智能制造是推進(jìn)制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的主攻方向，加速制造企業(yè)設(shè)備、產(chǎn)線、車間和工廠的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化升級(jí)，從根本上變革制造業(yè)生產(chǎn)方式和資源組織模式。

　　同時(shí)，在經(jīng)濟(jì)下行壓力、人口紅利消失、消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)、新冠疫情沖擊等多種因素推動(dòng)下，制造企業(yè)加快轉(zhuǎn)型步伐，工廠正向高效化、智能化、綠色化方向躍遷升級(jí)，不斷涌現(xiàn)出技術(shù)創(chuàng)新、應(yīng)用領(lǐng)先、成效顯著的智能工廠。

　　在此背景下，全面梳理智能工廠應(yīng)用場(chǎng)景，總結(jié)智能工廠發(fā)展路徑，研判制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展趨勢(shì)，明確成效考核，對(duì)“十四五”期間高水平推進(jìn)智能制造具有重要參考意義。

　　本報(bào)告圍繞智能工廠建設(shè)趨勢(shì)、場(chǎng)景、路徑、評(píng)價(jià)和實(shí)踐五個(gè)方面進(jìn)行了闡述。趨勢(shì)方面，圍繞要素驅(qū)動(dòng)、手段優(yōu)化、生產(chǎn)變革、資源配置和可持續(xù)維度進(jìn)行了分析。場(chǎng)景方面，梳理了智能工廠建設(shè)落地的十大場(chǎng)景，歸納了場(chǎng)景差異化應(yīng)用模式。

　　路徑方面，總結(jié)了原材料、裝備制造、消費(fèi)品和電子信息四大行業(yè)的差異化發(fā)展路徑以及特色模式。評(píng)價(jià)方面，從價(jià)值增長(zhǎng)、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和可持續(xù)發(fā)展三個(gè)維度提出了一套可量化轉(zhuǎn)型價(jià)值效益的績(jī)效指標(biāo)體系。實(shí)踐方面，列舉了若干行業(yè)代表性領(lǐng)先工廠的主要轉(zhuǎn)型變革和關(guān)鍵績(jī)效改善。

　　01 智能工廠走深向?qū)崳尸F(xiàn)五大趨勢(shì)

　　一、”數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)“：數(shù)據(jù)成為智能應(yīng)用關(guān)鍵使能

　　傳統(tǒng)生產(chǎn)要素逐步數(shù)字化，數(shù)控機(jī)床、工業(yè)機(jī)器人等廣泛應(yīng)用和深度互聯(lián)，大量工業(yè)數(shù)據(jù)隨之產(chǎn)生，同時(shí)研發(fā)、運(yùn)營(yíng)等制造業(yè)務(wù)逐漸向數(shù)字空間轉(zhuǎn)移，進(jìn)一步加速了工業(yè)數(shù)據(jù)的積累。

　　加之大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)突破與融合應(yīng)用，為海量工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘分析提供了有效手段。構(gòu)建“采集、建模、分析、決策”的數(shù)據(jù)優(yōu)化閉環(huán)，應(yīng)用“數(shù)據(jù) +模型”對(duì)物理世界進(jìn)行狀態(tài)描述、規(guī)律洞察和預(yù)測(cè)優(yōu)化，已成為智能化實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵路徑，在工廠各個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大賦能潛力。

　　一是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的增強(qiáng)研發(fā)范式。

　　數(shù)據(jù)與研發(fā)創(chuàng)新全流程相結(jié)合，應(yīng)用數(shù)據(jù)模型、智能算法和工業(yè)知識(shí)，建立超越傳統(tǒng)認(rèn)識(shí)邊界的創(chuàng)新能力，推動(dòng)研發(fā)創(chuàng)新范式從實(shí)物試驗(yàn)驗(yàn)證，轉(zhuǎn)向虛擬仿真優(yōu)化，進(jìn)而邁向基于數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)空間探索、創(chuàng)新方案發(fā)現(xiàn)和敏捷迭代開(kāi)發(fā)。

　　如寧德時(shí)代結(jié)合材料機(jī)理、大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法探索各種材料基因的結(jié)合點(diǎn)，加速電解液、正極、包覆等電池材料的開(kāi)發(fā)，縮短研發(fā)周期30%，降低研發(fā)成本 30%。

　　二是基于數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過(guò)程智能優(yōu)化。

　　基于海量制造數(shù)據(jù)采集、匯聚、挖掘與分析，融合工業(yè)機(jī)理，構(gòu)建具有感知分析和洞察解析復(fù)雜制造過(guò)程的數(shù)字模型系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)工藝流程、參數(shù)的閉環(huán)優(yōu)化與動(dòng)態(tài)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)自決策和自優(yōu)化生產(chǎn)制造過(guò)程。

　　如寶武鄂城鋼鐵，基于“數(shù)據(jù) +機(jī)理”構(gòu)建轉(zhuǎn)爐工藝過(guò)程模型，破解轉(zhuǎn)爐煉鋼過(guò)程“黑箱”，動(dòng)態(tài)優(yōu)化和實(shí)時(shí)控制氧槍、副槍及加料等操作參數(shù)，煉制效率提升 23%，煉制能耗降低 15%。

　　三是基于數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)管控與智能決策。

　　通過(guò)對(duì)工廠中人、機(jī)、料、法、環(huán)等全要素的深度互聯(lián)與動(dòng)態(tài)感知，打通生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)據(jù)流，通過(guò)數(shù)據(jù)自動(dòng)流動(dòng)化解復(fù)雜制造系統(tǒng)管控的不確定性，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)感知、動(dòng)態(tài)配置和智能決策的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理。

　　如濰柴動(dòng)力構(gòu)建智能管理與決策分析平臺(tái)，匯聚生產(chǎn)數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)分析結(jié)合人工智能算法，開(kāi)展動(dòng)態(tài)資源調(diào)度、設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)、能耗智能優(yōu)化等數(shù)據(jù)應(yīng)用，生產(chǎn)效率提升 30%，生產(chǎn)成本降低 15%。

　　四是數(shù)據(jù)加速模式業(yè)態(tài)創(chuàng)新與價(jià)值鏈重構(gòu)。

　　通過(guò)數(shù)字技術(shù)連接各類終端、產(chǎn)品、設(shè)備等，基于數(shù)據(jù)分析開(kāi)展遠(yuǎn)程運(yùn)維、分時(shí)租賃、產(chǎn)融結(jié)合等新服務(wù)與新業(yè)態(tài)，進(jìn)而推動(dòng)價(jià)值鏈高價(jià)值環(huán)節(jié)的產(chǎn)生或轉(zhuǎn)移以及價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的全面重構(gòu)。

