内容介绍
读者对象:
智能制造建设企业决策层、高工,以及相关研究院所的研究人员。
目 录
案例1 海尔互联工厂创新与实践 1
1.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 1
1.2 智能制造案例基本情况 1
1.3 智能制造系统架构介绍 2
1.4 智能制造关键绩效指标 3
1.5 案例特点 4
1.6 智能制造实施步骤 5
1.7 智能制造标准化现状与需求 10
1.8 智能制造示范意义 12
1.9 下一步工作计划 13
案例2 服装个性化定制新模式 17
2.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 17
2.2 智能制造案例基本情况 17
2.3 智能制造系统架构介绍 18
2.4 智能制造关键绩效指标 20
2.5 案例特点 21
2.6 智能制造实施步骤 22
2.7 智能制造标准化现状与需求 27
2.8 智能制造示范意义 28
2.9 下一步工作计划 29
案例3 基于工业互联网的新型生物能源制取系统 35
3.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 35
3.2 智能制造案例基本情况 36
3.3 智能制造系统架构介绍 36
3.4 智能制造关键绩效指标 38
3.5 案例特点 39
3.6 智能制造实施步骤 40
3.7 智能制造标准化现状与需求 41
3.8 智能制造示范意义 42
3.9 下一步工作计划 42
案例4 直升机旋翼系统制造智能工厂 45
4.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 45
4.2 智能制造案例基本情况 45
4.3 智能制造系统架构介绍 46
4.4 智能制造关键绩效指标 47
4.5 案例特点 47
4.6 智能制造实施步骤 47
4.7 智能制造标准化现状与需求 55
4.8 智能制造示范意义 57
4.9 下一步工作计划 57
案例5 液晶电视智能检测系统 59
5.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 59
5.2 智能制造案例基本情况 60
5.3 智能制造系统架构介绍 60
5.4 智能制造关键绩效指标 63
5.5 案例特点 64
5.6 智能制造实施步骤 66
5.7 智能制造标准化现状与需求 68
5.8 智能制造示范意义 70
5.9 下一步工作计划 71
案例6 天津大学三维模型检索系统 73
6.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 73
6.2 智能制造案例基本情况 74
6.3 智能制造系统架构介绍 75
6.4 智能制造关键绩效指标 76
6.5 案例特点 77
6.6 智能制造实施步骤 78
6.7 智能制造标准化现状与需求 82
6.8 智能制造示范意义 83
6.9 下一步工作计划 84
案例7 传统钢结构制造业柔性制造技术转型升级 89
7.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 89
7.2 智能制造案例基本情况 89
7.3 智能制造系统架构介绍 90
7.4 智能制造关键绩效指标 92
7.5 案例特点 93
7.6 智能制造实施步骤 94
7.7 智能制造标准化现状与需求 107
7.8 智能制造示范意义 108
7.9 下一步工作计划 109
案例8 自主标准RFID在彩电智能制造中的应用 111
8.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 111
8.2 智能制造案例基本情况 111
8.3 智能制造系统架构介绍 112
8.4 智能制造关键绩效指标 113
8.5 案例特点 113
8.6 智能制造实施步骤 118
8.7 智能制造标准化现状与需求 119
8.8 智能制造示范意义 120
8.9 下一步工作计划 121
案例9 面向灌装生产线的WIA-FA智能制造系统 123
9.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 123
9.2 智能制造案例基本情况 124
9.3 智能制造系统架构介绍 125
9.4 智能制造关键绩效指标 127
9.5 案例特点 128
9.6 智能制造实施步骤 129
9.7 智能制造标准化现状与需求 137
9.8 智能制造示范意义 138
9.9 下一步工作计划 140
案例10 汽车齿轮智能制造生产线 141
10.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 141
10.2 智能制造案例基本情况 142
10.3 智能制造系统架构介绍 142
