智能化下的制造业生产管理（生产制造行业的智能化趋势）

本篇文章给大家谈谈智能化下的制造业生产管理，以及生产制造行业的智能化趋势对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享智能化下的制造业生产管理的知识，其中也会对生产制造行业的智能化趋势进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、对于制造业企业来说，管理要更智能化要怎么做？
• 2、如何搭建智能制造管理体系，助力制造企业数字化转型升级步骤
• 3、推进智能化时代制造业高质量发展
• 4、人工智能可以在制造业中发挥哪些作用？
• 5、企业在实现智能化生产过程中需要具备哪些必备

对于制造业企业来说，管理要更智能化要怎么做？

一、制造型企业的痛点及解决方案：

①

信息孤岛（痛点）

系统林立：制造型企业系统多，管理分散，很难了解现场情况和工序流程。

数据分散：生产数据分散在不同平台，割裂的数据无法支撑管理者高效决策。

系统集成（解决）

统一系统：搭建集团统一管控的流程管理平台，实现企业级流程设计、分析体系。

集中数据：统一数据口径标准，通过大数据平台实现数据的自动采集、集中汇总。

②

效率低下（痛点）

纸面流程：高成本的纸本文件流程，费时费力，员工难集中精力于核心领域中。

协同困难：系统各自为政，数据难以共享对接，易引发流程断点，管理内耗。

流程提效（解决）

线上流程：将各种纸质表格移动化，全程条码化扫描作业，提升数据准确性。

协同合作：面向各职能部门的协同平台，满足信息共享、协同办公的诉求。

③

耗钱费力（痛点）

仓库管理难：传统的人工仓库作业模式难以满足仓库管理的快速、准确要求。

成本管控难：企业急需通过多维度分析来规避出货量大但赚钱少的问题。

省钱省力（解决）

条码化管理：全程条码化扫描作业，减少纸张浪费，规范作业流程。

库存运营分析：通过数据分析实现库存精细化管理，为企业降本增效。

④

知识流失（痛点）

人才流失：人才流失易带来经验流失，而经验常储存于各部门及个人的电脑中。

培训方式单一：安全生产、标准化作业培训工作量大，局限于线下难以保证全员按时到位。

知识共享（解决）

知识库：将分散的经验成果集中化管理，建立专门的知识共享仓库。

线上配合培训：线上汇集线下课程，员工可多次观看来巩固作业的专业性和安全性。

二、制造业数字化应用场景：

构建轻量化平台，实现从碎片化到一体化的企业系统。JNPF快速开发框架作为一个可复用的设计构件，使用JNPF的编程人员可以在一个通用功能已经实现的基础上开始具体的系统开发；

简单来讲，软件开发框架可以理解为我们盖楼房时，用梁+柱子+承重墙做起来的钢筋混凝土结构框架。而实现的软件功能，也就像在这个快速开发框架结构中所要实现的不同类型、功能的房子，比如停车场、商场、酒店等；

这已经是一套成熟的快速开发框架，并在不断升级更新；包括降低开发成本、提高产品质量、改善客户满意程度、控制开发进度等。

设备管理：

● 维修流程一键发起，自动流转至相关部门，提高设备维修效率

● 派工、维修、验收，流程闭环，实时跟进维修进度，确保设备问题及时解决

● 提供多种类型报表，设备数据统一分析

生产管理

● 生产工序清晰可见，生产进度实时可查

● 实时监控相关产品、设备利用率等精准信息

● 及时报工体系，生产异常快速上报，有效质检

采购管理

● 采购流程透明，记录管理每一个采购环节

● 采购、检验、入库、退货全流程数字化实现

● 实时分析供应商信息，制定最佳采购计划

销售管理

● 快速创建销售人员拜访计划，进行业绩考核

● 全方位把控客户及项目进度，高效完成事务

● 多维度数据分析，根据市场反馈及时调整营销策略

如何搭建智能制造管理体系，助力制造企业数字化转型升级步骤

随着国际竞争形势愈发激烈，作为大国命脉的工业更是成为强国之基，制造业数字化转型成为时下国家发展建设的重点方向，早在去年，工信部组织中国电子技术标准化研究院发布了《智能制造能力成熟度模型》和《智能制造能力成熟度评估方法》文件，将智能制造成熟度分成了五级，即：一级（规划级）、二级（规范级）、三级（集成集）、四级（优化级）、五级（引领级）。

