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1、智能制造规划培训教材拟制:审核:批准:日期:目录1 .概述12 .需求分析12.1 仓储12.2 生产22.3 其他33 .企业信息化现状分析34 .智能制造方案44.1 系统架构44.2 子系统耦合关系分析64.3 工业大数据中心方案64.3.1 工业大数据平台框架74.3.2 工业大数据平台特点74.4 现场层系统84.4.1 数据采集方案84.4.2 机器视觉检测系统124.4.3 生产测试管理平台164.5 应用层系统224.5.1 智能仓储系统方案224.5.2 项目管理系统方案284.5.3 设备管理系统方案344.5.4 P1M系统方案354.5.5 能耗管理系统404.5.6
2、CRM系统方案414.5.7 GIS+BIM构建虚拟车间425 .系统建设路线445.1 实施策略445.2 实施路线(建议)45版本信息日期作者版本备注2016.10.24蒋中能PA1初版方案2016.10.25蒋中能PA2修改实施路线内容;在第一章前增加“阅读说明”阅读说明1 .概述:简述背景与本案的基本内容:2 .需求分析:要紧描述现场调研情况及简要分析;3 .企业信息化现状:描述企业现阶段的信息化系统及使用情况,作出简要分析;4 .智能制造方案:描述总体架构;按照三个层级(数据层、现场层、应用层)进行系统方案描述:5 .系统建设路线:阐述天衡电科的智能制造实施策略,针对九州实际情况给出
3、简要的实施路线建议。1 .概述在工业4.0、互联网+与大数据、机器人与人工智能等技术日趋成熟的背景下,智能工厂建设的可能性逐步明朗。根据目前的技术成熟度,当前制造业转型的现实目标应当是建设数字化工厂、探索数字化管理与重构优化工作流程以满足数字化的要求。其要紧原因有二:其一:人工智能方法的成熟度上不能完全被可靠的利用到制造过程中,在当前只能通过数据感知获取一些知识,而推断的工作依然需要人来完成。因此,希望一步到位的实现智能工厂还不现实。但实现全数字化的工厂,将所有环节的数据采集与流转全部实现虚拟化并提供交互功能是完全能够做到的,这种形态的工厂即数字化工厂。其二:数字化工厂是走向智能化工厂的必经道
4、路。目前科学界普遍的共识是通过数据感知是获取智能的途径,因此数据是智能工厂最为核心与关键的部分,也是实现智能的基础。而数字化工厂建设最为核心的内容是数据平台的建设。包含了数据的采集、传输、预处理、分类、规约、访问操纵、相干性保证等诸多方面的内容;需要动用传感器技术、信号处理技术、数据通信技术、分布式计算技术、数据存储技术、软件技术、WEB技术等众多ICT领域的关键技术。数据平台的建设是一个有意义而又有挑战的工作。在这一背景下,本案拟对数字化工厂的数据平台建设作一个方案规划。为数据平台建设的实施提供指导与根据。本案的要紧内容包含:1 .数据平台架构介绍:通常意义上的框架性介绍,建立一个基本的广泛
5、习惯性的数据平台框架,并标明其关键技术。2 .数据平台的应用背景:针对实际的应用,对企业的规模、业务过程、数据采集的类型与要求、数据量等具体应用有关情况进行描述。3 .数据平台方案规划:根据框架与具体的应用背景,具体给出某企业的数据平台的方案,指明需要的数据类型、数量与实现方法等。4 .软硬件部署设计:对系统部署实施阶段所需的软件与硬件环境做出规定。2 .需求分析2.1 仓储调研情况:1 .储藏类型有三种:器件、半成品(原材料)、成品2 .所有三种类型的产品都存在外购与自产。3 .入库流程为:待验一一检验一一入库。其中待验环节要紧是核对物料信息(外包装铭牌)与抽样检查数量;检验为全检。4 .出
6、库分为领料与销售出库两种。5 .领料流程为:技术中心下发BOM清单一一PMC部做计划单,发送领料单一一库管发料一一生产配套区6 .销售流程为:营销公司一一运输中心一一库管7 .入库数据为人工在ERP软件中录入对应号码。分析:1 .出入库数据需人工在ERP软件中录入,较繁琐。2 .仓库堆料为人工,存在摆放不合理与快速查找响应慢等问题。2.2生产调研情况:1 .有11条产线,每条产线独立工作。2 .每条产线的生产情况由人工统计,在现场表现为小黑板展示,在后台为人工输入电脑。3 .华为专线生产线有MES系统,并配套扫码枪。4 .PCM部向生产部门下发总生产计划,生产部门根据实际产线情况制定排产计划。
7、5 .PCM部下发的BOM清单会在生产部做一次比对,假如发现有问题则反追溯;假如没问题,则实施配料。6 .新产线数据目前已做到在上位机进行数据读取,使用的是设备配套的软件,读取的信息类型较丰富;旧产线数据能否读取尚不清晰。7 .新产线设备的数据传递口为1AN口。分析:1 .P1M系统产生的BoM清单在修改时,由于系统间传递信息的时间不对称,会造成生产部门的BOM清单与最新的BOM清单不匹配的问题,使配料环节产生问题。2 .华为专线的MES系统据现场工作人员反应,并不好用,原因有几点:a)数据统计不准确,要紧原由于扫码枪有的时候读取不到产品信息。b)MES系统上线仓促,在流程与功能匹配度上存在问
