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公司智能制造规划 智能制造战略规划篇一
冯剑龙 1043115257 摘要
本文评述了智能制造技术与智能制造系统，指出了智能制造确系21世纪的制造技术，分析了智能制造在发展中的问题，提出我国智能制造的近期研究重点应为其关键基础技术。
关键词智能制造智能制造技术智能制造系统智能机器 集成化智能化 智能制造系统的研究背景与发展现状
近来年，人们对制造过程的自动化程度赋予了极大的研究热情，这是因为从1870年到1980年间，制造过程的效率提高了20倍，而生产管理效率只提高了1.8～2.2倍，产品设计的效率只提高了1.2倍。这表明体力劳动通过采用自动化技术得到了极大的解放，而脑力劳动的自动化程度(其实质是决策自动化程度)则很低，制造过程中人的因素尚未得到充分的认识，人尚未真正地从复杂的生产过程中解放出来，各种问题求解的最终决策在很大程度上仍依赖于人的智慧。因而，人类群体所面临的众多问题(包括社会问题、生理问题等)在制造过程中都有所反映。面对批量小、品种多、质量高、更新快的产品市场竞争要求以及各种社会因素的综台影响.制造过程的自动化程度的提高面临众多问题，譬如；(1)专家人才的短缺和转移致使一些专门技能不能及时或长久地得到提供；(2)现代制造过程中信息量大而繁杂，传统的信息处理方式已不能满足要求，大量的信息资源需要开发与共享；(3)制造环境柔性要求更大，决策过程更加复杂，决策时问要求更短。各种迹象表明，“我们正处在制造历史上的一个危险时期” 幸运的是，计算机与计算机科学以及其它高技术的发展，通过集成制造技术、人工智能等而发展起来的一种新型制造工程—— 智能制造技术(intelligent manufacturing technology，imt)与智能制造系统(inteliigent manufacturingsystem，ims)使我们有可能走出这个危机，“带来真正的第二次工业革命”。这是因为，制造过程所面临的众多问题的核心是“制造智能(nlanufacturing iteliigence)”和制造技术的“智能化(intellecturallzation)。imt是指在制造工业的各个环节以一种高度柔性与高度集成的方式，通过计算机模拟人类专家的智能活动，进行分析、判断、推理、构思和决策，旨在取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动；并对人类专家的制造智能进行收集、存贮、完善、共享、继承与发展。未来工业生产的基本特征应该是知识密集型.制造自动化的根本是决策自动化。目前，imt~ims的研究正迅速受到众多国家的政府、工业界和科学家们的广泛重视，研究方向从最初的“人工智能在制造领域中的应用”发展到今天的ims，研究课题涉及的范围由最初仅一个企业内部的市场分析、产品设计、生产计划、制造加工、过程控制、材料处理、信息管理、设备维护等技术型环节的自动化.发展到今天的面向世界范围内的整个制造环境的集成化与自组织能力+包括制造智能处理技术、自组织加工单元、自组织机器人、智能生产管理信息系统、多级竞争式控制网络、全球通讯与操作网等。总之，智能制造是21世纪的制造技术，作为其特征的双i(integration＆ intelligence)将是21世纪制造业赖以行进的基本轨道。从更深刻的意义上讲，智能制造是从信息时代走向智能时代面临的第一个严重任务。存在的问题
总的说来，目前ims的研究仍处在人工智能在制造领域中应用的阶段，研究课题涉及到市场分析、产品设计、制造过程控制、材料处理、信息管理、设备维护等众多方面，取得了丰硕的成果.开发了种类繁多的面向特定领域的专家系统、基于知识的系统和智能辅助系统，甚至智能加工工作站(imw)，形成了一系列“智能化孤岛”(islands of intelligence)。这中间包括cims研究中所取得的有关进展然而，随着研究与应用工作的深入，人们逐渐地认识到自动化程度的进一步提高依赖制造系统的自组织能力，研究工作还面临着一系列理论、技术和社会问题，问题的核心是“智能化”。一般说来，现代工业生产作为一个有机的整体要受技术(包括生产系统)、人(包括间接影响生产过程的社会群体)和经济(包括市场竞争和社会竞争)-方面因素的制约。从技术的角度来看，对于一个企业来说，市场预测、生产决策、产品设计、原料订购与处理、制造加工、生产管理、原料产品的储运、产品销售、研究与发展等环节彼此相互影响，构成产品生产的全过程。该过程的自动化程度取决于各环节的集成自动化(integrated automatlon)水平，而生产系统的自组织能力取决于各环节的集成智能(inte—grated intelligence)水平。目前，尚缺乏这种“集成”制造智能的技术，这也是目前“并行工程”的研究重点。由日本提出的国际合作研究计划对ims的解释可看出，ims的研究包括三个基本方面：智能活动、智能机器和两者的有机融合技术，其中智能活动是问题的核心。在ims研究的众多基础技术中.制造智能处理技术(manufacturing in—telligence processing technology)是最为关键和追切需要研究的问题之一，因为它负责各环节的制造智能的集成和生成智能机器的智能活动。从人的因素方面来看，其一，企业内部负责各个环节的专家和技术人员有着各自不同的知识背景和解决问题的策略，他们应该“坐”在一起，通过相互之间充分的合作、协商与理解，“并行”地开睫制造过程中各环节的工作，把以后可能出现的“隐患”和“反复”降低到最低程度。其二，人们参与制造过程的智能行为和知识存在着多种层次水平、多种类型。因而要采用多种表示方式。其三，参与制造过程的群体，作为社会中的一子集，受社会发展变更的影响，这种影响都将对制造过程产生既有积极又有消极的作用 最后.人与人之间存在生活、语言、社会背景等方面的差别。总之，人的因素对现代生产的自动化程度有着关键作用。事实证明，人的因素是ims中制造智能的重要来源。从经济因素来看，它包括三个方面：第一，ims系统的主要目标之一是全面提高制造过程的生产与经济效益，它将把制造过程自动化的概念更新和拓宽到“集成化”和“智能化”的高度，从而具有更强的市场竞争能力 但如何设定和评价ims的各项经济性指标和性能则是一个问题。第二，目前，在工业发达国家普遍存在着劳动力昂贵，所占生产成本的比例越来越高的问题。从当前的经济利益出发，大量的制造企业被转移至发展中国家，致使生产技术和劳动者因素等方面受到牵制，存在丧失他们产品市场竞争力的危险这也是智能制造国际合作研究计划提出的重要原因之一。方向与课题
根据国内现有的工作基础和国家的需要，以及imt＆ims研究与开发工作的特点，我们认为近期的研究点应该放在imt＆ims的关键基础技术上，它主要包括以下内容：
3.1 智能制造系统理论基础与设计技术ims的概念正式提出至今仅二三年时间。作为制造工程中的一个全新的概念，ims理论基础与体系尚未完全形成.它的精确内涵和设计技术亟待进一步研究，具体研究内容应包括：
3.1.1 体系结构与发展战略 需要建立ims统一的概念体系，研究ims的系统组成和发展方向以及跟踪国际上该领域的研究前沿
3.1.2 开发环境与设计方法学ims的开发与设计方法将有别于现有任何制造系统的设计方法，因为ims是面向整个制造过程的系统和各个环节的“智能化”的 因此.有必要研究ims的设计策略和开发环境(包括开发语言、操作系统、开发工具等)必须强调ims设计过程的标准化、模块化和通用化。
3.1.3 评价技术研究制造过程中的设计评价、生产评价、材料评价、管理评价、市场评价、经济评价、报价评价和功能评价等问题。
3.2 制造智能理论及处理技术现代工业生产作为一个有机整体不仅是指各制造环节之间存在的技术型联系，而且还表现在人类专家的制造智能的统一体特性方面。制造智能理论及处理技术就是要研究整个制造环境中的各种智能源的开发、描述、集成、共享与处理，最后生成智能机器的智能活动，具体研究内容包括： 3.2.1 制造环境的描述与建模研究描述制造环境的一致性概念体系、制造过程建模，影响制造过程的多因素分析与不确定性处理。
3.2.2 制造智能处理技术重点研究制造智能源的开发与获取、制造智能的表示、制造智能的集成与共享
3.2.3 智能活动的生成与融合研究智能活动的生成策略，智能活动的机器化技术。3.3 智能制造单元技术的集成近10年来，人工智能在制造领域中的应用研究取得较大进展，建立了一些智能制造单元技术。为了应用于实际制造过程和面向21世纪制造工业，这些单元技术除了需要进一步完善与发展外，更重要的是研究如何集成这些单元技术。
3.3.1 并行智能设计并行工程方法学这一概念是1986年由美国国防部定义，并首先应用于美国军事武器系统开发计剞dos cals的。.为了制造过程的设计阶段能有效地模仿由来自各环节制造专家组成的专家组(expeit team)的智能行为，集成和共享各环节与各方面的制造智能，并行地开展产品环节的设计工作，必须研究并行智能设计的支撑环境、产品描述的统一模型、设计智能交互和并行智能设计方法学。
3.3.2 生产过程的智能调度、规划、仿真与优化现代生产过程要面临多信息源、多因素、多对象的及时处理问题，生产过程的调度与规划中的智能决策问题的研究是迫在眉睫的。仿真与优化是实现设计和过程评估的有效途径。目前，更强调对设计、制造、装配、使用、维修等过程的优化与动态仿真。3.3 产品质量信息的智能处理系统研究整个制造过程的“全质量(total quality)模型和建立相应的质量数据库，研究质量状态的智能决策和质量过程的智能控制.3.3.4 制造过程与系统的智能监视、诊断、补偿与控制研究面向在强干扰、多因素条件下监视与诊断模型，研究制造过程的动态辨识与自适应技术。
3.3.5 生产与经营管理的智能决策系统研究多因素、多目标智能决策模型，研究生产过程的实时跟踪技术，研究产品市场评估与预测模型。
3.4 知识库系统与网络技术知识库系统与信息网络技术是制造过程的系统与各环节“集成智能化”的支撑，在imt＆ims研究中占有重要地位。
3.4.1 分布式异构联想知识库系统研究知识库异构、知识库分布式策略与维修、知识库联想和分布数据库技术。
3.4.2 信息控制与网络通讯技术研究ims中各种信息的交换接el、网络通讯技术、系统操作控制策略。
3.5 智能机器的设计智能机器是ims中模仿人类专家智能活动的工具之一，是新一代的制造工具，因而，研究智能机器的设计方法及其相关技术将有划时代的意义。
3.5.1 机器人智能技术智能机器人将在ims中占有重要的地位，主要体现在机器的视觉和机器^控制两个方面。有必要研究智能机器眼(视觉)、信息感知与智能传感器、智能机器手(控制)和智能机器的自适应定位与夹具设计等技术。
3.5.2 机器自学习与自维护技术研究智能机器的自适应学习模型，系统误差的自动恢复与维护技术。
3.5.3 智能制造单元机的设计与制造研究智能制造单元机的结构组成与设计方法、新型材料的应用技术。
3.6 制造中人的因素ims的宗旨之一就是减轻人类制造专家的艰苦的脑力劳动负担，因此.与脑力劳动有密切联系的制造中人的因素理应受到充分的重视，研究内容包括：
3.6.1 人一系统柔性交互技术研究人一系统柔性、联想、容错交互模型以及交互环境。3 6.2 未来制造环境的设计研究人在未来制造环境中的地位和作用以及未来舒适、友好的制造环境的设计。
3.6.3 人才培养与教学系统研究面向imt＆ims的^才培养计划.研制教学示范系统。
公司智能制造规划 智能制造战略规划篇二
智能 制造规划 拟
制：
审
核：
批
准：
日
期：
目录 1.概述..........................................................
2.需求分析......................................................
2.1
仓储....................................................2.2
生产....................................................2.3
其他....................................................3.企业信息化现状分析............................................
4.智能制造方案..................................................
4.1
系统架构................................................4.2
子系统耦合关系分析......................................4.3
工业大数据中心方案......................................4.3.1
工业大数据平台框架..................................4.3.2
工业大数据平台特点..................................4.4
现场层系统..............................................4.4.1
数据采集方案........................................4.4.2
机器视觉检测系统....................................4.4.3
生产测试管理平台....................................4.5
应用层系统..............................................4.5.1
智能仓储系统方案....................................4.5.2
项目管理系统方案....................................4.5.3
设备管理系统方案....................................4.5.4
plm 系统方案.........................................4.5.5
能耗管理系统........................................4.5.6
crm 系统方案.........................................4.5.7
gis+bim 构建虚拟车间.................................5.系统建设路线..................................................
