智能制造系统

智能制造系统（精选8篇）

1.智能制造系统 篇一

智能工厂——以三一重工18号工厂为例

摘要：在理论上解释了智能工厂的概念，再以三一重工18号工厂作为研究对象，对其运作方式、运作特点进行了较为详细地分析与讨论，从而得出工厂的智能化基因。并且进一步得出了智能工厂的框架，为系统化建设智能工厂打下了基础。关键词：物联网；智能制造；数字化工厂 中图分类号：TH161

INTELLIGENT FACTORY A CASE OF SANY HEAVY INDUSTRY NO.18TH FACTORY

Abstract：This paper explains the concept of intelligent factory in theory, then takes 31 heavy industry No.18th Factory as the research object, analyzes and discusses its operation mode and operation characteristics in detail, thus obtains the intellectualized gene of the factory.And further draws the intelligent factory frame, lays the foundation for the systematized construction intelligent Factory.Key words：Networking of things;Intelligent manufacturing;Digital chemical plant 0 前言

随着物联网、大数据和移动应用等新一轮信息技术的发展，全球化工业革命开始提上日程，工业转型开始进入实质阶段。在中国，智能制造、中国制造2025等战略的相继出台，表明国家开始积极行动起来，把握新一轮工发展机遇实现工业化转型。智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式，已经引发行业的广泛关注。到底什么是智能工厂？智能工厂的核心架构是怎样的？能为企业的转型提供哪些支撑？这都是企业比较关心的话题。

本文以三一重工18号工厂为例,分析智能工厂的主要特点还有其智能化的框架。数字化工厂、智能工厂和智能制造

1.1 数字化工厂

对于数字化工厂，德国工程师协会的定义是：数字化工厂（DF）是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络，包含仿真和3D/虚拟现实可视化，通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。数字化工厂集成了产品、过程和工厂模型数据库，通过先进的可视化、仿真和文档管理，以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能：

图1 在国内，对于数字化工厂接受度最高的定义是：数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造

技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。从定义中可以得出一个结论，数字化工厂的本质是实现信息的集成。1.2

智能工厂

智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时，集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。

图2

智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。1.3

智能制造

智能工厂是在数字化工厂基础上的升级版，但是与智能制造还有很大差距。智能制造系统在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作，去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

智能制造系统不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能。系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器配合下，更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本质是人机一体化。

国内很多企业都在炒作智能制造，但是绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段，少数企业也只是实现了信息集成，也就是可以达到数字化工厂的水平；极少数企业，能够实现人机的有效交互，也就是达到智能工厂的水平[1]。

图3 2 从大厂房到智能工厂

在全球科技革命的大背景下，工程机械行业作为多品种、中批量、按订单生产的离散型技能密集型产业，要想向高端制造发展，必须依靠信息化建立先进的制造和管理系统[2]。

三一重工作为重工领域的标杆，其18号厂房成为应用基础的示范。这间总面积约十万平方米的车间，成为了行业内亚洲最大最先进的智能化制造车间。在这里，厂房更像是一个大型计算系统加上传统的操作工具、大型生产设备的智慧体。2.1 18号厂房的“智慧”运转

18号厂房是三一重工总装车间，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是工程机械领域内颇负盛名的智能工厂。

在18号厂房，厂区旁边有两块电视屏幕，它们是一线工人的“老师”——不熟悉装配作业的工人，通过电子屏幕里的数字仿真和三维作业指导，可以学习和了解整个装配工艺[3]。三一重工的三维作业现场指导模式，成为了著名3D技术开发公司达索的全球最佳案例。

厂房更像是一个大型计算系统加上传统的操作工具、大型生产设备的智慧体，每一次生产过程、每一次质量检测、每一个工人劳动量都记录在案。装配区、高精机加区、结构件区、立库区等几大主要功能区域都是智能化、数字化模式的产物[4]。

当有班组需要物料时，装配线上的物料员就会报单给立体仓库，配送系统会根据班组提供的信息，迅速找到放置该物料的容器，然后开启堆高机，将容器自动输送到立体库出库端液压台上。此时，AGV操作员发出取货指令，AGV小车自动行驶至液压台取货[5]。取完货后，采用激光引导的AGV小车，将根据运行路径沿途的墙壁或支柱上安装的高反光性反射板的激光定位标志，计算出车辆当前的位置以及运动的方向，从而将物料运送至指定工位。像这样的AGV小车，在三一重工18号厂房有15台。

从大厂房到智能工厂，实施智慧化改造后，18号厂房在制品减少8%，物料齐套性提高14%，单台套能耗平均降低8%，人均产值提高24%，现场质量信息匹配率100%，原材料库存降低30%。2014年，18号厂房同比节约制造成本1亿元，年增加产量超过2000台以上，每年同比产值新增60亿元以上。此外，高精加工区也是18号厂房的特色之一。整个机加区集智能化、柔性化、少人化于一体，可以满足多品种、小批量生产要求。2.2

智能背后的生产模式进化

2013年8月，三一重工集团启动新一轮制造变革。在大会上，三一重工董事长梁稳根这样描绘三一重工制造体系的蓝图：“所有结构件和产品都在很精益的空间范围内制造，车间内只有机器人和少量作业员工在忙碌，装配线实现准时生产，物流成本大幅降低，制造现场基本没有存货。”

制造模式的生产方式分散且独立，需要大量的人力物力予以配合，才能完成产品的生产制造，这使得生产效率低下的同时，生产成本还居高不下。因此三一重工开始借助信息化，在生产车间导入自动化制造模式。“部件工作中心岛”就是这样一个尝试。

所谓“部件岛”，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，故称为部件岛，将装配行业中“岛”的概念引入到结构件生产中，这是三一重工重机制造人员的首创。三一重工:智能工厂实践

三一重工18号厂房是亚洲最大的智能化制造车间，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是三一重工总装车间。2008年开始筹建，2012年全面投产，总面积约十万平方米。从2012年开始，以三一18号厂房为应用基础，由三一重工、湖大海捷、华工制造、华中科大等单位联合申报的“工程机械产品加工数字化车间系统的研制与应用示范项目”.经过3年精心建设，目前，三一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，完成了国家批复的项目建设内容[6]。

图4 同时，三一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，智能化功能和系统性能指标达到国家批复要求[7]。

3.1 智能加工中心与生产线

3.1.1 智能化加工设备

早在2007年，有“智能化机械手”之称的焊接机器人现身三一挖机生产线，并在2008年后得到进一步推广。2012年三一重工在上海临港产业园建成全球最大最先进的挖掘机生产基地，焊接机器人大规模投入使用，大幅提升了产品的稳定性，使得三一挖掘机的使用寿命大约翻了两番，售后问题下降了四分之三。由于规范了管理，又进一步提升了整个生产体系的效率。不但如此，机器人的使用减少了工人数量，管理模式的重心从原来的管人转移

到了管理设备上，相对而言，管理设备要容易很多。3.1.2

智能刀具管理

在实际加工中，有多种因素会对加工刀具产生影响，首先是加工工件本身的因素，如加工工件材质、结构型式、工件刚度等对刀具使用效果影响较大。其次是加工工装，定位基准、压紧方式、结构型式以及工装刚度等都会影响刀具使用效果。再次加工工艺方案，如加工顺序、切削三要素（切深、进给、切削速度）对刀具使用效果影响更大。最后是加工机床，设备的切削功率、设备的刚度、设备的结构型式、切削冷却介质对加工刀具发挥效率也有很大影响[8]。

三一在实践中，要充分考虑刀具寿命和加工工件成本的关系，根据不同结构的工件选择不同的刀具，包括刀具材料（分整体硬质合金、焊接硬质、高速钢等）、刀具结构（分机夹刀片、焊接刀片和整体材料刀具）以及刀具装夹方式（热装式、强力紧固式、侧固式）等。有的刀具选择涂层刀片来增加刀具的耐用度，延长刀具寿命。在高速加工时，对刀具动平衡也有要求，我们配备了刀具动平衡仪，并在加工成本允许的前提下选择耐用度较高的刀具。3.1.3

DNC

DNC是计算机与具有数控装置的机床群使用计算机网络技术组成的分布在车间中的数控系统。该系统对用户来说就像一个统一的整体，系统对多种通用的物理和逻辑资源整合，可以动态的分配数控加工任务给任一加工设备，是提高设备利用率，降低生产成本[9]。

图5

目前，三一重工已经完成车间机加设备的研发采购与安装调试，部分完成智能上料机械手、DNC实时监控装置及刀具管理系统的购置和开发。3.2 智能化立体仓库和物流运输系统

3.2.1 智能化立体仓库

立体仓库后台运作的自动化配送系统由华中科大与三一联合研制，通过这套系统，三一打造了批量下架、波次分拣，单台单工位配送模式，实现了从顶层计划至底层配送执行的全业务贯通，大大提高了配送效率及准确率，准时配送率超95%。

三一智能化立体仓库总投资6000多万元, 分南北两个库，由地下自动输送设备连成一个整体，总占地面积9000平方米，仓库容量大概是16000个货位。从南边仓库可以看到，这个库区有几千种物料，主要是泵车、拖泵、车载泵物料，能支持每月数千台产品的生产量。

从大厂房到智能工厂，实施智能化改造后，18号厂房在制品减少8%，物料齐套性提高14%，单台套能耗平均降低8%，人均产值提高24%，现场质量信息匹配率100%，原材料库存降低30%，2014年18号厂房预计同比节约制造成本1亿元，年增加产量超过2000台以上，每年同比产值新增60亿元以上。3.2.2 AGV智能小车

智能化立体仓库的核心是AGV智能小车，当有班组需要物料时，装配线上的物料员就会报单给立体仓库，配送系统会根据班组提供的信息，迅速找到放置该物料的容器，然后开启堆高机，将容器自动输送到立体库出库端液压台上。此时，AGV操作员发出取货指令，AGV小车自动行驶至液压台取货。取完货后，由于AGV小车采用激光引导，小车上安装有可旋转的激光扫描器，在运行路径沿途的墙壁或支柱上安装有高反光性反射板的激光定位标志，AGV依靠激光扫描器发射激光束，然后接受由四周定位标志反射回的激光束，车载计算机计算出车辆当前的位置以及运动的方向，通过和内置的数字地图进行对比来校正方位，从而将物料运送至指定工位。像这样的AGV小车，在三一18号厂房有15台。在18号厂房南北智能化立体仓库，不仅有这样的AGV自动小车，其后台配送也是自动化系统完成的。

图6

3.2.3 公共资源定位系统

公共资源定位系统是三一重工智能工厂的一个重要支撑。公共资源定位系统能实现包括对设备定位和状态检测、人员定位以及故障实时处理与报警等功能。通过公共资源定位监控中心，三一重工的生产管理人员能及时的了解生产车间的人员位置、设备位置和状态、加工生产情况，并及时的指导生产和进行故障处理等操作。3.3