8、题。2.3其他1 .提供制造前端的物理量数据采集;如各类传感器数据。2 .提供制造前端各类设备(装备)的状态数据、过程数据与工艺数据等关心的数据采集(针对现阶段没有的设备)3 .提供制造前端所需的数据录入与搜集所需的人机交互界面,实现人工录入信息的采集。4 .保证数据采集过程中的数据传输安全。5 .保证设备接入网络后的工作状态可靠与信息安全。6 .提供数据存储、查询、分析等所需的软件。7 .提供该数据平台与其他应用系统集成时所需的软件接口。8 .数据采集前端的类型、数量能够在不影响原有数据平台的基础上扩展。9 .数据接口完全开发,具备自生长与可扩展性。3.企业信息化现状分析现状:1 .具备五个
9、系统,分别是:ERP(金蝶K3,12.3版)、OA(大通2015)、P1M(金蝶1.1 1版)、条形码系统、MES系统。2. ERP系统上线于2007年,功能:a)供应链b)生产制造(生产计划、BoM清单、车间管理)c)财务结算d)基础数据(与P1M系统的BOM清单同步)3. OA系统上线于2015年,功能:a)审批流b)财务报销c)初步的B1分析(财务报表)d)集成应用(物资借用、付款申请、基础资料)4. P1M系统上线于2014年,功能:a)资料电子化(审批流程)b)资料数据化(BOM)c)物料申请(与ERP系统同步)d)项目管理(下一步目标)5. 条形码系统上线于2005年,功能:a)成
10、品下线、质检、出入库、售后b)物料信息、出入库单与ERP系统同步6. MES系统上线于2015年,功能:a) SMT管理(追溯物料,板卡与批次绑定)b) DIP(插件)追溯c)组测包(生产过程管控)d)库存发货管理e)物料信息、出入库单、BOM与ERP系统同步分析:1 .所有系统以ERP系统为核心,其余系统与ERP系统进行部分数据交互,由于各系统中有自己独立的流程,因此在数据共时性上会存在数据同步的问题。2 .每个系统有独立的数据库与自身的数据格式,在进行系统间数据传递时有报错的风险(目前九州内部使用各系统中加审批流程来进行规避)。4.智能制造方案4.1 系统架构应用层生产计划管理平台集中采购
11、管理平台物料管理平台存储服务生产过程管理平台生产质量管理平台生产测试管理平台工业人工智能引擎工业大数据中心工业网络安全系统用电侧能耗管理平台MES系统自动化运维平台计算服务4-1数字化制造系统架构图按照工业大数据平台构建数字系统的思路,数字化工厂的总体框架与子系统划分定义如下图所示:3二异常过程管现3二计划分超323供应商管理377采购过程管理集中蜷管理系3库房管理系统3.3一过程管理I工艺管理-JgI3.3一质量管理31设备管理维护系统W?设各维护系统资产管理系统363调度和指挥362KPI展示系统W6一虚拟工厂漫游系蛟运维工具“数字化车间(工厂)大数据平台工序工时模型数据环境监测数据设备状
12、态参数工艺过程跟踪数据能耗数据检测和测试数据关;注设施设各轻量化,模型数据车间模型数据-8猊场数据录入系统、一现场环境监测效据果集系统条码数据采集和跟踪系统:设备状态数据采集系统;自动化备适应性能测试试验数据采集系统;自动化电性能测试试验数据采集系统甫电侧能耗数据采集系统二机械加工机器视觉视检系故.32Kp1自动测试台一:自动要台二视觉形状检测视觉我面检测二一视觉尺寸检测图4-2数字化工厂的总体框架上图给出了该车间可能用到的系统模块。按照功能关系划分为三大部分,每一个部分的功能也稍作了细化。子系统1.11.8都是部署在现场的各类软硬件系统。子系统2.1是大数据平台。子系统3.13.7是应用软件
13、系统。需要指出:1.118之外,还能够扩展其他的现场应用系统,只要其数据接口与通信协议与大数据平台的要求相符即可;3.13.7之外,还能够扩展其他应用管理系统,包含ERP、OA等有关功能都能够在这一层实现扩展。4.2 子系统耦合关系分析部分之间的耦合也很小。所有的耦合关系都集中在大数据平台,因此大数据平台的建设是最为关键的步骤。4.3 工业大数据中心方案4.3.1 工业大数据平台框架图4-3工业大数据平台通常性框架工业大数据平台分为三部分:1前端数据采集系统:包含数据采集器、嵌入式软硬件、已经必要的数据调理设备等。实现前端的各类数据提取,并进行传输编码、协议封装等预处理工作。2 .工业防火墙:
14、实现前端设备与数据网中其他设备之间的隔离,以保护设备本身工作状态稳固可靠,不受威胁。P1C、RTU等设备在过去通常是不接入网络的,自然也不需要安全防护,但在数字化工厂建设的大背景下,设备接入网络是不可回避的问题,因此安全隔离自然也成为务必要考虑的要素。3 .数据网:指工业现场的各类传输协议,常见的有RS485、MODBUS等总线形式,大多数使用通用的协议操纵器连接即可,技术很成熟,不再赘述。4 .数据中心:数据中心的要紧任务是:1)数据的存储2)数据计算3)数据请求服务响应。在数字化工厂建设的背景下,要求各个业务端的数据能够实现实时流转、实时交叉分析,对数据的逻辑关系与时间关系的正确性提出了严格的要求,只有用大数据技术的方法来实现数据的整体统筹才能解决这个问题。同时,鉴于数字化工厂网智能工厂进化的过程中,需要不断的增加各类数据,添加系统功能等,这要求数据平台具有可扩展性,或者者称之为自生长性。因此,本案使用大数据架构来搭建数据中心,能够保证系统良好的开放性,为未来扩展做好准备。4.3.2工业大数据平台特点该数据平台架构的要紧特点有:1 .使用大数据平台架构,保证系统的开放性。如此一来,其他的数据应用系统都能够随时方便的接入到该平台上。同时,也能够保证整个系统的功能可扩展性。因此,这是一个可生长的平台。2 .引入工业防火墙。在保证数据采集全面的情况下,兼