5.1
实施策略................................................5.2
实施路线（建议）........................................版本信息 日期 作者 版本 备注 2016.10.24 蒋中能 pa1 初版方案 2016.10.25 蒋中能 pa2 修改实施路线内容；在第一章前增加“阅读说明”
阅读 说明
1.概述：简述背景和本案的基本内容；
2.需求分析：主要描述现场调研情况及简要分析； 3.企业信息化现状：描述企业现阶段的信息化系统及使用情况，作出简要分析； 4.智能制造方案：描述总体架构；按照三个层级（数据层、现场层、应用层）进行系统方案描述； 5.系统建设路线：阐述天衡电科的智能制造实施策略，针对九州实际情况给出简要的实施路线建议。1.概述
在工业 4.0、互联网+以及大数据、机器人和人工智能等技术日趋成熟的背景下，智能工厂建设的可能性逐渐明朗。根据目前的技术成熟度，当前制造业转型的现实目标应当是建设数字化工厂、探索数字化管理和重构优化工作流程以满足数字化的要求。其主要原因有二：
其一：人工智能方法的成熟度上不能完全被可靠的利用到制造过程中，在当前只能通过数据感知获取一些知识，而判断的工作依然需要人来完成。因此，希望一步到位的实现智能工厂还不现实。但实现全数字化的工厂，将所有环节的数据采集和流转全部实现虚拟化并提供交互功能是完全可以做到的，这种形态的工厂即数字化工厂。
其二：数字化工厂是走向智能化工厂的必经道路。目前科学界普遍的共识是通过数据感知是获取智能的途径，因此数据是智能工厂最为核心和关键的部分，也是实现智能的基础。
而数字化工厂建设最为核心的内容是数据平台的建设。包括了数据的采集、传输、预处理、分类、规约、访问控制、相干性保证等诸多方面的内容；需要动用传感器技术、信号处理技术、数据通信技术、分布式计算技术、数据存储技术、软件技术、web 技术等众多 ict 领域的关键技术。
数据平台的建设是一个有意义而又有挑战的工作。
在这一背景下，本案拟对数字化工厂的数据平台建设作一个方案规划。为数据平台建设的实施提供指导和依据。
本案的主要内容包括：
1.数据平台架构介绍：一般意义上的框架性介绍，建立一个基本的广泛适应性的数据平台框架，并标明其关键技术。
2.数据平台的应用背景：针对实际的应用，对企业的规模、业务过程、数据采集的类型和要求、数据量等具体应用相关情况进行描述。
3.数据平台方案规划：依据框架和具体的应用背景，具体给出某企业的数据平台的方案，指明需要的数据类型、数量以及实现方法等。
4.软硬件部署设计：对系统部署实施阶段所需的软件和硬件环境做出规定。
2.需求
分析2.1
仓储 调研情况 ：1.储藏类型有三种：器件、半成品（原材料）、成品
2.所有三种类型的产品都存在外购和自产。3.入库流程为：待验——检验——入库。
其中待验环节主要是核对物料信息（外包装铭牌）以及抽样检查数量；检验为全检。4.出库分为领料和销售出库两种。
5.领料流程为：技术中心下发
bom 清单——pmc 部做计划单，发送领料单——库管发料——生产配套区 6.销售流程为：营销公司——运输中心——库管 7.入库数据为人工在 erp 软件中录入对应号码。分析 ：
1.出入库数据需人工在
erp 软件中录入，较繁琐。2.仓库堆料为人工，存在摆放不合理以及快速查找响应慢等问题。
2.2
生产 调研情况 ：1.有
11 条产线，每条产线独立工作。2.每条产线的生产情况由人工统计，在现场表现为小黑板展示，在后台为人工输入电脑。
3.华为专线生产线有
mes 系统，并配套扫码枪。部向生产部门下发总生产计划，生产部门根据实际产线情况制定排产计划。
部下发的 bom 清单会在生产部做一次比对，如果发现有问题则反追溯；如果没问题，则实施配料。
6.新产线数据目前已做到在上位机进行数据读取，使用的是设备配套的软件，读取的信息类型较丰富；
旧产线数据能否读取尚不清楚。7.新产线设备的数据传递口为
lan 口。分析 ：
系统产生的 bom 清单在修改时，由于系统间传递信息的时间不对称，会造成生产部门的 bom 清单与最新的 bom 清单不匹配的问题，使配料环节产生问题。
2.华为专线的
mes 系统据现场工作人员反应，并不好用，原因有几点：a)数据统计不准确，主要原因为扫码枪有时读取不到产品信息。
b)mes 系统上线仓促，在流程和功能匹配度上存在问题。
2.3
其他 1.提供制造前端的物理量数据采集；如各类传感器数据。2.提供制造前端各种设备（装备）的状态数据、过程数据和工艺数据等关心的数据采集（针对现阶段没有的设备）
3.提供制造前端所需的数据录入和搜集所需的人机交互界面，实现人工录入信息的采集。
4.保证数据采集过程中的数据传输安全。
5.保证设备接入网络后的工作状态可靠和信息安全。
6.提供数据存储、查询、分析等所需的软件。
7.提供该数据平台与其他应用系统集成时所需的软件接口。
8.数据采集前端的类型、数量能够在不影响原有数据平台的基础上扩展。
9.数据接口完全开发，具备自生长和可扩展性。
3.企业信息化
现状 分析 现状：1.具备五个系统，分别是：erp（金蝶
k3，12.3 版）、oa（大通 2015）、plm（金蝶 13.1 版）、条形码系统、mes 系统。系统上线于 2007 年，功能：
a)供应链 b)生产制造（生产计划、bom 清单、车间管理）
c)财务结算 d)基础数据（与 plm 系统的 bom 清单同步）
系统上线于 2015 年，功能：
a)审批流 b)财务报销
c)初步的 bi 分析（财务报表）
d)集成应用（物资借用、付款申请、基础资料）
系统上线于 2014 年，功能：
a)资料电子化（审批流程）
b)资料数据化（bom）
c)物料申请（与 erp 系统同步）
d)项目管理（下一步目标）
5.条形码系统上线于
2005 年，功能：a)成品下线、质检、出入库、售后 b)物料信息、出入库单与 erp 系统同步 系统上线于 2015 年，功能：
a)smt 管理（追溯物料，板卡与批次绑定）
b)dip（插件）追溯 c)组测包（生产过程管控）
d)库存发货管理 e)物料信息、出入库单、bom 与 erp 系统同步 分析 ：
1.所有系统以
erp 系统为核心，其余系统与 erp 系统进行部分数据交互，由于各系统中有自己独立的流程，所以在数据共时性上会存在数据同步的问题。2.每个系统有独立的数据库和自身的数据格式，在进行系统间数据传递时有报错的风险（目前九州内部采用各系统中加审批流程来进行规避）。
4.智能
制造 方案 4.1 系统 架构工业人工智能引擎生产计划管理平台集中采购管理平台物料管理平台生产过程管理平台生产质量管理平台生产测试管理平台用电侧能耗管理平台mes系统自动化运维平台……存储服务 计算服务工业大数据中心工业网络安全系统机器视觉检测系统现场电子测量系统智能装备 自动化设备 机器人现场数据采集系统应用层数据层现场层图 4-1 数字化制造系统架构图 按照工业大数据平台构建数字系统的思路，数字化工厂的总体框架和子系统划分定义如下图所示：
图 4-2 数字化工厂的总体框架 上图给出了该车间可能用到的系统模块。按照功能关系划分为三大部分，每一个部分的功能也稍作了细化。
子系统 1.1~1.8 都是部署在现场的各种软硬件系统。
子系统 2.1 是大数据平台。
子系统 3.1~3.7 是应用软件系统。
需要指出：1.1~1.8 之外，还可以扩展其他的现场应用系统，只要其数据接口和通信协议与大数据平台的要求相符即可；3.1~3.7 之外，还可以扩展其他应用管理系统，包括 erp、oa 等相关功能都可以在这一层实现扩展。
4.2
子系统 耦合关系分析 表 4-1 子系统耦合关系表从耦合关系可以看出，前端系统（1.x）各个部分之间耦合很小，应用系统（3.x）各个部分之间的耦合也很小。所有的耦合关系都集中在大数据平台，因此大数据平台的建设是最为关键的步骤。
4.3
工业 大数据中心 方案 4.3.1 工业大数据平台 框架 4.数据中心各类数据库（关系、非关系数据库）网络服务器计算服务器3.数据网1.前端数据采集系统2.工业防火墙1.前端数据采集系统2.工业防火墙1.前端数据采集系统2.工业防火墙1.前端数据采集系统2.工业防火墙 …… …… 企业网其他应用系统（mes、erp、crm、pdm、plm等）图 4-3 工业大数据平台一般性框架 工业大数据平台分为三部分：1.前端数据采集系统：包括数据采集器、嵌入式软硬件、已经必要的数据调理设备等。
实现前端的各种数据提取，并进行传输编码、协议封装等预处理工作。
2.工业防火墙：实现前端设备与数据网中其他设备之间的隔离，以保护设备本身工作状态稳定可靠，不受威胁。
plc、rtu 等设备在过去一般是不接入网络的，自然也不需要安全防护，但在数字化工厂建设的大背景下，设备接入网络是不可回避的问题，因此安全隔离自然也成为必须要考虑的要素。3.数据网：指工业现场的各种传输协议，常见的有
rs485、modbus 等总线形式，大多数采用通用的协议控制器连接即可，技术很成熟，不再赘述。4.数据中心：数据中心的主要任务是:1）数据的存储
2）数据计算 3）数据请求服务响应。在数字化工厂建设的背景下，要求各个业务端的数据能够实现实时流转、实时交叉分析，对数据的逻辑关系和时间关系的正确性提出了严格的要求，只有用大数据技术的方法来实现数据的整体统筹才能解决这个问题。同时，鉴于数字化工厂网智能工厂进化的过程中，需要不断的增加各种数据，添加系统功能等，这要求数据平台具有可扩展性，或者称之为自生长性。因此，本案采用大数据架构来搭建数据中心，可以保证系统良好的开放性，为未来扩展做好准备。4.3.2
工业 大数据平台 特点 该数据平台架构的主要特点有：1.采用大数据平台架构，保证系统的开放性。
如此一来，其他的数据应用系统都可以随时方便的接入到该平台上。同时，也可以保证整个系统的功能可扩展性。因此，这是一个可生长的平台。2.引入工业防火墙。
在保证数据采集全面的情况下，兼顾设备运行的安全性。制造型企业设备运行可靠性一旦受到威胁，其后果和损失十分巨大，因此必须仔细考虑前端的信息安全防护。3.采用分布式计算架构。
有两层含义：1）采集前端部署计算资源，对现场数据采集所需的信号处理、协议封装、数据预处理或必要的实时处理进行直接计算，将结果直接反馈给数据中心；2）数据中心中，采用虚拟化的方法，实现并行的分布式计算，提高系统运行和计算效率。4.平台软件采用
soa 架构。以服务为中心，将数据与应用软件剥离开，在软件功能增加、修改的时候不影响数据；使系统的可维护性和可扩展性大大增强。4.4
现场层系统 4.4.1 数据 采集方案 4.4.1.1 生产 数据采集 生产数据包括但不限于：1)产品型号 2)产品批次号 3)产品原料来源 4)产品数量 5)产品质检结论 6)产品生产时间戳 数字化工厂生产数据的采集来源于四种：
1)设备自读取：具备通信接口的设备有自带软件将产品生产信息导出，该数据的格式存在不确定性，可能需要规约之后放入系统数据库。
2)传感器采集：在生产关键节点加装传感器进行数据采集，这种方式应科学规划传感器的部署，否则可能会造成数据记录遗漏或错误。
3)电子计数设备：例如扫码枪等，其原理与(2)类似。
4)其他系统导入：通过开放的数据接口，从其他系统导入或导出。
4.4.1.2
设备 数据采集 设备数据包括但不限于：1)设备运行数据：来源于设备本身，以时间戳来标示 2)设备状态数据：异常信息记录 3)设备档案数据：设备 pdm 系统 4)设备维护数据：设备保养、维修数据记录 4.4.1.3 环境 数据采集 环境数据的采集有三种：
1.无线
传感模块无线传感模块集成了大量传感器，如：烟雾传感器、灰尘传感器、湿度
传感器、温度传感器、热释电传感器、光线传感器、气体传感器等。其通信方式采用 wifi、zigbee、mqtt 等，根据需要也可采用有线以太网通信的方式。
模块由嵌入式处理器控制，尺寸小巧，架设方便。在接入网络后直接将现场环境数据采集上传至数据中心，数据的应用场景不限于安防、环境监控、工厂虚拟再现等。
图 4-4 无线传感器模块 2.生物 识别
生物识别技术，常见的是指纹、虹膜、脸相等一系列生物特征提取和识别方法。本案中，采用人体手掌静脉识别技术作为身份识别和授权依据，具有更高的安全性。
该技术的主要优点如下：
1)活体识别：掌静脉图像只有活体才有，非活体是得不到掌静脉特征的；因此无法伪造。
2)无损伤：采用非接触式被动方法获取生物内部特征，对生物体无任何损害。
3)安全级别高：由于无法伪造，且提取的是生物体的内部特征，其总体安全级别是目前所有生物识别技术中安全级别最高的一种。
生物识别技术可用于车间出入人员管理，设备使用授权等，其授权记录也被纳入大数据平台中。
3.室内
定位position 室内定位系统采用超宽带技术，对现场人员动行动轨迹进行记录。其接入点可达上万个，选用多维定位模式，定位精度达到厘米级并提供开放的软件接口。
在车间安防应用中，其采集的数据可用轨迹回溯、互监放单，多样报警等。在保密性较高的场合尤为适用。
4.4.1.4
数据 服务 数据库制造现场属离散制造，其数据基数适中，可采用 orale 或 mssql 数据库
作数据存储。mssql 可搭建于 windows server 操作系统上，便于后期维护管理。
数据库采用主备架构，该架构可提供了一个高效、全面的灾难恢复和高可用性解决方案。自动故障切换和易于管理的转换功能允许主数据库和备用数据库之间的快速角色转换，从而使主数据库因计划中和计划外的中断所导致的停机时间减到最少。主备数据库可在两台服务器上分别布置，见下图：
图 4-5 oracle data guard 系统 工业 防火墙
在工业现场，对智能设备的安全防护是必不可少的，在通信技术高速发展，设备智能化不断提高的同时，也带来了安全隐患。
尤其是在自动化程度较高的制造现场，如果设备受到恶意代码的攻击，其带来的损失将不堪设想。所以，在设备与网络接口之间架设工业防火墙是十分必要的。
工业防火墙的目的是提供一套可控、可靠、可管理的工控网络纵深安全防御体系。工控防火墙可信网络管理平台的功能包括：检测流经的异常数据，收集、管理黑白名单、智能学习、漏洞挖掘和制定相应安全策略。结合监控、审计模块，有效组织恶意攻击的渗透，实现整个工作站的“白环境”。
图 4-6 工业控制系统安全保障体系 4.4.2 机器 视觉检测系统 4.4.2.1 总体 架构 完整的视觉检测系统主要由三部分构成：现场工作站、视觉算法层以及数据中心。
首先是现场工作站，它是视觉检测的一个关键环节，也是整个软件系统的基础。现场工作站主要由一些光学设备及自动化运行系统构成。光学系统一般包括工业相机、光源、棱镜等。工业相机一般采用触发式，由检测平台发出的信号触发拍照。自动化设备主要负责传送带运行和筛选环境，这部分可以根据实际情况简化。光学系统的选型和布置是和待测件密切相关的，应根据待测件的状态选择合适的光学配置，这样就可以减少软件系统在处理过程中的压力，提高系统运行效率。
高性能电脑则是视觉算法的载体，它将负责与现场工业相机通信，获取图片，并执行检测。除此之外，它还负责将检测结果反馈给控制器，并如对实时性要求较高，则可能需要高性能的处理器及 gpu。视觉检测系统总体方案见下图：