智能化生产执行过程控制

3.3.1高级计划排程

在考虑企业资源所提供的可行物料需求规划与生产排程计划，让规划者快速结合生产限制条件与相关信息(如订单、途程、存货、BOM与产能限制等)，以做出平衡企业利益与顾客权益的最佳规划与决策，满足顾客需求及面对竞争激烈的市场。强化了ERP系统中以传统MRP规划逻辑为主的生产规划与排程的功能，APS 系统的同步规划能力，不但使得规划结果更具备合理性与可执行性，亦使企业能够真正达到供需平衡的目的[10]。3.3.2

执行过程调度

三一车间内一排排的MES终端机，生产线上明亮的LED屏幕，整齐划一的醒目安全灯是系统给我们带来直观的印象。SanyMES系统是指由三一集团IT总部自主研发的制造执行系统，它充分利用信息化技术，从生产计划下达、物料配送、生产节拍、完工确认、标准作业指导、质量管理、关重件条码采集等多个维度进行管控，并通过网络实时将现场信息及时准确地传达到生产管理者与决策者[11]。该

系统除了通过各种方式如短信、邮件向管理者传递生产信息外，其设置在生产现场的MES终端机，给一线工人生产制造带来了极大的便利。

通过MES终端机，生产线工人不仅可以及时报完工、方便快捷地查询物料设计图纸和库存情况，更重要的是SanyMES终端机可以正确地指导工人每个工位如何进行安装、安装时候需要哪些零部件，同时给予安全提示。有了MES系统后，再也不用去借图纸，直接在MES终端就能查到最新的图纸信息，3.3.数字化质量检测

目前，三一在质检信息化方面，通过GSP、MES、CSM及QIS的整合应用，实现涵盖供应商送货、零件制造、整机装配、售后服务等全生命周期的质检电子化，并实现了SPC分析、质量追溯等功能。

以前质检，是采用纸质记录本记录检验结果和全触摸屏操作，简单方便，而且通过查看标准作业指导以规范工人的操作，避免了纸质作业指导书的损坏和更新不及时造成的附加作业，极大提高了工作效率和作业质量[12]。3.3.3 数字化物流管控

三一自动化立体仓储配送系统实现了该公司泵车、拖泵、车载泵装配线及部装线所需物料的暂存、拣选、配盘功能，并与AGV配套实现工位物料自动配送至各个工位。

根据泵车、拖泵、车载泵装配线及部装线在车间的位置，北自所设计了两个库区，1#库负责泵车物料的储存、拣配功能，2#库负责拖泵、车载泵物料的储存、拣配功能，两个库区共用一个设置1#库区的入库组盘区域，2#库入库的物料在入库组盘区完成组盘后通过地下输送通道自动输送进入2#库库区存储。

仓储模式采用自动化立体仓库存储（主要储存中小件为主）+垂直升降库存储（主要储存小件为主）+平面仓库储存（主要储存大件等其他特殊物资）。自动化立体仓库和垂直升降库的数据采用一套软件进行统一管理，集中配送。通过垂直升降库的应用，解决了将近总量30%的物料种类的储存和出入库作业模式，很大程度地缓和了自动化立体仓库的出入库作业压力，有效地提高了整个系统的作业能力。

拣配模式采用提4台套提前一班（8小时）拣配模式，按照工位进行配送。在两个库区分别设置了两层的配盘区域，根据装配工位数量及各工位装配物料情况，对配盘区域的拣配托盘位置进行分配，拣配过程中采用LED显示屏+RF手持终端模式进行人工作业。北自所根据各工位装配物料情况，配合用户设计了多种不同的配送容器，采用多层存放，提高容器使用效率，减少线边容器数量，最终提高了AGV系统的搬运效率。

质量问题，现在则是用生产管理系统（MES），每一个检验项目都标准化、电子化，以前在本子上的内容都作为数据录入PDA和平板电脑等终端。一旦发现质量异常，系统就会第一时间自动启动不合格处理流程，将情况发送给相关责任人。“在不合格品控制流程中的隔离、评审等6个环节，保证每道工序的每个产品在下一道工序前合格。”而数据的录入则会为产品质量追溯提供可靠依据。三一的自制件可以具体查到是某台产品零部件，制作时间、制作地点和工位、制作人、制作条件等信息，供应商提供的零部件则是可以查到批次和反馈。3.4

智能化生产控制中心

3.4.1中央控制室

1.生产计划及执行情况、设备状态、生产统

计图；

2.智能计划系统操作界面；

3.生产现场监控、看板展示及异常报警； 4.各区域监控信息；

5.设计部日常操作（支持10路信号同时切

入）；

6.各区域监控信息；

7.物流部日常操作（支持10路信号同时切

入）；

8.质量部日常操作（支持10路信号同时切

入）。3.4.2

现场监视装置

全方位的工厂车间监控系统能实现对生产过

程的全面监控和记录，保证生产现场的安全，以及现场事故的追溯和回放。3.4.3 现场Andon Andon系统能够为操作员停止生产线提供一套新的、更加有效的途径。在传统的汽车生产线上，如果发生故障，整条生产线立即停止。采用了Andon系统之后，一旦发生问题，操作员可以在工作站拉一下绳索或者按一下按钮，触发相应的声音和点亮相应的指示灯，提示监督人员立即找出发生故障的地方以及故障的原因。一般来说，不用停止整条生产线就可以解决问题，因而可以减少停工时间同时又提高了生产效率。

Andon系统的另一个主要部件是信息显示屏。每个显示面板都能够提供关于单个生产线的信息，包括生产状态、原料状态、质量状况以及设备状况。显示器同时还可以显示实时数据，如目标输出、实际输出、停工时间以及生产效率。根据显示器上提供的信息，操作员可以更加有效的开展工作。智能工厂理念

所谓“六维智能理论”，就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂。4.1 行业背景

“工业4.0”被认为是以智能制造为主导的第四次工业革命或是工业体系革命性的生产方法，而智能工厂将是构成未来工业体系的一个关键特征。在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作，生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用，能够回答“哪组参数被用来处理我”、“我应该被传送到哪里”等问题。同时，智能辅助系统将从执行例行任务中解放出来，使他们能够专注于创新、增值的活动；灵活的工作组织能够帮助工人把生活和工作实现更好地结合，个体顾客的需求将得到满足。德国工业4.0、美国GE工业互联网均是“工业4.0”的典范，但中国有自己特殊的国情，中国制造企业打造智能工厂，不能完全照搬国外模式，而是既要紧跟国际先进理念，还要符合中国企业的实际情况[13]。

4.2

概念内涵

美国与德国的工业发展战略核心均为CPS（Cyber-Physical System）系统，是典型的二元战略。美国是C(Cyber，包括：数字、信息、网络等虚拟世界)+P(Physical，包括机器、设备、设施等实体世界)，德国是P+C，两国均是基于高素质劳动者、国家人力匮乏、企业高协同化、高法制化的基础之上而提出的战略；而中国装备水平较美国和德国有一定差距，数据采集分析决策能力也有局限，但中国具有人力资源优势，所以应该充分挖掘人的作用。因此，中国制造企业推进工业发展不能完全照搬发达国家的二元战略，更宜采用CPPS（Cyber-Person-Physical System）人机网三元战略，充分体现人的能动作用。

图7

所谓“三元战略”，包括劳动者及其技能、素养、精神、组织、管理等，CPPS战略体现了以人为本，继续发挥与挖掘了中国在人力资源方面的优势，扬长补短，实现人与赛博、物理虚实两世界的融合和迭代发展，构建以赛博智能为目的的人机网三元战略方案更符合中国国情[14]。

所谓“六维智能理论”，就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂，这6个方面包括：

1.智能计划排产，是从计划源头上集成ERP，进行APS高级排产。

2.智能生产协同，从生产准备过程上，实现

物料、刀具、工装、工艺的并行协同准备。3.智能的设备互联互通，是CPS信息物理系

统的典型体现，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。4.智能资源管理，包括对物料、设备、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益化管理、库存智能预警等。

5.智能质量过程管控，是对影响产品质量的生产工艺参数进行实时采集、控制，确保产品质量。

6.智能决策支持，是基于大数据分析的决策支持，形成管理的闭环，以实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。

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。

图8 4.3

应用前景

“六维智能”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个方面着手实现智能工厂，这6个方面涵盖了工业生产的6个重要环节，可实现全面的精细化、精准化、自动化、信息化智能化管理与控制，通过底层设备的互联互通、基于大数据分析的决策支持、可视化展现等技术手段，实现生产准备过程中的透明化协同管理、数控设备智能化的互联互通、智能化的生产资源管理、智能化的决策支持，从而全方位达到智能化的生产过程管理与控制[15]。

从“六维智能”解决方案在青岛海尔模具有限公司的实际应用效果来看，较好地达到了智能化生产过程管理与控制的目的。该系统是专门为海尔模

具定制的，是海尔模具生态圈的主要组成部分，系统以生产设备为核心，从设备底层层面实现了机床、对刀仪等设备的互联互通与大数据分析，从生产管理层面实现了协同准备并行作业，从展现层面实现了生产信息的可视化。实施本系统后，操作工的作业效率从原来1个人管理3台设备提升到7～8台设备，设备利用率提升25%以上，使生产管理更加透明、科学、高效，应用效果比较明显，在海尔模具的数字化制造与管理中发挥了重要的作用。工业4.0落地战略

“工业4.0”不同的人从不同维度来解读，涉及到国家战略、产业战略、企业发展等不同的层面。就从企业的层面去研究，看看企业层面实现工业4.0该怎么做，怎么走，有没有路线图？

近期，随着“工业4.0”的在网络上越炒越热，我国也推出了“中国制造2025”战略，在国家战略需求的驱动下，中国对于制造大国向制造强国的迈进之路也陡然提速，这将对中国制造转型升级打通主动脉。就企业层面来说中国版工业4.0如何落地将成为重点，如何通过信息技术和制造技术的深度融合，打通一切、联通一切是企业信息化建设的目标[16]。

工业4.0是什么？每个人站在不同的角度会有不同的理解，是互联、集成(纵向、横向、端到端)、数据、创新、服务、转型或是CPS、是智能工厂、是智能制造亦或是国家战略、企业目标。工业4.0核心内容就是建一个网络、三项集成、大数据分析、八项计划和研究两个主题。

5.1

建一个网络：信息物理网络系统（CPS）

CPS是英文CyberPhysical System的缩写，就是讲物理设备连接到互联网上，让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合，将网络空间的高级计算能力有效的运用于现实世界中，从而在生产制造过程中，与设计、开发、生产有关的所有数据将通过传感器采集并进行分析，形成可自律操作的智能生产系统。

图9 5.2

三个集成

工业4.0中的三项集成包括：横向集成、纵向集成与端对端的集成。工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成，集成是实现工业4.0的重点也是难点。5.2.1 纵向集成

纵向集成主要解决企业内部的集成，即解决信息孤岛的问题，解决信息网络与物理设备之间的联通问题。5.2.2 横向集成

横向集成主要实现企业与企业之间、企业与售出产品之间（如车联网）的协同，将企业内部的业务信息向企业以外的供应商、经销商、用户进行延伸，实现人与人、人与系统、人与设备之间的集成，从而形成一个智能的虚拟企业网络。制造业普遍存在的工程变更协同流程就是这样一个典型的横向集成应用场景。5.2.3 端到端的集成

