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            智造專題:以生產層、車間/工廠層、企業層、企業協同層為核心構建我國智能制造評價指標體系
            來源: e制造 | 作者:mylungmachining | 發布時間: 2016-11-24 | 9740 次瀏覽 | 分享到:
            為推動智能制造發展,工業和信息化部組織開展了智能制造試點示范專項行動、智能制造專項、智能制造標準化體系建設等一系列工作,在培育智能制造新模式、夯實發展基礎、帶動關鍵軟硬件產品突破、激發企業積極性和內生動力等方面取得了顯著成效。



            評價指標以生產層、車間/工廠層、企業層、企業協同層為核心構建,從而建立遞階層結構模型進行分析。

             

             、智能制造評價體系構建背景


                隨著新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合,全球正孕育興起以智能制造為代表的新一輪工業革命。世界主要工業發達國家紛紛加緊謀篇布局,支持和推動智能制造發展,以重塑制造業競爭優勢。為搶占新一輪產業競爭制高點,國務院發布《中國制造2025》,并明確將智能制造作為主攻方向。

             

                為推動智能制造發展,工業和信息化部組織開展了智能制造試點示范專項行動、智能制造專項、智能制造標準化體系建設等一系列工作,在培育智能制造新模式、夯實發展基礎、帶動關鍵軟硬件產品突破、激發企業積極性和內生動力等方面取得了顯著成效。國內企業紛紛加大智能制造發展力度,積極建設智能生產線和智能車間/工廠,發展智能制造新模式。


             二、智能制造系統架構和關鍵要素
             

            1.智能制造的內涵

             

                智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合,貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節,具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。

             

            2.智能制造系統架構

             

                  智能制造系統架構是一個通用的制造體系模型,其作用是為智能制造的技術系統提供構建、開發、集成和運行的框架;其目標是指導以產品全生命周期管理形成價值鏈主線的企業,實現研發、生產、服務的智能化,通過企業間的互聯和集成建立智能化的制造業價值網絡,形成具有高度靈活性和持續演進優化特征的智能制造體系。


                     智能制造系統劃分為4層:生產線層、車間/工廠層、企業層和企業協同層.


            1)生產線層

             

                生產線層是指生產現場設備及其控制系統,主要由OT網絡、傳感器、執行器、工業機器人、數控機床、工控系統、制造裝備、人員/工具等組成。

             

            2)車間/工廠層

             

                主要是指制造執行系統及車間物流倉儲系統,主要包括OT/IT網絡、生產過程數據采集和分析系統、制造執行系統MES、資產管理系統AMS、車間物流管理系統LMS、倉庫管理系統WMS、物流與倉儲裝備等。

             

            3)企業層

             

                企業層是指產品全生命周期管理及企業管控系統,主要包括產品全生命周期管理系統PLM、IT網絡、數據中心、客戶關系管理系統CRM、計算機輔助技術CAX、企業資源計劃管理系統ERP、供應鏈管理系統SCM、商務智能系統BI等。

             

            4)企業協同層

             

                企業協同層是指由網絡和云應用為基礎構成的覆蓋價值鏈的制造網絡,主要包括制造資源協同平臺、協同設計、協同制造、供應鏈協同、資源共享、信息共享、應用服務等。

             

            3.智能制造的關鍵要素

             

            1)生產線層

             

                能夠反映生產線層智能制造發展水平的關鍵要素主要包括柔性生產、數據采集、人機交互、機器間通信。其中,柔性生產是指生產線能夠生產的產品或部件種類以及在不同產品或部件之間切換所花費的時間和成本;數據采集是指生產線集成了傳感和控制系統,能夠實時采集生產設備、物料、半成品和產成品的狀態,并將數據傳輸給生產控制系統;人機交互是指人員和生產設備之間的信息通信方式,包括固定的交互界面、生產監測與控制系統、移動終端等;機器間通信是指生產設備之間的信息通信方式,包括現場總線、工業以太網、互聯網、M2M等方式。

             

            2)車間/工廠層

             

