第一章緒論1制造業(yè)發(fā)展歷程2制造業(yè)發(fā)展趨勢3智能制造管理前言智能制造技術關注人、機、料、法以及產(chǎn)品智能化智能制造管理關注制造過程與制造系統(tǒng)的智能化智能制造第一節(jié)制造業(yè)發(fā)展歷程制造業(yè)發(fā)展歷程制造業(yè)發(fā)展歷程第一次工業(yè)革命：通過機械化替換手工操作，出現(xiàn)蒸汽機帶動生產(chǎn)機械。同時，工人開始分工寫作，出現(xiàn)技能的專業(yè)化趨勢。第二次工業(yè)革命：電力作為主要能源；以流水線為主的大規(guī)模生產(chǎn)；科學管理第三次工業(yè)革命：微控制器促進了制造的數(shù)字化；六西格瑪和精益管理思想；計算機集成制造第四次工業(yè)革命：信息物理系統(tǒng)（CPS）；數(shù)字孿生；人工智能第二節(jié)制造業(yè)發(fā)展趨勢制造業(yè)發(fā)展趨勢消費者日趨個性化的需求促使制造業(yè)向“多品種，小批量”的制造模式轉變，以期占領快速變化的市場份額；以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等為標志的新一代信息技術的發(fā)展以及在制造業(yè)的迅速滲透，為制造業(yè)的轉型奠定了堅實的技術基礎。制造業(yè)發(fā)展趨勢智能制造作為新一輪制造業(yè)變革的核心，將新一代信息技術、自動化技術與制造技術進行深度融合，可有效縮短產(chǎn)品研制周期、提高生產(chǎn)效率、提升產(chǎn)品質(zhì)量、降低資源能源消耗，對推動制造業(yè)轉型升級具有重要意義。智能制造將設備、物料以及存儲系統(tǒng)都融入信息物理系統(tǒng)CPS中，使得制造過程中的所有要素可以相互之間進行信息交互、觸發(fā)動作與控制。這將從根本上改變產(chǎn)品從研發(fā)設計到售后服務的全生命周期的工業(yè)過程。第三節(jié)智能制造管理智能制造管理智能制造研究的三個階段：1998年，美國學者賴特（PaulKennethWright）、伯恩（DavidAlanBourne）正式出版智能制造領域首本專著《制造智能》，詳細規(guī)劃了智能制造藍圖并將智能制造定義為：通過集成知識工程、制造軟件系統(tǒng)、機器人視覺和機器人控制來對制造技工們的技能與專家知識進行建模，使智能機器能夠在無人干預的情況下進行小批量生產(chǎn)。20世紀90年代，美國、日本、歐洲共同發(fā)起的“智能制造國際合作研究計劃”中將智能制造定義為：智能制造是將智能活動貫穿于整個制造過程，并將智能活動與機器進行結合，將從訂貨、產(chǎn)品設計、生產(chǎn)到市場銷售等各個環(huán)節(jié)以柔性方式集成起來的能發(fā)揮最大生產(chǎn)力的先進制造模式。21世紀以來，隨著新一代信息技術、自動化技術向制造業(yè)的快速滲透，智能制造的研究進入了新的階段，以信息-物理系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)技術、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術以及智能制造管理為核心的研究成果不斷涌現(xiàn)，同時，對智能制造帶來的商業(yè)模式的改變也將成為新一輪研究的熱點。123智能制造管理智能制造研究存在的問題：由于智能制造涉及信息與通信技術、自動化技術以及制造技術等多個學科，而各學科對智能制造的研究側重點也不盡相同，因此造成了智能制造研究領域的“碎片化”現(xiàn)象，關于智能制造的研究領域覆蓋從理工學科至人文社科之間的諸多領域，而研究主體也覆蓋智能制造系統(tǒng)、智能制造技術、智能制造服務以及智能管理等諸多方面。智能制造管理智能制造管理：本書認為智能制造管理是指利用新一代信息通信技術以及數(shù)據(jù)分析技術對企業(yè)所有的資源進行集成化管理，及時識別并處理制造過程中的波動，實現(xiàn)對制造過程“人、機、料、法、環(huán)”要素的實時控制與優(yōu)化，維持制造過程的穩(wěn)定性，提高企業(yè)關鍵績效水平以降低制造成本的數(shù)據(jù)驅動生產(chǎn)管理技術。第二章制造模式的演變1制造管理的發(fā)展2工業(yè)4.0的制造管理需求3智能制造第一節(jié)制造管理發(fā)展歷程制造管理的發(fā)展傳統(tǒng)制造模式的弊端：個性化壓力；高新技術壓力；資源/環(huán)境壓力制造管理的發(fā)展大量制造大量生產(chǎn)是指在較長時間內(nèi)接連不斷地重復制造品種相同的產(chǎn)品過程柔性制造是一種應對大規(guī)模定制需求而產(chǎn)生的新型生產(chǎn)模式。強調(diào)在生產(chǎn)過程中的適應性和靈活性。精益生產(chǎn)通過系統(tǒng)結構、人員組織、運行方式和市場供求等方面的變革，使生產(chǎn)系統(tǒng)能很快適應用戶需求不斷變化，并能使生產(chǎn)過程中一切無用、多余的東西被精簡，最終達到包括市場供銷在內(nèi)的各方面達到最好結果的一種生產(chǎn)管理方式敏捷制造指制造企業(yè)采用現(xiàn)代通信手段，通過快速配置各種資源(包括技術、管理和人員)，以有效和協(xié)調(diào)的方式響應用戶需求，實現(xiàn)制造的敏捷性。制造管理的發(fā)展大量制造柔性制造敏捷制造精益生產(chǎn)第二節(jié)工業(yè)4.0的制造管理需求工業(yè)4.0的制造管理需求1.個性化需求：產(chǎn)品大眾化功能已廣泛滿足，消費者開始追求個性化定制產(chǎn)品。在此情況下，產(chǎn)品的研發(fā)要充分聽取消費者需求，或者消費者直接參與情況下完成；也可以是其他方或者是消費者直接完成。其最大特點在于：產(chǎn)品的生產(chǎn)是在消費者的具體訂制后開始啟動，因此消費者是主動的，生產(chǎn)者是服從的，實現(xiàn)了真正的消費驅動生產(chǎn)制造，生產(chǎn)完全滿足消費的低消耗零庫存。宜家工業(yè)4.0的制造管理需求2.高質(zhì)量、低成本需求：降低制造成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量以獲取最大化效益是制造管理的根本目標。提高產(chǎn)品質(zhì)量需要從生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)進行產(chǎn)品控制。統(tǒng)計過程控制、先進過程控制成為提升產(chǎn)品質(zhì)量的重要工具。工業(yè)4.0的制造管理需求3.可視化、可追溯性需求：隨著個性化、小批量生產(chǎn)模式的不斷深入，傳統(tǒng)的制造管理方法因無法了解實時的生產(chǎn)運營情況，難以應對如此復雜的制造系統(tǒng)。為了實現(xiàn)對制造過程的實時控制，做到對最小生產(chǎn)單位制造過程的實時掌握，企業(yè)必須通過智能化轉型的路徑，實現(xiàn)全面數(shù)字化、網(wǎng)絡化的生產(chǎn)，從而做到對所有生產(chǎn)要素的可追溯性管理。企業(yè)內(nèi)部流程、系統(tǒng)、資源的垂直集成價值鏈企業(yè)間的橫向集成工業(yè)4.0的制造管理需求4.自適應需求。生產(chǎn)控制是應對車間突發(fā)情況的重要手段，指通過調(diào)整生產(chǎn)過程中的關鍵要素以完成當前或者未來的生產(chǎn)計劃，控制生產(chǎn)時間與過程質(zhì)量等，達到對用戶的準時交付與質(zhì)量承諾，并且能夠通過一系列措施應對突發(fā)事件如設備故障、緊急插入訂單等。當面對生產(chǎn)計劃調(diào)整時，許多制造企業(yè)沒有能力實時或者提前做出調(diào)整，往往采用事后控制，修改生產(chǎn)計劃來應對，導致生產(chǎn)過程中的滯后或者非計劃停機等，降低了產(chǎn)線的生產(chǎn)能力。因此，通過采用大數(shù)據(jù)分析與人工智能等技術實現(xiàn)對生產(chǎn)異常的實時管控，并使得生產(chǎn)系統(tǒng)自動優(yōu)化生產(chǎn)方案，實現(xiàn)自適應調(diào)整是現(xiàn)代制造業(yè)發(fā)展的重要需求之一。第三節(jié)智能制造智能制造智能制造發(fā)展的背景：消費者日趨個性化的需求促使制造業(yè)向“多品種，小批量”的制造模式轉變，以期占領快速變化的市場份額，但是這也導致了制造系統(tǒng)復雜度不斷提升，傳統(tǒng)制造管理模式無法適應日益復雜的制造系統(tǒng)；第二，新技術的壓力。以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等為標志的新一代信息通信技術的發(fā)展以及在制造業(yè)的快速滲透，為制造業(yè)的升級轉型奠定了堅實的技術基礎；第三，環(huán)境/資源壓力。“雙碳”目標的提出，對制造企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展轉型提出要求。智能制造智能制造的定義：德國工業(yè)4.0規(guī)劃：將制造過程中所有的機器、存儲系統(tǒng)和生產(chǎn)設施融入信息－物理系統(tǒng)（CPS），在制造過程中，所有的生產(chǎn)要素可以通過信息－物理系統(tǒng)進行信息交互、觸發(fā)動作以達到制造過程實時控制的效果。美國智能制造領導力聯(lián)盟（SmartManufacturingLeadershipCoalition，SMLC）：智能制造是先進傳感器、儀器、監(jiān)測、控制和工藝過程優(yōu)化的技術和實踐的組合，它們將信息通信技術與制造環(huán)境融合在一起，實現(xiàn)工廠和企業(yè)中能量、生產(chǎn)率和成本的實時管理，能夠實現(xiàn)新產(chǎn)品的快速制造、產(chǎn)品需求的動態(tài)響應、工業(yè)生產(chǎn)和供應鏈網(wǎng)絡的實時優(yōu)化。中國工業(yè)和信息化部：智能制造是將制造技術與數(shù)字技術、智能技術、網(wǎng)絡技術的集成應用于設計、生產(chǎn)、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(xiàn)產(chǎn)品需求的動態(tài)響應，新產(chǎn)品的迅速開發(fā)以及對生產(chǎn)和供應鏈網(wǎng)絡實時優(yōu)化的制造活動的總稱，可分為智能設計、智能生產(chǎn)、智能管理、智能制造服務四個關鍵環(huán)節(jié)。智能制造本書定義：智能制造是利用新一代信息技術將所有制造要素集成融入CPS系統(tǒng)中，并且所有的制造資源可以實時進行信息共享與交互，實現(xiàn)對制造過程的實時控制，控制制造過程波動性，從而實現(xiàn)產(chǎn)品的動態(tài)響應以及對供應鏈網(wǎng)絡的實時優(yōu)化，提高關鍵生產(chǎn)績效指標，降低制造成本。第四節(jié)我國發(fā)展智能制造的挑戰(zhàn)我國發(fā)展智能制造的挑戰(zhàn)制造管理模式未能跟上技術發(fā)展：缺乏智能制造管理系統(tǒng)體系；缺乏有效的智能制造發(fā)展水平評價工具：缺乏不同發(fā)展階段企業(yè)轉型路徑的指導；缺乏實踐訓練和有效的智能制造人才培養(yǎng)體系。第三章德國工業(yè)4.0及其架構1德國工業(yè)4.0及其三維模型2信息-物理系統(tǒng)CPS第一節(jié)德國工業(yè)4.0及其三維模型德國工業(yè)4.0及其三維模型一個網(wǎng)絡四大主題三項集成八項計劃德國工業(yè)4.0戰(zhàn)略規(guī)劃模型：德國工業(yè)4.0及其三維模型工業(yè)4.0集成架構德國工業(yè)4.0及其三維模型德國工業(yè)4.0標準參考架構：RAMI4.0模型第二節(jié)信息-物理系統(tǒng)CPS什么是CPS定義：信息物理系統(tǒng)通過集成先進的感知、計算、通信、控制等信息技術和自動控制技術，構建了物理空間與信息空間中人、機、物、環(huán)境、信息等要素相互映射、適時交互、高效協(xié)同的復雜系統(tǒng)，實現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)資源配置和運行的按需響應、快速迭代、動態(tài)優(yōu)化。建立信息物理系統(tǒng)（Cyber-PhysicalSystem，CPS）以實現(xiàn)物理世界元素與信息空間的映射關系為目標，是實現(xiàn)智能制造的核心。什么是CPS不同機構與學者對CPS的認識：CPS的本質(zhì)及架構CPS由感知層、傳輸層、平臺層及應用層幾部分構成。感知層主要實現(xiàn)生產(chǎn)要素人、機、料、法、環(huán)的實時狀態(tài)收集，基礎數(shù)據(jù)的標準化，并實現(xiàn)各要素之間的互聯(lián)互通是該層級的主要工作；傳輸層主要部署工業(yè)云平臺，包括服務器的布置以及網(wǎng)絡化工作；平臺層是CPS構架的核心，其主要作用是通過對工業(yè)大數(shù)據(jù)的實時分析與建模等，將海量的數(shù)據(jù)轉換成具有價值的信息，以支撐上一層級的應用服務；應用層則是依據(jù)平臺層的數(shù)據(jù)分析成果，實現(xiàn)自動化控制與智能化決策，不斷提高企業(yè)的績效表現(xiàn)水平。

