智能化下的制造業生產管理（生產制造行業的智能化趨勢）

本篇文章給大家談談智能化下的制造業生產管理，以及生產制造行業的智能化趨勢對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。 今天給各位分享智能化下的制造業生產管理的知識，其中也會對生產制造行業的智能化趨勢進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、對于制造業企業來說，管理要更智能化要怎么做？
• 2、如何搭建智能制造管理體系，助力制造企業數字化轉型升級步驟
• 3、推進智能化時代制造業高質量發展
• 4、人工智能可以在制造業中發揮哪些作用？
• 5、企業在實現智能化生產過程中需要具備哪些必備

對于制造業企業來說，管理要更智能化要怎么做？

一、制造型企業的痛點及解決方案：

①

信息孤島（痛點）

系統林立：制造型企業系統多，管理分散，很難了解現場情況和工序流程。

數據分散：生產數據分散在不同平臺，割裂的數據無法支撐管理者高效決策。

系統集成（解決）

統一系統：搭建集團統一管控的流程管理平臺，實現企業級流程設計、分析體系。

集中數據：統一數據口徑標準，通過大數據平臺實現數據的自動采集、集中匯總。

②

效率低下（痛點）

紙面流程：高成本的紙本文件流程，費時費力，員工難集中精力于核心領域中。

協同困難：系統各自為政，數據難以共享對接，易引發流程斷點，管理內耗。

流程提效（解決）

線上流程：將各種紙質表格移動化，全程條碼化掃描作業，提升數據準確性。

協同合作：面向各職能部門的協同平臺，滿足信息共享、協同辦公的訴求。

③

耗錢費力（痛點）

倉庫管理難：傳統的人工倉庫作業模式難以滿足倉庫管理的快速、準確要求。

成本管控難：企業急需通過多維度分析來規避出貨量大但賺錢少的問題。

省錢省力（解決）

條碼化管理：全程條碼化掃描作業，減少紙張浪費，規范作業流程。

庫存運營分析：通過數據分析實現庫存精細化管理，為企業降本增效。

④

知識流失（痛點）

人才流失：人才流失易帶來經驗流失，而經驗常儲存于各部門及個人的電腦中。

培訓方式單一：安全生產、標準化作業培訓工作量大，局限于線下難以保證全員按時到位。

知識共享（解決）

知識庫：將分散的經驗成果集中化管理，建立專門的知識共享倉庫。

線上配合培訓：線上匯集線下課程，員工可多次觀看來鞏固作業的專業性和安全性。

二、制造業數字化應用場景：

構建輕量化平臺，實現從碎片化到一體化的企業系統。JNPF快速開發框架作為一個可復用的設計構件，使用JNPF的編程人員可以在一個通用功能已經實現的基礎上開始具體的系統開發；

簡單來講，軟件開發框架可以理解為我們蓋樓房時，用梁+柱子+承重墻做起來的鋼筋混凝土結構框架。而實現的軟件功能，也就像在這個快速開發框架結構中所要實現的不同類型、功能的房子，比如停車場、商場、酒店等；

這已經是一套成熟的快速開發框架，并在不斷升級更新；包括降低開發成本、提高產品質量、改善客戶滿意程度、控制開發進度等。

設備管理：

●?維修流程一鍵發起，自動流轉至相關部門，提高設備維修效率

●?派工、維修、驗收，流程閉環，實時跟進維修進度，確保設備問題及時解決

●?提供多種類型報表，設備數據統一分析

生產管理

●?生產工序清晰可見，生產進度實時可查

●?實時監控相關產品、設備利用率等精準信息

●?及時報工體系，生產異常快速上報，有效質檢

采購管理

●?采購流程透明，記錄管理每一個采購環節

●?采購、檢驗、入庫、退貨全流程數字化實現

●?實時分析供應商信息，制定最佳采購計劃

銷售管理

●?快速創建銷售人員拜訪計劃，進行業績考核

●?全方位把控客戶及項目進度，高效完成事務

●?多維度數據分析，根據市場反饋及時調整營銷策略

如何搭建智能制造管理體系，助力制造企業數字化轉型升級步驟

隨著國際競爭形勢愈發激烈，作為大國命脈的工業更是成為強國之基，制造業數字化轉型成為時下國家發展建設的重點方向，早在去年，工信部組織中國電子技術標準化研究院發布了《智能制造能力成熟度模型》和《智能制造能力成熟度評估方法》文件，將智能制造成熟度分成了五級，即：一級（規劃級）、二級（規范級）、三級（集成集）、四級（優化級）、五級（引領級）。

