工业化和信息化的深度交融，正在加快我国制作向智能制作转型的脚步。而在很多智能制作实践中，智能工厂首要是借助于各种出产办理工具、软件、体系和智能设备，打通企业从规划、出产到出售、维护的各个环节，完结产品仿真规划、出产主动排程、信息上传下达、出产过程监控、质量在线监测、物料主动配送等智能化出产。借此，将进一步推动企业运作的很多运营体系间横向整合的才能，互联制作体系间笔直整合的才能，以及整个价值链端到端、全面整合的才能。

 

　　在后继可预见的相当长一段时间内，根据智能制作理念下的智能工厂建造，将成为我国工业企业自身发展的主旋律，并持续演进进步、不断优化。

 

　　智能工厂是什么

 

　　“智能工厂”一词表明经过互联互通的信息技能/运营技能格局，完结工厂车间决议计划及洞察与供应链以及整个企业其他部分的交融。也就是说，智能工厂并不仅仅是简略的主动化，更是一个柔性体系，可以自行优化整个网络的体现，自行适应并实时或近实时学习新的环境条件，并主动运转整个出产流程，在工厂车间内主动运作，一起与具有类似出产体系的网络乃至整个数字化供应网络互联。

 

　　智能工厂真正强壮之处在于可以根据企业不断变化的需求发展和成长。由于具备更为强壮的核算和剖析才能，并拥有更为广泛的智能互联财物生态体系，智能工厂能使企业以过去相对困难乃至不或许完结的方法适应变化。

 

　　从信息化技能视点来看，智能工厂是在数字化的根底上，运用物联网、云核算、大数据、人工智能等新技能加强信息办理服务，进步出产过程可控性、削减出产线人工干预，以及合理方案排程。一起，集智能体系等新式技能于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。

 

　　智能工厂的建造要素

 

　　智能工厂没有仅有结构，成功打造智能工厂也没有仅有途径。虽然存在出产线布局、产品、主动化设备等方面的差异性，但每个智能工厂获得成功的必要技能元素其实有共同之处，例如网络才能、数据处理、设备办理、质量办理、产线方案、管控指挥等。

 

　　1.网络互联

 

　　互联互通是智能工厂的根底。企业应该对设备与设备之间怎么互联，选用怎样的通讯方法、通讯协议和接口方法等问题树立统一的规范，进而完结对设备的长途监控和机床联网运用。设备联网和数据搜集是企业建造工业互联网的根底，而出产现场的工业操控网络协议繁多，各类现场总线、工业以太网、工业无线网技能为智能工厂的网络建造也带来了较高的复杂性。

 

　　在当时很多工厂网络技能中，IT和OT两层网络之间的交融通讯是要害。这要求工厂构建扁平、交融、敞开的工厂网络架构，供给低延时、高牢靠的通讯网络，将IT和OT设备都统一接入到同一个网络中，完结操控信息等实时数据与数据信息等非实时数据在同一网络中传输，满意工业出产过程实时监控、主动操控、事务办理等需求。此外，还要按需布置无线网络，选用Wi-Fi、RFID、4G/5G、NB-IoT、LoRa、ZigBee、蓝牙等多种无线技能和定位技能，完结工厂有线无线网络全覆盖，解决信息孤岛问题，满意工业互联网事务对于出产全流程、无死角的网络覆盖需求，支撑工厂的信息搜集、出产操控等运用需求。

 

　　2.数据处理

 

　　数据是智能工厂建造的血液。在智能工厂运转的过程中，会产生规划、工艺、制作、仓储、物流、质量、人员等事务数据，这些数据或许别离来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等运用体系。

 

　　而工业大数据首要遍布在智能工厂信息化和主动化体系的各个环节，经过与人工智能模型和各类机理模型的结合，能有用进步数据的运用价值，为完结更高阶智能工厂供给要害技能。

 

　　从数据搜集开端，出产阶段工业大数据的驱动力体现在数据相关剖析和数据反应辅导出产。在出产阶段，需求对所搜集的数据进行清洗、挑选、相关、交融、索引、挖掘，构建运用剖析模式；在制作阶段，经过对制作履行体系中所搜集的出产单元分配、资源状态办理、产品跟踪办理等信息进行相关剖析，可以为合理的库存办理、方案排程拟定供给数据支撑，一起，经过结合实时数据，还能对产品出产流程进行评价及预测，对出产过程进行实时监控、调整，完结全产业链的协同优化，完结数据由信息到价值的改变。