端到端集成就是把所有该连接的端头（点）都集成互联起来，通过价值链上不同企业资源的整合，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务，它以产品价值链创造集成供应商（一级、二级、三级„„）、制造商（研发、设计、加工、配送）、分销商（一级、二级、三级„„）以及客户信息流、物流和资金流，在为客户提供更有价值的产品和服务同时，重构产业链各环节的价值体系。

端到端的集成即可以是内部的纵向集成内容，也可以是外部的企业与企业之间的横向集成内容，关注点在流程的整合上，比如提供用户订单的全程跟踪协同流程，将用户、企业、第三方物流、售后服务等产品全生命周期服务的端到端集成。

横向、纵向、端到端三个集成的实现，不论技术层面还是业务层面在SOA信息集成都能找到相应的解决方案。5.3

大数据分析利用

“工业4.0”时代，制造企业的数据将会呈现爆炸式增长态势。随着信息物理系统（CPS）的推广、智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使用，将会带来无所不在的感知和无所不在的连接，所有的生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业4.0和制造革命的基石。

总体来说，工业4.0关注的企业数据分为四类： 5.3.1

产品数据

包括设计、建模、工艺、加工、测试、维护、产品结构、零部件配置关系、变更记录等数据。产品的各种数据被记录、传输、处理和加工，使得产品全生命周期管理成为可能，也为满足个性化的产品需求提供了条件。5.3.2

运营数据

运营包括组织结构、业务管理、生产设备、市

场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等数据。工业生产过程的无所不在的传感、连接，带来了无所不在的数据，这些数据会创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。5.3.3

价值链数据

包括客户、供应商、合作伙伴等数据。企业在当前全球化的经济环境中参与竞争，需要全面地了解技术开发、生产作业、采购销售、服务、内外部后勤等环节的竞争力要素。大数据技术的发展和应用，使得价值链上各环节数据和信息能够被深入分析和挖掘，为企业管理者和参与者提供看待价值链的全新视角，使得企业有机会把价值链上更多的环节转化为企业的战略优势。例如，汽车公司大数据提前预测到哪些人会购买特定型号的汽车，从而实现目标客户的响应率提高了15%至20%，客户忠诚度提高7%。5.3.4 外部数据

包括经济运行、行业、市场、竞争对手等数据。为了应对外部环境变化所带来的风险，企业必须充分掌握外部环境的发展现状以增强自身的应变能力。大数据分析技术在宏观经济分析、行业市场调研中得到了越来越广泛的应用，已经成为企业提升管理决策和市场应变能力的重要手段。

工业4.0落地中国企业，工业大数据是一项重要抓手。利用工业大数据分析，可以找出隐性的问题并预测未知情况的发生，有助于及时地做好预防，避免故障和偏差。结论

以三一重工18号工厂作为研究对象.对其运作方式、运作特点进行了较为详细地分析与讨论，从而得出工厂的智能化基因。并且进一步得出了智能工厂的框架，为系统化建设智能工厂打下了基础。主要的研究结论如下：

1.在理论上对数字化工厂、智能工厂和智能制造进行了分析指出，要又好又快地发展智能工厂就必须先建设好数字化工厂。

2.对比三一重工18号工厂实现智能化之后生产效率得到提升，直观地反映了智能化对制造业带来的好处。

3.通过对18号工厂的生产线、物流系统、执行系统、控制中心进行分析，找到了工厂可实现智能化的内在基因。也就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂(1)。

4.概括了智能工厂的框架，提出了运用大数据分析，做好CPS和三个集成是实现智能工厂的前提条件，而智能工厂的标志就是生产流程智能化，生产设备动态适应个性化的产品需求。

参考文献

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线控制系统设计与实现[D].河北工程大学,2016.[2] 乔荻.智能工厂设备点检系统中辅助移动视频

监控的设计[D].安徽大学,2016.[3] 商滔.面向智能工厂离散型智能制造单元的研

究[D].杭州电子科技大学,2016.[4] 温泉.智能工厂与后台数据服务平台的设计[D].广东工业大学,2015.[5] 李锦绣.基于.NET框架的工厂智能监控分析系

统的设计与实现[D].北京交通大学,2016.[6] 王冠.基于嵌入式的植物工厂智能监控系统的研究[D].天津理工大学,2015.[7] 史诗莹.数字化工厂技术在锅炉智能制造中的应用[D].华东理工大学,2015.[8] 沈振萍.基于企业信息工厂的商务智能数据管

理[D].安徽大学,2013.[9] 孙晶.基于物联网技术的工厂智能照明系统的设计[D].成都理工大学,2012.[10] 赵有生.蔬菜工厂化育苗的智能管理与综合评

价研究[D].吉林大学,2011.[11] 宋运通.基于实时数据库的工厂智能平台研究

开发[D].天津大学,2009.[1]马孟模.流程工业智能工厂建设技术应用探究[J].工业控制计算机,2017,(03):53-54+57.[12] 江文成,李星,张晶.智能工厂增强现实技术应用

与展望[J].船舶标准化与质量,2016,(06):37-41.[13] 顾桓,田红.软包装材料生产线的智能工厂实现

模式及技术[J].计算机测量与控制,2016,(11):222-225.[14] 李利民,侯轩,毕晋燕.高端装备制造业智能工厂

建设思路和构想[J].科技创新与生产力,2016,(04):16-19.[15] [10]商滔.面向智能工厂离散型智能制造单元的研究[D].杭州电子科技大学,2016.[16] 华镕.未来的智能工厂[J].仪器仪表标准化与计

量,2015,(05):15-18.

2.智能制造系统 篇二

随着高速公路的发展和汽车性能的提高,汽车的行驶速度越来越快,特别是由于汽车拥有量的迅速增加,交通越来越拥挤,使得事故更为频繁,所以汽车的安全性就变得尤为重要[1]。安全气囊是现代轿车上必备的安全技术装置。为了减小汽车发生正面碰撞时由于巨大的惯性力所造成的对驾驶员和乘员的伤害,现代汽车在驾驶员前端方向盘中央普遍装有安全气囊系统,汽车在驾驶员副座前的工具箱上端也装有安全气囊系统。

汽车安全气囊关键零部件称为引爆部件,是由金属底盘和引爆器通过注塑机注塑封装后取得。在引爆器与金属底盘放入注塑机之前需要进行外观质量检测。现有检测手段通常为人工进行,难以保证引爆器与金属底盘的质量完全符合生产要求,生产效率低下,产品合格率降低,增加了生产成本。

在构建汽车安全气囊柔性制造系统时,针对现有的汽车安全气囊引爆组件在放入注塑机前进行检查时,检查效率低下,产品合格率不高,检查速度慢等技术缺陷,设计一种汽车安全气囊引爆组件智能检测单元,采用自动化机器人配合,对汽车安全气囊引爆组件各项指标进行自动检测,提高了生产效率和产品的合格率。

1 检测要求

引爆器与金属底盘,在放入注塑机之前需进行质量和外观检测,引爆器主要检测引爆器的型号规格以及颜色、引爆器的Pin方向、引爆器的Pin质量,不允许Pin歪斜、短缺;金属底盘主要检查金属底盘的型号规格、金属底盘底部质量,金属底盘定位口的方向。引爆器与金属底盘如图1、图2所示。

2 检测单元的结构设计

根据检测要求和功能的不同,将单元设计分为多个部分进行。系统结构如图3所示,包含了一个PLC主站,两个从站,从站与主站间通过以太网通信。

2.1引爆器排队分离机构

为了对引爆器进行外观与Pin方向的检测,设计了一个引爆器排队、分离、定位机构,其主要由引爆器振动盘,直线输送器和安装了多种传感器的气动分离排队机构组成。

将引爆器加入振动盘中,振动盘可通过巧妙的机械运动保证引爆器以正确的Pin朝向进入直线输送器,直线输送器将引爆器送入气动分离排队机构。

气动排队分离机构的排队分离功能由5个带气爪的气动元件完成,通过5个气动元件将分离机构分成3个位置,在3个位置上分别安装了相应的传感器。位置1安装了用于判别颜色的RGB传感器,位置2安装了检测引爆器存在的光电反射传感器,位置3安装了两对判别引爆器存在和Pin方向的光纤传感器。

考虑到注塑引爆器颜色要求变更的问题,特别选用KEYENCE公司的CZ-H37S型RGB传感器。据文献[2]所述,该传感器具有四个独立输出,能同时保存四种物体的数据并能够对每个物体进行分别设置和输出。如此便可保存引爆器的颜色数据,根据总控信号自动切换检测颜色。

同引爆器排队分离机构控制相关的I/O、阀岛接入从站1,由1734从站模块与PLC通信实现引爆器排队分离机构的功能。气动排队分离机构如图4所示。

2.2 金属底盘料库升降机构

根据安全气囊用途和适用对象的不同,金属底盘的大小形状也各有不同,按照工艺要求把金属底盘分为10个型号。

依据以上情况,我们采用了活动式料库的解决方法。在料库内部安装活动式料框,通过步进电机带动料框托盘上下移动,装入金属底盘后即可实现金属底盘的上升下降。托盘上升下降的限位由安装于料库顶部和底部的反射光电传感器决定,一旦托盘到达指定位置传感器信号发生变化立即停止电机。

步进电机使用Haydon公司的DCM8055高性能细分驱动器进行驱动,据文献[3]所述,该驱动器具有14种十进位和二进位的分辨率可供选择,调节拨码开关即可改变电机传动速度。

一种活动料框仅适合于一种或二种金属底盘,料框内含有相应的定位工装来保证料框中的金属底盘都为同一个方向。料框底部是通过四个定位插销固定在料库下托板上的,更换金属底盘型号时,只需打开顶部面板,提起当前料框换入相应料框即可。

同金属底盘料库升降机构控制相关的I/O接入从站2,由1734从站模块与PLC通信实现金属底盘料库升降机构的功能。

2.3 整备测试工装机构

整备测试工装机构是测试引爆器与金属底盘的最后一个工位,通过该机构的检测和位置限定,引爆器和金属底盘就可用于注塑机上料等工序。

整备测试工装机构分为引爆器准备工装、金属底盘准备工装。

引爆器准备工装依靠引爆器定位插口和对射光电传感器测定引爆器是否已经插入,插入成功时光电传感器会产生信号变化,同时压力传感器进行Pin缺失的检查,引爆器完全插入定位孔,可以密封孔脚,压力传感器可以检测到明显的压力升高,若Pin弯曲或是缺失,压力不会升高,压力传感器检测不通过。引爆器全部检测通过后即为合格。

金属底盘准备工装存在4个定位空腔,其形状和大小是按照不同型号金属底盘进行设计制造的,一种金属底板准备工装通常只对应1或2种型号的金属底盘。定位空腔有定位销来限定方向,空腔的底部安装了按压光电传感器,金属底盘放置方向正确且底部没有缺陷时恰好能按住光电传感器,使其产生信号变化,这时视之为合格的金属底盘。

