在制造业的快速发展中，螺丝拧紧工艺作为产品组装的关键环节，其自动化程度直接影响到生产效率和产品质量。本文将深入探讨螺丝拧紧工艺自动化的发展趋势，带您领略智能制造的新篇章。

一、引言

随着科技的进步和智能制造的兴起，螺丝拧紧工艺自动化已成为制造业转型升级的重要方向。自动化拧紧不仅提高了生产效率，还确保了拧紧质量和产品一致性，为制造企业带来了显著的经济效益。

二、螺丝拧紧工艺自动化的现状

目前，螺丝拧紧工艺自动化已经取得了一定的成果。许多制造企业通过引入自动化拧紧设备，实现了从手工拧紧到机械拧紧的转变。这些自动化拧紧设备具有高精度、高效率、高可靠性等特点，能够大大提高生产效率和产品质量。

然螺丝拧紧工艺自动化仍然存在一些问题。例如，不同产品、不同规格螺丝的拧紧要求各不相同，需要设备具备高度的灵活性和适应性；同时，拧紧过程中的力矩控制、位置定位等关键技术也需要进一步优化和提升。

三、螺丝拧紧工艺自动化的发展趋势

1. 智能化与数字化

随着人工智能、大数据等技术的不断发展，螺丝拧紧工艺将向智能化、数字化方向发展。智能化拧紧设备将具备更强的学习和适应能力，能够根据产品特点和拧紧要求自动调整拧紧参数，实现精准控制。同时，数字化拧紧管理系统将实现拧紧数据的实时采集、分析和反馈，为生产过程的优化提供有力支持。

2. 模块化与柔性化

为满足不同产品、不同规格螺丝的拧紧需求，螺丝拧紧设备将向模块化、柔性化方向发展。模块化设计将使得拧紧设备具有更高的灵活性和可扩展性，能够根据生产需求快速调整设备配置。柔性化拧紧设备将具备更强的适应能力，能够同时处理多种规格、多种材料的螺丝，提高生产效率。

3. 绿色环保与节能减排

随着全球对环保和节能的重视，螺丝拧紧工艺自动化也将向绿色环保、节能减排方向发展。新型拧紧设备将采用更加环保的材料和制造工艺，降低生产过程中的能耗和排放。同时，设备将具备更高的能源利用效率，减少能源浪费。

4. 安全性与可靠性

在自动化拧紧过程中，安全性和可靠性是至关重要的。未来，螺丝拧紧设备将更加注重安全设计和防护措施，确保操作人员的安全。同时，设备将采用更加先进的控制技术和传感器技术，提高拧紧过程中的稳定性和可靠性。

5. 远程监控与维护

随着物联网技术的发展，螺丝拧紧设备将实现远程监控和维护。制造企业可以通过互联网远程访问设备运行状态和拧紧数据，及时发现和解决问题。同时，远程维护功能将使得设备维护更加便捷和高效，降低维护成本。

四、螺丝拧紧工艺自动化对制造业的影响

螺丝拧紧工艺自动化的发展将对制造业产生深远的影响。首先，自动化拧紧将提高生产效率和产品质量，降低生产成本和不良品率；其次，智能化、数字化拧紧将使得生产过程更加透明和可控，为企业决策提供有力支持；最后，绿色环保、节能减排拧紧将促进制造业的可持续发展。

拧紧工艺自动化是制造业转型升级的重要方向之一。随着技术的不断进步和应用的不断深入，未来螺丝拧紧工艺自动化将呈现智能化、数字化、模块化、柔性化、绿色环保和节能减排等趋势。

现代物流产业尤其是仓储这一方面越来越受到智能科技的影响，在智能科技的影响下，传统仓储焕发出了新的生机，智能仓储逐渐成为仓储的新趋势。另外，在智能仓储趋势的引导下，原本需要投入很大人力成本的环节被大大的缩减了开支。

那么，现在的智能化仓库都用哪些设备?

设备一：智能叉车

智能叉车结合条码技术、无线局域网技术和数据采集技术，将无线车载终端装备到叉车上，将企业管理系统延伸到作业人员的手掌中或叉车上，把工作变得更加简便。

设备二：码垛机器人

码垛机器人具有灵活精准、快速高效、稳定性高以及作业效率高的特点。有了码垛机器人，大大节省了劳动力，节省了空间。

设备三：多层穿梭车

多层穿梭车技术目前已经很成熟了，在拆零拣选作业方面又有很高的重要性，作为仓储最难的一个环节，多层穿梭车的出现很好的解决了难题。

智能装备，是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。作为制造大国，我国传统制造业竞争力不强如鲠在喉。从低端产品起家，向高端产品发展，智能制造业的发展可以说是一条艰难的创新之路。

在人工智能、大数据、物联网等新兴技术的推动下，智能制造业正在进行一场全新的马拉松——迈向更高质量发展。智能化、绿色化是智能制造装备发展的未来趋势，在相关领域掌握竞争优势，是智能制造企业的一致目标。

据了解，智能制造装备产业主要包括智能测控仪器仪表、数控机床、工业机器人、新型传感器、3D打印、自动化成套生产线等。在刚刚过去的2017年里，我国高端装备创新、智能制造、绿色制造等深入实施，高档数控机床、国产大飞机等重大科技专项加快推进，一批大国重器相继问世。

前瞻网数据统计，2015年，我国智能制造装备产业销售收入突破1万亿元，预计到2020年实现智能制造装备产业销售收入3万亿元。斐然的市场成绩是智能装备产业政策利好、注重市场应用、培养人才的必然结果。

全国各地出台相应的国家政策，结合地方特色，推动智能制造的发展。粤港澳大湾区智能装备产业创新联盟在广州成立，推动智能装备产业健康发展；中关村融鼎军民融合智能装备协会积极推进自主项目，构建智能装备自主可控生态；沈阳高端制造项目最高可获2000万元补助，促进制造业高端化发展。

发展智能制造需要警惕“披马甲”，在注重应用的同时，更加注重深耕基础科研和技术。在这一点上，全球达成共识。近日，乌克兰国家航空大学研发出一款新型智能监测接收系统。该套系统是一种轻质量的便携式设备，低功耗，无线电信号分析速度快，准确性高。目前已经获得乌克兰1项专利。可作为确定窄带和宽带无线电信号频率的软件工具。

事实上，制造企业与装备制造企业同样面临着人才困扰。面对人才缺失，如何抢占人才，留住人才，是业内始终探讨的话题。2018年伊始，《制造业人才发展规划指南》发布，从顶层设计开始落实制造人才的培养。

就智能装备产业而言，创新能力不强，需要信息资源共享及生产配置优化。各行业、企业应加快推智能制造关键技术装备、核心工业软件等与企业生产工艺、管理流程的深入融合，推动制造和商业模式持续创新。

抓住时代脉搏，找准产业升级变革突破口。随着我国“智能制造系统解决方案供应商推荐目录”等培育措施的实施，智能制造服务能力将进一步增强，同时解决方案的功能也将更加完善、更好地满足行业需求。

尽管我国科技创新还有很多空白和“短板”，但正在政策引导及自身优势基础上脚踏实地前行。未来，集聚各种优势创新因素，我国将在智能装备领域创新跑出属于自己的“加速度”，值得期待。

智能制造这一概念最先由美国提出，通常认为是智能制造技术与智能制造系统的统称， 是制造业与信息化相结合的产物。智能制造装备作为智能制造产业的重要组成部分，能够显著提高生产效率和产品的制造精度，是制造业转型升级的重点发展方向。

当今，工业发达国家重视技术的创新，致力于以技术创新引领产业升级，注重资源节约、环境友好和可持续发展，因此，智能化、绿色化已成为制造业发展的必然趋势，智能制造装备的发展也将成为世界各国竞争的焦点。

智能制造装备服务领域较广，可涵盖汽车制造、工程机械、飞机制造、轨道交通等各行业。智能制造装备的应用在汽车制造领域尤为成熟。汽车行业产能的扩张和汽车生产技术的革新、自主品牌汽车的发展、淘汰落后产能和车型更新换代、汽车产业“走出去”、进口替代加速等均利于汽车智能制造装备行业的发展。工程机械生产规模扩大、 飞机制造和轨道交通等行业的发展也都将促进本行业的进步。