图 4-7 视觉检测系统总体方案 4.4.2.2 工作 流程 当物料经过相机时，传感器将触发一个脉冲信号通知相机进行拍照。视觉软件的数据接收线程将通过千兆以太网或 usb 从相机中异步获取图片数据。在实时性要求较高的场合，相机应根据需要慎重选择。图片的分辨率、清晰度、物体在图中的大小、图像曝光度及图像的颜色通道等都应该被综合考虑，拍摄的照片应尽可能的减少图像算法的预处理工作量，以保证对运行时间的优化集中在软件层面，下图为 led 视觉检测流程示意：
图 4-8 led 视觉检测软件流程图 软件将在现场终端上实现。在收到图片信息后，接收线程准备异步读取下一张图片，并等待残次检测完毕。同时，缺陷检测线程池内的线程将被激活，开始对图片数据进行分析，图形算法的主体将在此过程中完成。
线程池采用等待句柄保持同步，即当某一线程执行完毕后将结果放入传输队列，随即被挂起，等待其他所有线程进入终止态。当所有检测线程进入终止态后，数据处理线程被激活，同时触发下一次图像采集。
数据处理线程将在第一时间判断是否存在瑕疵，根据瑕疵优先级向 plc 发出对应 ng 信号，数据同时被送往其他线程。这些数据包括每项检测的基本参数指标、瑕疵品的细节参数、时间戳以及产品批次等信息。这些数据将存放在大数据中心，供其他系统调用，向企业管理者和工艺人员提供产线状态报告。
4.4.2.3
数据 集成 图 4-9 视觉系统在企业生态圈示意图 机器视觉核心是视觉算法，而经过的复杂算法产出的珍贵数据应该被充分的利用起来。将检测结果发给自动化设备完成视觉筛选是视觉系统的主要职责，但是这样并没有对产品出现残次的根源进行进一步的挖掘。所以视觉算法产出的数据应当被放入企业数据中心，从中提取有用数据。例如，对于每件检测到的残次品，它的批次、产品制造工艺、原料供应商、缺陷类型、缺陷程度、生产人员等信息都将在数据中心中体现。其中视觉系统提供与缺陷相关的参数，这便和企业原有的产品管理、供应商管理、客户管理、制造执行等系统互联起来。通过分布式计算从中发掘出有用的信息，从而进一步提升产品的质量及生产效率。
4.4.2.4
实际 应用 激光 io 触发的方式通常要求机械臂在抓取待测件前待测件的姿态保持固定。因为系统中不存在反馈，机械臂只知道有待测件进入测试区域，并不知道待测件的姿态，这就要求在传送带末端设计相应的机械结构是的 io 触发时被测件处于特定姿态，让机械臂进行准确的抓取和放置。图 4-10 待测物体识别 图 4-11 抓取位置获取 引入机器视觉系统可以很好的解决这个问题。机器人和工业相机的结合使整套系统形成了一个闭环网络。无论待测件以什么姿态进入，工业相机和机械臂都可形成一条的反馈回路，实时追踪被测件的位置和姿态，从特定的位置抓起被测件并插入测试槽中。即使有多个被测件进入，视觉系统也能从容应对。如有杂物进入识别区，还可将其识别触发报警，避免可能带来的损失。
针对本案，测试平台可采用固定式相机搭配线性光源的结构，易于安装和配置。视觉系统同样采用千兆以太网通信，其数据吞吐量大，不但可以与机械臂协同工作，还可以将出现的异常或测试不过的图像信息经工业以太网发送至云端数据中心。
视觉机器人系统可以充分发挥信息自动化的优势，实现与大数据平台和 mes系统对接，为技术人员提供完备的数据流，从而形成更加系统的测试体系。
4.4.3
生产 测试 管理平台 4.4.3.1 总体 框架 图 4-12 测试互联网架构 从图中可以看到，每个测试台被当做一个数据生产终端，通过互联网进行连接，构成测试互联网。测试台之间通过通用的工业互联网协议实现数据交互，而每一个测试台内部则采用 visa（virtual instrument software architecture）协议实现控制指
令和数据交互，而支持的主要总线形式包括 rs232、rs485、usb、gpib、tcp/ip等。
系统的功能逻辑关系见下图：
测试台1测试上位机及自动测试软件visa测试仪器温箱其他测试设备测试台2测试上位机及自动测试软件visa测试仪器温箱其他测试设备测试台n测试上位机及自动测试软件visa测试仪器温箱其他测试设备… … 交换机安全隔离数字化工厂数据平台 测试数据库 产品数据库 其他数据库服务器图 4-13 测试互联网功能逻辑框图 4.4.3.2平台 功能 在数字化工厂的测试管理平台不能单纯的当做一个个独立工作的测试台来考虑，另外，测试管理平台的软件功能也不再只是实现简单的自动化测试和数据采集，而是应当把被测产品的信息、测试工具管理、测试数据管理、测试任务管理等功能进行融合，满足测试工作在数字化工厂运作方式中的要求。
本案的测试管理平台软件的主要功能有：
1.测试任务管理功能：根据生产的需要，对指定型号的产品进行测试任务定义和下发，并跟踪测试过程，检查测试任务进展的状态。
2.被测产品信息管理：将被测产品与测试数据进行融合，便于未来对测试数据与产品之间的交叉分析。
如果企业已有 pdm 系统，则可以与之对接，直接使用其提供的产品信息。3.测试软件工具集成化管理：该软件平台提供一个综合的集成图形界面，将测试过程中需要使用的各种测试工具都“包”在该界面中，类似于一
个软件容器，用户可以通过该用户界面对测试工具进行访问，避免测试工具的碎片化，易于管理。且测试工具的添加和删除可以根据用户的需求进行增减。4.测试设备状态管理：产线中的测试设备由于使用频率高，维护频率也远高于研发使用场景。
该软件同时提供测试设备的健康状态管理，以协助用户对测试设备进行维修、校准等维护。5.测试数据管理：该软件以大数据架构的工业数据平台作为数据管理支撑，为用户提供数据的存储、查询、导出、计算等功能。
6.测试数据分析功能：为用户提供数据的常见统计、交叉、可视化等处理软件工具。
7.自动报表功能：自动生成用户需要的测试报告，并自动存入数据平台中，便于未来查阅和追溯。
测试数据管理平台软件界面截图如下：图 4-14 测试数据管理平台软件截图 4.4.3.3平台 特点 1.是一个完全按照数字化工厂需求设计的基于互联网架构的测试平台。
2.采用
visa 架构设计测试工具软件，对仪器设备的型号有广泛的支持性。3.采用分布式部署架构，特别适合生产测试场景。
4.集成化的测试工具和数据管理客户端软件，将生产测试过程中的各种过程数据采集工具都进行了整合，避免了工具的碎片化。
5.以大数据架构的数据平台支撑测试数据的后处理，可以很方便的与工厂的数据平台进行对接和融合。
6.系统架构为开放式。
可以不影响原有系统工作的情况下自由的增加测试台或测试软件工具。7.是一个以测试数据为核心设计的测试管理平台。
一开始的时候就是为测试数据的采集和利用设计的，数据的后处理功能和可扩展性好。8.仪器驱动层为开放式设计。
可以很方便的添加新的仪器型号，或利用原有的仪器设备，而不需要对测试流程管理软件进行修改。软件架构。
4.4.3.4
操作 自动化 方案 操作自动化的主要目标是实现将待测件从传送带入口到测试平台再到传送带出口的过程。整个过程无需人工干预，结合自动化测试设备，最终实现无人测试。图 4-15 自动测试流程图 当被测件加工完毕后，从传送带上被分配到测试子系统，在进入测试系统范围后通过激光或机器视觉发出一个就位信号。这时机械臂开始动作，将待测件抓起，准确放置到指定地点，测试过程启动。测试完成后将返回测试结果，如果不通过则机械臂将其分配到残次品流水线，合格则分配到良品流水线。在这期间产生的所有流程数据、测试数据都将被记录。
图 4-16 自动测试平台结构示意图 采用工业机器人作为生产与自动测试平台间的桥梁，不仅可以提高效率，还为今后进一步升级改造打下了基础，其带来的优势主要有：
1)快速、准确、高效； 2)便于集成，提供以太网口，可与大数据平台及 mes 系统高效融合； 3)安装角度自定； 4)编程门槛低，灵活度高，可根据具体需求进行二次开发； 5)可搭配机器视觉等子系统，持续升级。
工业领域中使用的四轴、六轴的小型机器人已具有很高的灵活性和快速性，同时兼顾了准确性，其重复定位精度通常可达±0.02mm，可满足九州公司中对测试件抓取、放置，甚至接插的需求。
小型机器人的负载通常在 3kg 至 10kg，可根据待测件类型进行考虑，如成品测试通常比板测要求负载量更大。末端的抓取结构可根据被测件选用机器爪或真空气泵，在对空气气体洁净度需求较高的场合，通常选用前者，当然也可以选用实验室级别的机械臂。
4.4.3.5
测试 自动化方案 测试台的自动化主要通过两个渠道来实现：1.通过矩阵开关和适配器实现被测件和测试设备之间连线关系的自动化切换。
2.通过软件控制被测件、矩阵开关、适配器和测试仪器实现测试流程，完成自动化的测试和数据采集，并通过数据通信接口将测试数据上传到数据中心。
测试台的系统逻辑构成框图如下：图 4-17 测试台系统构成逻辑框图 测试平台为面向各种不同型号的被测件，需要充分考虑被测信号与测试仪表的连接和路由问题。通常采取通用开关矩阵解决测试信号与仪表的路由问题、采取专用适配器解决被测件信号与通用开关矩阵连接问题。示意图如下：
图 4-18 通用开关矩阵及适配网络路由方式示意图 开关矩阵采用 mxn 的网络形式，可以将开关矩阵两侧的任意两个端口或多个端口进行路由和导通。为控制矩阵规模和可靠性考虑，将测试信号按频率的高低进行划分，高频信号配备高频开关矩阵网络，低频信号配备低频开关矩阵网络。开关一般由 ttl 电平进行控制，而 ttl 电平的产生由控制电路板构成。控制电路板的输入接口是 rs232、gpib、usb 或 tcp/ip 等常见的 visa 协议，其输出口是gpio，可以配置为需要的 ttl 电平输出。
专用适配器作为被测件与通用开关矩阵的接口转换匹配模块，可以将不同被测件的借口类型转换为高频、低频信号连接端口集合，与通用开关矩阵相连。因此，针对不同型号的被测件，需要专门设计专用适配网络，以匹配不同信号被测件的不同接口形式和数目的要求。专用适配网络的设计示意如下：
图 4-19 接插线适配器设计示意图 航空电子设备模块的接口类型和数量较多，更换被测模块时相关的连线操作较为繁琐和浪费时间。适配器的接口设计和特定模块的接头类型、位置、数量相对应的相匹配，将模块的所有接头集成在适配器上，通过操作适配器，一次性完成对整个模块的接插线操作。通过适配器内部的转换，可以将各个信号经由相对比较统一的接线簇与通用开关矩阵相连。同时，可以将各模块测试所需的一些外部配件，如衰减器、功分器、合路器、滤波器等集成在专用适配盒内，最大程度避免接线难度。
4.5
应用层 系统 4.5.1 智能仓储 系统 方案4.5.1.1
仓储 管理 仓库管理的目标如下：1.系统联网运行，仓库的库存信息能够实时地、准确地共享,方便各部门、科室、人员的查询和使用。
2.实现仓库对物料的信息化管理,将区位化和等精细化管理思想运用于系统中，相关人员通过对系统的查询，均能够得到所需查询物料准确的数量信息和精确的位置信息。
3.系统的库存信息可以实时反馈给数据流上游的采购部门、财务部门等,具体信息由系统按规范格式自动生成，从而减少相关人员对物料信息的人工输入，大大降低由人工二次输入引起的错误。
4.系统能够保证信息的安全性，区分各类人员对系统的使用范围和操作权限，权责明晰。
仓库管理可分为 5 个主要功能模块：出入库管理、库存管理、盘存管理、库存预警管理。 出入库管理 主要分为出库管理和入库管理两个部分。入库管理又可以分为入库和入库记录查询。入库是指对库存进行一次增加操作，入库记录查询指的是对历史的入库操作信息进行查询。出库管理与入库管理类似，也包括出库和出库记录查询。
图 4-20 出入库管理用例图 库存 管理 库存管理模块主要是对仓库信息、物料信息的维护,以及库存信息的展示。仓库信息、物料信息的维护主要包括仓库信息和物料信息的添加、删除、修改等功能。库存信息的展示包括当前库存状态以及库存查询统计和各种报表生成。其中当前库存状态能提供即时库存；信息查询要提供对各类信息的综合查询功能，主要包括仓库基本信息查询，物料基本信息查询，库存信息查询以及出入库记录查询。
图 4-21 库存管理用例图 其中信息查询又包括仓库基本信息查询，货物基本信息查询，库存
信息查询以及出入库记录查询。
图 4-22 库存信息查询用例图 盘存管理：
：
库存盘点是库存管理的日常工作。该模块主要分为库存盘点和物料报损两部分，其中库存盘点又包括冻结盘点和循环盘点两种。库存盘点提供年终、月终结算处理；支持按数量、单价、金额的明细核算及统计分析；完成物料收发存的成本核算，能够正确及时的核算出材料成本；提供暂估入出库成本计算、差异核算、出库差异分摊、凭证生成等业务处理；提供业务和财务的对帐功能能与业务及财务系统实时集成，保证业务财务信息的一致。
图 4-23 盘存管理用例图 库存 预警管理：
适量的库存是保证生产不间断进行的重要保证,随着生产过程的持续进行,物料不断的被消耗。由于物料的采购通常要受到供方生产周期、货运周期等诸多因素的影响,因此从采购指令下达到物料进入库房之间存在着一个提前期。所以,物料补充指令的下达应该在提前期之前做出。因此,为了确保在最合适的时间发出物料补充指令,从而保证供应安全,必须对库存进行监测。另一方面,如果有库存过量,会造成资金的极大占用和浪费,因此在库存管理过程中,一方面要预防缺货的发生,另一方面还要防止出现库存积压状态。
图 4-24 库存预警管理用例图 关于库存的控制有多种方法,其中定期订货法需要对库存进行固定周期的监测,由于这种检测方法的固有周期性,其监测结果经常会出现尚未到达临界订货点即进行补充的状况；mrp 对库存的控制则是基于对物料需求进行统筹、有效的科学分析基础之上的；jit 则是在库存管理高度有效运转的前提下追求零库存控制策略。
4.5.1.2
备料 辅助 传统的仓库具有空间利用率低、灵活性差、差错率高、扩展性能差、联动性差等缺点。在数字化仓库建设中，备料辅助系统（可看做是仓储物流系统）的作用是快速存放和取用所需的器件或产品。其结构如下图：
备料辅助系统自动化高架库 自动化输送 自动物料追踪 人机交互 仓储综合管理端拾器具存储 端拾器具输送 端拾器具追踪 人员操作指示仓库管理相关内容图 4-25 备料辅助系统结构图 自动化高架库：用自动化堆垛机、货架系统实现物料存取； 自动化输送系统：用自动化输送装备实现物料的交接和搬运； 自动物料追踪系统：用 rfid 实现物料操作过程的追踪； 下图为一个自动化备料系统仿真设计图：
图 4-26 自动化备料系统仿真示意图 在系统设计中需要考虑的因素有如下：
托盘物品：存放对象、物料重量、物料尺寸等 空托盘垛：存放位置、顶层高度等 组合式货架：材料、尺寸、间隙等 堆垛机：载荷参数、控制方式、速度 输送机：agv 小车参数、传送带参数 下图为一个备料系统硬件组成示意图：
图 4-27 自动化备料系统物理组成示意图 自动化备料系统的软件设计以物料管理系统提供的信息为参考，在生产计划阶段，下发命令到仓库，取料，并更新仓储数据；在采购阶段，物料入库数据自动更新，并反馈给生产计划部门以准备生产。
4.5.2
项目 管理 系统 方案 4.5.2.1 项目 管理 项目管理的一般流程见下图：图 4-28 项目管理一般流程
项目管理包括如下内容：
1.项目任务管理
根据企业情况，项目任务的来源分为订单来源和生产预估计划来源。订单来源指企业接收到新产品订单后，成立项目管理小组，任命项目经理对该项目的全过程进行管理，其过程包括研发规划、设计定型、产品试制、生产准备、小批量生产、批量生产。生产预估计划来源，指企业根据往年情况，能预估其固化产品在今年的需求量，从而指导生产计划的制定，对于这种项目来源，项目流程一般仅为批量生产。2.项目状态管理
