电子展|智能工厂规划的“十八般武艺”
在当前智能制造的热潮之下，很多企业都在规划建设智能工厂。那么，智能工厂的规划要考虑哪些核心要素?关注哪些维度?下面就跟电子展小编一起来了解下吧。
01、制造工艺的分析与优化
在筹建新工厂之初，企业必须立足于其在产业链中的特定位置，明确主打产品的方向，并依据生产特性——不论是专注于单件定制、小批量多样品的灵活性，还是大批量标准化的效率——以及生产模式(无论是离散型、流程型或二者的混合模式)，特别是关键生产工艺，如机械制造业中的热加工、冷加工和热处理等，系统性地审视和提升加工、组装、包装及质量检验等各工艺环节。此过程中，企业应积极融入智能制造的前沿，探索智能设备、智能化生产线的部署，以及新材料与创新工艺的运用，以此推动制造流程的革新与效能飞跃。
同时，企业应积极践行绿色制造与循环经济的原则，通过工艺的精细改良实现能源消耗的很小化和污染物排放的大幅度削减。利用先进的工艺仿真技术软件，可以在虚拟环境中预先对制造流程进行模拟与优化，不仅能够精确预测生产效率与成本，还能及时发现并修正潜在的工艺缺陷，从而在保障生产效率与产品质量的同时，促进环境的可持续发展。这一系列策略的综合实施，旨在构建一个既高效又环保的现代化工厂体系。
02、数据采集
在现代生产活动中，实时监控与分析诸如产量、质量指标、能耗情况、加工精确度及设备运行状态等关键参数至关重要。这些数据需紧密关联至具体订单、加工步骤、操作人员，旨在构建一个可追溯的全链条生产管理体系。一旦发生异常，系统能迅速触发警报，并精准定位到问题批次、涉及的组件乃至原料供应源头，确保问题的高效解决。此外，该体系还支持实际成本的精确计算，为财务管理提供扎实依据。针对特殊行业，环境监测同样不可或缺，包括温湿度控制与空气净化度等，以维持理想的生产条件。
为应对不同的数据采集需求，企业应依据数据刷新速度要求来定制采集策略，对高频数据采取设备内置控制系统自动抓取的方式。智能工厂的蓝图规划阶段，前瞻性地设定数据采集接口标准及集成SCADA系统，是实现数据高效流通与利用的基础。针对老旧设备的数据获取挑战，市面上已有多款数据采集终端解决方案，可便捷接入机床设备，为企业升级转型提供了灵活选项。因此，在推进智能化改造的路径上，合理选型并应用这些技术工具，将很大促进生产透明度与效率的双重提升。
03、设备联网
实现智能工厂乃至工业4.0，推进工业互联网建设，实现MES应用，重要的基础就是要实现M2M，也就是设备与设备之间的互联，建立工厂网络。那么，设备与设备之间如何互联?采用怎样的通信方式(有线、无线)、通信协议和接口方式?采集的数据如何处理?这些问题企业应当建立统一的标准。在此基础上，企业可以实现对设备的远程监控，机床联网之后，可以实现DNC(分布式数控)应用。设备联网和数据采集是企业建设工业互联网的基础。
04、工厂智能物流
推进智能工厂建设，生产现场的智能物流十分重要，尤其是对于离散制造企业。智能工厂规划时，要尽量减少无效的物料搬运。很多优秀的制造企业在装配车间建立了集中拣货区(Kitting Area)，根据每个客户订单集中配货，并通过DPS(Digital Picking System)方式进行快速拣货，配送到装配线，消除了线边仓。离散制造企业在两道机械工序之间可以采用带有导轨的工业机器人、桁架式机械手等方式来传递物料，还可以采用AGV、RGV(有轨穿梭车)或者悬挂式输送链等方式传递物料。在车间现场还需要根据前后道工序之间产能的差异，设立生产缓冲区。立体仓库和辊道系统的应用，也是企业在规划智能工厂时，需要进行系统分析的问题。
05、生产质量管理
在智能工厂的发展蓝图中，提升产品质量是贯穿始终的核心议题，其关键在于将生产质量管理深度融入业务流程的每一个环节。构建时，应将质量保证体系与控制机制内置于生产管理信息系统的蓝图设计中，同步执行，强调质量源于设计与生产过程的每个细节，而非单纯依赖最终的检验。
为确保质量控制的有效性，需将其无缝整合至生产流程的核心，比如将检验与测试步骤作为生产指令的一部分执行，利用信息化手段使质量审核流程与检验文档紧密结合，实现与生产订单的双向互动与穿透性追踪。通过结构化的数据存储方案保存质量记录，为每一件产品创建详实的质量档案，为后续可能的质量追溯提供坚实基础。
