制造业智能制造工厂生产效率提升方案

制造业智能制造工厂生产效率提升方案TOC\o"1-2"\h\u29490第1章智能制造工厂概述 4121781.1智能制造工厂的定义与特点 4152721.2智能制造工厂的发展现状与趋势 4252671.3智能制造工厂在生产效率提升中的作用 57905第2章生产效率提升目标设定 5237702.1确定生产效率提升指标 5307402.1.1产量指标：以单位时间内产品产量作为衡量生产效率的核心指标，包括日产量、周产量、月产量等。 5248052.1.2质量指标：降低不良品率，提高产品合格率，以质量损失率作为衡量生产效率的重要指标。 523432.1.3能耗指标：降低生产过程中的能源消耗，提高能源利用率，以单位产品能耗作为衡量生产效率的辅助指标。 5291102.1.4设备运行效率指标：提高设备开机率、负荷率和运行效率，以设备综合效率（OEE）作为衡量生产效率的关键指标。 5142652.1.5人员效率指标：提高员工操作技能和劳动生产率，以人均产量、人均产值等作为衡量生产效率的指标。 6152442.2设定合理的生产效率提升目标 6285842.2.1产量目标：根据市场需求和现有产能，合理制定产量提升目标，保证在提高生产效率的同时满足市场需求。 643592.2.2质量目标：在保证产品质量的前提下，降低不良品率，提高产品合格率，设定合理的不良品率下降幅度。 6160022.2.3能耗目标：结合行业先进水平，设定单位产品能耗下降目标，促进企业节能减排。 6248912.2.4设备运行效率目标：通过设备改造、维护和优化生产流程，提高设备综合效率（OEE），设定合理的OEE提升目标。 660832.2.5人员效率目标：提高员工培训质量和操作技能，设定合理的人均产量和人均产值提升目标。 6305992.3制定生产效率提升时间表 6286272.3.1产量提升时间表：分阶段制定产量提升计划，明确各阶段产量目标，保证产量稳定提升。 669302.3.2质量提升时间表：分阶段制定质量改进措施，明确各阶段不良品率下降目标，保证产品质量持续提升。 631032.3.3能耗降低时间表：分阶段实施节能减排措施，明确各阶段单位产品能耗下降目标，实现能耗持续降低。 648752.3.4设备运行效率提升时间表：分阶段进行设备改造和维护，明确各阶段设备综合效率（OEE）提升目标。 663352.3.5人员效率提升时间表：分阶段开展员工培训和提高操作技能，明确各阶段人均产量和人均产值提升目标。 632298第3章设备智能化升级 6226623.1设备现状分析 679423.1.1设备功能评估 7108743.1.2设备技术状况分析 731243.1.3设备管理现状分析 7143273.2智能化设备选型与采购 7272153.2.1设备选型原则 7309933.2.2设备选型与采购流程 7182683.3设备升级方案设计与实施 7268703.3.1设备升级方案设计 7107883.3.2设备升级实施 821080第4章生产线自动化改造 8157324.1生产线现状分析 872074.1.1生产流程及工艺 8323664.1.2生产效率分析 82924.1.3生产成本分析 8200464.2自动化设备选型与布局 8125714.2.1自动化设备选型原则 828864.2.2常用自动化设备介绍 842834.2.3设备布局设计 8126494.3生产线自动化改造实施与优化 9136744.3.1改造实施步骤 9193854.3.2改造过程中的问题与解决方法 9257374.3.3生产线优化方案 9324644.3.4持续改进与升级 923042第5章工艺流程优化 94565.1工艺现状分析 9307415.1.1生产工艺概况 9161925.1.2工艺瓶颈分析 9211825.2工艺优化方案设计 9265475.2.1人工操作环节优化 9233475.2.2设备利用效率优化 10183135.2.3物料配送优化 10215635.2.4生产工艺参数优化 1016565.3工艺流程优化实施与评价 10159945.3.1优化实施 