项目立项之后，项目组成员即可根据对应权限对项目状态进行管理。包括项目状态及进度查询、项目状态更新、项目暂停、项目终止、项目内容更改、项目负责人更改、项目合并等。4.5.2.2
成本 管理 成本控制是企业的一项重要的工作内容。企业通过对成本的计划、控制、监督、考核和分析等来促使企业各单位与部门加强管理，不断优化资源的利用，努力降低成本，提高经济效益。成本管理系统就是通过对于成本的不同方式的确认、计量、分析和比较，确保这种系统控制能最终落实到资源消耗上。使得企业的管理者能够得到更加准确和及时的数据。成本管理 er 关系见如下几图：
图 4-29 成本用例示意图 图 4-30 成本核算分析用例示意图 图 4-31 多系统集成管理用例示意图 成本管理系统承担的工作是计算出生产计划中，成本消耗和产品的产出之间的投入产出比。针对产品和项目核算出产品料工费，可以统计出单位产品的材料成本消耗。另外成本管理系统还可以根据采购的原材料而把成本细分，根据产品的工序和结构，对产品进行成本细化分析。
图 4-32 项目成本信息 er 图 同时，根据产品的常规投入，制定产品的成本标准，这个标准是在一定的物价水平和劳动力价格下制定的成本标准，而根据标准成本，在每一批次的产品中
计算出实际成本在各项之间，计算出实际成本和标准成本之间的数据差额，从而改进成产工序等，从而更好的实现产品成本或者项目成本的更好控制。
图 4-33 产品成本信息 er 图 在项目的成本核算分析中，根据项目的周期，首先进行事前成本分析，根据项目的程度，对项目进行事前的成本的预估计，对包括劳动力、原材料成本、车床损耗、生产损耗等进行预先的成本估计，以期对项目的成本进行大概的预估计。
然后在项目进行的过程中，分阶段，分周期的对项目成本进行阶段性分析，对之前的成本花费进行汇总，并且根据原先制定的计划，对成本花费与以后的花费进行修正或者调整，以使其按照预先估计的方向进行发展。最后，项目的完成阶段，对成本进行事后分析，对项目成本的事后分析，包括多方面的分析，包括对项目中花费的汇总和总结，对项目进行完整的成本分析。
同时，每一个产品是由多个工序实现的，在计算整体生产成本的同时，还需要对每一步骤，或者分产品进行投入产出分析，以使其达到最高的成本效率控制。同时，对产品成本和项目的成本分析结果都应该在多系统子模块之间进行数据共享。使各个模块都可以对产品或者项目的成本进行更好的把握和掌控，最终实现整个生产效率的完美提高。
4.5.2.3
风险 管理 项目风险管理是指对项目风险从识别到分析乃至采取应对措施等一系列过程，它包括将积极因素所产生项目风险管理流程的影响最大化和使消极因素产生的影响最小化两方面内容。风险管理的主要内容是风险识别，包含两方面内容：
1.识别哪些风险可能影响项目进展及记录具体风险的各方面特征。
风险识别 不是一次性行为，而应有规律的贯穿整个项目中。2.风险识别包括识别内在风险及外在风险。
内在风险指项目工作组能加以控制和影响的风险，如人事任免和成本估计等。外在风险指超出项目工作组控制力和影响力之外的风险，如市场转向或政府行为等。风险管理的工具和方法如下：
1.核对表一般根据风险要素编纂。
包括项目的环境，其它程序的输出，项目产品或技术资料，以及内部因素。2.流量表能帮助项目组易于理解风险的缘由和影响。
3.风险量化。
风险控制的基本措施为：1.对风险对策控制的输入项
风险管理方案。? 实际风险事件。有些已识别了的风险事件会发生，有些则不会。发生了的风险事件是实际风险事件或说是风险的起源，而项目管理人员应总结已发生的风险事件以便进行进一步的对策研究。? 附加风险识别。当项目进程受到评价和总结时，事先未被识别的潜在风险事件或风险的起源将会浮出水面。2.风险对策实施控制的工具和方法
工作区：对消极的风险事件而言，工作区是一种不列入方案的对策。所谓不列入方案是指在感觉上它并未定义在风险事件发生前。? 附加风险策略研究。如果风险事件未被预料到，或后果远大于预料，那么计划的风险策略将会不充分，这时就有必要再次重复进行风险对策研究甚至风险管理程序。3.风险对策实施控制输出项
校正行为：校正行为首先包括实施已计划的风险对策（比如实施预防性计划或工作区计划）。实时调整风险管理计划。一个预料之中的风险事件发生或没发生，对实际风险事件后果的评估，对风险系数和风险机率的评估，以及风险管理方案的其它方面，都应进行实时的更新调整。
4.5.3
设备 管理系统方案 设备状态管理主要包括：设备档案管理、运行监控、保养及维修管理等。 设备档案管理 设备档案管理将基础信息分类与查询-型号，采购价格，供应商信息，设备折旧信息，关键参数信息，产品说明书，维修手册，提供设备档案与之关联，形成数字化模型进行设备的档案管理。同时提供计算设备在其全生命周期过程中发生的采购费用、折旧费用、保险费用、保修费用，为财务提供全面的成本信息。
设备运行监控 设备运行监控包括运行相关数据，便于实时掌握各类设备的运行状态，发生故障时及时报警，统计设备运行负荷信息，实现保养提醒。
该功能为一线的生产运行人员提供设备运行情况的数据记录与查询功能，使运行管理人员准确记录设备的运行情况，发现设备故障时及时报修。
其方式包括：
1.调取视频监控画面和现场数据采集
设备运行监控与现场的视频监控集成，同时与众多工程现场的自动控制系统进行集成。视频监控的调取不但可以立体显示标定所有视频监视设备的安装位置，而且可以远程遥控视频设备的云台控制视角和景深，通过网络链接使控制中心能及时了解现场的情况。2.设备运行数据直观展示与分析
通过对设备运行数据的分析，可以通过相应设备对应的三维模型进行颜色的区分，以及设备运行曲线等直观方式展示设备运行状态，对于处于亚健康以及报警预警设备进行及时的提醒和分析。3.设备运行健康状态自诊断、自适应
该功能利用设备，环境，操作，维修，保养，供应商等多个类型的数据，准确预测设备故障，提升设备效能，降低维护成本。正是因综合不同数据源的数据，并自动检测故障模式，主动部署维护和维修资源，可大大节省下游成本。自适应自诊断，包括电子系统自动诊断和模块式置换装置，把远距离设备的传感器数据连续提供给中央工作站。通过这个工作站，维护专家可以得到专家系统和神经网络的智能支持，以完成决策任务。然后将向远方的现场发布命令，开始维护例行程序，这些程序可能涉及调整报警参数值、启动机器上的试验振动装置、驱动备用系统或子系统。
保养及维修管理 设备保养及维修管理贯彻“预防为主”和“维护与计划检修相结合”的原则，通过平台设备保养和维修管理，做到正确使用、精心维护，使设备经常处于良好状态，以保证设备的长周期、安全稳定运转，并可通过历史数据对设备进行保养和维修周期提示。
4.5.4
plm 系统方案 4.5.4.1 数据 关系管理 图 4-34 产品数据 er 图 产品数据包括：1.需求数据：主要指产品在设计前期从各渠道得到的技术需求，包括功能及技术指标等。
2.设计数据：产品在实际开发过程中的所有数据。
包括文档、图纸、技术参数、bom 清单等。3.质量数据：产品在开发完成之后的质检数据，一般以报表的形式展现。
文档 数据 版本 管理规则 文档作为 plm 系统中最为常见的数据形式，其生命周期管理是最为关键的部分。而实现其生命周期管理的途径是版本管理。图 4-35 文档版本管理流程 产品 分层编号规则
在常见的 plm 系统中，为了实现产品的层级管理，一般需要按照一定的规则对本单位所使用的各种产品按照层级编号，这样才能按照 bom 有序的索引到所有的产品，并进行管理。
一般而做法是通过前缀来实现产品的分级区分，而为了控制系统的复杂度，产品的层级划分一般不超过 4 级。下图是一个 4 级结构的产品层级划分示意图：
图 4-36 产品层级划分 数据 关系管理规则
一般而言，在 plm 系统中，以产品和项目两种实体作为数据关系实体的纲领，这种方法是十分清晰和易于管理的方式。所有的工程数据以文档的形式体现，因此在 plm 系统中的 data 指的就是文档，这一点首先需要明确。至此，已经可以明确的确定 plm 系统的任务是处理产品、项目和文档三者之间的关系。其逻辑关系见下图：
图 4-37 产品、项目、文档逻辑关系图
plm 系统中，产品和文档都有版本跟踪，项目需要有状态变化和跟踪；也就是说，产品、项目和文档的状态都随时在发生改变，怎样实现版本关系的跟踪是系统设计中需要考虑的问题。详细的处理过程见下图：
图 4-38 版本跟踪处理 其中的基本原则如下：
在项目或产品状态开放时间区间内才能建立或修改文档与之对应的关系； 项目或产品状态一旦锁定，关联关系同时被锁定； 只有被批准过的文档才能与项目状态或产品状态相关联； 4.5.4.2 plm 系统 plm 系统设计原则包括：功能定制化、开放性、易维护性和可靠性。
产品数据管理系统，主要任务是管理如下数据：
1.产品相关技术文档，包括但不限于：设计需求、cad
图纸、工艺要求规范、bom 表、验证规范、验证报告； 2.零部件相关技术文档，包括但不限于：零部件规格资料、零部件图纸； 3.项目文档，包括但不限于：项目预算、项目结算报告、项目时间计划、项目风险管理、项目总结；（该部分主要针对以研发项目进行开发设计的企业）4.运维文档，包括但不限于：维修记录、产品缺陷报告、产品使用反馈调查表。
顾名思义，该系统的主要任务是管理数据，在实际过程中，数据都是以各种各样的计算机文件的形式进行保存...公司智能制造规划 智能制造战略规划篇三
智能 制造规划
拟
制：
审
核：
批
准：
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目录 1.概述...................................................................................................................................1 2.需求分析...........................................................................................................................1 2.1 仓储.......................................................................................................................1 2.2 生产.......................................................................................................................2 2.3 其他.......................................................................................................................3 3.企业信息化现状分析.......................................................................................................3 4.智能制造方案...................................................................................................................4 4.1 系统架构...............................................................................................................4 4.2 子系统耦合关系分析...........................................................................................6 4.3 工业大数据中心方案...........................................................................................6 4.3.1 工业大数据平台框架..................................................................................7 4.3.2 工业大数据平台特点..................................................................................7 4.4 现场层系统...........................................................................................................8 4.4.1 数据采集方案..............................................................................................8 4.4.2 机器视觉检测系统....................................................................................12 4.4.3 生产测试管理平台....................................................................................16 4.5 应用层系统.........................................................................................................22 4.5.1 智能仓储系统方案....................................................................................22 4.5.2 项目管理系统方案....................................................................................28 4.5.3 设备管理系统方案....................................................................................34 4.5.4 plm 系统方案.............................................................................................35 4.5.5 能耗管理系统............................................................................................40 4.5.6 crm 系统方案............................................................................................41 4.5.7 gis+bim 构建虚拟车间..............................................................................42 5.系统建设路线.................................................................................................................44 5.1 实施策略.............................................................................................................44 5.2 实施路线（建议）
