智能制造工程实施指南(2016-2020)

第一篇：智能制造工程实施指南(2016-2020)

智能制造工程实施指南

（2016-2020）

为贯彻落实《中国制造2025》，组织实施好智能制造工程（以下简称“工程”），特编制本指南。

一背景

自国际金融危机发生以来，随着新一代信息通信技术的快速发展及与先进制造技术不断深度融合，全球兴起了以智能制造为代表的新一轮产业变革，数字化、网络化、智能化日益成为未来制造业发展的主要趋势。世界主要工业发达国家加紧谋篇布局，纷纷推出新的重振制造业国家战略，支持和推动智能制造发展，以重塑制造业竞争新优势。为加速我国制造业转型升级、提质增效，国务院发布实施《中国制造2025》，并将智能制造作为主攻方向，加速培育我国新的经济增长动力，抢占新一轮产业竞争制高点。

当前，我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。发展智能制造面临关键技术装备受制于人、智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱、智能制造新模式推广尚未起步、智能化集成应用缓慢等突出问题。相对工业发达国家，推动我国制造业智能转型，环境更为复杂，形势更为严峻，任务更加艰巨。

《中国制造2025》明确将智能制造工程作为政府引导推动的五个工程之一，目的是更好地整合全社会资源，统筹兼顾智能制造各个关键环节，突破发展瓶颈，系统推进技术与装备开发、标准制定、新模式培育和集成应用。加快组织实施智能制造工程，对于推动《中国制造2025》十大重点领域率先突破，促进传统制造业转型升级，实现制造强国目标具有重大意义。

二总体要求

加快贯彻落实《中国制造2025》总体战略部署，牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，以构建新型制造体系为目标，以推动制造业数字化、网络化、智能化发展为主线，坚持“统筹规划、分类施策、需求牵引、问题导向、企业主体、协同创新、远近结合、重点突破”的原则，将制造业智能转型作为必须长期坚持的战略任务，分步骤持续推进。“十三五”期间同步实施数字化制造普及、智能化制造示范，重点聚焦“五三五十”重点任务，即：攻克五类关键技术装备，夯实智能制造三大基础，培育推广五种智能制造新模式，推进十大重点领域智能制造成套装备集成应用，持续推动传统制造业智能转型，为构建我国制造业竞争新优势、建设制造强国奠定扎实的基础。

（一）基本原则

坚持统筹规划、分类施策。统筹兼顾智能制造各个关键环节，加强构建新型制造体系的顶层设计与规划。针对我国制造业机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同地区、行业、企业发展不平衡的局面，分类指导、并行推进，推动优势领域率先突破，促进传统制造业智能转型。

坚持需求牵引、问题导向。瞄准制造业数字化、网络化、智能化的发展趋势，面向重点领域率先突破和传统制造业智能转型迫切需求，针对我国发展智能制造面临的关键技术装备受制于人、智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱等突出问题，系统推进技术与装备开发、标准制定、新模式培育和集成应用。

坚持企业主体、协同创新。充分调动企业开展智能制造的积极性和内生动力，突出企业开展集成创新、工程应用、产业化与试点示范的主体作用。发挥企业、研究机构、高等院校等各方面优势，协同推进关键技术装备、软件、智能制造成套装备等的集成创新。

坚持远近结合、重点突破。充分认识推进智能制造是一项需要多方面力量长期共同努力的复杂系统工程，要立足现状、着眼长远，做好顶层设计，分阶段实施，集中力量突破一批需求迫切、带动作用强的关键技术装备、智能制造成套装备，提升智能制造支撑能力，在基础条件好的领域推进集成应用和试点示范。

（二）总体目标

工程分为两个阶段实施：“十三五”期间通过数字化制造的普及，智能化制造的试点示范，推动传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业全面启动并逐步实现智能转型；“十四五”期间加大智能制造实施力度，关键技术装备、智能制造标准/工业互联网/信息安全、核心软件支撑能力显著增强，构建新型制造体系，重点产业逐步实现智能转型。

“十三五”期间工程具体目标如下：

1、关键技术装备实现突破。高档数控机床与工业机器人、增材制造装备性能稳定性和质量可靠性达到国际同类产品水平，智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备基本满足国内需求，具备较强竞争力，关键技术装备国内市场满足率超过50%。

2、智能制造基础能力明显提升。初步建立基本完善的智能制造标准体系，完成一批急需的国家和行业重点标准；具有知识产权的智能制造核心支撑软件国内市场满足率超过30%；初步建成IPv6和4G/5G等新一代通信技术与工业融合的试验网络、标识解析体系、工业云计算和大数据平台及信息安全保障系统。

3、智能制造新模式不断成熟。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、远程运维服务等五种智能制造新模式不断丰富完善，有条件、有基础的行业实现试点示范并推广应用，建成一批智能车间/工厂。试点示范项目运营成本降低30%、产品生产周期缩短30%、不良品率降低30%。

4、重点产业智能转型成效显著。有条件、有基础的传统制造业基本普及数字化，全面启动并逐步实现智能转型，数字化研发设计工具普及率达到72%，关键工序数控化率达到50%；十大重点领域智能化水平显著提升，完成60类以上智能制造成套装备集成创新。

三重点任务

（一）攻克关键技术装备

针对实施智能制造所需关键技术装备受制于人的问题，聚焦感知、控制、决策、执行等核心关键环节，依托重点领域智能工厂、数字化车间的建设以及传统制造业智能转型，突破高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备五类关键技术装备，开展首台首套装备研制，提高质量和可靠性，实现工程应用和产业化。

专栏1 关键技术装备研制重点

高档数控机床与工业机器人。数控双主轴车铣磨复合加工机床；高速高效精密五轴加工中心；复杂结构件机器人数控加工中心；螺旋内齿圈拉床；高效高精数控蜗杆砂轮磨齿机；蒙皮镜像铣数控装备；高效率、低重量、长期免维护的系列化减速器；高功率大力矩直驱及盘式中空电机；高性能多关节伺服控制器；机器人用位置、力矩、触觉传感器；6-500kg级系列化点焊、弧焊、激光及复合焊接机器人；关节型喷涂机器人；切割、打磨抛光、钻孔攻丝、铣削加工机器人；缝制机械、家电等行业专用机器人；精密及重载装配机器人；六轴关节型、平面关节（SCARA）型搬运机器人；在线测量及质量监控机器人；洁净及防爆环境特种工业机器人；具备人机协调、自然交互、自主学习功能的新一代工业机器人。

增材制造装备。高功率光纤激光器、扫描振镜、动态聚焦镜及高品质电子枪、光束整形、高速扫描、阵列式高精度喷嘴、喷头；激光/电子束高效选区熔化、大型整体构件激光及电子束送粉/送丝熔化沉积等金属增材制造装备；光固化成形、熔融沉积成形、激光选区烧结成形、无模铸型、喷射成形等非金属增材制造装备；生物及医疗个性化增材制造装备。

智能传感与控制装备。高性能光纤传感器、微机电系统（MEMS）传感器、多传感器元件芯片集成的MCO芯片、视觉传感器及智能测量仪表、电子标签、条码等采集系统装备；分散式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、数据采集系统（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系统装备；高端调速装置、伺服系统、液压与气动系统等传动系统装备。

智能检测与装配装备。数字化非接触精密测量、在线无损检测系统装备；可视化柔性装配装备；激光跟踪测量、柔性可重构工装的对接与装配装备；智能化高效率强度及疲劳寿命测试与分析装备；设备全生命周期健康检测诊断装备；基于大数据的在线故障诊断与分析装备。

智能物流与仓储装备。轻型高速堆垛机；超高超重型堆垛机；高速智能分拣机；智能多层穿梭车；智能化高密度存储穿梭板；高速托盘输送机；高参数自动化立体仓库；高速大容量输送与分拣成套装备、车间物流智能化成套装备。

（二）夯实智能制造基础

重点围绕智能制造标准滞后、核心软件缺失、工业互联网基础和信息安全系统薄弱等瓶颈问题，构建基本完善的智能制造标准体系，开发智能制造核心支撑软件，建立高效可靠的工业互联网基础和信息安全系统，形成智能制造发展坚实的基础支撑。

1、构建国家智能制造标准体系。制定并发布《国家智能制造标准体系建设指南》，开展智能制造的基础共性、关键技术、重点行业标准与规范的研究，构建标准试验验证平台（系统），进行技术规范、标准全过程试验验证，在制造业各个领域进行全面推广，形成智能制造强有力的标准支撑。

