智能工厂全面解析
近年来，随着科技的不断发展，以及在德国工业4.0和中国制造2025的变革浪潮下，全球越来越多的传统型工业制造企业开始加入智能工厂建设的行列，以此来推动工业制造业向数字化、网络化、智能化方向发展，从根本上变革制造业生产方式和资源组织模式，最终实现智能制造。
我国“十四五”规划纲要提出，要深入实施智能制造和绿色制造工程，发展服务型制造新模式，推动制造业高端化智能化绿色化。随着5G等新一代信息技术与制造业不断深度融合，制造业的智能化发展成为未来我国制造业转型升级的重要方向。《“十四五”智能制造发展规划》提出，到2025年70%的规模以上制造业企业基本实现数字化网络化，建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂。
目前，在石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业，智能工厂得到了高度发展。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。
智能工厂的定义
根据《智能工厂通用技术要求》的定义：智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理和服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时集智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
智能工厂的总体框架
智能工厂实现了多个数字化车间的统一管理与协同生产，将车间的各类生产数据进行采集、分析与决策，并整合设计信息与物流信息，再次传送到数字化车间，实现车间的精准、柔性、高效、节能的生产模式。
智能工厂总体框架图
数据在智能工厂的智能设计、生产、管理与物流环节中，承载工厂内各个层次之间、以及同一层次的各个功能模块和系统之间的信息。数据的交互通过连接各个功能模块的通信网络完成，其内容服从于智能工厂系统集成建设和运营的需要。数据的格式和内容定义遵从通信网络和执行层、资源层的各应用功能模块的协议。数据的一致性和连贯性将产品的智能设计、生产管理、物流、等环节组织成有机整体。
智能工厂关键技术和数据流示意图
智能工厂的基本要素
1
数字化
数字化是智能工厂的基础。对工厂所有资产建立数字化描述和数字化模型，使所有资产都可在整个生命周期中识别、交互、实施、验证和维护，同时能够实现数字化的产品开发和自动测试，以适应工厂内外部的不确定性（部门协调、客户需求、供应链变化等）。
2
网络化
在数字化的基础上，建有相互连接的计算机网络、数控设备网络、生产物联／物流网络和工厂网络，从而实现所有资产数据在整个生命周期上价值流的自由流动，打通物理世界与网络世界的连接，实现基于网络的互联互通。
3
智能化
具有能够感知和存储外部信息的能力，即整个制造系统在各种辅助设备的帮助下可以自动地监控生产流程，并能够及时捕捉到产品在整个生命周期中的各种状态信息，对信息进行分析、计算、比较、判断与联想，实现感知、执行与控制决策的闭环。
智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。
智能工厂的优势
资产效率
智能工厂的每个方面都会产生大量数据，通过持续分析，可以发现可能需要某种纠正优化的资产性能问题。这种纠正功能智能工厂与传统自动化工厂出现明显差异，自动化工厂如果没有人员干预，会一直向前冲，向更高的产能，更多的产品进军，而智能工厂会根据实际需求，调整机器的工作时间。
质量
智能工厂特有的自我优化可以更快地预测和检测质量缺陷趋势，并有助于识别质量差的人为、机器或环境因素。更优化的质量流程可以使产品质量更高，缺陷和召回更少。工厂内配备电子看板显示生产的实时动态，同时，操作人员可远程参与生产过程的修正或指挥。
更低成本
传统上，优化流程可以带来更好的成本效益——具有更可预测的库存需求，更有效的招聘和人员配置决策，以及减少流程。更高质量的流程还可能意味着对供应网络的综合视图，以及对采购需求的快速，无延迟响应，从而进一步降低成本。
安全可持续性
智能工厂还可以为劳动保健和环境可持续性带来真正的好处。更大的流程自主性可以减少人为错误的可能性，包括造成伤害的事故。利用物联网技术实现设备间高效的信息互联，数字工厂向“物联工厂”升级，操作人员可实现获取生产设备、物料、成品灯相互间的动态生产数据，满足工厂24小时监测需求。智能工厂的相对自给自足可能会取代某些需要重复和疲劳活动的角色。
制造工艺改进
基于庞大数据库，智能工厂可以实现数据挖掘与分析，使工厂具备自我学习能力，并在此基础上完成能源消耗的优化、生产决策的自动判断等任务。
01 政策层面
