智能制造生产管理举例（智能制造举例说明）

本篇文章给大家谈谈智能制造生产管理举例，以及智能制造举例说明对应的知识点，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制造生产管理举例的知识，其中也会对智能制造举例说明进行解释，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、智能工厂规划及实施案例
• 2、什么是智能制造？该智能技术在企业管理中有哪些应用？
• 3、有谁可以普及一下什么是智能制造啊？

智能工厂规划及实施案例

就拿智能制造来说，智能制造他包含哪些内容，哪些方面？这个问题换个问法就是，作为企业，哪些地方可以体现智能化，那我们的企业是不是就得思考一下？

什么是智能化

我的产品是不是可以智能化？我产品的生产过程是不是可以智能化？我的研发，管理，物流供应链的管理上是否可以智能化？我的产线是否要换很多智能装备？比如机器人，比如加工中心，在比如各种各样的智能设备，以实现我们数据获取的智能化，从而实现我共产生产线的智能化？那么如果这些都实现了智能化，这些的实现又如何的来智能化影响我们的决策层，基于工业大数据分析从而实现决策智能化呢？

方面很多，那么我们就需要将自己（这个自己可以简化抽象成一家普通的工厂），但实际上每家工厂在当下都是或多或少的有着一些软件或者自动化装置等再用的（那我们姑且也不考虑）。

智能工厂（或者说智能企业）整体的智能体现：

智能制造包含哪些技术

智能制造包含什么我们知道了，那么我们实现智能制造需要哪些分门的技术来支撑呢？这个也很容易可以罗列出来：

1、信息与通信技术；

2、自动化技术

3、先进制造技术 每个行业每个产业都应该有与之匹配的先进生产技术促使其发展

4、人工智能技术 脸部识别 语音识别 翻译 工业上的故障诊断 缺陷查验等

5、精益思想技术  现代生产企业的智能制造构建不能基于没有精益生产思想的基底里

上面的技术，其实分开说都是可以延伸出非常庞大并且深邃的知识技术架构体系，我们不可能每个技术都是用最精锐，最高端的，再说了技术这个东西 永远没有最前沿，永远有新的技术出来。那么我们就得基于这些技术，勾勒下智能工厂的架构。

1.基础设施层 工厂网络 车间联网 信息安全 视频监控 身份识别 工业安全

2.智能装备层 智能生产设备 能源测量与监控设备 智能物流设备 智能检测与数据采集设备

3.智能产线层 自动化 柔性生产线 电子看板 创阿奇 机器视觉 SPC

4.智能车间层 MES APS WMS 车间仿真 AGV 立体仓库等物流设备

5.工厂管控层 生产指挥系统

智能工厂规划（无行业特征）

下面就是智能工厂的规划，搜集的几个方面，其实是个框架，（其实相对来说还是比较粗的没有具体到某个行业某个企业），每个人参考只能看到个粗线条的思路，可以参考的步骤，具体到某个企业的时候，做智能工厂那是需要具体的调研规划的，具体从哪几步开始，三年内完成几项，还是怎么的？不过一些接口协议，一些设备采购上一定是要考虑在前面的，稚嫩工厂是个长远的路，如果要做，前期的功课一点也少不了：

1、制造工艺的分析与优化

考虑制造工艺分析优化，这是智能工厂的最最最基础的，你的工艺功夫如若还是落后的，那么你的网络，你的设备再好，也是华丽的外壳落后的动力，比如做一条新的生产线或者建一个新的工厂，首先得思考你的核心工艺是什么：  冲压？ 锻造 热处理？ 喷涂啊？等，这工艺本身有什么特点，

举个例子：参观德国奥迪A8的工厂，这个奥迪A8主要是铝制车身，一旦材料变成了铝再加上少量的高强度钢和其他的一些复合材料以及金属镁这些材料，那么他的制造工艺就完全变了， 传统的点焊就不适用了，那么就要用到其他的工艺，比如摩擦焊 、激光焊加上一些铆接等等方法。这个算是内功的修炼了。

2.数据采集

不管你现在采集不采集，在规划的时候一定要按照将来要采集这个先决条件来规划，预先考虑好数据采集接口的规范，以及SCADA系统的应用。

3.设备联网

这边就是需要考虑几点：如何实现设备与设备之间的互联？采用怎样的通信方式（有线还是无线）？采用哪种通信协议和接口方式？采集出来的数据如何处理？等

这些问题都想明白了并且解决了，差不多是工厂网络基础算是建好了。

4.工厂智能物流

建立集中拣货区域，

规划采用带有导轨的工业机器人、桁架式机械手等方式来传递物料

采用AGV、RGV或者悬挂式输送链等方式传递物料；

根据前后道工序之间产能的差异，设立生产缓冲区；

应用立体仓库和辊道系统。

▽自动拣货 （图源自网络）

5.质量管理方面

我们都听过这样一句话：质量是设计生产出来的，不是检验出来的，检验是产生数据，那么对这些数据的管理就是要下功夫的地方，我们需要将质量控制在信息系统中嵌入生产主流程，如：检验，试验在生产订单中作为工序或工步来处理。

