智能制造在工业互联网中的应用与建设

智能制造在工业互联网中的应用与建设汇报人：PPT可修改2024-01-162023REPORTING智能制造概述工业互联网基础智能制造在工业互联网中应用智能制造系统规划与建设案例分析：成功实施智能制造企业经验分享总结与展望目录CATALOGUE2023PART01智能制造概述2023REPORTING智能制造是一种基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。定义智能制造正朝着数字化、网络化、智能化方向发展，未来将实现更高程度的柔性化、个性化、定制化生产，满足市场多样化需求。发展趋势定义与发展趋势构建工业物联网，实现设备、产品、服务等各环节的互联互通，为智能制造提供数据支撑。工业互联网技术对海量数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息和知识，为智能制造提供决策支持。大数据分析技术应用机器学习、深度学习等技术，实现智能感知、智能决策和智能控制，提高制造过程的智能化水平。人工智能技术智能制造核心技术包括传感器、控制系统、工业软件等智能制造装备和技术的提供商。上游产业中游产业下游产业包括智能制造系统集成商和解决方案提供商，为下游企业提供个性化的智能制造解决方案。包括汽车、机械、电子、家电等制造业领域的企业，是智能制造技术和装备的应用主体。030201智能制造产业链分析PART02工业互联网基础2023REPORTING工业互联网定义工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系。工业互联网特点工业互联网具有连接对象广泛、连接手段多样、连接效果实时等特点，能够推动工业资源的优化配置和高效利用，提升生产效率和经济效益。工业互联网概念及特点123负责数据采集和预处理，包括传感器数据、设备运行数据等，为上层应用提供数据支撑。边缘层提供云计算、大数据、人工智能等基础设施和通用技术能力，支撑工业应用的开发、部署和运行。平台层（IaaS/PaaS）基于平台层提供的能力，开发面向特定行业、场景的工业应用，实现个性化定制、智能化生产等。应用层工业互联网平台架构标识解析技术数据采集与传输技术大数据处理技术工业安全技术工业互联网关键技术通过给每一个对象赋予标识，实现全网资源的灵活区分和信息管理。运用分布式存储、计算等技术，对海量工业数据进行处理和分析，挖掘数据价值。利用传感器、RFID等技术手段，实现工业现场数据的实时采集和传输。保障工业互联网平台及应用的安全稳定运行，防范网络攻击和数据泄露风险。PART03智能制造在工业互联网中应用2023REPORTING制造执行系统（MES）MES是实现生产过程自动化的重要手段，通过集成各种生产数据和资源，实现生产计划的制定、执行和监控。高级计划与排程系统（APS）APS能够基于实时数据和历史数据，进行智能排程和优化，提高生产线的运行效率。自动化生产线通过工业互联网技术实现生产设备的互联互通，构建自动化生产线，提高生产效率和产品质量。生产过程自动化与信息化融合

供应链协同优化与智能调度供应链协同平台通过工业互联网技术构建供应链协同平台，实现供应链各环节的信息共享和协同优化。智能物流利用物联网、大数据等技术，实现物流过程的可视化、可追踪和智能调度，提高物流效率。需求预测与智能补货基于历史销售数据和市场趋势分析，进行需求预测和智能补货，减少库存成本和缺货风险。远程故障诊断与预测性维护利用工业互联网技术实现远程故障诊断和预测性维护，提高客户服务水平和产品可靠性。个性化定制与服务延伸基于客户需求和市场趋势分析，提供个性化定制产品和服务延伸，增加产品附加值和客户满意度。产品数据管理（PDM）通过PDM系统实现产品数据的统一管理和共享，支持产品设计、制造、销售等全生命周期的活动。产品全生命周期管理与服务延伸PART04智能制造系统规划与建设2023REPORTING03精益生产引入精益生产理念和方法，消除浪费、提升价值流效率，实现高质量、高效率的生产。01资源整合通过工业互联网技术，实现企业内部设备、生产线、物料等资源的全面互联和实时数据共享，提高资源利用效率。02流程优化基于大数据分析、人工智能等技术，对企业生产流程进行持续优化，提高生产效率、降低成本。企业内部资源整合及流程优化协同创新通过工业互联网平台，促进企业间研发、设计、生产等环节的协同合作，实现技术创新和产业升级。资源共享构建资源共享机制，实现企业间设备、技术、人才等资源的互通有无和优化配置，提高整体竞争力。供应链协同通过工业互联网平台，实现供应链上下游企业间的信息协同和资源共享，提高供应链整体效率和响应速度。跨企业协同创新与资源共享机制构建政府出台相关政策法规，鼓励和支持智能制造在工业互联网领域的应用和发展，提供政策保障和资金支持。政策法规支持制定和完善智能制造相关标准体系，包括设备接口、数据传输、信息安全等方面的标准，推动智能制造的规范化发展。标准体系建设政府、企业、科研机构等多方合作，共同构建智能制造产业生态，推动技术创新和产业升级。产业生态构建政策法规支持与标准体系建设PART05案例分析：成功实施智能制造企业经验分享2023REPORTING精益生产理念引入通过引入精益生产理念，优化生产流程，减少浪费，提高生产效率。智能化设备应用采用先进的机器人、自动化生产线等智能化设备，实现生产过程的自动化和智能化。信息化管理系统建设建立全面的信息化管理系统，实现生产数据的实时采集、分析和处理，为生产决策提供支持。案例一：某汽车集团精益生产实践智能化设备投入引进先进的自动化设备，如智能机器人、自动化生产线等，提高生产效率和产品质量。车间信息化管理系统建设建立车间信息化管理系统，实现生产过程的可视化、可控制和可优化。数字化车间规划制定数字化车间改造升级方案，包括设备更新、工艺流程优化、信息系统建设等方面。案例二：某家电企业数字化车间改造升级远程故障诊断技术应用01利用先进的远程故障诊断技术，实现对装备运行状态的实时监测和故障诊断。智能化服务平台建设02搭建智能化服务平台，提供故障诊断、预防性维护、远程升级等服务，提高客户满意度和降低运维成本。大数据分析与优化03通过对装备运行数据的分析，发现潜在问题，提出优化建议，提高装备运行效率和可靠性。案例三：某装备制造商远程故障诊断平台搭建PART06总结与展望2023REPORTING智能制造涉及多个领域和技术，目前缺乏统一的技术标准和规范，导致不同系统之间的互联互通存在困难。技术标准不统一智能制造依赖于大量数据的收集和分析，数据安全和隐私保护成为一个重要问题。数据安全与隐私保护智能制造的发展需要跨学科、高素质的人才支持，目前人才短缺问题较为突出。人才短缺当前存在问题和挑战趋势一个性化定制生产将成为主流。随着消费者需求的多样化，智能制造将更加注重个性化定制生产，满足消费者的个性化需求。趋势二工业互联网平台将实现互联互通。未来，工业互联网平台将实现跨领域、跨行业的互联互通，促进制造业与互联网深度融合。趋势三智能制造系统将实现自感知、自学习、自决策。随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，智能