.............................................................................................45
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版本信息 日期 作者 版本 备注 2016.10.24 蒋中能 pa1 初版方案 2016.10.25 蒋中能 pa2 修改实施路线内容；在第一章前增加“阅读说明”
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阅读 说明 1.概述：简述背景和本案的基本内容； 2.需求分析：主要描述现场调研情况及简要分析； 3.企业信息化现状：描述企业现阶段的信息化系统及使用情况，作出简要分析； 4.智能制造方案：描述总体架构；按照三个层级（数据层、现场层、应用层）进行系统方案描述； 5.系统建设路线：阐述天衡电科的智能制造实施策略，针对九州实际情况给出简要的实施路线建议。
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1.概述
在工业 4.0、互联网+以及大数据、机器人和人工智能等技术日趋成熟的背景下，智能工厂建设的可能性逐渐明朗。根据目前的技术成熟度，当前制造业转型的现实目标应当是建设数字化工厂、探索数字化管理和重构优化工作流程以满足数字化的要求。其主要原因有二：
其一：人工智能方法的成熟度上不能完全被可靠的利用到制造过程中，在当前只能通过数据感知获取一些知识，而判断的工作依然需要人来完成。因此，希望一步到位的实现智能工厂还不现实。但实现全数字化的工厂，将所有环节的数据采集和流转全部实现虚拟化并提供交互功能是完全可以做到的，这种形态的工厂即数字化工厂。
其二：数字化工厂是走向智能化工厂的必经道路。目前科学界普遍的共识是通过数据感知是获取智能的途径，因此数据是智能工厂最为核心和关键的部分，也是实现智能的基础。
而数字化工厂建设最为核心的内容是数据平台的建设。包括了数据的采集、传输、预处理、分类、规约、访问控制、相干性保证等诸多方面的内容；需要动用传感器技术、信号处理技术、数据通信技术、分布式计算技术、数据存储技术、软件技术、web 技术等众多 ict领域的关键技术。
数据平台的建设是一个有意义而又有挑战的工作。
在这一背景下，本案拟对数字化工厂的数据平台建设作一个方案规划。为数据平台建设的实施提供指导和依据。
本案的主要内容包括：
1.数据平台架构介绍：一般意义上的框架性介绍，建立一个基本的广泛适应性的数据平台框架，并标明其关键技术。
2.数据平台的应用背景：针对实际的应用，对企业的规模、业务过程、数据采集的类型和要求、数据量等具体应用相关情况进行描述。
3.数据平台方案规划：依据框架和具体的应用背景，具体给出某企业的数据平台的方案，指明需要的数据类型、数量以及实现方法等。
4.软硬件部署设计：对系统部署实施阶段所需的软件和硬件环境做出规定。
2.需求分析
2.1 仓储专业文档
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调研情况 ：
1.储藏类型有三种：器件、半成品（原材料）、成品
2.所有三种类型的产品都存在外购和自产。3.入库流程为：待验——检验——入库。
其中待验环节主要是核对物料信息（外包装铭牌）以及抽样检查数量；检验为全检。4.出库分为领料和销售出库两种。
5.领料流程为：技术中心下发
bom 清单——pmc 部做计划单，发送领料单——库管发料——生产配套区 6.销售流程为：营销公司——运输中心——库管 7.入库数据为人工在 erp 软件中录入对应号码。分析 ：
1.出入库数据需人工在
erp 软件中录入，较繁琐。2.仓库堆料为人工，存在摆放不合理以及快速查找响应慢等问题。
2.2
生产 调研情况 ：1.有
11 条产线，每条产线独立工作。2.每条产线的生产情况由人工统计，在现场表现为小黑板展示，在后台为人工输入电脑。
3.华为专线生产线有
mes 系统，并配套扫码枪。部向生产部门下发总生产计划，生产部门根据实际产线情况制定排产计划。
部下发的 bom 清单会在生产部做一次比对，如果发现有问题则反追溯；如果没问题，则实施配料。
6.新产线数据目前已做到在上位机进行数据读取，使用的是设备配套的软件，读取的信息类型较丰富；
旧产线数据能否读取尚不清楚。7.新产线设备的数据传递口为
lan 口。分析 ：
系统产生的 bom 清单在修改时，由于系统间传递信息的时间不对称，会造成生产部门的 bom 清单与最新的 bom 清单不匹配的问题，使配料环节产生问题。
2.华为专线的
mes 系统据现场工作人员反应，并不好用，原因有几点：专业文档
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a)数据统计不准确，主要原因为扫码枪有时读取不到产品信息。
b)mes 系统上线仓促，在流程和功能匹配度上存在问题。
2.3
其他 1.提供制造前端的物理量数据采集；如各类传感器数据。2.提供制造前端各种设备（装备）的状态数据、过程数据和工艺数据等关心的数据采集（针对现阶段没有的设备）
3.提供制造前端所需的数据录入和搜集所需的人机交互界面，实现人工录入信息的采集。
4.保证数据采集过程中的数据传输安全。
5.保证设备接入网络后的工作状态可靠和信息安全。
6.提供数据存储、查询、分析等所需的软件。
7.提供该数据平台与其他应用系统集成时所需的软件接口。
8.数据采集前端的类型、数量能够在不影响原有数据平台的基础上扩展。
9.数据接口完全开发，具备自生长和可扩展性。
3.企业信息化
现状 分析 现状：1.具备五个系统，分别是：erp（金蝶
k3，12.3 版）、oa（大通 2015）、plm（金蝶13.1 版）、条形码系统、mes 系统。系统上线于 2007 年，功能：
a)供应链 b)生产制造（生产计划、bom 清单、车间管理）
c)财务结算 d)基础数据（与 plm 系统的 bom 清单同步）
系统上线于 2015 年，功能：
a)审批流 b)财务报销 c)初步的 bi 分析（财务报表）
d)集成应用（物资借用、付款申请、基础资料）
系统上线于 2014 年，功能：
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a)资料电子化（审批流程）
b)资料数据化（bom）
c)物料申请（与 erp 系统同步）
d)项目管理（下一步目标）
5.条形码系统上线于
2005 年，功能：a)成品下线、质检、出入库、售后 b)物料信息、出入库单与 erp 系统同步 系统上线于 2015 年，功能：
a)smt 管理（追溯物料，板卡与批次绑定）
b)dip（插件）追溯 c)组测包（生产过程管控）
d)库存发货管理 e)物料信息、出入库单、bom 与 erp 系统同步 分析：
1.所有系统以
erp 系统为核心，其余系统与 erp 系统进行部分数据交互，由于各系统中有自己独立的流程，所以在数据共时性上会存在数据同步的问题。2.每个系统有独立的数据库和自身的数据格式，在进行系统间数据传递时有报错的风险（目前九州内部采用各系统中加审批流程来进行规避）。
4.智能
制造 方案 4.1 系统 架构专业文档
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工业人工智能引擎生产计划管理平台集中采购管理平台物料管理平台生产过程管理平台生产质量管理平台生产测试管理平台用电侧能耗管理平台mes系统自动化运维平台……存储服务 计算服务工业大数据中心工业网络安全系统机器视觉检测系统现场电子测量系统智能装备 自动化设备 机器人现场数据采集系统应用层数据层现场层图 4-1 数字化制造系统架构图 按照工业大数据平台构建数字系统的思路，数字化工厂的总体框架和子系统划分定义如下图所示：
2.1数字化车间（工厂）大数据平台检测和测试数据
能耗数据 工艺过程跟踪数据 设备状态参数 环境监测数据 工序工时模型数据1.1机械加工机器视觉视检系统1.2用电侧能耗数据采集系统关键设施设备轻量化bim模型数据 车间gis模型数据1.3自动化电性能测试试验数据采集系统1.4自动化环境适应性能测试试验数据采集系统1.5设备状态数据采集系统1.6条码数据采集和跟踪系统1.7现场环境监测数据采集系统1.8现场数据录入系统3.1生产计划调度管理系统3.2集中采购管理系统3.3制造执行管理系统3.4用电侧能耗管理系统3.5设备管理维护系统3.6指挥控制系统（大厅）3.7系统运维工具3.3.1质量管理3.3.2工艺管理3.3.3过程管理3.1.1计划分解3.1.2资源状态报告3.1.3异常过程管理3.4.1设备能耗管理3.4.2能耗优化1.1.1视觉尺寸检测1.1.2视觉表面检测1.1.3视觉形状检测1.3.1自动调试台1.3.2kp i自动测试台3.2.1库房管理系统3.2.2采购过程管理3.2.3供应商管理3.6.1虚拟工厂漫游3.6.2kp i展示系统3.6.3调度和指挥3.5.1设备维护系统3.5.2资产管理系统 图 4-2 数字化工厂的总体框架 上图给出了该车间可能用到的系统模块。按照功能关系划分为三大部分，每一个部分的功能也稍作了细化。专业文档
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子系统 1.1~1.8 都是部署在现场的各种软硬件系统。
子系统 2.1 是大数据平台。
子系统 3.1~3.7 是应用软件系统。
需要指出：1.1~1.8 之外，还可以扩展其他的现场应用系统，只要其数据接口和通信协议与大数据平台的要求相符即可；3.1~3.7 之外，还可以扩展其他应用管理系统，包括 erp、oa 等相关功能都可以在这一层实现扩展。
4.2
子系统 耦合关系分析 表 4-1 子系统耦合关系表1.1视检系统
1.2能耗数据采集 1.3 ate系统 1.4 env测试系统 1.5设备状态数据采集 1.6条码数据采集 1.7现场环境数据采集 1.8现场数据录入系统 2.1工业大数据平台 3.1生产计划调度管理 3.2集中采购管理 3.3制造执行管理 3.4用电侧管理 3.5设备管理 3.6指挥控制 3.7系统运维工具 1.1 视检系统-y
1.2
能耗数据采集y
1.3ate
系统-y
y
1.4
env 测试系统y-
y
1.5
设备状态数据采集y
1.6
条码数据采集y
1.7
现场环境数据采集y
1.8
现场数据录入系统-y
2.1
工业大数据平台 y y y y y y y y-y y y y y y y 3.1 生产计划调度管理y-y
3.2
集中采购管理y
3.3
制造执行管理y
3.4 用电侧管理
y
3.5
设备管理y
3.6 指挥控制
y
3.7
系统运维工具y
-从耦合关系可以看出，前端系统（1.x）各个部分之间耦合很小，应用系统（3.x）各个部分之间的耦合也很小。所有的耦合关系都集中在大数据平台，因此大数据平台的建设是最为关键的步骤。
4.3
工业 大数据中心 方案专业文档
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4.3.1
工业大数据平台 框架 4.数据中心各类数据库（关系、非关系数据库）网络服务器计算服务器3.数据网1.前端数据采集系统2.工业防火墙1.前端数据采集系统2.工业防火墙1.前端数据采集系统2.工业防火墙1.前端数据采集系统2.工业防火墙 …… …… 企业网其他应用系统（mes、erp、crm、pdm、plm等）图 4-3 工业大数据平台一般性框架 工业大数据平台分为三部分：1.前端数据采集系统：包括数据采集器、嵌入式软硬件、已经必要的数据调理设备等。
实现前端的各种数据提取，并进行传输编码、协议封装等预处理工作。2.工业防火墙：实现前端设备与数据网中其他设备之间的隔离，以保护设备本身工作状态稳定可靠，不受威胁。
plc、rtu 等设备在过去一般是不接入网络的，自然也不需要安全防护，但在数字化工厂建设的大背景下，设备接入网络是不可回避的问题，因此安全隔离自然也成为必须要考虑的要素。3.数据网：指工业现场的各种传输协议，常见的有
rs485、modbus 等总线形式，大多数采用通用的协议控制器连接即可，技术很成熟，不再赘述。4.数据中心：数据中心的主要任务是:1）数据的存储
2）数据计算 3）数据请求服务响应。在数字化工厂建设的背景下，要求各个业务端的数据能够实现实时流转、实时交叉分析，对数据的逻辑关系和时间关系的正确性提出了严格的要求，只有用大数据技术的方法来实现数据的整体统筹才能解决这个问题。同时，鉴于数字化工厂网智能工厂进化的过程中，需要不断的增加各种数据，添加系统功能等，这要求数据平台具有可扩展性，或者称之为自生长性。因此，本案采用大数据架构来搭建数据中心，可以保证系统良好的开放性，为未来扩展做好准备。4.3.2
工业 大数据平台 特点 该数据平台架构的主要特点有：1.采用大数据平台架构，保证系统的开放性。
如此一来，其他的数据应用系统都可以专业文档
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随时方便的接入到该平台上。同时，也可以保证整个系统的功能可扩展性。因此，这是一个可生长的平台。
2.引入工业防火墙。
在保证数据采集全面的情况下，兼顾设备运行的安全性。制造型企业设备运行可靠性一旦受到威胁，其后果和损失十分巨大，因此必须仔细考虑前端的信息安全防护。3.采用分布式计算架构。
有两层含义：1）采集前端部署计算资源，对现场数据采集所需的信号处理、协议封装、数据预处理或必要的实时处理进行直接计算，将结果直接反馈给数据中心；2）数据中心中，采用虚拟化的方法，实现并行的分布式计算，提高系统运行和计算效率。4.平台软件采用
soa 架构。以服务为中心，将数据与应用软件剥离开，在软件功能增加、修改的时候不影响数据；使系统的可维护性和可扩展性大大增强。4.4
现场层系统 4.4.1 数据 采集方案 4.4.1.1 生产 数据采集 生产数据包括但不限于：1)产品型号 2)产品批次号 3)产品原料来源 4)产品数量 5)产品质检结论 6)产品生产时间戳 数字化工厂生产数据的采集来源于四种：