工业制造类企业在往互联网转型过程中，第一步是要集成自己的资源，尤其是产品设计、生产、制造能力，以及供应链上下游和客户，实现一个自己的“朋友圈”。第二步是要把这套模式推广到万千企业，形成工业互联网通用性大平台。再进一步，则是为企业和个人提供云SaaS服务，把小范围内的价值链循环拓展到互联网领域。

现有的所有平台都处于初级阶段。有的平台仅限于某一行业或领域，比如铁路、家电。有的平台汇集了很多行业领域，但是做不到深耕。所以目前工业互联网还没有受到市场广泛的关注。再等几年。一是等企业自身技术路线发展成熟，能够提供解决产业痛点的服务，二是等市场端越来越多的企业和个人通过使用平台受益，让星星之火终于燎原。

目前我国大多数制造业企业信息化工具普遍缺乏普适性，往往需要根据客户需求定制化开发，当一个企业处于智能制造的基础阶段时，上线此类系统会使企业付出较高成本。

汉博德生产管理系统，以制造业企业的基础管理和专项管理环节为切入点，上手难度低，管理者可直接查看生产现场情况、设备运行状态、人员效率、生产计划完成度和KPI指标等关键数据，并利用平台合理安排各项生产及管理协同任务。

工业互联网的定义一直在随着时间变化，起初工业互联网只是网络设施，后来工业互联网的内容扩大到工业4.0发展方向中的网络化，再后来被逐渐扩大到包含数字化、网络化和智能化全部的内容，现在已经扩展到不仅仅是技术革命，更是经济革命和产业革命，将成为工业4.0最主要的形态之一，并彻底改变生产模式和人类生活。

