《离散型智能制造能力建设指南GBT+42137-2022》详细解读

《离散型智能制造能力建设指南GB/T42137-2022》详细解读contents目录1范围2规范性引用文件3术语和定义4缩略语5智能制造能力建设总体方法6生命周期维度智能制造能力建设contents目录6.1生命周期数据采集能力6.2生命周期互联互通能力6.3生命周期数据可视化能力6.4生命周期数据分析能力6.5生命周期优化决策能力7系统层级维度智能制造能力建设7.1系统层级数据采集能力contents目录7.2系统层级互联互通能力7.3系统层级数据可视化能力7.4系统层级数据分析能力7.5系统层级优化决策能力参考文献011范围相关技术与解决方案供应商为离散型智能制造提供技术支持和解决方案的企业或团队，可依据本指南进行技术研发和产品创新。离散型制造企业该指南主要为离散型制造企业提供智能制造能力建设的指导，包括但不限于机械制造、电子制造、汽车零部件制造等行业。咨询服务提供商为离散型制造企业提供智能制造能力建设咨询、培训和实施服务的机构或个人，可参考本指南提供专业服务。1范围022规范性引用文件核心引用文件该指南在编制过程中，主要引用了与智能制造、工业自动化、信息技术等相关的国家标准和行业标准，确保指南的科学性和实用性。2规范性引用文件具体引用标准包括但不限于智能制造能力成熟度模型、工业数据分类分级指南、工业自动化系统与集成等相关标准，这些标准为离散型智能制造能力建设提供了具体的指导和支持。引用文件的作用规范性引用文件不仅为指南提供了理论依据，还确保了指南的规范性和可操作性。通过引用这些文件，指南能够更全面地覆盖离散型智能制造能力建设的各个方面，从而为企业提供更加明确和实用的指导。033术语和定义3术语和定义指南中定义了离散型智能制造能力的含义，它指的是在离散型制造业中，利用智能化技术和方法提高生产效率、质量和灵活性的能力。这种能力涵盖了自动化、信息化、互联互通、数据分析等多个方面，是现代制造业转型升级的关键。离散型智能制造能力指南明确了离散型智能制造能力建设中的关键使能技术，包括但不限于物联网、大数据、云计算、人工智能等。这些技术的融合应用是实现智能制造的核心，能够提升制造过程的可视化、可控制和智能化水平。关键使能技术智能制造系统是离散型智能制造能力建设的重要组成部分，它是一个高度集成、协同、智能的制造系统。该系统通过集成先进的信息技术、制造技术和管理技术，实现制造过程的优化和智能化决策，从而提高生产效率、降低成本并提升产品质量。智能制造系统010203044缩略语代表利用先进的信息技术和制造技术深度融合，实现制造过程的智能化。智能制造（IM）指的是生产过程中，物料流和信息流相互独立，以非连续或间断方式进行的生产制造模式。离散制造一个评估组织能力发展水平的框架，有助于组织了解其当前能力状态，并规划未来的能力提升路径。能力成熟度模型（CMM）4缩略语055智能制造能力建设总体方法010203根据企业发展战略和市场需求，制定智能制造能力建设目标。结合企业现状和行业趋势，分析智能制造能力建设的可行性和必要性。确定智能制造能力建设的重点领域和关键环节。5智能制造能力建设总体方法066生命周期维度智能制造能力建设推广使用三维建模、仿真分析等数字化设计工具，提高设计效率和准确性。数字化设计工具应用建立跨部门、跨企业的协同设计平台，实现设计资源的共享和优化配置。协同设计能力采用模块化设计方法，提高产品的可定制性和生产柔性。模块化设计方法6生命周期维度智能制造能力建设076.1生命周期数据采集能力6.1生命周期数据采集能力数据采集范围与要求生命周期数据采集能力涉及产品设计、生产、物流、销售、服务等各个环节的数据收集。这要求企业建立全面的数据采集系统，确保数据的准确性、完整性和实时性，以支持智能制造的决策和优化过程。技术实现手段为实现高效的数据采集，企业可采用物联网（IoT）技术、传感器技术、条形码或RFID技术等，将设备与系统连接起来，实现数据的自动采集和传输。此外，云计算和大数据技术也可用于数据的存储、处理和分析。数据应用与价值通过采集生命周期数据，企业可以实现对产品性能、生产过程、市场需求等的深入洞察。这些数据不仅可以用于优化生产流程、提高产品质量，还可以帮助企业做出更明智的市场决策，从而提升整体竞争力和客户满意度。086.2生命周期互联互通能力生命周期互联互通能力是指离散型智能制造系统中，各生命周期阶段（设计、生产、物流、销售、服务等）之间实现信息高效传递、共享和协同的能力。定义提升生命周期互联互通能力是智能制造的核心要求，有助于实现企业内部及供应链上下游的无缝对接，优化资源配置，提高响应速度和灵活性。重要性6.2生命周期互联互通能力096.3生命周期数据可视化能力能够通过传感器、设备监控等手段，自动采集生产现场的数据。