智慧制造生產管理（智能制造生產管理）

本篇文章給大家談談智慧制造生產管理，以及智能制造生產管理對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。 今天給各位分享智慧制造生產管理的知識，其中也會對智能制造生產管理進行解釋，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、智能制造是什么？
• 2、智能制造生產線包括了哪些模塊？
• 3、智能制造數字化工廠建設方案（PPT共100頁）
• 4、“智能制造”的理解
• 5、數字化助力高質量發展 打造轉型智慧制造標桿企業
• 6、智能制造是什么

智能制造是什么？

智能制造源于人工智能的研究。一般認為智能是知識和智力的總和，前者是智能的基礎，后者是指獲取和運用知識求解的能力。
智能制造是指在生產過程中，將智能裝備通過通信技術有機連接起來，實現生產過程自動化，
并通過各類感知技術收集生產過程中的各種數據，通過工業以太網等通信手段，上傳至工業服務器，在工業軟件系統的管理下進行數據處理分析。
并與企業資源管理軟件相結合，提供最優化的生產方案或者定制化生產，最終實現智能化生產。

智能制造生產線包括了哪些模塊？

MES （制造執行系統）是一套面向制造企業車間執行層的生產信息化管理系統。MES可以為企業提供包括制造數據管理、計劃排程管理、生產調度管理、庫存管理、質量管理、人力資源管理、工作中心/設備管理、工具工裝管理、采購管理、成本管理、項目看板管理、生產過程控制、底層數據集成分析、上層數據集成分解等管理模塊，為企業打造一個扎實、可靠、全面、可行的制造協同管理平臺。

智能制造數字化工廠建設方案（PPT共100頁）

智能制造是數字化工廠智慧制造生產管理的核心大腦

方案目錄

強國戰略規劃：遠超制造本身

數字化工廠產品應用架構

提供從感知、執行終端，到物聯網接入網絡，再到上層應用一體化的整體生產解決方案。

縱向集成： 研發、設計、生產、制造、運營、管理、服務等所有的環節集成；

橫向集成： 一級供應商、二級供應商，以及銷售商信息的無縫對接。企業之間通過價值鏈以及信息網絡所實現的一種資源整合，為實現各企業間的無縫合作，提供實時產品與服務，推動企業間研產供銷、經營管理與生產控制、業務與財務全流程的無縫銜接和綜合集成，實現產品開發、生產制造、經營管理等在不同的企業間的信息共享和業務協同。

端到端集成： 一個新理念，是圍繞產品全生命周期的價值鏈創造，通過價值鏈上不同企業資源的整合，實現從產品設計、生產制造、物流配送、使用維護的產品全生命周期的管理和服務，它以產品價值鏈創造集成供應商（一級、二級、三級……）、制造商（研發、設計、加工、配送）、分銷商（一級、二級、三級……）以及客戶信息流、物流和資金流，在為客戶提供更有價值的產品和服務的同時，重構產業鏈各環節的價值體系。

數字化工廠解決方案

如何通過“智慧制造管理”創造極致的用戶體驗，金蝶的理解

1：以連接接觸前端用戶需求，通過連接實現用戶需求的有效傳導

2：數字化工廠通過多工廠計劃實現工廠間的生產任務協同，同時，通過供應商協同，實現采購業務的高效協同；通過智慧排程，實現車間的動態排程與調整；通過車間現場與智慧終端、看板等設備的完美結合，實現貫穿供應，生產，渠道，服務，財務等各個管理服務的支撐

3：通過各經營與管理服務利用企業個體大數據，與互聯網，政府公開大數據，行業數據等結合，通過大數據分析和預測，再反饋與前端提供智慧的服務。

數字化工廠 - 先數字化再智能化

制造領域產品藍圖

人與系統的連接

頂層業務管理和車間級控制集成實現大批量-小批次-定制化“1”的制造

系統與設備的連接

數字化工廠的車間布局的趨勢

全過程的質量追溯管理

質量管理涵蓋智慧制造生產管理了企業質量管理的核心基礎業務，并與采購、生產、車間、庫存等業務緊密銜接，有效支撐供應鏈、生產制造業務，構成了面向供應鏈、制造企業的全流程的質量管理框架。

提供全方位多層次多組織質量追溯，可追溯到產品銷售給哪些客戶、由哪個部門生產、用了哪些原材料、原材料是由誰（供應商、組織、客戶）提供、現有庫存多少等，一旦出現質量問題，能夠幫助企業快速定位是哪個環節出現質量問題，會造成多少損失，為售后及質量索賠提供依據。