CPS的本質(zhì)及架構CPS關鍵技術要素1.信息感知與自動控制數(shù)字孿生模型感知是指物理世界的實體，通過各種芯片、傳感器等硬件設備實現(xiàn)產(chǎn)品制造全生命周期內(nèi)要素（人、機、料、法、環(huán)）

數(shù)字化的過程，以形成物理世界與信息空間的映射關系，是價值鏈數(shù)據(jù)流動的起點，主要包括智能感知技術與虛實融合控制技術。CPS關鍵技術要素2.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是連接物理世界各生產(chǎn)要素與信息世界的信息網(wǎng)絡，是實現(xiàn)全工廠范圍內(nèi)互聯(lián)互通的手段。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)主要用于支撐工業(yè)數(shù)據(jù)的采集交換、集成處理、建模分析以及控制反饋，是實現(xiàn)全工廠從點（單臺設備）到線（產(chǎn)線），最后到面（全車間、全工廠）的全面互聯(lián)互通的重要基礎。CPS關鍵技術要素3.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺一個高度集成、開放和共享的數(shù)據(jù)平臺，是跨區(qū)域、跨領域、跨平臺的數(shù)據(jù)集散中心、數(shù)據(jù)存儲中心、數(shù)據(jù)分析中心和數(shù)據(jù)共享中心。企業(yè)生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)、信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)以及實時物料數(shù)據(jù)等，通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)采集至工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺并進行存儲分析，解析異構數(shù)據(jù)結構并實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成分析，實現(xiàn)生產(chǎn)全要素、全流程、全產(chǎn)業(yè)鏈、全生命周期管理的資源配置優(yōu)化，以提升生產(chǎn)效率、創(chuàng)新模式業(yè)態(tài)，構建全新產(chǎn)業(yè)生態(tài)。CPS關鍵技術要素4.工業(yè)軟件工業(yè)軟件是算法的代碼化，而算法是對現(xiàn)實問題解決方案的抽象描述，對于生產(chǎn)企業(yè)而言，將排產(chǎn)計劃、資源計劃、物料搬運調(diào)度等算法打包并形成相應的工業(yè)軟件，對于提高企業(yè)對制造過程的控制，提升KPI水平具有重要意義。CPS關鍵技術要素5.智能控制與決策智能控制與決策是信息物理系統(tǒng)的建設目標，是企業(yè)數(shù)據(jù)價值鏈閉環(huán)的終點。自動控制與決策是在數(shù)據(jù)感知、收集、存儲、分析與挖掘的基礎上，對生產(chǎn)過程進行精準執(zhí)行，同時基于對時間的預知和對環(huán)境的認知，對制造過程做出精準決策，這是智能制造實施的根本目的。第四章智能制造基本原理1工廠物理學2透明制造3智能產(chǎn)品4智能物料5智能生產(chǎn)6智能服務第一節(jié)工廠物理學工廠物理學定義：工廠物理學（FactoryPhysics）是對制造系統(tǒng)基本行為的系統(tǒng)描述。意義：①識別改善目前系統(tǒng)的機會；②設計有效的新系統(tǒng)；③權衡不同領域的政策。工廠物理學生產(chǎn)排程Schedule往往譯作“排程”，也譯作“計劃”。在企業(yè)中，高層管理者希望能準時交貨、最小化在制品，縮短交貨期，以及最大化資源利用率。在現(xiàn)實生活中，這些目標相互沖突，存在此消彼長的關系。因此，計劃排程的目標就是在這些沖突的目標中達到一個利益最大化的平衡。工廠物理學2.運營管理中的人因人在制造系統(tǒng)中的作用是復雜的且具有多面性的，一個生產(chǎn)系統(tǒng)包含設備、邏輯，以及人是很重要的。就算是技術性很強的主題，例如排班，能力計劃，質(zhì)量控制，以及機器維護，都在基本的方式上包含了人。工廠物理學3.車間作業(yè)控制車間作業(yè)控制（ShopFloorControl，SFC）是計劃與部件的結合處，因此，它是生產(chǎn)計劃與控制體系的基礎。由于Sfc模塊處于執(zhí)行實時控制決策的位置，它也很自然地處于實時監(jiān)控這些類型的變化的位置。除了收集實時狀態(tài)的信息，SFC模塊也有益于收集、加工超出實時的與未來相關的信息。工廠物理學4.全面質(zhì)量管理全面質(zhì)量管理改變了原來質(zhì)量管理的觀念，引入了新的理念，即改變原來檢查最終產(chǎn)品或服務為監(jiān)控產(chǎn)品或服務全過程。TQM的出發(fā)點就是在第一時間預防產(chǎn)品質(zhì)量問題的發(fā)生。第二節(jié)透明制造透明制造1.透明工廠2.數(shù)字化工廠解決方案第三節(jié)智能產(chǎn)品智能產(chǎn)品1.智能產(chǎn)品的不同定義：Cena等認為智能產(chǎn)品是物理域和信息域的緊密結合，這使其具有特定的智能化特性。依靠物理域與信息域的迭代交互，智能產(chǎn)品實現(xiàn)了對用戶和環(huán)境的自適應。Wong等將智能產(chǎn)品的自適應特性歸結于其自身一套成熟的軟件智能體系統(tǒng)，該軟件系統(tǒng)可以根據(jù)智能產(chǎn)品其他模塊的輸入數(shù)據(jù)或使用環(huán)境的變化進行推理并做出反應。Venta等認為智能產(chǎn)品應該具有以下功能：持續(xù)監(jiān)控自身狀態(tài)和使用環(huán)境；對環(huán)境和操作條件做出反應和適應；在不同使用環(huán)境下保持最優(yōu)使用狀態(tài)；與用戶或環(huán)境及其他智能產(chǎn)品和系統(tǒng)進行交互。Mcfarlane等提出智能產(chǎn)品應該具有以下特性：唯一標識符；能與環(huán)境進行有效交互；能夠保留或存儲自身相關信息；運用某種機器語言展現(xiàn)自身特性、生產(chǎn)要求等；能夠參與有關自身的決策。智能產(chǎn)品2.智能車間：智能化的車間中主要包括智能機床、網(wǎng)絡網(wǎng)關、通信技術、控制中心四大部分組成。其中主要的工作原理就是控制中心輸入命令通過網(wǎng)關的傳輸，