智能制造装备产业主要包括智能测控仪器仪表、数控机床、工业机器人、新型传感器、3D打印、自动化成套生产线等。据前瞻产业研究发布的《智能制造行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2010年，我国部分智能制造装备产业销售收入逾3000亿元，但在高档特种传感器、智能仪器仪表、自动控制系统、高档数控系统、工业机器人的市占率低于5%到2015年，我国智能制造装备产业销售收入突破1万亿元，预计到2020年实现智能制造装备产业销售收入3万亿元。

2010-2020年中国智能装备制造产业市场规模及预测情况
工业机器人销售情况

2016年全球工业机器人销售额首次突破132亿美元，随着主要经济体自动化改造进行，全球工业机器人使用密度大幅提升。我国工业机器人占全球的份额从2012年的14.52%上升到了2016年的25.76%，预计2020年将达到30%左右，中国将成为全球工业机器人市场的重心。

2012-2020年全球市场、中国市场工业机器人销售情况预测

2015年、2016年、2017年，智能制造试点示范项目上榜项目共207个，按年份项目数量分别为46个、63个以及98个。试点示范包括5大智能制造新模式关键要素，分别为离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制以及远程运维服务。

政策支持

2015年5月19日，我国颁布的《中国制造2025》明确要重点突破“机器人本体、减速器、伺服电机、控制器、传感器与驱动器”等关键零部件及系统集成设计制造等技术。党的十八届中央委员会第五次会议通过的关于“十三五”规划的建议中，明确提出加快建设制造强国，实施《中国制造2025》，加快发展新型制造业，实施智能制造工程，加快发展智能制造关键技术装备，强化智能制造标准、工业电子设备、核心支撑软件等技术。
发展潜力大
目前，我国已有部分地区表现卓著，成长为智能制造的前沿阵地。浙江省海宁市则是其中代表，作为长三角地区最具发展潜力的城市之一，在新一代信息技术和工业融合发展大势中已具有一定的变革基础。无论从地理区位、经济基础，还是人居环境方面，都体现出卓越的优势和广阔的发展前景。

1、智能车间

以产品生产整体水平提高为核心。关注于生产管理能力提高，产品质量提高，客户需求导向的及时交付能力提高，产品检验设备能力提高，安全生产能力提高，生产设备能力提高，车间信息化建设提高，车间物流能力提高，车间能源管理能力提高，等方面入手；

通过网络及软件管理系统把数控自动化设备(含生产设备，检测设备，运输设备，机器人等所有设备)实现互联互通，达到感知状态(客户需求，生产状况，原材料，人员，设备，生产工艺，环境安全等信息)，实时数据分析，从而实现自动决策和精确执行命令的自组织生产的精益管理境界的车间。

2、智能工厂

以工厂运营管理整体水平提高为核心，关注于产品及行业生命周期研究，从客户开始到自身工厂和上游供应商的整个供应链的精益管理通过自动化和信息化的实现，从满足到挖掘，乃至开拓和引领客户需求开始的销售与市场管理能力提高;提高环境，安全，健康管理水平;提高产品研发水平;

提高整个工厂生产水平，提高内外物流管理水平，提高售后服务管理水平，提高能源(电，水，气)利用管理水平，等方面入手，通过自动化，信息化来实现精益工厂建设和完成工厂大数据系统建立和发展完善，通过自动化和信息化实现从客户开始到自身工厂和上游供应商的整个供应链的精益管理，这是智能工厂。

3、智能制造

以提高国家竞争力为核心，关注整个制造业在全球产业和领域以及对应农业，服务业等国民经济组成部分的产业级管理水平的提高，结合智能工厂，智能服务，大数据系统(含软硬件建设)几个方面来实现精益管理思想文化，从而保证制造业的永续经营，国家的经济发展和长治久安，这才是一个“有智慧的”制造业。

举个例子说：以前因为重复建设造成的产能过剩现象，引进落后技术的现象，市场换技术的技术没学到市场也丢失的两头空现象，自家品牌被国外品牌低价收购后封杀的现象……,等等愚蠢的行为，在智能制造之后，都将不会出现。

从目前的情况来看，举例说明如下：

智能车间建设?如同提高每一个士兵单兵作战的能力。要做到每一颗子弹消灭一个敌人，每一颗炮弹消灭一群敌人，每一颗导弹消灭一堆敌人，枪枪准，炮炮中。

智能工厂建设?如同提高部队协同作战能力。大大小小的各个领域及类型的企业如同军队的班，排，连，营，团，旅，师，军，和 海军，陆军，空军，天军(太空部队)，需要提高海陆空天一体攻防协同作战全球打击能力。

智能制造?则是提高国家军事力量的整体能力。知道为谁而战-有灵魂;知道如何取胜-有头脑;做到零伤亡-功夫好;实现不战而屈人之兵，化敌为友-大智慧。

中国是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，拥有39个工业大类，191个中类，525个小类，从而形成了一个举世无双、行业齐全的工业体系。智能制造就是要为这个工业巨人的脑袋里面注入精益管理思想文化的灵魂和智慧，不然的话，就是一个空有各种各样软件的大脑，各种各样感应器和信息化技术的神经系统，各种各样自动化的骨骼和肌肉，虽然也是聪明强壮，但是没有大智慧。

工业4.0是德国为自己度身打造的国家战略，德国的定义是这样的，智能工厂偏重产品制造，类似于中国的智能车间;智能制造偏重运营，类似于中国的智能工厂;因为他们国家的工业体系没有那么多，与中国相比，如同一个小工厂，一招鲜也能吃饱饭;中国就不一样了，如同一个综合集团公司，就算几十招鲜，也不一定能混个肚子圆，这些显而易见的咱们就不一一揭丑了。

美国和日本以及其它国家也具有与中国不同的政治体制以及经济状况，技术能力的差异。所以不能死搬硬套到中国来，他们的只能做为借鉴，不能全盘效仿，中国必须要在自身的基础和特点上建立自己的智能制造战略。

从目前的情况来看，运转起来应该这样思考。

对于智能车间，直接动手，政府支持大政策，投中钱(30%-50%)助力，做为启动电机和触媒，发动机转起来和真正发生反应靠企业自己的能力，不监不控，优胜略汰，只要结果，赛场跑步。

智能工厂建设，边干边看，政府支持大政策，投大钱(50%-80%) 壮胆，提高企业生存能力，万一失败不会死，万一伤残不会废，对于企业监而不控，鼓励跑步。

智能制造建设，直接动手打基础，政府支持大政策，基础建设投大钱( 100% ) 。

对于建立智能制造软件系统和硬件配置的关键产品的研发投入，直接动手打基础，政府支持大政策，研发投入与企业资金配套完成，对产品研发过程，质量及资金管理严格监控，杜绝“汉芯事件”或者其它的研发造假行为，可列为民法中的犯罪。

智能制造任重道远，政府做人才基础和技术基础培育，眼光放远，踏实走路。

智能车间努力实现的同时，对智能工厂也开始稳步前进，对智能制造同样开始奠定基础，这样踏踏实实地在国家的整体战略下一步一步的走下去，未来的中国，必将傲然屹立于世界的最前列。

目前，制造业的生产能力已日趋饱和，甚至在部分行业领域和地区出现产能过剩。我国以及欧美日等制造大国在为传统制造业寻求出路过程中，均将智能制造作为传统制造业的升级转型方向。

在传统制造业模式下，工业化生产与个性化产品需求是一对难以调和的矛盾。智能制造将有效解决规模化工业生产与个性化定制产品之间的矛盾，实现由传统制造企业批量化生产向个性化、定制的转型，剔除了传统商业模式下的产成品库存和销售环节，顺应了下游客户需求决定上游生产供给的全新商业运营逻辑。智能制造是制造业的未来发展趋势和升级转型的方向，其在实体经济中的应用可推动制造业生产效率的提升，促使企业孕育全新的商业模式，并使企业在市场竞争中具备持续经营能力和更强的经营活力。

一、智能制造的特征：智能制造是以数字化信息为驱动力，由智能化系统、智能化机器和人共同组成并相互协作，可以根据生产需求自动完成全流程制造任务，并具备实时的自主分析、判断、应变和调整的能力，以匹配不断变化的生产需求，并实现柔性生产的新型制造模式。

(一)以标准化数据信息为基础

智能制造的基础是信息，即数据化的生产信息，包括订单、原材料、流程工序、加工细节、质检标准、包装出库、物流配送等覆盖全部生产流程的数据信息。数据化的生产信息将智能系统、智能设备、人以及物料产品联系在一起，成为生产流程中各个要素之间通用的语言，并能够互联互通、交换信息和指令，从而高效协作完成产品制造。数据信息是智能制造的核心驱动因素，由此将传统制造业的能源驱动型制造升级为信息驱动型的智能制造。

