1、制造工藝的分析與優(yōu)化
在新工廠建設時，首先需要根據企業(yè)在產業(yè)鏈的定位，擬生產的主要產品、生產類型(單件、小批量多品種、大批量少品種等)、生產模式(離散、流程及混合制造)、核心工藝(例如機械制造行業(yè)的熱加工、冷加工、熱處理等)，以及生產綱領，對加工、裝配、包裝、檢測等工藝進行分析與優(yōu)化。企業(yè)需要充分考慮智能裝備、智能產線、新材料和新工藝的應用對制造工藝帶來的優(yōu)化。同時，企業(yè)也應當基于綠色制造和循環(huán)經濟的理念，通過工藝改進節(jié)能降耗、減少污染排放;還可以應用工藝仿真軟件，來對制造工藝進行分析與優(yōu)化。
光伏產業(yè)鏈
2、數據采集
生產過程中需要及時采集產量、質量、能耗、加工精度和設備狀態(tài)等數據，并與訂單、工序、人員進行關聯，以實現生產過程的全程追溯。出現問題可以及時報警，并追溯到生產的批次、零部件和原材料的供應商。此外，還可以計算出產品生產過程產生的實際成本。有些行業(yè)還需要采集環(huán)境數據，如溫度、濕度、空氣潔凈度等數據。
企業(yè)需要根據采集的頻率要求來確定采集方式，對于需要高頻率采集的數據，應當從設備控制系統(tǒng)中自動采集。企業(yè)在進行智能工廠規(guī)劃時，要預先考慮好數據采集的接口規(guī)范，以及SCADA(監(jiān)控和數據采集)系統(tǒng)的應用。不少廠商開發(fā)了數據采集終端，可以外接在機床上，解決老設備數據采集的問題，企業(yè)可以進行選型應用。
通過數據采集準確了解設備狀態(tài)
3、設備聯網
實現智能工廠乃至工業(yè)4.0，推進工業(yè)互聯網建設，實現MES應用，重要的基礎就是要實現M2M，也就是設備與設備之間的互聯，建立工廠網絡。那么，設備與設備之間如何互聯?采用怎樣的通信方式(有線、無線)、通信協(xié)議和接口方式?采集的數據如何處理?這些問題企業(yè)應當建立統(tǒng)一的標準。
設備聯網示意圖
在此基礎上，企業(yè)可以實現對設備的遠程監(jiān)控，機床聯網之后，可以實現DNC(分布式數控)應用。設備聯網和數據采集是企業(yè)建設工業(yè)互聯網的基礎。
4、工廠智能物流
推進智能工廠建設，生產現場的智能物流十分重要，尤其是對于離散制造企業(yè)。智能工廠規(guī)劃時，要盡量減少無效的物料搬運。很多優(yōu)秀的制造企業(yè)在裝配車間建立了集中揀貨區(qū)(Kitting Area)，根據每個客戶訂單集中配貨，并通過DPS(Digital Picking System)方式進行快速揀貨，配送到裝配線，消除了線邊倉。
標致雪鐵龍工廠裝配車間的集中揀貨和RGV應用
離散制造企業(yè)在兩道機械工序之間可以采用帶有導軌的工業(yè)機器人、桁架式機械手等方式來傳遞物料，還可以采用AGV、RGV(有軌穿梭車)或者懸掛式輸送鏈等方式傳遞物料。在車間現場還需要根據前后道工序之間產能的差異，設立生產緩沖區(qū)。立體倉庫和輥道系統(tǒng)的應用，也是企業(yè)在規(guī)劃智能工廠時，需要進行系統(tǒng)分析的問題。
5、生產質量管理
提高質量是工廠管理永恒的主題，在智能工廠規(guī)劃時，生產質量管理更是核心的業(yè)務流程。質量保證體系和質量控制活動必須在生產管理信息系統(tǒng)建設時統(tǒng)一規(guī)劃、同步實施，貫徹質量是設計、生產出來，而非檢驗出來的理念。
質量控制在信息系統(tǒng)中需嵌入生產主流程，如檢驗、試驗在生產訂單中作為工序或工步來處理;質量審理以檢驗表單為依據啟動流程開展活動;質量控制的流程、表單、數據與生產訂單相互關聯、穿透;按結構化數據存儲質量記錄，為產品單機檔案提供基本的質量數據，為質量追溯提供依據;構建質量管理的基本工作路線：質量控制設置-檢測-記錄-評判-分析-持續(xù)改進;質量控制點需根據生產工藝特點科學設置，質量控制點太多影響效率，太少使質量風險放大;檢驗作為質量控制的活動之一，可分為自檢、互檢、專檢，也可分為過程檢驗和終檢;質量管理還應關注質量損失，以便從成本的角度促進質量的持續(xù)改進。對于采集的質量數據，可以利用SPC系統(tǒng)進行分析。制造企業(yè)應當提升對QIS(質量管理信息系統(tǒng))的重視程度。