讓智能機床能夠進行好的工作，同時智能機床對自身的數(shù)據(jù)分析也可以通過網(wǎng)關傳輸給控制中心，使其工作的人員能夠對其設備進行一定的分析。以此判斷設備的運行情況是否達到規(guī)范的要求標準，同時也可以對設備的安全性做出一定的檢測。3.智能機床：智能機床具備感知、推理、決策及學習能力。機床具有感知能力：就要求機床將裝備更多的傳感器，例如，溫度傳感器、振動傳感器、扭矩傳感器、聲控傳感器等，為智能機床推理、決策提供已知條件或感知條件的變化。機床具有推理、決策能力，就要求機床能夠根據(jù)現(xiàn)有條件得出正確的結果或根據(jù)現(xiàn)有條件的變化采取應對措施，以保證結果的正確性。第四節(jié)智能物料智能物料生產(chǎn)物流及智能化發(fā)展：最初的人工物流是靠人工完成的，隨著工業(yè)革命的推進，采用機械設備進行物料輸送，再到自動化物流自動輸送、搬運和自動分揀，信息化將物流系統(tǒng)進行信息集成，現(xiàn)如今隨著新一代信息技術的影響，將人工智能集成到物流系統(tǒng)發(fā)展成為智能物流。智能化物流配送：智能物料配送系統(tǒng)是智能制造中的關鍵部分，利用RFID技術、傳感技術、通信技術等，使生產(chǎn)制造過程與物流運輸過程互聯(lián)，實現(xiàn)快速決策、智能調(diào)度、動態(tài)配送等生產(chǎn)物流過程。物料管理體系框架：①資源感知層；②網(wǎng)絡傳輸層；③信息集成層；④應用層智能物料4.基于實時定位的智能物料配送系統(tǒng)：①實時數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)；②三維數(shù)字化車間系統(tǒng)；③物料配送執(zhí)行系統(tǒng)；④企業(yè)內(nèi)部管理系統(tǒng)。5.智能倉庫：現(xiàn)代的智能倉庫主要是采用物流高層貨架、巷道式堆垛機、出入庫工作臺、AGV、智能管理控制系統(tǒng)和RFID等先進設備和技術，大大提高了倉庫管理的效率，簡化的操作流程，同時也提高了物流配送的效率。智能倉庫主要包括：①高層貨架。用于存儲貨物的鋼結構。②托盤。用于承載貨物的器具。③巷道式堆垛機。用于自動存取貨物的設備。④輸送機系統(tǒng)。這個系統(tǒng)主要負責將貨物運送到堆垛機，或者是將貨物從堆垛機運送走。輸送機系統(tǒng)中的輸送機有很多種類，通常的使用的有鏈條輸送機，升降臺，分配車，提升機，皮帶機等。第五節(jié)智能生產(chǎn)智能生產(chǎn)智能裝備與控制系統(tǒng)：智能裝備與控制系統(tǒng)是智能生產(chǎn)系統(tǒng)的基礎裝備，它由若干柔性制造系統(tǒng)FMS組成，具有以下特征：機器柔性、工藝柔性、生產(chǎn)能力柔性、維護柔性、擴展柔性、運行柔性。智能倉儲和物流系統(tǒng)：建設智能倉儲和物流配送系統(tǒng)是實現(xiàn)智能生產(chǎn)的重要組成部分。智能倉儲和物流系統(tǒng)由倉儲物流信息管理系統(tǒng)、自動控制系統(tǒng)、物流設施設備系統(tǒng)組成。智能制造執(zhí)行系統(tǒng)：MES在工廠綜合自動化系統(tǒng)中起著中間層的作用，在ERP系統(tǒng)產(chǎn)生的長期計劃指導下，MES根據(jù)底層控制系統(tǒng)采集的與生產(chǎn)有關的實時數(shù)據(jù)，對短期生產(chǎn)作業(yè)的計劃調(diào)度、監(jiān)控、資源配置和生產(chǎn)過程進行優(yōu)化。生產(chǎn)指揮系統(tǒng)以及智能生產(chǎn)系統(tǒng)與其他系統(tǒng)的集成：①與ERP系統(tǒng)的集成；②與研發(fā)設計系統(tǒng)的集成；③與智能服務系統(tǒng)的集成。第六節(jié)智能服務智能服務智能服務定義：Carstena把構建智能服務的過程分為四個階段，即：內(nèi)部基礎設施、外部基礎設施、連接物理平臺、服務平臺。因此，智能服務的實現(xiàn)不僅僅依賴智能互聯(lián)和數(shù)字化的設備、平臺或服務系統(tǒng)，也依賴智能化的服務供應鏈對收集到的數(shù)據(jù)進行分析處理，并反饋至顧客及供應商。Porter和Heppelmann認為所有智能、互聯(lián)的產(chǎn)品或系統(tǒng)都包含三個核心要素:物理部件(如機械和電子部件)、智能組件(傳感器、微處理器、數(shù)據(jù)存儲、控制、軟件、嵌入式操作系統(tǒng)和數(shù)字用戶界面)以及連接性組件(端口、天線、協(xié)議和網(wǎng)絡、產(chǎn)品和產(chǎn)品云之間的通信等)。首先，通過智能組件(傳感器、微處理器等)的分析處理；其次，將結果通過連接性組件反饋給物理部件去執(zhí)行或呈現(xiàn)。在這個過程中，它更強調(diào)多平臺、多系統(tǒng)、多終端的協(xié)同化、一體化、數(shù)字化和信息化的管理。智能服務智能服務歷經(jīng)的階段：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟時代：很少存在服務活動，在這一時期，主要依靠簡單的人力勞動來提供服務，例如傳統(tǒng)的酒樓、旅館、驛站等，工作效率低、成本高，智能化程度趨近于零。20世紀以后：隨著工業(yè)革命的興起以及機器設備的出現(xiàn)，人們開始使用機器取代人力，生產(chǎn)效率得到很大提高，逐漸產(chǎn)生半自動半人工的服務活動，智能化程度得到一定的提高。此時，交通運輸開始成為服務業(yè)的代表，并逐漸占據(jù)著主導地位。20世紀50年代：社會進入“服務經(jīng)濟時代”，計算機的普及使得各類服務活動變得更加方便和快捷，人工逐漸被取代，社會開始進入半智能化時代，智能化程度得到很大提高。金融、銀行、證券、保險等服務業(yè)也開始不斷涌現(xiàn)；21世紀的今天，新的服務形式和新的服務活動層出不窮，大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)使得人類社會從此邁入“智能服務經(jīng)濟時代”。智能服務智能服務歷經(jīng)的實現(xiàn)路徑：首先，應建立以顧客需求為導向的服務意識與服務體系；其次，服務智能化的實現(xiàn)也依賴企業(yè)自身動態(tài)能力的強弱，感知能力越強有助于企業(yè)發(fā)現(xiàn)和捕捉市場機會，獲取最新的信息和最新的技術，對市場需求做出快速的響應，因而企業(yè)提供的服務的智能化程度往往越高；整合能力越強說明企業(yè)具有較強的資源整合能力，能夠將不同領域內(nèi)的信息和資源加以整合，從而獲得競爭優(yōu)勢，因而整合能力越強，企業(yè)提供智能化服務的能力越高；同理，吸收能力越強代表企業(yè)能夠快速的融合新的知識和信息，具有較強的學習能力，能夠快速的開發(fā)新的技術和知識，因而吸收能力越強企業(yè)的服務智能化程度同樣也越高。第五章智能制造管理1制造管理2智能制造管理3智能制造管理關鍵模塊第一節(jié)制造管理制造管理定義：制造管理就是對制造過程進行計劃、組織、指揮、協(xié)調(diào)以及控制的一系列管理活動的總稱。意義：在不改變企業(yè)資源、人力以及設備等制造要素的前提下，通過對制造過程的優(yōu)化以及管理模式的創(chuàng)新，可以提高企業(yè)關鍵績效指標，降低制造過程的資源消耗和制造成本。制造管理科學制造管理的五項基本原則：如何提高生產(chǎn)效率？如何降低生產(chǎn)時間？如何提升質(zhì)量？如何提高客戶滿意度？如何保障安全？智能制造管理提升績效水平表現(xiàn)：價值驅動績效表現(xiàn)形式提升水平資源/流程產(chǎn)量提升3%～5%產(chǎn)能利用設備不可用時間降低30%～50%員工員工平均利潤提升45%～55%庫存庫存成本降低20%～50%質(zhì)量質(zhì)量缺陷成本降低10%～20%需求預測預測準確度提升85%以上市場響應能力新產(chǎn)品開發(fā)時間降低20%～50%服務服務成本降低10%～40%第二節(jié)智能制造管理智能制造管理1.智能制造管理定義智能制造管理是指利用新一代信息通信技術以及數(shù)據(jù)分析技術對企業(yè)所有的資源進行集成化管理，及時識別并處理制造過程中的波動，實現(xiàn)對制造過程“4M”要素的實時控制與優(yōu)化，維持制造過程的穩(wěn)定性，提高企業(yè)關鍵績效水平以降低制造成本。智能制造管理2.關鍵績效指標設置綜合利用率OEE：OEE是一種嚴格的機器總體性能的衡量手段，提示時間浪費存在于哪里，統(tǒng)計各種時間浪費的目的在于實現(xiàn)改進。產(chǎn)品合性能格率（Quality）

：產(chǎn)品通過率是指產(chǎn)品在整個制造過程中，產(chǎn)品加工符合規(guī)范并且沒有進行重加工。生產(chǎn)時間（CycleTime）：生產(chǎn)時間越長，會導致更高的在制品庫存，導致生產(chǎn)成本的大幅度提升，因此，縮短生產(chǎn)時間是制造管理的關鍵。生產(chǎn)時間等于加工時間與等待時間之和。準時交付率（ConfirmedLineItemPerformance，CLIP）：企業(yè)按照約定準時將產(chǎn)品送至客戶的能力，通常以周為一個交付周期。智能制造管理3.績效控制監(jiān)測：實時監(jiān)測制造過程各變量的信息，獲取傳感器數(shù)據(jù)并作為下一步處理的輸入。差異分析：將制造過程中所有變量的實時數(shù)據(jù)與預先設定的制造標準進行差異分析（Gap），進行誤差計算；反饋：將誤差分析結果實時反饋到生產(chǎn)決策層。優(yōu)化調(diào)整：根據(jù)實時反饋的制造偏差數(shù)據(jù)，對自動化生產(chǎn)過程進行優(yōu)化調(diào)整。智能制造管理3.績效控制制造偏差是導致績效水平不穩(wěn)定的原因，并且制造偏差會帶來擴散效用，即會影響其他制造環(huán)節(jié)，因此，對制造偏差的控制速度決定了生產(chǎn)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，是提升制造績效的關鍵

。第三節(jié)智能制造管理關鍵模塊智能制造管理關鍵模塊智能制造管理關鍵模塊1.主數(shù)據(jù)管理模塊主要用于管理與企業(yè)業(yè)務相關的主數(shù)據(jù)，主要包括：（1）產(chǎn)品類型主數(shù)據(jù)（2）產(chǎn)品流程主數(shù)據(jù)（3）物料主數(shù)據(jù)存儲（4）物料時間管理（5）測試包應用中心（6）生產(chǎn)數(shù)據(jù)倉庫（7）數(shù)據(jù)格式轉換平臺智能制造管理關鍵模塊2.制造執(zhí)行模塊：（1）制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）（2）預防性維護（PM）

（3）偏差管理

（4）電子廢料管理系統(tǒng)（5）生產(chǎn)監(jiān)控&計劃系統(tǒng)（6）操作界面智能制造管理關鍵模塊3.設備自動化模塊：（1）設備集成平臺（2）在線設備監(jiān)控