质量审理以检验表单为依据启动流程开展活动，最小单位订单量，以及质量检验表单数据与生产订单相互关联、穿透，建议做到订单与质检数据可以一步阅取，那么数据有记录，数据有关联，这还不够，需要按结构化数据存储质量记录，为产品单机档案提供基本的质量数据，为质量追溯提供依据；质量控制设置--检测--记录--评判--分析--持续改进。

数据得以分析，在质量检验上做调整，比如：可分为自检，互检，专检，也可分为过程检验和终检；当然最重要的还是在生产工艺生产设备上的原因检查与改善，产品就是设备生产出来的孩子，那么产品的缺陷有些是可以后期修改依然可以合格，更主要的是要检查是不是 机器吃的东西不好，是不是机器自身的那个零件不好，温度，压力不对等等，这些都是可能的原因，当然具体是从哪个方面改进是需要我们的工艺工程师进行专业性的判断的。

质量管理的目的是降低浪费，这个环节在一些安全性产品零件行业就很重要，大大的影响着企业的品牌形象，客户满意度等，

6.设备管理方面

生产管理信息系统中设置设备管理模块，使得设备有宏观的掌控，可以释放最高产能，在设备管理模块中，建立各类设备数据库，设置编码，及时对设备进行维保，通过实时采集设备状态数据，为生产排产提供设备的能力数据；同事要建立设备的健康管理档案，根据积累的设备运行数据建立故障预测模型，进行预测性维护，就是从机器坏了再修，到预防性维修，再到预测性维修，当然某些行业还要进行设备的备品备件管理。

设备的管理其实最主要的是提现精益的思维，机器的产能都是生产企业比较关注的，机器的投资价值也都不低。

7.智能装备的应用

这个一部分是智能化提现的比较明显的一part,

首先是数控装备，这个是数字化所必须的，然后就是智能装备，比如：制造设备与切削加工设备组合应用的智能制造单元，可以实现部分工序（或者部分产线）的自动化，数字化，智能化

再比如：SCADA机器人，并联机器人，协作机器人这些装备的联合运用等等。

8.智能产线规划

智能产线设计的注意点这个很重要：

1）需要考虑节约空间，减少人员的移动，如何进行自动检测，从而提高生产效率和生产质量

2）需要分析哪些工位可以布置自动化设备以及机器人，哪些工位只能采用人工，

当然在规划之前首先得知道智能产线的功能，他可以实现什么或者说可以带来哪些便利？

1）智能产线是可以自动采集生产和装配过程中的生产，质量，能耗，设备等等的数据的；

2）通过电子看板能显示实时的生产状态，防呆措施；

3）通过安灯系统实现设备维护与工程人员的信息传递，减少设备异常反馈时间，提高生产效率；比如：机器异常，红灯闪烁，那么我们的主管维修人员手机就收到了一个短信，那么就可以快速的去进行检查：

4）能够及时快速的发现冗余产能，设备，可以根据反馈及时作出生产调整等；

5) 工人的工位操作基于智能的提示，比如：生产工位上工位机的使用就很方便：查阅SOP，生产操作指南等

9.MES的规划与应用

MES是智能工厂规划落地的着力点，（虽然说上了MES不等于就是智能工厂，但是不得不说现在很多企业在做智能工厂的时候 很多都仅仅是用了个MES）旨在加强MRP计划的执行功能，贯彻落实生产策划，执行生产调度，实时反馈生产进度

面向生产线上的工人，他需要生产什么，按照什么生产，需要达到什么标准，什么时候开始生产，什么时候完工，使用什么原料等；

当然生产过程的“人员，物料，工艺，质检等”各种数据都可以及时获得；

MES从ERP中获取生产订单信息，获取BOM信息，获取产品库存信息，工艺信息从而可以提高设备资源的利用率和生产排成效率。

转的一张图，好像上一篇博客中也有

....

其实细分还有很多方面，产品全生命周期成本管理，电气设计软件开放数据模型等等非常多的方面，今天先梳理到这里吧，

更多分享与整理，慢慢梳理，关于制造业，关于信息化，关于智能工厂。

什么是智能制造？该智能技术在企业管理中有哪些应用？

智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成智能制造生产管理举例的人机一体化智能系统智能制造生产管理举例，它在制造过程中能进行智能活动智能制造生产管理举例，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器智能制造生产管理举例的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中智能制造生产管理举例的脑力劳动，它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
易云科技智能制造管理关键技术应用：生产物联网自动化采集、机器视觉，视频监控系统、机器人应用、AGV小车、RFID、条码、智能手环、智能终端、移动PDA、移动App、微信集成等。

有谁可以普及一下什么是智能制造啊？

广义而论智能制造生产管理举例，智能制造是一个大概念，是先进信息技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品设计、制造、服务等全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成，旨在不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，减少资源消耗，推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展。

