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1、智能制造规划拟 制：审 核：批 准：日 期：最新 精品 Word 欢迎下载 可修改目录1.概述12.需求分析12.1仓储12.2生产22.3其他33.企业信息化现状分析34.智能制造方案44.1系统架构44.2子系统耦合关系分析64.3工业大数据中心方案7工业大数据平台框架7工业大数据平台特点74.4现场层系统8数据采集方案8机器视觉检测系统12生产测试管理平台164.5应用层系统23智能仓储系统方案23项目管理系统方案29设备管理系统方案35PLM系统方案36能耗管理系统41CRM系统方案42GIS+BIM构建虚拟车间435.系统建设路线455.1实施策略455.2实施路线（建议）46版本信
2、息日期作者版本备注2021.10.24蒋中能PA1初版方案2021.10.25蒋中能PA2修改实施路线内容；在第一章前增加“阅读说明”阅读说明1. 概述：简述背景和本案的基本内容；2. 需求分析：主要描述现场调研情况及简要分析；3. 企业信息化现状：描述企业现阶段的信息化系统及使用情况，作出简要分析；4. 智能制造方案：描述总体架构；按照三个层级（数据层、现场层、应用层）进行系统方案描述；5. 系统建设路线：阐述天衡电科的智能制造实施策略，针对九州实际情况给出简要的实施路线建议。1. 概述在工业4.0、互联网+以及大数据、机器人和人工智能等技术日趋成熟的背景下，智能工厂建设的可能性逐渐明朗。根
3、据目前的技术成熟度，当前制造业转型的现实目标应当是建设数字化工厂、探索数字化管理和重构优化工作流程以满足数字化的要求。其主要原因有二：其一：人工智能方法的成熟度上不能完全被可靠的利用到制造过程中，在当前只能通过数据感知获取一些知识，而判断的工作依然需要人来完成。因此，希望一步到位的实现智能工厂还不现实。但实现全数字化的工厂，将所有环节的数据采集和流转全部实现虚拟化并提供交互功能是完全可以做到的，这种形态的工厂即数字化工厂。其二：数字化工厂是走向智能化工厂的必经道路。目前科学界普遍的共识是通过数据感知是获取智能的途径，因此数据是智能工厂最为核心和关键的部分，也是实现智能的基础。而数字化工厂建设最
4、为核心的内容是数据平台的建设。包括了数据的采集、传输、预处理、分类、规约、访问控制、相干性保证等诸多方面的内容；需要动用传感器技术、信号处理技术、数据通信技术、分布式计算技术、数据存储技术、软件技术、WEB技术等众多ICT领域的关键技术。数据平台的建设是一个有意义而又有挑战的工作。在这一背景下，本案拟对数字化工厂的数据平台建设作一个方案规划。为数据平台建设的实施提供指导和依据。本案的主要内容包括：1. 数据平台架构介绍：一般意义上的框架性介绍，建立一个基本的广泛适应性的数据平台框架，并标明其关键技术。2. 数据平台的应用背景：针对实际的应用，对企业的规模、业务过程、数据采集的类型和要求、数据量
5、等具体应用相关情况进行描述。3. 数据平台方案规划：依据框架和具体的应用背景，具体给出某企业的数据平台的方案，指明需要的数据类型、数量以及实现方法等。4. 软硬件部署设计：对系统部署实施阶段所需的软件和硬件环境做出规定。2. 需求分析2.1 仓储调研情况：1. 储藏类型有三种：器件、半成品（原材料）、成品2. 所有三种类型的产品都存在外购和自产。3. 入库流程为：待验检验入库。其中待验环节主要是核对物料信息（外包装铭牌）以及抽样检查数量；检验为全检。4. 出库分为领料和销售出库两种。5. 领料流程为：技术中心下发BOM清单PMC部做计划单，发送领料单库管发料生产配套区6. 销售流程为：营销公司
6、运输中心库管7. 入库数据为人工在ERP软件中录入对应号码。分析：1. 出入库数据需人工在ERP软件中录入，较繁琐。2. 仓库堆料为人工，存在摆放不合理以及快速查找响应慢等问题。2.2 生产调研情况：1. 有11条产线，每条产线独立工作。2. 每条产线的生产情况由人工统计，在现场表现为小黑板展示，在后台为人工输入电脑。3. 华为专线生产线有MES系统，并配套扫码枪。4. PCM部向生产部门下发总生产计划，生产部门根据实际产线情况制定排产计划。5. PCM部下发的BOM清单会在生产部做一次比对，如果发现有问题则反追溯；如果没问题，则实施配料。6. 新产线数据目前已做到在上位机进行数据读取，使用的
7、是设备配套的软件，读取的信息类型较丰富；旧产线数据能否读取尚不清楚。7. 新产线设备的数据传递口为LAN口。分析：1. PLM系统产生的BOM清单在修改时，由于系统间传递信息的时间不对称，会造成生产部门的BOM清单与最新的BOM清单不匹配的问题，使配料环节产生问题。2. 华为专线的MES系统据现场工作人员反应，并不好用，原因有几点：a) 数据统计不准确，主要原因为扫码枪有时读取不到产品信息。b) MES系统上线仓促，在流程和功能匹配度上存在问题。2.3 其他1. 提供制造前端的物理量数据采集；如各类传感器数据。2. 提供制造前端各种设备（装备）的状态数据、过程数据和工艺数据等关心的数据采集（针