整备测试工装机构的I/O全部接入机器人,由机器人直接控制。整备测试工装机构如图5所示。

2.4 工业高精度机器人

在本系统中,选用了FANUC公司的Mate-200i C机器人作为串联整套系统的核心硬件。如文献[4]所述,该型号机器人为6自由度中小型机器人,臂长704 mm,最高运行速度4 000 mm/s,手臂负重5 k G,重复定位精度±0.02 mm,足以胜任引爆器金属底盘的抓取放置工作。

机器人采用了4手爪设计,手爪有两种尺寸,一种用于伸入分离机构抓取引爆器,一种用于伸入料库抓取金属底盘,两者不能通用。在每个手爪上都安装了用于检测手爪开闭的光电传感器,信号直接进入机器人,机器人可通过信号判断当前手爪状态。

机器人所需完成的工作是根据分离机构状态抓取引爆器,根据料库状态抓取金属底盘,判断整备测试工装机构的状态并根据状态将手爪上的金属底盘和引爆器放置到整备测试工装机构上,自行剔除不合格的金属底盘和引爆器。

2.5 PLC总控系统与人机界面

控制PLC采用了AB公司的Control Logix 1756,Control Logix1756上插有用于通信的ENET模块、devicenet模块及一些I/O模块。I/O模块控制各个安全门、加料门的上锁开锁与指示灯蜂鸣器的状态变化。ENET模块用于与1734从站1、1734从站2、人机界面进行信息交互。Device Net模块与机器人的Device Net模块直接连接,实现机器人状态的采集和对机器人的操作。

人机界面采用了Panel View工业触摸屏,触摸屏不仅可包含大量的控制信息、使各项操作键及状态显示布置得更为合理,同时也可增强操作的逻辑性和运行状态监控的直观性[5]。人机界面使用ENET与PLC通信,人机界面可以控制整个系统的功能启动、停止,还能单独控制引爆器排队分离机构气爪的伸出缩回、金属底盘料库升降机构电机的上升下降、运行FANUC机器人的各种功能、解锁上锁各个安全门等,从人机界面上还可以看到各个机构甚至各个传感器的状态。

3 检测单元的控制设计

依据控制要求,PLC控制中枢对于引爆器排队分离机构、金属底盘料库升降机构、机器人的控制是分开的,三者皆可独立运行。

3.1 引爆器排队分离机构的控制

引爆器排队分离机构与PLC之间通过从站1进行通信,PLC主要采集的信息有振动盘的开闭状态、各气动元件当前状态、各传感器目前信号。PLC可以通过从站1输出振动盘的开闭信号控制振动盘的电源,接通阀岛上的某个电磁阀使相应的气动元件动作。

引爆器排队分离机构的状态判断和动作决策完全由PLC完成。

引爆器排队分离机构的正常控制流程:将引爆器加入振动盘,振动盘将引爆器以相同Pin方向将引爆器送入直线输送器,之后进入引爆器分离机构进行质量检测。首先进入位置3,位置3检测到引爆器存在之后启动颜色传感器检测引爆器颜色,PLC记录结果输出信号驱动气动元件连续运动将引爆器送入位置2,确认位置3为空时,引爆器进入位置3,检测引爆器是否存在及Pin方向是否正确,结果进入PLC,PLC综合检测的结果决定引爆器是否合格,将判断结果传给机器人。

3.2 金属底盘料库升降机构的控制

金属底盘料库升降机构与PLC之间通过从站2进行通信,PLC主要采集的信息有电机当前前进方向,加料门的开关状态,各传感器目前信号。PLC可以通过从站2输出开闭信号控制加料门的开闭,输出电机驱动信号控制电机启动停止与正反转。

PLC综合所有传感器的信息判断料库当前状态,决定电机启动停止或正反转。

正常的控制逻辑:PLC检测料库口、料库顶、料库底3对传感器信号,都无信号时电机正转托盘上升;料库口有信号时电机停止;料库顶有信号时电机反转托盘下降;料库底有信号时电机停止,加料门打开,等待重新加料,加料完成后关闭加料门启动料库,电机正转托盘上升。料库口有信号时证明存在金属底盘,PLC将给机器人发送底盘存在信号。

3.3 工业高精度机器人的控制

FANUC机器人使用Device Net与PLC进行通信,Devicenet是由Rockwell公司在CAN基础上推出的一种低成本的通信链接,是一种低端网络系统[6]。PLC可以采集到机器人的远程设备UO,向机器人输出远程设备UI。通过UO检测机器人当前状态,通过UI选择机器人所要执行的PNS程序号,启动、暂停、停止机器人,调整机器人的运行速度。

在机器人运行过程中,PLC会将引爆器排队分离机构和金属底盘料库升降机构的检测信息和到位信号发送给机器人,由机器人自主判断,PLC不影响机器人的执行逻辑。

4 检测单元功能实现流程

检测单元的主要功能流程:

(1)单元启动,对引爆器排队分离机构与金属底盘料库升降机构进行初始化,状态还原。

(2)初始化成功后引爆器排队分离机构与金属底盘料库升降机构开始运行,反之单元报错停止。

(3)PLC向机器人发送PNS程序号与启动信号启动机器人。

(4)机器人判断分离机构与料库是否准备完成,完成则进入下一步骤。

(5)机器人抓取分离机构上的引爆器与料库中的金属底盘。

(6)判断整备工装状态,等待工装出现未放满的工作状态。

(7)工装未放满,机器人根据工装放置逻辑放置引爆器与金属底盘。

(8)放完后检测工装状态,已放满发出通知信号,之后继续。

(9)回到(4),在单元停止前在(4)~(9)中循环执行。

功能流程图如图6所示。

5 结束语

3.从工控系统的安全角度看智能制造 篇三

作为唯一一家以工业控制网络安全为主业的高科技创新企业，匡恩网络高级副总裁李江力在此次蓝海沙龙上为大家梳理了工业控制系统的安全威胁所在。

智能制造不能忽略安全

随着计算机技术、通信技术和控制技术的发展，传统的控制领域正经历着一场前所未有的变革，开始向网络化方向发展。但随之而来的，也冒出很多安全问题。李江力在会上引用了美国工业控制系统应急产品中心的一组统计数据：从2012年到2015年，安全事件从197个一直增到295个，且每年都有一个著名事件，例如，在去年年底最后一周发生的乌克兰事件，受影响达140万人，这个事件虽然只是1/295，但影响力确实最大的。综合分析了这295个事件之后，发现有97个事件都与智能制造相关。“所以，我们在推动智能制造的同时，千万不能忽略其中的安全问题。”

2015年披露的数据显示，全部安全事件的1/3涉及关键制造领域，该比例在2014年仅为27%。

而上述提及的乌克兰事件中，可能来自俄罗斯的攻击者使用了 BlackEnergy恶意软件。李江力进一步解析道：“在关键制造业和其它领域，最容易遭受鱼叉式攻击。即通过向被攻击网络的相关人员发送邮件，在他点击附件的一刻，把木马载入其办公环境。乌克兰事件就是一起典型的鱼叉式攻击。在寒冷的冬季，它让7个110千伏的边缘站遭受数小时的攻击，使140万人经历数小时的停水停电。水、电都属于基础设施，这一事件也暴露出乌克兰的工业体系十分脆弱。表面上看，这是一起工业事件，但归根结底，也是一起政治事件。因为，基础设施安全涉及到国家安全，一旦出现问题，它就是政治问题。这件事情的最后结局是乌克兰在今年4月份通过了最新的《国家安全战略》，同时乌克兰政府规定不再采用从俄罗斯购买的软件和IT技术。”

怎么弥补是我国工控安全的关键

美国、欧盟、日本、新加坡、韩国，包括印度都在工控安全的各个层面出台了相应的政策和标准。我国近几年在这方面的脚步也有所加快。去年的《安全法》（草案）已经体现了有关基础设施的保护细则。习总书记的4.19讲话也强调了“加快构建关键信息基础设施安全保障体系，全天候全方位感知网络安全态势，增强网络安全防御能力和威慑能力。”在上至国家、下至企业都认识到了工控系统安全的脆弱性和出现问题的严重性的前提下，怎么弥补成了关键。

对于我国工业安全的现状，李江力提醒大家不要那么乐观。“虽然工控安全的漏洞在2011年达到了高峰之后，逐年下降。但是这个可能是假象。原因有两个，一是设备生命周期长，动辄上线运行十年以上，很多设备的漏洞是几年以前发现的，但仍然在线运行；二是工业控制设备漏洞的危害严重，这个更具敏感性性，很多机构发现了问题并没有上报，有的是因为涉及利益关系，有的是因为传递不当被恶意的第三方利用。所以，工业控制系统的漏洞怎么收集、怎么归类、怎么上报、怎么共享，是一个亟待研究的课题。”

有一个统计表明，我国工业控制系统等级超过90%是中级以上，很危险，一旦出现问题，将会导致一些基础设施的崩溃。在目前能够看到的工业系统中，西门子、施耐德、GE等国外厂商因为保有量大，所发现的漏洞也最多。“因此，如何让外企接受我国的监管标准，开放相关私有协议和漏洞通报机制，还有很长的路要走。”李江力说。

既然形势不容客观，那么，这些危险到底来自哪里？李江力将工业系统安全的危险来源归纳为五个方面：一是设备本身的漏洞，不管是西门子、GE，还是国内厂商的工控设备，这些设备本身本质上就是专用的计算机系统，计算机系统会出的问题这些工控设备度可能会有，再加上也有很多协议自身的漏洞或协议实现的bug等等，可以说漏洞无处不在；二是国外设备后门，比如进口的很多机床很多时候是受到一些限制，如果这些后面被恶意利用，后果也会很严重；三是APT攻击，在工业环境，一些不法的黑客组织，甚至一些机构政府长期扫描、探测关键设施系统，或者利用社会工程学的方式植入木马程序试图破坏目标工业控制系统，典型乌克兰电力事件；四是传播工业网络病毒，病毒占用大量流量，导致通讯、生产中断；五是无线通讯技术在工业领域应用带来的的安全性风险，3G、4G、5G、wifi等等。

4.电力的智能制造装备 篇四

力争通过10年的努力，形成完整的高端装备制造产业体系，基本掌握高端装备制造业的关键核心技术，产业竞争力进入世界先进行列。到2020年，高端装备制造产业销售收入在装备制造业中的占比提高到25%，工业增加值率较“十二五”末提高2个百分点，将高端装备制造业培育成为国民经济的支柱产业。经过改革开放30多年的快速发展，我国装备制造业取得了令人瞩目的成就，形成了门类齐全、具有相当规模和技术水平的产业体系，2009年、2010年连续2年产业经济总量位居世界第一，为高端装备制造业的发展奠定了坚实基础。

2010年，高端装备制造业实现约1.6万亿元销售收入，约占装备制造业销售收入的8%左右。整体技术水平持续提升，围绕国民经济各行业的迫切要求，开发出了一大批具有知识产权的高端装备，如百万千瓦级超超临界火电发电机组、百万千瓦级先进压水堆核电站成套设备、1000KV特高压交流输变电设备、±800KV直流输变电成套设备、百万吨乙烯装置所需的关键装备、超重型数控卧式镗车床、精密高速加工中心、2000吨履带起重机、ARJ21新型支线飞机、“和谐号”动车组、3000米深水半潜式钻井平台等，气象卫星率先实现业务化运行，已初步形成了高端装备制造产业格局。

