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2023智能工厂建设之16个环节45个智能制造典型场景
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智能制造场景是智能工厂的核心组成部分,是指面向制造过程各个环节,通过新一代信息技术、先进制造技术的深度融合,部署高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备、行业成套装备等智能制造装备,集成相应的工艺、软件等,实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。根据“十三五”以来智能制造发展情况和企业实践,结合技术创新和融合应用发展趋势,凝练总结了16个环节45个智能制造典型场景,为智能工厂建设提供参考。 一、工厂建设 通过三维建模、系统仿真、设计优化,实现基于模型的工厂设计、交付和建设,提高建设效率和质量,降低成本。 1.工厂数字化设计。应用工厂三维设计与仿真软件,集成工厂信息模型、制造系统仿真、专家系统和AR/VR等技术,高效开展工厂规划、设计和仿真优化,实现数字化交付。 5.数据驱动产品设计优化。打通产品设计、生产作业、售后服务等环节数据,结合人工智能、大数据等技术,探索创成式设计,持续迭代产品模型,驱动产品优化创新。 三、工艺设计 通过制造机理分析、工艺过程建模和虚拟制造验证,实现工艺设计数字化和工艺技术创新,提高工艺开发效率,保障可行性。 6.工艺数字化设计。应用工艺仿真软件和工艺知识库,基于机理、物性表征和数据分析技术,建立加工、检测、装配、物流等工艺模型,进行工艺全过程仿真,预测加工缺陷并改进工艺方案和参数。 四、计划调度 通过市场订单预测、产能平衡分析、生产计划制定和智能排产,开展订单驱动的计划排程,优化资源配置,提高生产效率。 8.生产计划优化。构建企业资源管理系统,应用约束理论、寻优算法和专家系统等技术,实现基于采购提前期、安全库存和市场需求的生产计划优化。 9.车间智能排产。应用计划排程系统,集成调度机理建模、寻优算法等技术,实现基于多约束和动态扰动条件下的车间排产优化。 10.资源动态配置。依托制造执行系统,集成大数据、运筹优化、专家系统等技术,开展基于资源匹配、绩效优化的精准派工,实现人力、设备、物料等制造资源的动态配置。 五、生产作业 部署智能制造装备,通过精益生产管理、工艺过程控制优化、产线灵活配置、设备协同作业,实现智能化生产作业和精细化生产管控,提高生产效率,降低成本。 11.精益生产管理。应用六西格玛、5S管理和定置管理等精益工具和方法,开展相关信息化系统建设,实现基于数据驱动的人、机、料等精确管控,提高效率,消除浪费。 12.先进过程控制。部署智能制造装备,依托先进过程控制系统,融合工艺机理分析、多尺度物性表征和建模、实时优化和预测控制等技术,实现精准、实时和闭环的过程控制。 13.工艺动态优化。部署智能制造装备,搭建生产过程全流程一体化管控平台,应用工艺机理分析、多尺度物性表征和流程建模、机器学习等技术,动态优化调整工艺流程/参数。 14.产线柔性配置。部署智能制造装备,应用模块化、成组和产线重构等技术,搭建柔性可重构产线,根据订单、工况等变化实现产线的快速调整和按需配置,实现多种产品自动化混线生产。 15.智能协同作业。部署智能制造装备,基于5G、TSN等新型网络技术建设生产现场设备控制系统,实现生产设备、物流装备、生产线等实时控制和高效协同作业。 六、质量管控 部署智能检测装备等,通过智能在线检测、质量数据统计分析和全流程质量追溯,实现精细化质量管控,降低不合格品率,持续提升产品质量。 16.智能在线检测。部署智能检测装备,融合5G、机器视觉、缺陷机理分析、物性和成分分析等技术,开展产品质量等在线检测、分析、评级、预测。 17.质量精准追溯。建设质量管理系统,集成5G、区块链、标识解析等技术,采集产品原料、设计、生产、使用等质量信息,实现产品全生命周期质量精准追溯。 18.产品质量优化。依托质量管理系统和知识库,集成质量设计优化、质量机理分析等技术,进行产品质量影响因素识别、缺陷分析预测和质量优化提升。 七、设备管理 部署智能传感与控制装备等,建设设备管理系统,通过运行监测、故障诊断和运行优化,实现设备全生命周期管理和预测性维护,提升设备运行效率、可靠性和精度保持性。 19.在线运行监测。集成智能传感、5G、机器视觉、故障检测等技术,通过自动巡检、在线运行监测等方式,判定设备运行状态,开展性能分析和异常报警,提高控制效率。 20.设备故障诊断与预测。综合运用物联网、机器学习、故障机理分析等技术,建立设备故障诊断和预测模型,精准判断设备失效模式,开展预测性维护,减少意外停机,降低运维成本。 21.设备运行优化。建设设备健康管理系统,基于模型对设备运行状态、工作环境等进行综合分析,调整优化设备运行参数,提高产量,降低能耗,延长设备使用寿命。
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