智能制造——智能工厂研究报告

智能制造——智能工厂研究报告

智能制造-智能工厂研究报告

1. 智能工厂简介

1.1 智能工厂概念

自2013年德国政府在汉诺威工业博览会上正式宣布“工业4.0”概念以来，“工业4.0”概念席卷全球，被认为是以信息物理系统（CPS）技术为核心的第四次工业革命。

作为工业4.0的最大主题，智能工厂可以说贯穿于产业升级的全过程。 智能工厂主要研究智能生产系统和流程以及网络化分布式生产设施的实施。

1.2 智能工厂的主要特点

①利用物联网技术，实现设备间高效信息互联，数字化工厂升级为“物联网工厂”。 操作人员可以获得生产设备、物料、成品灯具之间的动态生产数据，满足工厂24小时监控需求；

②基于庞大数据库实现数据挖掘和分析，使工厂具备自学习能力，并在此基础上完成能耗优化、生产决策自动判断等任务；

③引进基于计算机数控机床、机器人等的高度智能化自动化生产线，满足个性化定制的柔性生产需求，有效缩短产品生产周期，同时大幅降低产品成本；

④ 配备智能物流仓储系统，通过自动化立体仓库、自动输送分拣系统、智能仓储管理系统等，实现仓库管理流程各环节数据实时录入，对货物进出库进行高效管理。出库均已实现；

⑤工厂配备电子看板，显示实时生产动态。 同时，操作人员可以远程参与生产过程的修正或指挥。

1.3 智能工厂基本架构

智能工厂具有三层基本架构，即顶层计划层、中层执行层和底层设备控制层，大致对应ERP系统（企业资源计划）、MES系统（制造执行系统）和PCS系统（过程控制系统）。

2.智能工厂的内涵及建设模式

智能工厂是实现智能制造的重要载体。 他们主要通过建设智能生产系统和网络化分布式生产设施来实现生产过程的智能化。 智能工厂已经具备自主能力，可以采集、分析、判断、规划； 他们利用整体视觉技术进行推理和预测，并利用模拟和多媒体技术增强现实来展示设计和制造过程。 系统中各组成部分能够自行形成最优的系统结构，具有协调、重组和扩展的特点。 系统具有自学习、自维护能力。 因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调与协作，其本质是人机交互。

人-机-料方法环是全面质量管理理论中影响产品质量的五个主要因素的简称。 人是指制造产品的人； 机器是指用于制造产品的设备； 材料是指用于制造产品的原材料； 方法是指用于制造产品的方法； 环境是指产品生产的环境。 智能生产是以智能工厂为核心，连接人、机器、方法、材料、环境的多维度集成过程。

在智能工厂架构中，质量管理的五要素也发生了相应的变化，因为在未来的智能工厂中，人、机器和资源可以相互通信。 智能产品“知道”它们的制造方式和用途的细节。 他们会主动回应制造过程，回答诸如“我是什么时候制造的？”之类的问题。 “应该用什么参数来处理我？” “我应该被送到哪里？”

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，物理层包括工厂内不同层面的硬件设备，从最小的嵌入式设备和基础部件开始，到传感设备、制造设备、制造单元和生产线，所有这些设备都是互连的。 以此为基础，构建了“可测、可控、高效、可管”的垂直一体化环境。 信息层覆盖企业业务运营的各个环节，包括研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各项业务管理活动，以及由此产生的大众创新、个性化定制、电子商务等相关业务。 -商业和视觉跟踪。 在此基础上形成企业内部价值链的横向集成环境，实现数据、信息的流通和交换。

智能工厂原型图：

纵向一体化和横向一体化都是基于CPS和工业互联网。 通过数据应用实现产品、设备、制造单元、生产线、车间、工厂等制造系统的互联互通以及与企业不同业务板块的集成和统一，实施工业云服务并支撑公司的最高决策基于产品、服务和设备管理的决策层。 这些共同构建了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。

由于产品制造工艺存在明显差异，离散制造和流程制造在智能工厂建设中的侧重点不同。 对于离散制造，产品通常由多个零件通过一系列不连续的过程组装而成。 该过程包含许多变化和不确定性，这在一定程度上增加了离散制造生产组织的难度和支撑。 复杂。 企业往往根据主要工艺流程安排生产设备的位置，以尽量减少物料的传输距离。 订单导向型离散制造企业具有多品种、小批量的特点，其工艺路线和设备使用更加灵活。 因此，离散制造企业更加注重生产的柔性，其智能工厂建设的重点就是智能制造生产线。

