智能制造典型场景参考指引
智能制造典型场景是智能工厂的基本组成单元,面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节核心问题,通过新一代信息技术与先进制造技术的深度融合,部署智能制造装备、工业软件和系统,实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。根据十余年来我国智能制造探索实践,结合技术创新和融合应用发展趋势,凝练总结了15个环节的40个智能制造典型场景,作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设等工作的参考指引。
一、工厂建设
1. 工厂数字化设计与交付
2. 数字孪生工厂运营优化
二、产品设计
3. 产品数字化研发设计
4. 虚拟验证与中试
三、工艺设计
5. 工艺数字化设计
面向工艺规划、产线设计等业务活动,针对工艺设计效率低、验证成本高等问题,基于工艺设计仿真工具、工艺知识库和行业工艺包等,应用工艺机理建模、流程模拟等技术,实现工艺设计快速迭代优化,缩短工艺定型周期。
6. 可制造性设计
四、计划调度
7. 生产计划优化
8. 智能排产调度
五、生产作业
9. 产线柔性配置
10. 人机协同作业
11. 工艺动态优化
12. 先进过程控制
13. 数智精益管理
六、质量管控
14. 在线智能检测
15. 质量追溯与分析改进
七、设备管理
16. 设备运行监控
17. 设备智能运维
八、仓储物流
18. 智能仓储
19. 精准配送
九、安全管控
20. 危险作业自动化
21. 安全一体化管控
十、能碳管理
22. 能源智能管控
23. 碳资产全生命周期管理
面向碳排放数据采集、碳足迹追踪和碳资产核算等业务活动,针对碳排放计量难、碳足迹追踪效率低等问题,建立数字化碳管理系统,应用碳排放精细化检测、碳排放指标自动核算等技术,实现产品全生命周期碳排放追踪、分析、核算和交易,降低单位产值碳排放量。
十一、环保管理
24. 污染在线管控
面向污染排放监测、污染物收集处理等业务活动,针对污染排放计量难、污染管理粗放等问题,部署污染排放在线采集设备和管控平台,应用污染监测与控制、污染源追溯等技术,实现污染全过程动态监测、精确追溯、风险预警和高效处理,降低污染排放水平。
十二、营销与售后
25. 智慧营销管理
面向市场营销、销售管理等业务活动,针对客户需求信息获取不及时、营销策略不合理等问题,建立销售管理系统,应用用户画像、需求预测等技术,实现基于客户需求洞察的营销策略优化和供需精准匹配,提升营销精准性和销售量。
26. 产品智能运维
面向产品运维、增值服务等业务活动,针对服务周期长、响应不及时等问题,构建产品远程运维系统,集成5G、AR/VR、预测性维护等技术,实现基于运行数据的产品远程监控、故障诊断和增值服务创新,提高产品附加值。
27. 智能客户服务
面向投诉处理与反馈、客户关系维护等业务活动,针对客户响应不及时、服务体验感差等问题,建立客户服务管理系统,应用5G、AR/VR、自然语言处理、知识图谱、大数据分析等技术,实现主动式客户服务响应,提高客户满意度。
十三、供应链管理
28. 供应链计划协同优化
面向采购计划制定、协同、优化等业务活动,针对采购计划不精准、交付不及时等问题,建设供应链管理系统,应用集成建模、多目标寻优、数据跨域控制等技术,实现基于市场、采购、库存、生产等数据的供应链计划协同优化。
29. 供应商数智化管理
面向供应商入库、供应商评价、物料采购等业务活动,针对供应商比选难、议价能力弱、断供风险响应不及时等问题,建立供应商管理系统,应用供应商风险评估、供应链溯源等技术,实现供应商精准画像,开展基于数据分析的供应商评价、分级分类、寻源和优选推荐。
30. 供应链物流智能配送
面向配送路线规划、运输过程监控等业务活动,针对物流运输过程监控难、配送周期长等问题,建设供应链物流管理系统,应用5G、多模态感知、实时定位导航、智能驾驶等技术,实现厂外物流全程跟踪、异常预警和高效处理,降低供应链物流成本,提升准时交付率。
十四、信息基础设施
31. 先进工业网络应用
面向工厂网络设计、建设、运营等业务活动,针对工厂网络需求多样、结构复杂、带宽不足等问题,部署5G工业专网、TSN、工业全光网络等新型网络基础设施,应用异构网络融合、远距离高带宽实时通信等技术,建设满足智能制造需求的低时延、高可靠、大带宽工业网络。
32. 工业信息安全管控
面向网络安全、数据安全等要求,针对企业网络与数据安全风险高、防护能力弱等问题,实施工业互联网安全和数据分类分级管理,部署工业控制系统网络安全防护设备,建设数据安全风险监测和应急处置能力,应用安全态势感知、多层次纵深防御等技术,实现全方位全流程安全漏洞监测、风险防控、快速处置,提升网络安全和数据安全防护水平。
33. 工厂数据资源管理
面向数据采集存储、数据分析应用等业务活动,针对数据格式不统一、价值释放不充分等问题,建设数据中心、工业互联网平台等基础设施,融合数据跨域控制、数字合约、隐私计算等技术,开展数据治理,实现企业内或跨企业的数据安全可信流通和挖掘应用,推动数据价值化。
十五、多环节模式创新
34. 数据驱动产品研发
面向产品快速研发、复杂结构设计、用户个性化设计等需求,集成市场、设计、生产、使用等多维数据,探索创成式设计,基于数据驱动的产品形态、功能和性能的研发设计和持续优化,缩短产品研发周期,加速产品创新。
35. 大规模个性化定制
面向产品个性化、多样化、小批量等需求,通过网络化手段收集多元化市场需求,采用模块化设计、平台化架构、柔性化系统等手段,以规模化生产的低成本、高质量和高效率,提供个性化、定制化的产品和服务。
36. 网络协同制造
面向复杂产品多方协同、产能共享、多工厂协同等需求,建立网络协同制造平台,推动多环节、多工厂或多企业间设计、生产、管理、服务等环节紧密连接,实现跨企业跨地域的业务协同和制造资源配置优化,助力打造全球生产网络。
37. 研产供销服深度集成
面向市场快速响应、资源高效配置、客户体验优化等需求,推动研发、生产、供应、销售和服务等环节的业务流、数据流深度集成,形成一个高效协同的运营体系,实现产品全生命周期协同优化,全面提升企业的市场竞争力。
38. 弹性供应链
面向供应链稳定性提升、供应链快速调整等需求,建立供应链风险预警与弹性管控系统,集成应用供应链风险识别和动态响应模型,实现供应链风险在线监控、精准识别、提前预警和快速处置,提升产业链供应链韧性和安全水平。
39. 全员数字化管理
面向人员数字化绩效评估、数字化技能提升、健康管理等需求,组织开展全员数字化能力培训,构建统一的人员数字化管理平台,集成人员健康状况、专业技能评估及作业环境等多维度信息,实现人员绩效量化动态评估、人员状态动态监测和精准作业派工,提升全员岗位效能。
40. 可持续制造
面向节能减排、循环经济、绿色消费等需求,以数智技术支撑企业以对环境和社会负责的方式开展产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节各业务活动,实现生态效益、资源效率、生产效率和社会责任等多方面综合平衡。
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