質量追溯：生產數據的采集（投料、工序信息），在質量追溯時可自動根據產成品追溯原料及加工情況，清晰界定分析質量問題

打造城市中高逼格的數字化工廠

數字化工廠：

1、客戶個性化訂貨，交互式設計；（未來）

2、生產車間根據APS編制的有限產能計劃生產。生產計劃下達時，通過看板自動顯示生產線需要的物料進行配送。

3、庫房根據車間計劃進行立體倉庫揀貨，根據現場的實際完成進度拉式AGV配送。

4、物料加工過程中，老化室自動采集生產數據進行匯報。

5、生產管理人員通過現場看板或生產線邊的智慧終端，對設備與加工過程進行管理。

6、生產進度通過車間生產看板來顯示當前的生產情況與加工異常情況

7、云信息發布產能、生產加工能力等信息，自動評價。（未來）

“智能制造”的理解

01

智能和智慧

百度百科：

智能，是智力和能力的總稱

智慧 是生命所具有的基于生理和心理器官的一種高級創造思維能力，包含對自然與人文的感知、記憶、理解、分析、判斷、升華等所有能力，

智慧比智能多了“人文”的屬性。

02

智能制造概念

智能制造是將制造技術與數字技術、智能技術、網絡技術的集成應用于設計、生產、管理和服務的全生命周期，在制造過程中進行感知、分析、推理、決策與控制，實現產品需求的動態響應，新產品的迅速開發以及對生產和供應鏈網絡實時優化的制造活動的總稱。

03

智能制造內涵

制造技術，融入信息技術、智能技術、網絡技術的融合，開展感知、分析、推理、決策與控制活動，實現產品智能化、裝備智能化、生產智能化、服務智能化、管理智能化。

產品智能化：產品可追溯、可識別、可定位、可管理

裝備智能化：智能工廠，設備全面聯網和通訊

生產智能化：個性化定制、極少量生產、服務型制造以及云制造

服務智能化：用戶需求高效、準確、及時挖掘、識別和滿足

管理智能化：企業內無信息孤島，企業間實時互聯，企業、人、設備、產品實時互聯

04

智能制造影響

（1）減低成本

（2）大規模定制生產

實時滿足客戶需求的動態產品規劃；

實現各個生產環節的無縫對接，生產過程全程可監控，縮短生產任務的轉換時間；

（3）P2P的客戶關系

去中介化，帶來商業模式的創新；

（4）分布式/地區化

減少了規模效應，處理能力被分散到各地；

能夠快速重新定義需求，制定更加符合客戶需求的生產流程

05

智能制造重點領域與產業鏈

《中國制造2025》提出：加快機械、航空、船舶、汽車、輕工、紡織、食品、電子等 行業生產設備的智能化改造， 提高精準制造、敏捷制造能力;統籌布局和推動智能交通工具、智能工程機械、服務機器人、智能家電、智能照明電器、可穿戴設備等 產品研發和產業化 ;發展基于互聯網的個性化定制、眾包設計、云制造等 新型制造模式 ，推動形成基于消費需求動態感知的研發、制造和產業 組織方式 等。

智能制造實現需要多個層次上技術產品支持，主要包括工業機器人、3D打印、工業物聯網、云計算、工業大數據、知識工作自動化、工業網絡安全、虛擬現實和人工智能等。這些技術產品中會產生無數的商機和上市公司。

06

智能制造模式

1、以縮短產品研制周期為核心的產品全生命周期數字一體化模式。

2、以滿足用戶個性化需求為引領的大規模個性化定制模式。

3、基于工業互聯網的遠程運維服務模式。

4、以供應鏈優化為核心的網絡協同制造模式。

5、以打通企業運營“信息孤島”為核心的智能工廠模式。

6、以質量管控為核心的產品全生命周期可追溯模式。

7、以提高能源資源利用率為核心的全生產過程能源優化管理模式。

8、基于云平臺的社會化協同制造模式。

9、是快速響應多樣化市場需求的柔性制造模式。

07

企業智能化升級策略

1、產業研究。理清產業基礎與條件，做好產業規劃基礎。

2、產業定位。解決產業發展的最終目標是什么，有著什么樣的發展思路，發展該產業在全國、省、地區中所占據的地位、發揮的作用、承擔的功能等問題。

3、產業規劃。規劃重點產業與產業重點，重點產業選擇主要是根據上位規劃導向、比較優勢原則、生態化原則等;