专栏2 智能制造重点标准

基础共性标准与规范。术语定义、参考模型、元数据、对象标识注册与解析等基础标准；体系架构、安全要求、管理和评估等信息安全标准；评价指标体系、度量方法和实施指南等管理评价标准；环境适应性、设备可靠性等质量标准。关键技术标准与规范。工业机器人、工业软件、智能物联装置、增材制造、人机交互等装备/产品标准；体系架构、互联互通和互操作、现场总线和工业以太网融合、工业传感器网络、工业无线、工业网关通信协议和接口等网络标准；数字化设计仿真、网络协同制造、智能检测、智能物流和精准供应链管理等智能工厂标准；数据质量、数据分析、云服务等工业云和工业大数据标准；个性化定制和远程运维服务等服务型制造标准；工业流程运行能效分析软件标准。

重点行业标准与规范。以典型离散行业的数字化车间集成应用和流程行业智能工厂集成应用为代表的十大重点领域行业标准与规范。

2、提升智能制造软件支撑能力。针对智能制造感知、控制、决策、执行过程中面临的数据采集、数据集成、数据计算分析等方面存在的问题，开展信息物理系统的顶层设计，研发相关的设计、工艺、仿真、管理、控制类工业软件，推进集成应用，培育重点行业整体解决方案能力，建设软件测试验证平台。

专栏3 智能制造核心支撑软件开发重点

设计、工艺仿真软件。计算机辅助类（CAX）软件、基于数据驱动的三维设计与建模软件、数值分析与可视化仿真软件、模块化设计工具以及专用知识、模型、零件、工艺和标准数据库等。

工业控制软件。高安全、高可信的嵌入式实时工业操作系统，智能测控装置及核心智能制造装备嵌入式组态软件。

业务管理软件。制造执行系统（MES）、企业资源管理软件（ERP）、供应链管理软件（SCM）、产品全生命周期管理软件（PLM）、商业智能软件（BI）等。

数据管理软件。嵌入式数据库系统与实时数据智能处理系统、数据挖掘分析平台、基于大数据的智能管理服务平台等。

系统解决方案。生产制造过程智能管理与决策集成化管理平台、跨企业集成化协同制造平台，以及面向工业软件、工业大数据、工业互联网、工控安全系统、智能机器、智能云服务平台等集成应用的行业系统解决方案，装备智能健康状态管理与服务支持平台。

测试验证平台。设计、仿真、控制、管理类工业软件稳定性、可靠性测试验证平台。重点行业CPS关键技术、设备、网络、应用环境的兼容适配、互联互通、互操作测试验证平台。

3、建设工业互联网基础和信息安全系统。研发融合新型技术的工业互联网设备与系统，构建工业互联网标识解析系统及试验验证平台，在重点领域制造企业建设试验网络并开展应用创新。研发安全可靠的信息安全软硬件产品，搭建基于可信计算的信息安全保障系统与试验验证平台，建立健全工业互联网信息安全审查、检查和信息共享机制，在有条件的企业进行试点示范。

专栏4 工业互联网基础和信息安全系统建设重点

工业互联网基础。基于IPv6、4G/5G移动通信、短距离无线通信和软件定义网络（SDN）等新型技术的工业互联网设备与系统；核心信息通信设备；工业互联网标识解析系统与企业级对象标识解析系统；工业互联网测试验证平台建设；工业互联网标识与解析平台建设；基于IPv6、软件定义网络（SDN）等新技术融合的工业以太网建设；覆盖装备、在制产品、物料、人员、控制系统、信息系统的工厂无线网络建设试点；工业云计算、大数据服务平台建设。

信息安全系统。基于OPC-UA的安全操作平台、可信计算支撑系统、可信软件参考库、工业控制网络防护、监测、风险分析与预警系统、信息安全数字认证系统，工业防火墙、工业通讯网关、工业软件脆弱性分析产品、工控漏洞挖掘系统、工控异常流量分析系统、工控网闸系统、安全可靠的工业芯片、网络交换机；工业互联网安全监测平台、信息安全保障系统验证平台和仿真测试平台、攻防演练试验平台、在线监测预警平台、通讯协议健壮性测试验证平台、工业控制可信芯片试验验证平台、工控系统安全区域隔离、通信控制、协议识别与分析试验验证平台的建设，建立工业信息安全常态化检查评估机制、信息安全测评标准与工具；工业控制网络安全监测、信息安全防护与认证系统建设试点，系统边界防护、漏洞扫描、访问控制、网络安全协议以及工业数据防护、备份与恢复技术产品的应用示范。

（三）培育推广智能制造新模式

针对原材料工业、装备工业、消费品工业等传统制造业环境恶劣、危险、连续重复等工序的智能化升级需要，持续推进智能化改造，在基础条件好和需求迫切的重点地区、行业中选择骨干企业，推广数字化技术、系统集成技术、关键技术装备、智能制造成套装备，开展新模式试点示范，建设智能车间/工厂，重点培育离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务，不断丰富成熟后实现全面推广，持续不断培育、完善和推广智能制造新模式，提高传统制造业设计、制造、工艺、管理水平，推动生产方式向柔性、智能、精细化转变。

专栏5 智能制造新模式关键要素

离散型智能制造。车间总体设计、工艺流程及布局数字化建模；基于三维模型的产品设计与仿真，建立产品数据管理系统（PDM），关键制造工艺的数值模拟以及加工、装配的可视化仿真；先进传感、控制、检测、装配、物流及智能化工艺装备与生产管理软件高度集成；现场数据采集与分析系统、车间制造执行系统（MES）与产品全生命周期管理（PLM）、企业资源计划（ERP）系统高效协同与集成。

流程型智能制造。工厂总体设计、工艺流程及布局数字化建模；生产流程可视化、生产工艺可预测优化；智能传感及仪器仪表、网络化控制与分析、在线检测、远程监控与故障诊断系统在生产管控中实现高度集成；实时数据采集与工艺数据库平台、车间制造执行系统（MES）与企业资源计划（ERP）系统实现协同与集成。

网络协同制造。建立网络化制造资源协同平台，企业间研发系统、信息系统、运营管理系统可横向集成，信息数据资源在企业内外可交互共享。企业间、企业部门间创新资源、生产能力、市场需求实现集聚与对接，设计、供应、制造和服务环节实现并行组织和协同优化。

大规模个性化定制。产品可模块化设计和个性化组合；建有用户个性化需求信息平台和各层级的个性化定制服务平台，能提供用户需求特征的数据挖掘和分析服务；研发设计、计划排产、柔性制造、物流配送和售后服务实现集成和协同优化。

远程运维服务。建有标准化信息采集与控制系统、自动诊断系统、基于专家系统的故障预测模型和故障索引知识库；可实现装备（产品）远程无人操控、工作环境预警、运行状态监测、故障诊断与自修复；建立产品生命周期分析平台、核心配件生命周期分析平台、用户使用习惯信息模型；可对智能装备（产品）提供健康状况监测、虚拟设备维护方案制定与执行、最优使用方案推送、创新应用开放等服务。

（四）推进重点领域集成应用

聚焦《中国制造2025》十大重点领域，开展基于智能制造标准、核心支撑软件、工业互联网基础与信息安全系统的关键技术装备和先进制造工艺的集成应用，以系统解决方案供应商、装备制造商与用户联合的模式，开发重点领域所需智能制造成套装备，实现推广应用与产业化，支撑重点领域率先突破和传统制造业智能化改造。

专栏6 十大领域智能制造成套装备集成创新重点

电子信息领域。消费类电子整机产品制造成套装备；极大规模集成电路（芯片）制造工艺装备；集成电路先进封装与测试成套装备；低温共烧陶瓷（LTCC）、薄膜等先进基板制造成套装备；表面贴装成套装备；高密度混合集成模块、微机电系统（MEMS）器件组装成套装备；新型元器件（片式电子器件、高性能元件、电池、高亮度半导体照明芯片和器件、大功率半导体器件）制造成套装备；新型平板显示制造成套装备；高效太阳能电池片制造成套装备；以碳化硅（SiC）、氮化镓（GaN）为代表的宽禁带半导体电力电子器件制造成套工艺与装备。

高档数控机床和机器人领域。高精度床身箱体类零件智能加工成套设备；高精度丝杠与导轨、高速主轴、长寿命模具、高压大流量泵阀等核心零部件制造所需的精密加工与成形制造成套装备；微纳加工、电加工与激光特种加工成套装备；机器人减速器、伺服电机精密制造成套装备。

航空航天装备领域。航空航天钣金件高效加工与成形成套装备；难变形金属件智能化激光焊接、超塑/扩散连接成套装备；大型复合材料机身和机翼、航天复合材料构件自动化数字化铺放、成形、加工和检测成套装备；飞机、火箭整机、发动机及大部件数字化柔性对接与装配成套装备；发动机空气动力性能智能试验平台；整机结构疲劳及承载力多通道智能化测试试验成套装备；飞机整机渐变自动喷漆成套装备；固体发动机装药界面粘接质量无损检测装备。