(二)以智能系统为核心

在智能制造中，智能化系统充当“大脑”的作用，智能化机械设备充当“手”、“眼”、“耳”的作用。因此，智能系统是生产线“智能”的来源和核心。智能系统具备自主的统筹、指挥、调整、协调整个生产流程的智能化逻辑能力，将数据信息通过缜密、精确和大量的预设逻辑进行运算处理后形成工作指令，指挥智能设备进行高效、合理、自动化的生产制造，并且可以根据外部订单需求的实时变化自主应变，完成差异化的生产任务。

二、智能制造的比较优势：智能制造与传统制造业相比，具有智能性、自治性、协作性和柔性的特征。由此，智能制造的整个生产流程具有生产可调节、物料可识别、需求可变通、过程可监测的比较优势。而这样的比较优势可为制造业企业的生产和管理带来质的提升。

(一)智能性

智能制造所应用的信息化系统是以缜密、精确、大规模的逻辑和算法为基础的智能系统，具备根据现有数据进行自主分析、推理、判断的能力，面对故障具备自主诊断和修复的能力。智能系统在工业生产中的应用源于数十年来信息工程、软件工程、人工智能领域对算法、计算能力、存储能力等方面的提升和发展。

(二)自治性

智能制造可以对自身的生产行为作出规划和决策，并根据外部条件(如订单需求、生产任务、产品要求、原料零件)的变化作出相应的调整和反应。

(三)协作性

智能制造中各个智能系统、智能设备之间可以相互发送、请求数据或指令，在特定的逻辑安排下最高效、最合理地共同完成一个完整的生产任务，甚至在实现智能制造的企业之间(如上下游企业)也可打破边界实现协作生产。

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(四)柔性

柔性生产是以自主分析判断、自主调整和高度协同为核心的弹性生产能力。由此，智能制造与传统制造相比，对于快速变化的市场需求和生产订单有更强的适应能力和应变能力。

三、智能制造的发展空间：制造业经历了三次工业革命，为现代社会、经济提供了强大的生产力。目前，制造业的生产能力已日趋饱和，甚至在部分行业领域和地区出现产能过剩。欧美等制造大国在为传统制造业寻求出路过程中，均将智能制造作为传统制造业的升级转型方向。尽管各国对此提法不同，但核心内容较为一致，如德国提出的“工业4.0计划”、美国提出的“先进制造业国家战略计划”、日本提出的“科技工业联盟”、英国提出的“工业2050战略”等。

智能制造的商业模式是：客户根据自身需求向企业提出个性化订单并支付全部货款或定金，企业根据客户订单在智能工厂中以工业化机器设备进行生产，最终将产品通过物流配送至客户并完成销售。因此，智能制造的商业模式是以客户为中心、以需求为中心，由消费者驱动并由生产者完成的商业模式，是需求方驱动的商业模式。以智能制造为基础的新型商业模式，可以针对性地直接满足每一个客户的个性化需求，对市场需求的变化具有良好的应变能力和弹性，由此也形成了良好的盈利能力。

文章来源于网络

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生产设备网络化，实现车间“物联网”

? ? ? ? 工业物联网的提出给“中国制造2025”、工业4.0提供了一个新的突破口。物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。传统的工业生产采用M2M(Machineto Machine)的通信模式，实现了设备与设备间的通信，而物联网通过Things to Things的通信方式实现人、设备和系统三者之间的智能化、交互式无缝连接。
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? ? ? ? 在离散制造企业车间，将所有的设备及工位统一联网管理，使设备与设备之间、设备与计算机之间能够联网通讯，设备与工位人员紧密关联。如：数控编程人员可以在自己的计算机上进行编程，将加工程序上传至DNC服务器，设备操作人员可以在生产现场通过设备控制器下载所需要的程序，待加工任务完成后，再通过DNC网络将数控程序回传至服务器中，由程序管理员或工艺人员进行比较或归档，整个生产过程实现网络化、追溯化管理。

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生产数据可视化，利用大数据分析进行生产决策

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? ? ? ? 目前，信息技术渗透到了某些先进离散制造企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、MES、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在离散制造企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，离散制造企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，所拥有的数据也日益丰富，随着柔性化智能生产的需求，对生产数据的实时性要求也更高。
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? ? ? ? ?在离散制造企业车间，每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备开机率、主轴运转率、主轴负载率、运行率、故障率、生产率、设备综合利用率(OEE)、零部件合格率、质量百分比等。在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。
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? ? ? ? 利用大数据技术，还可以对产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造企业改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

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生产文档文纸化，实现高效、绿色制造

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? ? ? ? 构建绿色制造体系，建设绿色工厂，实现生产洁净化、废物资源化、能源低碳化是中国制造2025实现“制造大国”走向“制造强国”的重要战略之一。目前，在离散制造企业中产生繁多的纸质文件，如工艺过程卡片、零件蓝图、三维数模、刀具清单、质量文件、数控程序等等，这些纸质文件大多分散管理，不便于快速查找、集中共享和实时追踪，而且易产生大量的纸张浪费、易丢失等。
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? ? ? ? 生产文档进行无纸化管理后，工作人员在生产现场即可快速查询、浏览、下载所需要的生产信息，生产过程中产生的资料能够即时进行归档保存，大幅降低基于纸质文档的人工传递及流转，从而杜绝了文件、数据丢失，进一步提高了生产准备效率和生产作业效率，实现绿色、无纸化生产。

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生产过程透明化，智能工厂的“神经”系统
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? ? ? ? ?通过建设智能工厂，促进制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制，进而实现整个过程的智能管控。在机械、汽车、电子信息等离散制造行业，企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。因此，其智能工厂建设模式为推进生产设备(生产线)智能化，通过引进各类符合生产所需的智能装备，建立基于制造执行系统MES的车间级智能生产单元，提高精准制造、敏捷制造、透明制造的能力。
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? ? ? ? MES在实现生产过程的自动化、智能化、数字化等方面发挥着巨大作用。首先，MES借助信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理，减少企业内部无附加值活动，有效地指导工厂生产运作过程，提高企业及时交货能力。其次，MES在企业和供应链间以双向交互的形式提供生产活动的基础信息，使计划、生产、资源三者密切配合，从而确保决策者和各级管理者可以在最短的时间内掌握生产现场的变化，做出准确的判断并制定快速的应对措施，保证生产计划得到合理而快速的修正、生产流程畅通、资源充分有效地得到利用，进而最大限度地发挥生产效率。

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生产现场无人化，真正做到“无人”工厂

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? ? ? ? 在离散制造企业生产现场，数控加工中心、智能机器人和三坐标测量仪及其他所有柔性化制造单元进行自动化排产调度，工件、物料、刀具进行自动化装卸调度，可以达到无人值守的全自动化生产模式(Lights Out MFG)。在不间断单元自动化生产的情况下，管理生产任务优先和暂缓，远程查看管理单元内的生产状态情况，如果生产中遇到问题，一旦解决，立即恢复自动化生产，整个生产过程无需人工参与，真正实现“无人”智能生产。
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文章来源：网络

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智能制造的主要特征

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智能制造作为广义的概念包含了五个方面：产品智能化、装备智能化、生产方式智能化、管理智能化和服务智能化。

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产品智能化

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产品智能化是把传感器、处理器、存储器、通信模块、传输系统融入各种产品，使得产品具备动态存储、感知和通信能力，实现产品可追溯、可识别、可定位。

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计算机、智能手机、智能电视、智能机器人、智能穿戴都是物联网的“原住民”，这些产品从生产出来就是网络终端。而传统的空调、冰箱、汽车、机床等都是物联网的“移民”，未来这些产品都需要连接到网络世界。专家估计，到2020年这些物联网的“原住民”和“移民”加起来将超过500亿个，且这个进程将持续10年、20年甚至50年。

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装备智能化

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通过先进制造、信息处理、人工智能等技术的集成和融合，可以形成具有感知、分析、推理、决策、执行、自主学习及维护等自组织、自适应功能的智能生产系统以及网络化、协同化的生产设施，这些都属于智能装备。

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在工业4.0时代，装备智能化的进程可以在两个维度上进行：单机智能化，以及单机设备的互联而形成的智能生产线、智能车间、智能工厂。

