数字化工厂顶层设计与规划.pdf

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1、解读数字化工厂顶层设计与规划无论身处工业2.0还是3.0阶段，许多企业在怀揣智能工厂梦想的同时，却往往尚未形成清晰的思路及举措。随着“工业4.0”的热潮从德国涌向全球及“中国制造2025”的实施，越来越多的制造企业正决意将未来制造的愿景变为现实，以期在数字化引领的工业变革中尽早谋篇布局，但越来越多的企业在智能制造之路上却不知道从哪里开始，如何正确的实现数字化工厂。数字化工厂是迈向智能工厂的基础制造业存在三大需求—提高生产效率、缩短产品上市时间、增加制造的灵活性。然而在传统的制造条件下，要同时满足这三

2、大需求并不容易，企业通常得牺牲灵活性来提升生产效率和缩短产品上市时间。制造企业要同时满足这三大需求，保障并提升产品质量，智能制造是制造企业发力方向。数字化工厂是迈向智能工厂的基础，数字化工厂是指以产品全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，同时具有其鲜明的特征。它的出现给基础制造业注入了新的活力，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。图1智能制造之路数字化

3、自评和诊断是数字化工厂规划的依据智能制造离自己到底有多远？企业到底处在何水平？这是许多制造企业非常关心的一个话题。智能制造虽已成为制造企业转型共识，但对其概念和内涵还未有统一的认识，尤其是对智能制造的发展路径还未明确，却不知道如何部署智能制造，制造企业在实施智能制造战略时如何确定最终目标，如何整体策划、分步实施还缺乏有效的指引。工业4.0能力成熟度模型可以帮助企业明确工业4.0的现状，指导企业找到提高智能制造水平的方法，逐步建立属于自己的工业4.0模式。因此，数字化诊断是制造企业数字化工厂顶层设计与

4、规划的有效依据。图2智能制造推进进程示意图为此，我们总结了一套智能制造能力成熟度评估方法，制造企业可基于此方法进行自我评测，用来自我评测对智能制造升级是否准备好，并且通过评测可以了解自己处在一个什么状态，再经企业策略访谈确定关键流程，在全集成自动化、制造运营管理、产品生命周期管理上进行整合，协助企业理出明确的智能制造蓝图与分段实施的步骤，让企业打造智能工厂的每一阶段投入，都能得到目标效益的反馈，以达到企业获利并永续经营的目标。图3企业智能制造能力成熟度自评结果举例制定数字化企业愿景与目标在未来工业4

5、.0时代，智能工厂将取代现在单一的工厂，并且具备更加柔性和智能的能力，支撑更快产品投产与下线，智能工厂将包含“智能化生产技术”，包括产品全生命周期管理、企业资源规划系统、生产运营管控、应用链管理、实时数据库、先进过程控制，以及分散控制系统和现场总线控制系统、大数据处理、云计算技术、增材制造等新技术应用。如此多的智能制造技术正在重塑制造业，那么制造企业非常有必要基于能力成熟度模型诊断结果来明确数字化企业的愿景。笔者曾帮某一中小企业进行过数字化诊断，并基于诊断结果帮助企业分析数字化企业愿景。此企业正在努

6、力由设备制造商向系统集成商转型，并希望借此机会抓住机遇迅速做大做强，实现可持续发展，未来通过智能制造缩短产品上市时间、减少设计修改、缩短工艺规划周期和生产制造周期、提升产品质量和降低产品成本，为客户提供满意度超值的智能化产品。图4企业智能制造愿景举例做好数字化工厂顶层架构设计我们曾花了45天时间对某高新区65家制造企业进行了走访和调研，发现不少企业在某些领域已构筑了单点系统，企业经过第一轮信息化浪潮后急切需要从整个企业顶层上实现业务和信息系统的整合，从而实现数字化企业。其次，制造企业如何基于现有经验

7、和基础，以低成本高规格实现数字化工厂是当前许多制造企业面临的核心问题。因此，制造企业在数字化转型过程中会遇到各种各样的问题，涉及到设备层、控制层、接口层、执行层和管理层，非常有必要建立顶层框架来进行思考。智能工厂设计与建设的关键是数字化，只有在数字化的基础上，引入智能设备、制造智能、商业智能等“智能基因”，才能最终打造出真正意义上的智能工厂，因此，数字化工厂的顶层设计与规划在制造企业推行智能制造显得非常重要。制造企业在数字化工厂顶层架构方面可参照ISA-95和IEC62264标准，其定义了制造企业的

8、五个层级。图5制造企业五个层级模型同时，数字化工厂顶层规划需要考虑先进生产管理模式，并结合企业自身的生产特点进行突破和创新，实现生产管理的敏捷制造、准时交货、精益高效和质量至上目标。图6制造企业数字化工厂顶层架构举例数字化工厂规划涉及的关键技术智能工厂代表了一场产业革命，不仅是创新意义上的，也是在节约生产时间、成本等方面卓有成效、最大程度提高生产力的革命，由此给制造企业创造出更新更大的机遇。制造企业除做好数字化工厂顶层设计与规划外，还应以产品研制业务主线，以信息集成为