管理人员进行工艺改进提供科学、量化的参考数据，在以后的生产过程中，减少不好的参数，确保最优的生产参数，从而保证产品的一致性与稳定性。

6、智能决策支持

在整个生产过程中，系统运行着大量的生产数据以及设备的实时数据，在兰光创新的很多用户里，企业一个车间一年的数据量就高10亿条以上，这是一种真正的工业大数据，这些数据都是企业宝贵的财富。对这些数据进行深入的挖掘与分析，系统自动生成各种直观的统计、分析报表，如计划制订情况、计划执行情况、质量情况、库存情况、设备情况等，可为相关人员决策提供帮助。这种基于大数据分析的决策支持，可以很好地帮助企业实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。





基于大数据分析的智能决策支持报表

总之，通过以上6个方面智能的打造，可极大提升企业的计划科学化、生产过程协同化、生产设备与信息化的深度融合，并通过基于大数据分析的决策支持对企业进行透明化、量化的管理，可明显提升企业的生产效率与产品质量，是一种很好的数字化、网络化的智能生产模式。

四、典型案例

兰光创新一直致力于高端离散制造企业智能工厂的研发与建设，在国内有包括航天、航空、兵器、船舶、机车、汽车零部件、模具、机械制造等超过500多家用户，是智能工厂的领航者与领先品牌。

下面举几个典型案例与大家分享。

1、宁夏共享集团——多品种小批量生产模式

共享集团始建于1966年，是宁夏50户工业龙头企业之一、出口创汇骨干企业和利税大户。企业同时也是国家级技术中心，近三年连续被评为中国机械工业企业核心竞争力100强企业，多次获得美国通用电气、西门子最佳供应商。自1992年以来，连续十余年，在铸造产品的行业评比中持续获得第一名或金奖，是中国专业铸造企业的排头兵。

产品主要包括能源设备铸件(燃气轮机、蒸汽轮机、水力发电设备、核电设备等)、压缩机铸件、近海石油设备铸件、造船设备铸件、通用机械类铸件，以及燃汽轮机、蒸汽轮机、风力发电、重型机械、通用机械等的机械加工、装配以及金属模具制作等。





经过多年的信息化建设，共享集团已经实施了ERP、PDM、TDM等多个信息化系统，为集团经济效益的提升提供了强有力的保障。但是精工工厂、模具工厂等制造分厂，长期以来还处于信息化“真空状态”，严重地制约了企业的快速发展。

2012年，通过兰光智能工厂(包括DNC/MDC/MES等产品)的成功实施，共享集团建设了一套先进、高效、实用、集成化的智能化生产管理系统。通过与ERP、TDM系统进行无缝集成，打通了生产制造过程中的信息壁垒，主生产计划自动下发到MES系统，车间计划排产的情况和现场执行进度及时向上游系统反馈;利用全球顶尖的JobDISPO实现计划的快速排产，以可视化、透明化、图形化的技术手段，为车间生产提供科学、可靠的生产计划;通过直观的能力平衡，完成对设备资源合理、均衡的调配，提高了生产计划的准确性和可执行性;通过DNC/MDC实现了机床的网络通讯、程序集中管理、设备数据自动采集，并与计划形成闭环管理。通过兰光智能工厂系统的实施，企业的生产模式也由“推动式”逐渐向“拉动式”转变，充分体现了兰光智能工厂是实现“精益生产”的软件载体的理念。

系统实施后，显著地提高了企业生产效率，机床利用率提高了30%，产品的制造周期缩短25%以上。

2：青岛海尔模具有限公司——单件生产模式





青岛海尔模具有限公司是模具行业龙头企业，为了响应海尔集团向“数字化、网络化、智能化”的“互联工厂”转型战略要求，最大程度地提升生产效率，降低对操作人员技能的要求，青岛海尔模具公司于2013年成功地实施了兰光CPS系统。该系统以生产设备为中心，用一台服务器实现了对上百台数控设备的分布式联网，实现了程序的自动传输、集中管理、虚拟仿真，以及设备的数据实时采集。为减低设备等待时间与对人员的技能要求，通过信息化手段，实现了程序、刀具、夹具等并行准备，以及计划、技术文档等信息的共享。设备状态、设备利用率、工作时间、故障信息在企业内网实时发布，各部门响应处理速度大幅度提高，明显提升了企业的生产效率和竞争力。

直接效益:

平均每天减少机台准备时间0.5小时/次，按照100台设备计算，100台×0.5小时×200元/小时×300天=300万元。

间接效益：

加工程序、刀具参数实现自动传输，效率明显提升，节省了大量人力成本;

设备故障在线监测，实时的短信通知，提高维修响应速度50%;

实现生产协同准备，减少设备的待机时间，有效提高当日计划完成率15%;

通过实时加工参数监控，减少了违规操作，降低了废品数量;

生产部计划执行的准确性提升了20%以上;

企业的总体运营效率提高20%以上!





