智能工厂-行业典型案例分享

智能工厂应用场景核心内容

通过虚拟仿真技术优化产品设计，缩短研发周期；

高精度数控设备与自动化系统深度融合，实现高效协同；

全生命周期数据管理：

工业互联网融合：

案例分享---

（1）乳制品行业

一、亮点及模式总结

建立工业互联网级工厂内网，网络覆盖率达90%以上，采用工业以太网技术，实现传感系统、生产制造装备、控制系统与综合管理系统的互联互通，实现工厂内、外网以及设计、生产、管理、服务各环节的数据共通，实现工厂内、外网业务协同。工厂的总体设计、工艺流程及布局等建立全数字化模型，可进行虚拟模拟仿真，应用数字化三维设计技术、软件进行工艺设计、工艺仿真、模拟生产、建立制造执行系统（MES）实现计划、调度、质量、设备、生产、能效等高效管理，建立企业资源计划系统（ERP），实现供应链、物流、成本等企业经营高效管理；建立产品数据管理系统（PDMM），实现产品设计、工艺数据的高效管理；建立试验数据管理系统（TDM），实现产品试验、测试、在线检测数据的管理；建立质量信息管理系统（QMS），实现供方质量检验、关键工序SPC分析、过程质量数据采集、管理与分析等。

二、实施路径

（1）研发设计数字化

生产工艺流程全面采用数字化建模，流程中各参数可通过 DCS 系统在OCC控制室实现远程调整优化功能；以销售订单作为导向，约定客户的质量、包装相关的设计要求，通过全产业链系统平台，实现销售端到生产端的自动同步；工厂总体设计生产线设计工艺，设备采用国内先进的设备，全程自动化、可视化控制。包装设备采用国际或国内先进的自动化生产线，实现生产数据全程可追溯。

（2）生产过程高度智能化

采用分布式数控（DNC）实现CAD/CAM和计算机辅助生产管理系统集成互通。

生产线安装了智能传感器，生产车间环境（压差、温度、湿度、梯度等级）均可以实时监测，并且根据程序进行自动的调节，满足GMP车间环境要求。关键工序采用智能化质量检测设备，产品质量实现在线自动检测、报警和诊断分析。

（3）能源排放系统无缝整合

将各个能源环保系统的数据进行集中采集，同时整合各个设备操作系统，形成了能源环保集中控制系统，该系统对关键控制点位进行实时监控，并配置数据记录和分析、异常报警功能。锅炉控制系统实现了数据的在线分析、自动控制及实时监测功能。

（4）经营管理服务高效化

使用统一的 ERP 系统，数据库采用ORACLE，包括财务、采购、生产、 成本、库存、销售、运输、财务、人力资源，协同办公等模块。

三、实施成效

该企业通过实现了智能布局，引入MES、SCADA等系统，结合物联网、人工智能等技术，实现了从生产线到抽样检查，再到装箱，所有环节的密封无菌自动化智能生产。数据显示原奶单吨供应量的成本比过去的一年前相比较下降了13.4%，综合经济指标效果显著，生产效率提升22.18%以上，产品不良率降低10.31%以上，单位产值能耗降低12.17%。

案例分享---

（2）玻璃制造行业

一、亮点及模式总结

围绕着玻璃工厂产品设计、工艺设计、工艺流程开发，建立了基于模型的数字化产 品研发平台和智能制造平台，建立起从产品数字化定义到智能制造及智慧运维全生命周期数字化 管理体系，充分利用计算建模、实时传感、仿真技术等手段实现玻璃工厂在虚拟空间中的映射， 以数字化纽带贯穿整个产品生命周期。实现数字孪生+生产制造全过程监管，依据虚拟车间的变化 及时调整生产工艺、优化生产参数，提升生产效率；实现数字孪生+设备管理，实现玻璃生产线设 备生命周期数字化管理，同时依托于现场数据收集与数字孪生体分析，减少运维成本；实现数字 孪生+产品创新，打造产品设计数字孪生体，进行系统化仿真，实现反馈式设计、迭代式创新和持 续性优化。

二、实施路径

（1）研发设计数字化

以企业私有云接入行业公有云（建材云）的云边协同为基本架构理念，在工厂边缘云提供工 控系统、制造设备、传感仪器、工业网关等的泛在物联以及包括数据采集、过滤、汇聚、共享等 数联互通，云提供业务和应用弹性扩容，基于数字孪生应用提供建模工具、开发模型、组态工具， 运用沉淀的工厂基建期模型和数据（如工程设计图纸资料、设备资料、安装调试等资料和数据） 进行玻璃工厂数字化建模。

在生产执行方面，将玻璃工厂MES系统与ERP系统、条码系统、质量系统、销售管理平台进行集成，协同数据监控，以生产供应链管理为核心，对市场、需求、订单、原材料采购、生产、库存、供应、分销发货等进行管理，实现对设备、人员、物流、工艺、质量、安全、环保等生产运行情况的集中调度和优化配置，从而达成销售订单全过程跟踪、生产进度全程跟踪、生产调度优化排程、 产品质量管理追溯。

（2）生产过程高度智能化

通过采集大量生产工艺（原料、熔化、成型、退火、 切裁及包装）、质量数据（薄厚差、应力、翘曲、面板颗粒等），通过数字孪生、云计算、大数 据、人工智能等技术，持续改善底层生产数据质量，训练生产工艺相关系列模型，沉淀玻璃专家 知识和生产操作经验，构建玻璃工业智能模型，结合机理模型和机器学习算法，建立创新的边缘过程数字孪生体，下发经过验证的模型至生产系统，根据执行结果数据不断迭代优化，实现数据驱动下的成本和质量持续改善。

（3）能源排放系统无缝整合

基于工业互联网平台，制定能源计划，分解落实玻璃工厂能耗、能效和节能指标；能源使用实时监控，实现能源绩效考核；构建能耗标准模型，对能耗进行诊断分析，实现能源优化管理； 建立产线能源预测预警机制，通过系统实现能源管理和生产运营协同管控，优化提高产线能源平 衡调度能力。

三、实施成效

该企业通过智能制造创新模式的应用，在降低运营成本、缩短产品研制周期、提高生产效率、降低产品不良品率、提高能源利用率等方面已取得显著成效，带动企业研发、制造、管理、 服务等各环节智能化水平提高，使得企业产值、利润率、税收完成得到大幅度的提升，通过智能化生产网络协同的模式创新，缩短产品（项目）的制造（交付）周期 5%，运维成本降低 2%，资源综合效率提高 3%。