1)设备自读取：具备通信接口的设备有自带软件将产品生产信息导出，该数据的格式存在不确定性，可能需要规约之后放入系统数据库。
2)传感器采集：在生产关键节点加装传感器进行数据采集，这种方式应科学规划传感器的部署，否则可能会造成数据记录遗漏或错误。
3)电子计数设备：例如扫码枪等，其原理与(2)类似。
4)其他系统导入：通过开放的数据接口，从其他系统导入或导出。
4.4.1.2
设备 数据采集专业文档
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设备数据包括但不限于：
1)设备运行数据：来源于设备本身，以时间戳来标示 2)设备状态数据：异常信息记录 3)设备档案数据：设备 pdm 系统 4)设备维护数据：设备保养、维修数据记录 4.4.1.3 环境 数据采集 环境数据的采集有三种：
1.无线
传感模块 无线传感模块集成了大量传感器，如：烟雾传感器、灰尘传感器、湿度传感器、温度传感器、热释电传感器、光线传感器、气体传感器等。其通信方式采用 wifi、zigbee、mqtt 等，根据需要也可采用有线以太网通信的方式。模块由嵌入式处理器控制，尺寸小巧，架设方便。在接入网络后直接将现场环境数据采集上传至数据中心，数据的应用场景不限于安防、环境监控、工厂虚拟再现等。
无线传感模块制造现场环境数据数据中心 图 4-4 无线传感器模块 2.生物 识别 生物识别技术，常见的是指纹、虹膜、脸相等一系列生物特征提取和识别方法。本案中，采用人体手掌静脉识别技术作为身份识别和授权依据，具有更高的安全性。
该技术的主要优点如下：
1)活体识别：掌静脉图像只有活体才有，非活体是得不到掌静脉特征的；因此无法伪造。
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2)无损伤：采用非接触式被动方法获取生物内部特征，对生物体无任何损害。
3)安全级别高：由于无法伪造，且提取的是生物体的内部特征，其总体安全级别是目前所有生物识别技术中安全级别最高的一种。
生物识别技术可用于车间出入人员管理，设备使用授权等，其授权记录也被纳入大数据平台中。
3.室内
定位 position 室内定位系统采用超宽带技术，对现场人员动行动轨迹进行记录。其接入点可达上万个，选用多维定位模式，定位精度达到厘米级并提供开放的软件接口。在车间安防应用中，其采集的数据可用轨迹回溯、互监放单，多样报警等。在保密性较高的场合尤为适用。
4.4.1.4
数据 服务 数据库 制造现场属离散制造，其数据基数适中，可采用 orale 或 mssql 数据库作数据存储。mssql 可搭建于 windows server 操作系统上，便于后期维护管理。数据库采用主备架构，该架构可提供了一个高效、全面的灾难恢复和高可用性解决方案。自动故障切换和易于管理的转换功能允许主数据库和备用数据库之间的快速角色转换，从而使主数据库因计划中和计划外的中断所导致的停机时间减到最少。主备数据库可在两台服务器上分别布置，见下图：
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图 4-5 oracle data guard 系统 工业 防火墙 在工业现场，对智能设备的安全防护是必不可少的，在通信技术高速发展，设备智能化不断提高的同时，也带来了安全隐患。
尤其是在自动化程度较高的制造现场，如果设备受到恶意代码的攻击，其带来的损失将不堪设想。所以，在设备与网络接口之间架设工业防火墙是十分必要的。
工业防火墙的目的是提供一套可控、可靠、可管理的工控网络纵深安全防御体系。工控防火墙可信网络管理平台的功能包括：检测流经的异常数据，收集、管理黑白名单、智能学习、漏洞挖掘和制定相应安全策略。结合监控、审计模块，有效组织恶意攻击的渗透，实现整个工作站的“白环境”。
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图 4-6 工业控制系统安全保障体系 4.4.2 机器 视觉检测系统 4.4.2.1 总体 架构 完整的视觉检测系统主要由三部分构成：现场工作站、视觉算法层以及数据中心。
首先是现场工作站，它是视觉检测的一个关键环节，也是整个软件系统的基础。现场工作站主要由一些光学设备及自动化运行系统构成。光学系统一般包括工业相机、光源、棱镜等。工业相机一般采用触发式，由检测平台发出的信号触发拍照。自动化设备主要负责传送带运行和筛选环境，这部分可以根据实际情况简化。光学系统的选型和布置是和待测件密切相关的，应根据待测件的状态选择合适的光学配置，这样就可以减少软件系统在处理过程中的压力，提高系统运行效率。
高性能电脑则是视觉算法的载体，它将负责与现场工业相机通信，获取图片，并执行检测。除此之外，它还负责将检测结果反馈给控制器，并如对实时性要求较高，则可能需要高性能的处理器及 gpu。视觉检测系统总体方案见下图：
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图 4-7 视觉检测系统总体方案 4.4.2.2 工作 流程 当物料经过相机时，传感器将触发一个脉冲信号通知相机进行拍照。视觉软件的数据接收线程将通过千兆以太网或 usb 从相机中异步获取图片数据。在实时性要求较高的场合，相机应根据需要慎重选择。图片的分辨率、清晰度、物体在图中的大小、图像曝光度及图像的颜色通道等都应该被综合考虑，拍摄的照片应尽可能的减少图像算法的预处理工作量，以保证对运行时间的优化集中在软件层面，下图为 led 视觉检测流程示意：
图 4-8 led 视觉检测软件流程图
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软件将在现场终端上实现。在收到图片信息后，接收线程准备异步读取下一张图片，并等待残次检测完毕。同时，缺陷检测线程池内的线程将被激活，开始对图片数据进行分析，图形算法的主体将在此过程中完成。
线程池采用等待句柄保持同步，即当某一线程执行完毕后将结果放入传输队列，随即被挂起，等待其他所有线程进入终止态。当所有检测线程进入终止态后，数据处理线程被激活，同时触发下一次图像采集。
数据处理线程将在第一时间判断是否存在瑕疵，根据瑕疵优先级向 plc 发出对应 ng 信号，数据同时被送往其他线程。这些数据包括每项检测的基本参数指标、瑕疵品的细节参数、时间戳以及产品批次等信息。这些数据将存放在大数据中心，供其他系统调用，向企业管理者和工艺人员提供产线状态报告。
4.4.2.3
数据 集成图 4-9 视觉系统在企业生态圈示意图 机器视觉核心是视觉算法，而经过的复杂算法产出的珍贵数据应该被充分的利用起来。将检测结果发给自动化设备完成视觉筛选是视觉系统的主要职责，但是这样并没有对产品出现残次的根源进行进一步的挖掘。所以视觉算法产出的数据应当被放入企业数据中心，从中提取有用数据。例如，对于每件检测到的残次品，它的批次、产品制造工艺、原料供应商、缺陷类型、缺陷程度、生产人员等信息都将在数据中心中体现。其中视觉系统提供与缺陷相关的参数，这便和企业原有的产品管理、供应商管理、客户管理、制造执行等系统互联起来。通过分布式计算从中发掘出有用的信息，从而进一步提升产品的质量及生产效率。
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4.4.2.4
实际 应用 激光 io 触发的方式通常要求机械臂在抓取待测件前待测件的姿态保持固定。因为系统中不存在反馈，机械臂只知道有待测件进入测试区域，并不知道待测件的姿态，这就要求在传送带末端设计相应的机械结构是的 io 触发时被测件处于特定姿态，让机械臂进行准确的抓取和放置。图 4-10 待测物体识别
图 4-11 抓取位置获取 引入机器视觉系统可以很好的解决这个问题。机器人和工业相机的结合使整套系统形成了一个闭环网络。无论待测件以什么姿态进入，工业相机和机械臂都可形成一条的反馈回路，实时追踪被测件的位置和姿态，从特定的位置抓起被测件并插入测试槽中。即使有多个被测件进入，视觉系统也能从容应对。如有杂物进入识别区，还可将其识别触发报警，避免可能带来的损失。
针对本案，测试平台可采用固定式相机搭配线性光源的结构，易于安装和配置。视觉系统同样采用千兆以太网通信，其数据吞吐量大，不但可以与机械臂协同工作，还可以将出现
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欢迎下载的异常或测试不过的图像信息经工业以太网发送至云端数据中心。
视觉机器人系统可以充分发挥信息自动化的优势，实现与大数据平台和 mes 系统对接，为技术人员提供完备的数据流，从而形成更加系统的测试体系。
4.4.3
生产 测试 管理平台 4.4.3.1 总体 框架图 4-12 测试互联网架构 从图中可以看到，每个测试台被当做一个数据生产终端，通过互联网进行连接，构成测试互联网。
测试台之间通过通用的工业互联网协议实现数据交互，而每一个测试台内部则采用 visa（virtual instrument software architecture）协议实现控制指令和数据交互，而支持的主要总线形式包括 rs232、rs485、usb、gpib、tcp/ip 等。
系统的功能逻辑关系见下图：
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测试台1测试上位机及自动测试软件visa测试仪器温箱其他测试设备测试台2测试上位机及自动测试软件visa测试仪器温箱其他测试设备测试台n测试上位机及自动测试软件visa测试仪器温箱其他测试设备… … 交换机安全隔离数字化工厂数据平台 测试数据库 产品数据库 其他数据库服务器图 4-13 测试互联网功能逻辑框图 4.4.3.2平台 功能 在数字化工厂的测试管理平台不能单纯的当做一个个独立工作的测试台来考虑，另外，测试管理平台的软件功能也不再只是实现简单的自动化测试和数据采集，而是应当把被测产品的信息、测试工具管理、测试数据管理、测试任务管理等功能进行融合，满足测试工作在数字化工厂运作方式中的要求。
本案的测试管理平台软件的主要功能有：
1.测试任务管理功能：根据生产的需要，对指定型号的产品进行测试任务定义和下发，并跟踪测试过程，检查测试任务进展的状态。
2.被测产品信息管理：将被测产品与测试数据进行融合，便于未来对测试数据与产品之间的交叉分析。
如果企业已有 pdm 系统，则可以与之对接，直接使用其提供的产品信息。3.测试软件工具集成化管理：该软件平台提供一个综合的集成图形界面，将测试过程中需要使用的各种测试工具都“包”在该界面中，类似于一个软件容器，用户可以通过该用户界面对测试工具进行访问，避免测试工具的碎片化，易于管理。
且测试工具的添加和删除可以根据用户的需求进行增减。4.测试设备状态管理：产线中的测试设备由于使用频率高，维护频率也远高于研发使用场景。
该软件同时提供测试设备的健康状态管理，以协助用户对测试设备进行维专业文档
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修、校准等维护。
5.测试数据管理：该软件以大数据架构的工业数据平台作为数据管理支撑，为用户提供数据的存储、查询、导出、计算等功能。
6.测试数据分析功能：为用户提供数据的常见统计、交叉、可视化等处理软件工具。
7.自动报表功能：自动生成用户需要的测试报告，并自动存入数据平台中，便于未来查阅和追溯。
测试数据管理平台软件界面截图如下：图 4-14 测试数据管理平台软件截图 4.4.3.3平台 特点 1.是一个完全按照数字化工厂需求设计的基于互联网架构的测试平台。
2.采用
visa 架构设计测试工具软件，对仪器设备的型号有广泛的支持性。3.采用分布式部署架构，特别适合生产测试场景。
4.集成化的测试工具和数据管理客户端软件，将生产测试过程中的各种过程数据采集工具都进行了整合，避免了工具的碎片化。
5.以大数据架构的数据平台支撑测试数据的后处理，可以很方便的与工厂的数据平台进行对接和融合。
6.系统架构为开放式。
可以不影响原有系统工作的情况下自由的增加测试台或测试软专业文档
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件工具。
7.是一个以测试数据为核心设计的测试管理平台。
一开始的时候就是为测试数据的采集和利用设计的，数据的后处理功能和可扩展性好。8.仪器驱动层为开放式设计。
可以很方便的添加新的仪器型号，或利用原有的仪器设备，而不需要对测试流程管理软件进行修改。软件架构。
4.4.3.4
操作 自动化 方案 操作自动化的主要目标是实现将待测件从传送带入口到测试平台再到传送带出口的过程。整个过程无需人工干预，结合自动化测试设备，最终实现无人测试。待测件机器人测试平台良品次品生产部以太网 图 4-15 自动测试流程图 当被测件加工完毕后，从传送带上被分配到测试子系统，在进入测试系统范围后通过激光或机器视觉发出一个就位信号。这时机械臂开始动作，将待测件抓起，准确放置到指定地点，测试过程启动。测试完成后将返回测试结果，如果不通过则机械臂将其分配到残次品流水线，合格则分配到良品流水线。在这期间产生的所有流程数据、测试数据都将被记录。
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图 4-16 自动测试平台结构示意图 采用工业机器人作为生产与自动测试平台间的桥梁，不仅可以提高效率，还为今后进一步升级改造打下了基础，其带来的优势主要有：
1)快速、准确、高效； 2)便于集成，提供以太网口，可与大数据平台及 mes 系统高效融合； 3)安装角度自定； 4)编程门槛低，灵活度高，可根据具体需求进行二次开发； 5)可搭配机器视觉等子系统，持续升级。
工业领域中使用的四轴、六轴的小型机器人已具有很高的灵活性和快速性，同时兼顾了准确性，其重复定位精度通常可达±0.02mm，可满足九州公司中对测试件抓取、放置，甚至接插的需求。
小型机器人的负载通常在 3kg 至 10kg，可根据待测件类型进行考虑，如成品测试通常比板测要求负载量更大。末端的抓取结构可根据被测件选用机器爪或真空气泵，在对空气气体洁净度需求较高的场合，通常选用前者，当然也可以选用实验室级别的机械臂。
4.4.3.5
测试 自动化方案 测试台的自动化主要通过两个渠道来实现：1.通过矩阵开关和适配器实现被测件和测试设备之间连线关系的自动化切换。
2.通过软件控制被测件、矩阵开关、适配器和测试仪器实现测试流程，完成自动化的测试和数据采集，并通过数据通信接口将测试数据上传到数据中心。
测试台的系统逻辑构成框图如下：专业文档
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环境试验设备工作站或pcdut仪器设备矩阵开关、适配器visa协议总线 图 4-17 测试台系统构成逻辑框图 测试平台为面向各种不同型号的被测件，需要充分考虑被测信号与测试仪表的连接和路由问题。通常采取通用开关矩阵解决测试信号与仪表的路由问题、采取专用适配器解决被测件信号与通用开关矩阵连接问题。示意图如下：