海洋工程装备及高技术船舶领域。柔性可重构工装、高功率激光复合焊接（FCB）、多点压力成形船舶分段流水线智能化成套装备；船体外板涂装、环缝涂装、典型结构智能焊接、大船舱自动化柔性对接与装配、大尺寸智能测量与定位、舵浆高效定位与安装等总装建造关键成套工艺装备；大型柴油机缸体、曲轴、齿轮、叶片智能加工成套装备；水深超过1000米饱合潜水焊接成套装备；海工装备海上检测试验成套装备；海底油气输送管道自动化焊接与涂装成套装备；海上大型压力容器智能化焊接成套装备。

先进轨道交通装备领域。铝/镁合金、不锈钢轻量化车身的高效激光及激光复合焊、搅拌摩擦焊新型成套装备；大型铝合金板材超塑成形成套装备；复合材料车身快速成形成套装备；大功率高可靠柴油机核心部件制造成套装备；30吨轴重以上电力机车核心部件制造成套装备；120km/h以上高载客能力高加减速轻量化城轨列车及250km/h、350km/h以上高速列车用齿轮、轴承、轮对、转向架、制动系统等轻量化加工与成形成套装备。

节能与新能源汽车领域。轻量化多材质混合车身智能制造成套装备、车用碳纤维复合材料构件高效低成本成形成套装备；基于机器人的伺服冲压/模压成形、高效连接（激光焊、铆、粘）、节能环保型涂装等智能成形成套装备;汽车发动机、变速箱等高效加工与近净成形成套装备、柔性装配与试验检测装备；柴油高压共轨、汽车ABS/ESP、新能源汽车机电耦合系统等精密加工、成形、在线检测与装配成套装备；动力电池数字化制造成套装备。

电力装备领域。百万千瓦级核电机组主设备智能化加工与成形成套装备；大型发电设备用定转子、转轮、叶片、锅炉受压部件等先进加工与机器人焊接成套装备；超特高压输变电关键设备智能制造及装配成套装备；智能电网及用户端关键设备精密制造及装配成套装备；大功率电力电子器件、高温超导材料、大规模储能、新型电工材料、高压电容器、高压电瓷和绝缘子等关键元器件、材料的智能制造成套装备；在线检测、远程诊断与可视化装配成套装备。

农业装备领域。联合收割机底盘、脱离滚筒等部件激光焊接、铆接与涂装成套装备；土壤工作、采收作业等关键部件智能冲压、模压成形、表面工程等成套装备；农产品智能拣选、分级成套装备；食品高黏度流体灌装智能成套装备；多功能PET（聚对苯二甲酸乙二醇酯）瓶饮料吹灌旋一体化智能成套设备；液态食品品质无损检测、高速无菌灌装成套设备。

新材料领域。先进钢铁洁净化、绿色化制备及高效精确成形成套装备；有色金属材料低能耗短流程、高性能大规格制备成套装备及低成本化精密加工与高效成形成套装备；先进化工材料高效合成与制备装备；先进轻工材料的绿色高效分离、功能化和高值化加工制备、改性成套装备；先进纺织材料的材料设计、加工、制造一体化成套工艺与装备；特种合金、高性能碳纤维、先进半导体等关键战略材料的稳定批量制备与高效低成本加工成套装备；增材制造材料、石墨烯、超导、智能仿生与超材料等中小批量纯化制备、调控与分离成套装备。

生物医药及高性能医疗器械领域。应用过程分析技术、自动化和信息化程度高、满足高标准GMP要求的无菌原料药制造成套设备；注射剂高速灌装联动智能成套装备；高速口服固体制剂智能成套设备；中药高效分离提取智能成套装备；缓控释等高端剂型智能生产成套设备；高速智能包装设备；数字化影像设备；全自动生化免疫检验成套装备；远程监护和远程诊疗设备。

四组织实施

1、充分发挥市场主体作用。尊重市场经济规律，坚持需求导向，充分发挥企业开展智能制造的积极性，突出企业开展集成创新、工程应用、产业化、试点示范的主体地位，支持产学研用合作和组建产业创新联盟，联合推动智能制造新模式应用。

2、充分调动多方积极性。鼓励各地方出台支持企业实施智能制造的相关支持政策。充分发挥行业协会、产业创新联盟等社会组织的积极作用，搭建行业协同创新平台、产业供需对接平台及信息服务平台。

3、创新资金支持方式。充分调动社会资源推进产业化和推广应用，加强产融对接，鼓励产业投资基金、创业投资基金和其他社会资本投入，共同支持智能制造的发展。

4、分类遴选项目承担单位。试点示范类项目的承担单位，由相关企业根据申报通知自愿申报，通过地方及行业推荐、专家评审、公示等环节遴选确定。智能制造专项项目的承担单位，由牵头部门发布专项指南，符合条件的企业自愿申报，经过地方及行业推荐、专家评审，牵头部门联合审议共同确定。其他专项、计划项目的承担单位，按照相应的管理办法进行确定。

五保障措施

（一）加强统筹协调

加强顶层设计和组织协调，建立由工业和信息化部牵头，发展改革委、科技部、财政部、国防科工局、中国工程院、商务部参加的部门联席会议制度。设立智能制造工程专家咨询组，为把握技术发展方向提供咨询建议。滚动制定年度传统制造业智能转型推进指南，指导企业实施智能制造。有效统筹中央、地方和其他社会资源，做好部门间协调，考虑地方及行业差异，聚焦工程重点任务，加强与国家其他重点工程、科技计划的衔接，确保工程各项任务的落实。

（二）健全技术创新体系

支持现有国家工程（技术）研究中心、国家重点实验室、国家认定企业技术中心，加大智能制造研究力度。支持产学研用合作和组建产业创新联盟，开展智能制造技术与装备的创新与应用。加大对智能制造试点示范企业的培育与支持，加快培育系统解决方案供应商。建立智能制造知识产权运用保护体系，实施重大关键技术、工艺和关键零部件专利布局，形成一批产业化导向的关键技术专利组合。在集成创新、工程应用、产业化等支持产学研用市场主体建立知识产权联合保护、风险分担、开放共享的协同运用机制。强化企业质量主体责任，加强质量技术攻关、品牌培育。

（三）加大财税金融支持力度

充分利用现有渠道，加大中央财政资金对智能制造的支持力度。完善和落实支持创新的政府采购政策。推进首台（套）重大技术装备保险补偿机制试点。对符合条件的智能制造企业，可享受相关软件产业政策。鼓励企业发起设立按市场化方式运作的各类智能制造发展基金。加强政府、企业信息与金融机构的共享，研究建立产融对接新模式，引导和推动金融机构创新符合企业需求的产品和服务方式。对涉及科技研发相关内容，如确需中央财政支持的，可通过优化整合后的中央财政科技计划（专项、基金等）统筹考虑予以支持。

（四）大力推进国际合作

在智能制造标准制定、知识产权等方面广泛开展国际交流与合作，不断拓展合作领域。支持国内外企业及行业组织间开展智能制造技术交流与合作，做到引资、引技、引智相结合。鼓励跨国公司、国外机构等在华设立智能制造研发机构、人才培训中心，建设智能制造示范工厂。探索利用产业基金等渠道支持智能制造关键技术装备、成套装备等产能走出去，实施海外投资并购。

（五）注重人才培养

组织实施智能制造人才培养推进行动，系统推进智能制造领域领军人才、创新团队、人才示范基地、人才培训平台建设。鼓励有条件的高校、院所、企业建设智能制造实训基地，培养满足智能制造发展需求的高素质技术技能人才。支持高校开展智能制造学科体系和人才培养体系建设。建立智能制造人才需求预测和信息服务平台。建立智能制造优秀人才表彰制度。

第二篇：2015年智能制造专项实施指南资料

附件1 2015年智能制造专项实施指南

一、智能制造综合标准化试验验证

（一）实施内容

1、基础共性标准试验验证

开展智能制造基础共性标准试验验证，包括：标准体系试验验证；术语和定义；语义化描述和数据字典；参考模型；集成与互联互通；功能安全和工业信息安全要求和评估；人机交互与协同安全；智能制造评价指标体系及成熟度模型；智能工厂（车间）通用技术要求；工业控制网络/工业物联网技术要求；系统能效评估方法；工业云服务模型、工业大数据服务、工业互联网架构，搭建基础共性标准试验验证体系。

2、关键应用标准试验验证

重点领域智能制造新模式关键应用标准试验验证，包括：重点行业的智能工厂（车间）参考模型；通用技术条件（技术要求、试验方法、试验大纲）；评价标准及方法；工艺参考模型；一致性和互操作要求；工业安全要求和评估方法；搭建关键标准试验验证体系。

