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赛力斯汽车智能工厂总体规划

随着智能制造的逐步推进，汽车行业智能工厂的建设得到了更多地关注。为实现汽车行业智能工厂的规范化建设，形成一套汽车行业标准化的智能工厂总体规划方法显得十分重要。本文阐述了汽车行业智能工厂的基本功能、设计要求及设计模型等内容，旨为汽车行业相关企业进行智能工厂总体规划设计提供理论指导。

1、智能工厂建设流程

智能工厂建设共有前期策划、工程设计、工程实施、调试生产、验收总结等阶段。

1.1前期策划阶段

该阶段包含工厂的顶层设计、前期规划等，围绕数字化、网络化、智能化三大特点，应用智能技术，对现有工厂或新工厂进行改造升级与规划实施；统筹考虑智能装备、信息软件、工业网络的综合应用，实施智能单元、智能生产线和智能工厂的建设。

1.2工程设计阶段

该阶段需要进行智能工厂的具体设计规划，包括工厂平面布局、生产线设计、设备选型、数据采集和分析系统设计、物流系统设计、能源管理系统设计、安全和环保设计等方面。同时需要考虑到智能化技术的应用，如机器人、物联网、人工智能、自动化控制技术、虚拟仿真技术等。

1.3工程实施阶段

该阶段需要进行土建工程、管道布置、电气自动化、通风空调等工程建设和施工。同时需要采购和安装设备、进行软件开发和系统集成、网络连接和数据配置等建设工作，按照设计方案实施。

1.4调试生产阶段

该阶段进行设备调试、系统和生产流程测试，进行试生产，发现和解决问题，确保生产系统运行正常。

1.5验收总结阶段

该阶段进行各项验收，包括质量验收、安全验收、环境验收等，确保系统的安全性、稳定性和可靠性。验收合格后，进行交付，实现正式生产运营。

2、智能工厂基本功能

面向汽车行业的智能工厂应当具备智能研发、智能生产、智能物流、智能服务、智能管理与决策等基本功能，如图1所示。

图1智能管理与决策模型

2.1智能研发

智能研发指在产品智能设计的基础上采用工艺仿真、虚拟模型设计、虚拟沉浸式设计（虚拟现实，增强现实）等手段，通过与汽车智能制造技术、装备、服务的协同，搭建虚拟模型，实现数字化虚拟工厂的设计，完成冲、焊、涂、总等工艺的设计及试验仿真过程，来评估工厂生产线的效率和可行性。在汽车产品的研发过程中需要首先输入产品信息，明确产品定义，作为工艺设计的详细输入。

2.2智能生产

智能生产是基于信息化、自动化、数据分析等先进技术和管理手段，实现柔性化、网络化、智能化、可预测、协同、个性化的生产模式。通过制定生产计划、生产执行、产品质量管控和设备管理等对汽车生产质量、成本、能效、交期等进行闭环、持续优化提升。

2.3智能物流

智能工厂物流体系包含智能采购物流、智能生产物流、智能成品物流、智能回收物流，以及与之相关的智能工厂物流管理平台、物流计划、前后端协同、差异管理和可视化、物流数据资源和物流技术资源等，包含优化仓储布局和策略、提升物料配送效率，实现按生产指令交付、保证交付物信息准确、交接物无差错、交接时间及时、交接自动完成、交接状态可追溯等。冲压车间、焊接车间、涂装车间、总装车间、电池车间内的数字化物流装备、生产物流管理、物流设备管理要求部署，通过自动化仓储管理、智能调度系统、物联网技术、机器人搬运等技术的应用，提高物流效率和准确性，实现物流流程的优化和协同管理。

2.4智能服务

智能服务包含销售和服务是指运用物联网技术、互联网技术，通过大数据分析结合传感器感知车辆状态，进行预防性维修维护，为汽车产品用户及时更换备品备件；开发面向客户服务的APP，针对不同用户提供个性化服务，提高客户出行效率，提升汽车企业的服务质量。通过上下游产业链和服务链互通，实现支持各环节的实时在线服务，在全流程全要素范围内建立智能化服务体系。

2.5智能管理与决策

智能管理与决策是指在企业研发、生产、经营的数字化、信息化、网络化的基础上，应用虚拟仿真、人工智能、大数据分析、云计算等技术，对企业的采购、销售、能源、设备、安全、环保和健康，以及产品设计、生产、物流等管理模块进行信息化提升、系统化集成及精益化协同，并形成可迭代、可优化、具有智能特征、面向全局的管理系统；基于汽车企业业务部门和业务系统产生的核心数据，通过建模、样本归类、类比推理分析，实现知识挖掘、计算和迭代更新，体现适应性、动态性和演变性的智能体理性决策特征，自动生成最优决策方案。

3、智能工厂总体设计要求

3.1自动化设计要求

应用工业机器人、自动导引运输车、电子定扭、智能加注、电子拣选、在线检测、射频识别（RadioFrequencyIdentification,RFID）、传感器等数据智能采集装备取代人工作业方式，关键工序设备应具有预测性维护功能，焊装自动化率覆盖100%物流、均采用自动方式进行建设。汽车智能工厂应具备自动化控制的能力，包括生产线、机器人和机械手臂等设备的自动化控制，以及自动