江苏省工业互联网标杆工厂建设指南-全文及申报书.docx
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1、附件2江苏省工业互联网标杆工厂建设指南工业互联网标杆工厂主要依托工业互联网平台,综合运用数据采集与集成应用、建模分析与优化等技术,实现制造系统各层级优化,以及产品、工厂资产和商业的全流程优化,完成企业生产模式创新。本指南主要包括企业基础能力、企业标杆能力和业态模式创新等方面建设内容。一、企业基础能力1、基础技术能力一是网络技术方面。在工厂内建有相对完善的通信网络架构,运用实时工业以太网、NB-IoT.工业PoN、IPV6、标识解析等技术,实现设计、工艺、制造、检测、物流等各环节之间的全面互联互通,并形成对产品局部或全部生产流程的信息追溯能力。二是平台技术方面。在工厂内应用工业互联网平台,实现数
2、据的集成、分析和挖掘。综合运用协议转换、边缘计算、分布式存储、并行计算、负载与资源调度、多租户管理、容器与虚拟化、面向服务的架构(SoA)/微服务架构(MSA)、图形化编程、低代码开发、深度学习、知识图谱等技术,拓展数据的汇聚与管理能力,提升企业管理与决策能力,实现面向单独及综合场景的统一建模与集成分析优化。三是安全技术方面。在工厂内部署运用工业防火墙、安全检测审计、入侵检测等安全技术措施,形成网络防护、应急响应等信息安全保障能力,采用全生命周期方法有效避免系统失效。2、制造系统能力一是生产现场优化方面。运用智能感知与控制、机器视觉、边缘计算、数据可视化管理、数据挖掘、模式识别、统一模型管理等
3、技术,构建建模分析环境和优化模型组件,实现工艺流程的优化调整和产品质量数据的在线检测,完成生产现场的工艺优化与质量检测。二是生产管理优化方面。运用数据集成、统一模型管理、模式识别、事件驱动架构、大数据、数据仓库、非关系型数据库、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘、系统冗余、路径规划算法等技术,面向生产制造、运营管理、仓储物流、节能降碳、产品服务、资源综合利用等重点领域,实现排产计划调整、产品质量追溯、能耗平衡分析、物流路径控制、安全风险预警等功能,完成生产管理层的进度智能管控、全流程质量优化、能源效率优化、厂内物流优化、智能安全管控Q三是经营管理优化方面。运用统一模型管理、事件驱动架构、数据仓
4、库、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘等技术,实现企业管理层对设备执行层的调度控制、库存资源与生产计划及生产进度的综合分析、财务系统与各经营管理系统的高效协同,完成经营管理中的生产管控一体化、库存管理优化和财务流程优化。二、企业标杆能力1、产品全流程优化能力一是综合设计仿真优化。打通产品设计模型、工程仿真模型与工艺仿真模型,构建虚拟数字样机、建立多学科联合建模仿真环境,实现产品的可制造预测与设计、工程与工艺一体化仿真优化。二是设计制造一体化。建立设计文件与生产装备控制指令的转化规则库,统一文件格式与传输接口,完善文件转化流程与管控系统,实现设计文件向生产装备控制指令的自动转化,打通产品设计环节
5、与生产环节。三是产品服务优化。建立产品运行检测与优化模型,对产品运行、故障数据进行筛选、梳理、存储和管理,向用户提供产品的运行维护、在线检测、预测性维护、故障预警、诊断修复、运行优化和远程升级服务。四是产品使用反馈优化。建立产品生产数据和服务/维护数据资源库,将数据反馈到产品的设计和模拟制造阶段,改进产品谱系,优化产品性能,驱动产品优化创新。2、资产全流程优化能力一是工厂设计仿真优化。建立工厂资产与生产流程仿真的环境,建立工厂资产三维模型与生产流程离散事件模型,完成对工厂建成后全厂布局与全部生产流程的虚拟仿真,实现工厂布局优化与制造流程设计缺陷消除。二是工厂资产运行优化。通过平台IoTHub等
