《智能制造典型场景参考指引(2024年版)》
2024-11-30 工业和信息化部智能制造典型场景是智能工厂的基本组成单元,面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节核心问题,通过新一代信息技术与先进制造技术的深度融合,部署智能制造装备、工业软件和系统,实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。根据十余年来我国智能制造探索实践,结合技术创新和融合应用发展趋势,凝练总结了15 个环节的40 个智能制造典型场景,作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设等工作的参考指引。
一、工厂建设
1. 工厂数字化设计与交付
面向工厂规划、工艺布局、产线设计、物流规划等业务活动,针对工厂设计建设周期长、布局不合理等问题,搭建工厂数字化设计与交付平台,应用建筑信息模型、物流和动线仿真、生产系统建模等技术,开展工厂数字化设计和建设,实现工厂数字化交付,缩短工厂建设周期。
2. 数字孪生工厂运营优化
面向基础设施运维、运营管理等业务活动,针对信息孤岛难打通、集成管控难度大等问题,应用建模仿真、异构模型融合等技术,构建设备、产线、车间、工厂等不同层级的数字孪生系统,通过物理世界和虚拟空间的实时映射和交互,实现工厂运营持续优化。
二、产品设计
3. 产品数字化研发设计
面向需求分析、概念设计、产品设计等业务活动,针对产品研发周期长、设计质量控制难等问题,基于数字化设计仿真工具和知识/模型库,应用多学科联合建模、物性表征与分析等技术,开展产品结构、性能、配方等设计与验证,大幅缩短产品研制周期,提高设计质量。
4. 虚拟验证与中试
面向产品验证、中试等业务活动,针对新产品验证周期长、熟化成本高等问题,搭建虚实融合的试验验证环境,应用多物理场仿真、可靠性分析、AR/VR 等技术,通过全虚拟或半虚拟的试验验证,降低验证与中试成本,加速产品熟化。
三、工艺设计
5. 工艺数字化设计
面向工艺规划、产线设计等业务活动,针对工艺设计效率低、验证成本高等问题,基于工艺设计仿真工具、工艺知识库和行业工艺包等,应用工艺机理建模、流程模拟等技术,实现工艺设计快速迭代优化,缩短工艺定型周期。
6. 可制造性设计
面向工艺审查、可制造性改进等业务活动,针对产品试制周期长、加工装配效率低等问题,打通产品研发、工艺设计、生产作业等环节数据,基于产品物理特征与制造能力关联分析,全面评价与及时改进产品和工艺设计的可加工性、可装配性和可维护性。
四、计划调度
7. 生产计划优化
面向销售订单预测、生产计划制定等业务活动,针对订单需求预测难、交付周期长等问题,构建生产计划系统,打通采购、生产和仓储物流等管控系统,应用多目标多约束求解、产能动态规划等技术,实现生产计划优化和动态调整,缩短订单交付周期。
8. 智能排产调度
面向作业排程、资源调度、生产准备等业务活动,针对资源利用率低、交付不及时等问题,建设智能排产调度系统,应用多约束排产建模、多目标排产寻优等技术,实现多目标、多扰动情况下排产优化与资源动态调度,缩短产品生产周期,提升资源利用效率。
五、生产作业
9. 产线柔性配置
面向产线建设、产线改造等业务活动,针对个性化需求响应慢、产线换线时间长等问题,部署智能制造装备与系统,应用产线模块化重构、柔性物流运输等技术,根据订单、工况、库存等变化,实现产线快速调整和按需配置。
10. 人机协同作业
面向复杂产品加工、装配等业务活动,针对传统生产方式协同效率低、作业安全风险高等问题,部署工业机器人等智能制造装备,构建人机协同作业单元和管控系统,应用智能交互、自主规划、风险感知和安全防护等技术,实现加工、装配、分拣、物流等过程人机高效协同。
11. 工艺动态优化
面向离散行业工艺控制、工艺参数调优等业务活动,针对工艺/设备参数动态调优难等问题,建设智能产线和工艺在线优化系统,应用设备机理与数据混合建模、多设备联合寻优等技术,实现工艺过程和设备参数在线优化,提高产品质量一致性。
12. 先进过程控制
面向流程行业生产过程控制、工艺参数优化等业务活动,针对复杂工艺过程参数波动大、控制效果差等问题,基于先进过程控制、实时优化等系统,应用模型预测控制、多目标寻优等技术,实现精准、实时和闭环的工艺流程控制优化,稳定产品质量,提高产出率。
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