数字化工厂生产线一瞥

3、中信戴卡股份有限公司——大批量的离散制造模式

中信戴卡轮毂股份有限公司是全球最大的铝合金车轮制造企业，中国唯一进入全球汽车零部件配套供应商100强的中国企业。

自2013年11月开始，兰光创新陆续为秦皇岛戴卡、滨州戴卡、宁波戴卡、凯斯曼等成员企业实施了兰光LPS系统，通过先进的生产过程数字化、精细化管理，以及设备的联网、采集、大数据分析、可视化展现、智能决策分析，实现了“工业自动化”+“管理信息化”的高度融合，建成了国内领先的智能工厂，取得明显的经济与社会效益，已经成为了中国“两化深度融合”的典范，也是工业4.0在中国制造企业很好的探索与实践。





 
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   当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。预计未来3-5年，全国将涌现出一批智能工厂。
智能工厂的内涵及建设重点
智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。图1所示为企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。纵向集成和横向集成均以CPS和工业互联网为基础，产品、设备、制造单元、生产线、车间、工厂等制造系统的互联互通，及其与企业不同环节业务的集成统一，则是通过数据应用和工业云服务实现，并在决策层基于产品、服务、设备管理支撑企业最高决策。这些共同构建了一个智能工厂完整的价值网络体系，为用户提供端到端的解决方案。
由于产品制造工艺过程的明显差异，离散制造业和流程制造业在智能工厂建设的重点内容有所不同。对于离散制造业而言，产品往往由多个零部件经过一系列不连续的工序装配而成，其过程包含很多变化和不确定因素，在一定程度上增加了离散型制造生产组织的难度和配套复杂性。企业常常按照主要的工艺流程安排生产设备的位置，以使物料的传输距离最小。面向订单的离散型制造企业具有多品种、小批量的特点，其工艺路线和设备的使用较灵活，因此，离散制造型企业更加重视生产的柔性，其智能工厂建设的重点是智能制造生产线。
流程型制造业的特点是管道式物料输送，生产连续性强，流程比较规范，工艺柔性比较小，产品比较单一，原料比较稳定。对于流程制造业而言，由于原材料在整个物质转化过程中进行的是物理化学过程，难以实现数字化，而工序的连续性使得上一个工序对下一个工序的影响具有传导作用，即如果第一道工序的原料不可用，就会影响第二道工序。因此，流程型制造业智能工厂建设的重点在于实现生产工艺的智能优化和生产全流程的智能优化，即智能感知生产条件变化，自主决策系统控制指令，自动控制设备，在出现异常工况时，即时预测和进行自愈控制，排除异常、实现安全优化运行；在此基础上，智能感知物流、能源流和信息流的状况，自主学习和主动响应，实现自动决策。
智能工厂主要建设模式
由于各个行业生产流程不同，加上各个行业智能化情况不同，智能工厂有以下几个不同的建设模式。
第一种模式是从生产过程数字化到智能工厂。在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控，侧重从生产数字化建设起步，基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。因此其智能工厂建设模式为：一是推进生产过程数字化，在生产制造、过程管理等单个环节信息化系统建设的基础上，构建覆盖全流程的动态透明可追溯体系，基于统一的可视化平台实现产品生产全过程跨部门协同控制；二是推进生产管理一体化，搭建企业CPS系统，深化生产制造与运营管理、采购销售等核心业务系统集成，促进企业内部资源和信息的整合和共享；三是推进供应链协同化，基于原材料采购和配送需求，将CPS系统拓展至供应商和物流企业，横向集成供应商和物料配送协同资源和网络，实现外部原材料供应和内部生产配送的系统化、流程化，提高工厂内外供应链运行效率；四是整体打造大数据化智能工厂，推进端到端集成，开展个性化定制业务。