10253985.3.2评价方法 1091915.3.3评价结果 1021910第6章信息化系统集成 1092086.1信息化系统现状分析 1147206.1.1生产管理系统应用现状 11282506.1.2设备互联与数据采集现状 1120706.1.3信息系统集成现状 1120856.2智能制造系统集成方案设计 11243526.2.1生产管理系统优化升级 11225066.2.2设备互联与数据采集方案设计 11109566.2.3信息系统集成方案设计 1159106.3信息化系统集成实施与维护 1134126.3.1系统集成实施策略 11316096.3.2系统集成测试与优化 11306836.3.3系统集成维护与升级 12168836.3.4系统集成安全管理 1210980第7章数据分析与挖掘 12193467.1数据采集与存储 128877.1.1数据采集 12186037.1.2数据存储 12169817.2数据分析与挖掘方法 1224857.2.1描述性分析 1297117.2.2预测性分析 1330467.2.3关联性分析 13135657.3数据驱动的生产效率优化策略 1318414第8章智能仓储物流系统 14181548.1仓储物流现状分析 14151648.2智能仓储物流系统设计 141048.2.1设计原则 14104128.2.2系统架构 14281448.3智能仓储物流系统实施与运行 14132208.3.1实施策略 14294358.3.2运行管理 1520689第9章人员培训与管理 15154059.1岗位能力分析与培训需求调研 1587519.1.1岗位能力分析 1550799.1.2培训需求调研 15163909.2智能制造相关技能培训课程开发 15131709.2.1基础知识培训 15161189.2.2操作技能培训 16168979.2.3创新能力培训 168499.3员工培训与激励机制建立 16282859.3.1培训体系建设 16133929.3.2培训效果评估 16201599.3.3激励机制建立 16301859.3.4持续改进 1611898第10章效率提升方案评估与持续优化 16160910.1生产效率提升效果评估 16595710.1.1评估指标体系构建 16109710.1.2数据收集与分析 162503410.1.3评估结果展示 17366410.2方案优化与调整 172497610.2.1问题诊断与分析 17960310.2.2优化策略制定 17205010.2.3方案调整与实施 172436810.3持续改进机制建立与运行 1714710.3.1持续改进机制构建 173247110.3.2人员培训与技能提升 17594310.3.3跨部门协同与沟通 17953810.3.4持续改进实施与跟踪 17第1章智能制造工厂概述1.1智能制造工厂的定义与特点智能制造工厂是指运用现代信息技术、自动化技术、网络通信技术以及人工智能等先进制造技术，实现产品设计、生产、管理、服务等全过程智能化、网络化、柔性化和绿色化的新型制造模式。其主要特点如下：（1）数据驱动：智能制造工厂以数据为核心，通过采集、分析和优化生产过程中的各类数据，实现生产过程的精准控制与智能决策。（2）网络协同：智能制造工厂通过企业内部及产业链上下游企业间的信息互联互通，实现资源优化配置、协同研发、协同生产和协同服务。（3）自主适应：智能制造工厂具备较强的环境感知和自主学习能力，能够根据生产任务、设备状态、市场需求等变化，自主调整生产策略和工艺参数。（4）柔性生产：智能制造工厂采用模块化、标准化的生产设备，实现生产线的快速重组与调整，满足多样化、个性化的市场需求。（5）绿色环保：智能制造工厂在生产过程中注重节能减排、资源循环利用，实现生产与环境保护的协调发展。1.2智能制造工厂的发展现状与趋势我国智能制造工厂发展迅速，政策扶持力度不断加大，关键技术取得重要突破，典型应用场景不断涌现。但是与国际先进水平相比，我国智能制造工厂在核心技术、产业规模、产业链协同等方面仍存在一定差距。