10.4 智能制造关键绩效指标 149
10.5 案例特点 150
10.6 智能制造实施步骤 154
10.7 智能制造标准化现状与需求 155
10.8 智能制造示范意义 160
10.9 下一步工作计划 160
案例11 电力装备电力拖动用高效率三相异步电动机定子部件数字化智能制造车间 163
11.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 163
11.2 电机定子组件智能制造案例基本情况 165
11.3 电机定子组件智能制造系统架构介绍 168
11.4 智能制造关键绩效指标 174
11.5 案例特点 174
11.6 智能制造实施步骤 176
11.7 案例的标准化现状与需求 178
11.8 案例的示范意义 179
11.9 下一步的工作计划 179
案例12 用户端电气元件智能制造设备 183
12.1 案例在智能制造系统架构中所处位置 183
12.2 智能制造案例基本情况 183
12.3 智能制造系统架构介绍 184
12.4 智能制造关键绩效指标 191
12.5 案例特点 192
12.6 智能制造实施步骤 194
12.7 智能制造标准化现状与需求 198
12.8 智能制造示范意义 200
12.9 下一步工作计划 201
案例13 数控机床信息安全 205
13.1 案例在智能制造系统架构中的位置 205
13.2 智能制造案例基本情况 206
13.3 智能制造系统架构介绍 206
13.4 智能制造关键绩效指标 209
13.5 案例特点 210
13.6 智能制造实施步骤 211
13.7 智能制造标准化现状与需求 212
13.8 智能制造示范意义 212
13.9 下一步工作计划 213
附录A 《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》全文 215
一、总体要求 215
二、建设思路 217
三、建设内容 224
四、组织实施 233
附件1:智能制造相关名词术语和缩略语 233
附件2:已发布、制定中的智能制造基础共性标准和关键技术标准 234
附录B 《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》编制说明 247
一、编制背景 247
二、编制原则 251
三、编制过程 252
四、重点问题说明 254
内容介绍:
为推动我国智能制造的发展,梳理智能制造的典型模式,归纳整理智能制造的标准化需求,并进一步推动我国的智能制造国际标准化进程,特此征集和编写了这本《智能制造标准案例集》,配合《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)解读》使用。 本书中的13个智能制造标准案例从《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》出发,明确了每个案例在智能制造系统架构中的位置,并通过梳理案例的实施步骤,对智能制造在智能工厂建设、信息安全、互联互通、智能服务等多个领域的标准化需求进行了分析。本案例集是10多家企业、研究院所和高校的实践集锦,全面展示了不同行业的企业开展智能制造探索与实践的具体做法和取得的成效,以及来自技术研发、生产制造、企业经营与管理第一线的标准化现状和需求整理。
作者介绍
上海交通大学博士,美国马里兰大学访问学者。IEC/SMB SG8工业4.0战略工作组、ISO/IEC JTC1 WG10 物联网工作组专家。任职于中国电子技术标准化研究院,参与过多项标准的研制工作。工信部智能制造专项《国家智能制造标准体系建设指南》制定的主要执行人之一。
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智能制造建设企业决策层、高工,以及相关研究院所的研究人员。
目录
目 录 案例1 海尔互联工厂创新与实践 1 1.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 1 1.2 智能制造案例基本情况 1 1.3 智能制造系统架构介绍 2 1.4 智能制造关键绩效指标 3 1.5 案例特点 4 1.6 智能制造实施步骤 5 1.7 智能制造标准化现状与需求 10 1.8 智能制造示范意义 12 1.9 下一步工作计划 13 案例2 服装个性化定制新模式 17 2.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 17 2.2 智能制造案例基本情况 17 2.3 智能制造系统架构介绍 18 2.4 智能制造关键绩效指标 20 2.5 案例特点 21 2.6 智能制造实施步骤 22 2.7 智能制造标准化现状与需求 27 2.8 智能制造示范意义 28 2.9 下一步工作计划 29 案例3 基于工业互联网的新型生物能源制取系统 35 3.