推进智能化时代制造业高质量发展

制造业是一个国家经济发展智能化下的制造业生产管理的根基。当前智能化下的制造业生产管理，智能化下的制造业生产管理我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。推动经济高质量发展，离不开制造业质量效益提升的支撑。眼下，人工智能成为新一轮 科技 革命和产业变革的标志性技术，不但自身呈现高速增长的势头，而且能够为其他产业转型升级赋能。拓展“智能+”，发挥人工智能在制造业转型升级中的作用，实现制造业质量变革、效率变革和动力变革，是推动中国制造迈向高质量发展的必然要求。 “智能+制造”是大势所趋 所谓“智能+制造”，是以人工智能为核心，包括云计算、大数据、物联网、5G等新一代信息技术与先进制造技术的集群式创新、融合发展与突破，涵盖研发、设计、供应链、生产、销售、服务等制造业产业链的各个环节。智能制造是“智能+制造”的表现形式，以通信网络为基础支撑，以智能工厂为载体，以关键制造环节的智能化为核心，以端到端的数据流为基础，以个性化生产为特征，实现制造业质量、效率和效益的全面提升。 近年来，我国制造业发展面临要素成本上升、落后产能过剩、全要素生产率提升乏力等一系列问题，同时，传统的管理模式、生产方式也无法满足快速的市场变化与日益个性化、多样化的市场需求。人工智能技术作为继互联网之后最具颠覆性的技术，为制造业的新一轮变革提供了新契机。 一是人工智能技术的应用不仅可以把工人从重复、繁重的体力劳动中解放出来，还可以替代脑力劳动，以数字化的形式实现人类知识的传承和推广。比如，通过对熟练工人动作的大数据分析，可使其经验显性化、标准化、软件化，实现人类技能的高效复用。 二是人工智能系统通过整合分析销售、售后、用户评价、潜在用户对广告投放的响应以及用户实时使用等数据，可以判断用户偏好、发现潜在需求、精准预测销售趋势，更好地指导产品设计和排产。借助人工智能技术，还可以快速构建产品原型、动态分配资源，大幅缩短产品上市时间并降低研发成本。 三是人工智能技术不但使生产线更具柔性，而且将发展出自适应、自感知、自决策、自学习和自主优化的能力，进而实现用户驱动式的生产，最大限度减少库存、消除浪费。用户通过数字化平台可以自主选择产品参数或模块，甚至直接参与产品设计或由人工智能系统给出个性化的推荐设计方案，并通过智能化、柔性化的生产线实现低成本的个性化定制。 四是通过对传感器、物联网实时采集、传输的生产设备进行智能化分析，不仅可以对生产工艺参数进行优化，节约能耗与物耗，提高良品率；还能够实时监控设备的 健康 状况，及时预警故障，实施保养和维护，减少宕机损失。 五是打通制造企业与上游供应商、下游服务商等商业生态圈企业的数据连接，实现信息-物理系统中的横向集成。通过智能化分析，使整个商业生态及时对市场变化作出高效反应，实现供应链的最优化。 六是通过云端连接或将训练好的人工智能系统嵌入到产品中，不但能够使产品通过自然语言、手势等方式响应用户指令，而且可以依托智能化平台提供丰富的增值服务，实现企业从提供产品向提供“产品+服务”的组合转变。 总之，当前全球制造业正在加快迈向智能化时代，人工智能技术对制造业竞争力的影响越来越大，将使制造业产生深刻变革。积极拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能，是智能化时代推动制造业高质量发展的题中应有之义。 我国拓展“智能+”具备独特优势 当前，人工智能已成为国际竞争的新焦点，世界主要国家纷纷围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际 科技 和产业博弈中掌握主导权。我国人工智能产业虽然起步较晚，但国家高度重视人工智能发展，发布实施了《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》等政策措施，推动人工智能产业快速发展、融合应用不断深化、产业生态持续完善；今年的《政府工作报告》进一步强调，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。目前，我国人工智能总体水平跻身全球第一方阵， 科技 创新优势、海量数据优势、巨大市场优势、企业积极推动有机结合，形成了我国拓展“智能+”、推进制造业智能化升级的独特优势。 一是 科技 创新优势。在基础研发层面，我国人工智能 科技 论文发表量和论文引用数量以及专利申请量都居世界领先地位。在支撑技术层面，算力是人工智能发展的重要支撑，我国超级计算机排名连续多年居世界第一，各地建立了数量众多的超算中心、云计算中心，云计算企业处于世界领先地位。在应用层面，我国计算机视觉、语音识别等人工智能细分领域发展势头良好，产业规模和技术水平处于世界第一梯队。 二是海量数据优势。我国是制造大国和互联网大国，具有人口众多、数据量大、数据标注成本低等优势。近年来，大量先进的、自动化、智能化装备投入使用，为制造业积累高质量的数据、加速人工智能技术的介入提供了良好的基础。 三是巨大市场优势。我国具有世界上门类最齐全、规模最庞大、产业配套最完善、企业数量最多的制造业，为人工智能与制造业的深度融合提供了丰富的应用场景和广阔的应用空间。 四是企业积极推动。随着人工智能应用需求的爆发式增长，以BAT为代表的国内互联网巨头抢先布局，着手打造从基础技术研发、开源开放平台建设到行业应用的完整生态体系。如雨后春笋般涌现的人工智能创新企业则聚焦重点领域深耕细作。 虽然我国人工智能 科技 研发和产业应用发展迅猛，总体上具备了一定的先发优势，但也要清醒认识到，目前制约人工智能赋能制造业的因素依然存在。一是 科技 创新成果的综合影响力仍然不高。比如，在芯片领域，尽管一批国内芯片设计企业已经崭露头角，但是在核心算法、技术框架和开源生态创新等方面仍然薄弱。二是制造业的高复杂度加大了智能化升级的难度。三是投向制造业的人工智能投资不足。随着人工智能产业化的快速推进，吸引了大量资本涌入。但是，制造业作为人工智能最有潜力的发展领域之一，人工智能资本投入相对较少。此外，缺乏具有跨学科知识的复合型人才，亦限制了制造业智能化水平的提升。这些问题都值得引起我们高度重视。 “智能+”如何赋能制造业高质量发展 在实际运行中，“智能+”为制造业转型升级赋能，是以人工智能在制造业的广泛场景应用为基础的，推进智能化时代制造业高质量发展，其实质不仅仅是技术应用，而是整个制造业发展模式的根本性转变，需要政府、产业界乃至学术界多方发力。 一是建议由相关部门组织编制制造业人工智能技术路线图，并建立定期修订机制，以帮助企业和投资者及时、准确地了解制造业人工智能技术发展动向、产业发展现状及未来发展趋势。二是建议积极开展试点示范，促进人工智能在制造领域的技术研发和先进模式推广。现阶段可以首先在人工智能已经落地的工艺优化、质量提升、节能降耗、运行维护等领域提炼一批成熟的解决方案，进行推广应用。三是建议建立标准规范体系，加速数据的标准化和统一性进程。在确保商业秘密和数据安全的基础上，实现互联互通、数据共享。四是尽快研究制定应用规范、开发守则等涉及应用安全、伦理道德的行业准则，防范人工智能发展过程中可能造成的对传统法律法规体系和道德伦理的冲击和挑战。五是完善人才培育体系。在这一过程中，既要鼓励高校拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，还要建立适应智能经济和智能 社会 需要的终身学习和就业培训体系，支持高校、职业学校和 社会 化培训机构等开展人工智能技能培训，提升从业人员对人工智能技术的理解运用能力。