（二）考核指标

1、技术规范或标准全过程试验验证，形成企业标准草案/行业标准草案/国家标准草案/国际标准草案；

2、建成部件和系统级试验验证测试体系；

3、在重点领域智能制造新模式中进行应用。

二、重点领域智能制造新模式应用

（一）新一代信息技术产品智能制造新模式

1、实施内容

重点支持智能光电传感器、智能感应式传感器、智能环境检测传感器以及移动终端等新一代信息产品智能制造新模式应用，实现新一代信息技术产品设计、工艺、制造、检验、物流等全生命周期的智能化要求。

2、考核指标 1）综合指标：

传感器智能制造新模式：生产效率提高20%以上，运营成本降低20%以上，产品研制周期缩短30%以上，产品不良品率降低20%以上，能源利用率提高10%以上。

移动终端智能制造新模式：生产效率提高20%以上，运营成本降低20%以上，产品研制周期缩短30%以上，产品不良品率降低30%以上，能源利用率提高15%以上。2）技术指标：

传感器智能制造新模式：

产品设计全面采用数字化技术，建立产品数据管理系统；主要生产设备数控化率达到80%以上；工序在线检测和成品检测数据自动上传率超过90%，建立产品质量追溯系统；建立生产过程数据库，深度采集制造进度、现场操作、设备状态等生产现场信息；建立面向多品种、小批量的制造执行系统（MES），实现10种以上产品/规格混合生产的排产和生产管理；建立企业资源计划管理系统（ERP），实现供应、外协、物流的管理与优化。

移动终端智能制造新模式：

实现高速高精钻攻中心、国产数控系统、机器人与收取料系统的协同运动控制，实现多种车间智能装备之间的协同工作；采用基于工艺知识库的三维智能工艺规划，提高研制效率；通过高级计划排程和实时生产响应技术，减少设备空转时间；建立生产过程数据库，充分采集制造进度、现场操作、设备状态等生产现场信息；提高车间加工过程质量检测 3 自动化程度，建立产品质量追溯系统，实现全制造过程品检数字化；建立面向大批量快速响应生产的制造执行系统（MES），实现基于实时制造数据的可钻取仿真车间。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

传感器智能制造新模式：申请2项以上发明专利、登记3项以上软件著作权、形成3项以上企业/行业/国家标准草案。

移动终端智能制造新模式：申请5项以上发明专利、登记6项以上软件著作权、形成5项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控智能制造手段

传感器智能制造新模式：自动激光切割机、传感芯体自动检测系统、自动视觉检测系统、传感器在线激光修调系统、焊接机器人、在线智能测试系统。

移动终端智能制造新模式：工业机器人、高速高精加工中心、AGV小车、自动化生产线集中控制系统、视觉化品质检测设备、RFID标签与读写器及系统、自动化夹具。

（二）高档数控机床和机器人智能制造新模式

1、实施内容

支持高档数控机床及其数控系统、伺服电机、功能部件等核心零部件的智能制造新模式应用，实现高档数控机床 智能制造的产品研发、制造、物流、质量控制的全流程智能化。

支持铸、锻、焊等基础智能制造新模式应用，实现基础制造智能制造新模式的工艺模拟优化、制造、物流、质量追溯和供应链管理的全流程智能化。

支持工业机器人及其高精度减速器、机械臂、伺服电机等零部件智能制造新模式，实现机器人智能制造新模式的产品设计、生产加工、识别检测和物流仓储的全流程智能化。

2、考核指标 1）综合指标

高档数控机床及其核心部件智能制造新模式：运营成本降低10%以上，产品研制周期缩短50%以上，生产效率提高30%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高10%以上。

基础智能制造新模式：运营成本降低20%以上，生产效率提高20%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高10%以上。

机器人及其核心部件智能制造新模式：运营成本降低10%以上，生产效率提高30%以上，产品不良品率降低10%以上，产品研制周期缩短30%以上，能源利用率提高4%以上。

2）技术指标

高档数控机床及其核心部件智能制造新模式：产品设计全面采用数字化技术，制造过程数控化率达到90%以上，通过网络实现数字化智能加工装备、NC系统、智能仪器仪表及传感器、物流及仓储系统等设备的互联与集中监控，采用信息化生产管理，构成集成化的车间现场管控系统。产品优质率达到95%以上。

基础制造智能制造新模式：产品设计的数字化率达到90%以上、制造过程的数控化率达到80%以上、形成完善工艺与生产的数据平台、建立完整的产品生命周期管理体系、构建PLM和ICS/MES/ERP等系统并高效无缝集成，实现产品研发、工艺设计、仿真验证、制造生产的数字化；采用传感器、在线检测、数控设备、机器人等智能装备，实现制造过程的工艺优化、批量定制、混线生产和质量追溯的智能化要求。

机器人及其核心部件智能制造新模式：通过网络实现设备的互联与集中监控，采用信息化生产管理，构成集成化的车间现场管控系统。可实现日连续三班生产，产品优质频率 95%。形成完善的设计与生产的数据平台，实现产品生产在线监控与测量，建立具有行业及企业特点的基础数据库，ICS/MES/ERP等系统高效无缝集成。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）申请3以上项专利、登记10项以上软件著作权、形成5项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

上下料、喷涂、装配、打磨、焊接、检测机器人，智能激光/重力/接近开关/光电开关等智能传感器，自动识别系统，控制网络与传感，测控装置与系统，功能安全评估系统，误差检测及轨迹纠偏等自动检测系统。

（三）航空装备智能制造新模式

1、实施内容

重点支持基于模型的工程方法，融合互联网思维及大数据、云计算等技术，从价值链、企业层、车间层和设备层共四个层面，提升航空装备制造系统的状态感知、实时分析、决策和精准执行水平；以飞机、直升机及发动机整机研发、关键系统制造以及部/总装为集成应用，实现设计制造一体化云平台、广域协同供应链、智能生产制造、敏捷运行支持，形成智能制造体系。

2、考核指标（1）综合指标

产品研制周期缩短20%以上，生产效率提高20%以上，运营成本降低30%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高4%以上。（2）技术指标

实现供应链面向以客户为中心的能力协同优化及智能感知与决策、生产系统能力仿真、车间/生产线的动态排产与调度、自适应加工与装配、基于模型的检测、物流的智能配送。形成航空智能制造工程环境的方法、流程和工业软件体系；设计全面采用数字技术；建立协同设计、制造和服务云平台；开发智能制造运行系统；建立智能部/总装生产线、智能物流配送系统等。建立具有行业及企业特点的基础数据库、实现ICS/MES/ERP的无缝集成。

（3）知识产权

申请10项以上专利、登记10项以上软件著作权、形成10项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

智能部/总装生产线；智能物流配送系统等；自适应加工/装配工艺设备；柔性工装；智能测量检验设备；高精度复杂构件增材制造设备；机器人自动钻铆系统；特种机器人等

（四）海洋工程装备及高技术船舶智能制造新模式

1、实施内容

围绕各类中间产品柔性、高效、智能化制造的需求，重点支持海工装备、船舶及其配套产品的智能制造新模式。

2、考核指标

（1）综合指标

产品研制周期缩短20%以上，生产效率提高30%以上，运营成本降低20%以上，产品不良品率降低5%以上，能源利用率提高12%以上。

（2）技术指标

产品设计采用三维CAD设计技术，并与CAE、CAPP、CAM有机集成，建设完整的产品数据管理系统（PDM）；在各关键工序设备数控化率80%以上。建立车间级的工业通信网络，实现信息互联互通和有效集成。建立生产过程数据采集和分析系统，并与车间制造执行系统实现数据集成和分析；配置数字化在线检测和成品检测设备，监测数据自动上传，建立产品质量追溯系统；建设智能物流系统；建立车间制造执行系统（MES）、企业资源计划管理系统（ERP），实现计划、排产、生产、检验的全过程闭环管理，并实现ICS、MES和ERP的无缝信息集成；采用大数据等新一代信息技术，进行智能制造新模式的经营、管理、决策的优化。

（3）知识产权

申请15项以上专利、登记15项以上软件著作权、形成15项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

材料检测及标识智能单元、智能化加工流水线、智能成型工艺及装备、智能化装焊流水线

（五）先进轨道交通装备智能制造新模式

1、实施内容

支持基于机车车辆、信号系统、工程养护装备及其关键零部件等智能制造新模式，实现先进轨道交通装备产品研发、制造、物流、质量控制全流程的智能化。

2、考核指标 1）综合指标

运营成本降低20%以上，产品研制周期缩短50%以上，生产效率提高30%以上，能源利用率提高5%以上。

2）技术指标

产品设计的数字化率达到90%以上、制造过程的数控化率达到80%以上、形成完善的设计与生产的数据平台、实现产品生产在线监控与测量、建立具有行业及企业特点的基础数据库、构建ICS/MES/ERP等系统并高效无缝集成，实现产品研发、工艺设计、仿真验证、制造执行的数字化；采用传感器、测控设备、数控加工设备、增材制造、机器人等智能装备，实现制造过程的自动化和网络化、物流采集信息化、物料传送自动化。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