根据我国智能制造技术和智能测控装置的发展水平，智能制造装备在“十二五”期间重点选择在电力、节能环保、农业、资源开采、国防科技工业、基础设施建设等6个国民经济重点领域推广应用。到2015年，智能制造装备技术创新体系初步建成，具有知识产权的智能测控装置及关键执行和传动零部件研制能力显著增强。

5.无线物联网技术与智能制造 篇五

尹振方

（江苏大学机械工程学院仪器科学与工程系，江苏，镇江，212013）摘要：目前传统制造业正面临着劳动力成本过高，生产效率偏低，原材料利用率较低，能耗过高，服务水平相对落后等严峻挑战，严重影响到制造企业的市场竞争力和影响力。本篇报告主要简介了物联网技术在传统制造业中的使用情况和发展前景，详细介绍了与物联网相结合的智能生产线在生产要素使用方面的优势及使用情况。对未来智能制造，智能生产线的大规模投入做了预测。关键词：制造业，物联网，生产要素，智能生产线。

英文题名

Abstract: At present, the traditional manufacturing industry is facing high labor costs, low production efficiency, raw material utilization rate is low, energy consumption is too high, the service level is relatively backward and other challenges, seriously affect the market competitiveness of manufacturing enterprises and influence.This paper mainly introduces the use and development of networking technology in the traditional manufacturing industry, and introduces the IOT combining intelligent production line in the use of the advantages and use of the factors of production.The future of intelligent manufacturing, large-scale investment in intelligent production line has been predicted.Keywords: Manufacturing, Internet of things, production factors, intelligent production lines.1引言

目前传统制造业正面临着劳动力成本过高，生产效率偏低，原材料利用率较低，能耗过高，服务水平相对落后等严峻挑战，严重影响到制造企业的市场竞争力和影响力。随着工业4.0的到来，智能工厂，智能制造等新概念的引入为传统制造业的发展注入了新的活力。以往生产之中，生产线的原料浪费，生产线的自我检查必须要有人为完成，如今随着物联网技术的发展，以及配套硬件设备的研发，无人生产的出现不在是局限于科幻小说之中的幻想。2技术发展现状及趋势

智能制造源于人工智能的研究。人工智能就是用人工方法在计算机上实现的智能。随着产品性能的完善化及其结构的复杂化、精细化，以及功能的多样化，促使产品所包含的设计信息和工艺信息量猛增，随之生产线和生产设备内部的信息流量增加，制造过程和管理工作的信息量也必然剧增，因而促使制造技术发展的热点与前沿，转向了提高制造系统对于爆炸性增长的制造信息处理的能力、效率及规模上。先进的制造设备离开了信息的输入就无法运转，柔性制造系统（FMS）一旦被切断信息来源就会立刻停止工作。专家认为，制造系统正在由原先的能量驱动型转变为信息驱动型，这就要求制造系统不但要具备柔性，而且还要表现出智能，否则是难以处理如此大量而复杂的信息工作量的。其次，瞬息万变的市场需求和激烈竞争的复杂环境，也要求制造系统表现出更高的灵活、敏捷

和智能。因此，智能制造越来越受到高度的重视。纵览全球，虽然总体而言智能制造尚处于概念和实验阶段，但各国政府均将此列入国家发展计划，大力推动实施。1992年美国执行新技术政策，大力支持被总统称之的关键重大技术（Critical Techniloty），包括信息技术和新的制造工艺，智能制造技术自在其中，美国政府希望借助此举改造传统工业并启动新产业。

无线物联网属于物联网的其中一种，从大方向来说，物联网可以分为有线和无线两种，有线主要以总线为主，无线目前有zigbee、zwave、wifi、射频、蓝牙等几种。有线技术最大的特点是信号稳定，出现网络故障几率最低。缺点是需要布线，安装需要编程，如果出现一处问题可能会引起一连串的反应。主要应用工业比较合适，无线的特点是安装简单，操作简单，易学易用，一般普通人都能很容易学会并使用。一般用于比较常用的一些设备，比如最近炒得很火的智能家居，就属于无线物联网的其中一种。

与此同时为了规范物联网之中的无线设备的生产与研发，促进智能制造的健康发展需要对物联网之中的无线技术进行研究。

物联网是社会需求和技术两方面发展的结果，社会需求促使人们去努力发展技术，而技术的成熟使物联网逐步成为现实。物联网将建立更广泛的连接，更到位的感知和更深入的智能。有鉴于此，在物联网关键技术中，无线传感网技术无疑占有非常重要的地位，它可以实现广泛的连接和传感，为智能化奠定坚实的基础。无线传感网的主要内容是传感和无线传输，在无线传感网中，由于需要在很小的范围内布置大量的无线节点，近距离无线通信技术在其中占有非常重要的地位。

3核心或者关键技术介绍 1）无线传感器技术

无线传感器的组成模块封装在一个外壳内，在工作时它将由电池或振动发电机提供电源，构成无线传感器网络节点，由随机分布的集成有传感器、数据处理单元和通信模块的微型节点，通过自组织的方式构成网络。

传感器网络系统通常包括传感器节点、汇聚节点和管理节点。2）无线传感网络

传感器网络实现了数据的采集、处理和传输三种功能。它与通信技术和计算机技术共同构成信息技术的三大支柱。

无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，并最终把这些信息发送给网络的所有者。

无线传感器网络所具有的众多类型的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等周边环境中多种多样的现象。潜在的应用领域可以归纳为: 军事、航空、防爆、救灾、环境、医疗、保健、家居、工业、商业等领域。

3）低功耗传感网络

ZigBee是基于IEEE802.15.4标准的低功耗局域网协议。根据国际标准规定，ZigBee技术是一种短距离、低功耗的无线通信技术。这一名称（又称紫蜂协议）来源于蜜蜂的八字舞，由于蜜蜂(bee)是靠飞翔和“嗡嗡”(zig)地抖动翅膀的“舞蹈”来与同伴传递花粉所在方位信息，也就是说蜜蜂依靠这样的方式构成了群体中的通信网络。其特点是近距离、低复杂度、自组织、低功耗、低数据速率。主要适合用于自动控制和远程控制领域，可以嵌入各种设备。简而言之，ZigBee就是一种便宜的，低功耗的近距离无线组网通讯技术。ZigBee是一种低速短距离传输的无线网络协议。ZigBee协议从下到上分别为物理层(PHY)、媒体访问控制层(MAC)、传输层(TL)、网络层(NWK)、应用层(APL)等。其中物理层和媒体访问控制层遵循IEEE 802.15.4标准的规定。

长期以来，低价位、低速率、短距离、低功率的无线通讯市场一直存在着。蓝牙的出现，曾让工业控制、家用自动控制、玩具制造商等业者雀跃不已，但是蓝牙的售价一直居高不下，严重影响了这些厂商的使用意愿。如今，这些业者都参加了IEEE802.15.4小组，负责制定ZigBee的物理层和媒体介质访问层。IEEE802.15.4规范是一种经济、高效、低数据速率(<250kbps)、工作在2.4GHz和868/915MHz的无线技术，用于个人区域网和对等网络。它是ZigBee应用层和网络层协议的基础。ZigBee是一种新兴的近距离、低复杂度、低功耗、低数据速率、低成本的无线网络技术，它是一种介于无线标记技术和蓝牙之间的技术提案。主要用于近距离无线连接。它依据802.15.4标准，在数千个微小的传感器之间相互协调实现通信。这些传感器只需要很少的能量，以接力的方式通过无线电波将数据从一个网络节点传到另一个节点，所以它们的通信效率非常高。4数据分析

互联网是先有计算机终端系统，然后再互联成为网络，终端系统可以脱离网络独立存在。在互联网中，网络设备用网络中惟一的IP地址标识，资源定位和信息传输依赖于终端、路由器、服务器等网络设备的IP地址。如果想访问互联网中的资源，首先要知道存放资源的服务器IP地址。可以说现有的互联网是一个以地址为中心的网络。

传感器网络是任务型的网络，脱离传感器网络谈论传感器节点没有任何意义。传感器网络中的节点采用节点编号标识，节点编号是否需要全网惟一取决于网络通信协议的设计。由于传感器节点随机部署，构成的传感器网络与节点编号之间的关系是完全动态的，表现为节点编号与节点位置没有必然联系。用户使用传感器网络查询事件时，直接将所关心的事件通告给网络，而不是通告给某个确定编号的节点。网络在获得指定事件的信息后汇报给用户。这种以数据本身作为查询或传输线索的思想更接近于自然语言交流的习惯。所以通常说传感器网络是一个以数据为中心的网络。5 工业电磁干扰

电磁干扰起因复杂，类型多变，可能起源于系统内部，也可能来自系统外部。本文就工控系统中普遍存在的各种电磁干扰的类型、起因、后果进行初步分析。

另外，由于在工控系统中PLC已经得到了越来越广泛的应用，而PLC控制系统的可靠性直接影响到工业企业安全生产和经济运行，其抗干扰能力是关系到整个系统可靠运行的关键。4典型案例分析

1.基于无线物联网的智能原材料监控系统案例简介

2013年 中航力源在苏州投建了中国第一条智能生产线。这条生产线将信息化技术和总体控制系统融合到液压泵核心零部件的制造过程，完成机器代人工程，具备数字化建模、智能运行管控、设备自主智能管理、资源可视化监测、实时联网数据采集共享分析、精益化生产等智能制造特征，初步实现该零件制造生产自动化、数字化、智能化。同时，mes系统的运用使得生产线的管理实现自动化，智能化。

以前的生产线，设备利用率只有40%至60%，而这条智能制造生产线可达到85%以上；以前这样一条生产线，需要30名工人，而现在只需要5名核心人才在后台进行操作控制。

在这条生产线上，一种产品完成生产之后，系统会自动根据生产计划进行设备调整，可以快速切换到第二种产品的生产。以前，公司所有产品的制造过程都是靠人工来完成，设备利用率低、生产效率低、产能不稳定。

而在这条智能制造生产线上，设备利用率是一个“定值”，设置多少就是多少，可实现设备资源的最优配置。2 智能原材料监控系统案例分析

通过无线物联网的建立，传感器网络的建立，这条生产线上的所有生产要素信息都被物联网系统所囊括，当生产线上的物料发生缺失，通过传感器的网络即时将信息传达到中央控制室，通过即时的计算机数据分析处理，将工业生产线上的即时数据进行整理，并对于应即时处理的部分作出即时处理。

生产线中每隔20米左右便设有WiFi盒子，以保证数据网络的通畅高效。这个系统使用的是mes无线传感网络控制系统，是当下较为先进的控制网络，使得整体系统更加稳定，对外通讯接口较多，可以讲更多的生产要素数据及时加入到数据网络之中进行整体的分析。