（3）設備狀態(tài)可視化界面（4）變量監(jiān)測與控制（5）自動物料搬運系統(tǒng)（6）設備能力數(shù)據(jù)庫（7）流程規(guī)范管理系統(tǒng)智能制造管理關鍵模塊3.過程控制模塊：（1）SPACE數(shù)據(jù)收集器（2）統(tǒng)計過程分析與控制（3）先進流程控制智能制造管理關鍵模塊5.生產(chǎn)調(diào)度/指派模塊：智能制造管理關鍵模塊6.報告&分析模塊：（1）工程數(shù)據(jù)系統(tǒng)（2）生產(chǎn)報告共享工具（3）自動報告工具第六章智能制造管理系統(tǒng)能力評估1關鍵績效指標控制所需制造管理能力2智能制造管理系統(tǒng)評估指標體系3智能制造系統(tǒng)發(fā)展水平評估過程與案例第一節(jié)關鍵績效指標控制所需制造管理能力關鍵績效指標控制所需制造管理能力關鍵績效指標控制所需制造管理能力關鍵績效指標控制所需制造管理能力第二節(jié)智能制造管理系統(tǒng)評估指標體系智能制造管理系統(tǒng)評估指標體系智能制造管理系統(tǒng)評估指標體系智能制造管理系統(tǒng)評估指標體系智能制造管理系統(tǒng)評估指標體系智能制造管理系統(tǒng)評估指標體系第三節(jié)智能制造系統(tǒng)發(fā)展水平評估過程與案例智能制造系統(tǒng)發(fā)展水平評估過程與案例英飛凌馬六甲工廠智能化水平評估智能制造系統(tǒng)發(fā)展水平評估過程與案例適用于英飛凌馬六甲工廠的評價指標體系及得分一級指標二級指標

評估等級分值工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基礎生產(chǎn)過程的信息通信能力3~40.7生產(chǎn)與其他部門的信息交互40.8數(shù)據(jù)技術數(shù)據(jù)采集技術51數(shù)據(jù)分析技術3~40.7制造執(zhí)行MES構架51預防性維護（PM）40.8偏差控制管理（DDM）51自動晶圓釋放（AWI）40.8流程規(guī)范管理40.8系統(tǒng)安全40.8設備自動化機-機交互30.5人-機交互2~30.4自動物料搬運系統(tǒng)（AMHS）30.5在線設備監(jiān)控（TFM）4~50.9晶圓圖系統(tǒng)（WMS）40.8標記指導管理（MIMS）51基座圖系統(tǒng)（StMS）51流程控制控制方法51指派&調(diào)度自動排程（SPOT）2~30.4分析報告應用多源數(shù)據(jù)決策51主數(shù)據(jù)管理主數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設51智能制造系統(tǒng)發(fā)展水平評估過程與案例評估結果指標工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基礎數(shù)據(jù)技術制造執(zhí)行設備自動化流程控制指派&調(diào)度分析報告主數(shù)據(jù)管理分值0.750.850.73

0.7310.5

11對一級指標進行加權計算，可以得到英飛凌馬六甲工廠的測評結果為0.82，最終結果該工廠處于工業(yè)3.3-3.4階段。從分析結果可以看出，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基礎、制造執(zhí)行、設備自動化以及指派&調(diào)度三個方面，馬六甲工廠的評估分值低于0.8，相對來說發(fā)展緩慢

，在接下來的發(fā)展過程中，應著重加強對這三方面的建設。智能制造系統(tǒng)發(fā)展水平評估過程與案例未來改進方向1）提高生產(chǎn)環(huán)節(jié)本身的信息通信能力，通過統(tǒng)一各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)格式以及共享數(shù)據(jù)庫等方法，實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)不需要人為干預的自動信息交互機制，并在此基礎上，將客戶以及供應商信息集成到生產(chǎn)部門，提高企業(yè)績效水平。2）提高數(shù)據(jù)分析技術。在現(xiàn)階段，馬六甲工廠實現(xiàn)了對全廠范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)實時收集，但是尚未實現(xiàn)所有數(shù)據(jù)的整合應用，因此，下一步發(fā)展應著重關注大數(shù)據(jù)分析技術，實現(xiàn)所有數(shù)據(jù)源的整合應用以發(fā)現(xiàn)更多有益信息。3）馬六甲工廠的人-機交互方式相對來說處于發(fā)展的低階段。現(xiàn)在，人-機交互主要通過設備本地的交互界面進行信息交互，員工的自主活動范圍依然較小。因此，下一步需要通過使用移動通信設備，員工在任何地點都可以了解生產(chǎn)運營狀況，實現(xiàn)員工工作范圍的不斷擴大。4）自動物料搬運系統(tǒng)的建設。現(xiàn)階段，馬六甲工廠的物料搬運主要通過小車進行搬運，需要員工進行物料的配送。下一步的發(fā)展應普及AGV等智能物流設備在馬六甲工廠的應用，實現(xiàn)物料搬運的自動化。加強物料搬運系統(tǒng)的建設應是工廠下一步發(fā)展的重點。5）指派&調(diào)度方面，馬六甲工廠處于發(fā)展落后階段，英飛凌后道工廠應著重推進SPOT項目在全球后道工廠的應用，現(xiàn)在SPOT主要應用于新加坡工廠，在馬六甲工廠尚未普及。進一步發(fā)展應當將供應商/客戶的信息納入到調(diào)度系統(tǒng)中，實現(xiàn)物料的精準采購以及客戶訂單的準時送達。

