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1、智慧工厂蓝图设计智造环境下的制造业信息化建设智慧工厂的建设在当下依然是全新又热门的课题，建好智慧工厂的前提是数字化工厂，本文从制造业的变化趋势说起，解读工业3.0典型数字化工厂架构，分析如何走向智慧工厂目 录一、 制造业的变化趋势3二、 制造业信息化包含的范围4三、 数字企业解决方案5四、 从数字走向智慧16五、 总结21一、 制造业的变化趋势1、组织及消费模式：目前制造业变化趋势呈现出高度复杂性、定制化、全球协作、大规模定制。2、技术的渗透：制造业目前面临的环境主要是技术环境，基于物联网与服务的智能环境发展，从最早是多人共用一台计算机，到如今一人多台计算机，且90%计算机都是嵌入式，计算能力
2、远远优于过去。3、互联网+：互联网渗透的格局在传统领域基本沿产业链下游向上游拓展，从最初的网络购物到设计外包、个性化定制、营销外包等。如今互联网+已经走向企业内部，实现从交易环节简单的价值传递到研发、设计、生产、服务环节的价值创造和增值。接下来，互联网+会拓展到原材料上游，一方面从消费端向企业本体渗透，另一方面向消费品、装备制造，最后向原材料渗透。二、 制造业信息化包含的范围2006年，美国ARC总结了以制造为中心的数字制造、以设计为中心的数字制造和以管理为中心的数字制造，并考虑了原材料和能源供应和产品的销售供应，提出用供应链（物料）、工程技术、生产制造（管理）这三个维度来描述工厂的全部活动。
3、在工业4.0时代，有很多外延的新维度，但这三个维度是基础，如果工业3.0达不到该水平，智能化更无从谈起。三、 数字企业解决方案数字企业（工厂）解决方案，即“三四五”模型：三个集成：设计与制造的集成、管理与控制的集成、工厂与集团的集成；四个层次：基础数字化、过程数字化、管理数字化、决策分析数字化；五个平台：网络集成平台、过程控制平台、生产执行平台、经营管理平台、决策支持平台。01 基础数据化本文重点讲述四个层次，首先是基础数字化，作为制造型企业或数字化工厂，必须先修好底层信息化高速公路，包含网络工程、弱电工程、云平台、机房环境、物联网集成平台等等。弱点网络、集成平台、融合网络基础信息平台设备/物
4、联网集成平台2 过程数字化接下来是过程数字化，即实现生产过程可控、可视化、透明化。我们常把制造业比作黑匣子，那么要把黑匣子数字化，就需要过程数字化和已有的信息化高速公路来实现。这其中会应用数据采集、机床联网、生产线联网、各种控制逻辑等。如今，有多种可视化的手段，包括移动终端应用、看板应用、随身穿戴式计算机等，都是让信息快速被他人感知的方式，下图是一种3D可视化展示图：3 管理数字化数字化管理蓝图下图的数字化管理蓝图展示了六大核心系统，系统之间的逻辑关系，以及系统与系统之间的数据流，可以说，如果能把该蓝图落实到企业信息化中，就能达到工业3.0的水平。而国内众多企业虽然上了系统，但并没有实现系统之
5、间的联动，孤岛现象严重。数字化管理蓝图对于数字化工厂而言，其核心系统其实是MES，是实时反映各个环节活动和交换数据的节点，具有承上启下的作用，承上和研发、供应链、物流集成，承下和各个自动化生产单元（车间、仓库、实验室等）集成，之间通过订单、工单以及相互信息流拉动生产。数字化管理蓝图ERP系统及扩展相对于工业4.0，管理也有层次升级，ERP代表了管理3.0的核心理念：ERP系统及扩展MES系统及实现管理的集成下图是王博士设计的“MES系统及实现管理的集成图”，将一个生产制造过程分解为23个步骤，清晰的展现每个步骤在ERP、MES和现场管理的分布，直观生动的展示出系统之间的集成、功能划分、数据流，
6、最终实现产品的订单完工和交互。MES系统及实现管理的集成产品研发及设计与制造的集成在管理数字化，还有一部分是产品研发及设计与制造的集成，在离散制造企业，这是重点，也是薄弱点：设备资产管理体系制造企业作为资产密集型企业，尤其在当下智能制造环境下，设备资产的健康水平直接关系到企业生产成本、质量安全等要素。过去，企业大多重生产轻资产，随着大量高价值智能设备的应用，生产质量和效益与设备息息相关，设备管理也越发重要。王博士对设备资产管理有多年的研究和经验，智慧工厂有专业的解决方案和咨询服务，下图简单展示了三圈闭合的设备资产维护体系即自主维护、专业维护和预防性维护：04 决策分析数字化管理数字化主要是管理
7、过程数字化，规范化管理和流程化管理，想要管理更加卓越，便需要决策分析，按照数字化工厂的生产、能耗、质量、设备分别设定KPI指标，进行跟踪和分析，反过来指导管理流程，从精益管理走向卓越管理：四、 从数字走向智慧从基础数字化、过程数字化、管理数字化和决策分析数字化四个层次打造数字工厂，那么，在此基础上，如何走向智慧化？首先要理解数字和智慧的关系、工业3.0和工业4.0的异同。1 工业3.0和工业4.0区别一句话总结工业3.0和工业4.0的区别：前三次工业革命，解决的主要是可见的、可测量的问题，如避免产品缺陷、提升设备效率等；第四次工业革命主要解决不可见的，隐形的问题，如健康衰退、性能下降，工业4.
8、0关注的是这些点的透明呈现和避免。2 CPS工业4.0的信息化中很重要的变革是CPS，过去做信息化只解决就事论事的问题，人直接调用物理系统的功能；工业4.0的CPS，即物理事件的模拟，模拟整个生产环境、工况以及管理流程，人通过信息系统对物理系统进行管控。基于CPS之上的数据应用，是智慧的关键。基于工业大数据的智能化平台建立在工业物联网基础上，运用大数据技术，使工业系统具备描述、 诊断、预测、决策、控制等智能化功能，解决看不见的问题：工业4.0并不是产生新的操作模式，智慧工厂不是为了增系统，而应该减系统，这才是合理的制造与信息化的环境。工业4.0主要工作在后太，而非前台。上图是某公司智慧化建设的案例，在工业3.0之上加了优化调度系统、设备故障预警、质量控制与成品率分析，并不影响现有流程，而是对现有管理提供更加精确的职能。智慧工厂未来优化应该是从底层做起，有机组级、产线级、车间级和工厂级，而且这种优化是面向工厂的痛点，“无痛点，不数据；无痛点，不优化”，把技术工作和具体问题相结合，分场景解决现有数字化工厂的问题。五、 总结国内的智慧工厂或智能制造还处于打基础阶段，也就是数字化工厂，但同时我们也具有后发优势，通过之前讲的四个层次，“三四五模型”，做好数字化工厂，在此基础上，加一个模型、数据、CPS，逐步向智慧化工厂过渡！21