而工人在生产之中作为一个对整体系统进行微调的角色，通过对参数的改变，达到改变生产结果的目的。5应用前景

1）无线传感器应用前景

正是由于低功耗无线传感节点在如此广范围内的应用，使得它受到了来自军事、工业和商业以及学术专家的极大关注。其发展方向必然是无线通信的网络化，6

即通过自组网的方式形成动态、自适应的无线传感网络。而无线传感网络(WSN)是当前在国际上备受关注的、涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域。它综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分功能来实现降低功耗的目的。

除开以上所讲两种发展趋势之外，无线传感模块的应用和发展还具有极大的发展空间和良好的发展方向。当前对无线传感模块的应用都是静止性的，就目前存在的无线传感网络（WSN），构成网络的各个节点都是被固定的安放在一个地方，要实现对整个环境的检测，就需要向环境中投放大量的无线传感节点。这样一来成本就会非常的高。若实现无线传感模块对信息的移动式采集，则在同一个环境内投放更少的节点，就能实现对环境的全面检测。

正是由于当前能耗对无线传感模块的影响，低功耗研究才上升为一个热点领域，不论是使用电源或者电池供电，在实现低功耗后，无线传感模块的发展趋势必然是自生能源式的。利用太阳能、振动能量、地热、风能等实现无线传感模块的电能供应对于全面提高无线传感模块的能力将会起到巨大的作用。2）无线物联网技术应用前景

WSN 网络是面向应用的，贴近客观物理世界的网络系统，其产生 和发展一直都与应用相联系。多年来经过不同领域研究人员的演绎，WSN技术在军事领域、精细农业、安全监控、环保监测、建筑领域、医疗监护、工业监控、智能交通、物流管理、自由空间探索、智能家居等领域的应用得到了充分的肯定和展示。2005年，美国军方成功测试了由美国Crossbow产品组建的枪声定位系统，为救护、反恐提供有力手段。美国科学应用国际公司采用无线传感器网络，构筑了一个电子周边防御系统，为美国军方提供军事防御和情报信息。中国中科院微系统所主导的团队积极开展基于WSN的电子围栏技术的边境防御系统的研发和试点，已取得了阶段性的成果。

在民用安全监控方面，英国的一家博物馆利用无线传感器网络设计了一个报警系统，他们将节点放在珍贵文物或艺术品的底部或背面，通过侦测灯光的亮度改变和振动情况，来判断展览品的安全状态。中科院计算所在故宫博物院实施的文物安全监控系统也是WSN技术在民用安防领域中的典型应用。

在医疗监控方面，美国英特尔公司目前正在研制家庭护理的无线传感器网络系统，作为美国“应对老龄化社会技术项目”的一项重要内容。另外，在对特殊 7

医 院(精神残障类)中病人的位置监控方面，WSN也有巨大应用潜力。

在智能交通方面，美国交通部提出了“国家智能交通系统项目规划”，预计到2025年全面投入使用。该系统综合运用大量传感器网络，配合GPS系统、区域网络系统等资源，实现对交通车辆的优化调度，并为个体交通推荐实时的、最佳的行车路线服务。WSN网络自由部署、自组织工作模式使其在自然科学探索方面有巨大的应用潜力。2005年，澳洲的科学家利用WSN技术来探测北澳大利亚蟾蜍的分布情况。佛罗里达宇航中心计划借助于航天器布撒的传感器节点实现对星球表面大范围、长时期、近距离的监测和探索。智能家居领域是WSN技术能够大展拳脚的地方。浙江大学计算机系的研究人员开发了一种基于WSN网络的无线水表系统，能够实现水表的自动抄录。复旦大学、电子科技大学等单位研制了基于WSN网络的智能楼宇系统，其典型结构包括了照明控制、警报门禁，以及家电控制的PC系统。各部件自治组网，最终由PC机将信息发布在互联网上。人们可以通过互联网终端对家庭状况实施监测。

WSN在应用领域的发展可谓方兴未艾，要想进一步推进该技术的发展，让其更好为社会和人们的生活服务，不仅需要研究人员开展广泛的应用系统研究，更需要国家、地区，以及优质企业在各个层面上的大力推动和支持。3）无限物联网应用于工业生产

随着无线传感器发展，及其配套网络的日益完善，智能网络可以从工业生产到民用生活全面展开。智能生产，智能工厂的技术可以应用于智能家居，智能家居，智能交通之中。

同时虚拟现实技术的发展，如果将虚拟现实和无线传感器网络相结合，计算机小型化，可穿戴终端的日趋发展。不难想象未来的工厂之中，在生产线上，生产要素被即时监控，通过无线物联网传送到中央处理器进行数据分析。再将数据和处理结果传递到个人终端上，工人通过虚拟现实技术可以身临其境的观看生产现场，并结合数据分析作出即时的判断处理。6 结束语

要让未来的无线物联网做到畅通无阻，首先要能让移动终端能力方便快捷的接入和高速的带宽，这些是无线移动通信网重点发展的方向。其次有无处不在的网络节点，放置我们需要的区域，如超市。医院，仓库等。通过这些节点我们能 8

实时的对目标物体进行监控处理。最后是无处不在的互联网，这也是物联网的核，任何物体是靠互联网连在一起的，通过互联网的连接到才能实现远端监控和处理，才能让物体更智能。

无线传感器技术的发展使得原始的工业生产发生巨大的变化，工业生产中的物料，器件的监控从人转移到人机互动之中。无线传感器网络和智能 参考文献

[1] 戴春荣.我国移动产业现状和发展前景分析(J).上海证券报.2009,25(5):22-23 [2] 刘举平.基于GSM技术的智能家居远程控制器设计[J].微型计算机.2010，13-14

[3] 沈兆军.利用GSM短信业务实现智能家具(M).微计算机信息.2009，35-36

[4] 翟雷,刘盛德,胡咸斌.ZigBee技术及应用[M].北京航空航天大学出版社.2011,54-60

[5]金纯,罗风等编著.zigbee技术基础及案例分析[M].国防大学出版社.2009,14-15

6.智能制造试点示范项目申报书 篇六

根据《关于开展2017年智能制造试点示范项目推荐的通知》要求，为做好试点示范项目遴选工作，特制订本要素条件。

一、智能制造模式要素条件

（一）离散型智能制造

1、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。

2、应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、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），实现产品数据的集成管理。

3、实现高档数控机床与工业机器人、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等关键技术装备在生产管控中的互联互通与高度集成。

4、建立生产过程数据采集和分析系统，充分采集生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据，并实现可视化管理。

5、建立车间制造执行系统（MES），实现计划、调度、质量、设备、生产、能效的全过程闭环管理。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的优化。

6、建立车间/工厂内部互联互通网络架构，实现设计、工艺、制造、检验、物流等制造过程各环节之间，以及与制造执行系统（MES）和企业资源计划系统（ERP）的高效协同与集成，建立全生命周期产品信息统一平台。

7、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。

通过持续改进，实现企业设计、工艺、制造、管理、物流等环节的集成优化，推进企业数字化设计、装备智能化升级、工艺流程优化、精益生产、可视化管理、质量控制与追溯、智能物流等方面的快速提升。

（二）流程型智能制造

1、车间/工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型，并进行模拟仿真，实现生产流程数据可视化和生产工艺优化。

2、实现对物流、能流、物性、资产的全流程监控与高度集成，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。

3、采用先进控制系统，车间/工厂自控投用率达到90%以上，关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。

4、建立制造执行系统（MES），生产计划、调度均建立模型，实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化。建立企业资源计划系统（ERP），实现企业经营、管理和决策的智能优化。

5、对于存在较高安全风险和污染排放的项目，实现有毒有害物质排放和危险源的自动检测与监控、安全生产的全方位监控，建立在线应急指挥联动系统。

6、建立车间/工厂内部互联互通网络架构，实现工艺、生产、检验、物流等各环节之间，以及数据采集系统和监控系统、制造执行系统（MES）与企业资源计划系统（ERP）的高效协同与集成，建立全生命周期数据统一平台。

7、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。

通过持续改进，实现生产过程动态优化，制造和管理信息的全程可视化，企业在资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排及安全生产等方面的智能化水平显著提升。

（三）智能装备和产品

1、能够实现对自身状态、环境的自感知，具有故障诊断功能。

2、具有网络通信功能，提供标准和开放的数据接口，能够实现与制造商、用户之间的数据传送。

3、具有自适应能力，能够根据感知的信息调整自身的运行模式，使装备（产品）处于最优状态。

4、能够提供运行数据或用户使用习惯数据，支撑制造商、用户进行数据分析与挖掘，实现创新性应用。

通过持续改进，实现高端芯片、新型传感器、工业控制计算机、智能仪器仪表与控制系统、工业软件、互联网技术、信息安全技术等在装备（产品）中的集成应用，装备（产品）做到安全可控，自感知、自诊断、自适应、自决策功能的不断优化，技术水平达到国内领先或国际先进水平。

（四）网络协同制造

1、建有工业互联网网络化制造资源协同云平台，具有完善的体系架构和相应的运行规则。

2、通过企业间研发系统的协同，实现创新资源、设计能力的集成和对接。

3、通过企业间管理系统、服务支撑系统的协同，实现生产能力与服务能力的集成和对接，以及制造过程各环节和供应链的并行组织和协同优化。

4、利用工业云、工业大数据、工业互联网标识解析等技术，建有围绕全生产链协同共享的产品溯源体系，实现企业间涵盖产品生产制造与运维服务等环节的信息溯源服务。

5、针对制造需求和社会化制造资源，开展制造服务和资源的动态分析和柔性配置。

6、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。

通过持续改进，工业互联网网络化制造资源协同云平台不断优化，企业间、部门间创新资源、生产能力和服务能力高度集成，生产制造与服务运维信息高度共享，资源和服务的动态分析与柔性配置水平显著增强。

（五）大规模个性化定制

1、产品采用模块化设计，通过差异化的定制参数，组合形成个性化产品。

2、建有工业互联网个性化定制服务平台，通过定制参数选择、三维数字建模、虚拟现实或增强现实等方式，实现与用户深度交互，快速生成产品定制方案。

3、建有个性化产品数据库，应用大数据技术对用户的个性化需求特征进行挖掘和分析。

4、工业互联网个性化定制平台与企业研发设计、计划排产、柔性制造、营销管理、供应链管理、物流配送和售后服务等数字化制造系统实现协同与集成。

通过持续改进，实现模块化设计方法、个性化定制平台、个性化产品数据库的不断优化，形成完善的基于数据驱动的企业研发、设计、生产、营销、供应链管理和服务体系，快 速、低成本满足用户个性化需求的能力显著提升。

（六）远程运维服务

1、智能装备/产品配置开放的数据接口，具备数据采集、通信和远程控制等功能，利用支持IPv4、IPv6等技术的工业互联网,采集并上传设备状态、作业操作、环境情况等数据，并根据远程指令灵活调整设备运行参数。

2、建立智能装备/产品远程运维服务平台，能够对装备/产品上传数据进行有效筛选、梳理、存储与管理，并通过数据挖掘、分析，提供在线检测、故障预警、故障诊断与修复、预测性维护、运行优化、远程升级等服务。

