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智能制造整体解决方案
1. 智能制造趋势
1.1. 政策背景与发展历程
1.2. 智能制造的内涵与特征
1.3. 智能制造的场景示例
2. 智能制造规划
2.1. 信息化建设目标
2.2. 智能企业信息化整体解决方案功能架构
2.2.1. 整体架构概述
2.2.2. 各模块功能详解
智能研发（PDM）：包括需求管理、方案设计管理、系统设计管理、结构设计管理、详细设计管理、仿真分析管理等功能，支持 CAD、CAE 等设计工具，实现产品设计的数字化和智能化，提高设计效率和质量，同时便于产品数据的管理和协同设计。 智能工艺（MPM）：具备工艺审查、制造过程规划、制造属性规划、三维装配 / 机加工艺规划、工艺仿真、工艺签审、电子化发布、技术状态管理等功能，通过专业工艺编制、NC 程序管理、工时定额管理、材料定额管理等手段，实现工艺设计与管理的规范化、科学化，优化工艺过程，提高生产效率和产品质量。 智能制造（MES）：承担制造过程管理、物料跟踪管理、在制品管理、现场管理、现场质量跟踪、质量闭环管理、车间事件管理、统计分析、生产过程监控、生产现场模拟等重要任务，通过与其他模块的集成，实现生产计划的执行与监控、生产现场的实时管理以及质量的全程追溯，确保生产过程的高效、可控和质量稳定。 智能服务（MRO）：提供健康监测（传感器 & 嵌入式智能）、衰退管理（特征监控）、健康状态预测、自主维护（主动性 / 预测性）、健康数据挖掘、可靠性与可用性设计反馈等服务功能，实现产品售后的智能化维护和管理，提高产品的使用寿命和可靠性，降低维护成本，增强客户满意度。 智能设备：通过设备联网、设备数据采集、设备运行监控、设备统计分析等功能，实现对数控设备、自动化生产线、机器人、自动化检测设备和量仪、立体仓库等设备的智能化管理，实时掌握设备状态，提高设备利用率和生产效率，及时发现并处理设备故障。 智能管理（ERP）：涵盖项目计划管理、项目执行管理、合同及报价管理、物料管理、采购需求、采购订单、订单执行、库存管理、质量管理、设备管理、人力资源管理、物资管理、生产计划管理、生产执行管理、交货与发运管理、运维及售后管理、财务管理、成本管理等功能，实现企业资源的全面管理和优化配置，确保企业运营的高效性和经济性。
2.3. 数据采集与监视控制系统
2.3.1. 系统架构与功能
2.3.2. 数据采集方式与应用
3. 智能制造方案
3.1. 三维结构化工艺解决方案
3.1.1. 工艺规划与管理
工艺任务管理：具备工艺任务多级分派功能，可根据工艺专业、工序、工步等进行任务分配，确保工艺编制工作的高效协同。同时，支持工艺大纲 / 工艺方案的制定，明确工艺路线和工艺要求，为生产提供准确的指导。 工艺 BOM 管理：实现对工艺 BOM 的有效管理，包括 BOM 的创建、编辑、版本控制等功能，确保工艺数据的准确性和一致性，便于生产过程中的物料管理和成本核算。 工艺项目管理与变更管理：建立协同工艺管理平台，对工艺项目进行全生命周期管理，包括项目计划、任务跟踪、变更管理等。在变更管理方面，严格控制工艺变更流程，实现对更改的有效性和版本有效性的管理，确保工艺变更的合理性和可控性，避免因变更导致的生产混乱。
3.1.2. 工艺资源管理与工时管理
资源管理与知识库建设：提供工艺资源管理功能，建立企业知识管理体系，包括多类企业知识库（如焊接知识库、材料库等），支持多种知识的表达、积累、查询和复用。通过管理资源的典型使用规范和方法，为工艺设计和生产提供有力的支持，提高工艺设计的标准化和规范化水平。 工时管理与定额计算：基于参数和模型的工时管理系统，能够根据工艺参数输入生成准确的工时信息。通过建立规范的工时模型库，形成企业工时定额计算知识库，实现工时定额的自动计算和管理，提高工时管理的科学性和准确性，为生产计划排产和成本核算提供重要依据。
3.2. 生产计划管理
3.2.1. 计划驱动模式
3.2.2. 计划排产与执行
3.3. 设备与质量管理
3.3.1. 设备管理
设备实时监控与分析：通过数据采集与监视控制系统，实时采集设备状态信息（如运行、空闲、关机、故障等）和运行参数（如主轴转速、切削用量等），实现设备状态的实时监控。对采集到的数据进行分析，生成设备运行效率统计、机床综合利用率对比图、停机原因柱状图等报表，为设备管理决策提供数据支持，帮助企业及时发现设备问题，优化设备维护计划，提高设备利用率。 设备管理系统功能：设备管理系统涵盖设备信息管理、设备运行监控、设备维护管理（包括预防性维护、预测性维护等）、设备故障诊断与处理等功能。通过建立设备台账，记录设备的基本信息、维护记录、故障历史等，实现设备全生命周期管理，提高设备管理的信息化水平，降低设备故障率，延长设备使用寿命。
3.3.2. 质量管理
质量过程管理体系：在 MES 系统中建立完善的质量过程管理体系，包括质量检验计划制定、检验任务分配与执行、检验数据采集与分析、质量问题处理流程等环节。通过定义检测类型、项目、期望值和公差界限，实现对生产过程中原材料、半成品和成品的全面质量控制，确保产品质量符合标准要求。 质量追溯与改进：具备质量过程完备追溯功能，能够根据生产数据和检验记录，实现产品质量的正向和反向追溯，快速定位质量问题的根源。通过对质量数据的统计分析，如批次零件生产质量统计、班组质量综合分布、设备加工质量分析等，发现质量趋势和潜在问题，为质量改进提供依据，持续提升产品质量。
3.4. 工艺管理
3.4.1. 工艺审查与优化
3.4.2. 工艺仿真与验证
4. 智能制造实现
4.1. 虚实融合的智能生产线 - 车间 - 工厂 - 园区
4.1.1. 智能生产线建设
4.1.2. 智能车间与工厂集成
4.1.3. 智能园区管理
4.2. 软硬结合的智能企业
4.2.1. 信息化系统与智能化硬件集成
4.2.2. 智能决策与管控
171页方案PPT参考
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