4、產業鏈搭建。是以推動產業間的相互利用為目標進行的建鏈、補鏈、強鏈、搶鏈。
參考文章

《 智能制造內涵及要求 》

《 智能制造內涵及其戰略意義 -華強電子網 》

數字化助力高質量發展 打造轉型智慧制造標桿企業

來源:東方網

新天鋼是國有企業改革向縱深發展、國資國企高質量發展改革浪潮中的優秀代表。混改啟動后短短兩年時間里，新天鋼實現盈利，更在2020年將年利潤提升到40多億，員工的收入平均提高達30%，成為大型鋼鐵企業數字化轉型的標桿。

新天鋼混改取得突出成果，與企業成功的數字化轉型密切相關。覆蓋生產、采購、銷售、物流、質檢、環保等各環節的數字化改造，不僅幫助新天鋼實現了生產指標變優、運營降本增效、提升員工幸福感，更通過大數據賦能管理，成為推動企業效益持續增長的強力引擎。

著眼業務需求，構建數字化建設藍圖

德龍集團新天鋼集團首席信息官郭玉賓表示，德龍早在2009年就開始與金蝶展開合作，在數字化轉型方面取得了很好的效果。因此新天鋼進行混改之初，德龍與金蝶展開深度合作共同對新天鋼的數字化建設進行了全方位的摸底調研。

通過調研團隊發現，雖然天津鋼鐵集團有限公司（以下簡稱：“新天鋼集團天鋼公司”）原本在數字化方面投入了很多資金，但系統之間缺乏必要的關聯，最終各個系統之間形成了一個個數字孤島，并且不少系統相對老舊。比如新天鋼集團天鋼公司原有的財務系統與供應鏈之間并不互通，整個集團財務共有三套不同的系統，且財務結算也全憑手工記賬之后再錄入系統。這導致新天鋼集團天鋼公司原本的財務流程不僅效率低下，也很容易出現人為失誤。另外新天鋼集團天鋼公司缺乏對物流的數字化風控管理，如何打造全流程數字化、廠外廠內一體化的管理模式，也是數字化建設中亟待解決的問題。

郭玉賓認為，在構建數字化轉型的發展藍圖時，需要IT部門與業務、生產現場各個分廠、各部室、各業務點相融合來提煉出實際需求?！白鰯底只D型最大的問題，就是找不準痛點、提不出需求。需求要通過IT部門的團隊對現場的了解、對工藝的熟悉、對業務的熟悉，把技術跟生產、經營融合在一起，帶動引導各個生產的廠、業務部門提出問題。IT與業務部門共同構建業務藍圖，才能實現真正好的效果?！?br/>
為此，新天鋼集團數字信息化團隊與金蝶的工程師常常一起深入業務一線，24小時常駐在廠里，白天前往業務部室實地調研，晚上則與業務人員進行交流。郭玉賓介紹，新天鋼建成了集生產、運營、安防、能源、計量、環保于一體的運營中心，更在鋼鐵行業內率先使用了金蝶云?蒼穹企業級PaaS平臺，與外部的生態伙伴金蝶攜手，全方位推進企業的數字化變革。

兩年高質量發展，成就數字化轉型典范

新天鋼通過金蝶云?蒼穹平臺打造的“業財一體化、產供銷一體化”，徹底打破了原本的數字孤島，提升了企業的管理效率，為企業實現高質量發展提供了有力支撐。

據郭玉賓介紹，在數字化轉型后，新天鋼原本的財務效率由原本的半個月結算期，變為目前的兩天就可結賬，甚至可以做到一個工作日內將整個月的經營業績結算完畢?！皬呢攧諔{證的角度，一個月應該有上千張或兩千張的憑證”，自動化的結算過程不僅提升了效率，還大幅降低了財務部門的工作壓力，避免了可能出現的失誤。另外在財務風險防控方面，由于鋼鐵行業在銷售中普遍采用預付款的形式，因此對于貨款余額的實時監控就很有必要。目前新天鋼的財務系統與采、銷兩端已實現業財一體化，能夠實時將貨款情況反映至業務部門，從源頭避免了財務風險的發生。