数十年来，智能制造在实践演化中形成了许多不同的相关范式，包括精益生产、柔性制造、并行工程、敏捷制造、数字化制造、计算机集成制造、网络化制造、云制造、智能化制造等，在指导制造业技术升级中发挥了积极作用。但同时，众多的范式不利于形成统一的智能制造技术路线，给企业在推进智能升级的实践中造成了许多困扰。面对智能制造不断涌现的新技术、新理念、新模式，有必要归纳总结提炼出基本范式。

智能制造的发展伴随着信息化的进步。全球信息化发展可分为三个阶段：从20世纪中叶到90年代中期，信息化表现为以计算、通信和控制应用为主要特征的数字化阶段；从20世纪90年代中期开始，互联网大规模普及应用，信息化进入了以万物互联为主要特征的网络化阶段；当前，在大数据、云计算、移动互联网、工业互联网集群突破、融合应用的基础上，人工智能实现战略性突破，信息化进入了以新一代人工智能技术为主要特征的智能化阶段。

综合智能制造相关范式，结合信息化与制造业在不同阶段的融合特征，可以总结、归纳和提升出三个智能制造的基本范式（图1），也就是：数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。

（一）数字化制造

数字化制造是智能制造的第一个基本范式，也可称为第一代智能制造。

智能制造的概念最早出现于20世纪80年代，但是由于当时应用的第一代人工智能技术还难以解决工程实践问题，因而那一代智能制造主体上是数字化制造。

20世纪下半叶以来，随着制造业对于技术进步的强烈需求，以数字化为主要形式的信息技术广泛应用于制造业，推动制造业发生革命性变化。数字化制造是在数字化技术和制造技术融合的背景下，通过对产品信息、工艺信息和资源信息进行数字化描述、分析、决策和控制，快速生产出满足用户要求的产品。

数字化制造的主要特征表现为：第一，数字技术在产品中得到普遍应用，形成“数字一代”创新产品；第二，广泛应用数字化设计、建模仿真、数字化装备、信息化管理；第三，实现生产过程的集成优化。

需要说明的是，数字化制造是智能制造的基础，其内涵不断发展，贯穿于智能制造的三个基本范式和全部发展历程。这里定义的数字化制造是作为第一种基本范式的数字化制造，是一种相对狭义的定位。国际上也有若干关于数字化制造的比较广义的定义和理论。

（二）数字化网络化制造

数字化网络化制造是智能制造的第二种基本范式,也可称为“互联网+制造”，或第二代智能制造。

20世纪末互联网技术开始广泛应用，“互联网+”不断推进互联网和制造业融合发展，网络将人、流程、数据和事物连接起来，通过企业内、企业间的协同和各种社会资源的共享与集成，重塑制造业的价值链，推动制造业从数字化制造向数字化网络化制造转变。

数字化网络化制造主要特征表现为：第一，在产品方面，数字技术、网络技术得到普遍应用，产品实现网络连接，设计、研发实现协同与共享；第二，在制造方面，实现横向集成、纵向集成和端到端集成，打通整个制造系统的数据流、信息流；第三，在服务方面，企业与用户通过网络平台实现连接和交互，企业生产开始从以产品为中心向以用户为中心转型。

德国“工业4.0战略计划”报告和美国GE公司“工业互联网”报告完整地阐述了数字化网络化制造范式，精辟地提出了实现数字化网络化制造的技术路线。

（三）新一代智能制造——数字化网络化智能化制造

数字化网络化智能化制造是智能制造的第三种基本范范式，也可称为新一代智能制造。

近年来，在经济社会发展的强烈需求以及互联网的普及、云计算和大数据的涌现、物联网的发展等信息环境急速变化的共同驱动下，大数据智能、人机混合增强智能、群体智能、跨媒体智能等新一代人工智能技术加速发展，实现了战略性突破。新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合，形成新一代智能制造——数字化网络化智能化制造。新一代智能制造将重塑设计、制造、服务等产品全生命周期的各环节及其集成，催生新技术、新产品、新业态、新模式，深刻影响和改变人类的生产结构、生产方式乃至生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。新一代智能制造将给制造业带来革命性的变化，将成为制造业未来发展的核心驱动力。

智能制造的三个基本范式体现了智能制造发展的内在规律：一方面，三个基本范式次第展开，各有自身阶段的特点和重点解决的问题，体现着先进信息技术与先进制造技术融合发展的阶段性特征；另一方面，三个基本范式在技术上并不是绝然分离的，而是相互交织、迭代升级，体现着智能制造发展的融合性特征。对中国等新兴工业国家而言，应发挥后发优势，采取三个基本范式“并行推进、融合发展”的技术路线。

思想价值决定企业命运的时代已经到来。

在日益全球化和移动互联、人工智能技术日趋普及的趋势下，优势企业之间的最高阶段的竞争，不能局限于硬技术的竞争，而是体现在企业软实力的竞争，亦即思想的竞争。面对今天的市场格局及为未来趋势，智能制造生产管理举例你的企业应该有什么样的价值判断，应该有什么样的思想基础，应该发出什么样的声音，这才是关键。

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