智能制造专项启动 六类申报有规可依

中国工业报 司建楠 · 2015-04-08 13:56

  作为工信部2015年“6+1”专项行动之一,智能制造试点示范专项行动近日正式启动。自2015年起,工信部将聚焦制造关键环节,在基础条件好、需求迫切的重点地区、行业和企业中,选择试点示范项目,分类开展流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能制造新业态新模式、智能化管理、智能服务等六方面试点示范。

  工业和信息化部4月1日印发《关于开展2015年智能制造试点示范项目推荐的通知》(以下简称《通知》),《智能制造试点示范要素条件》(以下简称《要素条件》)作为附件同时发布。《通知》规定了智能制造试点示范项目推荐的基本条件、推荐程序、申报要求等内容,并结合六大类试点示范项目的特点,分别制定了相应的要素条件,推荐项目应符合相应类别的要求。

  按照工信部3月份印发的《关于开展2015年智能制造试点示范专项行动的通知》和《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》要求,工信部将以《要素条件》为依据,遴选30个以上智能制造示范项目。其中,在流程制造领域将选择5个以上智能工厂及数字矿山试点示范项目,在离散制造领域将选择5个以上数字化车间试点示范项目,同时,还将选择10个以上智能装备和产品集成应用项目,以及10个以上智能制造新业态新模式、智能化管理及智能服务试点示范项目。

  装备系统需安全可控

  作为工信部2015年”6+1“专项行动之一,智能制造试点示范专项行动近日正式启动。自2015年起,工信部将聚焦制造关键环节,在基础条件好、需求迫切的重点地区、行业和企业中,选择试点示范项目,分类开展流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能制造新业态新模式、智能化管理、智能服务等六方面试点示范。

  《通知》要求,试点示范项目实施单位应具有独立法人资格,运营和财务状况良好,项目技术水平处于国内领先或国际先进水平,示范项目使用的装备和系统要自主安全可控,同时项目在降低运营成本、缩短产品研制周期、提高生产效率、降低产品不良品率、提高能源利用率五个方面已取得显着成效,并持续提升。

  《通知》要求,试点示范项目由地方工业和信息化主管部门、中央企业集团推荐,优先推荐基础条件好、成长性强、符合两化融合管理体系标准要求、在一个企业中开展多种类别试点示范的项目。

  六类项目要求各有侧重

  《要素条件》明确了六大试点示范项目需具备的要素条件。第一,在申报”以数字化工厂/智能工厂为方向的流程制造试点示范项目“方面,企业需具备以下条件:一是工厂总体设计、工程设计、工艺流程及布局均已建立了较完善的系统模型,并进行了模拟仿真,设计相关的数据进入企业核心数据库。

  二是配置了符合设计要求的数据采集系统和先进控制系统。生产工艺数据自动数采率90%以上,工厂自控投用率90%以上,关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化。

  三是建立实时数据库平台,并与过程控制、生产管理系统实现互通集成,工厂生产实现基于工业互联网的信息共享及优化管理。

  四是建立了制造执行系统(MES),并与企业资源计划管理系统(ERP)集成,生产计划、调度均建立模型,实现生产模型化分析决策,过程的量化管理,成本和质量的动态跟踪。

  五是建立企业资源计划管理系统(ERP),在供应链管理中实现了原材料和产成品配送的管理与优化。利用云计算、大数据等新一代信息技术,在保障信息安全的前提下,实现企业经营、管理和决策的智能优化。

  通过持续改进,实现运行过程动态优化,制造信息和管理信息全程透明、共享,采用大数据、云计算实现企业智能管理与决策,全面提升企业的资源配置优化、操作自动化、实时在线优化、生产管理精细化和智能决策科学化水平。

  第二,在申报”以数字化车间/智能工厂为方向的离散制造试点示范项目“方面,企业需具备以下条件:一是车间/工厂总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现规划、生产、运营全流程数字化管理,相关数据进入企业核心数据库。

  二是采用三维计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助工艺规划(CAPP)、设计和工艺路线仿真、可靠性评价等先进技术。产品信息能够贯穿于设计、制造、质量、物流等环节,实现产品的全生命周期管理(PLM)。

  三是建立生产过程数据采集和分析系统,能充分采集制造进度、现场操作、质量检验、设备状态等生产现场信息,并与车间制造执行系统实现数据集成和分析。

  四是建立车间制造执行系统(MES),实现计划、排产、生产、检验的全过程闭环管理,并与企业资源计划管理系统(ERP)集成。

  五是建立车间级的工业通信网络,系统、装备、零部件以及人员之间实现信息互联互通和有效集成。

  六是建立企业资源计划管理系统(ERP),并投入实际运行,其中供应链管理模块能实现采购、外协、物流的管理与优化。利用云计算、大数据等新一代信息技术,在保障信息安全的前提下,实现经营、管理和决策的智能优化。

  通过持续改进,实现企业设计、工艺、制造、管理、监测、物流等环节的集成优化,采用网络化技术、大数据技术实现企业智能管理与决策,全面提升企业的资源配置优化、操作自动化、实时在线优化、生产管理精细化和智能决策科学化水平。