由工信部联合八部门印发的《“十四五”智能制造发展规划》发展目标指出：到2025年，规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化，重点行业骨干企业初步应用智能化。转型升级成效显著。70%的规模以上制造业企业基本实现数字化网络化，建成500 个以上引领行业发展的智能制造示范工厂。
在工信部等五部门发布《数字化助力消费品工业“三品”行动方案（2022—2025年）》中提到推动数字化赋能，提高生产质效。在提出培育200家智能制造示范工厂的同时，行动计划对生产制造全过程的数字化应用提出具体方向。
近年，各省市纷纷出台智能工厂的相关规划与支撑政策：
北京：《北京市“新智造100”工程实施方案（2021—2025年）》
到2023年，全面推进实施制造业“十百千万”升级计划，打造10家产值过百亿元的世界级“智慧工厂”，支持建设100家“智 能工厂/数字化车间”，推动1000家制造业企业实施数字化、智能化转型升级，培育万亿级智能制造产业集群；培育10家年收入超20亿元的智能制造系统解决方案供应商，打造30家制造业单项冠军企业和一批重大标志性创新产品。重点行业的智能制造应 用水平明显提升，关键工序装备数控化率达到85%以上，人均劳动生产率、资源利用率大幅提升，运营成本、产品研制周期、产品不良品率等显著降低。
上海：实施智能工厂领航行动计划
上海将实施智能工厂领航行动计划，落实“20035工程”，到2025年建成200家示范性智能工厂、20家标杆性智能工厂，评选出1000个智能制造优秀场景。到2025年实现规上工业企业智能制造评估诊断全覆盖、重点区域（五大新城和南北转型区）规上工业重点企业实现数字化网络化全覆盖、六大重点产业链主企业实现智能化全覆盖。
贵州：《支持工业领域数字化转型的若干政策措施》
《措施》明确，将支持龙头企业打造智能工厂、灯塔工厂；支持中小企业普及应用数字技术；支持煤矿企业智能化改造；支持工业企业上云用云；支持智慧开发区建设；支持标准起草编制和推广应用；支持数字化创新平台建设；支持数字基础设施建设；支持打造国家级试点示范；通过基金支持重大项目建设。其中，支持工业企业按照智能制造国家标准打造数字产线、无人车间、智能工厂、灯塔工厂，对符合条件的项目，给予不超过总投资30%、最高不超过1000万元的补助。对达到《智能制造能力成熟度模型》3级、4级、5级的工业企业，分别给予200万元、500万元、800万元的奖励；对获评世界经济论坛“灯塔工厂”的工业企业，给予1000万元的奖励。
02 市场需求
智能工厂通过人工智能，将实体机器和业务流程相结合，能够有效地提高效率，降低成本，市场空间广阔。数据显示，我国智能工厂市场规模在2022年已突破1万亿元，预计未来几年中国智能工厂行业仍将保持10%以上的年均增速，到2025年，中国智能工厂行业市场规模有望超1.4万亿。
03 智能工厂渗透率与下游应用分布
近年来，消费者对汽车和电子产品的需求量不断扩大，推动制造业技术进步，提升行业渗透率。从智能工厂在几大行业的渗透率来看，数据显示，汽车和3C电子产品的下游产业市场化程度较高，渗透率分别为26%和20%。其次是金属冶炼、机械设备制造、生物化工，渗透率分别为15%、14%、6%。
智能工厂的下游应用领域主要集中在汽车、3C电子、金属制造、材料制造等领域。其中，汽车与3C电子占比较高，分别为38%、21%，金属制造与材料制造上升空间较大。由于智能设备对环境要求较低，预计未来智能工厂的应用范围将会越来越广，带动智能工厂扩大布局。
04 智能制造示范工厂分布
在工信部公布了2022年度智能制造示范工厂揭榜单位和优秀场景名单中，共计遴选出99家示范工厂揭榜单位和389个优秀场景。从区域分布来看，99家智能制造示范工厂揭榜单位分布在25个省（区、市），其中，福建、山东省入选数量最多，均为7家；浙江、河北、重庆、安徽、四川位居第二，均为6家；北京、湖北、广西排在第三位，均为5家。
389个智能制造优秀场景分布在28个省（区、市），其中，湖北、福建、上海、山东、江苏、浙江、广东等地优秀场景项目数量均超过20个，湖北省数量最多为44个，福建省次之，为31个，上海市排在第三位，为29个。
从行业分布来看，2022年度智能制造示范工厂揭榜单位和优秀场景涉及装备制造、原材料、消费品和电子信息四个行业，其中，装备制造行业共计218个，占比近45%。99家智能制造示范工厂揭榜单位中，装备制造行业数量最多，为40个，其次为原材料行业36个，消费品行业16个，电子信息行业7个。389个智能制造优秀场景中，装备制造行业数量最多，为178个，其次为原材料行业114个，消费品行业69个，电子信息行业28个。
01
“数据驱动”：数据成为智能应用关键使能