三星的生產質量管理實踐
6、設備管理
設備是生產要素，發(fā)揮設備的效能(OEE—設備綜合效率)是智能工廠生產管理的基本要求，OEE的提升標志產能的提高和成本的降低。生產管理信息系統(tǒng)需設置設備管理模塊，使設備釋放出高的產能，通過生產的合理安排，使設備尤其是關鍵、瓶頸設備減少等待時間;在設備管理模塊中，要建立各類設備數據庫，設置編碼，及時對設備進行維保;通過實時采集設備狀態(tài)數據，為生產排產提供設備的能力數據;企業(yè)應建立設備的健康管理檔案，根據積累的設備運行數據建立故障預測模型，進行預測性維護，大大地減少設備的非計劃性停機;要進行設備的備品備件管理。
通過預測性維護盡早發(fā)現設備的故障隱患
7、智能廠房設計
智能工廠的廠房設計需要引入BIM(建筑信息模型)，通過三維設計軟件進行建筑設計，尤其是水、電、汽、網絡、通信等管線的設計。同時，智能廠房要規(guī)劃智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)、智能采光與照明系統(tǒng)、通風與空調系統(tǒng)、智能安防報警系統(tǒng)、智能門禁一卡通系統(tǒng)、智能火災報警系統(tǒng)等。采用智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，通過人臉識別技術以及其他圖像處理技術，可以過濾掉視頻畫面中無用的或干擾信息、自動識別不同物體和人員，分析抽取視頻源中關鍵有用信息，判斷監(jiān)控畫面中的異常情況，并以快和佳的方式發(fā)出警報或觸發(fā)其它動作。
智能工廠的廠房布局
整個廠房的的工作分區(qū)(加工、裝配、檢驗、進貨、出貨、倉儲等)應根據工業(yè)工程的原理進行分析，可以使用數字化制造仿真軟件對設備布局、產線布置、車間物流進行仿真。在廠房設計時，還應當思考如何降低噪音，如何能夠便于設備靈活調整布局，多層廠房如何進行物流輸送等問題。
8、智能裝備的應用
制造企業(yè)在規(guī)劃智能工廠時，必須高度關注智能裝備的新發(fā)展。機床設備正在從數控化走向智能化，實現邊測量、邊加工，對熱變形、刀具磨損產生的誤差進行補償，企業(yè)也開始應用車銑復合加工中心，很多企業(yè)在設備上下料時采用了工業(yè)機器人。
未來的工廠中，金屬增材制造設備將與切削加工(減材)、成型加工(等材)等設備組合起來，極大地提高材料利用率。除了六軸的工業(yè)機器人之外，還應該考慮SCARA機器人和并聯機器人的應用，而協(xié)作機器人則將會出現在生產線上，配合工人提高作業(yè)效率。
增材制造設備與切削加工設備組合應用的智能制造單元
9、智能產線規(guī)劃
智能產線是智能工廠規(guī)劃的核心環(huán)節(jié)，企業(yè)需要根據生產線要生產的產品族、產能和生產節(jié)拍，采用價值流圖等方法來合理規(guī)劃智能產線。智能產線的特點是：在生產和裝配的過程中，能夠通過傳感器、數控系統(tǒng)或RFID自動進行生產、質量、能耗、設備績效(OEE)等數據采集，并通過電子看板顯示實時的生產狀態(tài)，能夠防呆防錯;通過安燈系統(tǒng)實現工序之間的協(xié)作;生產線能夠實現快速換模，實現柔性自動化;能夠支持多種相似產品的混線生產和裝配，靈活調整工藝，適應小批量、多品種的生產模式;具有一定冗余，如果生產線上有設備出現故障，能夠調整到其他設備生產;針對人工操作的工位，能夠給予智能的提示，并充分利用人機協(xié)作。
設計智能產線需要考慮如何節(jié)約空間，如何減少人員的移動，如何進行自動檢測，從而提高生產效率和生產質量。企業(yè)建立新工廠非常強調少人化，因此要分析哪些工位應用自動化設備及機器人，哪些工位采用人工。對于重復性強、變化少的工位盡可能采用自動化設備，反之則采用人工工位。
三菱電機名古屋制作所的電磁閥智能產線