申请3项以上专利、登记10项以上软件著作权、形成5项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

上下料机械手、焊接机器人、喷涂机器人、激光焊接与切割设备、增材制造装备、智能物流装备、自动检测设备、智能传感器、工业信息安全防护装备。

（六）节能与新能源汽车智能制造新模式

1、实施内容

支持以用户订单为基础的柔性化生产体系和多种车型的任意顺序的混流智能化生产，打造高效协同的汽车制造供应体系，大幅提升新能源汽车智能制造水平。

2、考核指标 1）综合指标

生产效率提升20%以上，资源综合利用率提升20%以上，产品不良品率降低20%以上，产品研制周期缩短50%以上，运营成本降低20%以上。

2）技术指标

节能与新能源汽车智能制造新模式：生产节拍提高20% 以上；实现多种车身产品平台、多种车型的柔性生产；生产线工序间实现自动输送，传输时间5～6秒；产品个性化配置率达到10%；可远程升级的汽车电子控制单元（ECU）比例达到10%。

节能与新能源汽车电池智能制造新模式：实现软包电池和方形铝壳电池混流共线生产，实现模组自动化生产率100%，系统装配自动化率80%以上；生产节拍达到15分钟/组；生产效率提高10倍以上。动力电池系统数字化车间单线生产规模1.5万组/年以上。集成企业制造执行系统，实现生产数据的自动化采集及生产信息的双向追溯。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

申请专利10项以上（发明2项以上）、登记软件著作权10项以上、形成4项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

伺服点焊焊接机器人、弧焊机器人、搬运机器人；机器人智能视觉识别系统；机器人智能协同系统；基于工业总线技术的可编程控制系统；智能切换定位装置；闭环伺服位置传感装置；数字智能装配设备、智能生产信息管理系统、数据库管理系统、基于工业总线技术的可编程控制系统、在线产品质量检查系统、智能自动化物流传输系统等。

（七）电力装备智能制造新模式

1、实施内容

支持建设发电设备核心零部件及智能电网中低压配电设备和用户端设备智能制造新模式。

2、考核指标 1）综合指标

运营成本降低20%以上，产品研制周期缩短20%以上，生产效率提高20%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高4%以上。

2）技术指标

建立产品模型、制造模型、管理模型、质量模型等数字模型，优化配置互联互通的产品全生命周期管理系统（PLM）、企业资源计划管理系统（ERP）和车间制造执行系统（MES）。实现基于模型的产品设计数字化、企业管理信息化和制造执行敏捷化，形成企业统一的数据平台，产品设计的数字化率达到100%。建立生产过程数据采集分析系统和车间级工业通信网络，充分采集制造进度、现场操作、质量检验、设备状态等生产现场信息，并与车间MES实现数据集成。建立自动化智能化的加工、装配、检验、物流等系统，并通过工业通信网络实现互联和集成，关键加工工序数控化率达到80%以上。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

申请3项以上专利（发明专利1项以上）、登记10项以上软件著作权、形成4项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

智能化加工流水线、机器人、智能检测装置、精益电子看板、制造执行系统（MES）、产品全生命周期管理系统（PLM）。

（八）新材料智能制造新模式

1、实施内容

针对我国能源、环境、柔性电子、航空航天、国防装备等高科技领域对石墨烯、碳纤维的迫切需求，以石墨烯结构与功能多样化和可控化为目标，支持石墨烯智能制造新模式；支持年产1000吨的T700级碳纤维材料智能制造新模式，实现在生产执行管理、先进过程控制与优化、物流与质量追溯等方面的智能化，形成具有知识产权的装备与技术。

2、考核指标 1）综合指标

生产效率提高30%以上，产品不良品率降低20%以上，运营成本降低20%以上，能源利用率提高25%以上。

2）技术指标

石墨烯智能制造新模式：建立多级（多维多尺度）随机模型结构设计系统；建立智能制造装备组件耦联与参数逐级 优化系统，通过元素、电场、缺陷、应变等手段对材料物性原位实时调控。实现高质量石墨烯规模化低成本制备与功能调制技术的突破；实现石墨烯粉体材料层数和尺寸控制、可控表面改性和功能化的规模化制备；实现单层石墨烯薄膜的大面积连续制备和无损低成本转移技术，单晶尺寸、导电性和透光度可控。薄膜室温体电荷迁移率>104 cm2/(V·s)，面电阻达50 Ω/sq（可见光透过率>90%）；缺陷密度在103~1012/cm2之间可控。粉体比表面积>2600m2/g。年产能达20万平方米（薄膜）/500吨（粉体）。异质结太阳能电池的光电转换效率>20%，选择性渗透膜的脱盐率>95%，柔性应变传感器的灵敏系数>105。

碳纤维智能制造新模式：关键设备数控化率超过80%；实现全系统的传动比控制等高精度运动控制和针对时变、非线性、大时滞等工艺对象的先进控制；建立企业内部智能物流系统和产品追溯系统；建立横跨化工、纺织、新材料多个领域的、行业特点鲜明的MES系统。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

石墨烯智能制造新模式：申请6项以上发明专利、登记15项以上软件著作权、形成3项以上企业/行业/国家标准草案；

碳纤维智能制造新模式：申请2项以上发明专利、登记 3项以上软件著作权、形成3项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

DCS系统、专用控制系统、运动控制系统、智能检测设备、基于条形码的物流装置、先进控制软件、MES管理系统等。

（九）农业机械智能制造新模式

1、实施内容

支持基于大中型拖拉机、收获机械、大型农机具及关键零部件智能制造新模式，实现农业机械产品设计、加工、检测、装配的全流程智能化。

2、考核指标 1）综合指标

生产效率提高50%以上，产品不良品率降低10%以上，能源利用率提高40%以上，运营成本降低20%以上，产品研制周期降低20%以上。

2）技术指标

产品设计的数字化率达到80%以上、制造过程的数控化率达到80%以上、形成完善的设计与生产的数据平台、实现产品生产在线监控与测量、建立具有行业及企业特点的基础数据库。实现农机企业的设计、生产和控制与ERP、MES的 智能整合。通过RFID和光感仓储和物流设备实现生产和物流的一体化。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

申请2项以上专利、登记5项以上软件著作权、形成3项以上企业/行业/国家标准草案。

3、安全可控的智能制造手段

自动柔性生产线，高档数控机械加工系统，现代化涂装生产线，智能化物流系统，焊接机器人系统及专用智能工装夹具，MES／ERP管理系统，自动引导小车，数字化测量检验设备等。

第三篇：智能制造汇报

智能工厂——以三一重工18号工厂为例

摘要：在理论上解释了智能工厂的概念，再以三一重工18号工厂作为研究对象，对其运作方式、运作特点进行了较为详细地分析与讨论，从而得出工厂的智能化基因。并且进一步得出了智能工厂的框架，为系统化建设智能工厂打下了基础。关键词：物联网；智能制造；数字化工厂 中图分类号：TH161

INTELLIGENT FACTORY A CASE OF SANY HEAVY INDUSTRY NO.18TH FACTORY

Abstract：This paper explains the concept of intelligent factory in theory, then takes 31 heavy industry No.18th Factory as the research object, analyzes and discusses its operation mode and operation characteristics in detail, thus obtains the intellectualized gene of the factory.And further draws the intelligent factory frame, lays the foundation for the systematized construction intelligent Factory.Key words：Networking of things;Intelligent manufacturing;Digital chemical plant 0 前言

随着物联网、大数据和移动应用等新一轮信息技术的发展，全球化工业革命开始提上日程，工业转型开始进入实质阶段。在中国，智能制造、中国制造2025等战略的相继出台，表明国家开始积极行动起来，把握新一轮工发展机遇实现工业化转型。智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式，已经引发行业的广泛关注。到底什么是智能工厂？智能工厂的核心架构是怎样的？能为企业的转型提供哪些支撑？这都是企业比较关心的话题。

本文以三一重工18号工厂为例,分析智能工厂的主要特点还有其智能化的框架。数字化工厂、智能工厂和智能制造

1.1 数字化工厂

对于数字化工厂，德国工程师协会的定义是：数字化工厂（DF）是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络，包含仿真和3D/虚拟现实可视化，通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。数字化工厂集成了产品、过程和工厂模型数据库，通过先进的可视化、仿真和文档管理，以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能：

图1 在国内，对于数字化工厂接受度最高的定义是：数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造

技术与计算机仿真技术相结合的产物，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。从定义中可以得出一个结论，数字化工厂的本质是实现信息的集成。1.2

智能工厂

智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时，集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。