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单纯的研发和生产端的改造不是智能制造的全部，基于渠道和消费者洞察的前段改造也是重要的一环。

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生产方式智能化

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个性化定制、极少量生产、服务型制造以及云制造等新业态、新模式，其本质是在重组客户、供应商、销售商以及企业内部组织的关系，重构生产体系中信息流、产品流、资金流的运行模式，重建新的产业价值链、生态系统和竞争格局。

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工业时代，产品价值由企业定义。而智能制造能够实现个性化定制，不仅打掉了中间环节，还加快了商业流动，产品价值不再有企业定义，而是由用户来定义。

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管理智能化

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随着纵向集成、横向集成和端到端集成的不断深入，企业数据的及时性、完整性、准确性不断提高，必然使管理更加准确、更加高效、更加科学。

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服务智能化

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智能服务是智能制造的核心内容，越来越多的制造企业已经意识到了从生产型制造向生产服务型制造转型的重要性。今后，将会实现线上与线下并行的O2O服务，两股力量在服务智能方面相向而行，一般力量是传统制造业不断拓展服务，另一股力量是从消费互联网进入产业互联网，比如微信未来连接的不仅是人，还包括设备和设备、服务和服务、人和服务。个性化的研发设计、总集成、总承包等新服务产品的全生命周期管理，会伴随着生产方式的变革不断出现。

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智能工厂的主要特征

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工业4.0意味着智能工厂自己可以运转、连接并和机器进行交流，产品设备之间可以通信。所以德国人把工业4.0定义为“机器制造机器”，每台机器都是有生命力的，工厂越来越像一个人，有智商高低的区别。随着工厂“智商”的提高，其智能化程度越来越高。

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智能工厂有三大特征：

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第一:信息基础设施高度互联，包括生产设备、机器人、操作人员、物料和成品。

第二：有实时系统，可以及时进行信息传输和对接。

第三：从柔性化、敏捷化、智能化到信息化，这是智能工厂的发展趋势。

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每个阶段，柔性化对环境的调整能力能够实现不同产品需要，实现多品种小批量生产，同时能控制这种个性化生产所带来的成本飙升问题。

文章来源于网络

政策

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两部委：实施制造业升级改造十大重点工程

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发改委、工信部联合下发关于实施制造业升级改造重大工程包通知，指出聚焦制造业高端化、智能化、绿色化、服务化，组织实施10大重点工程，力争通过3年努力，规模以上制造业增加值年均增长7%以上。
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各地

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北京联合大学在全国率先成立机器人学院

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北京联合大学率先在全国成立机器人学院，面向先进机器人、智能汽车等智能制造应用领域，培养高素质应用型人才。今年，该学院软件工程、电子信息工程和自动化3个专业将首次招生100人。
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企业

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ABB“自动化世界”在武汉开幕

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5月18日，第八届“ABB自动化世界”在武汉国际博览中心开幕，集中展示了覆盖电力、工业、交通与基础设施领域的智能技术和创新解决方案，并首次面向公众开放。

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铁建重工与埃森哲建国内首个工业物联网云平台

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中国铁建重工集团有限公司与埃森哲(中国)公司签订了战略合作协议，双方将围绕打造国内首个开放的工业物联网云平台展开深度合作。

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新品

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英飞凌推出iMotion模块化应用设计套件

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英飞凌科技股份公司推出iMotion?模块化应用设计套件（MADK），可在1个小时内使一个全功能电机系统投入正常运行，帮助实现产品快速上市。

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EnvisionTEC推出采用层压技术的工业级3D打印机

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3D打印机兼材料开发商EnvisionTEC推出了一款工业级3D打印机SLCOM1，它采用的技术是选择性层压复合对象制造，就是将热塑性复合编织纤维薄片层层叠加，从而制造出3D对象。

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各地

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北京联合大学在全国率先成立机器人学院

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北京联合大学率先在全国成立机器人学院，面向先进机器人、智能汽车等智能制造应用领域，培养高素质应用型人才。今年，该学院软件工程、电子信息工程和自动化3个专业将首次招生100人。

信息通信技术正加速从营销、服务等环节向研发、制造、加工等环节延展，开放程度越高、与用户互动越多的环节融合变革越明显。目前采购、营销等开放度较高的环节，更易与互联网融合；继而是开放程度次之的服务和研发环节，如远程控制与服务、众包设计等也已在一定范围内推广；而相对封闭的制造环节，在生产的组织实施和制造能力整合等方面也在逐渐受到互联网影响。随着互联网对各环节逐层渗透，将最终打通生产运营全过程，彻底改变现有的生产范式。

? ? ? 智能制造成为制造业的重要发展方向。近年来，具有信息的深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的智能制造模式的迅速发展，实现了增效、提质、降成本及节能减排。在制造业领军企业的带动下，智能制造、智能工厂的实施与应用正在为传统产业带来深刻的改变。
? ? ? ?网络制造充分激发扁平化生产组织活力。利用互联网平台构建跨地区的动态企业联合体成为现实，不仅能帮助企业有效实现设计、制造资源的共享协同和优化配置，还有助于提高企业快速反应和竞争能力。对于大型企业来说，网络化制造能使其组织结构更加扁平化，得以通过更灵活、更有效率的方式集聚资源，提升竞争力；中小企业则可在网络协同过程中找到与龙头企业合作的机会，充分发挥自身优势。
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? ? ?大数据分析支撑精准营销及决策。传统市场分析局限于抽样调查、线下座谈等有限样本的分析预判，产品改进也只能通过销售业绩来收集用户反馈情况，分析结果存在一定误差或延迟。利用通过互联网汇集的用户行为、需求、行情等海量多元化数据，企业可以进行大数据建模及分析，实现精准市场定位，优化营销决策，助力产品改进。未来，随着利用互联网汇集数据的持续积累，模型的不断修正，以及大数据分析能力的提升，企业有望实现全生命周期、全价值链的科学决策与精准控制。