　　如帕菲特機(jī)械構(gòu)建售后增值服務(wù)運(yùn)維平臺(tái)，基于產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析開(kāi)展租賃、運(yùn)輸、金融等增值服務(wù)，服務(wù)效益提升 30%;山河智能裝備基于數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控裝備狀態(tài)，探索工程機(jī)械融資租賃服務(wù)，2022年 4月通過(guò)融資租賃方式推動(dòng)工程機(jī)械出口 RCEP成員國(guó)，首期合同資金1000萬(wàn)元。

　　二、”虛實(shí)結(jié)合“：在數(shù)字空間中超越實(shí)際生產(chǎn)

　　隨著數(shù)字傳感、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、系統(tǒng)建模、信息融合、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)推廣應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了物理系統(tǒng)和數(shù)字空間的全面互聯(lián)與深度協(xié)同，以及在此過(guò)程中的智能分析與決策優(yōu)化。

　　使得工業(yè)領(lǐng)域能夠在數(shù)字空間中對(duì)現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行高精度刻畫和實(shí)時(shí)映射，以數(shù)字比特代替物理原子更高效和近乎零成本的開(kāi)展驗(yàn)證分析和預(yù)測(cè)優(yōu)化，進(jìn)而以獲得的較優(yōu)結(jié)果或決策來(lái)控制和驅(qū)動(dòng)現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)過(guò)程。

　　數(shù)字孿生是在數(shù)字空間中對(duì)物理世界的等價(jià)映射，能夠以實(shí)時(shí)性、高保真性、高集成性地在虛擬空間模擬物理實(shí)體的狀態(tài)，已成為在工業(yè)領(lǐng)域虛實(shí)融合實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵紐帶。

　　一是基于數(shù)字孿生樣機(jī)的仿真分析與優(yōu)化。

　　通過(guò)建立集成多學(xué)科、多物理量、多尺度的，可復(fù)現(xiàn)物理樣機(jī)的設(shè)計(jì)狀態(tài)，且可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)仿真的虛擬樣機(jī)，在數(shù)字空間中完成設(shè)計(jì)方案的仿真分析，功能、性能測(cè)試驗(yàn)證，多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化以及可制造性分析等，加設(shè)計(jì)迭代。

　　如萊克電氣應(yīng)用結(jié)構(gòu)、電子、電磁等CAD(計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì))工具，基于設(shè)計(jì)資源庫(kù)，構(gòu)建電機(jī)產(chǎn)品多學(xué)科虛擬樣機(jī)，并開(kāi)展機(jī)械、電磁、熱等多學(xué)科聯(lián)合仿真分析與優(yōu)化，產(chǎn)品研制周期縮短 55%。

　　二是基于生產(chǎn)數(shù)字孿生的制造過(guò)程監(jiān)控與優(yōu)化。

　　依托裝備、產(chǎn)線、車間、工廠等不同層級(jí)的工廠數(shù)字孿生模型，通過(guò)生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集和分析，在數(shù)字空間中實(shí)時(shí)映射真實(shí)生產(chǎn)制造過(guò)程，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)仿真分析、虛擬調(diào)試、可視監(jiān)控、資源調(diào)度、過(guò)程優(yōu)化以及診斷預(yù)測(cè)等。

　　如一汽紅旗采用三維可視化和資產(chǎn)建模技術(shù)，實(shí)時(shí)接入車間生產(chǎn)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，建立了整車制造工廠數(shù)字孿生模型，從全局 /產(chǎn)線 /細(xì)節(jié)等不同角度實(shí)時(shí)洞察生產(chǎn)狀態(tài)，對(duì)故障 /異常狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別、精準(zhǔn)定位和追蹤還原分析，生產(chǎn)異常處理效率提升 30%，工廠產(chǎn)能提升 5%。

　　三是基于產(chǎn)品運(yùn)行數(shù)字孿生的智能運(yùn)維與運(yùn)行優(yōu)化。

　　在產(chǎn)品機(jī)械、電子、氣液壓等多領(lǐng)域的系統(tǒng)性、全面性和真實(shí)性描述的基礎(chǔ)上，通過(guò)采集產(chǎn)品運(yùn)行與工況數(shù)據(jù)，構(gòu)建能夠?qū)崟r(shí)映射物理產(chǎn)品運(yùn)行狀態(tài)，以及功能、性能衰減分析的運(yùn)行數(shù)字孿生模型，從而對(duì)產(chǎn)品狀態(tài)監(jiān)控、效能分析、壽命預(yù)測(cè)、故障診斷等提供分析決策支持。

　　如陜鼓動(dòng)力依托設(shè)備智能運(yùn)維工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，通過(guò)裝備數(shù)據(jù)采集、識(shí)別和分析，結(jié)合工業(yè)機(jī)理，構(gòu)建透平裝備運(yùn)維數(shù)字孿生模型，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品健康評(píng)估、故障診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)，維護(hù)效率提高 20%以上，維修生產(chǎn)成本降低 8%以上。

　　三、”柔性敏捷“：柔性化制造將成為主導(dǎo)模式

　　目前，消費(fèi)方式正逐步由標(biāo)準(zhǔn)化、單調(diào)統(tǒng)一向定制化、個(gè)性差異轉(zhuǎn)變。如服裝行業(yè)積極落地多種成衣的在線定制，家具行業(yè)大力推廣全屋家居的客戶定制，汽車行業(yè)加速探索乘用車用戶直連制造，鋼鐵行業(yè)小批量訂單需求增長(zhǎng)等。

　　傳統(tǒng)大規(guī)模量產(chǎn)的生產(chǎn)模式已無(wú)法在可控成本范圍內(nèi)滿足個(gè)性化需求的敏捷響應(yīng)和快速交付。工廠亟需通過(guò)構(gòu)建柔性化生產(chǎn)能力，以大批量規(guī)模化生產(chǎn)的低成本，實(shí)現(xiàn)多品種、變批量和短交期的個(gè)性化訂單的生產(chǎn)和交付。主要通過(guò)四個(gè)方面的協(xié)同來(lái)實(shí)現(xiàn)“柔性”。