第七章智能制造管理實施路徑與對策1建立智能制造的建模及仿真平臺2建立工業(yè)數(shù)據(jù)收集與管理系統(tǒng)3進行企業(yè)層級整合4開發(fā)智能制造的教育和培訓體系第一節(jié)建立智能制造的建模及仿真平臺建立智能制造的建模及仿真平臺1.為虛擬工廠企業(yè)創(chuàng)建社區(qū)建模和仿真平臺現(xiàn)狀：①制造工廠的軟件和定制化工具開發(fā)成本高；②缺少可以跨行業(yè)使用的平臺和相關軟件；③缺少適合中小企業(yè)使用的智能制造工具。行動方案：第一步，找出各行業(yè)中亟待解決的問題，定義出每一個問題的權重和困難程度。第二步，在多個行業(yè)中將開發(fā)出的具有開源、適應性強、能解決某些問題、即插即用的軟件進行試驗，同時通過一些試點項目來驗證提出模型的適應性和可擴展性。第三步，結合可視化和更高級的算法，進行平臺的改進。實施目標：搭建適用于制造工廠環(huán)境的建模、仿真及計算平臺；開發(fā)出可在不同行業(yè)和進程使用的智能化模塊；開發(fā)出具有通用數(shù)據(jù)庫和編程語言的可交互軟件；建立行業(yè)內(nèi)認可的體系結構標準和數(shù)據(jù)交換標準；在平臺中應用現(xiàn)代可視化技術；將企業(yè)運營與制造過程兩方面的關鍵績效指標同時考慮；將工廠的運營效率提升10%，安全事故等突發(fā)事件減少25%。降低智能制造模型應用成本，五年內(nèi)降低80%～90%。建立智能制造的建模及仿真平臺2.開發(fā)下一代制造決策的軟件工具箱和計算架構現(xiàn)狀：①在制定決策過程中具有高度不確定性和復雜性；②現(xiàn)有模型的可擴展性不高、自我反饋調(diào)節(jié)能力差；③相對較低的數(shù)據(jù)質(zhì)量；④相對較高的軟件開發(fā)成本。行動方案：第一步，對當前各行業(yè)智能制造相關軟件和工具進行盤點。第二步，通過定義平臺的運作框架，開發(fā)下一代的軟件工具，并且構建全球的大數(shù)據(jù)庫。第三步，將建立好的模型在不同的工廠進行試點實行，建立共享學習的基礎。實施目標：建立具有多層參數(shù)的標準化工藝流程圖；開發(fā)簡化模型搭建工具；開發(fā)在高度不確定環(huán)境下智能決策工具；構建具有智能分析、預測、決策等功能的高級工具箱；構建學習和自適應模型；將生產(chǎn)成本降低30%，生產(chǎn)周期縮短40%；在例如生產(chǎn)率、設備使用效率、浪費、事故率、風險等多方面都有相對的改善和提高。建立智能制造的建模及仿真平臺3.將人的因素和決策集成到工廠優(yōu)化軟件和用戶界面中現(xiàn)狀：①現(xiàn)有模型中未考慮人的行為的不確定性；②缺少不需要高技能水平就可操作的相關軟件；③學習與自適應軟件框架的復雜性高；④相對較高的軟件開發(fā)成本。行動方案：第一步，將人的決策與行動與自動化工具進行整合，評估如何進行人機交互。第二步，繼續(xù)將以人為中心和可量化的人的因素納入軟件系統(tǒng)的開發(fā)過程中。第三步，將工廠內(nèi)知識性員工的自適應反饋納入到現(xiàn)有模型中，并且開展行業(yè)內(nèi)更高級軟件的試點示范活動。實施目標：開發(fā)出將人的因素考慮其中的學習與自適應軟件；在制造層面施行更及時（實時化）、更嚴格的決策制定過程；能夠直觀地看到?jīng)Q策制定中的積極影響和消極影響；具有對所有關鍵績效指標建模的能力；開發(fā)出直觀的控制和人機交互界面；在關鍵績效指標的表現(xiàn)上有可衡量的提升；提高員工的生產(chǎn)率，降低員工的流動率。建立智能制造的建模及仿真平臺4.將資源決策工具應用于不同行業(yè)以及不同發(fā)展水平企業(yè)中現(xiàn)狀：①難以收集和解釋相關的資源數(shù)據(jù)；②缺少用于優(yōu)化系統(tǒng)的相關資源數(shù)據(jù)。行動方案：第一步，開發(fā)可供工廠工人使用的基于數(shù)據(jù)的工具，這些工具中應該包含不需進一步解釋的直觀的數(shù)據(jù)。第二步，將這種基于數(shù)據(jù)的工具加入到技術和實踐的戰(zhàn)略發(fā)展部署中，以實現(xiàn)資源的節(jié)約。第三步，開發(fā)先進有效的數(shù)據(jù)維護方法，建立推廣方案來覆蓋到不同規(guī)模的不同行業(yè)中。實施目標：開發(fā)出可供操作員使用的決策工具，該工具具有解釋工廠的相關資源數(shù)據(jù)和做出有效選擇的功能；可以根據(jù)不同的生產(chǎn)流程、產(chǎn)品、資源來對資源選擇進行比較；從資源的角度整合工廠的所有功能；減少25%的資源使用，并使這種新型資源決策工具應用到75%以上的制造企業(yè)中；使能夠做出高效決策的工程師人才數(shù)量顯著增加。第二節(jié)建立工業(yè)數(shù)據(jù)收集與管理系統(tǒng)建立工業(yè)數(shù)據(jù)收集與管理系統(tǒng)1.建立針對所有制造型企業(yè)的一致的高效的數(shù)據(jù)方法現(xiàn)狀：①工程人員在數(shù)據(jù)收集、處理和使用上效率低；②對于為制造企業(yè)工藝流程原型開發(fā)可擴展方法所需的數(shù)據(jù)、軟件和接口缺乏共識。行動方案：第一步，定義一致的數(shù)據(jù)方法（包括數(shù)據(jù)協(xié)議和接口、通信標準）和價值命題的要求。第二步，開發(fā)新的數(shù)據(jù)方法、協(xié)議、標準，并對數(shù)據(jù)方法的知識產(chǎn)權開發(fā)相對應的授權策略，以及開展相應的競賽來使得技術商業(yè)化。第三步，對新開發(fā)的數(shù)據(jù)方法進行公測，并且通過工具集、對供應商或用戶的激勵及其他方法促進數(shù)據(jù)方法與產(chǎn)品的整合。實施目標：在企業(yè)的商業(yè)模型中嵌入基本的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理系統(tǒng)；開發(fā)出一致的數(shù)據(jù)方法和數(shù)據(jù)通信標準；構建出一個能夠解釋所需數(shù)據(jù)的知識庫；開發(fā)元數(shù)據(jù)（包括數(shù)據(jù)歷史）來支持面向對象的虛擬企業(yè)；構建支持可調(diào)數(shù)據(jù)和學習軟件系統(tǒng)的架構；大幅度減少浪費在數(shù)據(jù)收集、處理和使用上的時間，實現(xiàn)數(shù)據(jù)上的零時間浪費，達到預期生產(chǎn)力要求。建立工業(yè)數(shù)據(jù)收集與管理系統(tǒng)2.開發(fā)出針對所有制造企業(yè)的穩(wěn)健的數(shù)據(jù)收集框架現(xiàn)狀：①現(xiàn)有知識捕獲系統(tǒng)效率低下，問題解決能力不足；②知識獲取和傳輸具有一定復雜性；③傳感器成本高；④缺乏針對制造系統(tǒng)的實時高效的傳感器。行動方案：第一步，開發(fā)用于大規(guī)模和低成本數(shù)據(jù)獲取的增強型傳感器。第二步，根據(jù)企業(yè)現(xiàn)狀開發(fā)出一套教學工具，以及一套合適的方法使企業(yè)向知識型企業(yè)轉變，確定支持流程模型簡化的最佳數(shù)據(jù)規(guī)范。第三步，在不同的行業(yè)中進行數(shù)據(jù)試驗，設計一套廣泛部署數(shù)據(jù)體系的方法。開發(fā)數(shù)據(jù)信息管理的相關課程，并且積極從事企業(yè)員工的培訓工作。實施目標：開發(fā)適應于許多不同的環(huán)境的快速便宜的傳感器；開發(fā)虛擬的低成本可實時獲取數(shù)據(jù)的傳感器；開發(fā)的數(shù)據(jù)收集構架能夠維護數(shù)據(jù)的真實性，具有主動實時的信息檢索能力以及簡化的信息技術用戶界面，能夠進行有效的數(shù)據(jù)分類；開發(fā)可作為信息管理工具的軟件系統(tǒng)（具有帶時間標記的數(shù)據(jù)檢索能力）；開發(fā)的信息獲取和管理系統(tǒng)將支持70％的工業(yè)過程；提高解決問題的速度。第三節(jié)進行企業(yè)層級整合進行企業(yè)層級整合1.共享生產(chǎn)報告以優(yōu)化供應鏈現(xiàn)狀：①數(shù)據(jù)的所有者和可轉移性界定困難；②對知識產(chǎn)權的保護力度有待提升；③參與成本高；④缺乏針對供應商參與的激勵。行動方案：第一步，開發(fā)報告所用的通用語言，并創(chuàng)建支持該語言的數(shù)據(jù)架構。第二步，基于供應鏈中不同企業(yè)的不同角色，構建監(jiān)控面板。第三步，定義清楚供應鏈網(wǎng)絡中不同企業(yè)的角色以及其報告能力，跟蹤產(chǎn)品的資源使用足跡并要求成員根據(jù)產(chǎn)品型號來進行績效報告。實施目標：創(chuàng)建的評級系統(tǒng)可以使供應鏈中企業(yè)清楚地認識到其核心企業(yè)的競爭力和績效；將供應商可公開的流程及產(chǎn)品數(shù)據(jù)構建一個可以內(nèi)部訪問的數(shù)據(jù)庫；可為不同型號的產(chǎn)品分別提供績效數(shù)據(jù)；監(jiān)控面板上產(chǎn)生的結果可以使企業(yè)對比行業(yè)內(nèi)先進水平做差異分析；構建出通用的數(shù)據(jù)架構和語言；開發(fā)出服務水平協(xié)議可使供應商提高其的透明度；參與服務水平協(xié)議和響應機制的供應商百分比很高。進行企業(yè)層級整合2.開發(fā)開放的平臺軟件和硬件現(xiàn)狀：①當前數(shù)據(jù)系統(tǒng)缺乏標準化；②對知識產(chǎn)權的保護力度有待提升；③缺乏可適用于不同行業(yè)的不同數(shù)據(jù)需求的平臺。行動方案：第一步，建立通用的語義庫，包括通用的語言和詞匯。第二步，開發(fā)第一版的報告系統(tǒng)（包括體系結構、子語言等），并進行相關概念研究來驗證該系統(tǒng)的可用性，進行軟件的升級和完善來驗證該系統(tǒng)的可擴展性。第三步，制定相關的推廣和激勵措施，來鼓勵該平臺的使用。通過相關的官方組織來促進平臺標準化的推進工作。實施目標：搭建出簡單、可擴展、安全、可靠、成本低的基礎設施；建立跨供應鏈和原始設備制造商的通用語言和詞匯；開發(fā)有效的體系結構和子語言等；建立能夠保護知識產(chǎn)權的數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)；全面降低運營成本（運營和維護成本，勞動力成本，運輸成本，資源成本等）；在產(chǎn)品準交率上有大幅度提升；60%以上的中小企業(yè)都參與到供應鏈整合中。進行企業(yè)層級整合3.整合產(chǎn)品和制造過程模型現(xiàn)狀：①開發(fā)跨設備和產(chǎn)品計算平臺的通用接口較為復雜；②對知識產(chǎn)權的保護力度有待提升；③缺乏有效集成虛擬和實時數(shù)據(jù)的工具。行動方案：第一步，開發(fā)用于適用于該行業(yè)的連接產(chǎn)品和過程模型的標準和工具，并且結合高性能計算設施和建模專業(yè)中心來推進共享服務。第二步，開發(fā)為現(xiàn)有模型獲取知識產(chǎn)權的能力，識別導致重復業(yè)務決策的模型，并為此類模型構建業(yè)務案例。開發(fā)用于模型創(chuàng)建、驗證和重復使用的開源方法（例如，建立模型原型驗證中心）。第三步，創(chuàng)建已驗證模型的資源存儲庫，并將此類標準方法公開發(fā)布。實施目標：完成虛擬和實時模型的集成；能夠將模型用作控制系統(tǒng)；實現(xiàn)不基于反饋機制的模型調(diào)整；具有低成本且可應用到所有工廠中的能力；產(chǎn)品和工藝流程間達到閉環(huán)鏈；在模型集成方面有足夠多的商業(yè)投資案例；顯著縮短企業(yè)對市場的反應時間；在產(chǎn)品質(zhì)量方面達到一個可量化的提升；能夠在行業(yè)范圍內(nèi)實施以及驗證其可追溯性的能力。第四節(jié)開發(fā)智能制造的教育和培訓體系開發(fā)智能制造的教育和培訓體系3.整合產(chǎn)品和制造過程模型現(xiàn)狀：①在高等教育界與業(yè)界需求間沒有有效連接；②缺乏訓練有素的工人，以確保新的智能制造技術、建模環(huán)境和模塊的快速與成功的實施、驗收和維護；③缺乏操作反饋以改進智能制造平臺。行動方案：第一步，全面考慮相關部署元素（包括模塊開發(fā)人員、用戶、安裝和維護等方面）來開發(fā)實習和培訓項目，加強與高等教育界在智能制造相關課程方面的合作并在教學方法中納入行業(yè)經(jīng)驗和要求。第二步，在開發(fā)新技術的同時實施和完善相關培訓計劃，并將培訓計劃擴展到新的行業(yè)以及大學中去。實施目標：開發(fā)動態(tài)、現(xiàn)代化的教學方法；開發(fā)技術培訓和維護模塊；開發(fā)可用于所有級別員工的培訓包，內(nèi)容包括從數(shù)據(jù)到工廠資產(chǎn)等各方面；將工作任務分析和行業(yè)經(jīng)驗反饋納入到員工的終身學習中；高等教育體系內(nèi)提供本科和研究生的關于智能制造的課程體系；降低行業(yè)培訓成本；在目標市場部署和使用新技術方面培訓足夠多的工程人員；采用新技術和新型教學方法的企業(yè)百分比大幅度提高。第八章基于KPI的智能制造管理系統(tǒng)案例1智能制造成熟度模型2基于“金字塔”成熟度模型的KPI控制2KPI控制系統(tǒng)實施案例第一節(jié)智能制造成熟度模型智能制造成熟度模型1.成熟度定義：成熟度是為了精煉的描述事物的發(fā)展過程而形成的一套管理方法論，通常將其描述為幾個有限的成熟級別，并且各個級別均具有明確的定義、相應的標準以及實現(xiàn)其所必要的條件。成熟度模型定義軟件能力成熟度模型（SW-CMM）軟件組織在定義、實施、度量、控制和改善其軟件過程的各個發(fā)展階段的描述。此模型可以用來衡量軟件組織的現(xiàn)有過程能力，查找出軟件質(zhì)量及過程改進方面的關鍵問題，從而為選擇改進軟件的策略提供指導制造成熟度模型（MRL）用于測試生產(chǎn)運營過程中制造技術是否成熟，技術轉化過程中是否存在風險，從而管理并控制產(chǎn)品生產(chǎn)，使其達到最佳生產(chǎn)數(shù)量和質(zhì)量，為企業(yè)提高制造水平提供指導依據(jù)智能電網(wǎng)能力成熟度模型（SGMM）旨在組織了解當前智能電網(wǎng)部署和電力基礎設施性能的框架，并為建立有關智能電網(wǎng)實施的戰(zhàn)略與工作計劃提供參考智能制造成熟度模型2.智能制造管理“金字塔”成熟度模型智能制造成熟度模型2.智能制造管理“金字塔”成熟度模型（1）標準化對生產(chǎn)過程關鍵績效指標進行清晰地定義，是實現(xiàn)智能制造管理的基礎。普適應的生產(chǎn)過程關鍵績效指標包括生產(chǎn)能力指標、質(zhì)量指標、生產(chǎn)時間指標以及準時交付率指標。（2）互聯(lián)互通如何將實時制造數(shù)據(jù)（人、機、料、法）、信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)等異構數(shù)據(jù)源進行互聯(lián)，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)流在企業(yè)范圍內(nèi)的無縫運轉、分析及應用，使得異構系統(tǒng)數(shù)據(jù)能相互“理解”，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)互操作和集成，是智能互聯(lián)的目標。（3）數(shù)據(jù)→信息從數(shù)據(jù)中推斷出對制造過程有用的信息才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集的價值。工業(yè)云平臺及工業(yè)大數(shù)據(jù)分析是實現(xiàn)數(shù)據(jù)到信息轉化的重要工具，工業(yè)云平臺是在傳統(tǒng)云平臺的基礎上疊加物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術，實現(xiàn)海量異構數(shù)據(jù)匯聚與建模分析、工業(yè)軟件模塊化、工業(yè)創(chuàng)新應用開發(fā)等，從而支撐生產(chǎn)智能決策、業(yè)務模式創(chuàng)新、資源優(yōu)化配置和產(chǎn)業(yè)生態(tài)培育。（4）信息→知識在此級別上實施CPS可以全面了解受監(jiān)控系統(tǒng)，向專家用戶正確呈現(xiàn)所獲得的知識支持正確的決策。系統(tǒng)通過對過往事件的分析，自動形成專家知識庫，并在該事件再次發(fā)生時，專家知識庫知識可以被自動調(diào)用，實現(xiàn)對異常事件的自反饋與自適應。（5）預測以最短故障時間保持最佳的運行效率，是企業(yè)生產(chǎn)運營管理部門的目標。通過大數(shù)據(jù)分析、機器學習等方法，對制造過程數(shù)據(jù)進行實時分析并發(fā)現(xiàn)制造過程中產(chǎn)生的不穩(wěn)定因素，提前預知到維護需求，提高對故障風險的影響速度，是該層級需要實現(xiàn)的目標。（6）自動控制與決策以實時數(shù)據(jù)分析為基礎，制造系統(tǒng)通過對事件發(fā)生時間的預知以及對周圍環(huán)境變化的認知，對制造過程做出實時、精準的決策。智能制造成熟度模型3.“金字塔”模型各層級發(fā)展階段第二節(jié)基于“金字塔”成熟度模型的KPI控制基于“金字塔”成熟度模型的KPI控制1.OEE控制系統(tǒng)OEE控制系統(tǒng)是將全局設備利用率相關理論借助計算機軟硬件設施作用于設備生產(chǎn)管理的應用系統(tǒng)。OEE控制系統(tǒng)的主要是通過對生產(chǎn)過程中設備的損耗進行監(jiān)督和反饋，并以可視化的生產(chǎn)報表呈現(xiàn)給管理者，給管理者提供改善OEE的方向和思路。