第二种模式是从智能制造生产单元（装备和产品）到智能工厂。在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。因此其智能工厂建设模式为：一是推进生产设备（生产线）智能化，通过引进各类符合生产所需的智能装备，建立基于CPS系统的车间级智能生产单元，提高精准制造、敏捷制造能力。二是拓展基于产品智能化的增值服务，利用产品的智能装置实现与CPS系统的互联互通，支持产品的远程故障诊断和实时诊断等服务；三是推进车间级与企业级系统集成，实现生产和经营的无缝集成和上下游企业间的信息共享，开展基于横向价值网络的协同创新。四是推进生产与服务的集成，基于智能工厂实现服务化转型，提高产业效率和核心竞争力。
例如，广州数控通过利用工业以太网将单元级的传感器、工业机器人、数控机床，以及各类机械设备与车间级的柔性生产线总控制台相连，利用以太网将总控台与企业管理级的各类服务器相连，再通过互联网将企业管理系统与产业链上下游企业相连，打通了产品全生命周期各环节的数据通道，实现了生产过程的远程数据采集分析和故障监测诊断。三一重工的18号厂房是总装车间，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，通过在生产车间建立“部件工作中心岛”，即单元化生产，将每一类部件从生产到下线所有工艺集中在一个区域内，犹如在一个独立的“岛屿”内完成全部生产。这种组织方式，打破了传统流程化生产线呈直线布置的弊端，在保证结构件制造工艺不改变、生产人员不增加的情况下，实现了减少占地面积、提高生产效率、降低运行成本的目的。目前，三一重工已建成车间智能监控网络和刀具管理系统、公共制造资源定位与物料跟踪管理系统、计划、物流、质量管控系统、生产控制中心（PCC）中央控制系统等智能系统，还与其他单位共同研发了智能上下料机械手、基于DNC系统的车间设备智能监控网络、智能化立体仓库与AGV运输软硬件系统、基于RFID设备及无线传感网络的物料和资源跟踪定位系统、高级计划排程系统（APS）、制造执行系统（MES）、物流执行系统（LES）、在线质量检测系统（SPC）、生产控制中心管理决策系统等关键核心智能装置，实现了对制造资源跟踪、生产过程监控，计划、物流、质量集成化管控下的均衡化混流生产。
第三种模式是从个性化定制到互联工厂。在家电、服装、家居等距离用户最近的消费品制造领域，企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产，侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。因此其智能工厂建设模式为：一是推进个性化定制生产，引入柔性化生产线，搭建互联网平台，促进企业与用户深度交互、广泛征集需求，基于需求数据模型开展精益生产；二是推进设计虚拟化，依托互联网逆向整合设计环节，打通设计、生产、服务数据链，采用虚拟仿真技术优化生产工艺；三是推进制造网络协同化，变革传统垂直组织模式，以扁平化、虚拟化新型制造平台为纽带集聚产业链上下游资源，发展远程定制、异地设计、当地生产的网络协同制造新模式。
智能工厂发展重点环节
随着未来智能工厂发展浪潮的逼近。未来，将有几个行业或者领域迎来发展高潮。
首先是虚拟仿真设计。随着三维数字化技术的发展，传统的以经验为主的模拟设计模式逐渐转变为基于三维建模和仿真的虚拟设计模式，使未来的智能工厂能够通过三维数字建模、工艺虚拟仿真、三维可视化工艺现场应用，避免传统的“三维设计模型→二维纸质图纸→三维工艺模型”研制过程中信息传递链条的断裂，摒弃二维、三维之间转换，提高产品研发设计效率，保证产品研发设计质量。
随着仿真技术的发展，原有的对工件几何参数及干涉进行校验的几何仿真逐渐转变成产品加工、装配、拆卸、切削和成型过程的物理仿真，使未来的智能工厂实现在复杂虚拟环境下对产品运行生产效果进行仿真分析和验证，以达到产品开发周期和成本的最低化、产品设计质量的最优化和生产效率的最高化，增强企业的竞争能力。
未来我国应着重突破MBD技术、物理仿真引擎系统架构、仿真模型三个环节，具体如表1所示。
其次是网络化智能设备。生产设备的智能化程度将在网络化条件下得到快速提升，传统制造模式出现颠覆性的变革，具体表现高度密集的生产设备、生产设备智能化和柔性化制造方式这三个方面。