图2

智能工厂已经具有了自主能力，可采集、分析、判断、规划；通过整体可视技术进行推理预测，利用仿真及多媒体技术，将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构，具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此，智能工厂实现了人与机器的相互协调合作，其本质是人机交互。1.3

智能制造

智能工厂是在数字化工厂基础上的升级版，但是与智能制造还有很大差距。智能制造系统在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作，去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

智能制造系统不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能。系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器配合下，更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。本质是人机一体化。

国内很多企业都在炒作智能制造，但是绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段，少数企业也只是实现了信息集成，也就是可以达到数字化工厂的水平；极少数企业，能够实现人机的有效交互，也就是达到智能工厂的水平[1]。

图3 2 从大厂房到智能工厂

在全球科技革命的大背景下，工程机械行业作为多品种、中批量、按订单生产的离散型技能密集型产业，要想向高端制造发展，必须依靠信息化建立先进的制造和管理系统[2]。

三一重工作为重工领域的标杆，其18号厂房成为应用基础的示范。这间总面积约十万平方米的车间，成为了行业内亚洲最大最先进的智能化制造车间。在这里，厂房更像是一个大型计算系统加上传统的操作工具、大型生产设备的智慧体。2.1 18号厂房的“智慧”运转

18号厂房是三一重工总装车间，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是工程机械领域内颇负盛名的智能工厂。

在18号厂房，厂区旁边有两块电视屏幕，它们是一线工人的“老师”——不熟悉装配作业的工人，通过电子屏幕里的数字仿真和三维作业指导，可以学习和了解整个装配工艺[3]。三一重工的三维作业现场指导模式，成为了著名3D技术开发公司达索的全球最佳案例。

厂房更像是一个大型计算系统加上传统的操作工具、大型生产设备的智慧体，每一次生产过程、每一次质量检测、每一个工人劳动量都记录在案。装配区、高精机加区、结构件区、立库区等几大主要功能区域都是智能化、数字化模式的产物[4]。

当有班组需要物料时，装配线上的物料员就会报单给立体仓库，配送系统会根据班组提供的信息，迅速找到放置该物料的容器，然后开启堆高机，将容器自动输送到立体库出库端液压台上。此时，AGV操作员发出取货指令，AGV小车自动行驶至液压台取货[5]。取完货后，采用激光引导的AGV小车，将根据运行路径沿途的墙壁或支柱上安装的高反光性反射板的激光定位标志，计算出车辆当前的位置以及运动的方向，从而将物料运送至指定工位。像这样的AGV小车，在三一重工18号厂房有15台。

从大厂房到智能工厂，实施智慧化改造后，18号厂房在制品减少8%，物料齐套性提高14%，单台套能耗平均降低8%，人均产值提高24%，现场质量信息匹配率100%，原材料库存降低30%。2014年，18号厂房同比节约制造成本1亿元，年增加产量超过2000台以上，每年同比产值新增60亿元以上。此外，高精加工区也是18号厂房的特色之一。整个机加区集智能化、柔性化、少人化于一体，可以满足多品种、小批量生产要求。2.2

智能背后的生产模式进化

2013年8月，三一重工集团启动新一轮制造变革。在大会上，三一重工董事长梁稳根这样描绘三一重工制造体系的蓝图：“所有结构件和产品都在很精益的空间范围内制造，车间内只有机器人和少量作业员工在忙碌，装配线实现准时生产，物流成本大幅降低，制造现场基本没有存货。”

制造模式的生产方式分散且独立，需要大量的人力物力予以配合，才能完成产品的生产制造，这使得生产效率低下的同时，生产成本还居高不下。因此三一重工开始借助信息化，在生产车间导入自动化制造模式。“部件工作中心岛”就是这样一个尝试。

所谓“部件岛”，即单元化生产，将每一类部件从生产到下线所有工艺集中在一个区域内，犹如在一个独立的“岛屿”内完成全部生产，故称为部件岛，将装配行业中“岛”的概念引入到结构件生产中，这是三一重工重机制造人员的首创。三一重工:智能工厂实践

三一重工18号厂房是亚洲最大的智能化制造车间，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是三一重工总装车间。2008年开始筹建，2012年全面投产，总面积约十万平方米。从2012年开始，以三一18号厂房为应用基础，由三一重工、湖大海捷、华工制造、华中科大等单位联合申报的“工程机械产品加工数字化车间系统的研制与应用示范项目”.经过3年精心建设，目前，三一已建成车间智能监控网络和刀具管理系统、公共制造资源定位与物料跟踪管理系统、计划、物流、质量管控系统、生产控制中心（PCC）中央控制系统等智能系统，完成了国家批复的项目建设内容[6]。

图4 同时，三一还与其他单位共同研发了智能上下料机械手、基于DNC系统的车间设备智能监控网络、智能化立体仓库与AGV运输软硬件系统、基于RFID设备及无线传感网络的物料和资源跟踪定位系统、高级计划排程系统（APS）、制造执行系统（MES）、物流执行系统（LES）、在线质量检测系统（SPC）、生产控制中心管理决策系统等关键核心智能装置，实现了对制造资源跟踪、生产过程监控，计划、物流、质量集成化管控下的均衡化混流生产，智能化功能和系统性能指标达到国家批复要求[7]。

3.1 智能加工中心与生产线

3.1.1 智能化加工设备

早在2007年，有“智能化机械手”之称的焊接机器人现身三一挖机生产线，并在2008年后得到进一步推广。2012年三一重工在上海临港产业园建成全球最大最先进的挖掘机生产基地，焊接机器人大规模投入使用，大幅提升了产品的稳定性，使得三一挖掘机的使用寿命大约翻了两番，售后问题下降了四分之三。由于规范了管理，又进一步提升了整个生产体系的效率。不但如此，机器人的使用减少了工人数量，管理模式的重心从原来的管人转移

到了管理设备上，相对而言，管理设备要容易很多。3.1.2

智能刀具管理

在实际加工中，有多种因素会对加工刀具产生影响，首先是加工工件本身的因素，如加工工件材质、结构型式、工件刚度等对刀具使用效果影响较大。其次是加工工装，定位基准、压紧方式、结构型式以及工装刚度等都会影响刀具使用效果。再次加工工艺方案，如加工顺序、切削三要素（切深、进给、切削速度）对刀具使用效果影响更大。最后是加工机床，设备的切削功率、设备的刚度、设备的结构型式、切削冷却介质对加工刀具发挥效率也有很大影响[8]。

三一在实践中，要充分考虑刀具寿命和加工工件成本的关系，根据不同结构的工件选择不同的刀具，包括刀具材料（分整体硬质合金、焊接硬质、高速钢等）、刀具结构（分机夹刀片、焊接刀片和整体材料刀具）以及刀具装夹方式（热装式、强力紧固式、侧固式）等。有的刀具选择涂层刀片来增加刀具的耐用度，延长刀具寿命。在高速加工时，对刀具动平衡也有要求，我们配备了刀具动平衡仪，并在加工成本允许的前提下选择耐用度较高的刀具。3.1.3

DNC

DNC是计算机与具有数控装置的机床群使用计算机网络技术组成的分布在车间中的数控系统。该系统对用户来说就像一个统一的整体，系统对多种通用的物理和逻辑资源整合，可以动态的分配数控加工任务给任一加工设备，是提高设备利用率，降低生产成本[9]。

图5

目前，三一重工已经完成车间机加设备的研发采购与安装调试，部分完成智能上料机械手、DNC实时监控装置及刀具管理系统的购置和开发。3.2 智能化立体仓库和物流运输系统

3.2.1 智能化立体仓库

立体仓库后台运作的自动化配送系统由华中科大与三一联合研制，通过这套系统，三一打造了批量下架、波次分拣，单台单工位配送模式，实现了从顶层计划至底层配送执行的全业务贯通，大大提高了配送效率及准确率，准时配送率超95%。

三一智能化立体仓库总投资6000多万元, 分南北两个库，由地下自动输送设备连成一个整体，总占地面积9000平方米，仓库容量大概是16000个货位。从南边仓库可以看到，这个库区有几千种物料，主要是泵车、拖泵、车载泵物料，能支持每月数千台产品的生产量。

从大厂房到智能工厂，实施智能化改造后，18号厂房在制品减少8%，物料齐套性提高14%，单台套能耗平均降低8%，人均产值提高24%，现场质量信息匹配率100%，原材料库存降低30%，2014年18号厂房预计同比节约制造成本1亿元，年增加产量超过2000台以上，每年同比产值新增60亿元以上。3.2.2 AGV智能小车