　　一是產(chǎn)品模塊化快速開(kāi)發(fā)。

　　基于數(shù)字化建模工具和數(shù)據(jù)管控平臺(tái)，依托產(chǎn)品模塊庫(kù)、設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)和配置規(guī)則庫(kù)等，根據(jù)設(shè)計(jì)需求，選擇、配置和組合產(chǎn)品模塊，并通過(guò)參數(shù)化設(shè)計(jì)快速修改模塊設(shè)計(jì)，進(jìn)而產(chǎn)生定制化產(chǎn)品的設(shè)計(jì)方案、工藝方案等。

　　如曲美家居應(yīng)用三維家居設(shè)計(jì)工具，依托“一千余個(gè)設(shè)計(jì)案例庫(kù)和五萬(wàn)余套設(shè)計(jì)樣本庫(kù)”，通過(guò)設(shè)計(jì)配置規(guī)則和參數(shù)化設(shè)計(jì)，快速根據(jù)客戶選配生成定制產(chǎn)品設(shè)計(jì)模型和工藝流程，店面定制家居設(shè)計(jì)效率提高 400%。

　　二是柔性資源配置與動(dòng)態(tài)調(diào)度。

　　泛在連接各類生產(chǎn)資源，實(shí)時(shí)感知生產(chǎn)要素狀態(tài)，面向小批量定制工單，精確制定主生產(chǎn)計(jì)劃、物料需求計(jì)劃、車間任務(wù)排產(chǎn)，柔性配置和組織生產(chǎn)資源，并實(shí)時(shí)根據(jù)訂單狀態(tài)和異常擾動(dòng)，動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)劃排程，調(diào)度生產(chǎn)資源。

　　如老板電器通過(guò)生產(chǎn)要素的全面互聯(lián)感知，構(gòu)建工業(yè)指揮大腦，以小批量定制工單驅(qū)動(dòng)，基于數(shù)據(jù)模型和智能算法優(yōu)化生產(chǎn)資源配置，實(shí)時(shí)進(jìn)行調(diào)度，設(shè)備綜合效率提升 23%，生產(chǎn)效率提升 45%。

　　三是柔性與自適應(yīng)加工。

　　依托柔性可重構(gòu)產(chǎn)線、柔性工裝夾具和柔性線上物流搬運(yùn)系統(tǒng)，基于數(shù)據(jù)對(duì)單件或小批量產(chǎn)品進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別、資源匹配和生產(chǎn)全過(guò)程的精確控制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)工藝流程不同，作業(yè)內(nèi)容差異的多品種變批量定制產(chǎn)品的柔性生產(chǎn)。

　　如 TCL構(gòu)建基于5G的可重構(gòu)柔性液晶生產(chǎn)線，結(jié)合5G邊緣計(jì)算，實(shí)現(xiàn)按訂單快速調(diào)整產(chǎn)線布局，自動(dòng)更新設(shè)備參數(shù)等，轉(zhuǎn)產(chǎn)時(shí)間縮短93%，產(chǎn)能提升10%。

　　四是柔性供應(yīng)鏈系統(tǒng)。

　　打通產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈，建立面向研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)等業(yè)務(wù)的供應(yīng)鏈協(xié)同機(jī)制，基于跨企業(yè)的數(shù)據(jù)共享和實(shí)時(shí)反饋增強(qiáng)供應(yīng)鏈資源柔性配置、業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)協(xié)同和變化快速適應(yīng)能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈對(duì)定制需求的敏捷響應(yīng)和快速交付。

　　如廣汽埃安構(gòu)建供應(yīng)商協(xié)同平臺(tái)，打通多級(jí)供應(yīng)商數(shù)據(jù)渠道，推動(dòng)“客戶、生產(chǎn)、供應(yīng)、物流”各個(gè)環(huán)節(jié)緊密協(xié)同 ,建立定制訂單聯(lián)動(dòng)的柔性供應(yīng)鏈體系，能夠準(zhǔn)確傳遞定制訂單的供貨需求，快速組織生產(chǎn)和交付采購(gòu)訂單，定制化能力提升35%。

　　四、”全局協(xié)同“：?jiǎn)吸c(diǎn)優(yōu)化邁向全局協(xié)同變革

　　隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的全面應(yīng)用，泛在互聯(lián)，萬(wàn)物互聯(lián)已成為數(shù)字時(shí)代的典型特征。網(wǎng)絡(luò)使得制造系統(tǒng)可以不斷超越時(shí)空的限制進(jìn)行更廣泛地連接，將人、設(shè)備、系統(tǒng)和產(chǎn)品等要素連接起來(lái)，打通全要素、全價(jià)值鏈和全產(chǎn)業(yè)鏈的“信息孤島”，使數(shù)據(jù)能夠在不同系統(tǒng)、不同業(yè)務(wù)和不同企業(yè)之間高效流動(dòng)。

　　進(jìn)而基于數(shù)據(jù)協(xié)同，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)化方式進(jìn)行資源要素的共享、調(diào)度，企業(yè)內(nèi)外業(yè)務(wù)的集成打通，推動(dòng)從數(shù)字化設(shè)計(jì)、智能化生產(chǎn)等局部業(yè)務(wù)優(yōu)化，向網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、共享制造等全局資源協(xié)同優(yōu)化邁進(jìn)。

　　一是生產(chǎn)全流程集成控制與協(xié)同優(yōu)化。

　　基于設(shè)備、控制、管控和運(yùn)營(yíng)多層次制造系統(tǒng)和信息系統(tǒng)集成，通過(guò)數(shù)據(jù)協(xié)同開(kāi)展計(jì)劃排程、資源調(diào)度、生產(chǎn)作業(yè)和運(yùn)營(yíng)管控的集成聯(lián)動(dòng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全生產(chǎn)流程各環(huán)節(jié)的統(tǒng)籌調(diào)度、資源組織、集中控制、高效銜接和動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

　　如寶武武漢鋼鐵依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)打通煉鋼、連鑄和軋鋼三大工藝流程，整合傳統(tǒng)分布式操作室，構(gòu)建集控中心，實(shí)現(xiàn)煉鋼、連鑄、軋鋼全流程一體化排程、調(diào)度、控制、監(jiān)視和運(yùn)維，生產(chǎn)效率提升12%，人員比例優(yōu)化30%。