2.1 智能工厂主要建设模式

由于各行业生产流程的不同以及各行业智能化条件的不同，智能工厂有以下不同的建设模式：

第一个模式是从生产流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质量可控，重点建设数字化生产从产品末端控制转向基于质量控制需求的产品末端控制。 全过程控制改造。

第二个模式是从智能制造生产单元（设备和产品）到智能工厂。 在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家电、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，以单台设备自动化和产品智能化为基础，生产效率和产品性能的提高实现价值增长。

第三种模式是从个性化定制到互联工厂。 在家电、服装、家居等最接近用户的消费品制造领域，企业发展智能制造的重点是在实现生产规模效益的同时，充分满足消费者的多样化需求，聚焦通过互联网平台进行大规模个性化定制模式创新。

三、智能工​​厂发展的关键环节

智能生产的重点是将人机交互、3D打印等先进技术应用到整个工业生产过程中，并在整个生产过程中监控和采集数据，以便于数据分析，从而形成高度灵活、个性化、网络化的生产方式。产业链。

3.13D打印技术

3D打印是一项颠覆性的创新技术，被美国国家科学基金会称为20世纪最重要的制造技术创新。 3D打印可以引入整个制造过程，以节省成本、加快进度、减少材料浪费。 在设计过程中，借助3D打印技术，设计师可以获得更大的自由度和创作空间，可以专注于产品形态创意和功能创新，而不必考虑形状复杂性的影响，因为3D打印几乎可以完成任何形状。 项目建设。 在生产过程中，3D打印可以直接从数字模型生成零件，无需特殊的模具制作等工序，不仅节省了成本，还加快了产品上市速度。 此外，传统制造工艺通常在零件的铸造、抛光和组装过程中产生废料，而使用3D打印的相同零件可以一次性成型，基本没有废料。 在配送环节，3D打印或将挑战现有的物流配送网络。 未来，零部件将不再需要从原制造商处购买和运输。 相反，3D打印模型文件将从制造商的在线数据库下载，然后在本地快速打印。 这可能会导致全球零件仓储和配送系统的丧失。 存在的意义。

3D打印发展近40年，龙头企业已开始实现可观利润，市场认可度快速提升，行业营收增速加快。 根据典型的产品生命周期理论，科技产品从导入阶段进入成长期时，往往表现出加速增长的特征。 判断，3D打印行业目前正进入加速增长阶段。

3D打印产业链

3D打印已形成完整的产业链。 产业链各环节聚集了一批龙头企业。 在全球范围内，以3D、3D为代表的设备企业在产业链中占据主导地位，这些设备企业通常能够提供材料、打印等服务，拥有较强的话语权。

2015年全球工业/专业3D打印设备出货量前5名企业

3.2 人机交互

未来，各种交互方式将深度融合，让智能设备更加自然地与人类的生物反应和处理过程同步，包括思维过程、动觉，甚至是人的文化偏好。 这个领域充满了各种新奇事物。 可能性。

随着技术融合步伐的加快，人与机器之间的信息交流方式正在向更高层次迈进，新的人机交互方式逐渐应用于生产制造领域。 这具体体现在两个方面：智能交互设备的灵活性和智能交互设备在工业领域的应用。 在生产过程中，智能制造系统可以独立承担分析、判断、决策等任务，凸显了人在制造系统中的核心地位。 同时，在工业机器人、无轨AGV等智能设备的配合下，人的潜力可以得到更好的发挥。 机器智能和人类智能真正融合、相互协作、相辅相成。 本质是人与机器的融合。

3.3 传感器

我国已基本形成较为完整的产业链结构，材料、器件、系统、网络等方面不断完善。 自主产品数量已达6000个。 在全国建立了三大传感器生产基地，即：安徽基地、陕西基地。 和黑龙江基地。 政府提出了加快国内传感器产业发展的指导意见。 未来传感器的发展将向智能化方向提升。

3.4 工业软件

智能工厂的建设离不开工业软件的广泛应用。 工业软件包括基础软件和应用软件两大类。 系统、中间件、嵌入式系统属于基础技术范围，与具体的工业管理流程和流程没有密切关系。 这里所说的工业软件主要是指应用软件，包括运营管理、生产管理和研发设计软件等。

在“中国制造2025”背景下，工业企业转变发展模式、加快工业化与信息化融合已成为大势所趋。 工业软件和信息服务需求将持续增长，中国将继续保持全球工业软件市场增长主力军地位。 。