工業制造類企業在往互聯網轉型過程中，第一步是要集成自己的資源，尤其是產品設計、生產、制造能力，以及供應鏈上下游和客戶，實現一個自己的“朋友圈”。第二步是要把這套模式推廣到萬千企業，形成工業互聯網通用性大平臺。再進一步，則是為企業和個人提供云SaaS服務，把小范圍內的價值鏈循環拓展到互聯網領域。

現有的所有平臺都處于初級階段。有的平臺僅限于某一行業或領域，比如鐵路、家電。有的平臺匯集了很多行業領域，但是做不到深耕。所以目前工業互聯網還沒有受到市場廣泛的關注。再等幾年。一是等企業自身技術路線發展成熟，能夠提供解決產業痛點的服務，二是等市場端越來越多的企業和個人通過使用平臺受益，讓星星之火終于燎原。

目前我國大多數制造業企業信息化工具普遍缺乏普適性，往往需要根據客戶需求定制化開發，當一個企業處于智能制造的基礎階段時，上線此類系統會使企業付出較高成本。

漢博德生產管理系統，以制造業企業的基礎管理和專項管理環節為切入點，上手難度低，管理者可直接查看生產現場情況、設備運行狀態、人員效率、生產計劃完成度和KPI指標等關鍵數據，并利用平臺合理安排各項生產及管理協同任務。

工業互聯網的定義一直在隨著時間變化，起初工業互聯網只是網絡設施，后來工業互聯網的內容擴大到工業4.0發展方向中的網絡化，再后來被逐漸擴大到包含數字化、網絡化和智能化全部的內容，現在已經擴展到不僅僅是技術革命，更是經濟革命和產業革命，將成為工業4.0最主要的形態之一，并徹底改變生產模式和人類生活。