未来，智能制造工厂将呈现以下发展趋势：（1）智能化程度不断提升：人工智能、大数据等技术的不断发展，智能制造工厂的智能化水平将不断提高，实现生产过程的自动化、智能化决策。（2）数字化网络化加速融合：企业内部及产业链上下游企业间的数字化、网络化协同将更加紧密，推动生产要素的高效流动和优化配置。（3）柔性化生产成为主流：为适应市场多样化、个性化的需求，智能制造工厂将更加注重生产线的柔性化改造，提高生产效率。（4）绿色制造成为发展方向：智能制造工厂将更加注重生产过程的节能环保，推动制造业可持续发展。1.3智能制造工厂在生产效率提升中的作用智能制造工厂通过以下几个方面，实现生产效率的提升：（1）优化生产流程：通过智能化技术对生产流程进行优化，提高生产效率，降低生产成本。（2）提高设备利用率：实时监测设备状态，预测设备故障，提前进行维修保养，降低设备故障率，提高设备利用率。（3）减少人工干预：采用自动化设备替代人工操作，降低人工成本，提高生产稳定性。（4）提高产品质量：通过实时监控生产过程中的关键参数，保证产品质量稳定，降低不良品率。（5）精准供应链管理：实现供应链的实时、透明、高效管理，降低库存成本，提高供应链响应速度。（6）增强创新能力：智能制造工厂为企业的研发、生产、管理提供大数据支持，助力企业不断创新，提高市场竞争力。第2章生产效率提升目标设定2.1确定生产效率提升指标为了实现制造业智能制造工厂生产效率的提升，首先需明确生产效率提升的具体指标。本节将从以下几个方面确定生产效率提升指标：2.1.1产量指标：以单位时间内产品产量作为衡量生产效率的核心指标，包括日产量、周产量、月产量等。2.1.2质量指标：降低不良品率，提高产品合格率，以质量损失率作为衡量生产效率的重要指标。2.1.3能耗指标：降低生产过程中的能源消耗，提高能源利用率，以单位产品能耗作为衡量生产效率的辅助指标。2.1.4设备运行效率指标：提高设备开机率、负荷率和运行效率，以设备综合效率（OEE）作为衡量生产效率的关键指标。2.1.5人员效率指标：提高员工操作技能和劳动生产率，以人均产量、人均产值等作为衡量生产效率的指标。2.2设定合理的生产效率提升目标在明确生产效率提升指标的基础上，本节将设定合理的生产效率提升目标。2.2.1产量目标：根据市场需求和现有产能，合理制定产量提升目标，保证在提高生产效率的同时满足市场需求。2.2.2质量目标：在保证产品质量的前提下，降低不良品率，提高产品合格率，设定合理的不良品率下降幅度。2.2.3能耗目标：结合行业先进水平，设定单位产品能耗下降目标，促进企业节能减排。2.2.4设备运行效率目标：通过设备改造、维护和优化生产流程，提高设备综合效率（OEE），设定合理的OEE提升目标。2.2.5人员效率目标：提高员工培训质量和操作技能，设定合理的人均产量和人均产值提升目标。2.3制定生产效率提升时间表为保证生产效率提升目标的实现，本节将制定生产效率提升时间表。2.3.1产量提升时间表：分阶段制定产量提升计划，明确各阶段产量目标，保证产量稳定提升。2.3.2质量提升时间表：分阶段制定质量改进措施，明确各阶段不良品率下降目标，保证产品质量持续提升。2.3.3能耗降低时间表：分阶段实施节能减排措施，明确各阶段单位产品能耗下降目标，实现能耗持续降低。2.3.4设备运行效率提升时间表：分阶段进行设备改造和维护，明确各阶段设备综合效率（OEE）提升目标。2.3.5人员效率提升时间表：分阶段开展员工培训和提高操作技能，明确各阶段人均产量和人均产值提升目标。第3章设备智能化升级3.1设备现状分析3.1.1设备功能评估针对现有工厂生产设备进行全面的功能评估，包括生产效率、能耗、故障率、维修成本等方面，分析设备在当前生产过程中的优劣。3.1.2设备技术状况分析对现有设备的技术状况进行调查，包括设备的技术水平、自动化程度、信息化水平等，找出制约生产效率提升的关键因素。3.1.3设备管理现状分析评估现有设备管理体系，分析设备维护、保养、故障处理等环节存在的问题，为设备智能化升级提供依据。