　　二是全供應(yīng)鏈一體化集成與協(xié)同。

　　依托跨企業(yè)信息系統(tǒng)集成或構(gòu)建供應(yīng)鏈協(xié)同平臺(tái)，打造供應(yīng)鏈協(xié)作入口，連接采購(gòu)、庫(kù)存、物流、銷售等前后端的供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)的供應(yīng)鏈集成優(yōu)化，提升內(nèi)外部整體協(xié)作效能。

　　如藍(lán)思科技構(gòu)建供應(yīng)商管理協(xié)同平臺(tái)，向上游供應(yīng)商提供云協(xié)作門戶，集成供應(yīng)商的生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸管理等系統(tǒng)，實(shí)時(shí)傳遞訂單、計(jì)劃等信息，同時(shí)采集供應(yīng)商生產(chǎn)、物流信息，實(shí)現(xiàn)可視化管控與資源調(diào)度，采購(gòu)成本降低8%。

　　三是生產(chǎn)端與消費(fèi)端打通與協(xié)同優(yōu)化。

　　打通生產(chǎn)系統(tǒng)和消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)，以消費(fèi)者精準(zhǔn)洞察、需求敏捷響應(yīng)和全生命周期體驗(yàn)交付為核心，重構(gòu)生產(chǎn)模式、運(yùn)營(yíng)方式和商業(yè)模式，優(yōu)化全鏈條資源配置與協(xié)作效率，進(jìn)而快速創(chuàng)新產(chǎn)品服務(wù)來(lái)滿足個(gè)性化需求，挖掘長(zhǎng)尾市場(chǎng)，推動(dòng)規(guī)模經(jīng)濟(jì)向范圍經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變，進(jìn)而構(gòu)建新競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

　　如酷特智能基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)打通成衣消費(fèi)端和生產(chǎn)端，用戶可在線定制服裝，自動(dòng)匹配版型和服裝設(shè)計(jì)，依托高度柔性化智能生產(chǎn)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)“一人一單”定制生產(chǎn)與直接交付，推動(dòng)收入增長(zhǎng)16%。

　　四是基于網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同的產(chǎn)業(yè)資源配置與全局優(yōu)化。

　　通過(guò)打造產(chǎn)業(yè)級(jí)平臺(tái)，泛在連接全產(chǎn)業(yè)資源要素，構(gòu)建全局資源共享平臺(tái)，在更大范圍、更廣領(lǐng)域內(nèi)組織、配置和協(xié)同制造資源，并基于資源狀態(tài)實(shí)時(shí)感知，應(yīng)用智能算法和大數(shù)據(jù)分析，動(dòng)態(tài)優(yōu)化資源配置，實(shí)現(xiàn)全局資源效率提升。

　　如博創(chuàng)智能構(gòu)建注塑行業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)-塑云平臺(tái)，推動(dòng)企業(yè)注塑機(jī)上云上平臺(tái)，基于實(shí)時(shí)感知設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，租賃閑置設(shè)備產(chǎn)能，提高行業(yè)資源配置效率，并在此基礎(chǔ)上創(chuàng)新預(yù)測(cè)性維護(hù)等增值服務(wù)，創(chuàng)造新收益。

　　五、”綠色安全“：資源效率與社會(huì)效益相統(tǒng)一

　　安全生產(chǎn)和綠色環(huán)保是工廠經(jīng)營(yíng)發(fā)展的生命線，是構(gòu)建和諧社會(huì)的重要保障，是保證國(guó)民經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重大問(wèn)題。

　　近年來(lái)，在雙碳戰(zhàn)略目標(biāo)引領(lǐng)下，開(kāi)展智能工廠建設(shè)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同時(shí)，以數(shù)字技術(shù)賦能節(jié)能環(huán)保安全技術(shù)創(chuàng)新，應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)、5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等提升工廠能耗、排放、污染、安全等管控能力，逐步邁向綠色制造、綠色工廠和綠色供應(yīng)鏈，加快制造業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型，創(chuàng)造良好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

　　一是能耗監(jiān)控分析與能源效率優(yōu)化。

　　基于數(shù)字傳感、智能電表、5G等實(shí)時(shí)采集多能源介質(zhì)的消耗數(shù)據(jù)，構(gòu)建多介質(zhì)能耗分析模型，預(yù)測(cè)多種能源介質(zhì)的消耗需求，分析影響能源效率的相關(guān)因素，進(jìn)而可視化展示能耗數(shù)據(jù)，開(kāi)展能源計(jì)劃優(yōu)化、平衡調(diào)度和高能耗設(shè)備能效優(yōu)化等。

　　如長(zhǎng)城汽車通過(guò)實(shí)時(shí)采集室內(nèi)外溫度和制冷機(jī)系統(tǒng)負(fù)荷，利用校核系統(tǒng)模型實(shí)時(shí)決策制冷運(yùn)行的最佳效率點(diǎn)，動(dòng)態(tài)控制制冷機(jī)并聯(lián)回路壓力平衡和水泵運(yùn)行頻率，降低制冷站整體能耗，節(jié)能率達(dá)到16%以上。

　　二是安全監(jiān)控預(yù)警與聯(lián)動(dòng)應(yīng)急響應(yīng)。

　　針對(duì)主要危險(xiǎn)源進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，基于采集數(shù)據(jù)分析自動(dòng)識(shí)別安全風(fēng)險(xiǎn)隱患并實(shí)時(shí)預(yù)警;廣泛連接各類安全應(yīng)急資源，構(gòu)建應(yīng)急預(yù)案庫(kù)，自動(dòng)定位安全事故，推薦應(yīng)急響應(yīng)預(yù)案，并實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)調(diào)度應(yīng)急資源，快速處置安全事故。

　　如萬(wàn)華化學(xué)建設(shè)應(yīng)急智慧系統(tǒng)，集成視頻、報(bào)警、氣象儀器等數(shù)據(jù)源，構(gòu)建應(yīng)急預(yù)案庫(kù)，實(shí)現(xiàn)事故定位、預(yù)案啟動(dòng)、應(yīng)急響應(yīng)、出警通知以及相關(guān)設(shè)備和資源自動(dòng)化聯(lián)動(dòng)，能夠高效處置安全事故，降低損失。

