智能制造-互联互通、全流程数据资源沉淀（效率提升/成本控制/质量保证/创新服务）

企业产品进化

过程进化

企业生态进化

软件定义一切（虚实融合，整体连接）

企业过程进化

工艺仿真模拟

采购优化

柔性制造

智能监测

智慧仓储及物流

销售预测

业务流程优化

故障及风险预警

远程运维/诊断

产品/物料溯源

增加客户价值

数据增值服务

集成与协作

数据获取与处理

数字孪生

建模与仿真技术

工业机器人

智能控制

智能调度

工业互联网平台

核心技术

增产效益:（实际产量-目标产量）*目标单价*目标单耗

节降效益:（目标单价-实际单价）*实际单耗*实际产量

生产边际贡献

原粉收率:原粉收率=成品克数/原粉单耗克数

单耗/累计单耗。单耗=耗用量/产量

生产效益

生产总成本

车间成本

产品成本

设备折旧率

设备故障率

还有研发费用、报废材料、滞库材料等成本

生产成本

生产计划（产量、计划量、计划完成率、计划批次）

生产周期（制造周期、在制品天数）

按时交货率、缺货次数/缺货率，产能利用率，劳动生产率，投入产出率，产品合格率/半成品合格率/各工序返工率

生产计划

指标体系(https://www.zhihu.com/question/64657395/answer/541032530)

破解“多品种、小批量”困局——智造单元+智能物流仓储

以产品差异化突出重围——数字化设计+大规模定制平台

抓住产品后市场的广阔空间——PLM+智能远程运维服务

应用场景

智能设计：产品设计、工艺设计、工艺优化、样品制造、检测检验等一系列过程。传统的研发设计流程是以模块分立形式，按照顺序完成开发，产品开发周期长且质量得不到保证。而数字化设计借助计算机辅助设计软件（CAX）、三维设计与建模工具等技术能够赋予企业将研发过程全面数字化、模型化，实现研发设计流程的高度集成、协同与融合，大幅缩短产品开发周期，降低开发风险和开发费用。目前CAX类软件在国内制造业企业中已有一定程度应用基础，但从发展趋势及与智能制造系统的契合程度来看，第三代产品设计语言MBD（基于模型的设计）技术将成为数字化设计的主武器，MBD的应用将打通数字化设计与数字化制造，使三维模型成为制造的唯一数据源，让产品模型在整个生命周期得到充分利用。

智能制造单元：针对离散加工现场，将一组能力相近的加工设备和辅助设备进行模块化、集成化、一体化的聚合，使其具备多品种少批量产品的生产输出能力。对于离散制造领域的中小型企业来说，打造智能制造单元是开启智能化道路行之有效的切入点，其最大的作用在于提升设备开动率，加快生产节奏，“简单粗暴”的通过增加产出来提升企业收益。“智造单元”是一种模块化的小型数字化工厂实践，整个单元由自动化模块、信息化模块和智能化模块三部分组成，以“最小的数字化工厂”实现企业在多品种小批量乃至单件自动化的生产智能化。

生产全过程数字化：生产全过程数字化是将“人、机、料、法、环”五个层面的数据连接、融合并形成一个完整的闭环系统，通过对生产全过程数据的采集、传输、分析、决策，优化资源动态配置，提升产品质量管控。生产全过程数字化需要企业在人员配备、自动化设备、设备连接、环境感知等各方面具备良好的基础，即前文中提到的智能“神经系统”包含的要素必须齐全。在此基础上，生产全过程数字化的重点工作是打通各种数据流，包括从生产计划到生产执行（ERP与MES）的数据流、MES与控制设备和监视设备之间的数据流、现场设备与控制设备之间的数据流。有条件的企业可以自主研发或委托开发生产数字化集成平台，将不同生产环节的设备、软件和人员无缝地集成为一个协同工作的系统，实现互联、互通、互操作

制造过程控制优化是指通过大数据、人工智能等方法，结合智能机器人、人机协同等新兴技术，实现装配过程的自动化和智能化

智能供应链是制造业中极为重要的一环，如果说通信网络是智能制造系统的神经纤维，那么物流仓储则可视为智能制造系统的血管。智能物流仓储系统的应用能够使原材料、辅助物料、在制品、制成品等物理对象在各个生产工序间顺畅流转，并通过提升仓库货位利用效率、提高仓储作业的灵活性与准确性、合理控制库存总量、降低物流仓储人员需求数量等方式大幅压缩物流仓储成本。架构分为设备层、操作层、企业层，设备层包括仓储设备、物流设备、识别设备；操作层由WMS、WCS、TMS等软件构成；企业层则对接ERP、CRM、SCM等管理软件的采购、计划、库存、发货等模块，融入总系统的闭环中。