3.2智能化设备选型与采购3.2.1设备选型原则根据生产需求，遵循以下原则进行设备选型：（1）高效性：提高生产效率，缩短生产周期；（2）可靠性：降低设备故障率，保证生产稳定性；（3）灵活性：适应不同产品生产，易于调整和扩展；（4）安全性：保证设备运行安全，降低风险；（5）节能环保：降低能耗，减少废弃物排放。3.2.2设备选型与采购流程（1）收集设备供应商信息，进行初步筛选；（2）组织设备招标，邀请符合条件的供应商参与；（3）对参与招标的设备进行技术评估和商务谈判；（4）确定中标设备，签订采购合同；（5）跟踪设备制造进度，保证按时交付。3.3设备升级方案设计与实施3.3.1设备升级方案设计（1）根据设备现状分析结果，制定设备升级方案；（2）设备升级方案应包括设备改造、设备替换、设备新增等；（3）结合生产需求，优化设备布局，提高生产流程的连贯性；（4）设备升级方案需考虑与现有生产系统的兼容性。3.3.2设备升级实施（1）制定详细的设备升级实施计划，包括时间节点、责任分工等；（2）对设备供应商进行技术培训，保证设备安装、调试顺利进行；（3）设备升级过程中，密切监控设备功能，保证生产稳定；（4）设备升级完成后，进行验收评估，保证设备达到预期效果；（5）对设备操作人员进行培训，保证熟练掌握新设备操作技能；（6）建立设备升级后的维护、保养制度，保证设备长期稳定运行。第4章生产线自动化改造4.1生产线现状分析4.1.1生产流程及工艺本章首先对我国当前制造业生产线的基本流程和工艺进行梳理，分析现有生产线的运作机制和效率瓶颈。通过深入研究各环节的作业特点，为后续自动化改造提供依据。4.1.2生产效率分析从生产节拍、人工操作、设备利用率等多个角度，对现有生产线的效率进行详细分析，找出影响生产效率的主要因素，为自动化改造提供方向。4.1.3生产成本分析对现有生产线的成本结构进行剖析，包括人工成本、设备折旧、能源消耗等，为自动化改造后的成本效益评估提供参考。4.2自动化设备选型与布局4.2.1自动化设备选型原则根据生产线的实际需求，明确自动化设备的选型原则，包括功能、稳定性、易用性、兼容性等方面，以保证设备能够满足生产需求。4.2.2常用自动化设备介绍介绍常用的自动化设备，如工业、自动化装配线、智能检测设备等，分析其在生产线中的应用场景和优势。4.2.3设备布局设计结合生产线的实际空间和工艺要求，进行自动化设备的布局设计，保证设备之间的协调运作，提高生产效率。4.3生产线自动化改造实施与优化4.3.1改造实施步骤明确生产线自动化改造的实施步骤，包括项目立项、设备采购、安装调试、人员培训等，保证改造过程的顺利进行。4.3.2改造过程中的问题与解决方法针对改造过程中可能出现的问题，如设备调试、生产流程调整等，提出相应的解决方法，保证改造效果。4.3.3生产线优化方案从生产流程、设备配置、人员组织等方面，提出生产线的优化方案，以提高生产效率、降低成本、提升产品质量。4.3.4持续改进与升级针对生产线自动化改造后的运行情况，不断进行数据分析和评估，以实现生产线的持续改进和升级，为我国制造业的智能制造贡献力量。第5章工艺流程优化5.1工艺现状分析5.1.1生产工艺概况在当前智能制造工厂的生产过程中，虽然部分环节已实现自动化，但整体工艺流程仍存在一定程度的不足。本节通过对现有工艺流程进行详细分析，旨在找出影响生产效率的瓶颈，为后续工艺优化提供依据。5.1.2工艺瓶颈分析（1）人工操作环节：在生产过程中，部分环节仍依赖人工操作，导致生产效率受限。（2）设备利用效率：部分设备在运行过程中存在空转、待机等现象，设备利用率不高。（3）物料配送：物料配送速度较慢，影响生产线的连续性。（4）生产工艺参数：部分生产工艺参数设置不合理，导致生产效率低下。5.2工艺优化方案设计5.2.1人工操作环节优化（1）加强员工培训，提高操作技能和熟练度。（2）引入智能化辅助工具，减少人工操作环节。5.2.2设备利用效率优化（1）合理安排生产计划，减少设备空转和待机时间。（2）采用先进设备维护技术，降低设备故障率。5.2.3物料配送优化（1）建立智能物流系统，提高物料配送速度。（2）优化物料存储布局，减少物料搬运时间。5.2.4生产工艺参数优化（1）运用大数据分析技术，找出最佳生产工艺参数。（2）建立生产工艺参数数据库，实现实时调整和优化。