 

　　3.设备办理

 

　　设备是出产要素，发挥设备的效能是智能工厂出产办理的基本要求。因而，出产办理信息体系需求完善设备办理才能，使设备释放出最高的产能，经过出产的合理安排，使设备尤其是要害、瓶颈设备削减等待时间。

 

　　在工业范畴，面向设备办理的物联网体系应该满意以下要求：

 

　　数据搜集和剖析：工业物联网布置在数据办理和布置规模方面具有独特的特征。它运用的数据类型、搜集方法和剖析或许来自于高度复杂和定制的机器中布置的传感器和软件；具有挑战性的环境：在许多情况下，用于工业物联网的传感器和其他灵敏网络设备大多布置在恶劣环境中，包括高温、极冷、高湿度和通风不良的环境中，这时就需求特别的物联网传感器和网络硬件。

 

　　质量操控：工业物联网的要害特性之一是体系搜集的大部分数据都触及主动化质量操控流程。

 

　　进步功率：进步能源功率是设备办理的要害使命之一，将人工智能实施到工厂设备中以使其保持最佳运转水平，并有针对性地完结现代化工厂。

 

　　进步供应链可视性：许多工业物联网项目旨在供给端到端供应链可视性，以此避免配备内置数字化筒仓的供应链典型盲点。

 

　　改造设备：工业物联网项目通常触及运用物联网传感器改造工业设备，包括制作设备、叉车和存储容器。

 

　　4.质量操控

 

　　质量操控在信息体系中需嵌入出产主流程，如检验、试验等，并在出产订单中作为工序或使命来处理；质量操控的流程、表单、数据需与出产订单相互相关、穿透；此外，企业还需求构建质量办理的基本作业路线并持续改进。

 

　　在很多质量操控理论、检测操控装备和各种实践方法中，根据新一代人工智能和机器视觉为主导的工业质量检测方法现已逐渐发展老练。在深度神经网络发展起来之前，机器视觉现已长时间运用在工业主动化体系中，如仪表板智能集成测试、金属板表面主动控伤、轿车车身检测、纸币印刷质量检测、金相剖析、流水线出产检测等等。

 

　　此外，在制作流水线上，还有很多的工业机器人。假如其中一个机器人呈现了毛病，或许造成很多的不合格品。假如能在毛病发生曾经检知，就可以有用做出防备，削减丢失。根据人工智能和IOT技能，经过在工厂各个设备加装传感器，对设备运转状态进行监测，并运用神经网络树立设备毛病的模型，则可以在毛病发生前，对毛病提前进行预测，并将或许发生毛病的工件进行替换，然后保障设备的持续无毛病运转。

 

　　5.出产方案

 

　　首先从方案源头上保证方案的科学化、精准化。经过集成，从ERP等上游体系读取主出产方案后，运用信息化手段进行主动排产，按交货期、精益出产、出产周期、最优库存、同一装夹优先、已投产订单优先等多种高档排产算法，主动生成的出产方案可准确到每一道工序、每一台设备、每一分钟，并使交货期最短、出产功率最高、出产最均衡化。这是对整个出产过程进行科学办理的根底。

 

　　现在，将产品、设备、整条出产线和工厂根底设施以数字化的方法呈现，完结“数字孪生”现已成为或许，并首要用于产品开发或出产规划阶段，可以让进步开发流程的功率，改善质量，有助于利益相关方之间的信息共享。经过结合产品和出产线的数字孪生，可以在实践发动前模拟测试新的出产流程并进行优化。假如能与合作伙伴共同运用数字孪生，则可以让他们更好地优化自己的流程进行匹配。

 

　　6.指挥管控

 

　　智能工厂管控指挥体系是整个工厂的数字化窗口，经过企业全方位的数据搜集和实时剖析，可以完结智能工厂实时监控、调度，出产过程监控，实时洞察工厂运营，并完结多个车间之间的协作和资源调度的日常办理辅助决议计划。在此根底上，可以协助用户实时把握出产经营状态，完结对企业的精益办理。设备智能运维、能耗办理等典型痛点解决方案，快速为企业完结降本增效。