　　三是全過(guò)程環(huán)境監(jiān)測(cè)與污染優(yōu)化。

　　依托污染物監(jiān)測(cè)儀表，采集生產(chǎn)全過(guò)程多種污染物排放數(shù)據(jù)，建立多維度環(huán)保質(zhì)量分析和評(píng)價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)排放數(shù)據(jù)可視化監(jiān)控，污染物超限排放預(yù)警與控制，污染物溯源分析，以及環(huán)保控制策略優(yōu)化等。

　　如南京鋼鐵通過(guò)對(duì)220個(gè)總懸浮微粒無(wú)組織排放監(jiān)控點(diǎn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建和應(yīng)用智慧環(huán)保模型，實(shí)現(xiàn)環(huán)保排放的預(yù)測(cè)預(yù)警與環(huán)保控制策略優(yōu)化，降低生產(chǎn)異常帶來(lái)的超標(biāo)排放風(fēng)險(xiǎn)80%，加熱爐排口硫超標(biāo)現(xiàn)象下降90%。四是全鏈條碳資產(chǎn)管理。

　　通過(guò)采集和匯聚原料、能源、物流、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈等全價(jià)值鏈條的碳排放數(shù)據(jù)，依托全生命周期環(huán)境負(fù)荷評(píng)價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)全流程碳排放分布可視比較，碳排放趨勢(shì)分析、管控優(yōu)化以及碳足跡追蹤等。

　　如中石化鎮(zhèn)海煉化構(gòu)建碳排放管理系統(tǒng)，在線計(jì)算各環(huán)節(jié)碳排放、碳資產(chǎn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)碳資源采集、計(jì)算、盤查和交易全過(guò)程管控，按照單臺(tái)裝置每月減少碳資產(chǎn)計(jì)算工作量 1天測(cè)算，全年降低成本130多萬(wàn)元。

　　02 智能場(chǎng)景梯次落地，形成多樣應(yīng)用

　　以典型場(chǎng)景為基本要素，加速數(shù)字技術(shù)與全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈和全要素的融合滲透，是深化智能制造發(fā)展的新路徑探索。

　　總體來(lái)說(shuō)，智能工廠發(fā)展路徑以制造過(guò)程和生產(chǎn)管理的智能優(yōu)化切入，加速供應(yīng)鏈打通和協(xié)同，并向價(jià)值鏈上游研發(fā)設(shè)計(jì)和下游銷售服務(wù)等高價(jià)值環(huán)節(jié)延伸最終推動(dòng)生產(chǎn)方式、商業(yè)模式和業(yè)務(wù)形態(tài)的創(chuàng)新變革。

　　一是智能工廠的主攻方向依舊是制造領(lǐng)城，主要集中在計(jì)劃調(diào)度、生產(chǎn)作業(yè)和質(zhì)量管控的三大核心環(huán)節(jié)，相關(guān)智能場(chǎng)景應(yīng)用數(shù)量占比 55.4%。

　　二是生產(chǎn)管理也是工廠轉(zhuǎn)型改善重點(diǎn)，管理應(yīng)用占比 20.5%，主要集中在設(shè)備管理、能源管理和安全管控三大環(huán)節(jié)。

　　三是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研發(fā)變革和商業(yè)創(chuàng)新并行探索，各占比10.6%、13.5%，未來(lái)研發(fā)變革和商業(yè)創(chuàng)新將創(chuàng)造新的價(jià)值，具有更大潛力。應(yīng)用數(shù)量排名前十的“十大智能場(chǎng)景”分別是智能在線檢測(cè)、工藝數(shù)字化設(shè)計(jì)、智能倉(cāng)儲(chǔ)、人機(jī)協(xié)同作業(yè)、質(zhì)量精準(zhǔn)追溯、在線運(yùn)行監(jiān)測(cè)與故障診斷、產(chǎn)線柔性配置、車間智能排產(chǎn)、精益生產(chǎn)管理生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化，總計(jì)占比超過(guò)50%。

　　基本集中在工廠生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)核心的工藝規(guī)劃、計(jì)劃排程、加工作業(yè)和生產(chǎn)管控高價(jià)值領(lǐng)域，符合智能工廠建設(shè)主觀需求和客觀規(guī)律，具備較為顯著的示范性。

　　一 、數(shù)據(jù)與算法驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)工業(yè)質(zhì)檢

　　質(zhì)量檢測(cè)是采用科學(xué)的檢測(cè)手段和方法，測(cè)定產(chǎn)品特性是否符合規(guī)定的過(guò)程。質(zhì)量檢測(cè)效率和精度在一定程度上影響著生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

　　傳統(tǒng)工廠依托人工開(kāi)展質(zhì)量檢測(cè)活動(dòng)，首先檢測(cè)效率相對(duì)較低，影響產(chǎn)線生產(chǎn)節(jié)拍;其次存在一定的質(zhì)量誤判率，導(dǎo)致不合格品流入后道工序或者市場(chǎng)，造成質(zhì)量損失;同時(shí)質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)無(wú)法采集、管理和追溯，難以支撐質(zhì)量數(shù)據(jù)應(yīng)用。

　　聚焦高效精確質(zhì)檢和質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)需求，將機(jī)器視覺(jué)、數(shù)字傳感、人工智能、邊緣計(jì)算等與檢測(cè)裝備相結(jié)合，打造智能檢測(cè)裝備，通過(guò)接觸或非接觸方式在線采集產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)，應(yīng)用“工業(yè)機(jī)理 +數(shù)據(jù)分析”構(gòu)建的質(zhì)量分析模型實(shí)時(shí)識(shí)別、判斷和定位質(zhì)量缺陷，進(jìn)而自主決策質(zhì)量合規(guī)性。

　　智能在線監(jiān)測(cè)大幅度提高質(zhì)檢效率，提高缺陷識(shí)別率，降低質(zhì)量損失風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)推動(dòng)質(zhì)量管理全流程的數(shù)字化，進(jìn)而支撐全流程質(zhì)量追溯和質(zhì)量分析優(yōu)化。

　　智能在線檢測(cè)當(dāng)前已在鋼鐵、電子、汽車、食品等行業(yè)的物料質(zhì)量檢測(cè)、加工和裝配質(zhì)量檢測(cè)、產(chǎn)品外觀檢測(cè)、包裝缺陷質(zhì)量檢測(cè)等方面得到廣泛應(yīng)用，如華菱鋼鐵 5G+人工智能的棒材鋼材表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)，降低質(zhì)量損失年均500萬(wàn)元。主要包括以下三類典型應(yīng)用模式。

