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智能制造诊断

黄金城 www.csjuncheng.com 智能制造诊断咨询服务

 

一、诊断咨询服务依据

1、《智能制造能力成熟度模型》

中国电子技术标准化研究院于2016年9月20日发布了《智能制造能力成熟度模型》白皮书,旨在为企业实施智能制造提供指导,帮助企业认清自身所处的发展阶段,能够根据能力成熟度模型进行自我评估与诊断,达到有针对性的提升和改进智能制造能力的目的。

智能制造能力成熟度模型是在对国内外相关成熟度模型研究的基础上,结合我国智能制造的特点和企业的实践经验总结出的一套方法论,它给出了组织实施智能制造要达到的阶梯目标和演进路径,提出了实现智能制造的核心要素、特征和要求,为内外部相关利益方提供了一个理解当前智能制造状态、建立智能制造战略目标和实施规划的框架。

成熟度模型由维度、类、域、等级和成熟度要求等内容组成。维度、类和域是“智能+制造”两个维度的展开,是对智能制造核心能力要素的分解。等级是类和域在不同阶段水平的表现,成熟度要求是对类和域在不同等级下的特征描述。

成熟度模型在充分研究中国智能制造系统架构、工业4.0参考架构模型 (RAMI 4.0)、美国工业互联网参考架构,深入挖掘智能制造内涵的基础上,根据“智能+制造”两个核心维度,分解为设计、生产、物流、销售、服务、资源要素、互联互通、系统集成、信息融合、新兴业态10大类能力以及细化的27个要素域,对每个域进行分级,每一级别对应相应的要求,构成智能制造能力成熟度矩阵,模型架构与能力成熟度矩阵的关系如下图所示。

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《成熟度模型》根据智能制造的阶段水平,定义了智能制造的5个等级,描述了一个组织逐步向智能制造最终愿景迈进的路径,代表了当前实施智能制造的程度,同时也是智能制造评估活动的结果。

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各个等级的定义如下表:

一、规划级

在这个级别下,企业有了实施智能制造的想法,开始进行规划和投资。部分核心的制造环节已实现业务流程信息化,具备部分满足未来通信和集成需求的基础设施,企业已开始基于IT进行制造活动,但只是具备实施智能制造的基础条件,还未真正进入到智能制造的范畴。

二、规范级

在这个级别下,企业已形成了智能制造的规划,对支撑核心业务的设备和系统进行投资,通过技术改造,使得主要设备具备数据采集和通信的能力,实现了覆盖核心业务重要环节的自动化、数字化升级。通过制定标准化的接口和数据格式,部分支撑生产作业的信息系统能够实现内部集成,数据和信息在业务内部实现共享,企业开始迈进智能制造的门槛。

三、集成级

在这个级别下,企业对智能制造的投资重点开始从对基础设施、生产装备和信息系统等的单项投入,向集成实施转变,重要的制造业务、生产设备、生产单元完成数字化、网络化改造,能够实现设计、生产、销售、物流、服务等核心业务间的信息系统集成,开始聚焦工厂范围内数据的共享,企业已完成了智能化提升的准备工作。

四、优化级

在这个级别下,企业内生产系统、管理系统以及其他支撑系统已完成全面集成,实现了工厂级的数字建模,并开始对人员、装备、产品、环境所采集到的数据以及生产过程中所形成的数据进行分析,通过知识库、专家库等优化生产工艺和业务流程,能够实现信息世界与物理世界互动。从3级到4级体现了量变到质变的过程,企业智能制造的能力快速提升。

五、引领级

引领级是智能制造能力建设的最高程度, 在这个级别下,数据的分析使用已贯穿企业的方方面面,各类生产资源都得以最优化的利用,设备之间实现自治的反馈和优化,企业已成为上下游产业链中的重要角色,个性化定制、网络协同、远程运维已成为企业开展业务的主要模式,企业成为本行业智能制造的标杆。

 

企业在实施智能制造时,应按照逐级递进的原则,从低级向高级循序演进,要注重投资回报率。企业应该根据自身的业务发展现状、市场定位、客户需求和资金投入情况,来选择合适的等级确定智能制造的发展方向。需要注意的是,并非只有最高级才是适合每个企业的最佳选择。

 

2、《国家智能制造标准体系建设指南》

依据工信部于2015年12月发布的《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》,智能制造系统架构通过生命周期、系统层级和智能功能三个维度构建完成,主要解决了智能制造标准体系结构和框架的建模研究。如下图所示:

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(1) 生命周期维度

a) 设计:产品及零部件设计、工模具设计、工艺仿真、协同设计等

b) 生产:生产需求、工序排程、制造过程、产品检测等

c) 物流:物料采购、仓库管理、车间物流、成品发运等

d) 销售:市场营销、订单管理、需求计划、交付计划等

e) 服务:质量追溯、远程服务等

(2) 系统层级维度

a) 设备层级:包括各种传感器、仪器仪表、条码、射频识别、机器、机械和装置等硬件设备;

b) 控制层级:包括可编程逻辑控制器(PLC)、数据采集与监视控制系统(SCADA)、分布式控制系统(DCS)和现场总线控制系统(FCS)等对设备实现控制的系统;

c) 车间层级:包括制造执行系统(MES)等,整合各种控制系统,实现面向工厂与车间的生产管理;

d) 企业层级:包括企业资源计划系统(ERP)、产品生命周期管理(PLM)、供应链管理系统(SCM)和客户关系管理系统(CRM)等,实现面向企业的经营管理;

e) 协同层级:由产业链上不同企业通过互联网络共享信息,实现协同研发、智能生产、精准物流和智能服务等。

(3) 智能功能维度

a) 资源要素:包括设计施工图纸、产品工艺文件、原材料、制造设备、生产车间和工厂等物理实体,也包括电力、燃气等能源。此外,人员也被视为资源的一个组成部分。

b) 系统集成:通过二维码、射频识别、软件等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。由小到大实现从智能装备到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂,乃至整个智能制造系统的集成。

c) 互联互通:通过有线、无线等通信技术,实现机器之间、机器与控制系统之间、企业之间的互联互通。

d) 信息融合:在系统集成和通信的基础上,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,实现信息协同共享。

e) 新兴业态:包括个性化定制、远程运维和工业云等服务型制

 

 

二、诊断咨询服务

1、服务交付物:书面的诊断咨询报告和智能制造解决方案

2、很多诊断咨询的重点:

(1)基本现状。瞄准企业所属行业世界先进水平和国内先进水平,重点从智能装备应用、车间设备互联互通、生产过程实时调度、物料自动配送、产品信息可追溯、车间环境和资源能源消耗智能管控、车间网络系统实现安全可控、设计开发与生产联动协同、售后服务智能化等方面,分析企业的实际状况,找准关键的指标差距。

(2)原因分析:具体分析造成差距的原因,如研发设计、基础工艺、设备智能化、车间联网等方面。

(3)具体建设方案(顶层设计方案)。针对企业现状和存在问题,提出3-5年内企业建设智能车间的具体方案,分析方案的可行性,提出智能车间建设措施建议并按轻重缓急进行拍寻。

(4)相关建议。企业除智能车间建设之外还需注意的其他问题,如员工知识结构、人力资源配备、职业培训、政策支持等。


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