3、实现智能装备/产品远程运维服务平台与产品全生命周期管理系统（PLM）、客户关系管理系统（CRM）、产品研发管理系统的协同与集成。

4、建立相应的专家库和专家咨询系统，能够为智能装备/产品的远程诊断提供决策支持，并向用户提出运行维护解决方案。

5、建立信息安全管理制度，具备信息安全防护能力。通过持续改进，建立高效、安全的智能服务系统，提供的服务能够与产品形成实时、有效互动，大幅度提升嵌入式系统、移动互联网、大数据分析、智能决策支持系统的集成应用水平。

二、新技术创新应用要素条件

（一）工业互联网

1、建立工业互联网车间/工厂内网，采用工业以太网、工业PON、工业无线、IPv6等技术，实现生产装备、传感器、控制系统与管理系统等的互联，实现数据的采集、流转和处理；利用IPv6、工业物联网等技术，实现与车间/工厂内、外网的互联互通，支持内、外网业务协同。

2、采用各类标识技术自动识别零部件、在制品、工序、产品等对象，在仓储、生产过程中实现自动信息采集与处理，通过与国家工业互联网标识解析系统对接，实现对产品全生命周期管理。

3、实现车间/工厂管理软件之间的横向互联，实现数据流动、转换和互认。

4、在车间/工厂内部建设工业互联网平台，或利用公众网络上的工业互联网平台，实现数据的集成、分析和挖掘，支撑智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等应用。

5、通过部署和应用工业防火墙、安全监测审计、入侵检测等安全技术措施，实现对工业互联网安全风险的防范、监测和响应，保障工业系统的安全运行。

通过持续改进，促进车间/工厂内部网络互联、数据交互和安全保障能力建设，推动车间/工厂外部网络基础设施建设、工业互联网平台和公共工业互联网标识解析体系建 设，加快新业务和新模式创新。

（二）人工智能

1、关键制造装备采用人工智能技术，通过嵌入计算机视听觉、生物特征识别、复杂环境识别、智能语音处理、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等技术，实现制造装备的自感知、自学习、自适应、自控制。

2、构建工业大数据平台，通过数据采集系统和互联互通的网络架构，采集产品设计、工艺、制造、物流、管理、销售、服务、运维等各环节数据，并对采集到的数据进行有效筛选、梳理、存储和管理。

3、应用机器学习、专家系统、深度学习等人工智能新技术对数据进行分析和挖掘，实现对研发设计、生产制造、经营管理、物流销售、运维服务等环节的智能决策支持。

7.智能制造系统 篇七

关键词：大型装备制造企业,期量标准,神经网络,估算

0 引言

ERP是通过信息化手段改善企业管理、提高企业运作效率的先进管理理念。生产提前期、生产批量等期量标准是其MRP子系统依据的核心参数,其准确性直接影响MRP乃至ERP系统的实施效果[1]。

大型装备制造业是工业的基础,在我国国民经济中占有重要的地位。为改善管理,提高效益,很多大型装备制造企业在大力推进信息化建设。但对于这类企业而言,由于其产品规模大,结构复杂,特别是按照订单生产,产品经常存在变型设计,零部件结构、规格的变化必然带来期量标准的变化,其期量标准的制定更具复杂性[2]。另一方面,产品的变型设计要占用一定的时间,在设计没有完成之前,期量标准无法制定,系统经常需要等待数据而无法编制生产计划,延长了生产周期。

事实上,产品虽然经常存在变化,但主要功能并无太大差别,只是少数零部件需要根据客户的特殊要求进行改动,也就是说大多数的零部件并不变化,因为少数零件的改动牺牲生产周期是不值得的。

为解决这一问题,本文根据大型装备制造企业的特点提出了变型零件提前期估算系统,为MRP排产提供比较准确的变型零件提前期数据。变型件提前期估算系统运用人工智能相关理论,结合神经网络学习算法,动态准确生成变型件生产提前期数据,并为MPR编制模块生成接口数据,为生产计划的合理编制提供支持。

1 期量标准的智能化生成方法

1.1 理论基础

人工智能技术包括三大领域:专家系统、遗传算法和神经网络。相对于专家系统和遗传算法,神经网络更适合于解决变型件提前期估算问题。

首先,和专家系统相比,神经网络实现的难度较小,推广性比较好。估算提前期时神经网络不需要如专家系统那样构建复杂的多模块系统,不需要做那么多的专家知识和推理规则的准备。神经网络完全可以做成一个单模块的子系统甚至是一个附属模块镶嵌在企业的相关系统中,由于采用“黑箱”机制,神经网络不需要人为的确定合适的推理规则,通过对大量数据的分析其自身会自动寻找这种规则。神经网络的模糊推理机制对于解决变型件提前期估算这种复杂的高维度问题尤为适用,相比专家系统其构建运行成本甚至可以忽略不计。

其次,和遗传算法相比,神经网络的结构更为简单,运算起来更为快速,而且可以保证一定的输出精度。同样面对高维度输入问题,神经网络自身的处理高维度非线性输入输出关系的机制,使其可以避免遗传算法高维度编码的问题,更适合于解决提前期估算问题。同时,神经网络的运算采用“黑箱机制”,需要人为调整的控制参数很少,这就使得其比遗传算法更容易控制输出精度。神经网络的自学习能力是与遗传算法相比时的一个突出优势,这种优势在处理新型变型件提前期数据时表现得尤为明显。

总之,神经网络本身的一些特点使其相对于专家系统和遗传算法,更适合于变型件提前期问题的解决。这些特点包括:处理高维度非线性输入输出问题的能力优势、“黑箱”机制避免了人工对推理机制的找寻、相对简单的构建过程、对知识的自学习能力可以更好地用于对新知识的“理解、预测”以及相对简单的操作机理等[3,4]。

将人工智能的方法应用于生产提前期的估算过程中,就是基于人工智能模糊运算、具备一定记忆力和学习能力的特点,通过抽取关键特征数据,并对大量历史相关数据的训练学习,使得采用的相应的智能方法对新的特征数据具备一定的分析判断能力,能够根据关键参数数据自动估算出较为合理的生产提前期数据。相比于传统的依靠产品、工艺设计人员经验数据的方法,该方法可以更加快速、准确地估算出提前期数据;相比于曾经广泛应用的通过统计分析、试图寻找数据间的规律(有时这种规律可能并不存在)得出提前期数据的办法,人工智能方法的“黑箱”特性可以大大节约人工估算的成本,快速计算出数据,其通过历史数据的训练所得到的学习能力可以用于对新的产品特征数据的处理,并且估算出较为合理的提前期数据。

变型件提前期估算问题,主要是根据产品变型零件的变型信息,参考历史数据中零件的特定变型对生产提前期的影响信息,采用类似于统计分析中的类比方法来确定零件的变型对生产提前期长短的影响。从本质上讲,该问题的核心是“模式识别”和“预测”,“识别”历史数据中最相似的“零件模型”,并对新型零件的提前期进行“预测”。目前,在解决“模式识别”以及“预测”问题的众多神经网络模型中,应用最多的是BP神经网络及其变形网络。BP神经网络的核心是网络的学习方法——BP算法。BP算法本质上是以网络误差平方和为目标函数,按梯度法(Gradient approaches)求其目标函数达到最小值的算法。BP算法理论基础坚实,推导过程严谨,所得公式对称优美,物理概念清晰(误差的反向传播),通用性好。上述这些优点使其至今仍是前向学习的主要算法之一。本智能化解决方案“变型零件生产提前期估算系统”就是运用BP神经网络结合梯度下降法来对变型零件的生产提前期(生产批量)进行估算,并为车间能力的平衡提供及时的数据。1.2“变型零件生产提前期估算系统”实现的重要作用

“变型零件生产提前期估算系统”可以在变型零件的工艺设计完成之前,通过对历史相似零件的训练和学习,估算出零件车间生产提前期。它可以为企业MRP的制定提供科学的数据支持,为车间能力平衡提供时间依据。由于相当于缩短了零件的设计周期,车间的生产准备、能力平衡有了更充足的时间,产品的按时交货率也会得到大幅度的提高。同时,科学合理的数据支持使得MRP的制定更加合理可行,MRP的调整更加快速简单。因此,该系统模块对大型装备制造企业的生产运营具有重要作用。

(1)从产品协调生产的角度来看,系统地实施更有利于保持生产过程的有序和流畅,有利于“一个流”生产方式的进行。生产过程的有序和流畅要求生产周期和生产批量的“配套”,要求企业ERP系统能够根据客户需求变化动态及时地调整“配套”的生产周期和批量。系统神经网络模块的运行可以随时根据零件的变型信息迅速估算出合理的生产提前期和生产批量数据,并且可以记忆这些数据的信息以便于以后相似数据的估算,从而彻底改变了企业被动设置较大生产提前期和生产批量的做法,既符合提前确定的交货期的时间要求,又避免了许多浪费。

(2)基于对历史数据相似件数据信息的学习,该系统可以估算出一个较为合理的生产批量和生产提前期。这样,一方面有利于提高工人的熟练程度和劳动生产效率,有利于保证产品质量,而且由于在相同时间内设备调整次数减少,设备利用率提高,会使生产成本降低;另一方面能使生产的安排比较灵活,有利于减少成品库存积压,减少制品,减少库存资金占用量。

(3)有利于企业ERP系统功能作用的发挥。只需要一个数据接口,该模块输出的提前期数据便可以为车间能力的平衡提供支持,同时连同平衡后的能力计划一起为MRP的制定提供科学依据,最终为MPS的调整提供支持,为车间生产计划的科学性提供保证。

2 变型零件生产提前期估算系统设计

2.1 系统设计

(1)总体功能

变型件生产提前期估算是以变型件量化的提前期影响因素为入口数据,通过对大量提前期及其相关因素历史数据的处理,通过系统内部结的逻辑处理(包括确定影响提前期的主要因素及其数据、神经网络结构调整、新型变型件信息的学习等),最后生成变型件的生产提前期,以作为企业MRP编制的基础数据。

(2)数据采集(如图1所示)

(4)系统配置需求

体系结构:Server/Client。

设计语言:visual Basic

操作系统:Windows 2000操作系统

后台数据库:SQL SERVER数据库

2.2“变型件生产提前期估算系统”界面及功能演示

1.输入用户名、密码后点击登陆,进入变型件提前期估算系统登陆界面。

2.系统参数确定

合法用户登陆后,系统首先提示用户要选择提前期测试平台还是应用平台。

如果选择提前期测试平台,则系统需要提示用户首先选择合适的样本数据、选取一定的参数值以确定系统的相关参数,然后根据训练误差的大小合理调整参数,直到误差降低到一定程度为止。

3.选择合适的训练样本,单击“训练样本数据”,根据训练误差值调整有关参数,直到误差满足要求。

网络内激励函数个数按照由多到少选取的原则,最大数据应小于等于样本个数。

训练迭代次数依样本个数的增加而增加,一般多为1000～10000。

输出结果精度一般控制在0.1～0.0001之间。输出幅值多在0.1～2.0之间。

4.在激励函数个数、训练迭代次数、输出结果精度、输出幅值、学习步长等参数确定以后,我们就可以选择一些学习样本来训练以进一步增强系统的学习能力。同时,可以将满足误差要求的系统输出数据保存至硬盘中。