　　一是外觀表面質(zhì)量檢測(cè)。

　　應(yīng)用工業(yè)相機(jī)采集被測(cè)對(duì)象外觀或表面圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)結(jié)合工業(yè)機(jī)理模型、大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)算法等構(gòu)建的缺陷分析模型自適應(yīng)識(shí)別和定位表面質(zhì)量缺陷，篩選不合格產(chǎn)品。如鋼材表面缺陷檢測(cè)，LED液晶面板表面缺陷檢測(cè)，食品飲料包裝破損檢測(cè)等。

　　二是幾何尺寸公差檢測(cè)。

　　應(yīng)用平面視覺(jué)測(cè)量或者三維視覺(jué)測(cè)量等方式采集對(duì)被測(cè)對(duì)象幾何參數(shù)，通過(guò)“工業(yè)機(jī)理+數(shù)據(jù)分析”構(gòu)建的測(cè)量算法進(jìn)行幾何特征提取、尺寸公差測(cè)量和質(zhì)量合規(guī)性判定。如洗衣機(jī)總裝箱體尺寸視覺(jué)檢測(cè)，航天高精度零件車削加工輪廓尺寸檢測(cè)等。

　　三是裝配質(zhì)量防錯(cuò)檢測(cè)。

　　應(yīng)用工業(yè)相機(jī)采集被測(cè)對(duì)象裝配狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)等算法等進(jìn)行關(guān)鍵特征提取，零件識(shí)別和定位，基于識(shí)別的裝配零件數(shù)量和裝配位置的正確性，判斷質(zhì)量合規(guī)性，如發(fā)動(dòng)機(jī)活塞銷卡環(huán)裝配檢測(cè)，PCB電路板SMT貼裝錯(cuò)誤檢測(cè)等。

　　二 、數(shù)字空間中高效規(guī)劃和迭代工藝

　　工藝設(shè)計(jì)是將產(chǎn)品設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)化為一系列加工工序和資源配置要求的過(guò)程，是設(shè)計(jì)和制造之間的關(guān)鍵橋梁。工藝設(shè)計(jì)質(zhì)量和效率影響著研發(fā)周期、生產(chǎn)成本和產(chǎn)品質(zhì)量。

　　傳統(tǒng)工廠以二維工藝設(shè)計(jì)為主，首先二維環(huán)境下無(wú)法有效開(kāi)展仿真驗(yàn)證，工藝質(zhì)量完全依賴于人員經(jīng)驗(yàn)，大量實(shí)物驗(yàn)證增加了成本;其次工藝知識(shí)難以固化、顯性化和復(fù)用，設(shè)計(jì)過(guò)程的重復(fù)造輪子現(xiàn)象明顯;同時(shí)無(wú)法有效銜接三維產(chǎn)品設(shè)計(jì)和生產(chǎn)制造，工藝橋梁作用弱化明顯，增加了設(shè)計(jì)向制造的轉(zhuǎn)化周期。

　　面向高效、高質(zhì)量規(guī)劃制造過(guò)程和精準(zhǔn)指導(dǎo)生產(chǎn)作業(yè)的需求，將基于模型的定義、先進(jìn)制造、知識(shí)圖譜等技術(shù)與計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)輔助制造等系統(tǒng)結(jié)合，全面應(yīng)用三維模型結(jié)構(gòu)化表達(dá)工序流程、制造信息和資源要素，開(kāi)展加工、裝配、生產(chǎn)等虛擬驗(yàn)證與優(yōu)化迭代。

　　工藝數(shù)字化設(shè)計(jì)全面提升了工藝設(shè)計(jì)效率、質(zhì)量和可操作性，加速工藝知識(shí)積累和重用，大幅度減少實(shí)物驗(yàn)證次數(shù)，降低研制成本，同時(shí)全面打通設(shè)計(jì)和制造的信息孤島，顯著提升產(chǎn)品研制效率。工藝數(shù)字化設(shè)計(jì)已在航空航天、汽車與零部件、電子信息等行業(yè)的機(jī)械加工、表面噴涂、組件焊接、整機(jī)裝調(diào)等工藝中得到廣泛應(yīng)用，如魚躍醫(yī)療實(shí)施基于模型的機(jī)械加工、裝配等工藝設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)時(shí)間縮短30%。主要包括以下三類典型應(yīng)用模式。

　　一是三維工藝設(shè)計(jì)與仿真驗(yàn)證。

　　在產(chǎn)品三維模型上添加制造信息，關(guān)聯(lián)設(shè)備、工裝、人員等制造資源，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化工藝，借助加工、裝配等工藝仿真工具在虛擬環(huán)境中快速迭代優(yōu)化工藝設(shè)計(jì)，如白車身三維焊裝工藝設(shè)計(jì)，鑄造工藝數(shù)值模擬仿真等。

　　二是基于知識(shí)的快速工藝設(shè)計(jì)。

　　建立加工方案庫(kù)、工藝參數(shù)庫(kù)、工裝庫(kù)等結(jié)構(gòu)化工藝知識(shí)庫(kù)，通過(guò)知識(shí)檢索或算法推薦等精準(zhǔn)匹配和復(fù)用知識(shí)內(nèi)容，驅(qū)動(dòng)工藝快速設(shè)計(jì)。如基于知識(shí)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)裝配工藝設(shè)計(jì)，基于工裝設(shè)計(jì)模板的鍛造模具參數(shù)化快速設(shè)計(jì)等。

　　三是設(shè)計(jì)工藝制造一體化協(xié)同。

　　打通設(shè)計(jì)、工藝和制造環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)流和數(shù)據(jù)流，基于統(tǒng)一設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)源，開(kāi)展面向制造的設(shè)計(jì)，并行工藝規(guī)劃與設(shè)計(jì)，工藝作業(yè)指導(dǎo)實(shí)時(shí)下發(fā)車間可視化展示，以及制造問(wèn)題實(shí)時(shí)反饋驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)優(yōu)化。如航天產(chǎn)品研制的并行工程，配電裝備設(shè)計(jì)制造一體化等。

　　三 、物料自動(dòng)存取和管控的智能倉(cāng)儲(chǔ)

　　倉(cāng)儲(chǔ)管理是對(duì)物料入庫(kù)、儲(chǔ)存、盤點(diǎn)和出庫(kù)的管控過(guò)程，是工廠物資采購(gòu)、存儲(chǔ)、流通和使用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。倉(cāng)儲(chǔ)管理效率和質(zhì)量關(guān)系著工廠的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品成本。