高频通用开关矩阵mxn网络低频通用开关矩阵mxn网络仪表1 仪表2 仪表n … 仪表1 仪表2 仪表n …专用适配网络高频低频被测件 图 4-18 通用开关矩阵及适配网络路由方式示意图 开关矩阵采用 mxn 的网络形式，可以将开关矩阵两侧的任意两个端口或多个端口进行路由和导通。为控制矩阵规模和可靠性考虑，将测试信号按频率的高低进行划分，高频信号配备高频开关矩阵网络，低频信号配备低频开关矩阵网络。开关一般由 ttl 电平进行控制，而 ttl 电平的产生由控制电路板构成。控制电路板的输入接口是 rs232、gpib、usb 或 tcp/ip等常见的 visa 协议，其输出口是 gpio，可以配置为需要的 ttl 电平输出。
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专用适配器作为被测件与通用开关矩阵的接口转换匹配模块，可以将不同被测件的借口类型转换为高频、低频信号连接端口集合，与通用开关矩阵相连。因此，针对不同型号的被测件，需要专门设计专用适配网络，以匹配不同信号被测件的不同接口形式和数目的要求。专用适配网络的设计示意如下：
图 4-19 接插线适配器设计示意图 航空电子设备模块的接口类型和数量较多，更换被测模块时相关的连线操作较为繁琐和浪费时间。适配器的接口设计和特定模块的接头类型、位置、数量相对应的相匹配，将模块的所有接头集成在适配器上，通过操作适配器，一次性完成对整个模块的接插线操作。通过适配器内部的转换，可以将各个信号经由相对比较统一的接线簇与通用开关矩阵相连。同时，可以将各模块测试所需的一些外部配件，如衰减器、功分器、合路器、滤波器等集成在专用适配盒内，最大程度避免接线难度。
4.5
应用层 系统 4.5.1 智能仓储系统 方案 4.5.1.1 仓储 管理 仓库管理的目标如下：1.系统联网运行，仓库的库存信息能够实时地、准确地共享,方便各部门、科室、人员的查询和使用。
2.实现仓库对物料的信息化管理,将区位化和等精细化管理思想运用于系统中，相关人员通过对系统的查询，均能够得到所需查询物料准确的数量信息和精确的位置信
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息。
3.系统的库存信息可以实时反馈给数据流上游的采购部门、财务部门等,具体信息由系统按规范格式自动生成，从而减少相关人员对物料信息的人工输入，大大降低由人工二次输入引起的错误。
4.系统能够保证信息的安全性，区分各类人员对系统的使用范围和操作权限，权责明晰。
仓库管理可分为 5 个主要功能模块：出入库管理、库存管理、盘存管理、库存预警管理。 出入库管理 主要分为出库管理和入库管理两个部分。入库管理又可以分为入库和入库记录查询。入库是指对库存进行一次增加操作，入库记录查询指的是对历史的入库操作信息进行查询。出库管理与入库管理类似，也包括出库和出库记录查询。
出入库管理模块出入库管理员入库入库信息查询出库出库信息管理 图 4-20 出入库管理用例图 库存 管理 库存管理模块主要是对仓库信息、物料信息的维护,以及库存信息的展示。仓库信息、物料信息的维护主要包括仓库信息和物料信息的添加、删除、修改等功能。库存信息的展示包括当前库存状态以及库存查询统计和各种报表生成。其中当前库
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存状态能提供即时库存；信息查询要提供对各类信息的综合查询功能，主要包括仓库基本信息查询，物料基本信息查询，库存信息查询以及出入库记录查询。
库存管理模块库存管理员货物信息维护仓库信息维护库存展示出库入库移库修改物料信息删除仓库修改仓库信息当前库存信息信息查询生成各种报表还库 图 4-21 库存管理用例图 其中信息查询又包括仓库基本信息查询，货物基本信息查询，库存信息查询以及出入库记录查询。
信息查询库存管理员仓库基本信息查询货物基本信息查询出入库记录查询库存信息查询 图 4-22 库存信息查询用例图 盘存管理：
：
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库存盘点是库存管理的日常工作。该模块主要分为库存盘点和物料报损两部分，其中库存盘点又包括冻结盘点和循环盘点两种。库存盘点提供年终、月终结算处理；支持按数量、单价、金额的明细核算及统计分析；完成物料收发存的成本核算，能够正确及时的核算出材料成本；提供暂估入出库成本计算、差异核算、出库差异分摊、凭证生成等业务处理；提供业务和财务的对帐功能能与业务及财务系统实时集成，保证业务财务信息的一致。
盘存管理模块盘存管理员库存盘点货物报损冻结盘点循环盘点 图 4-23 盘存管理用例图 库存 预警管理：
适量的库存是保证生产不间断进行的重要保证,随着生产过程的持续进行,物料不断的被消耗。由于物料的采购通常要受到供方生产周期、货运周期等诸多因素的影响,因此从采购指令下达到物料进入库房之间存在着一个提前期。所以,物料补充指令的下达应该在提前期之前做出。因此,为了确保在最合适的时间发出物料补充指令,从而保证供应安全,必须对库存进行监测。另一方面,如果有库存过量,会造成资金的极大占用和浪费,因此在库存管理过程中,一方面要预防缺货的发生,另一方面还要防止出现库存积压状态。
库存预警管理模块决策中心决策系统库存积压预警库存缺货预警过量缺货 图 4-24 库存预警管理用例图 关于库存的控制有多种方法,其中定期订货法需要对库存进行固定周期的监测,由于这种检测方法的固有周期性,其监测结果经常会出现尚未到达临界订货点即进行补充的状况；mrp 对库存的控制则是基于对物料需求进行统筹、有效的科学分
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析基础之上的；jit 则是在库存管理高度有效运转的前提下追求零库存控制策略。
4.5.1.2
备料 辅助 传统的仓库具有空间利用率低、灵活性差、差错率高、扩展性能差、联动性差等缺点。在数字化仓库建设中，备料辅助系统（可看做是仓储物流系统）的作用是快速存放和取用所需的器件或产品。其结构如下图：
备料辅助系统自动化高架库 自动化输送 自动物料追踪 人机交互 仓储综合管理端拾器具存储 端拾器具输送 端拾器具追踪 人员操作指示仓库管理相关内容图 4-25 备料辅助系统结构图 自动化高架库：用自动化堆垛机、货架系统实现物料存取； 自动化输送系统：用自动化输送装备实现物料的交接和搬运； 自动物料追踪系统：用 rfid 实现物料操作过程的追踪； 下图为一个自动化备料系统仿真设计图：
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图 4-26 自动化备料系统仿真示意图 在系统设计中需要考虑的因素有如下：
托盘物品：存放对象、物料重量、物料尺寸等 空托盘垛：存放位置、顶层高度等 组合式货架：材料、尺寸、间隙等 堆垛机：载荷参数、控制方式、速度 输送机：agv 小车参数、传送带参数 下图为一个备料系统硬件组成示意图：
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图 4-27 自动化备料系统物理组成示意图 自动化备料系统的软件设计以物料管理系统提供的信息为参考，在生产计划阶段，下发命令到仓库，取料，并更新仓储数据；在采购阶段，物料入库数据自动更新，并反馈给生产计划部门以准备生产。
4.5.2
项目 管理 系统 方案 4.5.2.1 项目 管理 项目管理的一般流程见下图：专业文档
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订单评估是否立项成立项目小组是研发规划设计定型产品试制小批量生产批量生产生产预估计划否是否完成结束是否 图 4-28 项目管理一般流程 项目管理包括如下内容：
1.项目任务管理
根据企业情况，项目任务的来源分为订单来源和生产预估计划来源。订单来源指企业接收到新产品订单后，成立项目管理小组，任命项目经理对该项目的全过程进行管理，专业文档可修改
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其过程包括研发规划、设计定型、产品试制、生产准备、小批量生产、批量生产。生产预估计划来源，指企业根据往年情况，能预估其固化产品在今年的需求量，从而指导生产计划的制定，对于这种项目来源，项目流程一般仅为批量生产。
2.项目状态管理
项目立项之后，项目组成员即可根据对应权限对项目状态进行管理。包括项目状态及进度查询、项目状态更新、项目暂停、项目终止、项目内容更改、项目负责人更改、项目合并等。4.5.2.2
成本 管理 成本控制是企业的一项重要的工作内容。企业通过对成本的计划、控制、监督、考核和分析等来促使企业各单位与部门加强管理，不断优化资源的利用，努力降低成本，提高经济效益。成本管理系统就是通过对于成本的不同方式的确认、计量、分析和比较，确保这种系统控制能最终落实到资源消耗上。使得企业的管理者能够得到更加准确和及时的数据。成本管理 er 关系见如下几图：
产品成本核算多方法分摊项目成本核算成本管理人员项目自定义用户成本定义 图 4-29 成本用例示意图
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单产品消耗事前分析细分成本要素事中分析成本分析人员产品料工费成本核算分析管理事后分析分产品分析 图 4-30 成本核算分析用例示意图 成本分析人员成本数据多系统集成管理库存管理人员存货管理人员 图 4-31 多系统集成管理用例示意图 成本管理系统承担的工作是计算出生产计划中，成本消耗和产品的产出之间的投入产出比。针对产品和项目核算出产品料工费，可以统计出单位产品的材料成本消耗。另外成本管理系统还可以根据采购的原材料而把成本细分，根据产品的工序和结构，对产品进行成本细化分析。
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项目成本项目周期项目人员项目费用项目名称 图 4-32 项目成本信息 er 图 同时，根据产品的常规投入，制定产品的成本标准，这个标准是在一定的物价水平和劳动力价格下制定的成本标准，而根据标准成本，在每一批次的产品中计算出实际成本在各项之间，计算出实际成本和标准成本之间的数据差额，从而改进成产工序等，从而更好的实现产品成本或者项目成本的更好控制。
产品成本产品名称材料费用产品数量人工费 图 4-33 产品成本信息 er 图 在项目的成本核算分析中，根据项目的周期，首先进行事前成本分析，根据项目的程度，对项目进行事前的成本的预估计，对包括劳动力、原材料成本、车床损耗、生产损耗等进行预先的成本估计，以期对项目的成本进行大概的预估计。
然后在项目进行的过程中，分阶段，分周期的对项目成本进行阶段性分析，对之前的成本花费进行汇总，并且根据原先制定的计划，对成本花费与以后的花费进行修正或者调整，以使其按照预先估计的方向进行发展。最后，项目的完成阶段，对成本进行事后分析，对项目成本的事后分析，包括多方面的分析，包括对项目中花费的汇总和总结，对项目进行完整的成本分析。
同时，每一个产品是由多个工序实现的，在计算整体生产成本的同时，还需要对每一步骤，或者分产品进行投入产出分析，以使其达到最高的成本效率控制。同时，对产品成本和项目的成本分析结果都应该在多系统子模块之间进行数据共享。使各个模块都可以对产品或者项目的成本进行更好的把握和掌控，最终实现整个生产效率的完美提高。
4.5.2.3
风险 管理 项目风险管理是指对项目风险从识别到分析乃至采取应对...公司智能制造规划 智能制造战略规划篇四
现代制造技术
1142813203 吴文乐
摘要：现代制造技术是在传统制造技术的基础上, 不断吸收和发展机械、电子、能源、材料、信息及现代管理技术的成果, 将其综合应用于产品设计、制造、检验、管理服务等产品生命周 期的全过程, 以实现优质、高效、低耗、灵活、清洁的生产技术模式,取得理想的技术经济效果的制造技术的总称传统的自动化生产技术可以显著提高生产效率，然而其局限性也显而易见，即无法很好地适应中小批量生产的要求。随着现代制造技术的发展，特别是自动控制技术、数控加工技术、工业机器人技术等的迅猛发展，柔性制造技术(fmi)应运而生。
关键词：现代制造技术；自动控制技术；柔性制造技术
1.现代制造技术发展综述
现代制造技术在系统论、方法论、信息论和协同 论等的基础上形成制造系统工程学，是一种广义制造的概念，亦称之为“大制造”的概念，它体现了制造概念的扩展。广义制造概念的形成过程主要有以下几方面原因[1]。
1).制造设计一体化。体现制造和设计的密切结合，形成了设计制造一体化，设计不仅是指产品设计，而且包括工艺设计、生产调度设计、质量控制设计等。
2).材料成形机理的扩展。现在加工成形机理明确地将加工分为去除加工、结合加工和变形加工。
3).制造技术的综合性。现代制造技术是一门以 机械为主体，交叉融合光、电、信息、材料等学科的综合体，并与管理科学、社会科学、文化、艺术、人机工 程、生物工程和生命科学等相结合，拓展了新领域。现代制造技术应包括硬件和软件两大方面，硬／软件工具、平台和支撑环境有了很大的发展。
4).产品的全生命周期。制造的范畴从过去的设计、加工和装配发展为产品的全生命周期，包括市场调研、设计、制造、销售、维修和报废处理等。
5).生产制造模式的发展。计算机集成制造技术 是制造技术与信息技术结合的产物，集成制造系统强 调信息集成，其后出现了柔性制造、敏捷制造、虚拟制 造、网络制造、大规模定制、绿色制造、智能制造和协 同制造等多种制造模式，有效地提高了制造技术的水平，扩展了制造技术的领域[2]。
现代制造技术的发展主要沿着“广义制造”或称 “大制造”的方向发展，其具体的发展可以归纳为四个方面和多个大项目[3]，如图1所示：
图1：现代制造技术方向
针对现代制造技术，本文从柔性制造技术的角度对现代制造技术进行学习，对柔性制造在实际中的应用进行深入的研究；
2.柔性制造
2.1 柔性制造简述
所谓“柔性”，是指制造系统(企业)对系统内部及外部环境的一种适应能力，也是指制造系统能够适应产品变化的能力。柔性可分为瞬时、短期和长期柔性[4]。瞬时柔性是指设备出现故障后，自动排除故障或将零件转移到另一台设备上继续进行加工的能力；短期柔性是指系统在短时期内，适应加工对象变化的能力，包括在任意时期混合进行加工2种以上零件的能力；长期柔性则是指系统在长期使用中，能够加工各种不同零件的能力。迄今为止，柔性还只能定性地加以分析，尚无科学实用的量化指标。因此，凡具备上述3种柔性特征之一的、具有物料或信息流的自动化制造系统都可以称为柔性制造系统。柔性制造技术是计算机技术在生产过程及其装备上的应用，是将微电子技术、智能技术与传统制造技术融合在一起，具有自动化、柔性化、高效率的特点，是目前自动化制造系统的基本单元技术[5]。
柔性制造技术是对各种不同形状加工对象实现程序化柔性制造加工的各种技术的总和[6]。柔性制造技术是技术密集型的技术群，我们认为凡是侧重于柔性，适应于多品种、中小批量(包括单件产品)的加工技术都属于柔性制造技术。目前按规模大小划分为[7]：
(1)柔性制造系统（fms）：关于柔住制造系统的定义很多，权威性的定义有：美国国家标准局把fms定义为：“由一个传输系统联系起来的一些设备，传输装置把工件放征其他联结装置上送到各加工设备，使工件加工准确、迅速和自动化。