文章来源于网络

数据的采集和管理
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数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工序、人员进行关联，以实现生产过程的全程追溯。
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此外，在智能工厂的建设过程中，需要建立数据管理规范，来保证数据的一致性和准确性。还要预先考虑好数据采集的接口规范，以及SCADA（监控和数据采集）系统的应用。企业需要根据采集的频率要求来确定采集方式，对于需要高频率采集的数据，应当从设备控制系统中自动采集。
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另外，必要时，还应当建立专门的数据管理部门，明确数据管理的原则和构建方法，确立数据管理流程与制度，协调执行中存在的问题，并定期检查落实优化数据管理的技术标准、流程和执行情况。
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设备联网
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实现智能工厂乃至工业4.0，推进工业互联网建设，实现MES应用，最重要的基础就是要实现M2M，也就是设备与设备之间的互联，建立工厂网络。
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企业应该对设备与设备之间如何互联，采用怎样的通信方式、通信协议和接口方式等问题建立统一的标准。在此基础上，企业可以实现对设备的远程监控，机床联网之后，可以实现DNC（分布式数控）应用。设备联网和数据采集是企业建设工业互联网的基础。
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工厂智能物流
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推进智能工厂建设，生产现场的智能物流十分重要，尤其是对于离散制造企业。智能工厂规划时，要尽量减少无效的物料搬运。很多制造企业在装配车间建立了集中拣货区(Kitting Area)，根据每个客户订单集中配货，并通过DPS(Digital Picking System)方式进行快速拣货，配送到装配线，消除了线边仓。
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离散制造企业在两道机械工序之间可以采用带有导轨的工业机器人、桁架式机械手等方式来传递物料，还可以采用AGV、RGV（有轨穿梭车）或者悬挂式输送链等方式传递物料。立体仓库和辊道系统的应用，也是企业在规划智能工厂时，需要进行系统分析的问题。
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生产质量管理和设备管理
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提高质量是企业永恒的主题，在智能工厂规划时，生产质量管理和设备管理更是核心的业务流程。贯彻质量是设计、生产出来，而非检验出来的理念。
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质量控制在信息系统中需嵌入生产主流程，如检验、试验在生产订单中作为工序或工步来处理；质量控制的流程、表单、数据与生产订单相互关联、穿透；构建质量管理的基本工作路线：质量控制设置→检测→记录→评判→分析→持续改进。
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设备是生产要素，发挥设备的效能（OEE—设备综合效率）是智能工厂生产管理的基本要求。OEE的提升标志产能的提高和成本的降低。生产管理信息系统需设置设备管理模块，使设备释放出最高的产能，通过生产的合理安排，使设备尤其是关键、瓶颈设备减少等待时间。
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在设备管理模块中，要建立各类设备数据库、设置编码，及时对设备进行维保；通过实时采集设备状态数据，为生产排产提供设备的能力数据；建立设备的健康管理档案，根据积累的设备运行数据建立故障预测模型，进行预测性维护，最大限度地减少设备的非计划性停机；要进行设备的备品备件管理。
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智能厂房设计
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智能厂房除了水、电、汽、网络、通信等管线的设计外，还要规划智能视频监控系统、智能采光与照明系统、通风与空调系统、智能安防报警系统、智能门禁一卡通系统、智能火灾报警系统等。采用智能视频监控系统，可以判断监控画面中的异常情况，并以最快和最佳的方式发出警报或触发其它动作。
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整个厂房的的工作分区（加工、装配、检验、进货、出货、仓储等）应根据工业工程的原理进行分析，可以使用数字化制造仿真软件对设备布局、产线布置、车间物流进行仿真。在厂房设计时，还应当思考如何降低噪音，如何能够便于设备灵活调整布局，多层厂房如何进行物流输送等问题。
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智能装备的应用
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制造企业在规划智能工厂时，必须高度关注智能装备的最新发展。机床设备正在从数控化走向智能化，很多企业在设备上下料时采用了工业机器人。未来的工厂中，金属增材制造设备将与切削加工（减材）、成型加工（等材）等设备组合起来，极大地提高材料利用率。
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除了六轴的工业机器人之外，还应该考虑SCARA机器人和并联机器人的应用，而协作机器人则将会出现在生产线上，配合工人提高作业效率。
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智能产线规划
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智能产线是智能工厂规划的核心环节，企业需要根据生产线要生产的产品族、产能和生产节拍，采用价值流图等方法来合理规划智能产线。
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智能产线的特点是：
△在生产和装配的过程中，能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效（OEE）等数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态，能够防呆防错；
△通过安灯系统实现工序之间的协作；
△生产线能够实现快速换模，实现柔性自动化；能够支持多种相似产品的混线生产和装配，灵活调整工艺，适应小批量、多品种的生产模式；
△具有一定冗余，如果出现设备故障，能够调整到其他设备生产；
△针对人工操作的工位，能够给予智能的提示，并充分利用人机协作。
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设计智能产线需要考虑如何节约空间，如何减少人员的移动，如何进行自动检测，从而提高生产效率和生产质量。
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制造执行系统MES
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MES是智能工厂规划落地的着力点，上接ERP系统，下接现场的PLC程控器、数据采集器、条形码、检测仪器等设备。MES旨在加强MRP计划的执行功能，贯彻落实生产策划，执行生产调度，实时反馈生产进展：
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△面向生产一线工人：指令做什么、怎么做、满足什么标准，什么时候开工，什么时候完工，使用什么工具等；记录“人、机、料、法、环、测”等生产数据，建立可用于产品追溯的数据链；反馈进展、反馈问题、申请支援、拉动配合等；
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△面向班组：发挥基层班组长的管理效能，班组任务管理和派工；
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△面向一线生产保障人员：确保生产现场的各项需求，如料、工装刀量具的配送，工件的周转等等。
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为提高产品准时交付率、提升设备效能、减少等待时间，MES系统需导入生产作业排程功能，为生产计划安排和生产调度提供辅助工具，提升计划的准确性。
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生产无纸化
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随着信息化技术的提高和智能终端成本的降低，在智能工厂规划可以普及信息化终端到每个工位。操作工人将可在终端接受工作指令，接受图纸、工艺、更单等生产数据，可以灵活第适应生产计划变更、图纸变更和工艺变更。
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生产监控及指挥系统
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流程行业企业的生产线配置了DCS系统或PLC控制系统，通过组态软件可以查看生产线上各个设备和仪表的状态，但绝大多数离散制造企业还没有建立生产监控与指挥系统。
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实际上，离散制造企业也非常需要建设集中的生产监控与指挥系统，在系统中呈现关键的设备状态、生产状态、质量数据，以及各种实时的分析图表。通过看板直观展示。提供多种类型的内容呈现，辅助决策。
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总之，要做好智能工厂的规划，需要综合运用这些核心要素，从各个视角综合考虑，从投资预算、技术先进性、投资回收期、系统复杂性、生产的柔性等多个方面进行综合权衡、统一规划，建立具有前瞻性和实效性的智能工厂。

在当前智能制造的热潮之下，很多企业都在规划建设智能工厂。那么，智能工厂的规划要考虑哪些核心要素？关注哪些维度？

1、 智能厂房设计

智能工厂的厂房设计需要引入BIM（建筑信息模型），通过三维设计软件进行建筑设计，尤其是水、电、汽、网络、通信等管线的设计。

同时，智能厂房要规划智能视频监控系统、智能采光与照明系统、通风与空调系统、智能安防报警系统、智能门禁一卡通系统、智能火灾报警系统等。

采用智能视频监控系统，通过人脸识别技术以及其他图像处理技术，可以过滤掉视频画面中无用的或干扰信息、自动识别不同物体和人员，分析抽取视频源中关键有用信息，判断监控画面中的异常情况，并以最快和最佳的方式发出警报或触发其它动作。

整个厂房的的工作分区（加工、装配、检验、进货、出货、仓储等）应根据工业工程的原理进行分析，可以使用数字化制造仿真软件对设备布局、产线布置、车间物流进行仿真。

在厂房设计时，还应当思考如何降低噪音，如何能够便于设备灵活调整布局，多层厂房如何进行物流输送等问题。

2、智能产线规划

智能产线是智能工厂规划的核心环节，企业需要根据生产线要生产的产品族、产能和生产节拍，采用价值流图等方法来合理规划智能产线。

智能产线的特点是：

（1）在生产和装配的过程中，能够通过传感器、数控系统或RFID自动进行生产、质量、能耗、设备绩效（OEE）等数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态，能够防呆防错；

（2）通过安灯系统实现工序之间的协作；

（3）生产线能够实现快速换模，实现柔性自动化；

（4）能够支持多种相似产品的混线生产和装配，灵活调整工艺，适应小批量、多品种的生产模式；

（5）具有一定冗余，如果生产线上有设备出现故障，能够调整到其他设备生产；

（6）针对人工操作的工位，能够给予智能的提示，并充分利用人机协作。

设计智能产线需要考虑如何节约空间，如何减少人员的移动，如何进行自动检测，从而提高生产效率和生产质量。

企业建立新工厂非常强调少人化，因此要分析哪些工位应用自动化设备及机器人，哪些工位采用人工。对于重复性强、变化少的工位尽可能采用自动化设备，反之则采用人工工位。

3、精益生产

精益生产的核心思想是消除一切浪费，确保工人以最高效的方式进行协作。很多制造企业采取按订单生产或按订单设计，满足小批量、多品种的生产模式。

智能工厂需要实现零部件和原材料的准时配送，成品和半成品按照订单的交货期进行及时生产，建立生产现场的电子看板，通过拉动方式组织生产，采用安东系统及时发现和解决生产过程中出现的异常问题。

同时，推进目视化、快速换模。很多企业采用了U型的生产线和组装线，建立了智能制造单元。

推进精益生产是一个持续改善的长期过程，要与信息化和自动化的推进紧密结合。

4、制造执行系统

MES（制造执行系统）是智能工厂规划落地的着力点，MES是面向车间执行层的生产信息化管理系统，上接ERP系统，下接现场的PLC程控器、数据采集器、条形码、检测仪器等设备。MES旨在加强MRP计划的执行功能，贯彻落实生产策划，执行生产调度，实时反馈生产进展。

（1）面向生产一线工人：指令做什么、怎么做、满足什么标准，什么时候开工，什么时候完工，使用什么工具等等；记录“人、机、料、法、环、测”等生产数据，建立可用于产品追溯的数据链；反馈进展、反馈问题、申请支援、拉动配合等；

（2）面向班组：发挥基层班组长的管理效能，班组任务管理和派工；

（3）面向一线生产保障人员：确保生产现场的各项需求，如料、工装刀量具的配送，工件的周转等等。

为提高产品准时交付率、提升设备效能、减少等待时间，MES系统需导入生产作业排程功能，为生产计划安排和生产调度提供辅助工具，提升计划的准确性。

5、工厂智能物流

推进智能工厂建设，生产现场的智能物流十分重要，尤其是对于离散制造企业。智能工厂规划时，要尽量减少无效的物料搬运。根据每个客户订单集中配货，并通过RGV配送到装配线，消除了线边仓。