利用蒼穹平臺上的基礎數據，新天鋼實現了全集團全覆蓋，從無到有完成了物流平臺的搭建。從廠外的車輛調度、車輛軌跡等實時定位數據，到進廠的確認、檢斤、取樣、質檢、現場卸貨數據，均能實現互聯互通，不僅降低了物流中的跑冒滴漏等風險，更提升了業務效率。比如原本檢斤需要人工操作，一輛貨車上磅至下磅的過程要花費3至5分鐘。而通過數字化的檢斤系統，不僅減少了人員需求，數據更可實時回傳蒼穹平臺，檢斤時間也被壓縮至最快10至15秒。新天鋼員工表示，“以前高爐的返焦返礦返料系統要經過人工開票，每個環節過磅，非常復雜。如今有了檢斤系統，通過一卡式打卡機打卡，操作變得特別方便簡單。”點點滴滴的改變不僅從整體上優化了業務水平，更從操作流程與統籌計算多個方面提高了員工作業便捷度。

德龍集團、新天鋼集團董事長丁立國說，要“多煉鋼，煉好鋼”。新天鋼的數字化轉型同樣圍繞這一目標施力，實現了生產現場的數據采集，每一個生產單元的實時數據均能采集上傳。運營中心可實時監控生產環節的可視化數據，比如高爐運營的實時數據、實時情況等，一旦發現現場有數據波動，運營部門能夠第一時間進行精準調度。而這些數據也構成了對生產環節進行優化的基礎，據郭玉賓透露，目前新天鋼的六家工廠，會每天對具備可比性的關鍵指標進行可視化分析與對比，如綜合成本、燒結固耗、煉鋼燃料比等等。大排名會顯示出工廠間的差距，從而支撐起新天鋼的管理優化與提升。目前新天鋼的煉鐵、煉鋼工序成本已分別降低了22%和26%，燒結固耗降低7.1公斤/噸、高爐燃料比降低12.2公斤/噸、煉鋼全鐵料降低19.2公斤/噸。

郭玉賓表示，新天鋼數字化轉型的成績，還體現在環保和能耗控制等方面。目前新天鋼的環保管控平臺已實現全面覆蓋，多達130個空氣質量微站會對影響空氣質量的PM2.5、PM10進行實時監控。管控平臺一旦發現問題，會立即通過調配環保車輛等手段介入，將環保問題處理在萌芽狀態，實現了綠色企業、綠色發展。而企業的煤、天然氣等能耗數據，也會實時同步給政府相關部門。新天鋼打造的環保、綠色的優越生產環境，讓員工感受到強烈的自豪感和幸福感。郭玉賓說：“環境變美了，指標變優了，業績變好了，帶來的連鎖反應就是人心變亮?！绷己玫臉I績促使員工收入大幅提高，每個崗位員工都努力做新天鋼的建設者，懷著滿滿的激情和動力支撐企業的發展。

堅持數字化之路，打造智慧制造標桿企業

在“鋼鐵大國”邁向“鋼鐵強國”的道路上，綠色化和智能化將作為鋼鐵行業創新發展的兩大主題。郭玉賓認為，目前鋼鐵行業存在兩大發展方向：一是環保和雙碳，也就是面向碳達峰和碳中和目標，走出一條綠色環保的可持續發展之路；二是智慧制造，提升鋼鐵智造水平，為制造強國撐起鋼鐵脊梁。而唯有堅持數字化轉型，才能推動鋼鐵企業順應發展方向、實現快速增長。

新天鋼希望將新興技術與鋼鐵制造相互融合，通過持續深化數字化轉型，打造出一家智慧制造的標桿企業。為此新天鋼提出了五個規劃方向：第一是風險持續可控，從智慧制造的角度對風控必須做到極致，在采購、銷售、工程、物流、質檢等高風險、易出問題的環節，持續從平臺、技術，裝備等方面增加風險防控手段；第二是數據真實反饋，數字化范圍要涵蓋人、設備、工藝等各個方面，數據要支撐起管理者至一線員工的各個層級，用真實數據支撐管理優化提升持續；第三是自動化裝備水平持續提高，當前鋼鐵企業有裝備大型化、生產組織連續性強的特點，因此自動化應包括記錄自動化的裝備、自動化過程的模型，這樣才能實現對生產控制水平的持續優化提升；第四是打造系統性的智慧制造管理模式，智慧制造未來應從組織架構上打造極致扁平化，從生產組織的模式應極致高效率；第五是通過智慧制造的“1+N”模式，也就是1個工業互聯網平臺加上N個應用基底，來促進組織、流程、業務模式，組織模式、管理模式、業務模式、人員配置模式等方方面面的變革優化。