MES(制造執(zhí)行系統(tǒng))是智能工廠規(guī)劃落地的著力點，MES是面向車間執(zhí)行層的生產信息化管理系統(tǒng)，上接ERP系統(tǒng)，下接現場的PLC程控器、數據采集器、條形碼、檢測儀器等設備。MES旨在加強MRP計劃的執(zhí)行功能，貫徹落實生產策劃，執(zhí)行生產調度，實時反饋生產進展;
面向生產一線工人：指令做什么、怎么做、滿足什么標準，什么時候開工，什么時候完工，使用什么工具等等;記錄“人、機、料、法、環(huán)、測”等生產數據，建立可用于產品追溯的數據鏈;反饋進展、反饋問題、申請支援、拉動配合等;
面向班組：發(fā)揮基層班組長的管理效能，班組任務管理和派工;
面向一線生產保障人員：確保生產現場的各項需求，如料、工裝刀量具的配送，工件的周轉等等。
為提高產品準時交付率、提升設備效能、減少等待時間，MES系統(tǒng)需導入生產作業(yè)排程功能，為生產計劃安排和生產調度提供輔助工具，提升計劃的準確性。在獲取產品制造的實際工時、制造BOM信息的基礎上，企業(yè)可以應用APS(先進生產排程)軟件進行排產，提高設備資源的利用率和生產排程的效率。
MES是智能工廠的樞紐
11、能源管理
為了降低智能工廠的綜合能耗，提高勞動生產率，特別是對于高能耗的工廠，進行能源管理是非常有必要的。采集能耗監(jiān)測點(變配電、照明、空調、電梯、給排水、熱水機組和重點設備)的能耗和運行信息，形成能耗的分類、分項、分區(qū)域統(tǒng)計分析，可以對能源進行統(tǒng)一調度、優(yōu)化能源介質平衡，達到優(yōu)化使用能源的目的。
同時，通過采集重點設備的實時能耗，還可以準確知道設備的運行狀態(tài)(關機、開機還是在加工)，從而自動計算OEE。通過感知設備能耗的突發(fā)波動，還可以預測刀具和設備故障。此外，企業(yè)也可以考慮在工廠的屋頂部署光伏系統(tǒng)，提供部分能源。
三菱電機福山制作所的節(jié)能案例
施耐德電氣的Ecostructure平臺提供了企業(yè)能效管理的整體解決方案;三菱電機則提出了能源JIT理念，福山制作所對空調系統(tǒng)、空壓機、鍋爐等耗能設備進行重點監(jiān)控，對于非生產時間的能耗進行追溯，對生產線每個工位的能耗進行檢測，將節(jié)能的責任分配到班組，從而節(jié)約能源。
12、生產無紙化
生產過程中工件配有圖紙、工藝卡、生產過程記錄卡、更改單等紙質文件作為生產依據。隨著信息化技術的提高和智能終端成本的降低，在智能工廠規(guī)劃可以普及信息化終端到每個工位，結合輕量化三維模型和MES系統(tǒng)，操作工人將可在終端接受工作指令，接受圖紙、工藝、更單等生產數據，可以靈活第適應生產計劃變更、圖紙變更和工藝變更。有很多廠商提供工業(yè)平板顯示器，甚至可以利用智能手機作為終端，完成生產信息查詢和報工等工作。
通過工業(yè)平板顯示工藝過程卡
13、工業(yè)安全
企業(yè)在進行新工廠規(guī)劃時，需要充分考慮各種安全隱患，包括機電設備的安全，員工的安全防護，設立安全報警裝置等安防設施和消防設備。同時，隨著企業(yè)應用越來越多的智能裝備和控制系統(tǒng)，并實現設備聯網，建立整個工廠的智能工廠系統(tǒng)，隨之而來的安全隱患和風險也會迅速提高，現在已出現了專門攻擊工業(yè)自動化系統(tǒng)的病毒。因此，企業(yè)在做智能工廠規(guī)劃時，也必須將工業(yè)安全作為一個專門的領域進行規(guī)劃。
工業(yè)安全涉及諸多領域
14、精益生產
精益生產的核心思想是消除一切浪費，確保工人以高效的方式進行協(xié)作。很多制造企業(yè)采取按訂單生產或按訂單設計，滿足小批量、多品種的生產模式。智能工廠需要實現零部件和原材料的準時配送，成品和半成品按照訂單的交貨期進行及時生產，建立生產現場的電子看板，通過拉動方式組織生產，采用安東系統(tǒng)及時發(fā)現和解決生產過程中出現的異常問題;同時，推進目視化、快速換模。很多企業(yè)采用了U型的生產線和組裝線，建立了智能制造單元。推進精益生產是一個持續(xù)改善的長期過程，要與信息化和自動化的推進緊密結合。