推進智能化時代制造業高質量發展

制造業是一個國家經濟發展智能化下的制造業生產管理的根基。當前智能化下的制造業生產管理，智能化下的制造業生產管理我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段。推動經濟高質量發展，離不開制造業質量效益提升的支撐。眼下，人工智能成為新一輪 科技 革命和產業變革的標志性技術，不但自身呈現高速增長的勢頭，而且能夠為其他產業轉型升級賦能。拓展“智能+”，發揮人工智能在制造業轉型升級中的作用，實現制造業質量變革、效率變革和動力變革，是推動中國制造邁向高質量發展的必然要求。 “智能+制造”是大勢所趨 所謂“智能+制造”，是以人工智能為核心，包括云計算、大數據、物聯網、5G等新一代信息技術與先進制造技術的集群式創新、融合發展與突破，涵蓋研發、設計、供應鏈、生產、銷售、服務等制造業產業鏈的各個環節。智能制造是“智能+制造”的表現形式，以通信網絡為基礎支撐，以智能工廠為載體，以關鍵制造環節的智能化為核心，以端到端的數據流為基礎，以個性化生產為特征，實現制造業質量、效率和效益的全面提升。 近年來，我國制造業發展面臨要素成本上升、落后產能過剩、全要素生產率提升乏力等一系列問題，同時，傳統的管理模式、生產方式也無法滿足快速的市場變化與日益個性化、多樣化的市場需求。人工智能技術作為繼互聯網之后最具顛覆性的技術，為制造業的新一輪變革提供了新契機。 一是人工智能技術的應用不僅可以把工人從重復、繁重的體力勞動中解放出來，還可以替代腦力勞動，以數字化的形式實現人類知識的傳承和推廣。比如，通過對熟練工人動作的大數據分析，可使其經驗顯性化、標準化、軟件化，實現人類技能的高效復用。 二是人工智能系統通過整合分析銷售、售后、用戶評價、潛在用戶對廣告投放的響應以及用戶實時使用等數據，可以判斷用戶偏好、發現潛在需求、精準預測銷售趨勢，更好地指導產品設計和排產。借助人工智能技術，還可以快速構建產品原型、動態分配資源，大幅縮短產品上市時間并降低研發成本。 三是人工智能技術不但使生產線更具柔性，而且將發展出自適應、自感知、自決策、自學習和自主優化的能力，進而實現用戶驅動式的生產，最大限度減少庫存、消除浪費。用戶通過數字化平臺可以自主選擇產品參數或模塊，甚至直接參與產品設計或由人工智能系統給出個性化的推薦設計方案，并通過智能化、柔性化的生產線實現低成本的個性化定制。 四是通過對傳感器、物聯網實時采集、傳輸的生產設備進行智能化分析，不僅可以對生產工藝參數進行優化，節約能耗與物耗，提高良品率；還能夠實時監控設備的 健康 狀況，及時預警故障，實施保養和維護，減少宕機損失。 五是打通制造企業與上游供應商、下游服務商等商業生態圈企業的數據連接，實現信息-物理系統中的橫向集成。通過智能化分析，使整個商業生態及時對市場變化作出高效反應，實現供應鏈的最優化。 六是通過云端連接或將訓練好的人工智能系統嵌入到產品中，不但能夠使產品通過自然語言、手勢等方式響應用戶指令，而且可以依托智能化平臺提供豐富的增值服務，實現企業從提供產品向提供“產品+服務”的組合轉變。 總之，當前全球制造業正在加快邁向智能化時代，人工智能技術對制造業競爭力的影響越來越大，將使制造業產生深刻變革。積極拓展“智能+”，為制造業轉型升級賦能，是智能化時代推動制造業高質量發展的題中應有之義。 我國拓展“智能+”具備獨特優勢 當前，人工智能已成為國際競爭的新焦點，世界主要國家紛紛圍繞核心技術、頂尖人才、標準規范等強化部署，力圖在新一輪國際 科技 和產業博弈中掌握主導權。我國人工智能產業雖然起步較晚，但國家高度重視人工智能發展，發布實施了《新一代人工智能發展規劃》《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》等政策措施，推動人工智能產業快速發展、融合應用不斷深化、產業生態持續完善；今年的《政府工作報告》進一步強調，拓展“智能+”，為制造業轉型升級賦能。目前，我國人工智能總體水平躋身全球第一方陣， 科技 創新優勢、海量數據優勢、巨大市場優勢、企業積極推動有機結合，形成了我國拓展“智能+”、推進制造業智能化升級的獨特優勢。 一是 科技 創新優勢。在基礎研發層面，我國人工智能 科技 論文發表量和論文引用數量以及專利申請量都居世界領先地位。在支撐技術層面，算力是人工智能發展的重要支撐，我國超級計算機排名連續多年居世界第一，各地建立了數量眾多的超算中心、云計算中心，云計算企業處于世界領先地位。在應用層面，我國計算機視覺、語音識別等人工智能細分領域發展勢頭良好，產業規模和技術水平處于世界第一梯隊。 二是海量數據優勢。我國是制造大國和互聯網大國，具有人口眾多、數據量大、數據標注成本低等優勢。近年來，大量先進的、自動化、智能化裝備投入使用，為制造業積累高質量的數據、加速人工智能技術的介入提供了良好的基礎。 三是巨大市場優勢。我國具有世界上門類最齊全、規模最龐大、產業配套最完善、企業數量最多的制造業，為人工智能與制造業的深度融合提供了豐富的應用場景和廣闊的應用空間。 四是企業積極推動。隨著人工智能應用需求的爆發式增長，以BAT為代表的國內互聯網巨頭搶先布局，著手打造從基礎技術研發、開源開放平臺建設到行業應用的完整生態體系。如雨后春筍般涌現的人工智能創新企業則聚焦重點領域深耕細作。 雖然我國人工智能 科技 研發和產業應用發展迅猛，總體上具備了一定的先發優勢，但也要清醒認識到，目前制約人工智能賦能制造業的因素依然存在。一是 科技 創新成果的綜合影響力仍然不高。比如，在芯片領域，盡管一批國內芯片設計企業已經嶄露頭角，但是在核心算法、技術框架和開源生態創新等方面仍然薄弱。二是制造業的高復雜度加大了智能化升級的難度。三是投向制造業的人工智能投資不足。隨著人工智能產業化的快速推進，吸引了大量資本涌入。但是，制造業作為人工智能最有潛力的發展領域之一，人工智能資本投入相對較少。此外，缺乏具有跨學科知識的復合型人才，亦限制了制造業智能化水平的提升。這些問題都值得引起我們高度重視。 “智能+”如何賦能制造業高質量發展 在實際運行中，“智能+”為制造業轉型升級賦能，是以人工智能在制造業的廣泛場景應用為基礎的，推進智能化時代制造業高質量發展，其實質不僅僅是技術應用，而是整個制造業發展模式的根本性轉變，需要政府、產業界乃至學術界多方發力。 一是建議由相關部門組織編制制造業人工智能技術路線圖，并建立定期修訂機制，以幫助企業和投資者及時、準確地了解制造業人工智能技術發展動向、產業發展現狀及未來發展趨勢。二是建議積極開展試點示范，促進人工智能在制造領域的技術研發和先進模式推廣。現階段可以首先在人工智能已經落地的工藝優化、質量提升、節能降耗、運行維護等領域提煉一批成熟的解決方案，進行推廣應用。三是建議建立標準規范體系，加速數據的標準化和統一性進程。在確保商業秘密和數據安全的基礎上，實現互聯互通、數據共享。四是盡快研究制定應用規范、開發守則等涉及應用安全、倫理道德的行業準則，防范人工智能發展過程中可能造成的對傳統法律法規體系和道德倫理的沖擊和挑戰。五是完善人才培育體系。在這一過程中，既要鼓勵高校拓寬人工智能專業教育內容，形成“人工智能+X”復合專業培養新模式，還要建立適應智能經濟和智能 社會 需要的終身學習和就業培訓體系，支持高校、職業學校和 社會 化培訓機構等開展人工智能技能培訓，提升從業人員對人工智能技術的理解運用能力。