  第三,在申报”以信息技术深度嵌入为代表的智能装备(产品)试点示范项目“方面,企业需要具备以下要素条件:一是能够实现对自身状态、环境的自感知,具有故障诊断功能。二是具有网络通信功能,提供标准和开放的数据接口,能够实现与制造商、用户之间的数据传送。三是具有自适应能力,能够根据感知的信息调整自身的运行模式,使装备(产品)处于最优状态。四是能够提供运行数据或用户使用习惯数据,支撑制造商、用户进行数据分析与挖掘,实现创新性应用。

  通过持续改进,实现高端芯片、新型传感器、工业控制计算机、智能仪器仪表与控制系统、工业软件、互联网技术、信息安全技术等在装备(产品)中的集成应用,装备(产品)做到安全可控,自感知、自诊断、自适应、自决策功能的不断优化,技术水平达到国内领先或国际先进水平。

  第四,在申报”以个性化定制、网络协同开发、电子商务为代表的智能制造新业态新模式试点示范项目“方面,企业需具备以下要素:一是个性化定制。产品采用模块化设计,可通过差异化的定制参数,组合形成个性化产品。建立基于网络的开放式个性化定制平台,并与用户实现深度交互,定制要素具有引导性和有效性。利用大数据技术对用户的碎片化、个性化需求数据进行分析和挖掘,建立个性化产品数据库,可快速生成产品定制方案。企业的设计、生产、供应链管理、服务体系与个性化定制需求相匹配。

  通过持续改进,实现模块化设计方法、个性化定制平台、产品数据库的不断优化,形成完善的基于个性化定制需求的企业设计、生产、供应链管理和服务体系,用户与制造商互动能力显着提升,企业应用大数据对产品规划、市场探测能力大幅度增强。

  二是协同开发/云制造。建立协同开发/云制造平台,实现产业链不同环节企业间资源、信息共享。围绕重点产品,采用并行工程,实现异地的设计、研发、测试、人力等资源的有效统筹与协同。针对制造需求和社会化制造资源,开展动态分析,在企业内实现制造资源的弹性配置,在企业间实现网络化协同制造。

  通过持续改进,实现信息、资源的高效统筹与异地共享,建设制造需求和制造资源高度优化的网络平台,实现企业在研发、生产、测试等环节实施过程中跨界、跨区域协同,企业生产组织管理架构实现敏捷响应和动态重组。

  三是电子商务。建立电子商务平台,并实现与企业资源计划管理系统(ERP)、客户管理系统(CRM)和供应商管理系统(SRM)的集成。企业主营业务收入中,通过电子商务实现的销售收入比重不低于20%。采用大数据、云计算等技术,对销售数据、消费行为数据进行分析,实现经营、管理和决策的智能优化。建立产品信息追溯系统,实现对产品原料、加工、流通等环节中质量相关信息进行采集和跟踪。行业第三方电子商务平台,应在客户服务、数据管理、金融服务、安全保障、物流管理、供应链协同等方面为行业发展提供专业化服务,实现与行业内制造企业及下游终端用户无缝对接。

  通过持续改进,实现电子商务与企业经营、管理、决策的深度集成与交互,形成丰富的专业化服务业务,以服务链带动全产业链价值链的提升。

  第五,在申报”以物流管理、能源管理智慧化为方向的智能化管理试点示范项目“方面,企业需具备以下要素:

  一是物流管理。建立物流信息化系统,配置自动化、柔性化和网络化的物流设施和设备。采用电子单证、无线射频识别(RFID)等物联网技术,具备物品流动的定位、跟踪、控制等功能。实现信息链畅通,多种运输方式高效联动,全程透明可视化、可追溯管理。可提供安全性、快捷性、环境可控性等定制化增值服务。

  通过持续改进,建立智能化的物流管理体系和畅通的物流信息链,有效地对资源进行监督和配置,实现物流使用的资源、物流工作的效果与物流目标的优化协调和配合。

  二是能源管理。建立能源综合监测系统,能够实现对主要能源消耗、重点耗能设备的实时可视化管理。建立生产与能耗预测模型,通过智能调度和系统优化,实现全流程生产与能耗的协同。建立能源供给、调配、转换、使用等重点环节的节能优化模型,企业能源利用效率行业领先。

  通过持续改进,不断优化重点环节的节能水平,构建智能化的能源管理体系,实现生产和消费的全过程能源监测、预测、节能优化。

  第六,在申报”以在线监测、远程诊断与云服务为代表的智能服务试点示范项目“方面,企业需具备以下要素:一是建立云服务平台,具有多通道并行接入能力,对装备(产品)运行数据与用户使用习惯数据进行采集,并建模分析。

  二是以云服务平台和软件应用为创新载体,为用户提供在线监测、远程升级、故障预测与诊断、健康状态评价等增值服务。

  三是应用大数据分析、移动互联网等技术,自动生成产品运行与应用状态报告,并推送至用户端。

  通过持续改进,建立高效、安全的智能服务系统,提供的服务能够与产品形成实时、有效互动,大幅度提升移动互联网技术、大数据技术的集成应用水平。


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2024-11-06 05:22:50