5.提前期估算

通过测试平台确定系统参数以后,就可以单击“提前期估算应用平台”来估算实际数据的提前期。

3结束语

依据BP神经网络,可以在变型零件的工艺设计完成之前,通过对历史相似零件的训练和学习,估算出零件车间生产提前期。“变型零件生产提前期估算系统”运行的实践表明,该系统可以较为准确地估算零件的生产提前期,为企业MRP的制定提供科学的数据支持,为车间能力平衡提供时间依据,有效缩短了产品的生产周期,提高了订单的完成率。

参考文献

[1]张毅．制造资源计划MRⅡ及其应用[M]．北京：清华大学出版社，1998．

[2]姜思杰，徐晓飞，战德臣，杨波．大型单件小批生产的计划与控制模式[J]．计算机集成制造系统-CIMS，2001，7(2)．

[3]刘健勤．人工生命网络理论及应用[M]．冶金出版社，1997．

8.中国制造业转型与智能制造 篇八

关键词： 制造业转型 互联网+ 智能制造 个性化

1.制造业困境

我国制造业粗狂型的扩张导致大量产能过剩，据工信部数据，我国24个行业中，22个行业严重产能过剩。在没有技术创新的投入，靠一味增加资本的投入，生产大量的需求不足的产品。我国制造业在全球产业链中处于中低端，大量高端技术是我国制造所不掌握的。

尽管我国引进大量先进技术，但是消化吸收率很低，引进与消化吸收的比率在1：0.15，远低于日本和韩国的消化吸收比率。同时，我国的制造业没有形成集成创新机制，导致即便技术研发有一些成果，但是制造工艺等其他环节跟不上，最终不能投入市场，不能实现价值链升级。所以，我国制造业的增加值率只有26.23%，比美国低22.99%。而且，我国的制造业资本积累靠是的以大量的环境污染为代价，这注定了这种制造业的发展模式是不可持续的。

在国家以出口为导向的强国战略下，我国自1992年市场化改革以来，长期保持贸易顺差，大量外汇涌入导致央行发行货币。这对我国的经济形成了一定的通货膨胀，使制造业成本上升，降低了原本不多的利润。我国的劳动力成本在逐步上升，使得大量外企流出，加上机器人取代传统的产业工人不仅廉价而且制造工艺更好，可以生产出高品质的产品，进一步恶化了我国制造业的生存环境。

金融危机后，美国等发达国家重振高端制造，大量企业回顾本土，大量资金将进入制造业，他们的制造业增加值率将进一步提高。新兴经济体（印度，南非，越南等）的制造业由于劳动力成本更低，加之其自然资源丰富，在低端制造中对我国形成压力。我国制造业由于利润率低，大量资金剥离制造业进入楼市投机，使得制造业雪上加霜，企业的研发缺乏资金。我国存在大量的国企由于有国家财政的保证，大量无法销售的低端产品由国家财政消化，市场化不足使得企业主观研发升级的欲望不强烈。我国制造业在内外夹击中，将面临前所未有的挑战。

2.智能制造

在云计算﹑大数据等新兴信息技术的发展下，工厂通过“互联网+”进行生产优化﹑市场优化﹑结构优化，在工厂车间各种设备与互联网连接，使得人们可以收集到大量的生产运营数据，并对设备进行监控。由此，物联网﹑服务互联网应势而生，将生产资料与生产信息以CPS的方式相融合，CPS将使制造业领域实现资源﹑信息﹑物品﹑设备与人的交互控制相连。这就是智能制造。

在智能制造工厂，设备与设备之间，工人与设备之间通过互联网将云计算﹑大数据这些新一代信息技术与以前的信息化﹑自动化技术结合起来。由此，智能化工厂在信息的驱动下，可以科学地编排生产工序，提高生产效率，生产个性化的产品，还可以整合资源的利用，提高资源的利用效率，降低成本。在传统的生产销售中，终端零售占据了高于60%的利润。在“互联网+”下的智能制造使工厂直接面对顾客，不仅没有了营销费用，而且可以取得原本给经销商的利润。这种智能化制造大大降低复杂性成本，使得工厂可以以低成本生产顾客定制的商品。制造业生产不同商品的设备通用性很高，因此，智能化制造带来的结果是未来工厂倾向于扩大生产的范围，而不是像以前靠大规模生产某一产品，依靠低价获得市场。

智能化制造将带来新的商业模式为大众创业、万众创新提供平台，由于生产设备与互联网之间可以交互传递信息，一切关于生产设备和生产状况的信息都可以反映在互联网上。这些设备的产能可以在互联网上拍卖，任何有需要个人或者小微企业可以付费使用这些设备来实现他们的创意，这将大大发展年轻人的创新能力，很多小创意都可以转变成现实。智能制造将给年轻人一个更加公平的竞争平台，使得市场的新需求和少数群体的需求得到及时供给。并且，智能制造能够针对市场反馈及时改进生产工艺和工业设计。

3.中国制造业转型机遇

新一轮科技革命即将到来，信息技术的发展有利于传统制造业升级为智能制造业。我国出台了一系列关于“互联网+”的规划，这将成为我国制造业相较于新兴经济体的竞争优势。

我国制造业升级为智能制造业后，将大大提高劳动力的效率，增加产品附加值。随着劳动力成本的提高，工厂购买机器人将变的有利可图。当工厂大量购买机器人后，我国产品的标准化将得到保证，这就为迎接智能制造做好了铺垫。

我国制造业产品开发周期过长，达到18个月，而美国的开发周期则为3个月。这其中的原因是对市场的反应过慢，所以我国制造业急需及时了解市场的工具。信息通信技术快速发展，人们的生产生活方式不断改变。移动设备价格的不断下降使得绝大部分人能够接入互联网，为人机交互做好了基础。我国传统制造也转型成智能制造业后，将可以得到大量关于消费者的信息。

随着央行降准﹑降息，将增强货币的流动性，使得企业可以以低成本的代价获得贷款，也使得企业更有可能获得贷款。由于货币的超发使得通货膨胀还在缓慢增长，宽松的货币政策将进一步刺激企业借钱发展。这为我国制造业企业迎接智能化的转型做好了金融保障。另外，国家也有政策支持企业的智能化转型。《中国制造2025》中提出：我国制造业的战略目标是成为工业强国，要将信息技术与制造技术深度融合，实现制造的数字化和智能化。

智能制造需要强大的数据处理能理，我国大数据基础设施不断完善，云计算服务的先进性和安全性处于世界领先地位。而且，比起发达国家昂贵的云计算服务，我国的云服务要更便宜。数据处理能力的强大为我国制造业转型提供了强有力的保障。廉价的云计算服务打破了大企业对数据处理能力的垄断。中小企业和个人将能够买得起云计算服务，激发他们创新﹑创业。我国的制造业能耗过高，对制造业的持续发展构成了严重的挑战，所以，我国的制造业迫切需要转型。智能化制造通过对大数据的分析将有助于降低能耗，助力可持续发展。

随着“两化”融合的不断推进，信息化和工业化将极大推动我国制造业向智能化转型。“两化”融合后，互联网技术将贯穿工业生产的各个环节，所有关于生产的过程将被信息充分表现。届时，工业软件﹑工业电子及工业信息服务业将变得十分发达。

我国相继出台了中小企业税费优惠政策，缓解中小企业的生存压力，有利于更好地发挥创造力。在全球分工越来越细的时代，中小企业必将扮演领先的角色。以德国为例，2010年，德国的经济增长占据欧元区经济增长的60%，德国的经济增长显然是靠数量庞大的制造企业创造的。减免税赋后的中小企业将有更多资金用来研发新产品，届时，将对智能制造工厂的生产力有大量需求。

4.互联网+时代的中国制造业转型之困

我国创新能力较发达国家仍有巨大差距，几十年的制造业发展靠的是模仿，使得大量的低技术产品生产严重过剩。我国制造业不掌握核心技术，进口高端芯片占我国制造业芯片需求的80%。我国在产品设计上对理论的应用不足，很多产品在设计时忽视了疲劳强度和测试技术。由于研发能力不足加上对理论的不重视，对企业将来升级成智能工厂构成巨大的不确定性。

由于严重的同质化竞争，我国制造业大量产能过剩。加上2008年美国次贷危机的爆发使得我国制造业的出口下滑，各企业间的竞争变得更加激烈。大量低技术生产线在地方政府的鼓励下重复建设，使得低端产品生产严重过剩。如汽车产业，我国有各类车辆生产企业1300余家，其中大量企业由于不掌握核心技术，规模小盈利能力差根本无法升级，多年来长时间处在破产的边缘。有能力转型的企业因为习惯了过去的经营模式，对企业升级的意愿不强烈。这些企业在国家“出口退税”的政策下，靠规模化生产赚取极低的利润率。大而不强是这些企业的特征，目前，这些企业仍未对智能制造将引领产业革命引起足够的重视。

税费过高导致我国的中小企业很难有足够的资金进行产业升级，也抑制了企业的活力和市场竞争力。更严重的是我国金融体系不够完善，大量中小企业面临融资难的困境。发达的金融体系可以促进生产资料的流动，使好的产品能够及时面向市场。然而不完善的金融系统使得大量中小企业不得不借民间高利贷，往往高额的利息压垮了这些企业，使得企业的研发创新中断。

我国制造业机器使用率过低，在日本，每一万名工人对应的是300多台机器，而我国每一万名工人只对应不到20台机器。这说明，我国制造业产品标准化程度不足且在智能化的道路上比传统制造业强国落后。由于机器使用率过低，企业升级智能化工厂需要大量资金。而且大量的产业工人将在企业转型的过程中，一时无法就业，不利于社会稳定。

5.对互联网+时代下中国制造业转型的建议

由传统制造业向智能化转变需要依托原有的制造业务，延长企业的产业链，从事研发﹑设计﹑软件与信息服务﹑现代物流﹑营销渠道等利润较高的环节中。只有企业在这个完整的产业中挖掘足够的信息，才能实现智能化制造，生产个性化的产品。

制造业企业应成立专门的服务机构，为企业的销售业务提供成套的解决方案，同时进行数据的收集和挖掘工作，为提供个性化服务提供信息。有关部门应对企业的数据收集行为提供行业规范，方便企业开展工作，也是对消费者个人隐私的保护。国家要大力推进大数据产业的发展，使企业方便收集数据﹑管理数据。大数据挖掘需要专业的人才，国家应鼓励高校培养更多数据挖掘的人才。

参考文献：

[1]李炜，孙明法.德国“工业4.0”对中国“互联网+”的启示[J].中国管理信息化，2016（1）：161-163.

[2]贾春玉.21世纪的制造技术——智能制造技术[J].机械制造，2001（11）：18-19.

[3]孙小蕊.我市智能制造装备产业发展规划出台[N].洛阳日报，2014（1）：1-2.

[4]虞学良.“机器人”助力制造业转型升级[J].特区经济，2016（1）：138-139.