人工智能可以在制造业中发挥哪些作用？

数字化

就目前来看，国内工业物联网处于早期阶段，不论是网络及硬件设备都尚未成熟，基础设施建设和数据采集这一步还没有全部完成。

工厂首先需要为生产设备装上传感器和控制装置，打通生产设备、生产管理、制造执行及规划系统，更实时透明地掌控生产进度。

自动化

除了汽车制造业，中国大量的工厂自动化程度仍然偏低。2015年，根据经济学人发布的统计，中国虽然每年采购全球最多的机器人，但整个国家平均每万工人只配备了50个机器人。

而在自动化程度相对发达的德国和日本这个数字是约300个，在韩国甚至是500个之多。如果要继续提高生产效率，那么自动化生产系统一定会在工厂普及。

智能化

历史上，“自动化”代表着机器可以执行某个具体独立的任务，例如根据定义好的规则开启和关闭泵。

自动化是取代人做重复性的劳动，而智能化是做人做不了的事情。智能工厂的定义是一个灵活的协同系统，自主运行整个生产流程，在全局范围内自我优化，实时地适应新的环境。它代表着一个持续的自适应的过程，而不是过去“一劳永逸”的升级改造。

人工智能在制造业的主要应用

1、大数据分析 - 设备预测性维护

在传统工厂里，生产设备依然不能联网，只有在设备出现故障后再去维修，或者采取定期维护的方式而不考虑设备实际的运行情况。

一旦出现计划外的宕机就需要临时性地采购零件，花高额费用做紧急检修，以便尽快恢复正常的生产。就算没有宕机，当人发现机器故障时，它可能已经制造了不合格的产品，给工厂带来经济损失。

美国的AI工业预测平台Uptake，通过在工厂的设备里置入传感器，可以采集前端设备的各项运营数据，结合大数据分析以及机器学习技术为工业客户提供设备的预测性诊断和能效优化等管理建议。工厂可以实时监测运行状态，对比历史数据，预判潜在的设备故障，有效规避正常生产的中断。