與傳統(tǒng)OEE制造管理方法相比，智能制造OEE控制方法通過對設備生產(chǎn)全過程的實時監(jiān)控和分析，發(fā)現(xiàn)和挖掘設備出現(xiàn)故障的規(guī)律，進而制定維護設備的策略，減少設備異常的次數(shù)和降低維修設備的成本。基于“金字塔”成熟度模型的KPI控制2.質(zhì)量控制系統(tǒng)傳統(tǒng)質(zhì)量管理是以紙為載體，員工通過記錄制造過程中的異常現(xiàn)象形成質(zhì)量管理文檔，其傳輸方式是與傳統(tǒng)的金字塔式管理體制相適應的徑向溝通方式，這種方式層次多、效率低，極易因信息交流溝通失誤造成損失。在智能制造管理中，過程質(zhì)量控制系統(tǒng)以數(shù)據(jù)分析為基礎，通過建立數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析模型等，及時識別制造過程所產(chǎn)生的不穩(wěn)定因素，并進行實時控制，避免了不穩(wěn)定因素負面影響的進一步擴大。基于“金字塔”成熟度模型的KPI控制3.生產(chǎn)周期時間系統(tǒng)生產(chǎn)周期時間包括排隊時間以及生產(chǎn)時間，建立生產(chǎn)時間監(jiān)控系統(tǒng)對于維持制造過程穩(wěn)定性、提高產(chǎn)品準時交付率具有重要意義。在傳統(tǒng)制造管理模式下，生產(chǎn)時間績效指標由員工記錄而生產(chǎn)，這種監(jiān)控方法準確性低、對員工綜合素質(zhì)具有較高的要求。在智能制造管理模式下，先進流程控制APC可以實時收集分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，可以及時識別制造過程中出現(xiàn)的影響生產(chǎn)周期時間的因素并施加控制，以保障生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性，提高訂單準時交付率。基于“金字塔”成熟度模型的KPI控制4.準時交付率控制系統(tǒng)準時交付率是衡量企業(yè)生產(chǎn)運營計劃效果、產(chǎn)線運行效率以及交付可靠性的重要指標。衡量該指標需要收集并分析以下數(shù)據(jù)：①每周的訂單量；②每周的交付量；③預交付量；④欠貨量。傳統(tǒng)制造管理模式中，由于缺乏實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)的收集與分析，企業(yè)往往在生產(chǎn)結束或者將要結束的時候才能意識到訂單能否按時完成，導致企業(yè)的準時交付率較低。在智能制造管理模式中，企業(yè)通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實時收集與分析，可以及時發(fā)現(xiàn)訂單生產(chǎn)過程中的異常，制造系統(tǒng)可以通過自適應調(diào)整，對設備、物料等進行重調(diào)度，優(yōu)先處理優(yōu)先級綜合值較高的訂單。第三節(jié)KPI控制系統(tǒng)實施案例KPI控制系統(tǒng)實施案例1.OEE控制系統(tǒng)六大損失損失類別損失原因指標類別說明啟動損失機器開機后必須要達到一定的條件后才能開始生產(chǎn)，例如溫度，氣體，真空等時間開動率各種生產(chǎn)條件達到穩(wěn)定后才能正常生產(chǎn)，需要調(diào)試和等待停機損失設備損壞，工料短缺，日常維護等時間開動率計劃內(nèi)外的長時間停機造成設置損失更換模具，更換材料，切換模式等時間開動率不同產(chǎn)品之間的換型，換材料停頓損失設備5S，生產(chǎn)卡頓，異常處理等性能開動率設備異常短時間的停機造成減速損失參數(shù)設置，設備老化性能開動率生產(chǎn)速度低于正常設計速度造成次品損失產(chǎn)品報廢，殘次品加工等產(chǎn)品合格率對生產(chǎn)出的殘次品處理造成KPI控制系統(tǒng)實施案例1.OEE控制系統(tǒng)OEE系統(tǒng)功能分析：自動化數(shù)據(jù)實時采集功能；智能化數(shù)據(jù)過濾處理功能；數(shù)字化數(shù)據(jù)計算衍生功能。OEE系統(tǒng)性能分析：快速的計算反饋能力；良好的用戶使用界面；加密的用戶權限設置；良好的系統(tǒng)擴展能力KPI控制系統(tǒng)實施案例1.OEE控制系統(tǒng)OEE系統(tǒng)的工作流程：KPI控制系統(tǒng)實施案例1.OEE控制系統(tǒng)OEE系統(tǒng)的功能模塊：KPI控制系統(tǒng)實施案例2.英飛凌實施OEE控制系統(tǒng)案例定義設備狀態(tài)：KPI控制系統(tǒng)實施案例2.英飛凌實施OEE控制系統(tǒng)案例OEE損失流程分析：KPI控制系統(tǒng)實施案例2.英飛凌實施OEE控制系統(tǒng)案例OEE損失追蹤案例：選取該半導體公司訂單量較大的產(chǎn)品SOT3X312UP作為案例研究對象，貼片（DieBond）是該產(chǎn)品工藝過程中的瓶頸工序，目前擁有10臺設備，整體OEE的目標是86%，其中：SD:7%;UD:2%;SB:4%;SPL:1%，若OEE低于目標值，則造成下游工序停機待料，最終造成訂單延期，損失巨大。因此，公司對該工序的OEE密切關注，每周進行監(jiān)控分析，其中第九周（LW09）整體OEE為83.48%。KPI控制系統(tǒng)實施案例2.英飛凌實施OEE控制系統(tǒng)案例OEE損失追蹤案例：（1）首先，從時間維度對各項損失指標進行查看，六大損失情況如下：NDU和ENG為零損失；SD和SB有幾天出現(xiàn)損失超標現(xiàn)象，但整體達標（SD:5.25%;SB:3.68%）；UD和SPL整體均不達標，是總體OEE失效的關鍵所在。對UD而言，周一和周二接近10%的比率，直接導致總體不達標；對于SPL而言，則是每天都超過目標值，從而整體SPL失效。（2）其次，從設備維度查看各臺設備的OEE情況，可以發(fā)現(xiàn)：DS.T136、DS.T137、DS.T169、DS.T170、DS.T171這五臺設備的OEE都略低于86%的目標，而DS.T168的OEE僅為59.67%，嚴重低于目標值，而且主要失效來源于UD（紅色）。每臺設備都有少量的SPL（紫色）出現(xiàn)，分布較為均勻。KPI控制系統(tǒng)實施案例2.英飛凌實施OEE控制系統(tǒng)案例OEE損失追蹤案例：（3）對于UD的損失鎖定DS.T168，觀察每天的表現(xiàn)情況，發(fā)現(xiàn)周一和周二OEE為0，基本均處于UD狀態(tài)，因此，DS.T168是第九周整體UD失效的最終原因。（4）繼續(xù)分析導致DS.T168在周一和周二出現(xiàn)嚴重的計劃外停機的原因，通過在線監(jiān)控平臺查看這兩天的設備狀態(tài)情況。KPI控制系統(tǒng)實施案例2.英飛凌實施OEE控制系統(tǒng)案例OEE損失追蹤案例：（5）UT較高原因：發(fā)現(xiàn)由于出現(xiàn)IT問題導致設備故障停機，根據(jù)IT工程師出具的UD報告，由于設備系統(tǒng)更新，該臺設備沒有及時下載補丁，導致設備狀態(tài)（EQSTATE系統(tǒng)）不能跳轉，工程師花費了兩天的時間進行修復。（6）SPL較高原因：該周所生產(chǎn)的產(chǎn)品型號均是客戶B公司訂單需求的，由于客戶對于產(chǎn)品的要求提高，設備工程師調(diào)整了設備參數(shù)，將生產(chǎn)速度降低了以滿足客戶的需求。而這一信息沒有及時反饋到IE工程師，未及時對計劃UPH進行修改，導致設備速度損失很大，SPL沒有達到目標。KPI控制系統(tǒng)實施案例2.英飛凌實施OEE控制系統(tǒng)案例OEE損失追蹤案例：英飛凌公司解決方案：由于DS.T168設備故障和計劃UPH未及時更正導致第九周的SOT3X312UP貼片工序的整體OEE失效。雖然設備IT問題已修復好，管理者根據(jù)報表分析要求采取防錯措施，避免該類問題的發(fā)生，并要求IE工程師及時測量更正計劃UPH。KPI控制系統(tǒng)實施案例2.質(zhì)量控制系統(tǒng)質(zhì)量波動產(chǎn)生原因質(zhì)量波動因素描述人（Man）員工質(zhì)量意識、技術水平、熟練程度、正確作業(yè)的差別等機（Machine）設備精度、工夾具的精度和維護保養(yǎng)狀況的差別等料（Material）材料的化學成分、物理性能及外觀質(zhì)量的差別等法(Method)生產(chǎn)工藝、操作規(guī)程以及工藝裝備選擇的差別等環(huán)（Environment）溫度、濕度、照明、噪聲以及清潔條件等KPI控制系統(tǒng)實施案例2.質(zhì)量控制系統(tǒng)過程質(zhì)量控制方法KPI控制系統(tǒng)實施案例2.質(zhì)量控制系統(tǒng)過程質(zhì)量控制系統(tǒng)功能分析KPI控制系統(tǒng)實施案例2.質(zhì)量控制系統(tǒng)先進控制系統(tǒng)架構KPI控制系統(tǒng)實施案例2.質(zhì)量控制系統(tǒng)英飛凌質(zhì)量控制系統(tǒng)案例引線框架作為集成電路的芯片載體，是一種借助鍵合材料