5.3工艺流程优化实施与评价5.3.1优化实施（1）根据优化方案，分阶段、分步骤实施工艺优化。（2）建立项目实施团队，保证优化措施的顺利推进。（3）加强对员工的培训和指导，保证优化措施的有效执行。5.3.2评价方法（1）生产效率：以单位时间内生产的产品数量为评价指标，对比优化前后的生产效率。（2）设备利用率：通过设备运行时间与计划运行时间的比值，评价设备利用率的提升程度。（3）物料配送效率：以物料配送速度和配送准确率为评价指标，衡量物料配送效率的提高。（4）产品质量：通过产品合格率、返修率等指标，评价工艺优化对产品质量的影响。5.3.3评价结果通过实施工艺流程优化，预计可提高生产效率%，设备利用率提高%，物料配送效率提高%，产品质量得到明显改善。同时为我国制造业智能制造工厂的生产效率提升提供有力支持。第6章信息化系统集成6.1信息化系统现状分析6.1.1生产管理系统应用现状我国制造业在信息化建设方面已取得一定成果，生产管理系统得到广泛应用。但是在部分企业中，生产管理系统仍存在功能不完善、数据孤岛、操作复杂等问题，导致生产效率提升受限。6.1.2设备互联与数据采集现状目前制造业设备互联程度较低，数据采集不全面，制约了生产过程的实时监控与优化。设备种类繁多、接口不统一，给设备互联与数据采集带来一定困难。6.1.3信息系统集成现状企业内部信息系统集成程度不高，存在信息孤岛现象。各系统间数据交换与共享困难，影响了企业整体运作效率。6.2智能制造系统集成方案设计6.2.1生产管理系统优化升级针对现有生产管理系统存在的问题，进行功能优化与升级，提高系统易用性、稳定性和可扩展性。同时引入先进的生产管理理念和方法，提升生产计划与调度水平。6.2.2设备互联与数据采集方案设计制定设备互联规范，统一设备接口，实现设备间的高效通信。采用物联网、传感器等技术，全面采集生产过程数据，为生产优化提供数据支持。6.2.3信息系统集成方案设计基于企业服务总线（ESB）技术，实现各信息系统间的数据交换与共享。构建统一的数据平台，消除信息孤岛，提高企业内部信息流转效率。6.3信息化系统集成实施与维护6.3.1系统集成实施策略制定详细的系统集成实施计划，保证各阶段工作的顺利进行。在实施过程中，注重人员培训、技术支持与项目管理，保证系统集成的质量。6.3.2系统集成测试与优化在系统集成过程中，开展严格的测试工作，保证各系统间数据准确、流程顺畅。根据测试结果，对系统集成方案进行优化调整。6.3.3系统集成维护与升级建立完善的系统集成维护与升级机制，保证系统长期稳定运行。定期评估系统功能，针对存在的问题进行改进，不断提升系统运行效率。6.3.4系统集成安全管理加强系统集成过程中的安全管理，保证数据安全与隐私保护。建立安全防护体系，防范各类安全风险，为制造业智能制造工厂生产效率提升提供有力保障。第7章数据分析与挖掘7.1数据采集与存储为了实现智能制造工厂生产效率的提升，首先需保证高效、准确的数据采集与存储。本节主要介绍数据采集与存储的相关技术及方法。7.1.1数据采集数据采集主要包括以下几种方式：（1）传感器数据采集：利用各种传感器实时监测生产设备的运行状态、生产环境参数等，为生产过程提供详尽的数据支持。（2）生产数据采集：通过生产管理系统、制造执行系统（MES）等，采集生产计划、物料信息、生产进度等数据。（3）质量数据采集：利用质量管理系统，采集产品质量检测数据、不合格品处理记录等。（4）设备数据采集：通过设备管理系统，实时获取设备运行数据、维护保养记录等。7.1.2数据存储数据存储采用分布式数据库技术，构建大数据存储平台，实现以下功能：（1）高效存储：采用列式存储、压缩存储等技术，提高数据存储效率。（2）数据安全：通过备份、冗余等措施，保证数据安全可靠。（3）弹性扩展：支持存储资源动态调整，满足不断增长的数据存储需求。7.2数据分析与挖掘方法本节主要介绍适用于制造业智能制造工厂的数据分析与挖掘方法。7.2.1描述性分析描述性分析通过对历史数据进行统计、分析，揭示生产过程中的规律和问题，为决策提供依据。主要包括以下方面：（1）设备运行状态分析：分析设备运行效率、故障率等指标，为设备维护提供指导。