在此基础上，确立质量管理的基本运作框架：从质量控制规则的预设，到检测执行、数据记录、评估判断、深入分析直至推动持续改进，形成闭环管理。同时，依据生产工艺的具体需求，科学布局质量控制节点，平衡控制密度与生产效率，避免过度控制导致的效率损耗或控制不足引发的风险增加。
检验作为质量控制的关键活动，实施多层次策略，涵盖自检、互检及专业检查，以及生产过程中的阶段性检验与成品最终检验，确保全方位覆盖。此外，质量管理还需密切关注质量成本，即因质量问题导致的额外支出，以此为驱动，不断寻求成本效益更优的质量改善方案。
利用统计过程控制(SPC)系统对收集到的质量数据进行深入分析，是提升质量管理决策科学性的有效途径。因此，制造企业亟需增强对质量管理信息系统(QIS)的战略认知与应用力度，通过技术赋能，全方位、系统化地推动产品质量迈向更高水平。
06、设备管理
设备作为生产活动的基石，其效能大化是智能工厂生产管理的基石，而设备综合效率(OEE)的提升直接映射出生产能力的增强和成本控制的优化。构建高效的生产管理信息系统，核心之一便是集成设备管理模块，旨在挖掘并保障设备的大潜能，通过精密的生产调度，特别是针对关键和瓶颈设备，显著降低空闲时间，确保连续高效运转。
在这一模块中，建立详尽的设备数据库并实施编码管理，对于维护工作的有序开展至关重要。实时监测设备状态，不仅能够为生产计划提供精准的产能参考，还促进了资源的动态优化配置。企业应进一步深化设备健康管理，基于历史运行数据构建故障预测模型，引领向预测性维护转型，旨在预见并预防故障，大幅度削减非预期停机时间，维护生产连续性。
此外，强化备品备件管理亦不可忽视，确保关键部件的及时供应，缩短维修周期，为设备稳定运行提供坚实的后勤保障。总而言之，通过这一系列精细化、智能化的设备管理措施，企业不仅能够有效提升OEE，还能在保障生产效率的同时，实现运营成本的优化与控制，为智能工厂的长期发展奠定坚实基础。
07、智能厂房设计
在智能工厂的建筑设计阶段，整合BIM(建筑信息模型)技术是不可或缺的步骤，它借助先进的三维设计工具来细致规划建筑物的结构与系统布局，重点涵盖了水电气供应、网络通信管线的优化设计。为了实现全面智能化，工厂设计还囊括了一系列自动化管理系统：包含利用高清视频监控融合人脸识别与智能图像分析技术的监控系统，能够自主辨识、追踪目标并快速响应异常;智能调节的照明与采光系统，确保作业环境舒适且节能;高效通风及温控空调系统，维持室内环境适条件;集成化的安防报警与门禁控制系统，强化厂区安全防线;以及能即时感应并应对火灾风险的智能火警预警系统。这些系统的协同工作，不仅提升了工厂的安全性与效率，还通过智能化手段确保了运营的顺畅与可持续性。整个厂房的工作分区(加工、装配、检验、进货、出货、仓储等)应根据工业工程的原理进行分析，可以使用数字化制造仿真软件对设备布局、产线布置、车间物流进行仿真。在厂房设计时，还应当思考如何降低噪音，如何能够便于设备灵活调整布局，多层厂房如何进行物流输送等问题。
08、智能装备的应用
在规划智能工厂的过程中，制造企业必须密切跟踪智能装备技术的新进展。现代机床正经历从传统数控向高阶智能化转型，能够在加工过程中同步进行精准测量，并自动修正因热变性或刀具损耗引起的偏差，其中车铣复合加工中心的运用日益普及。为提升自动化水平，越来越多企业采纳工业机器人完成上下料任务。
展望未来，智能工厂将整合金属增材制造(即3D打印)与减材、等材制造工艺，这一创新组合旨在大化资源效益。此外，除了广泛应用的六轴机器人，企业还应探索SCARA机器人、并联机器人在特定工序上的优势，以及协作机器人的部署，它们将在生产线旁与人类员工并肩工作，共同提升生产效率与灵活性。
09、智能产线规划
智能产线是智能工厂规划的核心环节，企业需要根据生产线要生产的产品族、产能和生产节拍，采用价值流图等方法来合理规划智能产线。智能产线的特点是：在生产和装配的过程中，能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效(OEE)等数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态，能够防呆防错;通过安灯系统实现工序之间的协作;生产线能够实现快速换模，实现柔性自动化;能够支持多种相似产品的混线生产和装配，灵活调整工艺，适应小批量、多品种的生产模式;具有一定冗余，如果生产线上有设备出现故障，能够调整到其他设备生产;针对人工操作的工位，能够给予智能的提示，并充分利用人机协作。