                能夠反映車間/工廠層智能制造發展水平的關鍵要素主要包括數據處理、通信網絡、物流與倉儲管理。其中,數據處理是指對采集到的設備狀態、物料信息等生產數據進行分析和評估,以實現生產過程的自動規劃和控制;通信網絡是指車間/工廠內的信息通信網絡,包括統一的數據交換格式和規則、獨立且互聯互通的數據服務器、全互聯的信息技術整體解決方案等;物流與倉儲管理包括智能物流與倉儲設備、倉儲管理系統WMS以及車間內物流管理系統LMS。

             

            3)企業層

             

                能夠反映企業層智能制造發展水平的關鍵要素主要有智能決策支持、基于模型的系統工程、企業內縱向集成。其中,智能決策支持包括自動排產和動態調度、供應鏈管理、訂單和質量管理以及決策支持等;基于模型的系統工程包括基于標準的產品模型數據定義、產品數據管理、產品模型傳遞和關聯維護;企業內縱向集成包括制造執行系統MES與企業資源計劃系統ERP的集成、制造過程控制系統與制造執行系統MES的集成。

             


            4)企業協同層

             

                 
            能夠反映企業協同層智能制造發展水平的關鍵要素主要有跨企業資源共享、全價值鏈的關鍵制造環節協同優化。其中,跨企業資源共享是指企業之間通過共享平臺和共享規則,實現創新、研發、設計、生產、服務、信息等資源的共享;全價值鏈的關鍵制造環節協同優化是指企業間設計、供應、制造和服務等關鍵制造環節的并行組織與協同優化,以及制造服務和資源的動態分析和柔性配置。

             


             三、智能制造評價指標構建

             

            1.指標選取和分解

             

                根據以上對生產線、車間/工廠、企業和企業協同4個層級智能制造關鍵要素的分析,提煉出生產線、車間/工廠、企業、企業協同四個層級的智能制造一級評價指標,并進一步細化為二級指標,得到各層級的智能制造評價指標。

             

            1)生產線層

             

                生產線層級智能制造評價指標體系,包括4個一級指標:柔性生產、數據采集、人機交互、機器間通信。每個一級指標又分解為若干個二級指標,各指標含義說明如下:


            1生產線層智能制造評價指標



            生產/產品柔性


             

                考察生產線的生產作業柔性與產品柔性,包括產品混合比、延遲交貨比例、柔性生產滯后時間、滯后率等。

             

            響應柔性

             

                考察柔性生產的反應時間與反應成本,主要考察范圍覆蓋生產線的各個工序、設備/工作單元,包括加工、裝配、檢測的工序及其設備的柔性分析。

             

            數據采集實時性

             

                考察生產線實時采集生產設備、物料、在制品、半成品、產成品等數據的能力,包括數據采集系統的響應時間、準確率。

             

            數據采集的范圍

             

                考察生產線采集相關生產數據的范圍和程度,主要包括數據采集點的數量、數據采集覆蓋率等。

             

            人機交互方式

             

                考察生產線上生產人員與生產設備信息通信的方式,包括固定的交互界面、集中式或分布式的生產監測與控制系統、移動交互終端、可穿戴設備等。

             

            人機交互程度

             

               考察生產設備是否能夠全方面、深度地感知生產人員的需求和指令。

             

            機器間通信方式

             

                考察生產設備之間開展信息通信的方式,主要包括現場總線、工業以太網、機器可連接到互聯網、機器間直接通信M2M等。

             

            2)車間/工廠層

             

                車間/工廠層智能制造評價指標體系(如表2所示),包括4個一級指標:數據處理、通信網絡、信息集成、物流與倉儲管理。每個一級指標又分解為若干個二級指標,各指標含義說明如下:


            2車間/工廠層智能制造評價指標體系




            數據處理的實時性


             

                考察車間/工廠實時分析和挖掘生產數據的能力,即數據分析系統的響應時間。

             

            數據利用水平

             

                考察車間/工廠通過分析和挖掘所采集到的生產數據開展生產過程優化和控制的能力。

             

            數據可視化

             

                考察車間/工廠利用電子看板、智能報警管理系統、智能操作指導系統等對生產數據進行可視化管控的能力,可通過收集或檢測對可視化便捷性與實時性等獲取指標評價數據。

             

            車間/工廠通信網絡類型

             