（2）生产进度分析：分析生产计划完成情况、生产效率等，优化生产计划。（3）质量分析：分析产品质量分布、不合格品原因等，提高产品质量。7.2.2预测性分析预测性分析通过对历史数据进行分析，建立预测模型，为生产过程提供预测性指导。主要包括以下方法：（1）时间序列分析：通过对历史数据的时间序列分析，预测未来一段时间内的生产需求、设备故障等。（2）机器学习算法：利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等，建立预测模型，提高预测准确性。7.2.3关联性分析关联性分析主要用于发觉生产过程中不同因素之间的关联关系，为优化生产过程提供支持。主要方法如下：（1）相关性分析：计算不同变量之间的相关性系数，分析变量之间的关联程度。（2）关联规则挖掘：利用Apriori算法、FPgrowth算法等，挖掘生产过程中潜在的关联规则。7.3数据驱动的生产效率优化策略基于数据分析与挖掘的结果，制定以下数据驱动的生产效率优化策略：（1）设备维护优化：根据设备运行状态分析结果，制定合理的设备维护计划，降低设备故障率。（2）生产计划优化：结合生产进度分析，调整生产计划，提高生产效率。（3）质量控制优化：依据质量分析结果，改进生产工艺，提高产品质量。（4）预测性生产：利用预测性分析结果，合理安排生产计划，减少库存压力。（5）工艺参数优化：根据关联性分析结果，调整工艺参数，提高生产效率。通过以上数据驱动的生产效率优化策略，实现智能制造工厂生产效率的提升。第8章智能仓储物流系统8.1仓储物流现状分析制造业的快速发展，仓储物流在企业运营中的重要性日益凸显。但是目前我国许多制造企业的仓储物流仍存在以下问题：物流设施设备落后、仓储空间利用率低、物流作业效率低下、库存管理不准确等。这些问题严重影响了企业的生产效率及市场竞争力。因此，对仓储物流现状进行分析，找出存在的问题，为后续改进提供依据显得尤为重要。8.2智能仓储物流系统设计8.2.1设计原则（1）标准化：遵循国家和行业的相关标准，保证系统设计的合理性及可靠性；（2）模块化：采用模块化设计，便于系统升级和扩展；（3）集成化：与其他子系统（如生产、销售等）进行集成，实现信息共享和协同作业；（4）智能化：运用现代信息技术，提高仓储物流作业的智能化水平。8.2.2系统架构智能仓储物流系统主要包括以下模块：（1）仓储管理系统：负责库存管理、出入库作业、库内作业等；（2）物流运输系统：负责物料配送、线路优化、车辆管理等；（3）信息采集与处理系统：负责实时采集物流作业数据，为决策提供依据；（4）智能设备系统：包括自动化立体库、无人搬运车、智能货架等；（5）安全监控系统：负责监控仓储物流过程中的安全状况。8.3智能仓储物流系统实施与运行8.3.1实施策略（1）逐步推进：先对关键环节进行智能化改造，再逐步推广到整个仓储物流系统；（2）试点先行：选择具有代表性的区域或产品进行试点，总结经验后全面推广；（3）人才培训：加强人才培养，提高员工对智能仓储物流系统的操作和管理能力；（4）持续优化：根据实际运行情况，不断优化系统功能，提高仓储物流效率。8.3.2运行管理（1）制定完善的操作规程和作业指导书，保证系统运行顺畅；（2）建立实时监控和预警机制，保证系统运行安全；（3）加强设备维护保养，降低故障率；（4）定期分析运行数据，挖掘潜在问题，制定改进措施。通过以上措施，智能仓储物流系统将为企业带来以下收益：提高仓储空间利用率、降低物流成本、提高物流作业效率、减少库存误差、提升整体生产效率。为企业实现智能制造、增强市场竞争力奠定坚实基础。第9章人员培训与管理9.1岗位能力分析与培训需求调研在智能制造工厂生产效率提升的过程中，人员的能力与技能成为关键因素。本节主要针对现有岗位进行能力分析，并调研培训需求，为后续培训工作提供依据。9.1.1岗位能力分析对智能制造工厂的各个岗位进行能力分析，梳理岗位所需的专业知识、操作技能、创新能力等方面的要求。通过对比分析，找出现有员工在能力上的不足，为培训提供方向。9.1.2培训需求调研通过问卷调查、访谈、观察等方法，收集员工在岗位工