具体来看，2016年我国工业软件行业中，CAD、CAE、CAM、CAPP等产品研发类占比约8.3%，ERP、CRM、HRM等信息管理类占比约8.3%。约15.5%； 生产控制类别如MES、PCS、PLC等占比约13.2%； 剩下的63%是嵌入式软件开发。

从地区来看，华北、华东地区是工业软件应用最多的地区，约占全国一半。 具体来看，从省市来看，北京、上海、广东、江苏是工业软件能力较强的地区，约占中国工业软件市场规模的一半以上。

广泛应用MES（制造执行系统）、APS（先进生产排程）、PLM（产品生命周期管理）、ERP（企业资源计划）、质量管理等工业软件，实现生产现场的可视化、透明化。 在建设新工厂时，可以利用数字化工厂仿真软件对设备和生产线布局、工厂物流、人机工程学等进行模拟，以确保工厂结构合理。 在推进数字化转型的过程中，需要保证工厂数据和设备、自动化系统的安全。 当通过专业检测设备检测到不良品时，不仅要能够自动将其与合格品分开，而且还要能够通过SPC（统计过程控制）等软件分析质量问题的原因。

3.5 云制造

云制造是指制造企业将先进信息技术、制造技术和新兴物联网技术交叉融合。 工厂产能、流程等数据集中在云平台上。 制造商可以在云端进行大数据分析和客户关系管理，充分发挥企业优势。 最棒的表演。

在国内，我们看到航天科工集团开发了复杂航天产品的集团企业云制造服务平台，与集团下属院所、基地对接，拥有丰富的制造资源和能力； 中车集团瞄准轨道交通装备。 集团企业云制造服务平台打通了轨道车辆、工程机械、机电设备、电子设备及相关零部件等产品的研发、设计、制造、维修和服务； 面向中小企业的云制造平台也纷纷涌现。 在装备制造、箱包、鞋帽等领域。

云制造为制造信息化提供了新的理念和模式。 云制造作为一个新兴概念，未来有着巨大的发展空间。 然而，云制造未来发展仍面临诸多关键技术挑战。 除了全面融合云计算、物联网、语义Web、高性能计算、嵌入式系统等技术外，基于知识的制造资源云化、制造云管理引擎、云制造应用协同、云计算等技术制造可视化和用户界面都是未来需要攻克的重要技术。

4、行业现状及发展趋势

4.1 智能工厂行业需求旺盛

由于劳动力工资快速上涨、所有产线因故障停工、产品升级导致交期突然缩短、工人情绪化、重复性工作、工作缓慢等因素，在3C电子领域制造业等领域，自动化和信息化增长最快，反映出制造业对智能工厂的旺盛需求。 随着需求逐步释放，智能工厂的未来前景将更加明朗。

此外，个性化定制的需求刺激传统工厂向智能工厂升级。 互联网改变了一刀切需求的局面。 人与人、人与制造商，可以低成本连接，从而放大每个人的个性化需求，人们越来越喜欢个性化的东西。 然而，个性化事物的需求并没有那么大，这就要求工业企业能够实现小批量的快速生产。 传统工厂的产线转换效率和计划协调能力无疑无法支持大规模定制，而智能工厂则可以从需求收集和产能调度两个角度满足个性化需求。

政策的大力支持也让智能工厂的前景更加广阔。 未来，国家和地方政府将出台更多支持政策，促进行业快速进步，具体从软件和硬件两个方向。 软件方面，我们将从产品研发、生产管理、生产控制、协同集成、嵌入式软件五个软件方向加强工程技术、制造、供应链三个维度的数字化。

硬件方面，瞄准智能制造主攻方向，推动信息化与信息化深度融合发展； 实施智能制造工程，支持高端数控机床和工业机器人、增材制造、智能传感与控制、智能检测与装配、智能物流与仓储五个重点领域。 设备的创新应用； 深化“互联网+”制造业创新发展，指导编制互联网与制造业融合发展路线图等。

4.2.1产业升级需求

智能制造装备产业主要包括智能测控仪器、数控机床、工业机器人、自动化成套生产线等。根据《智能制造装备产业发展“十二五”规划》，2019年智能制造装备产业销售收入我国部分智能制造装备产业2010年突破3000亿元，到2015年行业收入突破1万亿元，到2020年销售收入将达到3万亿元。 元。

2010-2020年我国智能装备制造业市场规模（亿元）