离散制造企业在两道工序之间可以采用带有导轨的工业机器人、桁架式机械手等方式来传递物料，还可以采用AGV、RGV（有轨穿梭车）或者悬挂式输送链等方式传递物料。

在车间现场还需要根据前后道工序之间产能的差异，设立生产缓冲区。立体仓库和辊道系统的应用，也是企业在规划智能工厂时，需要进行系统分析的问题。

6、生产质量管理

提高质量是工厂管理永恒的主题，在智能工厂规划时，生产质量管理更是核心的业务流程。

质量保证体系和质量控制活动必须在生产管理信息系统建设时统一规划、同步实施，贯彻质量是设计、生产出来，而非检验出来的理念。

质量控制在信息系统中需嵌入生产主流程，如检验、试验在生产订单中作为工序或工步来处理；质量审理以检验表单为依据启动流程开展活动；质量控制的流程、表单、数据与生产订单相互关联、穿透。

按结构化数据存储质量记录，为产品单机档案提供基本的质量数据，为质量追溯提供依据，构建质量管理的基本工作路线：质量控制设置-检测-记录-评判-分析-持续改进。

质量控制点需根据生产工艺特点科学设置，质量控制点太多影响效率，太少使质量风险放大。检验作为质量控制的活动之一，可分为自检、互检、专检，也可分为过程检验和终检。

质量管理还应关注质量损失，以便从成本的角度促进质量的持续改进。对于采集的质量数据，可以利用SPC系统进行分析。制造企业应当提升对QIS（质量管理信息系统）的重视程度。

7、生产无纸化

生产过程中工件配有图纸、工艺卡、生产过程记录卡、更改单等纸质文件作为生产依据。

随着信息化技术的提高和智能终端成本的降低，在智能工厂规划可以普及信息化终端到每个工位。

结合轻量化三维模型和MES系统，操作工人在工位上刷RFID卡将可在HMI（人机交互界面）接受工作指令，接受图纸、工艺、更单等生产数据，可以灵活第适应生产计划变更、图纸变更和工艺变更。

8、设备管理

设备是生产要素，发挥设备的效能（OEE—设备综合效率）是智能工厂生产管理的基本要求，OEE的提升标志产能的提高和成本的降低。

生产管理信息系统需设置设备管理模块，使设备释放出最高的产能，通过生产的合理安排，使设备尤其是关键、瓶颈设备减少等待时间。

在设备管理模块中，要建立各类设备数据库，设置编码，及时对设备进行维保；通过实时采集设备状态数据，为生产排产提供设备的能力数据；企业应建立设备的健康管理档案，根据积累的设备运行数据建立故障预测模型，进行预测性维护，最大限度地减少设备的非计划性停机；要进行设备的备品备件管理。

9、数据采集

生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工序、人员进行关联，以实现生产过程的全程追溯。

出现问题可以及时报警，并追溯到生产的批次、零部件和原材料的供应商。此外，还可以计算出产品生产过程产生的实际成本。

企业需要根据采集的频率要求来确定采集方式，对于需要高频率采集的数据，应当从设备控制系统中自动采集。

企业在进行智能工厂规划时，要预先考虑好数据采集的接口规范，以及监控和数据采集系统的应用。

10、能源管理

为了降低智能工厂的综合能耗，提高劳动生产率，特别是对于高能耗的用电单元，进行能源管理是非常有必要的。

采集能耗监测点（烘箱、变配电、照明、空调、电梯和重点设备）的能耗和运行信息，形成能耗的分类、分项、分区域统计分析，可以对能源进行统一调度、优化能源介质平衡，达到优化使用能源的目的。

同时，通过采集重点设备的实时能耗，还可以准确知道设备的运行状态（关机、开机还是在加工），从而自动计算OEE。通过感知设备能耗的突发波动，还可以预测刀具和设备故障。此外，企业也可以考虑在工厂的屋顶部署光伏系统，提供部分能源。

科兴电器对烘箱、浇注设备、空调系统等耗能设备进行重点监控，对于非生产时间的能耗进行追溯，对生产线每个工位的能耗进行检测，将节能的责任分配到班组，从而节约能源。

11、工业生产

企业在进行新工厂规划时，需要充分考虑各种安全隐患，包括机电设备的安全，员工的安全防护，设立安全报警装置等安防设施和消防设备。

同时，随着企业应用越来越多的智能装备和控制系统，并实现设备联网，建立整个工厂的智能工厂系统，随之而来的安全隐患和风险也会迅速提高，现在已出现了专门攻击工业自动化系统的病毒。

因此，企业在做智能工厂规划时，也必须将工业安全作为一个专门的领域进行规划。

12、数字分析与应用

通过大数据中心可以查看生产线上各个设备和仪表的状态，但绝大多数离散制造企业还没有建立生产监控与指挥系统。

实际上，离散制造企业也非常需要建设集中的生产监控与指挥系统，在系统中呈现关键的设备状态、生产状态、质量数据，以及各种实时的分析图表。

数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。

因此，在智能工厂的建设过程中，需要一套统一的标准体系来规范数据管理的全过程，建立数据命名、数据编码和数据安全等一系列数据管理规范，保证数据的一致性和准确性。

总之，要做好智能工厂的规划，要从各个视角综合考虑。从投资预算、技术先进性、投资回收期、系统复杂性、生产的柔性等多个方面进行综合权衡、统一规划，从一开始就避免产生新的信息孤岛和自动化孤岛，才能确保做出真正可落地，既具有前瞻性，具有实效性的智能工厂规划方案。同时，还可以基于这些维度来建立智能工厂的评估体系。

智能工厂的规划是一个十分复杂的系统工程，需要企业的生产、工艺、IT、自动化、设备和精益等部门通力协作。同时，也需要引入专业的工厂设计和智能制造咨询服务（精工智能）机构深入合作。

文章来源于网络

在工业4.0时代，生产制造活动的发起点不再是制造企业，而是最终用户。整个价值链由过去企业推动的模式转变为用户拉动的模式，即一切生产经营的出发点变成了最终用户。用户的需求变得更加个性化、高端化，讲究参与感与快速响应。制造企业需要有能力使用户参与到产品设计中，根据用户需求进行生产。这就是所谓的大规模定制模式，即，由用户来决定企业生产什么、生产多少，此外还必须控制在较低的成本下。

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在这种新的生产模式下，首先受到冲击的其实正是制造企业的物流部分。为了满足用户定制化、快速响应等要求，需要物料配送模式更具有高柔性的自动化，具有根据订单做出快速响应的能力。这也就是为什么在研究智能制造的时候，必须重点研究智能物流的原因。

一、智能制造对智能物流提出的要求

在智能制造时代，大规模定制的需求对智能物流系统提出了很多全新的要求。例如，在汽车行业，过去消费者可选购的车型很少，而现在不仅各大品牌车型多样化，更实质性的进步是消费者可对零部件种类做出更多选择；尤其是当零部件数量呈爆炸式增长后，各种配置总和可达到10的32次方，这意味着在一个月甚至更长时间内，一条生产线不会下线两辆相同的车型。为了支持这种生产模式，要求智能制造体系中的智能物流系统必须满足全流程数字化、网络化、高柔性的自动化和智能化的要求。

1.全流程数字化

在未来智能制造的框架内，智能物流系统能够智能地连接与集成企业内外部的全部物流流程，实现物流网络的全透明与离散式的实时控制，而实现这一目标的核心在于数字化。只有做到全流程数字化，才能使物流系统具有智能化的功能。

2. 网络化

智能物流系统中的各种设备不再是单独孤立地运行，它们通过物联网和互联网技术智能地连接在一起，构成一个全方位的网状结构，可以快速地进行信息交换和自主决策。这样的网状结构不仅保证了整个系统的高效率和透明性，同时也最大限度地发挥每台设备的作用。

3.高柔性的自动化

在大规模定制时代，生产本身是一种柔性化的生产。在自动化的基础上，要求对应的物流系统具备更高的柔性。柔性化的物流系统，既包括了流程方面的要求，也包括了硬件上、布局上的柔性化要求。例如，在物流流程的设计中，尽量用多对多的方式来代替一对一的设计；硬件和布局上，尽量考虑到未来根据生产需求进行布局调整以及系统调整的可能性。

