智能制造新模式应用及智能工厂建设.pdf

智能制造新模式及智能工厂建设 - 2 - 前言 智能制造的困惑 - 3 - 前言 - 4 - 前言 信息化维度 装备维度 人工智能维度 物联维度 数据维度 管理维度 - 5 - 前言 获得资源 提升竞争力 轻松管控 Contents Page 目录页 二 智造的管理基础 三 智造的硬件基础 五 系统集成与实施 四 智造的软件基础 一 智造的企业应用 Contents Page 目录页 二 智造的管理基础 三 智造的硬件基础 五 系统集成与实施 四 智造的软件基础 一 智造的企业应用 01 工业发展趋势 02 所解决的痛点 03 企业应用场景 - 8 - 01 工业发展趋势 为什么工业的未来属于人工智能和智能制造？ 第一次工业革命 第二次工业革命 第三次工业革命 第四次工业革命 放大体力 蒸汽时代 放大精确力 电气时代 放大记忆力 放大计算力 放大执行力 信息时代 放大思考力 智能时代 01 02 03 04 - 9 - 01 工业发展趋势 未来灭的就是不变的你，自己不革命· · · 我消灭你，与你无关 ——《三体》 - 10 - 02 所解决的痛点 企业的 竞争力在哪里？ Q C D 产品质量 工作质量 品牌质量 品质 工作效率 快速反应 交期 价格优势 利润空间 成本 - 11 - 02 所解决的痛点 很多企业的现状：三高状态 - 12 - 02 所解决的痛点 运输的QCD目标 恒速度 无障碍 专线 加减速专区 零故障 合理使用 合理维护 预防性维修 高负载 承载大 空间利用率高 低油耗 经济时速 省油型车辆 多 省 安全 快 - 13 - 02 所解决的痛点 提高运输能力的方法 对应的企业解决方案 清除路上的障碍物 消除浪费 制定交通规则，安装红绿灯等 断点拉动 消除十字路口、限定车速 价值流动 选更适合的车、轻装上阵 提炼价值 安装GPS 实时数据采集 无人驾驶、遥控驾驶 自动化，智能化 交通运输管理系统 信息化，智能化 更换交通方式 流程再造或者工艺调整 - 14 - 02 所解决的痛点 可以头尾相连的EO-Smart 2无人驾驶电动汽车 - 15 - 02 所解决的痛点 解决之道 - 16 - 03 企业应用场景 智能制造的系统架构 - 17 - 03 企业应用场景 智能工厂架构 - 18 - 03 企业应用场景 智能制造的四大基本要素 产品 智能化 设备 智能化 管理 智能化 服务 智能化 可追溯 可识别 可定位 感知决策 执行维护 自组织 自适应 数据驱动 信息集成 组织优化 流程再造 智能化 生产方式 研 发 设 计 加 工 制 造 传感无所不在 信息网络技术 从生活领域向生产领域 加速延伸 生产工具 生产模式 生产组织形态 连接无所不在 数据无所不在 计算无所不在 服务无所不在 创新 突破 变革 需求挖掘 实时响应 用户参与 - 19 - 03 企业应用场景 智能制造的系统架构:系统层级 设备层：数控机床、机器人、传感器、仪器仪表等 企业层：面向企业的经营管理，ERP、PLM、SCM、CRM等 车间层：实现面向工厂/车间的生产管理，包括MES等 控制层：SCADA、DCS、现场总线、PLC、控制系统等 协同层：企业共享信息实现协同研发、智能生产、精准物流和智能服务等 企业层：面向企业的经营管理，ERP、PLM、SCM、CRM等 车间层：实现面向工厂/车间的生产管理，包括MES等 控制层：SCADA、DCS、现场总线、PLC、控制系统等 协同层：企业共享信息实现协同研发、智能生产、精准物流和智能服务等 - 20 - 03 企业应用场景 AI在智能工厂中的应用 基础支撑 大数据 Title Goes Here 语音 视觉 触觉 推理 基础支撑 云计算 智能应用 创造 弱AI 强AI 深度学习 智能应用 连续性学习 深度学习 创造型学习 - 21 - 03 企业应用场景 强AI可预见的后果 - 22 - 03 企业应用场景 弱AI在智能工厂中的应用 01 人工编程 机器根据指令执行，从结果上看是智能的 02 设定任务 机器采集数据、学习、找出规律，完成任务 Contents Page 目录页 二 智造的管理基础 三 智造的硬件基础 五 系统集成与实施 四 智造的软件基础 一 智造的企业应用 01 数据与智造 02 流程与智造 03 精益与TPM - 24 - 01 数据与智造 智能制造基础中的基础 - 25 - 01 数据与智造 三分技术 七分管理 十分数据 技术、管理、数据之间的关系 - 26 - 01 数据与智造 企业资源管理 企业中的数据流现状 - 27 - 01 与智造 Volume (大量) Velocity(高速) Variety (多样) Value (价值) 稳定性 准确性 稳定性 稳定性 可实时性 【智能制造新模式应用及智能工厂建设】的文档详细探讨了制造业的未来趋势，核心在于通过人工智能、物联网、数据和管理的融合来提升企业竞争力。本文档首先指出，工业的发展历程从蒸汽时代到电气时代，再到信息时代，现在正迈向智能时代，每一次变革都极大地放大了人类的能力，而未来的企业必须不断创新，否则将面临被时代淘汰的风险。 智能制造的主要痛点在于如何提升产品质量、工作效率、降低成本，同时确保交期和利润空间。文档列举了许多企业在运营中面临的“三高”问题，即高成本、高浪费、高故障率，并提出了解决方案，如通过优化流程、利用自动化和智能化技术提高运输能力，例如采用无人驾驶和远程控制技术，以及通过信息化、智能化的交通运输管理系统进行实时监控和预防性维护。 智能工厂的构建涉及到多个维度，包括产品、设备、管理和服务的智能化。这四个基本要素强调了产品追溯、设备自主决策和执行、管理优化以及服务个性化的能力。智能工厂的系统架构涵盖了设备层、企业层、车间层、控制层和协同层，通过集成不同层级的系统，如ERP、MES、SCADA等，实现全生产链的智能化。 人工智能在智能工厂的应用分为弱AI和强AI两种类型。弱AI主要用于设定任务、数据学习和规律发现，如通过机器学习改进生产流程。而强AI则具有更高的自我学习和创新能力，可能带来更深远的产业变革。但同时，强AI也可能引发一系列不可预见的后果，需要谨慎对待。 文档还强调了数据在智能制造中的基础性作用，认为技术、管理和数据是企业成功的关键因素，其中数据占据了十分之七的重要性。企业资源管理中的数据流需要优化，以提高数据的稳定性和准确性，实现实时响应，从而更好地服务于智能制造的目标。 智能制造新模式及智能工厂建设是通过结合信息化、物联网、人工智能等技术，优化管理、提升设备效率、强化数据驱动，以实现生产过程的智能化和效率最大化。这种转型对于企业来说，意味着从传统的生产模式向灵活、高效、自动化的生产方式转变，从而在激烈的市场竞争中取得优势。