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 35 3.2 智能制造案例基本情况 36 3.3 智能制造系统架构介绍 36 3.4 智能制造关键绩效指标 38 3.5 案例特点 39 3.6 智能制造实施步骤 40 3.7 智能制造标准化现状与需求 41 3.8 智能制造示范意义 42 3.9 下一步工作计划 42 案例4 直升机旋翼系统制造智能工厂 45 4.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 45 4.2 智能制造案例基本情况 45 4.3 智能制造系统架构介绍 46 4.4 智能制造关键绩效指标 47 4.5 案例特点 47 4.6 智能制造实施步骤 47 4.7 智能制造标准化现状与需求 55 4.8 智能制造示范意义 57 4.9 下一步工作计划 57 案例5 液晶电视智能检测系统 59 5.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 59 5.2 智能制造案例基本情况 60 5.3 智能制造系统架构介绍 60 5.4 智能制造关键绩效指标 63 5.5 案例特点 64 5.6 智能制造实施步骤 66 5.7 智能制造标准化现状与需求 68 5.8 智能制造示范意义 70 5.9 下一步工作计划 71 案例6 天津大学三维模型检索系统 73 6.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 73 6.2 智能制造案例基本情况 74 6.3 智能制造系统架构介绍 75 6.4 智能制造关键绩效指标 76 6.5 案例特点 77 6.6 智能制造实施步骤 78 6.7 智能制造标准化现状与需求 82 6.8 智能制造示范意义 83 6.9 下一步工作计划 84 案例7 传统钢结构制造业柔性制造技术转型升级 89 7.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 89 7.2 智能制造案例基本情况 89 7.3 智能制造系统架构介绍 90 7.4 智能制造关键绩效指标 92 7.5 案例特点 93 7.6 智能制造实施步骤 94 7.7 智能制造标准化现状与需求 107 7.8 智能制造示范意义 108 7.9 下一步工作计划 109 案例8 自主标准RFID在彩电智能制造中的应用 111 8.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 111 8.2 智能制造案例基本情况 111 8.3 智能制造系统架构介绍 112 8.4 智能制造关键绩效指标 113 8.5 案例特点 113 8.6 智能制造实施步骤 118 8.7 智能制造标准化现状与需求 119 8.8 智能制造示范意义 120 8.9 下一步工作计划 121 案例9 面向灌装生产线的WIA-FA智能制造系统 123 9.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 123 9.2 智能制造案例基本情况 124 9.3 智能制造系统架构介绍 125 9.4 智能制造关键绩效指标 127 9.5 案例特点 128 9.6 智能制造实施步骤 129 9.7 智能制造标准化现状与需求 137 9.8 智能制造示范意义 138 9.9 下一步工作计划 140 案例10 汽车齿轮智能制造生产线 141 10.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 141 10.2 智能制造案例基本情况 142 10.3 智能制造系统架构介绍 142 10.4 智能制造关键绩效指标 149 10.5 案例特点 150 10.6 智能制造实施步骤 154 10.7 智能制造标准化现状与需求 155 10.8 智能制造示范意义 160 10.9 下一步工作计划 160 案例11 电力装备电力拖动用高效率三相异步电动机定子部件数字化智能制造车间 163 11.1 案例在智能制造系统架构中所处的位置 163 11.2 电机定子组件智能制造案例基本情况 165 11.3 电机定子组件智能制造系统架构介绍 168 11.4 智能制造关键绩效指标 174 11.5 案例特点 174 11.6 智能制造实施步骤 176 11.7 案例的标准化现状与需求 178 11.8 案例的示范意义 179 11.9 下一步的工作计划 179 案例12 用户端电气元件智能制造设备 183 12.1 案例在智能制造系统架构中所处位置 183 12.2 智能制造案例基本情况 183 12.3 智能制造系统架构介绍 184 12.4 智能制造关键绩效指标 191 12.5 案例特点 192 12.6 智能制造实施步骤 194 12.7 智能制造标准化现状与需求 198 