设计智能产线需要考虑如何节约空间，如何减少人员的移动，如何进行自动检测，从而提高生产效率和生产质量。企业建立新工厂非常强调少人化，因此要分析哪些工位应用自动化设备及机器人，哪些工位采用人工。对于重复性强、变化少的工位尽可能采用自动化设备，反之则采用人工工位。
10、制造执行系统
MES(制造执行系统)是智能工厂规划落地的着力点，MES是面向车间执行层的生产信息化管理系统，上接ERP系统，下接现场的PLC程控器、数据采集器、条形码、检测仪器等设备。MES旨在加强MRP计划的执行功能，贯彻落实生产策划，执行生产调度，实时反馈生产进展;
面向生产一线工人：指令做什么、怎么做、满足什么标准，什么时候开工，什么时候完工，使用什么工具等等;记录“人、机、料、法、环、测”等生产数据，建立可用于产品追溯的数据链;反馈进展、反馈问题、申请支援、拉动配合等;
面向班组：发挥基层班组长的管理效能，班组任务管理和派工;
面向一线生产保障人员：确保生产现场的各项需求，如料、工装刀量具的配送，工件的周转等等。
为提高产品准时交付率、提升设备效能、减少等待时间，MES系统需导入生产作业排程功能，为生产计划安排和生产调度提供辅助工具，提升计划的准确性。在获取产品制造的实际工时、制造BOM信息的基础上，企业可以应用APS(先进生产排程)软件进行排产，提高设备资源的利用率和生产排程的效率。
11、能源管理
为了降低智能工厂的综合能耗，提高劳动生产率，特别是对于高能耗的工厂，进行能源管理是非常有必要的。采集能耗监测点(变配电、照明、空调、电梯、给排水、热水机组和重点设备)的能耗和运行信息，形成能耗的分类、分项、分区域统计分析，可以对能源进行统一调度、优化能源介质平衡，达到优化使用能源的目的。
同时，通过采集重点设备的实时能耗，还可以准确知道设备的运行状态(关机、开机还是在加工)，从而自动计算OEE。通过感知设备能耗的突发波动，还可以预测刀具和设备故障。此外，企业也可以考虑在工厂的屋顶部署光伏系统，提供部分能源。施耐德电气的Ecostructure平台提供了企业能效管理的整体解决方案;三菱电机则提出了能源JIT理念，福山制作所对空调系统、空压机、锅炉等耗能设备进行重点监控，对于非生产时间的能耗进行追溯，对生产线每个工位的能耗进行检测，将节能的责任分配到班组，从而节约能源。
12、生产无纸化
生产过程中工件配有图纸、工艺卡、生产过程记录卡、更改单等纸质文件作为生产依据。随着信息化技术的提高和智能终端成本的降低，在智能工厂规划可以普及信息化终端到每个工位，结合轻量化三维模型和MES系统，操作工人将可在终端接受工作指令，接受图纸、工艺、更单等生产数据，可以灵活第适应生产计划变更、图纸变更和工艺变更。有很多厂商提供工业平板显示器，甚至可以利用智能手机作为终端，完成生产信息查询和报工等工作。
13、工业安全
企业在进行新工厂规划时，需要充分考虑各种安全隐患，包括机电设备的安全，员工的安全防护，设立安全报警装置等安防设施和消防设备。同时，随着企业应用越来越多的智能装备和控制系统，并实现设备联网，建立整个工厂的智能工厂系统，随之而来的安全隐患和风险也会迅速提高，现在已出现了专门攻击工业自动化系统的病毒。因此，企业在做智能工厂规划时，也必须将工业安全作为一个专门的领域进行规划。
14、精益生产
精益生产的核心思想是消除一切浪费，确保工人以高效的方式进行协作。很多制造企业采取按订单生产或按订单设计，满足小批量、多品种的生产模式。智能工厂需要实现零部件和原材料的准时配送，成品和半成品按照订单的交货期进行及时生产，建立生产现场的电子看板，通过拉动方式组织生产，采用安东系统及时发现和解决生产过程中出现的异常问题;同时，推进目视化、快速换模。很多企业采用了U型的生产线和组装线，建立了智能制造单元。推进精益生产是一个持续改善的长期过程，要与信息化和自动化的推进紧密结合。
15、人工智能技术应用