鋼鐵企業是生產制造的企業，主題應回歸生產制造的全過程。對于鋼鐵企業，想要實現智慧制造，就要通過業務驅動、技術支撐來進行整體優化。郭玉賓舉了一個例子，現代鋼鐵生產模式都是以高爐為中心，如何保障每一家工廠的每一座高爐生產穩定，不產生波動或波動越少越好？有了智慧制造體系的支撐，通過數字化構建專業平臺，就可能將十多座高爐的所有數據做到實時對比，把最優、最好的工程師集中在一起，對各個工廠生產過程做專業診斷、專業預檢、專業支撐，從而保障生產更順行、更安全。

郭玉賓表示，新天鋼能夠成為金蝶在鋼鐵行業的原型企業，看似是偶然，實則是必然。從2001年至今，德龍與金蝶的合作已持續20余年，2009年金蝶協助德龍實現的整體ERP應用，更曾在當時開創了鋼鐵行業的先例。無論是從技術與平臺方面考慮，還是從雙方技術團隊間的融合方面看，金蝶都已成為德龍親密的生態伙伴。新天鋼希望未來能夠繼續攜手金蝶，在人工智能、數據治理等方向不斷 探索 鋼鐵行業新模式，共建鋼鐵行業生態，最終實現兩家企業的價值共生。

智能制造是什么

智能制造，源于人工智能的研究。一般認為智能是知識和智力的總和，前者是智能的基礎，后者是指獲取和運用知識求解的能力。

智能制造是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在制造過程中能進行智能活動，諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。通過人與智能機器的合作共事，去擴大、延伸和部分地取代人類專家在制造過程中的腦力勞動。

它把制造自動化的概念更新，擴展到柔性化、智能化和高度集成化。智能制造應當包含智能制造技術和智能制造系統，智能制造系統不僅能夠在實踐中不斷地充實知識庫，而且還具有自學習功能，還有搜集與理解環境信息和自身的信息，并進行分析判斷和規劃自身行為的能力。

智能制造五大特征：

1.生產現場無人化，真正做到“無人”工廠

工業機器人、機械手臂等智能設備的廣泛應用，使工廠無人化制造成為可能。數控加工中心、智能機器人和三坐標測量儀及其他柔性制造單元，讓“無人工廠”更加觸手可及。

2.生產數據可視化，利用大數據分析進行生產決策

當下信息技術滲透到了制造業的各個環節，條形碼、二維碼、RFID、工業傳感器、工業自動控制系統、工業物聯網、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技術廣泛應用，數據也日益豐富，對數據的實時性要求也更高。

這就要求企業順應制造的趨勢，利用大數據技術，實時糾偏，建立產品虛擬模型以模擬并優化生產流程，乃至降低生產能耗與成本。

3.生產設備網絡化，實現車間“物聯網”

4.生產文檔無紙化，實現高效、綠色制造

構建綠色制造體系，建設綠色工廠，實現生產潔凈化、廢物資源化、能源低碳化，是我國“智能制造”的重要戰略之一。傳統制造業，在生產過程中會產生繁多的紙質文件，不僅產生大量的浪費現象，也存在查找不便、共享困難、追蹤耗時等問題。

實現無紙化管理之后，工作人員在生產現場即可快速查詢、瀏覽、下載所需要的生產信息，大幅降低基于紙質文檔的人工傳遞及流轉，從而杜絕了文件、數據丟失，進一步提高了生產準備效率和生產作業效率，實現綠色、無紙化生產。

5.生產過程透明化，智能工廠的“神經”系統

推進制造過程智能化，通過建設智能工廠，促進制造工藝的仿真優化、數字化控制、狀態信息實時監測和自適應控制，進而實現整個過程的智能管控，是中國制造2025的重大戰略。

在機械、汽車、航空、船舶、輕工、家用電器和電子信息等行業，企業建設智能工廠的模式為推進生產設備(生產線)智能化，目的是拓展產品價值空間，基于生產效率和產品效能的提升，實現價值增長。

關于智慧制造生產管理和智能制造生產管理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。 智慧制造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，更多關于智能制造生產管理、智慧制造生產管理的信息別忘了在本站進行查找喔。

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