如果以后将设备预测性维护的数据整合到ERP系统中，企业就可以实现生产流程的最优化，通过动态调整生产计划，将设备故障带来的经济损失降到最低。

对不同数据源，生产设备以及管理系统进行集成和分析将成为未来制造企业进行决策的标准配置。

2、自动质量控制 - 机器视觉检测

在深度神经网络发展起来之前，机器视觉已经应用在工业自动化系统中了，如拾取放置、对象跟踪、计量、缺陷检测等。其中，将近80%的工业视觉系统集中在缺陷检测。

人眼也可以发现产品的异常，即使这种异

企业在实现智能化生产过程中需要具备哪些必备

智能工厂智能化下的制造业生产管理，就是利用各种现代化的技术，实现工厂的办公、管理及生产自动化，达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的。
那么，最终实现工业智能化生产，我们需要从哪些方面共同努力?
工业专用软件
在研发设计方面，鼓励软件企业开发智能化的研发工具软件和工业设计软件，采用“共建共享”机制建设科技情报信息库、专利文献数据库、工业设计素材库等，推广计算机辅助工程(CAE)、工业仿真等技术，提高研发设计过程的自动化、智能化水平，进一步缩短研发设计周期。
在生产加工方面，鼓励软件企业开发智能化的工业控制软件、数控系统，推广智能控制、工业机器人、快速成型、计算机辅助制造(CAM)、网络协同制造、制造执行系统(MES)等技术，提高生产设备和生产线的智能化水平，利用物联网技术实现进料设备、加工设备、包装设备等的联网协作，打造“无人工厂”。
在企业管理方面，鼓励软件企业开发智能化的管理软件。鼓励工业企业开展ERP和MES集成应用，将物联网技术应用于车间管理，实现生产管理的智能化。推广商业智能(BI)系统，鼓励企业建立知识库和知识管理系统，发展辅助决策的“仪表盘”系统，通过对企业经营过程中的各种数据进行统计分析、联机处理和数据挖掘，实现管理决策的智能化。
工业与信息化融合
在企业内部信息化集成应用方面，以信息化推进研发设计与生产制造的集成、生产与管理的集成、生产与销售的集成、业务与财务的集成、总部与分支机构的集成，实现产销衔接、管控一体，提高企业生产经营效率，减低成本，控制风险。在企业之间信息化集成应用方面，以信息化推进产业链协同，鼓励行业龙头企业与配套企业之间进行信息系统对接，相互共享设计、库存、物流等信息，以提高协同效率，降低总成本，实现即时生产。
根据我国工业与信息化融合规划：到2015年，信息化与工业化深度融合取得重大突破，信息技术在企业生产经营和管理的主要领域、主要环节得到充分有效应用，业务流程优化再造和产业链协同能力显著增强，重点骨干企业实现向综合集成应用的转变，研发设计创新能力、生产集约化和管理现代化水平大幅度提升;生产性服务业领域信息技术应用进一步深化，信息技术集成应用水平成为领军企业核心竞争优势;支撑“两化”深度融合的信息产业创新发展能力和服务水平明显提高，应用成本显著下降，信息化成为新型工业化的重要特征。
打造智能装备体系
对于机械装备行业，发展高端智能制造装备，包括高档数控机床、智能工业机器人、自动化成套生产线等，发展智能仪器仪表、智能工程机械等。智能装备是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。
我国将重点推进高档数控机床与基础制造装备，自动化成套生产线，智能控制系统，精密和智能仪器仪表与试验设备，关键基础零部件、元器件及通用部件，智能专用装备的发展，实现生产过程自动化、智能化、精密化、绿色化，带动工业整体技术水平的提升。
“十二五”期间，国民经济重点产业的转型升级、战略性新兴产业的培育壮大和能源资源环境的约束，对智能制造装备产业提出智能化下的制造业生产管理了更高的要求，并提供智能化下的制造业生产管理了巨大的市场空间。未来5-10年，我国智能制造装备产业将迎来发展的重要战略机遇期。
未来，通过在以上三个方面不断努力，我国将加速完成智能制造体系建设，从而做到高效、高质生产，最终实现产业升级目的。

关于智能化下的制造业生产管理和生产制造行业的智能化趋势的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 智能化下的制造业生产管理的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于生产制造行业的智能化趋势、智能化下的制造业生产管理的信息别忘了在本站进行查找喔。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。