(2)柔性制造单元（fmc）：m s是fms向廉价化及小型化方向发展的一种产物，它是由l～2台加工中心、工业机器人。数控机床及物料运送存贮设备构成，其特点是实现单机柔性化及自动化，具有适应加工多品种产品的灵活性。迄今已进入普及应用阶段。
(3)柔性制造线（fml):它是处于单一或少品种人批量非柔性自动线与中小批量多品种fms之间的生产线。其加工设备可以是通用的加工中心，cnc机床；亦可采用争用机床或nc专用机床，对物料搬运系统柔性的要求低于fms，但生产率更高。它是以离散型生产中的柔性制造系统和连续生过程中的分散型控制系统(d c s)为代表，其特点是实现生产线柔性化及自动化，其技术已日趋成熟，迄今已进入实用化阶段。
(4)柔性制造工厂(fmf):fmf是将多条fms连接起来，配以自动化屯体仓库，用计算机系统进行联系，采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整f m s。它包括了cad／cam，并使计算机集成制造系统(cims)投入实际，实现生产系统 柔性化及自动化，进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。fmf是自动化生产的最高水平，反映出世界上最先进的自动化应用技术。它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体，以信息流控制物质流的智能制造系统(ims)为代表，其特点是实现工厂柔性化及自动化[8]。
2.2柔性制造所采用的关键技术
1.计算机辅助设计未来cad技术发展将会引入专家系统，使之具有智能化，可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术，该项新技术是直接利用cad数据，通过计算机控制的激光扫描系统，将二维数字模型分成若干层二维片状图形，并按二维片状图彤对池内的光敏树脂液面进行光学扫描，被扫描到的液面则变成固化塑料，如此循环操作，逐层扫描成形，并自动地将分层成形的各斤状固化塑料粘合在一起，仅需确定数据，数小时内便呵制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。
2.模糊控制技术模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊摔制器具有自学习功能，可在控制过程中不断获取新的信息井自动地对控制量作调整，使系统性能大为改善，其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更引起人们极大的关注。
3.人工智能、专家系统及智能传感器技术迄今，柔性制造技术中所采用的人工智能大多指基础规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理，求解各类问题（如解释、预测，诊断、查找故障、设汁、计划、监视、修复、命 令及控制等）。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合，因而专家系统为柔性制造的诸方面工作增强综合性。展望未来，以知识密集为特征，以知识处理为手段的人工智能（包括专家系统）技术必将在柔性制造(尤其智能型)中起着非常重要的关键性的作用。目前对未来智能化柔性制造技术具有重要意义的一个正在急速发展的领域是智能传感器技术。该项技术是伴随计算机应用技术和人工智能产生的，它使传感器具有内在的“决策”功能。
4.人工神经网络技术人工神经网络(ann)是模拟智能生物的神经网络对信息进行并处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域，神经网络不久将并列到专家系统和模糊控制系统，成为现代自动化系统中的一个组成部分[9]。
3.国内现代制造技术状况
近年来，世界各国都投入了巨大的财力和物力，强化作为光机电一体化制造业基础的先进制造业的技术和产业发展的战略研究。美国、德 国、日 本 等 国 已 经 开 发 出 了 数 控（nc）、计算机数控（cnc）、直接数控（cam）、计算机集成制造系统（cims）、制造资源规则（mrp）、柔性制造单元（tmc）、柔性制造系统（fms）、机器人、计算机辅助设计／制造（cad／cam）、精益生产（lp）、智能制造系统（ms）、并行工程（ce）和敏捷制造（am）等多项现代制造技术与制造模式。这些技术的推广与应用，不仅使本国企业的国际竞争力得到巩固，也使得世界先进制造业发展迅猛[10]。我国制造业市场的巨大潜力，为现代制造技术发展提供了广阔的市场空间。但是，与制造业发达国家和地区相比，国内的现代制造技术的研发与市场拓展还不均衡。其中，国内机械基础件制造行业中的数控化率极低，不足1.6%，先进加工工艺、技术和装备的普及程度不足10 % ；cad／cam 系统应用的普及率在国内骨干企业仅有35%，产业规模较小。另外，在相关行业中如印刷业、电力行业和医疗器械行业等，技术装备的低数控化率也远不能满足市场对中高档先进产品的需求。纵观国际制造业的竞争与发展，面对国际、国内两个制造业市场的日渐融合，如何立足国内制造业的市场需求，整合分散的科研与企业资源，尽快形成自己在先进制造产业竞争中的技术优势，已经是摆在我国制造业面前的迫在眉睫的课题了[11]。
总之，重视制造业和现代制造技术已成为全球化的大趋势。现代制造技术不是一项具体技术，而是利用系统工程技术将各种相关技术集成的一个有机整体；现代制造技术是一种动态技术，而不是一成不变的，它需要不断吸收各种高新技术成果，并将其渗透到产品的所有领域，结合成一个有机整体，实现优质、高效、低耗、清洁和灵活的生产[12]；现代制造技术的目的是提高制造业的综合效益，其不摒弃传统技术，而是有赖于不断用科技新手段去研究它和传承它，并应用科技新成果去改造它和充实它；现代制造技术在强调环境保护的同时，还强调各专业学科之间的相互渗透、融合和淡化，并消除其间的界限。我国先进制造技术的发展应结合自身的特点，形成特色，大力发展一些关键前沿技术，比如新一代材料成型技术、微米及纳米技术、快速原型制造以及智能制造等[13]。在不久的将来，现代制造技术将得到更大的发展和壮大，发展和应用先进制造技术是每个国家为提高企业的国际竞争力和技术创新能力的必然选择。
参考文献：
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公司智能制造规划 智能制造战略规划篇五
智能制造是先进制造技术的最新的制造模式之一，智能制造系统是一个信息处理系统，它的原料、能量和信息都是开放的，因此智能制造系统是一个开放的信息系统。智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术。智能制造是新世纪制造业的发展方向。由于其实施方案可以在整个制造的大系统(产品的全生命周期)进行，也可以在单元技术(例如模具设计专家系统、数控机床诊断专家系统、智能机器人等)上逐步推进，从经济性、实用性讲，也是我国实现制造业跨越发展的必经之路。引言
智能制造「‘」(工m:intelligent manufacturing)是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。并对人类专家的制造智能进行收集、存储、完善、共享、继承和发展。1.1智能制造系统概述
智能制造系统「2」就是要通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉与机器人控制等来对制造技术的技能与专家知识进行模拟，使智能机器在没有人工干预情况下进行生产。智能制造系统就是要把人的智力活动变为制造机器的智能活动。智能制造系统的物理基础是智能机器，它包括具有各种程序的智能加工机床，工具和材料传送装置，检测和试验装置，以及装配装置等。1.2智能化制造的特点
川智能化制造技术以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，提高产品对动态多变市场的适应能力和竞争力为目标。
(2)智能化制造技术不局限于制造工艺，而是覆盖了市场分析、生产管理、加工和装配、销售、维修、服务，以及回收再生的全过程。
(3)智能化制造强调技术、人、管理和信息的四维集成，不仅涉及到物质流和能量流，还涉及到信息流和知识流，即四维集成和四流交汇是智能化制造技术的重要特点:
(4)智能化制造技术更加重视制造过程组成和管理的合理化以及革新，它是硬件、软件、智能(人)与组织的系统集成。
2.智能化制造数控设备的关键技术
机械制造设备的智能化、网络化、以及对神经元网络、云计算技术的研究与应用，使机械制造工)‘智能化技术得到了跨越式的发展，可以说这是又一次具有划时代意义的工业技术革命。目前，智能化制造数控设备的关键技术，除了机械主体以外，主要是由智能数控系统技术、智能感知技术、智能自适应技术、智能神经元网络技术、智能云计算技术和智能专家系统等主要技术构成。
(1>智能化数控系统数控设备智能化的发
展是以数控系统完善的软硬件功能及高灵敏度、高精度感知检测系统为基础，以适应智能化、信息化、数字化集成技术发展的要求。为追求数控设备加工效率和加工质量，数控系统不但有自动编程、前馈控制、模糊控制、自学习控制、工艺参数自动生成、三维刀具补偿、运动参数动态补偿等智能化功能，并有故障诊断专家系统，使自诊断和故障监控功能更趋势完善。伺服驱动系统智能化，能自动感知负载变化，自动优化调整参数。如发那科推出的hrv控制，通过共振追随型hrv滤波器，可以避免因频率变动而造成设备的共振。通过融合旋转伺服电动机，高精度、高响应和高分辨率脉冲编码器，实现高速和高精度的伺服控制，保证极其平稳 的进刀。
(2)智能自适应控制技术自适应控制分为 工艺自适应和儿何自适应。工艺自适应又分为
最佳自适应控制系统(aco)和约束式自适应(acc)。自适应控制自20世纪60年代已开始研究，但用于生产实践尚不普遍。目前应用面较广的还是结构简单的acc系统，已用于铣、车、钻、磨、电加工和加工中心等机床上;而aco多用于加工因素相对简单的磨削和电火花加工(ed m)上。影响加工的因素很多很复杂，不仅建立数学模
型困难，而且要实时采集和实时调整参数也有很大难度，有待深入研究。(3)智能化神经元网络技术最智能的莫过于人的大脑，人工神经元网络
(ann)是一种模拟
人的神经结构，即类似人的大脑神经突触连接的结构进行信息处理的复杂网络系统。人工神经网络具有自学习功能、联想记忆功能、非线性映射功能和高速寻找优化解的功能等。目前，神经元网络多用于数控设备可靠性预测和优化工艺参数方面，神经元网络在机床数控系统方面的研究与应用尚不多见。随着神经元网络技术的发展，在数控机床方面的应用可能会有很好的前景，或许会把数控系统的智能化水平推向高级阶段。未来儿年希望能有一个较快的发展。(4)智能专家系统专家系统是一个智能计算i机程序系统，其专家知识库中含有某个领域大量的l专家知识与经验，就是利用这些专家知识、经验和土解决问题的方法来处理该领域的技术问题。它能够f应用人工智能技术，根据该专家系统中的知识和经验进行推理和判断，模拟专家的决策过程，来解决·需要专家处理的复杂问题。目前，数控设备领域尚l缺乏这种专家系统。(5)云计算将把智能化制造推向更高级阶右段国外工业技术发达国家的大型工业企业、研究机构和高等院校对云计算的研究和发展都极为重视，之认为这是一种具有划时代意义的技术。如美国宇航!局和通用汽车公司都在研究和应用云计算技术;我1国北京建有云计算基地，华为技术有限公司和tcl集团也都特别关注云计算的发展、研究和应用。3.智能化工厂
智能化机械工)‘是以“智能化”为核心，以智能化、数字化、网络化为主要特征的生产、经营实体。智能化工)‘将逐步分层次实现。智能工业机器人在智能自动化制造工)‘中扮演着重要角色。(1>智能工业机器人在智能化数控设备中
除了各种数控设备和相关数控配套设备以外，智能工业机器人在智能制造单元、智能制造系统和智能制造工)‘中具有重要作用。
(2)智能化自动化工)‘在各种智能化自动化数控设备的基础上，智能化工)‘将由工厂‘局部智能自动化、逐步分层次地发展到全工)‘智能自动化和社会化智能制造。
第一层次:单机或单元智能自动化。
单机或单元智能自动化，可以实现长时间无人值守。国内外都有用于生产 的实例。
第二个层次:生产制造系统智能自动化。
在第三代“智能机器人化单元”的基础上，实现计算机网络控制生产车间全自动化系统。包括毛坯仓储管理，再制品仓储管理，成品零件仓储管理及其搬运、装卸、装配作业和质量检验等。
第三个层次:智能化数字化网络制造系统。
在第二层次生产制造系统智能自动化的基础上，配置网络综合管理系统，来实现全工)‘的智能化数字化网络制造。智能化工)‘的实现主要是靠信息通信技术(ict)和智能网络的可靠运行加以保证。具有实时资料搜集与传输功能、高效能计算机与分析预测功能、远程监控与诊断功能及模拟功能等。智能化工)‘最核心的部分是生产过程和全面经营运行的智能自动化，包括设计智能化，生产排序自动化，生产线自动化，测试检验自动化，仓储自动化，电力管理智能自动化等等，进一步发展到自动化无人化工)‘(绝大多数设备可以无人值守)。
第四个层次:智能化社会化生产。
智能化网络化社会化制造，将山企业内部局域网经因特网向企业外部传输。这就是所谓的internet/intranet。网络可使企业与企业之间进行跨地区协同设计、协同制造、信息共享、远程监控、远程诊断和服务等。网络能为制造提供完整的生产数据信息，可以通过网络将加工程序传给远方的设备进行加工，也可远程诊断并发出指令调整。网络使各地分散的数控机床联系在一起，互相协调，统一优化调整，使产品加工不局限于一个工)‘内而实现社会化生产。智能化社会化制造能够借助internet网实现跨行业、跨国际智能化制造，进人internet/intranet时代。云计算借助internet网整合了计算机资源，为智能化制造开了先河。智能化网络化社会化制造将引领社会和全球资源的整合与优化运用，同时将有效地提高人类的生活质量，逐步地减少人类的体力劳动而扩大脑力劳动的比重，进入知识社会，智能社会。
智能制造具有高科技高水平的先进制造系统，面临一些极具挑 战性的问题。当然也需要我们投入大量的研究去攻克这些技术难题。产品和制造过程的数字建模理论及混合约束求解方法，几何表示与推理在运动规划、抓取、夹持、装配、nc加工、计算机视觉、测量中的应用，制造技能和制造知识的表示、获取与推理。智能制造单元的agent建模及智能制造系统的多agent建模理论、多agent系统学>-j及重构理论、多agent系统动力学分析方法及性能评价标、多agent系统规划、调度、控制与协调等。制造资源的holon模型holonic系统组成及其分别式协调与控制等。由于人类智能问题本身的复杂性，智能制造理论与技术的研究任重而道远，上述问题的深入研究，不仅将促进智能制造理论与技术的发展与进一步完展具有积极的推动作用。不仅要提高机器设备的智商，更要协调好人与机器的关系，建立一种新型的人机一体化关系，从而产生高效高性能的生产系统。总之，随着智能制造技术的普及以及其带来的优势愈发明显，可以预见在不远的将来，智能制造将成为下一代重要的生产模式。参考文献：
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