　　傳統(tǒng)工廠倉(cāng)儲(chǔ)管理以人工作業(yè)為主，首先物料出入庫(kù)和庫(kù)存盤點(diǎn)作業(yè)效率低下，時(shí)常由于出入庫(kù)的滯后導(dǎo)致生產(chǎn)物料無(wú)法準(zhǔn)時(shí)齊套;其次信息管理粗放，庫(kù)存和出入庫(kù)信息記錄不清，帳實(shí)不符、物料呆滯問(wèn)題明顯，拉高庫(kù)存成本;同時(shí)無(wú)法與計(jì)劃、調(diào)度、配送、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)協(xié)同，難以適應(yīng)敏捷柔性生產(chǎn)模式下拉動(dòng)式物料精準(zhǔn)配套需求。

　　面向高效、精準(zhǔn)和低成本庫(kù)存管理以及生產(chǎn)協(xié)同優(yōu)化的需求，將人工智能、射頻識(shí)別、智能傳感等技術(shù)與立體庫(kù)、AGV(自動(dòng)導(dǎo)引運(yùn)輸車)等倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備以及 WMS(倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng) )、WCS(倉(cāng)儲(chǔ)控制系統(tǒng) )等倉(cāng)儲(chǔ)管控系統(tǒng)相融合，實(shí)現(xiàn)物料自動(dòng)出入庫(kù)和信息記錄，庫(kù)存可視化管理，以及庫(kù)位和存儲(chǔ)空間自適應(yīng)優(yōu)化。

　　智能倉(cāng)儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)了物料存取作業(yè)和庫(kù)房管理的少人化，提升庫(kù)存管理效率質(zhì)量，降低庫(kù)存成本，同時(shí)庫(kù)存環(huán)節(jié)的數(shù)字化、智能化打通了物料和加工環(huán)節(jié)，支撐基于生產(chǎn)需求的準(zhǔn)時(shí)物料配送。

　　智能倉(cāng)儲(chǔ)目前廣泛應(yīng)用于消費(fèi)電子、汽車制造、食品藥品、鋼鐵石化等行業(yè)的原料、輔料、在制品、成品等物料存儲(chǔ)和庫(kù)房管理，如廣州白云電器應(yīng)用智能倉(cāng)儲(chǔ)與自動(dòng)物流，提升物流效率 12.58%。主要包括以下三類典型應(yīng)用模式。

　　一是自動(dòng)化物料存取。

　　依托 WMS系統(tǒng)進(jìn)行出入庫(kù)、庫(kù)存等信息管理，應(yīng)用WCS系統(tǒng)自動(dòng)控制立體庫(kù)、堆垛機(jī)、穿梭機(jī)、積放鏈等庫(kù)存裝備，結(jié)合人工智能規(guī)劃和優(yōu)化庫(kù)位，進(jìn)行物料的自動(dòng)識(shí)別、存儲(chǔ)、分揀和出庫(kù)。如石化工廠的聚烯烴自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)，鋼鐵工廠的鋼卷自動(dòng)化庫(kù)區(qū)等。

　　二是協(xié)同聯(lián)動(dòng)物料存取。

　　基于 WMS系統(tǒng)與生產(chǎn)計(jì)劃、車間執(zhí)行、采購(gòu)銷售等系統(tǒng)集成打通，以生產(chǎn)投料、采購(gòu)入庫(kù)、在制品流轉(zhuǎn)、訂單發(fā)貨等計(jì)劃信息驅(qū)動(dòng)物料自動(dòng)出入庫(kù)作業(yè)。如與 MES(制造執(zhí)行系統(tǒng))集成的在制品協(xié)同出入庫(kù)，與 SRM(供應(yīng)商管理系統(tǒng))集成的采購(gòu)物料協(xié)同入庫(kù)等。

　　三是實(shí)時(shí)拉動(dòng)式物料存取。

　　將智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)與各工序生產(chǎn)管控直接對(duì)接，匹配工序生產(chǎn)節(jié)拍，依據(jù)工序?qū)嶋H物料消耗和物料需求預(yù)測(cè)開(kāi)展實(shí)時(shí)拉動(dòng)式物料出入庫(kù)和庫(kù)存管控。如汽車車身涂裝工序拉動(dòng)的白車身出庫(kù)、漆后車身入庫(kù)高效協(xié)同等。

　　四 、智能機(jī)器與人員協(xié)同的敏捷作業(yè)

　　生產(chǎn)作業(yè)是指將投入的各種資源通過(guò)加工、裝配等操作轉(zhuǎn)化為最終產(chǎn)品的過(guò)程，是生產(chǎn)活動(dòng)的核心內(nèi)容。生產(chǎn)作業(yè)能力水平從根本上決定了工廠的生產(chǎn)能力。

　　在自動(dòng)化、信息化階段，生產(chǎn)作業(yè)優(yōu)化強(qiáng)調(diào)大規(guī)模機(jī)器替代，首先局限在標(biāo)準(zhǔn)化、程序化和少量柔性要求的作業(yè)過(guò)程替代，限制產(chǎn)能進(jìn)一步提升;其次人類僅單方面操作設(shè)備，人機(jī)作業(yè)內(nèi)容幾乎分離，阻礙了作業(yè)效率深度優(yōu)化;同時(shí)傳統(tǒng)機(jī)器缺乏感知，操作、防護(hù)不當(dāng)則易造成人身傷害。

　　隨著智能傳感、深度學(xué)習(xí)等數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)機(jī)器深度融合，機(jī)器逐步具備感知、分析、決策能力，可以通過(guò)圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)分析、智能決策和精準(zhǔn)執(zhí)行等自主適應(yīng)要素變化，識(shí)別人類意圖，開(kāi)展溝通交互，進(jìn)而協(xié)同人類開(kāi)展工作，推動(dòng)人機(jī)工作方式從控制輔助向共生協(xié)同變革。