智能化立体仓库的核心是AGV智能小车，当有班组需要物料时，装配线上的物料员就会报单给立体仓库，配送系统会根据班组提供的信息，迅速找到放置该物料的容器，然后开启堆高机，将容器自动输送到立体库出库端液压台上。此时，AGV操作员发出取货指令，AGV小车自动行驶至液压台取货。取完货后，由于AGV小车采用激光引导，小车上安装有可旋转的激光扫描器，在运行路径沿途的墙壁或支柱上安装有高反光性反射板的激光定位标志，AGV依靠激光扫描器发射激光束，然后接受由四周定位标志反射回的激光束，车载计算机计算出车辆当前的位置以及运动的方向，通过和内置的数字地图进行对比来校正方位，从而将物料运送至指定工位。像这样的AGV小车，在三一18号厂房有15台。在18号厂房南北智能化立体仓库，不仅有这样的AGV自动小车，其后台配送也是自动化系统完成的。

图6

3.2.3 公共资源定位系统

公共资源定位系统是三一重工智能工厂的一个重要支撑。公共资源定位系统能实现包括对设备定位和状态检测、人员定位以及故障实时处理与报警等功能。通过公共资源定位监控中心，三一重工的生产管理人员能及时的了解生产车间的人员位置、设备位置和状态、加工生产情况，并及时的指导生产和进行故障处理等操作。3.3

智能化生产执行过程控制

3.3.1高级计划排程

在考虑企业资源所提供的可行物料需求规划与生产排程计划，让规划者快速结合生产限制条件与相关信息(如订单、途程、存货、BOM与产能限制等)，以做出平衡企业利益与顾客权益的最佳规划与决策，满足顾客需求及面对竞争激烈的市场。强化了ERP系统中以传统MRP规划逻辑为主的生产规划与排程的功能，APS 系统的同步规划能力，不但使得规划结果更具备合理性与可执行性，亦使企业能够真正达到供需平衡的目的[10]。3.3.2

执行过程调度

三一车间内一排排的MES终端机，生产线上明亮的LED屏幕，整齐划一的醒目安全灯是系统给我们带来直观的印象。SanyMES系统是指由三一集团IT总部自主研发的制造执行系统，它充分利用信息化技术，从生产计划下达、物料配送、生产节拍、完工确认、标准作业指导、质量管理、关重件条码采集等多个维度进行管控，并通过网络实时将现场信息及时准确地传达到生产管理者与决策者[11]。该

系统除了通过各种方式如短信、邮件向管理者传递生产信息外，其设置在生产现场的MES终端机，给一线工人生产制造带来了极大的便利。

通过MES终端机，生产线工人不仅可以及时报完工、方便快捷地查询物料设计图纸和库存情况，更重要的是SanyMES终端机可以正确地指导工人每个工位如何进行安装、安装时候需要哪些零部件，同时给予安全提示。有了MES系统后，再也不用去借图纸，直接在MES终端就能查到最新的图纸信息，3.3.数字化质量检测

目前，三一在质检信息化方面，通过GSP、MES、CSM及QIS的整合应用，实现涵盖供应商送货、零件制造、整机装配、售后服务等全生命周期的质检电子化，并实现了SPC分析、质量追溯等功能。

以前质检，是采用纸质记录本记录检验结果和全触摸屏操作，简单方便，而且通过查看标准作业指导以规范工人的操作，避免了纸质作业指导书的损坏和更新不及时造成的附加作业，极大提高了工作效率和作业质量[12]。3.3.3 数字化物流管控

三一自动化立体仓储配送系统实现了该公司泵车、拖泵、车载泵装配线及部装线所需物料的暂存、拣选、配盘功能，并与AGV配套实现工位物料自动配送至各个工位。

根据泵车、拖泵、车载泵装配线及部装线在车间的位置，北自所设计了两个库区，1#库负责泵车物料的储存、拣配功能，2#库负责拖泵、车载泵物料的储存、拣配功能，两个库区共用一个设置1#库区的入库组盘区域，2#库入库的物料在入库组盘区完成组盘后通过地下输送通道自动输送进入2#库库区存储。

仓储模式采用自动化立体仓库存储（主要储存中小件为主）+垂直升降库存储（主要储存小件为主）+平面仓库储存（主要储存大件等其他特殊物资）。自动化立体仓库和垂直升降库的数据采用一套软件进行统一管理，集中配送。通过垂直升降库的应用，解决了将近总量30%的物料种类的储存和出入库作业模式，很大程度地缓和了自动化立体仓库的出入库作业压力，有效地提高了整个系统的作业能力。

拣配模式采用提4台套提前一班（8小时）拣配模式，按照工位进行配送。在两个库区分别设置了两层的配盘区域，根据装配工位数量及各工位装配物料情况，对配盘区域的拣配托盘位置进行分配，拣配过程中采用LED显示屏+RF手持终端模式进行人工作业。北自所根据各工位装配物料情况，配合用户设计了多种不同的配送容器，采用多层存放，提高容器使用效率，减少线边容器数量，最终提高了AGV系统的搬运效率。

质量问题，现在则是用生产管理系统（MES），每一个检验项目都标准化、电子化，以前在本子上的内容都作为数据录入PDA和平板电脑等终端。一旦发现质量异常，系统就会第一时间自动启动不合格处理流程，将情况发送给相关责任人。“在不合格品控制流程中的隔离、评审等6个环节，保证每道工序的每个产品在下一道工序前合格。”而数据的录入则会为产品质量追溯提供可靠依据。三一的自制件可以具体查到是某台产品零部件，制作时间、制作地点和工位、制作人、制作条件等信息，供应商提供的零部件则是可以查到批次和反馈。3.4

智能化生产控制中心

3.4.1中央控制室

1.生产计划及执行情况、设备状态、生产统

计图；

2.智能计划系统操作界面；

3.生产现场监控、看板展示及异常报警； 4.各区域监控信息；

5.设计部日常操作（支持10路信号同时切

入）；

6.各区域监控信息；

7.物流部日常操作（支持10路信号同时切

入）；

8.质量部日常操作（支持10路信号同时切

入）。3.4.2

现场监视装置

全方位的工厂车间监控系统能实现对生产过

程的全面监控和记录，保证生产现场的安全，以及现场事故的追溯和回放。3.4.3 现场Andon Andon系统能够为操作员停止生产线提供一套新的、更加有效的途径。在传统的汽车生产线上，如果发生故障，整条生产线立即停止。采用了Andon系统之后，一旦发生问题，操作员可以在工作站拉一下绳索或者按一下按钮，触发相应的声音和点亮相应的指示灯，提示监督人员立即找出发生故障的地方以及故障的原因。一般来说，不用停止整条生产线就可以解决问题，因而可以减少停工时间同时又提高了生产效率。

Andon系统的另一个主要部件是信息显示屏。每个显示面板都能够提供关于单个生产线的信息，包括生产状态、原料状态、质量状况以及设备状况。显示器同时还可以显示实时数据，如目标输出、实际输出、停工时间以及生产效率。根据显示器上提供的信息，操作员可以更加有效的开展工作。智能工厂理念

所谓“六维智能理论”，就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂。4.1 行业背景

“工业4.0”被认为是以智能制造为主导的第四次工业革命或是工业体系革命性的生产方法，而智能工厂将是构成未来工业体系的一个关键特征。在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作，生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用，能够回答“哪组参数被用来处理我”、“我应该被传送到哪里”等问题。同时，智能辅助系统将从执行例行任务中解放出来，使他们能够专注于创新、增值的活动；灵活的工作组织能够帮助工人把生活和工作实现更好地结合，个体顾客的需求将得到满足。德国工业4.0、美国GE工业互联网均是“工业4.0”的典范，但中国有自己特殊的国情，中国制造企业打造智能工厂，不能完全照搬国外模式，而是既要紧跟国际先进理念，还要符合中国企业的实际情况[13]。

4.2

概念内涵

美国与德国的工业发展战略核心均为CPS（Cyber-Physical System）系统，是典型的二元战略。美国是C(Cyber，包括：数字、信息、网络等虚拟世界)+P(Physical，包括机器、设备、设施等实体世界)，德国是P+C，两国均是基于高素质劳动者、国家人力匮乏、企业高协同化、高法制化的基础之上而提出的战略；而中国装备水平较美国和德国有一定差距，数据采集分析决策能力也有局限，但中国具有人力资源优势，所以应该充分挖掘人的作用。因此，中国制造企业推进工业发展不能完全照搬发达国家的二元战略，更宜采用CPPS（Cyber-Person-Physical System）人机网三元战略，充分体现人的能动作用。

图7

所谓“三元战略”，包括劳动者及其技能、素养、精神、组织、管理等，CPPS战略体现了以人为本，继续发挥与挖掘了中国在人力资源方面的优势，扬长补短，实现人与赛博、物理虚实两世界的融合和迭代发展，构建以赛博智能为目的的人机网三元战略方案更符合中国国情[14]。

