2025年智能制造全景解读_63页_9mb

工业互联网与智能制造总结

核心内容

中国制造2025是推动制造业智能化、数字化和网络化转型的重要战略，其目标是实现中国制造业的升级，从制造大国向制造强国转变。该战略分为三个阶段，分别是2025、2035和2045，分别对应制造业大烟、制造业强烟和世界强烟的目标。智能制造作为其核心，强调创新驱动与智能转型，重点发展网络化、数字化和智能化。

主要观点

• 智能制造的三大发展趋势：

  • 生产方式：智能化、网络化、数字化
  • 企业组织：扁平化、虚拟化
  • 产品服务：智能化、定制化、服务化

• 智能制造的五大工程：

  • 制造业创新中心建设工程
  • 智能制造工程
  • 工业强基工程
  • 绿色发展工程
  • 高端装备创新工程

• 重点领域：

  • 新一代信息技术
  • 高档数控机床和机器人
  • 航空航天装备
  • 海洋工程装备及高技术船舶
  • 先进轨道交通装备
  • 新能源汽车
  • 新材料
  • 生物医药及高性能医疗器械
  • 农业机械装备

• 扶持项目：

  • 智能制造综合标准化与新模式应用项目（241个）
  • 智能制造试点示范项目（100个）
  • 智能制造装备发展专项项目
  • 各省、市、区的专项扶持项目

• 预期效益：

  • 国家层面：20年内实现3万亿美元GDP增量
  • 企业层面：效率提高20%，成本降低20%，产品研制周期缩短30%，不良率降低20%，能源利用率提高10%

关键信息

• 智能工厂建设模式：

  • 流程制造领域：推进生产过程数字化、生产管理一体化、供应链协同化，整体打造大数据化智能工厂
  • 离散制造领域：推进设备智能化、拓展增值服务、系统集成、生产与服务集成
  • 消费品制造领域：推进个性化定制、设计虚拟化、制造网络协同化

• 智能制造模式：

  • 基于嵌入式系统和新型网络，实现现场数据采集和集成
  • 通过大数据分析优化，实现智能生产与管理
  • 应用场景包括：产线优化、智能排程、设备预测性维护、质量优化、库存优化等

• 三大智能化闭环：

  • 智能生产控制
  • 智能运营决策优化
  • 消费需求与生产制造精确对接

• ME解决方案：

  • Watson IoT 平台
  • View 系列 MES 系统
  • Gi-View 生产计划及排程系统
  • 认知视觉检测系统
  • 预测性维护系统（PM）
  • 良率管理系统（YMS）
  • 设备管理系统（Maximo）
  • 认知设备维护助手（Cognitive Equipment Advisor）

关键能力要素解读

• 数据采集与分析：

  • 传感器数据、产品数据、部件数据、人员数据、流程数据、设备数据等
  • 非结构化数据的分析，如关键词提取、聚类分析、多维统计与关联分析
  • 大数据分析用于质量控制、设备健康评估、异常预测、流程优化等

• 智能工厂的实现目的：

  • 产品品质可控
  • 拓展产品价值空间
  • 满足消费者多元化需求，实现规模经济生产

• 认知制造：

  • 借助认知计算、认知分析、工业物联网等技术推动制造业务转型
  • 建立工业大数据分析工具，整合多源异构数据进行深入分析，挖掘潜在规律，消除安全隐患
  • 建立基于专家经验的复杂生产环境下的全流程质量数据传递模型和知识库，进行质量因子识别与工艺参数优化

• 认知工厂架构：

  • 多层物理信息系统虚实联动和集成
  • 实现设备互联与高效数据采集分析，是认知制造的基础
  • 通过数据整合与分析，实现生产、运营、质量、安全等各环节的智能化管理

案例分析

动力设备制造企业

• 通过添加传感设备，完善信息收集能力
• 借助网络技术支持企业内部互联互通
• 利用数据分析和处理平台进行生产过程优化

风电行业

• 建立金风企业公共信息模型（GW-ECIM）
• 定义逻辑节点分类，如风电场信息、风机信息等
• 实现数据共享与交换，构建统一平台进行业务集成与资源管理
• 通过数据分析提升风电运营效率，实现在线运营与智能控制

ME视觉检测方案

• 传统视觉检测系统：

  • 存在高漏检率、需长时间重新编程、依赖人工经验等问题

• ME认知视觉检测系统：

  • 基于机器学习，提高检测准确率
  • 通过云技术实现系统扩展，降低运行和操作成本
  • 准确率随着训练数据增加而提升，从65.12%提升至95.29%

数据处理与分析

• 数据收集与准备：

  • 包括传感器数据、维修历史、呼叫中心信息、社交网络反馈、供应商历史等
  • 通过建立统一数据平台，实现多源数据整合

• 分析模型：

  • 决策树模型用于故障诊断
  • 支持向量机、神经网络用于关键故障预测
  • 故障树分析用于识别故障原因和概率

• 训练数据与结果：

  • 初始训练数据800张图像，准确率65.12%
  • 增加训练数据至2000张，准确率提升至67.01%
  • 最终训练数据26000张并引入客户质检员，准确率提升至95.29%

业务与技术协同

• 开放式创新平台：

  • 业务集成与资源需求
  • 包括产品服务规划专家、行业专家、标准/数据管理专家、模型算法专家、应用创新团队、市场运营团队、平台运维团队等
  • 提供统一平台，实现数据交换、服务整合、资源协同

• 节能工艺优化：

  • 基于空气处理、烘干、加热、冷却、工艺控制及燃烧控制等专业知识
  • 整合节能方案，降低设备能耗，提升运营效率

总结

智能制造是推动制造业转型升级的核心，通过信息化与工业化深度融合，实现生产方式、企业组织、产品服务的智能化变革。ME解决方案在提升运营效率、降低人工成本、优化质量控制等方面发挥了重要作用。通过构建统一的数据平台和智能分析模型，实现对设备健康状态、生产流程、质量控制等多方面的智能化管理。认知制造是智能制造的最终目标，借助认知技术、大数据分析等手段，实现从传统制造向智能、高效、可持续制造的转变。