4.智能化

智能化是智能物流系统提出的最核心的要求，是智能物流不同于以往的最大特点。面对大规模的定制需求，以及成本降低、效率优化，需要将生产中每个环节的智能化程度提高，将它们智慧相联，使它们具有自主决策的能力，同时去中心化，不仅是任务的执行者，也是任务的发起者。

二、智能物流系统组成及其功能特点

智能单元化物流技术、智能物流装备、物联网技术以及智能物流信息系统是打造智能物流的核心元素。在这个智能物流系统中的一切设备，不管是单元化物流设备还是自动化物流装备，都将是自主决策、去中心化、离散控制的，它们拥有高度的自动化和柔性。

1.智能单元化物流技术

单元化物流根据集装器具可分为：集装箱单元化物流、托盘单元化物流和周转箱单元化物流。在现代单元化物流技术中，单元器具不仅是物料的载体，也成为信息流的载体。单元化物流的功能，是将原来分立的物流各环节有效地联合为一个整体，使整个物流系统实现合理化。在工业4.0智能工厂框架内，智能物流单元化技术是连接供应商、制造商和客户的重要环节，因此是构建未来智能工厂的基石。智能托盘/周转箱将成为工业4.0时代的基本智能单元，向物流系统发出行动指令，利用智能物流单元化技术拉动整个供应链。

2.智能物流装备

结合射频识别（RFID）、光电感应、红外感应器、超声波感应、激光扫描器、机械视觉识别等技术和装备，按约定的协议，将它们加载到物流装备上（如搬运装卸、输送、分拣、货架等设备），并且通过数据共享让它们可以自主决策。近年来，自动化物流设备技术发展呈现出智能化、网络化、柔性化、轻型化、节能化和绿色环保等趋势。在产品设计方面强调模块化、系列化和通用化，以提高产品质量，降低制造成本，缩短生产时间。

3. 物联网技术

正如智能单元化物流和智能物流装备中介绍的例子所描绘的，设备和设备之间直接的信息交换需要以物联网作为载体。物联网满足了智能物流网络化的需求，同时也是实现全流程数字化的关键。目前已经可以初步实现物联网的应用主要是WiFi和蓝牙技术，但是数据准确率很低、耗电量也大。广域物联网可以用光纤，但只适用于连接摄像头等宽带终端。要想达到高效的智能互联，需求对物联网技术不断提升。

窄带物联网（NB-IoT）是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接，也被叫作广域网（LPWA）。它连接的设备更简单，具有高耦合、终端成本低、即插即用、可靠性高、统一的业务平台管理等特点，主要面向低速率、深度覆盖、低功耗、大数据连接的物联网应用场景。这样的技术很好地契合了智能物流要求，实现各智能物流单元和智能物流装备之间低层面的相互交流和决策，真正实现了一个密集网状连接，提高信息交换效率及准确性。

4.智能物流信息系统

物联网技术实现了智能物流中各种设备的网状连接与通讯，而在整个智能物流的顶端离不开一个智能的云端系统，也就是智能物流信息系统。它将所有的数据信息存在云端，通过制定的协议和规则进行数据的共享和处理，以及在使用过程中保证数据的安全性和准确性，使整个智能物流系统能正常运作。依托于互联网、CPS（信息物理系统）、人工智能、大数据等技术，智能物流信息系统可以实现网络全透明与离散式实时控制，实现工业4.0和智能制造的技术对接。

三、物流智能化的演进

为了实现上述的智能物流系统，学术界和产业界都做了大量的工作，下面以搬运系统的演变来展现物流设备走向智能化的发展路径。

1.机械化时期

叉车是搬运系统机械化时期的典型代表，它实现了作业的机械化，大大提高了搬运和装卸效率，减轻了工人的工作强度。但是它的行驶依靠人的实时操作，工人在长期工作中很容易出错，而且存在一定的安全隐患。尤其是随着人工成本不断升高，叉车已经难以满足企业大量生产的需要。

2. 自动化时期

AGV（Automated Guided Vehicle，自动导引车）的出现使搬运系统开始向着自动化方向发展，极大地提高了物流系统的自动化程度。AGV早期的导引技术是靠感应埋在地下的导线产生的电磁频率，通过一个叫做“地面控制器”的设备打开或关闭导线中的频率，从而指引AGV沿着预定路径行驶。这种导引方式虽然可以实现AGV的自动行走，但是路径是固定的，AGV小车之间不具有自动避障能力，其控制系统也很单一，重新设定路径的成本很高，并不能满足高柔性生产。

3. 高柔性自动化时期

随着电信技术的发展，出现了像激光导航、GPS导航这样新的导航技术，AGV的路径变得多样化，其路径的重新规划可以通过在系统中设定参数或编程来解决，并且不再局限在某条特定的行进带上。AGV的控制系统也能做出简单的路径优化和避障，大大提高了物流系统的效率和柔性。以AGV为主的搬运系统开始向着高柔性自动化的方向发展。

为了进一步提高其柔性，AGV开始从二维平面运动拓展到三维空间。也就是说，AGV将可以直接把货物从生产线送到货架上，并在货架中穿行；应用于多层货架时，高层货架可以横跨巷道布置，这样就使得仓库的空间利用率比现有的仓库系统进一步提升。这种两栖多功能的搬运系统显然在柔性和自动化方面更上一层楼。

4. 智能化时期

在大规模的运输任务中，现有的方法通常是对搬运系统进行集中控制与集中管理，但是这不适用于智能物流中的单元化运输系统。在智能化时期，搬运系统不再对多车之间的相互配合“车群”进行集中控制，而是采用基于窄带物联网技术的分散控制的方式，使用专门的AGV管理软件来优化运输系统的整体运行能力。AGV可以不依赖导引线完全自由行驶，对周围环境的动态障碍做出反应，比如避让车辆前方的障碍物或另一辆AGV，而且AGV可以实时寻找到达目标的最短路迳，车与车之间通过无线网络实现信息交互、协调任务分配和路径寻找。

四、面向智能物流的前沿应用

尽管目前物流装备行业的发展离上述的智能物流还有较远的路程要走，但是随着相关研发的投入，市场上已经逐渐开始出现支撑智能物流的产品。

·??????? 箱（盒）式超高速自动仓库

该立库的单巷道中同时设置多台堆垛机，运用先进的同步协调控制技术使其在各自独立的作业中互不干涉。巷道内的堆垛机为上下两层结构，同时作业，其入出库处理能力可达2200箱（盒）/小时。同时它也是集存储、输送、分拣于一体的新型配送系统，完全实现了分拣、集货等环节的自动化。其中，分拣系统采用了立体化的三维布局，与以往的平面布局相比，既节省空间又节约了人力。

·??????? 第三代物流机器人

第三代物流机器人实现了从自动化到智能化的转变，它们由移动车体、机械臂和机械手组成，具有高度自主性，能够完成多种功能如物体识别、抓取分拣及运输，在效率和功能上远超第二代，可满足智能物流对于设备高柔性自动化的需求。

·??????? 全方位传送带分拣系统

以往的传送带只能按固定的路线传送物品，并且对物品的形状规格也有要求，这显然无法满足柔性、智能化的生产物流要求。市场上推出的全方位传送带，以互锁方式相互交错，由全长销杆组装在一起，可以实现物品在传送面上全方位的移动，彼此之间可以互不干扰，同时通过箱子上的RFID可以替代人工拣选，大大提高了物流作业效率。

·??????? AR智慧物流系统

在这个系统中，分拣工作人员戴上AR眼镜，可以直观看到商品的质量、体积等各种信息，进行快速分拣。系统会指导工作人员按照最优路线行走，迅速找到货架上的商品，并进行扫描。之后，AR眼镜还能帮助工作人员迅速地完成质量检测、包装等工作。这样的系统对于多零件、个性化的产品定制化生产有很大帮助，可以实现智能化。

·??????? 手持式智能读码器

各种条码已经广泛地用于工厂，快速并且准确地识别条码信息有助于加快物流智能化。行业中推出的基于图像的ID读码器，可对具有不同大小、质量、打标或印刷方法的直接部件标识、二维码以及一维码进行解码。通过配备高级液态镜头成像系统和柔性照明技术，它能够解码各种各样表面上最难以辨别的直接部件标识。配备以太网通信和工业协议，可轻松集成工业自动化设备，能够快速、高效地执行安装和维护。同时，配备现场可交换通信模块，通过一个读码器可以满足客户特定的以及不断变化的通信需求。