自动采集将来自不同数据源的数据进行整合，形成统一的数据视图。数据整合确保数据的实时性，以便及时反映生产现场的状况。实时更新6.3生命周期数据可视化能力010203106.4生命周期数据分析能力01多源数据获取能够收集来自设计、生产、销售、服务等各环节的数据。6.4生命周期数据分析能力02数据标准化处理对收集到的数据进行清洗、转换和标准化，确保数据质量和一致性。03数据整合与存储建立统一的数据平台，实现各类数据的整合与高效存储。116.5生命周期优化决策能力6.5生命周期优化决策能力010203明确决策目标针对产品生命周期各阶段，制定明确的优化目标，如降低成本、提高效率等。数据采集与分析搜集产品生命周期相关数据，运用统计分析方法对数据进行处理，识别关键影响因素。决策流程制定基于数据分析结果，建立决策流程，确保决策的科学性和合理性。127系统层级维度智能制造能力建设7系统层级维度智能制造能力建设自动化与智能化水平提升通过更新和升级设备，提高生产线的自动化和智能化水平，减少人工干预，提升生产效率和质量。设备互联互通实现设备之间的互联互通，便于数据采集、远程监控和调试，为上层系统提供实时、准确的生产数据。设备健康管理与预测性维护建立设备健康管理机制，通过监测设备运行数据，预测潜在故障并提前进行维护，降低设备故障率，延长使用寿命。137.1系统层级数据采集能力7.1系统层级数据采集能力数据采集的范围与要求在离散型智能制造中，系统层级的数据采集能力至关重要。它涉及对生产设备、工艺流程、质量检测等各环节数据的实时、准确捕捉。这不仅要求采集设备具备高精度和高稳定性，还需要能够适配各种复杂环境和不同类型的数据源。数据采集技术的应用为实现高效的数据采集，可能会采用多种先进技术，如传感器技术、物联网技术、边缘计算等。这些技术的应用能够确保数据的实时性、完整性和准确性，为后续的数据分析、优化决策提供支持。数据采集与智能制造系统的融合数据采集作为智能制造系统的基础，需要与其他系统模块紧密集成。通过将数据采集结果与生产计划、质量控制、物料管理等系统相结合，可以实现生产过程的可视化、可控制和智能化，从而提升生产效率和产品质量。147.2系统层级互联互通能力互联互通的重要性7.2系统层级互联互通能力-实现设备与系统之间的高效数据交换-提升生产过程的可视化与可控制性-采用标准化的通信协议与数据接口-支持企业内部的协同制造与供应链集成关键技术与标准7.2系统层级互联互通能力0102037.2系统层级互联互通能力-确保数据传输的安全性与实时性01-利用物联网技术实现设备间的智能互联02实施策略与建议037.2系统层级互联互通能力0302-评估现有系统的互联互通能力，确定改进方向01-加强人员培训，提升对新技术新标准的掌握程度-制定详细的互联互通实施计划，分阶段推进157.3系统层级数据可视化能力利用柱状图、折线图、饼图等多种图表形式，直观展示系统数据。图表展示通过数据可视化技术，深入挖掘数据关联和规律，为决策提供有力支持。数据挖掘借助可视化界面，实时监控系统运行状态和数据变化，确保生产稳定。实时监控7.3系统层级数据可视化能力010203167.4系统层级数据分析能力数据采集与整合能力系统应能全面、实时地采集生产线上的各类数据，包括设备状态、生产进度、质量信息等，并能将这些数据有效整合，为后续的数据分析提供基础。数据分析与挖掘能力数据可视化与报表生成能力7.4系统层级数据分析能力系统应具备强大的数据分析与挖掘能力，能够通过算法和模型对采集到的数据进行深入分析，发现数据中的关联和规律，为生产优化提供决策支持。系统应能将分析结果以直观、易懂的方式呈现出来，如通过图表、报表等形式展示数据分析结果，便于管理人员快速了解生产状况并做出决策。177.5系统层级优化决策能力7.5系统层级优化决策能力跨层级协同优化在系统层级，还需要实现跨层级的协同优化。这意味着不同层级之间的信息需要实现共享和交互，以便在全局范围内进行优化决策。例如，生产计划层需要根据设备层的实时数据来调整生产计划，而设备层也需要根据生产计划的调整来优化设备的运行和维护计划。这种跨层级的协同优化可以进一步提高智能制造系统的整体效率和灵活性。智能决策支持基于数据分析的结果，系统能够提供智能决策支持。这包括对生产计划的优化建议、对设备维护的预测性建议以及对生产过程的实时监控与调整等。这些智能决策支持可以帮助企业提高生产效率，降低生产成本。数据整合与分析系统层级优化决策能力首先体现在对海量数据的整合与分析上。智能制造系统需要收集生产现场的数据，包括设备状态、生产进度、产品质量等，然后运用大数据分析技术对这些数据进行深入挖掘，为优化决策提供数据支持。18参考文献《离散型智能制造能力建设指南》国家标准该标准于2022年12月30日发布，2023年7月1日正式实施。标准编号为GB/T42137-2022，为离散型智能制造能力建设提供