持續(xù)推進精益體系建設
15、人工智能技術應用
人工智能技術正在被不斷地被應用到圖像識別、語音識別、智能機器人、故障診斷與預測性維護、質量監(jiān)控等各個領域，覆蓋從研發(fā)創(chuàng)新、生產管理、質量控制、故障診斷等多個方面。在智能工廠建設過程中，應當充分應用人工智能技術。
例如，可以利用機器學習技術，挖掘產品缺陷與歷史數據之間的關系，形成控制規(guī)則，并通過增強學習技術和實時反饋，控制生產過程減少產品缺陷。同時集成專家經驗，不斷改進學習結果。利用機器視覺代替人眼，提高生產柔性和自動化程度，提升產品質檢效率和可靠性。IBM開展了通過人工智能算法來分析質量問題，并找出改進措施的實踐，取得了實效。
IBM應用人工智能技術進行質量改進
16、生產監(jiān)控與指揮系統(tǒng)
流程行業(yè)企業(yè)的生產線配置了DCS系統(tǒng)或PLC控制系統(tǒng)，通過組態(tài)軟件可以查看生產線上各個設備和儀表的狀態(tài)，但絕大多數離散制造企業(yè)還沒有建立生產監(jiān)控與指揮系統(tǒng)。
實際上，離散制造企業(yè)也非常需要建設集中的生產監(jiān)控與指揮系統(tǒng)，在系統(tǒng)中呈現關鍵的設備狀態(tài)、生產狀態(tài)、質量數據，以及各種實時的分析圖表。在一些國際廠商的MES軟件系統(tǒng)中，設置了MII(Manufacturing Ingetration and Intelligence)模塊，其核心功能就是呈現出工廠的關鍵KPI數據和圖表，輔助決策。
美的工廠的生產指揮大屏
17、數據管理
數據是智能工廠建設的血液，在各應用系統(tǒng)之間流動。在智能工廠運轉的過程中，會產生設計、工藝、制造、倉儲、物流、質量、人員等業(yè)務數據，這些數據可能分別來自ERP、MES、APS、WMS、QIS等應用系統(tǒng)。因此，在智能工廠的建設過程中，需要一套統(tǒng)一的標準體系來規(guī)范數據管理的全過程，建立數據命名、數據編碼和數據安全等一系列數據管理規(guī)范，保證數據的一致性和準確性。
另外，必要時，還應當建立專門的數據管理部門，明確數據管理的原則和構建方法，確立數據管理流程與制度，協(xié)調執(zhí)行中存在的問題，并定期檢查落實優(yōu)化數據管理的技術標準、流程和執(zhí)行情況。企業(yè)需要規(guī)劃邊緣計算、霧計算、云計算的平臺，確定哪些數據在設備端進行處理，哪些數據需要在工廠范圍內處理，哪些數據要上傳到企業(yè)的云平臺進行處理。
某企業(yè)的數據分析平臺
18、勞動力管理
在智能工廠規(guī)劃中，還應當重視整體人員績效的提升。設備管理有OEE，人員管理同樣有整體績效-OLE(整體勞動效能)。通過對整體勞動效能指標的分析，可以清楚了解勞動力績效，找出人員績效改進的方向和辦法，而分析勞動力績效的基礎是及時、完整、真實的數據。通過考勤機、排班管理軟件、MES系統(tǒng)等實時收集的考勤、工時和車間生產的基礎數據，用數據分析的手段，可以衡量人工與資源(如庫存或機器)在可用性、績效和質量方面的相互關系。讓決策層對工廠的勞動生產率和人工安排具備實時的可視性，通過及時準確地考勤數據分析評估出勞動力成本和服務水平，從而實現整個工廠真正的人力資本優(yōu)化和整體勞動效能的提高。
推進對勞動力的精益管理(來源：Kronos)
總之，要做好智能工廠的規(guī)劃，需要綜合運用這“十八般武藝”，從各個視角綜合考慮，從投資預算、技術先進性、投資回收期、系統(tǒng)復雜性、生產的柔性等多個方面進行綜合權衡、統(tǒng)一規(guī)劃，從一開始就避免產生新的信息孤島和自動化孤島，才能確保做出真正可落地，既具有前瞻性，具有實效性的智能工廠規(guī)劃方案。同時，還可以基于這些維度來建立智能工廠的評估體系。
智能工廠的規(guī)劃是一個十分復雜的系統(tǒng)工程，需要企業(yè)的生產、工藝、IT、自動化、設備和精益等部門通力協(xié)作;同時，也需要引入專業(yè)的工廠設計和智能制造咨詢服務機構深入合作。