五、智能物流落地的几点建议

智能物流有着很好的发展前景，将配合智能制造彻底改变生产方式。但是在落地的过程中，特别是在中国，除了技术层面的壁垒，仍然有诸多挑战和难点需要克服。对此提几点落地的建议以供参考。

1.重流程

在智能物流的落地过程中，流程再造和优化是重中之重。国内企业常常不重视流程方面的分析，而更愿意投资昂贵的设备，但是投资硬件并不能让企业直接找到流程上的不足，只有持续不断进行流程优化，才能把企业内部不合理的东西深挖出来，通过两化融合实现智能制造。

2.重规划

在智能物流落地方法上，企业需要制定相应的智能物流战略，根据愿景制定相应的行动计划，由此确定整体发展路径。

3.重标准

目前，我国政府对于两化融合、《中国制造2025》非常支持，许多企业大力度地投入研发，希望立起行业标杆，在下一个工业时代中成为弄潮儿。但在把项目做大做强前，企业需要关注相应标准的制定，强调国家级标准的重要性。当前的工业4.0标准尚未完全清晰，行业不仅要重视国际方面的进展，也要加强国内物流标准化建设，比如集装单元标准化、通讯协议标准化。这些看似小的问题如果得不到解决，不仅降低了物流效率，也极大阻碍智能物流发展。

4. ?重数据产权与安全

未来的经济是数字经济，未来的社会是数字社会。在推动智能物流落地的过程中，企业应当数字化所有流程，只有这样才能更好地去控制和优化流程。而这将使数据变得至关重要，数据成为新一代的“石油”，谁拥有数据，谁就占据了主动权和话语权。当如此多的数据被产生，并且成为一种稀缺资源时，大数据产权和数据安全是不可避免的问题，这需要有完善的法律和技术手段去保护。

不论市场上有哪些“热词”(Buzz Word)或者热潮，制造企业都不能再盲目跟风，而是应当保持冷静与理智，以免事与愿违。

早在两年前的2016年，智能制造热潮就席卷神州大地。这既是工业4.0热潮的延续和“深度本地化”，又是《中国制造2025》推进过程中最大的热点。

制造企业推进智能制造，需要把握以下五项基本原则：

1

智能制造中的“智能”还处于Smart阶段，智能制造(Smart manufacturing)系统具有数据采集、数据处理和数据分析的能力，能够实现闭环反馈。智能制造的未来趋势是实现“Intelligent”，实现自主学习、自主决策和优化提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造，并不仅仅包括生产制造环节的智能化，而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用，是推进智能制造的基础和前提条件。

2

智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造(3D打印，包含设备、材料、工艺)、云计算、电子商务、EDI(电子数据交换)、PLC、DCS、自动识别技术(RFID、条码、机器视觉)、数控系统、大数据分析(包括工业大数据)、 虚拟现实/增强现实、Digital twin(数字映射，包括产品、设备、车间)、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成(EAI、ESB)等技术。需要明确的是，部分技术还处于发展的初期阶段，制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。

3

那些将机器人应用和无人工厂说成是工业4.0的说法是错误的。企业在建设智能工厂时，要整体考虑智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等，而不仅仅是某些工位的“机器换人”。

智能化生产线能够实现柔性的自动化，快速切换生产多种产品，或者可以混线生产多种产品，能够实现生产数据、质量数据的自动采集，并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。

4

必须做好整体规划

选择适合企业自身特点的实施方案

有效规避风险

① 推进智能制造需要解决更加复杂的、纵横交错的信息集成问题，例如IT系统与自动化系统的信息集成、供应链的数据交换；

② 推进智能制造需要处理来源多样的异构数据，包括各种来自设备、产品、社交网络和信息系统的海量数据，需要确保基础数据的准确性；

③ 推进智能制造需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门，甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。

因此，制造企业必须充分认识到推进智能制造的复杂性、艰巨性和长期性。制造企业应当做好相关技术的培训，选择有实战经验的智能制造咨询服务机构，共同规划推进智能制造的蓝图。

在整体规划的指导下，选择对于企业最有可能迅速见效的突破口优先实施。比如，推进基于物联网的预测性维护服务，促进企业已销售的产品的配件销售，提高客户服务满意度；或者通过实现生产线的智能化，提高设备的整体绩效和产品合格率；通过建立企业级BOM平台，实现产品的在线定制等。

5

推进信息化是个系统工程，推进信息化与工业化深度融合是一个更大的系统工程，而推进智能制造更是一个非常复杂的系统工程，涉及到诸多工业软件的集成应用，涉及到智能装备应用、设备联网、数据采集、数据分析和业务流程优化，并且需要与推进精益管理结合起来推进。

因此，制造企业需要建立自身的专业队伍，融合信息化、自动化和管理人才，并选择若干长期的战略合作伙伴，包括咨询服务机构、智能制造的整体集成商、解决方案提供商和服务商等。

制造企业在推进智能制造项目时，必须注意选择在企业所在行业具有实施和服务经验，产品具有开放性和可扩展性，具有本地化服务能力的解决方案提供商，选择具有良好的沟通能力、项目管理能力和丰富行业经验的项目经理。在推进智能工厂项目时，尤其需要考虑解决方案提供商是否具备软件、硬件和自动化的综合实力。

总之，推进智能制造，既要积极布局前沿技术的应用，又要夯实基础，务实推进。纵观中国制造业推进信息技术应用三十多年的历程，经历了一个又一个的“工程”，从“会计电算化”、“甩图板”、CIMS工程、“两甩(甩图纸、甩账表)”到制造业信息化工程；产生了一次又一次的“热潮”，从财务软件、CAD、ERP、ASP、云计算、电子商务等，既有政府的积极推进，也有国内外主流厂商的推波助澜。

不少制造企业在条件还不具备、对新兴技术认识还不清晰的情况下，就盲目上马应用一些技术尚不成熟的信息化单元系统，实施与应用也不到位，最终形成了很多信息化孤岛，没有达到预期目标，甚至多次推倒重来。

因此，不论市场上有哪些“热词”(Buzz Word)或者热潮，制造企业都不能再盲目跟风，而是应当保持冷静与理智，以免事与愿违。希望广大制造企业参考上述五项基本原则，在提升基础管理水平的基础上循序渐进，积极、稳妥地推进智能制造，从而真正取得实效。

MES系统的这四大能力是企业构建智能工厂的目标，MES系统首先在对工厂各个环节生产数据实时采集功能的基础上，对数据进行跟踪、管理与统计分析，从而进一步帮助企业将工厂生产网络化、透明化、无纸化以及精细化落地。具体如下：

MES系统是通过应用工业互联网技术帮助企业实现智能工厂车间网络化能力的提升。毕竟在信息化时代，制造环境的变化需要建立一种面向市场需求具有快速响应机制的网络化制造模式。

MES系统集成车间设备，实现车间生产设备的集中控制管理，以及生产设备与计算机之间的信息交换，彻底改变以前数控设备的单机通讯方式，MES系统帮助企业智能工厂进行设备资源优化配置和重组，大幅提高设备的利用率。
MES系统提高智能工厂车间透明化能力。对于已经具备ERP、MES等管理系统的企业来说，需要实时了解车间底层详细的设备状态信息，而打通企业上下游和车间底层是绝佳的选择，MES系统通过实时监控车间设备和生产状况，标准ISO报告和图表直观反映当前或过去某段时间的加工状态，使企业对智能工厂车间设备状况和加工信息一目了然。并且及时将管控指令下发车间，实时反馈执行状态，提高车间的透明化能力。
坦白地说，MES系统是通过采用PDM、PLM、三维CAPP等技术提升数字化车间无纸化能力。当MES系统与PDM、PLM、三维CAPP等系统有机结合时，就能通过计算机网络和数据库技术，把智能工厂车间生产过程中所有与生产相关的信息和过程集成起来统一管理，为工程技术人员提供一个协同工作的环境，实现作业指导的创建、维护和无纸化浏览，将生产数据文档电子化管理，避免或减少基于纸质文档的人工传递及流转，保障工艺文档的准确性和安全性，快速指导生产，达到标准化作业。
综上所述，MES系统能够助力企业实现精细化管理、敏捷化生产、满足市场个性化的需求。