　　人機(jī)協(xié)同作業(yè)顯著擴(kuò)大了機(jī)器的應(yīng)用場(chǎng)景，增強(qiáng)了生產(chǎn)作業(yè)的柔性和韌性，同時(shí)推動(dòng)人類思維和智能算法有機(jī)融合，共同學(xué)習(xí)，互相增強(qiáng)，協(xié)同創(chuàng)新。人機(jī)協(xié)同作業(yè)目前在汽車、鋼鐵、紡織、食品等行業(yè)的生產(chǎn)作業(yè)中的大重量物料搬運(yùn)，輔助零件裝配與包裝，輔助工序加工作業(yè)等環(huán)節(jié)得到應(yīng)用，如中聯(lián)重科應(yīng)用模塊化人機(jī)協(xié)同工作站，提升挖掘機(jī)下車架部件裝配效率 50%。主要包括以下三類典型應(yīng)用模式。

　　一是輔助物料識(shí)別、抓取與移動(dòng)。

　　基于工業(yè)視覺(jué)+人工智能算法自主識(shí)別物料，自動(dòng)控制機(jī)械臂進(jìn)行物料的抓取，以及移動(dòng)放置至預(yù)定位置。如阿膠膠塊機(jī)器人自動(dòng)扒膠，機(jī)械零件加工機(jī)器人自動(dòng)上下料等。

　　二是輔助零件識(shí)別、定位與裝配。

　　通過(guò)機(jī)器視覺(jué)識(shí)別零件，測(cè)量和校正位置，控制機(jī)械臂基于接觸傳感等力反饋實(shí)現(xiàn)零件精細(xì)化裝配。如復(fù)雜電子裝備核心構(gòu)件的機(jī)器人智能化裝配，傳動(dòng)箱機(jī)器人輔助軸承熱裝等。

　　三是輔助加工作業(yè)規(guī)劃與自執(zhí)行。

　　依托視覺(jué)算法進(jìn)行目標(biāo)外觀、位姿等加工狀態(tài)識(shí)別，基于智能算法自動(dòng)規(guī)劃和決策加工策略，控制機(jī)械臂操縱加工裝置完成作業(yè)。如鋼管毛刺機(jī)器人自適應(yīng)打磨，機(jī)器人自動(dòng)鋼卷拆捆帶作業(yè)。

　　五 、全環(huán)節(jié)質(zhì)量數(shù)據(jù)匯聚與精準(zhǔn)追溯

　　質(zhì)量追溯是指采集產(chǎn)品全生命周期生產(chǎn)、質(zhì)量等信息并實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)管理和定位查詢的過(guò)程。實(shí)現(xiàn)質(zhì)量精準(zhǔn)追溯有助于明確質(zhì)量責(zé)任、精準(zhǔn)溯源問(wèn)題和策劃質(zhì)量改善。

　　傳統(tǒng)工廠往往缺乏全流程質(zhì)量追溯能力，首先未實(shí)現(xiàn)原材料采購(gòu)檢驗(yàn)，生產(chǎn)全工序過(guò)程檢驗(yàn)以及成品出廠檢驗(yàn)等全流程質(zhì)量檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集，缺乏有效的質(zhì)量數(shù)據(jù)源;其次未能實(shí)現(xiàn)全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)的集成打通，各階段質(zhì)量數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重，無(wú)法有效關(guān)聯(lián);同時(shí)全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)與實(shí)物產(chǎn)品間未實(shí)現(xiàn)綁定，無(wú)法通過(guò)產(chǎn)品標(biāo)識(shí)查詢質(zhì)量數(shù)據(jù)。

　　聚焦產(chǎn)品全生命周期質(zhì)量管控、追溯和改善需求，通過(guò)數(shù)字化手段采集全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)，依托質(zhì)量數(shù)據(jù)平臺(tái)匯聚、集成和打通各環(huán)節(jié)質(zhì)量數(shù)據(jù)，基于條碼、標(biāo)識(shí)和區(qū)塊鏈等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)與實(shí)物產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)匹配和跨業(yè)務(wù)、跨企業(yè)的質(zhì)量信息追溯。

　　質(zhì)量精準(zhǔn)追溯有助于質(zhì)量問(wèn)題的快速溯源、精準(zhǔn)分析和準(zhǔn)確處理，大幅度降低質(zhì)量損失，同時(shí)能夠?yàn)楫a(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝設(shè)計(jì)、生產(chǎn)作業(yè)、維修維護(hù)等優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持，加速產(chǎn)品迭代優(yōu)化。

　　目前質(zhì)量精準(zhǔn)追溯在鋼鐵石化、食品飲品、生物醫(yī)藥、汽車與零部件、裝備制造等行業(yè)的原料質(zhì)量、生產(chǎn)質(zhì)量以及全生命周期質(zhì)量等管控上得到應(yīng)用，如歌爾股份應(yīng)用質(zhì)量管理系統(tǒng)對(duì)全流程生產(chǎn)、供應(yīng)鏈質(zhì)量問(wèn)題進(jìn)行追蹤分析，產(chǎn)品良率提升10%。主要包括以下三類典型應(yīng)用模式。

　　一是從原料到成品全流程質(zhì)量追溯。

　　采集原材料檢測(cè)、生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量記錄以及成品質(zhì)量記錄信息，將產(chǎn)品從原料到成品的質(zhì)量信息關(guān)聯(lián)打通，基于產(chǎn)品標(biāo)識(shí)實(shí)現(xiàn)正向和反向質(zhì)量快速追溯。如奶制品從奶源、生產(chǎn)到銷售全流程質(zhì)量追溯，鋼材從鐵礦、冶煉到下游使用全流程質(zhì)量追溯等。

　　二是從零部件到整機(jī)全系統(tǒng)質(zhì)量追溯。

　　將零部件質(zhì)量數(shù)據(jù)和零部件實(shí)物唯一編碼綁定，并逐一綁定至整機(jī)實(shí)物唯一編碼，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)從零件逐級(jí)定位至整機(jī)或從整機(jī)逐漸分解至零件的雙向質(zhì)量追溯。如電器產(chǎn)品主要物料質(zhì)量追溯，機(jī)器人產(chǎn)品關(guān)鍵零部件質(zhì)量追溯等。

　　三是從研發(fā)到運(yùn)維全生命周期質(zhì)量追溯。

　　全面匯聚設(shè)計(jì)、工藝、采購(gòu)、生產(chǎn)、交付和運(yùn)維全生命周期產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)包，構(gòu)建產(chǎn)品全生命周期質(zhì)量履歷，支持全生命周期質(zhì)量改善活動(dòng)。如軌道交通裝備全生命周期質(zhì)量履歷管理，工程機(jī)械全生命周期質(zhì)量履歷管理等。

　　來(lái)源：控制工程網(wǎng)