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1、智能制造的数字化工厂规划,智能制造的数字化工厂的成熟度智能制造的数字化工厂建设案例,内容提要,在西门子成都工厂研发生产一件新产品，它都会拥有自己的数据信息。这些数据信息在研发、生产、物流的各个环节中被不断丰富，实时保存在一个数据平台中。而这座工厂的运行，是基于这些数据基础，PLM（产品全生命周期管理系统）、NX（全三维参数字化设计和分析）、 ERP(人财务）、 MES（制造执行系统）、TIA（全集成自动化）及WMS供应链管理，全部实现了无缝的信息互联，造就出了一幅透明的数字化工厂的画面。,智能制造的数字化西门子成都工厂,单线产能： 2400 件/天过程数据 15 万/天过程质量控制点 16点/
2、件,研发设计三维化,把产品塞入电脑，采用参数化设计及虚拟仿真设计技术，打造技术引领的“零缺陷”装备产品，满足客户定制化、个性化、多样化和快速交付的目标要求,生产智能化,服务智能化,管理智慧化,把车间搬进电脑，采用精益流水线以及智能生产与检测设备，建设数字化自动车间、立体智能物流体系和高效供应链系统,把客户建到电脑，通过信息互通、设备互联、环境模拟、远程监控，建立覆盖全生命周期的服务大数据系统，为客户提供全天候及时在线的设备与服务,将西门子管理思想和管理模式融入到信息化系统之中，将行之有效的管理精髓固化到流程之中。通过全流程型业务驱动和全球供应链协同，构建记录可追溯、风险预控、信息安全的稳健运作
3、体系,智能制造的数字化西门子成都工厂建设,智能制造的数字化西门子成都工厂业务架构参考模板,智能制造的数字化成都工厂软硬件构成参考模板,ERP,WMS,MOM,Automation,PLM,基于模型参数化产品设计,基于模型产品分析验证,基于模型的工艺,基于模型的质量,基于模型的在线协同,基于模型产品设计规划,基于模型主动服务,基于模型的供应链管理,工业2.X平台,软硬件系统融合时代：实现软件系统之间、软硬件系统之间数据的互联互通。,工业3.X平台,工业4.X平台,智能化设计、分析基于三维模型的信息互连工业自动化系统传感器系统驱动系统网络结构及通讯产品工业大数据,智能制造的数字化西门子成都工厂建设
4、成熟度演变,智能制造的数字化西门子成都工厂建设成熟度演变,基于模型数字孪生是西门子成功打造数字化工厂的基础,西门子智能制造的数字化工厂建设模板被企业广泛采纳,开放西门子成都数字化工厂,北京工业4.0开放实验室，融合关键技术,西门子和同济大学共同编写,19,818人次来访,1,907人次来访,迈进工业3.X时代软件与软硬互联，软件与硬件互联数字化方面：主要引入基于模型的参数化设计、分析、检测及加工一体化，建立标准化和规范化的数字化三维设计和分析手段，以结构化工艺设计与仿真的业务流程，以知识和流程驱动的基于模型的数字化工厂，实现数字化车间生产运营管理，生产制造智能信息分析。自动化方面：主要引入制造
5、（包括机加、前处理、装配等工艺）柔性生产单元或产线等。智能化方面：建立工厂制造工艺知识库和智能逻辑规则，在部分工艺设计实现智能化工艺，在部分制造柔性单元按照智能逻辑规则进行智能化生产，具备自主判断工件类型进行加工制造。,三环车桥和锻造是复制西门子模板建设数字化工厂典范,中集集团是复制西门子模板建设集团数字化工厂典范,中集集团是复制西门子模板建设集团数字化工厂典范,基于模型设计和分析,基于模型工艺管理,基于模型制造运营管理,基于模型数字化孪生,基于模型的模块化设计,基于模型数字化生产,基于模型的数字化车间规划,数字化生产决策看板,基于模型的CAE分析,基于模型的数字化工艺,基于模型数字化工艺仿真
6、,智能制造的数字化工厂的成熟度智能制造的数字化工厂建设案例,内容提要,智能制造的数字化是工厂支持战略运营的主战略,软件与软件互联 软件与硬件互联,通过数字化工厂建设实现生命周期生态圈互联,未来的智能制造的数字化工厂互联模式,终端用户,生产实绩反馈,未来的智能制造的数字化工厂KPI,终端用户,生产实绩反馈,数字化工厂系统整体建设目标和愿景,数字工厂中长期信息化顶层规划,围绕上述目标我们开展组织调研和初步分析,核心业务数据分布在不同部门和单位，共享困难，对产品研发，工艺工装设计，生产制造，产品测试与售后维修工作带来不利影响PDM的应用功能和硬件及网络平台还停留在支持早期产品设计CAD数据应用的水平
7、原有技术管理模式仅管理了研发项目的结果，没有管理项目的实施过程。项目任务分配和监控不能进行实时互动没有对产品设计规范，标准，经验等产品研发设计知识的管理进行统一规划，设计经验的传递还依赖于设计人员的直接交流和沟通三维产品设计的应用功能及平台还停留在支持早期三维零部件设计应用的水平BOM管理采用单一BOM管理，没有区分研发/制造/采购对BOM不同需求,工艺以CAPP方式编制，工艺包括零件制造工艺和装配工艺为建立统一的工艺知识库，工艺资源库，无法与下游制造数据协同边设计边生产方式导致物料需求计划难以在设计阶段确定，设计人员的生产现场工作量较多机加工工艺数控编程，无法从系统里获取三维数据，生成程序未
8、纳入系统管理工时、工装数据未纳入系统管理，依靠个人经验完成，无法为将来排产提供准确数据,目前质量管理状况还是事后把关，数据的收集途径分散，主要依靠人工操作，信息汇总十分困难；目前质量管控只能到过程和班组，还不能到项目，希望能实现项目相关的设备的测试和质量数据管理，以及出厂检验和测试报告等；目前工作仅仅停留在质量检验上，质量控制和质量保证基本没有，员工的质量意识很好，但质量管理的方法少，统计分析工具缺乏；检验结果十分依赖检验人员的个人能力，缺乏必要的检验标准；质量信息查询不便，质量文件没有有效管理,智能制造的数字工厂支撑软硬件建设现状及改善方向,ERP,WMS,MOM,Automation,PL
9、M,基于模型参数化产品设计,基于模型产品分析验证,基于模型的工艺,基于模型的质量,基于模型的在线协同,基于模型产品设计规划,基于模型主动服务,基于模型的供应链管理,构建基于模型互联是实现数字工厂的全价值链骨干,构建基于模型互联是实现数字工厂的全价值链骨干,基于模型的数字化工厂系统建设内容,MES,ERP,人力资源管理,物料管理,财务管理,生产计划管理,采购管理,销售管理,售后服务系统,追溯系统,监控系统,计划、物料主数据、,生产BOM、工单、,生产记录供应商,设备状态、参数、,产品BOM、工艺指导,生产BOM实际工艺数据,产品BOM、工艺路线、,NX,Tecnomatix,Simcenter,VSA,TEAMCENTEr,基于模型的数字化系统与其他系统的融合,适合工厂的数字化解决方案,