（金絲、鋁絲、銅絲）實現(xiàn)芯片內(nèi)部電路引出端與外引線的電氣連接，形成電氣回路的關鍵結構件，它起到了和外部導線連接的橋梁作用，絕大部分的半導體集成塊中都需要使用引線框架，是電子信息產(chǎn)業(yè)中重要的基礎材料。引線框架（Leadframe）A0003-C863是適用于產(chǎn)品SOT23C8的引線框架，由于引腳尺寸的問題，導致相應制造過程（芯片鍵合，DieBond）的過程能力指數(shù)Cpk為0.87，說明實際生產(chǎn)過程與正常水平偏離過大。企業(yè)希望通過引入APC控制系統(tǒng)，將Cpk的值提升至1.33。KPI控制系統(tǒng)實施案例2.質(zhì)量控制系統(tǒng)英飛凌質(zhì)量控制系統(tǒng)案例首先，通過實地調(diào)研的方式，確定了該問題產(chǎn)生原因的魚骨圖。其中，虛線圈內(nèi)的原因是最有可能導致上述問題的原因。針對這些原因，做出假設，并假設原因進行一一驗證。KPI控制系統(tǒng)實施案例2.質(zhì)量控制系統(tǒng)英飛凌質(zhì)量控制系統(tǒng)案例①定位銷直徑的差異：使用選定的2個不同位置引腳組，建立2個樣品批次(一個批次的定位銷直徑為2.015，另一個為2.020)，每個批次樣品10000個。通過數(shù)據(jù)收集、整理以及分析得到如下分析結果。假設：Ho:μlowsetting=μhighsetting;HA:μlowsetting≠μhighsetting。