随着技术的进步以及人工成本的逐渐上升，未来工厂内所有工作逐渐由系统控制的核心生产设备来实现，工作人员不直接参与生产第一线工作，只是从事一些新产品开发、生产工艺改进、新机器设备发明创新等高质量复杂劳动。高度密集的生产设备将使未来智能工厂的生产成本逐渐降低，产品质量将得到大幅提升。
在生产设备智能化方面，生产设备联网助力未来工厂日益智能化。生产设备依托安全的生产网络和系统能够实现智能校正、智能诊断、智能控制、智能管理等功能和生产设备之间的智能化信息交换，协同性和开放性明显提升。智能化生产设备的应用，使未来智能工厂生产过程更加灵活、高效并具有可持续发展性。
在柔性化制造方式方面，增材制造方式促进智能工厂日渐绿色化和柔性化。传统的材料去除加工方法将逐渐被低耗能、低污染甚至无污染的增材制造方式所取代，这种制造方式尤其适合动力设备、航空航天、汽车等高端产品上的关键零部件的生产。
根据以上发展方向，我国应当着重突破以下环节，具体如表2所示。
再次是模块化定制生产。多批次、小产量的生产盈利能力在模块化生产方式下逐渐得到提升，产品日益满足消费者个性化需求，具体表现在模块生产和模块组装这两个方面。
在模块生产方面，生产可自由组合的模块助力智能工厂日益集约化。传统的固定生产线将无法满足客户定制化需求而逐渐消失，可动态组合的模块化生产方式将成为主流。在模块化生产方式下，产品被分解成无数个具有不同用途或性能的模块。每个模块将通过制造执行系统被生产出来，杜绝未来智能工厂的浪费环节，保证质量、优化成本、缩短周期。
在模块组装方面，标准化、通用化模块之间的组合提升智能工厂定制化生产盈利能力。根据产品的性能、结构选择满足需求的模块，通过模块结构的标准化，将选取出的各模块自由组装出满足客户个性化需求的产品，使未来智能工厂产品的品种更丰富、功能更齐全、性能更稳定。
当前我国应着重突破以下环节，具体如表3所示。
大数据化精益管理。产品的研发、生产和管理方式通过工业大数据挖掘和分析逐渐得到创新，工厂管理日趋精益化。具体表现在客户价值管理、精益生产和精益供应链这三个方面。
在客户价值管理方面，基于大数据的客户价值提升趋势明显。随着移动互联、物联网等新一代信息技术逐渐渗透到产品生产的各个环节，大数据配套软硬件的日益完善，安全性和标准化程度的逐步提升，通过对客户与工业企业之间的交互和交易行为方面大数据的分析，产品的研发设计呈现出众包化发展趋势，同时产品售后服务得到不断改进和完善。
在精益生产方面，基于大数据的生产制造日益精益化。制造企业通过实时收集生产过程中所产生的大数据，对生产设备诊断、用电量、能耗、质量事故等方面进行分析与预测，能够及时发现生产过程中的错误与瓶颈并进行优化。通过运用大数据技术，未来智能工厂实现生产制造的精益化，提升生产过程的透明度、绿色性、安全性和产品的质量。
在精益供应链方面，基于大数据的供应链优化趋势显著。随着大数据基础条件的日益成熟，制造企业能够获得完整的产品供应链方面的大数据，通过对这些大数据的分析，预测零配件价格走势、库存等情况，克服传统供应链中缺乏协调和信息共享等问题，避免牛鞭效应的发生，实现供应链的优化。基于大数据的精益供应链管理消减了智能工厂整个供应链条中成本和浪费情况，提升了仓储和配送效率，实现了无库存或库存达到极小。
当前我国应着重突破以下环节，如表4所示。
最后是柔性化新型人机交互。人与机器的信息交换方式随着技术融合步伐的加快向更高层次迈进，新型人机交互方式被逐渐应用于生产制造领域。具体表现在智能交互设备柔性化和智能交互设备工业领域应用这两个方面。
在智能交互设备柔性化方面，技术和硬件的不断更新有利于智能交互设备日益柔性化优势的形成。随着移动互联、物联网、云计算、人机交互和识别技术等核心技术的发展，交互设备硬件日趋柔性化，智能交互设备逐渐呈现出设计自由新颖、低功耗、经摔耐用、贴近人体等优势，这就为未来智能工厂新型人机交互的实现提供了基础。
在智能交互设备工业领域应用方面，柔性化智能交互设备助力智能工厂新型人机交互方式的实现。随着技术融合步伐的加快，柔性化智能交互设备从个人消费领域被逐渐引入到制造业，作为生产线装配及特殊环节工作人员的技术辅助工具，使工作人员与周边的智能设备进行语音、体感等新型交互。智能交互设备工业领域的应用，提升了未来智能工厂的透明度和灵活性。
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