人工智能可以在制造業中發揮哪些作用？

數字化

就目前來看，國內工業物聯網處于早期階段，不論是網絡及硬件設備都尚未成熟，基礎設施建設和數據采集這一步還沒有全部完成。

工廠首先需要為生產設備裝上傳感器和控制裝置，打通生產設備、生產管理、制造執行及規劃系統，更實時透明地掌控生產進度。

自動化

除了汽車制造業，中國大量的工廠自動化程度仍然偏低。2015年，根據經濟學人發布的統計，中國雖然每年采購全球最多的機器人，但整個國家平均每萬工人只配備了50個機器人。

而在自動化程度相對發達的德國和日本這個數字是約300個，在韓國甚至是500個之多。如果要繼續提高生產效率，那么自動化生產系統一定會在工廠普及。

智能化

歷史上，“自動化”代表著機器可以執行某個具體獨立的任務，例如根據定義好的規則開啟和關閉泵。

自動化是取代人做重復性的勞動，而智能化是做人做不了的事情。智能工廠的定義是一個靈活的協同系統，自主運行整個生產流程，在全局范圍內自我優化，實時地適應新的環境。它代表著一個持續的自適應的過程，而不是過去“一勞永逸”的升級改造。

人工智能在制造業的主要應用

1、大數據分析 - 設備預測性維護

在傳統工廠里，生產設備依然不能聯網，只有在設備出現故障后再去維修，或者采取定期維護的方式而不考慮設備實際的運行情況。

一旦出現計劃外的宕機就需要臨時性地采購零件，花高額費用做緊急檢修，以便盡快恢復正常的生產。就算沒有宕機，當人發現機器故障時，它可能已經制造了不合格的產品，給工廠帶來經濟損失。

美國的AI工業預測平臺Uptake，通過在工廠的設備里置入傳感器，可以采集前端設備的各項運營數據，結合大數據分析以及機器學習技術為工業客戶提供設備的預測性診斷和能效優化等管理建議。工廠可以實時監測運行狀態，對比歷史數據，預判潛在的設備故障，有效規避正常生產的中斷。