計算p值發(fā)現(xiàn)p>0.05，所以接受假設Ho，拒絕HA。即定位銷的直徑不會造成引線框架A0003-C863的Cpk值低。KPI控制系統(tǒng)實施案例2.質(zhì)量控制系統(tǒng)英飛凌質(zhì)量控制系統(tǒng)案例②定位銷強度設置差異。同樣地，建立兩個批次（現(xiàn)有強度和控制后強度），每個批次包括10000個樣品。假設：Ho:μlowspeed=μhighspeed;HA:μlowspeed≠μhighspeed。計算p值發(fā)現(xiàn)p<0.05，所以拒絕假設Ho，接受HA。即定位銷的強度會造成引線框架A0003-C863的Cpk值低。KPI控制系統(tǒng)實施案例2.質(zhì)量控制系統(tǒng)英飛凌質(zhì)量控制系統(tǒng)案例③進料節(jié)距差異。同樣地，建立兩個批次（進料節(jié)距分別為10.2和9.9），每個批次包括10000個樣品。假設：Ho:μlowspeed=μhighspeed;HA:μlowspeed≠μhighspeed。計算p值發(fā)現(xiàn)p>0.05，所以接受假設Ho，拒絕HA。即進料節(jié)距不會造成引線框架A0003-C863的Cpk值低。KPI控制系統(tǒng)實施案例2.質(zhì)量控制系統(tǒng)英飛凌質(zhì)量控制系統(tǒng)案例根據(jù)以上分析可以得出結論：改變定位銷強度會給引線框架A0003-C863的生產(chǎn)過程偏差造成較大的影響。因此，確定通過優(yōu)化定位銷強度以提高引線框架A0003-C863制程Cpk的決策。在0~3kg的范圍內(nèi)調(diào)整定位銷強度以獲取最優(yōu)值，最終得到最優(yōu)定位銷強度應該在1.5kg~3kg之間。KPI控制系統(tǒng)實施案例2.質(zhì)量控制系統(tǒng)英飛凌質(zhì)量控制系統(tǒng)案例改善結果：KPI控制系統(tǒng)實施案例3.準時交付率控制系統(tǒng)英飛凌公司準時交付率系統(tǒng)流程：KPI控制系統(tǒng)實施案例3.準時交付率控制系統(tǒng)英飛凌公司準時交付率系統(tǒng)流程：選取該公司在某年度第26～31周（CW26-CW31）的CLIP指標進行智能制造管理系統(tǒng)實施效果分析。由于原始交付率(rawCLIP)和入庫后的實際交付率CLIP(DC-IN)之間出現(xiàn)的差異變化較大，rawCLIP經(jīng)常接近失控（目標值=85%）的邊緣。改善前準時交付率情況KPI控制系統(tǒng)實施案例3.準時交付率控制系統(tǒng)英飛凌公司準時交付率系統(tǒng)流程：為識別造成原始交付率(rawCLIP)和入庫后的實際交付率CLIP(DC-IN)差異較高的原因，并在接下來的生產(chǎn)中進行改善，企業(yè)使用CLIP智能控制系統(tǒng)自動獲取rawCLIP，CLIP（DC-IN）在接下來CW32-CW36周內(nèi)的CoR／CoPreporting數(shù)據(jù)，并自動生成時間數(shù)量圖。KPI控制系統(tǒng)實施案例3.準時交付率控制系統(tǒng)英飛凌公司準時交付率系統(tǒng)流程：分析得到原因后，應制定計劃以提升企業(yè)準時交付率績效水平。由于每個產(chǎn)品批次出貨時必須達到一定的數(shù)量才會出貨交付，否則會使得成本失控，所以未達到出貨批量的產(chǎn)品會在尾料庫等待同類型產(chǎn)品出貨，這樣就會影響交付期。所以，對于小批量的產(chǎn)品訂單，該公司提出一系列新的工作流程：首先，運營部門接收到小批量訂單后先向客服部門進行確定，如果該產(chǎn)品會有源源不斷間隔時間較短的訂單，則可以生產(chǎn)，否則向客服部門申請拒絕該訂單。此時若客服部門同意拒絕，則去除掉該訂單，這樣交付期就會穩(wěn)定一些，若客服部門仍然堅持該訂單，則必須與客服部門協(xié)定增加預定芯片原料數(shù)量（客服部門與客戶溝通），然后再進行生產(chǎn)計劃的制定。制定好的生產(chǎn)計劃實施時便不會受到小批量問題的影響。若碰到其他問題后再使用生產(chǎn)調(diào)整報告與客服部門溝通。KPI控制系統(tǒng)實施案例3.準時交付率控制系統(tǒng)英飛凌公司準時交付率系統(tǒng)流程：第九章智能工廠規(guī)劃與設計1智能工廠規(guī)劃原則2智能工廠設計仿真技術與軟件工具開發(fā)3智能產(chǎn)線設計智能工廠規(guī)劃原則智能工廠是移動通信網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)傳感監(jiān)測、信息交互集成、人工智能等智能制造相關技術、產(chǎn)品及系統(tǒng)在工廠層面的具體應用，以實現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng)的智能化、網(wǎng)絡化、柔性化、綠色化。智能工廠的建設是一項復雜的系統(tǒng)工程，圍繞產(chǎn)品的全生命周期價值鏈實現(xiàn)制造技術和信息技術在各個環(huán)節(jié)（研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、物流、銷售、服務）的融合發(fā)展。9.1.1智能工廠的特征智能工廠規(guī)劃原則智能工廠的規(guī)劃是一項復雜的系統(tǒng)工程，本節(jié)基于智能工廠的內(nèi)涵以及智能工廠的特征，分析給出智能工廠規(guī)劃過程中的核心要素主要包括：數(shù)據(jù)采集與分析、互聯(lián)互通、設備自動化體系、制造執(zhí)行系統(tǒng)體系、過程質(zhì)量控制體系、自動報告與決策、主數(shù)據(jù)集成管理。9.1.2智能工廠規(guī)劃要素智能工廠規(guī)劃原則9.1.2智能工廠規(guī)劃要素智能工廠規(guī)劃原則9.1.2智能工廠規(guī)劃要素智能工廠設計仿真技術與軟件工具開發(fā)智能工廠是Industrial4.0的主題之一，實現(xiàn)智能工廠的前提是實現(xiàn)數(shù)字化工廠，數(shù)字化工廠有著很豐富的內(nèi)涵，它是基于虛擬仿真制造技術，以涵蓋產(chǎn)品全生命周期的數(shù)據(jù)為基礎，在虛擬的環(huán)境中，實現(xiàn)整個生產(chǎn)過程的仿真、分析和優(yōu)化的一種生產(chǎn)組織方式，在實際生產(chǎn)中有著廣泛的應用，可以為企業(yè)持續(xù)降低生產(chǎn)成本、提升生產(chǎn)效率、縮短研發(fā)周期。9.2.1智能工廠仿真和數(shù)字化工廠的鏈接工廠設備數(shù)字化是建設數(shù)字化工廠最基本的要素，它需要生產(chǎn)設備的實時數(shù)據(jù)，可以直接為產(chǎn)品的設計、研發(fā)、生產(chǎn)、運輸、銷售等其他環(huán)節(jié)提供直接數(shù)據(jù)支持。工廠物流數(shù)字化是對整個物流過程的數(shù)據(jù)進行數(shù)字化，它實現(xiàn)智能物流的核心，通過實現(xiàn)物流過程的透明性、高效性和安全性，包括追蹤產(chǎn)品運輸過程、追蹤定位各類運輸車輛、配送物料上線等，可以極大地提升企業(yè)資源的利用率。研發(fā)設計的數(shù)字化通過高度集成設計、工藝、制造、檢測等各業(yè)務的知識數(shù)據(jù)，包括CAD/CAPP/CAE/CAM/PLM的集成、虛擬仿真技術、產(chǎn)品全生命周期管理等來做到全流程的數(shù)字化。生產(chǎn)過程數(shù)字化通過數(shù)字化技術來解決現(xiàn)實中復雜的車間生產(chǎn)過程管理，主要是對制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)以及企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)和產(chǎn)品生命周期管理(PLM)及車間現(xiàn)場自動化控制系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)交互。智能工廠設計仿真技術與軟件工具開發(fā)數(shù)字化工廠的實現(xiàn)和建立又離不開仿真技術的運用，它通過將真實的工換為各種數(shù)據(jù)，以便實現(xiàn)仿真或虛擬現(xiàn)實。再基于仿真的設計和優(yōu)化。通過仿真和優(yōu)化工具的實用，來執(zhí)行和優(yōu)化規(guī)劃項目。將復雜的工廠可以分解為不同的層次和單元，在實際應用中通常我們分為四個層級來進行整個供應鏈的仿真。9.2.2仿真技術介紹（有限元，運動模型，離散事件）設備或工作中心的仿真企業(yè)離不開各種各樣的生產(chǎn)線、設備、物料、工人、推車等等元素，這是最基礎的仿真，因為元素比較少，也是比較容易實現(xiàn)的仿真。工廠和制造中心的仿真第二層的仿真會集成所有第一層的元素，更多的是關注產(chǎn)品在整個制造中心的流動。可以通過仿真產(chǎn)品生產(chǎn)周期來重新組織或優(yōu)化生產(chǎn)線。通過工廠仿真，我們可以更清楚地知道產(chǎn)品的流向和浪費。對整個內(nèi)部供應鏈的仿真通過對整個企業(yè)內(nèi)所有工廠的協(xié)同優(yōu)化為著眼點，關注的是整個企業(yè)內(nèi)部所有生產(chǎn)產(chǎn)品的流動及在各個制造中心的生產(chǎn)和運輸情況。各種節(jié)點間彼此協(xié)調(diào)和動態(tài)鏈接，從宏觀的角度進行企業(yè)內(nèi)部的分析和優(yōu)化。通過虛擬網(wǎng)絡來共同設計產(chǎn)品或生產(chǎn)線，其中不同的參與者可以在同一環(huán)境中協(xié)作并一起工作。對整個供應鏈的仿真以當前企業(yè)為中心，包括所有ENF-TO-END的利益相關方，從原材料、勞動力、能源供應商到企業(yè)的所有客戶，甚至是客戶的客戶，進行企業(yè)未來戰(zhàn)略上的分析模擬。智能工廠設計仿真技術與軟件工具開發(fā)9.2.2仿真技術介紹（有限元，運動模型，離散事件）有限元仿真在過去的幾十年中，F(xiàn)EMS逐漸發(fā)展成工程系統(tǒng)建模和仿真中的關鍵技術。在開發(fā)一個工程系統(tǒng)時，必須要經(jīng)歷一個非常嚴格的建模、仿真、可視化、分析、設計、原型、測試和最終的制造過程。FEMS正是基于用簡單的方法和元素，并通過元素見的相互作用來構建復雜的對象。它是一種數(shù)值方法，用一種數(shù)學上的近似理論對實際的生產(chǎn)系統(tǒng)進行模擬仿真，然后利用有限的未知量去模擬和逼近擁有無限未知量的真實生產(chǎn)系統(tǒng)。隨著計算機計算速度的不斷增長，F(xiàn)EMS與計算機輔助技術CAD或計算機輔助制造技術CAM緊密地連續(xù)在一起，作為一種計算機模擬方法在工程中的應用也越來越廣泛。運動仿真MS通過運用機械系統(tǒng)的運動學方法、動力學理論科學以及計算機輔助技術，在建模仿真、運動控制、動力學研究等方面進行仿真的技術，主要應用在機械設計領域。由于機械運動的過程非常復雜，往往難以用準確的數(shù)學表達式來描述，因此設計者為了減少復雜的理論分析，經(jīng)常采用以前的經(jīng)驗，對新的設計方案進行比較和試錯，這樣盲目的是錯，會導致設計周期的延長，而且設計的結果也很可能與真實情況出現(xiàn)較大的差距。因此借著計算機技術的發(fā)展和機械設計的精度控制越來越高，運動仿真技術得以成為機械設計人員進行設計的，重要技術，不僅可以大幅減少設計成本，而且可以無風險的試錯，可以非常快捷的得到結果。離散事件仿真據(jù)對象的不同，對制造系統(tǒng)進行的仿真主要可以分為兩類：連續(xù)制造系統(tǒng)的仿真(CMSS)和離散制造系統(tǒng)的仿真(DMSS)。連續(xù)制造系統(tǒng)的定義是值系統(tǒng)的狀態(tài)隨時間的變化而變化，是時間的函數(shù)。而離散事件系統(tǒng)是指系統(tǒng)的狀態(tài)是發(fā)生在離散的時間節(jié)點上，系統(tǒng)狀態(tài)變化只在特定的時間節(jié)點發(fā)生，并且發(fā)生的時刻具有一定的隨機性[3]。離散系統(tǒng)的狀態(tài)變化由隨機事件驅動，隨著特定事件的到來，系統(tǒng)狀態(tài)隨之發(fā)生變化。智能工廠設計仿真技術與軟件工具開發(fā)離散事件系統(tǒng)的狀態(tài)變化是由特定的事件或時鐘驅動的，而且導致系統(tǒng)狀態(tài)變化的事件可能也不唯一，狀態(tài)變化的方向也不特定，有時難以用常規(guī)的數(shù)學表達式來建模。目前離散系統(tǒng)的模型框架主要有三種：邏輯層次模型、時間層次模型、統(tǒng)計性能層次模型。9.2.3離散事件系統(tǒng)仿真介紹與流程在離散事件仿真中，根據(jù)過程的側重點不同，可將離散事件系統(tǒng)仿真分為面向對象和面向過程的仿真兩種類型。面向對象的仿真特別適合于大型復雜系統(tǒng)，強調(diào)通過客觀世界中固有的事物來構建仿真系統(tǒng)。面向過程的仿真面向過程仿真是根據(jù)事件發(fā)生的先后順序對系統(tǒng)中對象的狀態(tài)做出相應的改變，并推進系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)生變化。智能工廠設計仿真技術與軟件工具開發(fā)離散事件仿真系統(tǒng)的關鍵組成要素主要包括：實體（是指存在于系統(tǒng)中的最基本的仿真對象）、事件（是指造成離散系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)生變化的特定條件）、活動（是指系統(tǒng)在兩個相鄰狀態(tài)或相鄰事件之間的轉移過程）、進程（可以用來表示若干事件和活動的集合）、仿真時鐘（在任何仿真系統(tǒng)中都會有仿真時鐘，仿真通常都會加快或者減慢時間的運行從而得到想要驗證的結果）。9.2.3離散事件系統(tǒng)仿真介紹與流程離散事件系統(tǒng)的仿真過程一般包括以下幾個步驟：1）明確仿真目標，提出總體方案；2）收集數(shù)據(jù)，構造模型；3）制定方案，改進模型；4）設計仿真結果輸出格式。智能工廠設計仿真技術與軟件工具開發(fā)目前流行的仿真軟件有很多，但是無論用哪種仿真軟件，都可以采取如右圖所示的系統(tǒng)化仿真建模步驟來進行仿真研究，主要步驟包括需求分析、概念設計、數(shù)據(jù)收集、工廠概念模型建立、數(shù)字化仿真建模、實驗設計、數(shù)字化仿真驗證、文檔和報告等步驟。9.2.3離散事件系統(tǒng)仿真介紹與流程智能工廠設計仿真技術與軟件工具開發(fā)從上述仿真的基本流程可以看到，最重要也最耗時間的還是在數(shù)字化仿真建模階段，而且針對不同的問題，也可以使用不同的仿真軟件，下面簡單羅列下現(xiàn)今在制造業(yè)比較流行的仿真軟件。（1）MATLAB，這個軟件是一款基于C語言開發(fā)的一款軟件，現(xiàn)如今被廣泛地用來做理論研究和工廠仿真，支持用戶自定義對象，自由編程，也可以直接連接外部數(shù)據(jù)，但是暫不支持三維動畫效果（2）Flexsim，這款軟件基于JAVA和C++實現(xiàn)，模型的可視化效果非常好，尤其是三維效果，可視化程度也很高，支持優(yōu)化和自由編程，目前尤其在物流倉儲行業(yè)應用的非常廣泛。（3）Witness，這款軟件是一款基于VB的仿真軟件，用戶可視化很好，因為內(nèi)部基本實現(xiàn)了模塊化設計，不需要用戶自由編程，因此對流程比較穩(wěn)定的仿真效果非常好，也適合初學仿真的人使用。（4）Vensim，和witness非常像，只是這款軟件基于C/C++，支持仿真，但是不支持三維動畫設計和自由編程。（5）Anylogic，基于JAVA架構的一款仿真軟件，內(nèi)部設計有豐富對象可以直接調(diào)用，也支持用戶