智能销售是所有企业的核心业务之一，智能制造系统中的销售智能化除了应用CRM等软件管理销售业务外，更为重要的是在订单获取层面发挥作用。在当前个性化需求日益旺盛的环境下，企业通过建立定制平台，能够将用户提前引入到产品的设计、生产过程中，通过差异化的定制参数、柔性化的生产，使个性化需求得到快速实现，以此提升品牌价值，增加用户粘性。与之相匹配的，企业应将定制平台与智能制造系统中的研发设计、计划排产、制造执行等模块实现协同与集成，实现从线上用户定制方案，到线下柔性化生产的全定制过程；在企业后台建立个性化产品数据库，应用大数据技术对用户的个性化需求特征进行挖掘和分析，并反馈到研发设计部门，优化产品及工艺，基于用户需求新趋势开展研发活动。

智能服务是指借助云服务、数据挖掘和智能分析等技术，捕捉、分析产品信息，更加主动、精准、高效的给用户提供服务，推动企业价值链向后延伸。远程运维服务即是典型的制造企业智能化服务模式，企业利用物联网、云计算、大数据等技术对生产并已投入使用的智能产品的设备状态、作业操作、环境情况等维度的数据进行采集、筛选、分析、储存和管理，基于上述数据的分析结果为用户提供产品的日常运行维护、预测性维护、故障预警、诊断与修复、运行优化、远程升级等服务。

智能管理是指ERP、MES、PLM等管理软件的应用使制造企业的管理更加准确、有效和科学

智能制造金字塔

企业联盟层

运行概念

设计工程

制造工程

集成、验证和确认

使用与支持

产品生命周期

DPD（（材料、元器件零件、组件、部件、子系统、系统、整机）

BOM/BOP（工艺流程+产品结构）

MBD（DMU）：CAD、CAE、CAPP、CAM、DNC）

IETM

生产系统设计

制造（工程研制和量产阶段）

测试

运行维护（MRO）

重构

资产管理和处置

产品生产周期

供应链管理

采办管理

物流管理

营销管理

产品价值周期

企业管理层（ERP：战略决策、综合业务、企业资源）

PLC、SCADA、DCS

控制执行层

智能设备层

整体框架

采购

销售

物流

市场

人事

战略

非生产相关部门

研发设计

工艺设计

样品构建

调试

产线设计

产品

由于工作环境较为恶劣，通常为简单、批量化的工作，因此自动化率可达90%以上。但其数字化程度相对较低，因为其虽然要求在达到一定精度内的大批量生产，但可通过库存来解决多数问题

冲压（钢板剪裁，冲压开孔，边缘造型，全局造型，特殊造型）

焊装是汽车质量分界点，工艺相对复杂，环境恶劣，部分操作要求带有计算机视觉的设备进行自动化激光点焊，自动化率可达80%~90%，但由于分拼线和表面调整线操作较为复杂，仍需人工操作。

焊接（地板线，侧位线，主线，表面调整线，四门两盖安装/表面质量检查）

工艺相对简单，由机器人按照既定轨迹喷涂即可，自动化率可达80%以上。但其过程少有复杂的数字化系统支持，因此数字化程度相对较低。

涂装（拆卸四门两盖，底漆喷涂，电涌，筛选，烘干，面漆喷涂）

由于零部件种类较多且不规则，使用机器人成本较高，因此较为依赖人工装配，自动化率在20%~30%左右，数字化特征较多体现在工时优化和质量检测方面。

总装（发动机，动力总成，娱乐系统，方向盘，座椅等进行拼装，加注汽油、玻璃水等进行测试后下线）

生产工程（汽车为例）

厂务

库存

品控-运营和维护

报废和回收

生产相关部门

价值1：生产系统的建模与仿真助力企业在产品、工艺、产线等方面研发与验证工作高效、低成本的推进

价值2：生产方式变更带动生产环节重构，生产敏捷性提升，生产有望实现从大批量标准化生产走向大批量的个性化生产

价值3：数字化促进企业上下游信息协同性提升、需求匹配度升高，企业内生产及销售的积极性提升，其生产及服务能力放大

价值体现

智能制造-互联互通、全流程数据资源沉淀（效率提升/成本控制/质量保证/创新服务）