12.8 智能制造示范意义 200 12.9 下一步工作计划 201 案例13 数控机床信息安全 205 13.1 案例在智能制造系统架构中的位置 205 13.2 智能制造案例基本情况 206 13.3 智能制造系统架构介绍 206 13.4 智能制造关键绩效指标 209 13.5 案例特点 210 13.6 智能制造实施步骤 211 13.7 智能制造标准化现状与需求 212 13.8 智能制造示范意义 212 13.9 下一步工作计划 213 附录A 《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》全文 215 一、总体要求 215 二、建设思路 217 三、建设内容 224 四、组织实施 233 附件1:智能制造相关名词术语和缩略语 233 附件2:已发布、制定中的智能制造基础共性标准和关键技术标准 234 附录B 《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》编制说明 247 一、编制背景 247 二、编制原则 251 三、编制过程 252 四、重点问题说明 254
《智造·领航:前沿技术与产业实践深度解析》 一、 拥抱变革,洞见未来: 当今世界,科技浪潮以前所未有的速度重塑着我们的生产和生活方式。从人工智能的渗透到物联网的互联,从大数据分析的精准洞察到5G网络的极速通信,一系列颠覆性技术的涌现,正在驱动着一场深刻的产业革命。在这场变革的中心,制造业正经历着从传统到智能的转型,我们称之为“智能制造”。它不仅是技术的堆砌,更是理念的革新、流程的再造以及生态的重塑。 《智造·领航:前沿技术与产业实践深度解析》并非一本简略的概述,而是一次深入的探索,旨在为读者揭示智能制造的核心驱动力,剖析其背后复杂而精密的运作逻辑,并提炼出引领产业迈向未来的关键洞见。本书将引领您穿越纷繁的技术概念,直抵智能制造的本质,理解其如何通过数据流、智能决策和自主执行,实现生产效率的飞跃、产品质量的提升以及成本的优化。 我们聚焦于那些真正推动智能制造发展的底层技术和关键使能技术,并将其置于真实的产业应用场景中进行考察。从核心的传感技术、执行机构,到连接的通信网络、边缘计算,再到智能的算法模型、人机协作,本书将逐一进行细致的解读。我们关注的不仅仅是技术的参数和理论,更重要的是这些技术如何被集成,如何相互协同,最终在复杂的生产环境中发挥出巨大的能量。 二、 技术基石,驱动创新: 智能制造的根基在于一系列核心技术的成熟与融合。本书将深入剖析这些关键技术,并揭示其在智能制造体系中的不可或缺的作用: 人工智能(AI)与机器学习(ML): AI不再是遥不可及的科幻概念,而是驱动智能制造决策与优化的核心引擎。本书将深入探讨AI在预测性维护、质量检测、生产调度、工艺参数优化等方面的实际应用。例如,通过机器学习算法分析历史生产数据,可以提前预测设备故障,减少非计划停机时间,从而大幅提高设备整体效率(OEE)。智能视觉检测系统,基于深度学习算法,能够以超越人眼的精度和速度,实时检测产品缺陷,确保产品质量的稳定性。我们将追溯AI在制造业的演进脉络,分析其不同算法(如卷积神经网络、循环神经网络、强化学习)在特定制造场景下的应用优势,并探讨如何构建和训练高效的AI模型。 物联网(IoT)与工业互联网(IIoT): 物联网将物理世界与数字世界无缝连接,为智能制造提供了海量的数据来源和实时感知能力。本书将详细阐述工业物联网的架构,包括传感器、网关、平台以及数据传输协议。我们将分析如何利用IoT技术实现设备状态的实时监控、生产过程的透明化以及供应链的智能化管理。例如,通过在生产线上部署大量的传感器,收集设备运行参数、环境数据、物料信息等,构建一个数字孪生(Digital Twin)模型,对生产过程进行实时监测和模拟,为决策提供精准支持。我们将探讨IIoT在数据采集、互联互通、应用服务等方面的关键作用,以及如何构建安全可靠的工业互联网平台。 大数据分析(Big Data Analytics): 智能制造产生的海量数据蕴含着巨大的价值。本书将探讨如何有效地采集、存储、处理和分析这些大数据,从中挖掘出有价值的洞察,驱动更优的决策。我们将介绍各种大数据分析技术,如描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析,以及它们在制造领域的具体应用。例如,通过对生产过程中的各种数据进行关联分析,可以发现影响产品质量的关键因素,从而制定针对性的改进措施。我们还将讨论如何利用大数据技术优化库存管理、物流配送以及客户服务。 云计算与边缘计算(Cloud Computing & Edge Computing): 云计算提供了强大的计算和存储能力,支持海量数据的处理和AI模型的训练。而边缘计算则将计算能力推向数据产生的源头,实现低延迟、高实时性的数据处理和响应。本书将深入分析云计算和边缘计算在智能制造中的协同作用,探讨它们如何共同构建弹性和高效的计算架构。