如果以后將設備預測性維護的數據整合到ERP系統中，企業就可以實現生產流程的最優化，通過動態調整生產計劃，將設備故障帶來的經濟損失降到最低。

對不同數據源，生產設備以及管理系統進行集成和分析將成為未來制造企業進行決策的標準配置。

2、自動質量控制 - 機器視覺檢測

在深度神經網絡發展起來之前，機器視覺已經應用在工業自動化系統中了，如拾取放置、對象跟蹤、計量、缺陷檢測等。其中，將近80%的工業視覺系統集中在缺陷檢測。

人眼也可以發現產品的異常，即使這種異

企業在實現智能化生產過程中需要具備哪些必備

智能工廠智能化下的制造業生產管理，就是利用各種現代化的技術，實現工廠的辦公、管理及生產自動化，達到加強及規范企業管理、減少工作失誤、堵塞各種漏洞、提高工作效率、進行安全生產、提供決策參考、加強外界聯系、拓寬國際市場的目的。
那么，最終實現工業智能化生產，我們需要從哪些方面共同努力?
工業專用軟件
在研發設計方面，鼓勵軟件企業開發智能化的研發工具軟件和工業設計軟件，采用“共建共享”機制建設科技情報信息庫、專利文獻數據庫、工業設計素材庫等，推廣計算機輔助工程(CAE)、工業仿真等技術，提高研發設計過程的自動化、智能化水平，進一步縮短研發設計周期。
在生產加工方面，鼓勵軟件企業開發智能化的工業控制軟件、數控系統，推廣智能控制、工業機器人、快速成型、計算機輔助制造(CAM)、網絡協同制造、制造執行系統(MES)等技術，提高生產設備和生產線的智能化水平，利用物聯網技術實現進料設備、加工設備、包裝設備等的聯網協作，打造“無人工廠”。
在企業管理方面，鼓勵軟件企業開發智能化的管理軟件。鼓勵工業企業開展ERP和MES集成應用，將物聯網技術應用于車間管理，實現生產管理的智能化。推廣商業智能(BI)系統，鼓勵企業建立知識庫和知識管理系統，發展輔助決策的“儀表盤”系統，通過對企業經營過程中的各種數據進行統計分析、聯機處理和數據挖掘，實現管理決策的智能化。
工業與信息化融合
在企業內部信息化集成應用方面，以信息化推進研發設計與生產制造的集成、生產與管理的集成、生產與銷售的集成、業務與財務的集成、總部與分支機構的集成，實現產銷銜接、管控一體，提高企業生產經營效率，減低成本，控制風險。在企業之間信息化集成應用方面，以信息化推進產業鏈協同，鼓勵行業龍頭企業與配套企業之間進行信息系統對接，相互共享設計、庫存、物流等信息，以提高協同效率，降低總成本，實現即時生產。
根據我國工業與信息化融合規劃：到2015年，信息化與工業化深度融合取得重大突破，信息技術在企業生產經營和管理的主要領域、主要環節得到充分有效應用，業務流程優化再造和產業鏈協同能力顯著增強，重點骨干企業實現向綜合集成應用的轉變，研發設計創新能力、生產集約化和管理現代化水平大幅度提升;生產性服務業領域信息技術應用進一步深化，信息技術集成應用水平成為領軍企業核心競爭優勢;支撐“兩化”深度融合的信息產業創新發展能力和服務水平明顯提高，應用成本顯著下降，信息化成為新型工業化的重要特征。
打造智能裝備體系
對于機械裝備行業，發展高端智能制造裝備，包括高檔數控機床、智能工業機器人、自動化成套生產線等，發展智能儀器儀表、智能工程機械等。智能裝備是先進制造技術、信息技術和智能技術的集成和深度融合。
我國將重點推進高檔數控機床與基礎制造裝備，自動化成套生產線，智能控制系統，精密和智能儀器儀表與試驗設備，關鍵基礎零部件、元器件及通用部件，智能專用裝備的發展，實現生產過程自動化、智能化、精密化、綠色化，帶動工業整體技術水平的提升。
“十二五”期間，國民經濟重點產業的轉型升級、戰略性新興產業的培育壯大和能源資源環境的約束，對智能制造裝備產業提出智能化下的制造業生產管理了更高的要求，并提供智能化下的制造業生產管理了巨大的市場空間。未來5-10年，我國智能制造裝備產業將迎來發展的重要戰略機遇期。
未來，通過在以上三個方面不斷努力，我國將加速完成智能制造體系建設，從而做到高效、高質生產，最終實現產業升級目的。

關于智能化下的制造業生產管理和生產制造行業的智能化趨勢的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。 智能化下的制造業生產管理的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內容，更多關于生產制造行業的智能化趨勢、智能化下的制造業生產管理的信息別忘了在本站進行查找喔。

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