6、方式接入设备运行,实现对传感器、控制器、机床、机器人等各类设备的数据采集,建立设备参数优化模型,实现基于实时生产环境数据、排产信息、历史运行数据的参数智能配置。三是工厂资产故障预测。面向工厂高价值装备建立故障规则库,汇集历史运行与故障数据,训练故障预测模型,基于模型进行故障推断,实现厂内设备的故障在线诊断与预警、预测性维护以及故障修复。3、商业全流程优化能力一是用户需求预测。建立产品需求预测模型,并建立科学的商品生产方案分析系统,结合用户需求与产品生产能力,形成满足消费者预期的产品品类、数量、组合预测,实现对市场的预知性判断。二是供应链协同。打通供应链上下游生产计划、进度排产、物流配送(输送)
7、环节,实现对全链条生产计划的监测与调整能力,实现面向终端用户的生产计划进度协同与并行组织生产。三是制造资源协同。面向企业生产、库存、配送等制造资源,依托平台建立统一的信息发布机制与交易模块,整合并公开发布行业制造资源,引导资源供需对接,采取资源有偿共享模式,实现跨企业的资源配置优化。四是全价值链集成优化。建立涵盖原材料价格、生产计划、生产进度、成品订单的全价值链统一分析模型,打通企业生产性原材料采购、单位能耗管控、进度排产、成品销售等环节,实现基于全价值链数据的生产计划智能决策与生产进度动态调整。4、跨链条优化能力一是柔性可重构制造系统设计。面向单元化、模块化产线设计,依托平台建立生产单元可重
8、构规则库,重点探索基于产品设计数据的装备、软件、系统智能配置算法,以及面向生产单元、模块的智能组织方式,打通产线设计与产品设计环节,实现制造系统的生产单元自配置与产线自组织。二是基于供应链的产品设计优化。建立面向供应链的产品设计优化规则库,建立涵盖产品设计、工艺流程和供应链设计的综合成本分析模型,打通产品设计环节、仿真环节与供应链设计环节,实现基于供应链设计需求的产品设计优化。三、业态模式创新1、新型智能产品一是打造智能硬件。基于工业互联网加快基础软硬件、核心算法、先进工业设计及关键应用的创新,实现智能硬件创新能力提升。二是打造智能机器人。应用5G、大数据分析、深度学习等新一代信息技术开展人机
9、交互、智能控制、路径规划、多机协作等关键技术研究,优化机器人在复杂环境的感知、认知和控制能力,实现智能机器人创新开放和规模化应用。三是研制智能无人机。基于路径规戈h目标识别、智能避障、群体作业等关键技术研发与应用,开展智能飞控系统、高集成度专用芯片等关键部件研制,提升无人机智能化水平。2、数字化管理一是业务流程数据化管理。基于工业互联网平台的工业全要素、全产业链、全价值链连接能力,构建端到端业务流程体系,开展生产经营活动核心流程的规划分析、设计定义、固化执行、效率评估和优化重构,实现精益运营的流程管理目标。二是设备资产数字化管理。基于工业互联网对多源设备、异构系统等要素信息的高效采集和云端汇聚
10、,应用数字李生创新技术开展设备资产的全生命周期管理,实现基于数据集成应用的生产设备智能运行、柔性调度和高效维护,提升设备综合利用效率。三是数据资产数字化管理。基于工业互联网对企业各层级数据资源的采集、计算、存储、加工,并统一定义、集成共享,构建形成企业数据资产,通过数据应用工具对数据资产进行挖掘应用,实现数据资产价值效益最大化。3、平台化设计一是实现设计资源协同,基于平台实现高水平高效率的轻量化设计、并行设计、敏捷设计、交互设计和基于模型的设计,变革传统设计方式,提升研发质量和效率。二是采用平台化、虚拟化仿真设计工具,推动设计和工艺、制造、运维的一体化,实现无实物样机生产,缩短新产品研发周期,
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