人工智能技术正在被不断地被应用到图像识别、语音识别、智能机器人、故障诊断与预测性维护、质量监控等各个领域，覆盖从研发创新、生产管理、质量控制、故障诊断等多个方面。在智能工厂建设过程中，应当充分应用人工智能技术。
例如，可以利用机器学习技术，挖掘产品缺陷与历史数据之间的关系，形成控制规则，并通过增强学习技术和实时反馈，控制生产过程减少产品缺陷。同时集成专家经验，不断改进学习结果。利用机器视觉代替人眼，提高生产柔性和自动化程度，提升产品质检效率和可靠性。IBM开展了通过人工智能算法来分析质量问题，并找出改进措施的实践，取得了实效。
16、生产监控与指挥系统
流程行业企业普遍采用DCS（集散控制系统）或PLC（可编程逻辑控制器）控制系统，并借助组态软件实时监控生产线上的设备及仪表运行情况，实现了对生产流程的精细化管理。相比之下，多数离散制造企业尚处在构建集中式生产监控与指挥系统的初级阶段，这是一个明显的区别。
然而，离散制造领域同样迫切需要这样一套系统来加强生产监管与指挥能力。一个理想的系统应能汇总展示关键设备的运行状态、生产进度、质量指标，并通过实时数据分析图表直观反映生产动态。国际领先的MES（制造执行系统）解决方案提供商已前瞻性地集成MII（Manufacturing Integration and Intelligence）模块，旨在核心层面集中展示工厂运营的关键绩效指标（KPIs）与分析视图，为管理层提供数据驱动的决策支持，填平了离散制造企业在生产可视化与智能化管理上的空白。
17、数据管理
数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。因此，在智能工厂的建设过程中，需要一套统一的标准体系来规范数据管理的全过程，建立数据命名、数据编码和数据安全等一系列数据管理规范，保证数据的一致性和准确性。
另外，必要时，还应当建立专门的数据管理部门，明确数据管理的原则和构建方法，确立数据管理流程与制度，协调执行中存在的问题，并定期检查落实优化数据管理的技术标准、流程和执行情况。企业需要规划边缘计算、雾计算、云计算的平台，确定哪些数据在设备端进行处理，哪些数据需要在工厂范围内处理，哪些数据要上传到企业的云平台进行处理。
18、劳动力管理
在智能工厂的规划蓝图中，提升人员绩效与设备效率同等重要，这一点体现在对OLE（Overall Labor Effectiveness，整体劳动效能）的关注上。OLE作为衡量员工表现的综合指标，通过深入分析，可揭示劳动力效能现状，指明改进路径。而这一切的起点，在于确保数据的即时性、完整性和真实性，它是评估人员绩效的基石。
实现这一目标，离不开现代化管理工具的辅助，如考勤系统、智能排程软件及MES（Manufacturing Execution System，制造执行系统）等，它们共同编织起一张数据收集网，精准捕获考勤信息、工时统计及生产一线的实时动态。依托这些宝贵数据，企业得以运用数据分析技术，深入探究劳动力与资源（库存、设备等）之间的互动关系，从可用性、绩效和质量三个维度进行全面体检。
这种数据驱动的洞察，为管理层提供了一扇透视工厂劳动生产率和人员配置状况的实时窗口，使得劳动力成本的精细管理和服务水平的优化有了可靠依据。最终，这一系列措施将导向人力资本的优化配置，推动整个工厂的OLE实现质的飞跃，确保智能工厂在人员效能层面也能与先进的设备系统并驾齐驱，共同驱动企业的高效运转与持续增长。
概括而言，成功的智能工厂规划是一个系统工程，需要巧妙融合多种策略与技术，宛如调动“十八般武艺”，全方位审视项目的各个方面。这包括但不限于初期的投资规模、技术的前瞻性和成熟度、预期的投资回报周期、系统架构的复杂度，以及生产系统的灵活性等关键因素。规划时，务必确保各项决策之间相互协调，形成合力，避免孤立的信息化或自动化模块的出现，这样才能孕育出既贴合实际、又富有远见的智能工厂蓝图。
进一步地，构建一套全面的评估体系显得尤为重要，该体系应根植于上述多维度考量，用以指导智能工厂从规划到实施的全过程，确保每一步都朝着既定的目标稳健迈进，最终实现智慧制造的愿景。
电子展小编觉得，智能工厂的规划是一个十分复杂的系统工程，需要企业的生产、工艺、IT、自动化、设备和精益等部门通力协作;同时，也需要引入专业的工厂设计和智能制造咨询服务机构深入合作。
文章来源：轻造科技