传统生产要素逐步数字化，数控机床、工业机器人等广泛应用和深度互联，大量工业数据随之产生，同时研发、运营等制造业务逐渐向数字空间转移，进一步加速了工业数据的积累。加之大数据、人工智能等技术突破与融合应用，为海量工业数据挖掘分析提供了有效手段。构建“采集、建模、分析、决策”的数据优化闭环，应用“数据 +模型”对物理世界进行状态描述、规律洞察和预测优化，已成为智能化实现的关键路径，在工厂各个领域展现出巨大赋能潜力。
一是数据驱动的增强研发范式。数据与研发创新全流程相结合，应用数据模型、智能算法和工业知识，建立超越传统认识边界的创新能力，推动研发创新范式从实物试验验证，转向虚拟仿真优化，进而迈向基于数据的设计空间探索、创新方案发现和敏捷迭代开发。
二是基于数据的生产过程智能优化。基于海量制造数据采集、汇聚、挖掘与分析，融合工业机理，构建具有感知分析和洞察解析复杂制造过程的数字模型系统，通过对工艺流程、参数的闭环优化与动态调整，实现自决策和自优化生产制造过程。
三是基于数据的精准管控与智能决策。通过对工厂中人、机、料、法、环等全要素的深度互联与动态感知，打通生产过程的数据流，通过数据自动流动化解复杂制造系统管控的不确定性，实现精准感知、动态配置和智能决策的生产运营管理。
四是数据加速模式业态创新与价值链重构。通过数字技术连接各类终端、产品、设备等，基于数据分析开展远程运维、分时租赁、产融结合等新服务与新业态，进而推动价值链高价值环节的产生或转移以及价值网络的全面重构。
02
“虚实融合”：在数字空间中超越实际生产
随着数字传感、物联网、云计算、系统建模、信息融合、虚拟现实等技术推广应用，实现了物理系统和数字空间的全面互联与深度协同，以及在此过程中的智能分析与决策优化。使得工业领域能够在数字空间中对现实生产过程进行高精度刻画和实时映射，以数字比特代替物理原子更高效和近乎零成本的开展验证分析和预测优化，进而以获得的较优结果或决策来控制和驱动现实生产过程。数字孪生是在数字空间中对物理世界的等价映射，能够以实时性、高保真性、高集成性地在虚拟空间模拟物理实体的状态，已成为在工业领域虚实融合实现的关键纽带。
一是基于数字孪生样机的仿真分析与优化。通过建立集成多学科、多物理量、多尺度的，可复现物理样机的设计状态，且可实现实时仿真的虚拟样机，在数字空间中完成设计方案的仿真分析，功能、性能测试验证，多学科设计优化以及可制造性分析等，加速设计迭代。
二是基于生产数字孪生的制造过程监控与优化。依托装备、产线、车间、工厂等不同层级的工厂数字孪生模型，通过生产数据采集和分析，在数字空间中实时映射真实生产制造过程，进而实现仿真分析、虚拟调试、可视监控、资源调度、过程优化以及诊断预测等。
三是基于产品运行数字孪生的智能运维与运行优化。在产品机械、电子、气液压等多领域的系统性、全面性和真实性描述的基础上，通过采集产品运行与工况数据，构建能够实时映射物理产品运行状态，以及功能、性能衰减分析的运行数字孪生模型，从而对产品状态监控、效能分析、寿命预测、故障诊断等提供分析决策支持。
03
“柔性敏捷”：柔性化制造将成为主导模式
目前，消费方式正逐步由标准化、单调统一向定制化、个性差异转变。如服装行业积极落地多种成衣的在线定制，家具行业大力推广全屋家居的客户定制，汽车行业加速探索乘用车用户直连制造，钢铁行业小批量订单需求增长等。传统大规模量产的生产模式已无法在可控成本范围内满足个性化需求的敏捷响应和快速交付。工厂亟需通过构建柔性化生产能力，以大批量规模化生产的低成本，实现多品种、变批量和短交期的个性化订单的生产和交付。主要通过四个方面的协同来实现“柔性”。
一是产品模块化快速开发。基于数字化建模工具和数据管控平台，依托产品模块库、设计知识库和配置规则库等，根据设计需求，选择、配置和组合产品模块，并通过参数化设计快速修改模块设计，进而产生定制化产品的设计方案、工艺方案等。
二是柔性资源配置与动态调度。泛在连接各类生产资源，实时感知生产要素状态，面向小批量定制工单，精确制定主生产计划、物料需求计划、车间任务排产，柔性配置和组织生产资源，并实时根据订单状态和异常扰动，动态调整计划排程，调度生产资源。
三是柔性与自适应加工。依托柔性可重构产线、柔性工装夹具和柔性线上物流搬运系统，基于数据对单件或小批量产品进行精准识别、资源匹配和生产全过程的精确控制，进而实现工艺流程不同，作业内容差异的多品种变批量定制产品的柔性生产。
四是柔性供应链系统。打通产业链供应链，建立面向研发、生产、运营等业务的供应链协同机制，基于跨企业的数据共享和实时反馈增强供应链资源柔性配置、业务动态协同和变化快速适应能力，进而实现供应链对定制需求的敏捷响应和快速交付。
1234
更多资料下载
点击下方图片
来源：，对原作者表示感谢，分享仅作学习交流，不作商用，我们尊重版权，如有侵权请联系我们删除等相关处理。
监制/西贝
编辑/荔枝