                考察車間/工廠內各部門的信息通信方式,包括通過郵件和電話溝通、統一的數據交換格式和規則、建立了相互獨立且互聯互通的數據服務器、整體的IT解決方案等。

             

            物流管理系統LMS

             

                考察車間/工廠內物流管理系統LMS的智能化水平,可通過收集或檢測LMS的運輸訂單管理和計劃排程、運輸設備資源管理、運輸線路管理、人員管理、客戶管理、成本核算、作業跟蹤、財務管理等功能的實現情況來獲取指標評價數據。

             

            倉庫管理系統WMS

             

                考察車間/工廠內倉庫管理系統WMS的智能化水平,可通過收集或檢測LMS的管理單獨訂單處理及庫存控制、基本信息管理、貨位管理、貨物流管理、收貨管理、揀選管理、盤點管理、移庫管理等功能的實現情況來獲取指標評價數據。

             

            物流與倉儲裝備智能化水平

             

                考察輕型高速堆垛機、超高超重型堆垛機、高速智能分揀機、智能多層穿梭車、智能化高密度存儲穿梭版、高速托盤運輸機、自動化立體倉庫、高速大容量輸送與分揀成套裝備、車間物流智能化成套裝備等物流與倉儲裝備的智能化水平。

             

            3)企業層

             

                企業層智能制造評價指標體系(如表3所示),包括3個一級指標:智能決策支持、基于模型的系統工程、企業內縱向集成。每個一級指標又分解為若干個二級指標,各指標含義說明如下:

            3企業層智能制造評價指標體系



            自動排產和動態調度

             

                考察企業資源計劃系統ERP的自動排產和動態調度能力,包括根據訂單自動制定排產計劃;根據訂單自動制定排產計劃同時生成物料供應計劃;當訂單與企業產能不匹配時可自動優化排產;在緊急情況下能進行動態調度和優化。

             

            供應鏈管理

             

                考察企業供應鏈管理水平,包括能夠實現供應商在指定時間直接供貨到生產現場;能夠按照客戶要求,實現產品精準配送;構建了基于信息系統的覆蓋全國甚至全球的供應和分銷網絡。

             

            訂單全過程跟蹤

             

                考察企業應用信息化、智能化手段實現訂單全過程跟蹤的能力,實現了研發設計、物料采購、生產制造、產品銷售等全過程的訂單跟蹤。

             

            產品質量可追溯

             

                考察企業對于產品質量的追溯能力和水平,實現了研發設計、物料采購、生產制造、產品交付等全過程的產品質量追溯。

             

            可實現的決策支持內容

             

                考察企業的智能決策支持系統可實現的內容,包括合同、收入、成本、利潤等對比分析和決策,客戶價值和信用決策,產品盈利和市場趨勢決策,研發生產和經營管理的決策,預測預警,風險管控決策等。

             

            產品模型數據定義

             

                可分為以下幾個水平等級:有二維圖紙定義規范,且可自動批量導入產品全生命周期管理系統PLM;有三維模型定義規范,且可成套自動導入產品全生命周期管理系統PLM;有工藝規劃定義規范,且可成套自動導入產品全生命周期管理系統PLM。

             

            產品數據管理

             

                考察企業產品數據管理覆蓋的范圍,包括產品設計、工藝設計、生產制造、市場銷售、物流配送、維護服務等環節。

             

            產品模型傳遞和關聯維護

             

                考察產品模型在不同環節之間傳遞和關聯維護的實現程度,實現產品信息在產品設計、工藝設計、生產制造、市場銷售、物流配送、維護服務等環節的關聯維護和一致性管理。

             

            制造執行系統MES向企業資源系統ERP自動上傳信息

             

                考察企業MES系統可自動向ERP系統上傳生產能力、計劃執行、設備狀態、物料信息、制造環境及訂單狀態等信息。

             

            企業資源計劃ERP向制造執行系統MES自動下達指令

             

                考察企業ERP系統將生產任務、物料清單BOM等自動下達到MES的情況。

             

            4)企業協同層

             

                企業協同層智能制造評價指標體系(如表4所示),包括2個一級指標:跨企業資源共享、全價值鏈的關鍵制造環節協同優化。每個一級指標又分解為若干個二級指標,各指標含義說明如下:

            4企業協同層智能制造評價指標體系




            跨企業信息資源共享


             

                考察企業之間開展信息共享的方式,包括建立企業業務系統之間信息交換的接口,建立或采用統一的信息交互標準和規范,實現企業間信息的實時交互和共享。

             

            跨企業制造資源共享

             

                考察企業之間開展制造資源共享的情況,實現企業間創新資源、設計能力、生產能力和服務能力的共享。

             

            關鍵制造環節協同優化

             

                包括企業間研發設計、生產計劃、物料供應、倉儲管理、生產制造、市場銷售、物流配送、維護服務的協同以及企業間訂單全過程可追溯。

             

            資源和服務的柔性配置

             

                考察整合社會的制造需求和資源,開展制造服務和制造資源的動態分析和柔性配置情況。

             

            2.   權重系數的確定

             

                考慮到評價指標大多為定性指標且需要通過專家經驗來確定各指標之間的相對重要程度,因此我們采用定量與定性相結合的層次分析法來確定各評價指標的權重系數。下面以企業層智能制造評價指標體系為例,說明權重系數確定的過程。

             

            1)建立遞階層次結構模型

             

            根據表3,可以得到企業層智能制造評價遞階層次結構模型。

            5企業層智能制造評價遞階層次結構模型




            2)構造判斷矩陣


             

                選取16位智能制造領域的專家,經過三輪打分與反饋,專家意見逐步趨于一致,得到各層的判斷矩陣:

            第一層的判斷矩陣A,第二層判斷矩陣A1、A2、A3分別為:




            3)計算判斷矩陣的最大特征值和特征向量

             

                應用MATLAB軟件,計算得到以上判斷矩陣的最大特征根和特征向量,并對特征向量進行歸一化處理,就可得到各評價指標相對于上一層評價指標的權重向量,結果如表6所示。


             6各判斷矩陣的最大特征根、特征向量和權重向量




            4)判斷矩陣的一致性檢驗

             

                考慮到二階矩陣總是一致陣,因此判斷矩陣A3的一致性無需檢驗。下面分別計算判斷矩陣A、A1、A2的一致性指標CI和一致性比例CR,結果如表7所示。

            7一致性指標和一致性比例



               由于各判斷矩陣的一致性比例均小于
            0.1,因此可以認為所有矩陣的一致性均是可以接受的,從而得到企業/層智能制造評價指標的權重系數(如表8所示)。同理,可得到生產線層、車間/工廠層、企業協同層的智能制造評價指標權重系數。

             

            8四個層級智能制造評價指標體系



            3.  
            評價模型

             

            1)指標的無量綱化處理

             

                評價指標包括定量指標和定性指標,下面分別介紹其評分方法和無量綱化處理。

             

            定量指標

             

                對于定量數據,首先要確定其該指標可能取的最大值和最小值。最大值為實現智能制造后該指標能夠達到的最優值,最小值為尚未開始實施智能制造時該指標的取值,最大值和最小值均為固定數值。然后,應用式

            1)對原始數據進行無量綱化處理:






                其中,
            xi為評價指標i的原始得分,xmax為評價指標i可能取的最大值,xmin為評價指標i可能取的最小值,xi’為無量綱化處理后評價指標i的得分,其取值區間為[0,100]。

             

            定性指標

             

                 采用專家打分法來對定性指標進行評分,由專家根據評價指標的數據采集情況進行打分。然后,應用式(2)進行無量綱化處理:








                (
            2)其中,xij為第j個專家對評價指標i的打分,n為參與打分的專家數量,xmax為所有專家對評價指標i打分中的最大值,xmin為所有專家對評價指標i打分中的最小值,xi’為評價指標i的得分,分值區間為[0,100]。

             

            2)評價得分計算模型

                對指標進行無量綱化處理后,就可應用加權平均模型(式(3))來計算具體的評價得分。







                 其中,θ為企業智能制造評價得分,αi為第i個一級指標的權重系數,βj為第j個二級指標的權重系數,xj為該企業第j個二級指標的得分,i=(1…m),j=(1…n)。



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