智能制造典型场景参考.docx
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1、智能制造典型场景参考PARTOl工厂设计通过三维建模、系统仿真、设计优化和模型移交,实现基于模型的工厂规划、设计和交付,提高设计效率和质量,降低成本。1 .车间/工厂数字化设计。应用工厂三维设计与仿真软件,集成工厂信息模型、制造系统仿真、专家系统和AR/VR等技术,高效开展工厂规划、设计和仿真优化。2 .车间/工厂数字化交付。搭建数字化交付平台,集成虚拟建造、虚拟调试、大数据和AR/VR等技术,实现基于模型的工厂数字化交付,打破工厂设计、建设和运维期的数据壁垒,为工厂主要业务系统提供基础共性数据支撑。PART02产品研发通过原料物性分析、设计建模、仿真优化和测试验证,实现数据驱动的产品开发与技
2、术创新,提高设计效率,缩短研发周期。3 .产品数字化设计与仿真。应用计算机辅助设计工具(CADsCAE等)和设计知识库,集成三维建模、有限元仿真、虚拟测试等技术,应用新材料、新工艺,开展基于模型的产品设计、仿真优化和测试。4,原料性质表征与配方研发。建设物性表征系统或配方管理系统,应用快速评价、在线制备检测、流程模拟和材料试验等技术,创建原料物性数据库和模型库,优化原料选择和配方设计,支撑生产全过程质量优化和效益优化。通过制造机理分析、工艺过程建模和虚拟制造验证,实现工艺设计数字化和工艺技术创新,提高工艺开发效率,保障工艺可行性。5 .离散型工艺数字化设计。应用计算机辅助工艺过程设计工具(CA
3、PP)和工艺知识库,采用高效加工、精密装配等先进制造工艺,集成三维建模、仿真验证等技术,进行基于模型的离散工艺设计。6 .流程型工艺数字化设计。建设工艺技术系统和工艺知识库,结合原料物性表征、工艺机理分析、过程建模和工艺集成等技术,开展过程工艺设计与流程全局优化。PART04计划调度通过市场订单预测、产能平衡分析、生产计划制定和智能排产,开展订单驱动的计划排程,优化资源配置,提高生产效率。7 .生产计划优化。构建企业资源计划系统(ERP),应用约束理论、寻优算法和专家系统等技术,实现基于采购提前期、安全库存和市场需求的生产计划优化。8 .车间智能排产。应用高级计划排程系统(APS),集成调度机
4、理建模、寻优算法等技术,进行基于多约束和动态扰动条件下的车间排产优化。9 .精准作业派工。依托制造执行系统(MES),建立人员技能库、岗位资质库等,开展基于人岗匹配、人员绩效的精准人员派工。PART05生产作业通过资源动态调配、工艺过程精确控制、智能加工和装配、人机协同作业和精益生产管理,实现智能化生产作业和精细化生产管控,提高生产效率,降低成本。10 .产线柔性配置。应用模块化、成组和产线重构等技术,搭建柔性可重构产线,实现产线适应订单、工况等变化的快速调整。11 .资源动态组织。构建制造执行系统(MES),集成大数据、运筹优化、专家系统等技术,实现人力、设备、物料等制造资源的动态配置。12
5、 .先进过程控制。依托先进过程控制系统(APC),融合工艺机理分析、实时优化和预测控制等技术,实现精准、实时和闭环过程控制。13 .工艺流程/参数动态调优。搭建生产过程全流程一体化管控平台,应用工艺机理分析、流程建模和机器学习等技术,开展工艺流程和参数的动态优化调整。14 .人机协同作业。集成机器人、高端机床、人机交互设备等智能装备,应用AR/VR、机器视觉等技术,实现生产的高效组织和作业协同。15 .精益生产管理。依托制造执行系统(MES),应用六西格玛、6S管理和定置管理等精益工具和方法,开展基于数据驱动的人、机、料等精确管控,消除生产浪费。PART06仓储配送通过精准配送计划、自动出入库
6、(进出厂)、自动物流配送和跟踪管理,实现精细库存管理和高效物流配送,提高物流效率和降低库存量。16 .智能仓储。集成智能仓储(储运)装备,建设仓储管理系统(WMS),应用条码、射频识别、智能传感等技术,依据实际生产作业计划,实现物料自动入库(进厂)、盘库和出库(出厂)。17 .精准配送。应用仓储管理系统(WMS)和智能物流装备,集成视觉/激光导航、室内定位和机器学习等技术,实现动态调度、自动配送和路径优化。18 .物料实时跟踪。应用制造执行系统(MES)或仓储管理系统(WMS),采用识别传感、定位追踪、物联网和5G等技术,实现原材料、在制品和产成品流转的全程跟踪。PART07质量管控通过智能在
7、线检测、质量数据统计分析和全流程质量追溯,实现精细化质量管控,降低不合格品率,持续提升产品质量。19 .智能在线检测。应用智能检测装备,融合缺陷机理分析、物性和成分分析和机器视觉等技术,开展产品质量等在线检测、分析和结果判定。20 .质量精准追溯。建设质量管理系统(QMS),集成条码、标识和区块链等技术,采集产品原料、生产过程、客户使用的质量信息,实现产品质量精准追溯。21 .产品质量优化。依托质量管理系统(QMS)和知识库,集成质量设计优化、质量机理分析等技术,进行产品质量影响因素识别、缺陷分析预测和质量优化提升。PART08设备管理通过自动巡检、维修管理、在线运行监测、故障预测和运行优化,
8、实现精细化设备管理和预测性维护,提升设备运行效率、可靠性和精度保持性。22 .自动巡检。应用工业机器人、智能巡检装备和设备管理系统,集成故障检测、机器视觉、AR/VR和5G等技术,实现对设备的高效巡检和异常报警等。23 .智能维护管理。建设设备管理系统,应用大数据和AR/VR等技术,开展检维修计划优化、资源配置优化,虚拟检维修方案验证与技能实训I。24 .在线运行监测与故障诊断。建设设备管理系统,融合智能传感、故障机理分析、机器学习、物联网等技术,实现设备运行状态判定、性能分析和故障预警。25 .预测性维护与运行优化。构建故障预测与健康管理系统(PHM),集成故障机理分析、大数据、深度学习等技
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- 关 键 词:
- 智能 制造 典型 场景 参考