8、对现阶段没有的设备）3. 提供制造前端所需的数据录入和搜集所需的人机交互界面，实现人工录入信息的采集。4. 保证数据采集过程中的数据传输安全。5. 保证设备接入网络后的工作状态可靠和信息安全。6. 提供数据存储、查询、分析等所需的软件。7. 提供该数据平台与其他应用系统集成时所需的软件接口。8. 数据采集前端的类型、数量能够在不影响原有数据平台的基础上扩展。9. 数据接口完全开发，具备自生长和可扩展性。3. 企业信息化现状分析现状：1. 具备五个系统，分别是：ERP（金蝶K3，12.3版）、OA（大通2021）、PLM（金蝶13.1版）、条形码系统、MES系统。2. ERP系统上线于2022年
9、，功能：a) 供应链b) 生产制造（生产计划、BOM清单、车间管理）c) 财务结算d) 基础数据（与PLM系统的BOM清单同步）3. OA系统上线于2021年，功能：a) 审批流b) 财务报销c) 初步的BI分析（财务报表）d) 集成应用（物资借用、付款申请、基础资料）4. PLM系统上线于2021年，功能：a) 资料电子化（审批流程）b) 资料数据化（BOM）c) 物料申请（与ERP系统同步）d) 项目管理（下一步目标）5. 条形码系统上线于2021年，功能：a) 成品下线、质检、出入库、售后b) 物料信息、出入库单与ERP系统同步6. MES系统上线于2021年，功能：a) SMT管理（追
10、溯物料，板卡与批次绑定）b) DIP（插件）追溯c) 组测包（生产过程管控）d) 库存发货管理e) 物料信息、出入库单、BOM与ERP系统同步分析：1. 所有系统以ERP系统为核心，其余系统与ERP系统进行部分数据交互，由于各系统中有自己独立的流程，所以在数据共时性上会存在数据同步的问题。2. 每个系统有独立的数据库和自身的数据格式，在进行系统间数据传递时有报错的风险（目前九州内部采用各系统中加审批流程来进行规避）。4. 智能制造方案4.1 系统架构图 41 数字化制造系统架构图按照工业大数据平台构建数字系统的思路，数字化工厂的总体框架和子系统划分定义如下图所示：图 42 数字化工厂的总体框架
11、上图给出了该车间可能用到的系统模块。按照功能关系划分为三大部分，每一个部分的功能也稍作了细化。子系统1.11.8都是部署在现场的各种软硬件系统。子系统2.1是大数据平台。子系统3.13.7是应用软件系统。需要指出：1.11.8之外，还可以扩展其他的现场应用系统，只要其数据接口和通信协议与大数据平台的要求相符即可；3.13.7之外，还可以扩展其他应用管理系统，包括ERP、OA等相关功能都可以在这一层实现扩展。4.2 子系统耦合关系分析表 41 子系统耦合关系表1.1视检系统1.2能耗数据采集1.3 ATE系统1.4 ENV测试系统1.5设备状态数据采集1.6条码数据采集1.7现场环境数据采集1.
12、8现场数据录入系统2.1工业大数据平台3.1生产计划调度管理3.2集中采购管理3.3制造执行管理3.4用电侧管理3.5设备管理3.6指挥控制3.7系统运维工具1.1视检系统-Y1.2能耗数据采集-Y1.3ATE系统-YY1.4 ENV测试系统Y-Y1.5设备状态数据采集-Y1.6条码数据采集-Y1.7现场环境数据采集-Y1.8现场数据录入系统-Y2.1工业大数据平台YYYYYYYY-YYYYYYY3.1生产计划调度管理Y-Y3.2集中采购管理Y-3.3制造执行管理Y-3.4用电侧管理Y-3.5设备管理Y-3.6指挥控制Y-3.7系统运维工具Y-从耦合关系可以看出，前端系统（1.x）各个部分之间
13、耦合很小，应用系统（3.x）各个部分之间的耦合也很小。所有的耦合关系都集中在大数据平台，因此大数据平台的建设是最为关键的步骤。4.3 工业大数据中心方案4.3.1 工业大数据平台框架图 43 工业大数据平台一般性框架工业大数据平台分为三部分：1. 前端数据采集系统：包括数据采集器、嵌入式软硬件、已经必要的数据调理设备等。实现前端的各种数据提取，并进行传输编码、协议封装等预处理工作。2. 工业防火墙：实现前端设备与数据网中其他设备之间的隔离，以保护设备本身工作状态稳定可靠，不受威胁。PLC、RTU等设备在过去一般是不接入网络的，自然也不需要安全防护，但在数字化工厂建设的大背景下，设备接入网络是不可回避的问题，因此安全隔离自然也成为必须要考虑的要素。3. 数据网：指工业现场的各种传输协议，常见的有RS485、MODBUS等总线形式，大多数采用通用的协议控制