例如,在对实时性要求极高的场景下,边缘计算可以快速处理传感器数据并触发本地响应,而复杂的AI模型训练和全局优化则可以在云端进行。我们将探讨如何根据不同场景的需求,合理分配计算任务,构建灵活的云边协同体系。 5G通信技术: 5G网络的高带宽、低延迟和广连接特性,为智能制造的互联互通提供了坚实的基础。本书将分析5G技术如何赋能远程操控、实时监控、AR/VR辅助以及大规模设备连接等应用。例如,通过5G网络,操作员可以实现对远处设备的精确远程控制,大大扩展了人力资源的灵活性。高速的AR/VR应用,可以为技术人员提供实时的操作指导和故障排除支持。我们将探讨5G在工业场景中的具体应用场景和技术优势。 数字孪生(Digital Twin): 数字孪生是物理实体在数字世界的精准映射,能够实时反映物理实体的状态、行为和性能。本书将深入探讨数字孪生技术的构建与应用,包括数据采集、建模仿真、可视化展示以及与物理实体的双向联动。我们将展示数字孪生如何在产品设计、工艺规划、生产运营、设备维护等各个环节发挥重要作用,实现虚拟与现实的深度融合,驱动智能制造的持续优化。 机器人与自动化: 机器人作为智能制造的“手脚”,在自动化生产中扮演着至关重要的角色。本书将聚焦于协作机器人(Cobots)、自主移动机器人(AMRs)等新型机器人技术,以及它们如何与AI、IoT等技术深度融合,实现更灵活、更智能的生产。我们将分析机器人是如何从执行单一任务的“硬汉”转变为能够与人类协同工作、适应复杂环境的“智多星”。 先进制造工艺与材料: 智能制造并非仅限于信息技术,更包括了对制造工艺本身的革新。本书将触及增材制造(3D打印)、精密加工、柔性制造等先进工艺,以及新材料的应用,探讨它们如何与智能化技术相结合,实现更高精度、更高效率、更低能耗的生产。 三、 产业实践,淬炼智慧: 理论的升华离不开实践的检验。本书并非空中楼阁,而是根植于真实的产业实践,通过大量的案例分析,提炼出可复制、可借鉴的经验与智慧: 智能工厂的构建与演进: 我们将深入剖析智能工厂从概念到实现的完整路径,涵盖生产线的自动化升级、车间级的信息系统集成、能源管理与优化、以及绿色制造理念的融入。我们将探讨不同行业(如汽车制造、电子电器、航空航天、医药化工等)在构建智能工厂过程中所面临的挑战与机遇,并分析其成功的关键要素。 供应链的智能化协同: 智能制造延伸至整个价值链。本书将探讨如何利用先进技术构建高度透明、灵活响应的智能化供应链,实现从原材料采购到最终产品交付的全流程优化。我们将分析大数据、IoT、区块链等技术在需求预测、库存管理、物流跟踪、风险预警等方面的创新应用。 产品全生命周期的智能化管理: 智能制造贯穿于产品从设计、研发、生产、销售、使用到报废的整个生命周期。本书将探讨如何通过智能化手段,提升产品设计质量、优化生产过程、提供个性化定制服务,并实现高效的售后服务与回收利用。 人机协作的未来图景: 智能制造并非意味着人类的消失,而是人与机器更紧密的协作。本书将探讨如何设计人机界面,提升操作员的技能,并赋予机器更多的自主性,实现人机协同的最优解,提高生产效率与安全性。 数据驱动的决策与持续改进: 在智能制造中,数据是驱动一切的核心。本书将强调如何建立有效的数据采集、分析与应用体系,实现基于数据的实时决策和持续的工艺优化,最终形成一个自我学习、自我进化的智能制造系统。 四、 领航未来,决胜千里: 《智造·领航:前沿技术与产业实践深度解析》不仅仅是一本技术手册,更是一部战略指南。我们希望通过本书,帮助读者: 建立全面的智能制造认知: 破除对智能制造的片面理解,形成系统性的、全局性的认识。 掌握核心的技术脉络: 深入理解关键技术的作用、价值以及发展趋势。 学习前沿的产业实践: 从真实的案例中汲取经验,为自身的转型升级提供借鉴。 激发创新思维与战略布局: 洞察未来发展方向,为企业的长期竞争力奠定基础。 在这个瞬息万变的时代,拥抱智能制造就是拥抱未来。本书将成为您在智能制造领域前行的有力伙伴,助您洞悉变革,把握机遇,最终实现产业的腾飞与价值的跃升。
《智能制造标准案例集》这本书,老实说,我拿到手的时候,是带着一种半期待半审慎的心情。作为一名在制造业摸爬滚打了十几年的技术人员,我见过太多所谓的“时髦”概念,也踩过不少“坑”。智能制造,这个词听起来很美,但具体到落地,尤其是在标准化的层面上,着实让人头疼。书名里的“标准”和“案例”这两个词,瞬间就抓住了我的眼球。我希望能在这本书里找到一些实实在在的,能够指导我实际工作的例子,而不是那些浮于表面的理论。当然,我也担心它会不会又是一本“纸上谈兵”的书,充满了空洞的术语和无法落地的愿景。希望它能提供清晰的框架,说明不同行业、不同规模的企业是如何理解和应用这些智能制造标准的,它们在实施过程中遇到了哪些挑战,又是如何克服的。我特别想知道,那些成功案例背后的逻辑是什么?技术选型是如何考虑的?数据如何打通?人员如何培训?这些都是我在日常工作中迫切需要解答的问题。如果这本书能够做到这一点,那它绝对是一本值得我反复研读的工具书。