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無錫市智能工廠項目申報條件代理

文字:[大][中][小] 2021-3-17    瀏覽次數:1937    

無錫市智能工廠項目申報條件代理:

(一)研發設計環節
應用數字化三維設計與工藝設計軟件進行產品、工藝設計與仿真,并通過虛擬樣機、數字化虛擬工廠以及物理檢測、試驗等方式進行驗證與優化;建立產品數據管理系統,實現產品多配置管理、研發項目管理,產品設計、工藝數據的集成管理。對產品生產過程建立虛擬模型,仿真并優化生產流程。對各環節制造數據、績效數據集成分析,優化生產工藝,提高產品質量,降低生產成本。

(二)生產制造環節
建立制造執行系統(MES),實現生產計劃管理、生產過程控制、產品質量管理、車間庫存管理、項目看板管理智能化,提高企業制造執行能力。
1. 生產排程柔性化。建立高級計劃與排產系統(APS),通過集中排程、可視化調度及時準確掌握原料、設備、人員、模具等生產信息,應用多種算法提高生產排程效率,實現柔性生產,全面適應多品種、小批量的訂單需求。
2. 生產作業數字化。生產任務基于生產計劃自動生產,并傳送至制造執行系統(MES)生產采集終端,系統自動接收生產工單;通過制造執行系統(MES)生產采集終端可查詢圖紙、工藝標準等技術文件及物料清單(BOM)信息。
3. 過程質量可追溯。建立數據采集與控制系統,通過條形碼、二維碼或無線射頻識別(RFID)卡等識別技術,可查看每個產品生產過程的訂單信息、報工信息、批次號、工作中心、設備信息、人員信息,實現生產工序數據跟蹤,產品檔案可按批次進行生產過程和使用物料的追溯;自動采集質量檢測設備參數,產品質量實現在線自動檢測、報警和診斷分析,提升質量檢驗效率與準確率;生產過程的質量數據實時更新,統計過程控制(SPC)自動生成,實現質量全程追溯。
4. 生產設備自管理。設備臺賬、點檢、保養、維修等管理實現數字化;通過傳感器采集設備的相關工藝參數,自動在線監測設備工作狀態,實現在線數據處理和分析判斷,及時進行設備故障自動報警和預診斷,部分設備可自動調試修復;設備綜合效率(OEE)自動生成。
5. 生產管理透明化。可視化系統實時呈現包含生產狀況(生產數、生產效率、訂單總數、完成率)、品質狀況(生產數中的不良數、不良率)、設備狀況等生產數據;生產加工進度通過各種報表、圖表形式展示,直觀有效地反映生產狀況及品質狀況。
6. 物流配送智能化。基于條形碼、二維碼、無線射頻識別(RFID)等識別技術實現自動出入庫管理,實現倉儲配送與生產計劃、制造執行以及企業資源管理等業務的集成;能夠基于生產線實際生產情況拉動物料配送,根據客戶和產品需求調整目標庫存水平。
7. 能源資源利用集約化。建立能源綜合管理監測系統,主要耗能設備實現實時監測與控制;建立產耗預測模型,水、電、氣(汽)、煤、油以及物料等消耗實現實時監控、自動分析,實現能源資源的優化調度、平衡預測和有效管理。

(三)經營管理環節
建立企業資源計劃(ERP),以系統化思維和供應鏈管理為核心,科學配置資源,優化運行模式,改善業務流程,提高決策效率。利用跨供應鏈的產品全生命周期管理系統(PLM),改善產品研發速度和敏捷性,增強交付客戶化、為客戶量身定做的能力。高級計劃與排產系統(APS)應用拓展到企業上下游供應鏈,圍繞核心企業的網鏈關系,在正向需求流及逆向供應流之間增加供需平衡管控機制,實現供應鏈各環節共同規劃需求、訂單和預測分析評估調整、產能和關鍵物料規劃與控制、多工廠多車間協同、短中長期物料供需平衡管控等。

(四)運維服務環節
采用遠程運維服務模式的智能裝備/產品應配置開放的數據接口,具備數據采集、通信和遠程控制等功能,利用工業互聯網采集并上傳設備狀態、作業操作、環境情況等數據,并根據遠程指令靈活調整設備運行參數。建立智能裝備/產品遠程運維服務平臺,能夠對裝備/產品上傳數據進行有效篩選、梳理、存儲與管理,并通過數據挖掘、分析,向用戶提供日常運行維護、在線檢測、預測性維護、故障預警、診斷與修復、運行優化、遠程升級等服務。智能裝備/產品遠程運維服務平臺應與設備制造商的產品全生命周期管理系統(PLM)、客戶關系管理系統(CRM)、產品研發管理系統實現信息共享。智能裝備/產品遠程運維服務平臺應建立相應的專家庫和專家咨詢系統,能夠為智能裝備/產品的遠程診斷提供智能決策支持,并向用戶提出運行維護解決方案。

(五)其他要素
1. 工業互聯網。采用5G、工業以太網、工業無線等技術,實現生產裝備、傳感器、控制系統與管理系統等的互聯,實現數據的采集、流轉和處理;利用工業物聯網等技術,實現與工廠內、外網的互聯互通,支持內、外網業務協同。采用各類標識技術自動識別零部件、在制品、工序、產品等對象,在倉儲、生產過程中實現自動信息采集與處理,通過與國家工業互聯網標識解析系統對接,實現對產品全生命周期管理。實現工廠管理軟件之間的橫向互聯,實現數據流動、轉換和互認。在工廠內部建設工業互聯網平臺,或利用公眾網絡上的工業互聯網平臺,實現數據的集成、分析和挖掘,支撐智能化生產、個性化定制、網絡化協同、服務化延伸等應用。
2. 工業云平臺。通過協同云平臺,實現制造資源和需求的有效對接;實現面向需求的創新資源、設計能力的共享、互補和對接;實現面向訂單的生產資源合理調配,以及制造過程各環節和供應鏈的并行組織生產。建有圍繞全生產鏈協同共享的產品溯源體系,實現企業間涵蓋產品生產制造與運維服務等環節的信息溯源服務。
3. 工業大數據平臺。建立數據倉庫或數據中臺基礎系統,應用微服務組件架構,建立算法和模型。通過數據治理及數據集成,實現決策分析平臺,輸出數據指標,指導設計研發、工藝和制造過程。
4. 人工智能。關鍵制造裝備采用人工智能技術,通過嵌入計算機視聽覺、生物特征識別、復雜環境識別、智能語音處理、自然語言理解、智能決策控制以及新型人機交互等技術,實現制造裝備的自感知、自學習、自適應、自控制。應用機器學習、專家系統、深度學習等人工智能新技術對企業生產數據、財務數據、管理數據、采購數據、銷售數據和消費者行為數據等數據資源進行分析和挖掘,實現對研發設計、生產制造、經營管理、物流銷售、運維服務等環節的智能決策支持。
5. 區塊鏈。基于共享賬本、智能合約、機器共識、權限隱私等技術優勢,在工業制造各環節中廣泛滲透和融合創新,提升生產要素的優化配置能力,加強生態多主體之間的協作共享,建立起互信的“機器共識”和“算法透明”,推動數據共享、協同創新、柔性監管,加速重構現有的業務邏輯和商業模式。

 

 

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