流程型制造智能工厂 课件 第五章流程型制造智能工厂的发展趋势.pptx

第五章

流程型制造智能工厂的发展趋势;图5-1-1智能工厂七大重点方向;5.1流程型制造智能工厂的趋势;5.1流程型制造智能工厂的趋势;5.1流程型制造智能工厂的趋势;5.1流程型制造智能工厂的趋势;5.1流程型制造智能工厂的趋势;5.1流程型制造智能工厂的趋势;5.1流程型制造智能工厂的趋势;5.1流程型制造智能工厂的趋势;5.1流程型制造智能工厂的趋势;5.1流程型制造智能工厂的趋势;5.1流程型制造智能工厂的趋势;5.1流程型制造智能工厂的趋势;5.2流程型制造智能工厂的挑战;5.2流程型制造智能工厂的挑战;5.2流程型制造智能工厂的挑战;5.2流程型制造智能工厂的挑战;5.2流程型制造智能工厂的挑战;5.2流程型制造智能工厂的挑战;2.全环节质量数据汇聚与精准追溯

质量追溯是指采集产品全生命周期生产、质量等信息并实现关联管理和定位查询的过程。实现质量精准追溯有助于明确质量责任、精准溯源问题和策划质量改善。传统工厂往往缺乏全流程质量追溯能力，首先未实现原材料采购检验，生产全工序过程检验以及成品出厂检验等全流程质量检验数据的采集，缺乏有效的质量数据源；其次未能实现全流程质量数据的集成打通，各阶段质量数据孤岛严重，无法有效关联；同时全流程质量数据与实物产品间未实现绑定，无法通过产品标识查询质量数据。聚焦产品全生命周期质量管控、追溯和改善需求，通过数字化手段采集全流程质量数据，依托质量数据平台汇聚、集成和打通各环节质量数据，基于条码、标识和区块链等技术，实现全流程质量数据与实物产品的关联匹配和跨业务、跨企业的质量信息追溯。质量精准追溯有助于质量问题的快速溯源、精准分析和准确处理，大幅度降低质量损失，同时能够为产品设计、工艺设计、生产作业、维修维护等优化提供数据支持，加速产品迭代优化。;5.2流程型制造智能工厂的挑战;3.设备可视化运行监控与故障洞察

运行监测与故障诊断是指通过一定技术手段监控设备运行状态、分析性能指标，对故障进行诊断和报警的过程。良好的运行监测与故障诊断有助于优化设备性能，提升可用性，降低故障损失。传统工厂的设备运行监测与故障诊断主要依靠人工日常巡检和定期停机维护，首先人工巡检难以及时发现潜在故障隐患和细微寿命衰减，长期积累最终导致设备故障停机；其次设备维修过程依赖于人员经验，故障诊断效率低，停机工时浪费大；同时无法实时掌控设备状态，对快速劣化和突发性故障响应效率低，造成安全风险。面向设备精细管控和高效运维需求，通过数字传感实时采集设备运行数据和工艺参数，依托设备管理系统，融合工业机理和数据模型，实现设备运行状态可视化监控，运行效率和性能综合分析，以及故障诊断和失效预警。在线运行监测与故障诊断实现了数据驱动的设备调度、运维保障的优化，提高了设备综合效率，降低非故障停机风险；同时基于数据分析开展故障诊断和维修策划，提高故障修复效率，减少停机工时损失。;;4.全要素透明可控的精益生产管理

生产管理是车间中配置资源，组织生产，协调任务和管控进度的过程。车间生产管理水平在较大程度上影响着生产效率、生产成本和订单交期。传统工厂的生产管理以人工为主，首先人、机、料等关键生产要素难以实时感知和精准管控，资源负载不均，利用率不高；其次生产管理决策依赖于经验，决策滞后且不准确，管理手段落后，造成大量生产浪费；同时难以对各类要素、流程和活动的绩效进行准确评价，无法支撑生产改善。针对全要素和全过程精细化管控，消除生产浪费的需求，依托车间管控系统，基于全要素实时感知，将大数据分析、人工智能、虚拟现实等技术与六西格玛、6S和TPM等先进精益管理方法相结合，实现基于数据驱动的全流程精益生产管理。精益生产管理实现全要素和全流程可视、可控，优化资源配置和管理决策，提高管控精度和质量；同时基于数据洞察全要素、全流程的绩效水平，进而有的放矢开展生产优化，进一步提高生产效率和资源利用率。;;5.2流程型制造智能工厂的挑战;5.2流程型制造智能工厂的挑战;5.2流程型制造智能工厂的挑战;5.2流程型制造智能工厂的挑战;5.2流程型制造智能工厂的挑战;5.2流程型制造智能工厂的挑战;5.2流程型制造智能工厂的挑战;;;;;;;;3.工业软件的重要性

（1）工业软件赋能工业发展工业软件对工业的发展具有极其重要的技术赋能、杠杆放大与行业带动作用。长期以来，工业软件对工业产值的杠杆放大与行业带动作用一直是一个模糊不清、难以统计的数字。本白皮书仅以类比数据和业界估算数据来说明工业软件对工业发展的巨大的杠杆放大与行业带动作用。

;（2）工业软件赋智工业产品工业软件对于工业品价值提升有着重要影响，不仅仅是因为产品研发、生产等软件可以有效地提高工业品的质量和