近年来,伴随着新一代信息技术与制造业的深度融合,制造业正加速朝着智能制造发展,智能工厂的建设也正在提速。数据显示,随着制造业转型升级步伐加快,目前我国已累计培育421家国家级智能制造示范工厂,建成万余家省级的数字化车间和智能工厂,且我国“灯塔工厂”总数已达72家,占据全球的42%。
而且,值得注意的是,工信部、发改委、财政部等六部门于近日联合印发通知,部署开展2024年度智能工厂梯度培育行动,明确将构建智能工厂梯度培育体系,分基础级、先进级、卓越级和领航级四个层级开展智能工厂梯度培育,以分层分级系统性、规模化推进智能工厂建设,夯实我国制造业数字化网络化基础,引领智能化变革。
毫无疑问,建设智能工厂,已成为我国当前和今后推进制造业转型升级,推动制造业高端化、智能化、绿色化发展的重要举措,以及推动制造企业提升竞争力,实现高质量发展的关键途径。
然而,我们也应清晰地认识到,智能工厂的建设不可一蹴而就,需要有兼具全局性、系统性、前瞻性、实用性与经济性的清晰规划。而且,智能工厂的规划在整个智能工厂建设进程中起着基础且关键的作用,它直接决定了智能工厂的建设能否落地并取得实效。因此,对于制造企业而言,在推进智能工厂建设的过程中,做好智能工厂规划至关重要。
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智能工厂规划的关键原则解析
根据中国国家标准《智能工厂 通用技术要求》(GB/T 41255-2022),智能工厂是指在数字化工厂的基础层上,利用物联网技术和监控技术加强信息管理和服务,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,同时集智能手段和智能系统于一体,构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。与传统工厂相比,智能工厂的核心是利用数字化、网络化智能化技术,实现整个制造价值链的智能化、网络化和柔性化。而在,智能工厂的规划方面,一般应遵循以下基本原则:
🔵 标准化:智能工厂规划应遵循国家和行业的标准规范,确保智能工厂的设计、建设和运营符合标准化要求。
🔵 系统性:智能工厂是一个复杂的系统,包括生产系统、物流系统、质量控制系统、信息系统等多个子系统。在智能工厂规划时,要将这些子系统作为一个整体来考虑,确保它们之间相互协调、相互支持,同时构建一个层次分明的系统架构,从设备层、控制层、车间层到企业运营管理层,各层次之间的数据交互和功能协作要有清晰的逻辑。
🔵 灵活性:智能工厂规划方案应具备灵活性和可扩展性,能够快速适应市场变化和技术进步,便于未来的扩展和升级。
🔵 经济性:在满足功能需求的前提下,智能工厂规划应考虑投资成本和运营成本,力求实现成本效益最大化。如合理规划工厂厂房空间,确保设备、生产线、仓储等区域充分利用,降低空间浪费。根据生产工艺流程,合理安排各功能区域布局,减少物料搬运距离和时间,提高生产效率。
🔵 数据驱动:在智能工厂规划时,应考虑充分利用大数据、云计算等信息技术,实现数据的实时收集、分析和应用,以数据驱动决策和优化生产。
🔵 安全与环保:智能工厂规划应确保生产过程的安全性,包括设备安全、信息安全、人员安全等,防止事故发生。同时,智能工厂规划应考虑长期发展,注重环境保护和资源节约,采用环保材料、工艺和技术,减少对环境的影响,实现绿色制造。
🔵 以人为本:智能工厂规划应充分考虑人的因素,这包括工作流程设计要考虑人的操作习惯、生理和心理特点,确保流程既高效又人性化;在自动化和智能化设备的设计和布局,要注重人机交互的友好性,减少操作复杂性,提高工作效率;确保工作环境符合人体工程学原则,减少工作相关的伤害和疾病,降低劳动强度等。
落地之路
智能工厂规划与实施的核心内容
制造企业建设智能工厂,目的在于提高生产效率、降低成本、提升产品质量和服务水平。在进行智能工厂规划与实施时,企业应重点关注以下核心内容:
🔵 业务流程优化:对现有的业务流程进行全面的分析和评估,识别流程中的瓶颈、浪费和低效环节,并根据流程分析结果及企业战略目标,设定业务流程优化的具体方案与目标,引入精益生产等工具和方法论,充分利用数字化技术,支持业务流程实现自动化和智能化。
🔵 数据治理、集成与共享:通过有效地规划和实施数据治理、集成与共享,确保数据资产的最大化利用,从而支持生产优化、决策制定和业务增长。
🔵 数字化智能化设计:数字化、智能化设计是基于数字化和智能化技术,对产品和工艺进行设计,用数字模型和文档描述和传递设计输出。它包括产品的设计与仿真、工艺的设计与仿真、产品试验仿真与试验测试工艺设计等。而且,数字化、智能化设计应考虑与智能制造装备、制造工艺以及智能服务等协同,以实现研发、设计、生产、服务的协同一体化。
🔵 柔性自动化生产线:建设基于模块化、智能化、自适应设计理念的自动化生产线,能够通过快速调整生产线的设备、工艺和控制系统来生产不同产品的生产线,满足多品种、小批量、个性化产品的生产需求,提升生产灵活性;并通过集成机器视觉、机器人等技术,提高生产精度与效率。
🔵 生产过程数字化智能化:基于信息化、自动化、数据分析等技术和管理手段,通过ERP、MES、SCM、QMS、EAM等多业务系统的集成与互通,实现生产计划、生产执行、质量管理、设备管理等的数字化、智能化,对产品质量、成本、能效、交期等进行闭环、持续的优化提升。
🔵 数字孪生工厂:基于数字建模与虚拟仿真与等技术,在虚拟空间中构建与物理工厂相对应的“数字孪生工厂”。基于数字孪生工厂对物理工厂的实际运行进行模拟、监测、诊断、预测、控制以及优化,从而尽可能地优化和提升工厂运行效率。
数字孪生工厂(图源:北汽重卡)
🔵 智能物流:通过应用自动化搬运设备(如AGV、AMR、四向穿梭车等)、智能仓储管理系统,建设自动化立体仓库,实现仓储管理与物料配送的自动化与智能化。
🔵 企业经营决策智能化:通过应用人工智能、大数据分析、和商业智能(BI)系统等,实现对企业内外部数据的深度挖掘和实时洞察,为管理层提供科学、高效的决策支持,从而优化资源配置、提升市场响应速度、降低风险。
不容错过的绝佳学习机会
当然,以上列举的只是智能工厂规划与实施的核心内容。事实上,智能工厂的建设是一项多维度、跨领域的系统工程,它贯穿于产品的研发设计、生产制造、仓储物流、市场营销直至售后服务等全生命周期的各个环节,同时深度整合业务逻辑、流程优化、高端装备、信息系统、网络架构及大数据分析等多维度内容。企业需紧密围绕产品全生命周期的价值链,推动制造技术与信息技术的深度融合,以实现全面的智能化升级。
而且,当前,我国制造企业在推进智能工厂建设的征途中仍然存在诸多挑战与误区,如盲目追求自动化设备的堆砌与“黑灯工厂”的表象,而忽视设备数据的自动采集与车间网络互联;工厂运营层面的透明度不足,导致生产过程追溯困难,BOM数据与工时数据等核心信息不准确;设备效率低下,信息化与自动化孤岛现象普遍。这些问题的根源在于智能制造与智能工厂的复杂性,以及企业对其缺乏深入的理解与战略规划。
为此,e-works数字化企业网精心策划并定于2024年12月26-27日在湖北省武汉市举办“智能工厂规划与实践”实训班,旨在深入解读智能工厂建设的核心要素与实践路径,为制造企业提供一套基于自身特点的、科学系统的智能工厂规划与落地实践指南。欢迎长按或点击下图二维码报名参加:
本次实训班将在两天密集的课程中,深入剖析智能工厂建设的前沿技术、热点应用及未来趋势,深入探讨智能工厂规划设计与实施策略,以及流程优化与数据治理策略与实践,并将走进光迅科技,实地探访和学习行业领先智能工厂在规划与建设中的成功做法与经验。
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