所谓“六维智能理论”，就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂，这6个方面包括：

1.智能计划排产，是从计划源头上集成ERP，进行APS高级排产。

2.智能生产协同，从生产准备过程上，实现

物料、刀具、工装、工艺的并行协同准备。3.智能的设备互联互通，是CPS信息物理系

统的典型体现，实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状

态的实时监控等。4.智能资源管理，包括对物料、设备、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益化管理、库存智能预警等。

5.智能质量过程管控，是对影响产品质量的生产工艺参数进行实时采集、控制，确保产品质量。

6.智能决策支持，是基于大数据分析的决策支持，形成管理的闭环，以实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。

总之，通过以上6个方面智能的打造，可极大提升企业的计划科学化、生产过程协同化、生产设备与信息化的深度融合，并通过基于大数据分析的决策支持对企业进行透明化、量化的管理，可明显提升企业的生产效率与产品质量，是一种很好的数字化、网络化的智能生产模式。

图8 4.3

应用前景

“六维智能”分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等6个方面着手实现智能工厂，这6个方面涵盖了工业生产的6个重要环节，可实现全面的精细化、精准化、自动化、信息化智能化管理与控制，通过底层设备的互联互通、基于大数据分析的决策支持、可视化展现等技术手段，实现生产准备过程中的透明化协同管理、数控设备智能化的互联互通、智能化的生产资源管理、智能化的决策支持，从而全方位达到智能化的生产过程管理与控制[15]。

从“六维智能”解决方案在青岛海尔模具有限公司的实际应用效果来看，较好地达到了智能化生产过程管理与控制的目的。该系统是专门为海尔模

具定制的，是海尔模具生态圈的主要组成部分，系统以生产设备为核心，从设备底层层面实现了机床、对刀仪等设备的互联互通与大数据分析，从生产管理层面实现了协同准备并行作业，从展现层面实现了生产信息的可视化。实施本系统后，操作工的作业效率从原来1个人管理3台设备提升到7～8台设备，设备利用率提升25%以上，使生产管理更加透明、科学、高效，应用效果比较明显，在海尔模具的数字化制造与管理中发挥了重要的作用。工业4.0落地战略

“工业4.0”不同的人从不同维度来解读，涉及到国家战略、产业战略、企业发展等不同的层面。就从企业的层面去研究，看看企业层面实现工业4.0该怎么做，怎么走，有没有路线图？

近期，随着“工业4.0”的在网络上越炒越热，我国也推出了“中国制造2025”战略，在国家战略需求的驱动下，中国对于制造大国向制造强国的迈进之路也陡然提速，这将对中国制造转型升级打通主动脉。就企业层面来说中国版工业4.0如何落地将成为重点，如何通过信息技术和制造技术的深度融合，打通一切、联通一切是企业信息化建设的目标[16]。

工业4.0是什么？每个人站在不同的角度会有不同的理解，是互联、集成(纵向、横向、端到端)、数据、创新、服务、转型或是CPS、是智能工厂、是智能制造亦或是国家战略、企业目标。工业4.0核心内容就是建一个网络、三项集成、大数据分析、八项计划和研究两个主题。

5.1

建一个网络：信息物理网络系统（CPS）

CPS是英文CyberPhysical System的缩写，就是讲物理设备连接到互联网上，让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合，将网络空间的高级计算能力有效的运用于现实世界中，从而在生产制造过程中，与设计、开发、生产有关的所有数据将通过传感器采集并进行分析，形成可自律操作的智能生产系统。

图9 5.2

三个集成

工业4.0中的三项集成包括：横向集成、纵向集成与端对端的集成。工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成，集成是实现工业4.0的重点也是难点。5.2.1 纵向集成

纵向集成主要解决企业内部的集成，即解决信息孤岛的问题，解决信息网络与物理设备之间的联通问题。5.2.2 横向集成

横向集成主要实现企业与企业之间、企业与售出产品之间（如车联网）的协同，将企业内部的业务信息向企业以外的供应商、经销商、用户进行延伸，实现人与人、人与系统、人与设备之间的集成，从而形成一个智能的虚拟企业网络。制造业普遍存在的工程变更协同流程就是这样一个典型的横向集成应用场景。5.2.3 端到端的集成

端到端集成就是把所有该连接的端头（点）都集成互联起来，通过价值链上不同企业资源的整合，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务，它以产品价值链创造集成供应商（一级、二级、三级„„）、制造商（研发、设计、加工、配送）、分销商（一级、二级、三级„„）以及客户信息流、物流和资金流，在为客户提供更有价值的产品和服务同时，重构产业链各环节的价值体系。

端到端的集成即可以是内部的纵向集成内容，也可以是外部的企业与企业之间的横向集成内容，关注点在流程的整合上，比如提供用户订单的全程跟踪协同流程，将用户、企业、第三方物流、售后服务等产品全生命周期服务的端到端集成。

横向、纵向、端到端三个集成的实现，不论技术层面还是业务层面在SOA信息集成都能找到相应的解决方案。5.3

大数据分析利用

“工业4.0”时代，制造企业的数据将会呈现爆炸式增长态势。随着信息物理系统（CPS）的推广、智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使用，将会带来无所不在的感知和无所不在的连接，所有的生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业4.0和制造革命的基石。

总体来说，工业4.0关注的企业数据分为四类： 5.3.1

产品数据

包括设计、建模、工艺、加工、测试、维护、产品结构、零部件配置关系、变更记录等数据。产品的各种数据被记录、传输、处理和加工，使得产品全生命周期管理成为可能，也为满足个性化的产品需求提供了条件。5.3.2

运营数据

运营包括组织结构、业务管理、生产设备、市

场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等数据。工业生产过程的无所不在的传感、连接，带来了无所不在的数据，这些数据会创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。5.3.3

价值链数据

包括客户、供应商、合作伙伴等数据。企业在当前全球化的经济环境中参与竞争，需要全面地了解技术开发、生产作业、采购销售、服务、内外部后勤等环节的竞争力要素。大数据技术的发展和应用，使得价值链上各环节数据和信息能够被深入分析和挖掘，为企业管理者和参与者提供看待价值链的全新视角，使得企业有机会把价值链上更多的环节转化为企业的战略优势。例如，汽车公司大数据提前预测到哪些人会购买特定型号的汽车，从而实现目标客户的响应率提高了15%至20%，客户忠诚度提高7%。5.3.4 外部数据

包括经济运行、行业、市场、竞争对手等数据。为了应对外部环境变化所带来的风险，企业必须充分掌握外部环境的发展现状以增强自身的应变能力。大数据分析技术在宏观经济分析、行业市场调研中得到了越来越广泛的应用，已经成为企业提升管理决策和市场应变能力的重要手段。

工业4.0落地中国企业，工业大数据是一项重要抓手。利用工业大数据分析，可以找出隐性的问题并预测未知情况的发生，有助于及时地做好预防，避免故障和偏差。结论

以三一重工18号工厂作为研究对象.对其运作方式、运作特点进行了较为详细地分析与讨论，从而得出工厂的智能化基因。并且进一步得出了智能工厂的框架，为系统化建设智能工厂打下了基础。主要的研究结论如下：

1.在理论上对数字化工厂、智能工厂和智能制造进行了分析指出，要又好又快地发展智能工厂就必须先建设好数字化工厂。

2.对比三一重工18号工厂实现智能化之后生产效率得到提升，直观地反映了智能化对制造业带来的好处。

3.通过对18号工厂的生产线、物流系统、执行系统、控制中心进行分析，找到了工厂可实现智能化的内在基因。也就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂(1)。

4.概括了智能工厂的框架，提出了运用大数据分析，做好CPS和三个集成是实现智能工厂的前提条件，而智能工厂的标志就是生产流程智能化，生产设备动态适应个性化的产品需求。

参考文献

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第四篇：智能制造技术

现代制造技术

1142813203 吴文乐

摘要：现代制造技术是在传统制造技术的基础上, 不断吸收和发展机械、电子、能源、材料、信息及现代管理技术的成果, 将其综合应用于产品设计、制造、检验、管理服务等产品生命周 期的全过程, 以实现优质、高效、低耗、灵活、清洁的生产技术模式,取得理想的技术经济效果的制造技术的总称传统的自动化生产技术可以显著提高生产效率，然而其局限性也显而易见，即无法很好地适应中小批量生产的要求。随着现代制造技术的发展，特别是自动控制技术、数控加工技术、工业机器人技术等的迅猛发展，柔性制造技术(FMI)应运而生。

关键词：现代制造技术；自动控制技术；柔性制造技术

1.现代制造技术发展综述

现代制造技术在系统论、方法论、信息论和协同 论等的基础上形成制造系统工程学，是一种广义制造的概念，亦称之为“大制造”的概念，它体现了制造概念的扩展。广义制造概念的形成过程主要有以下几方面原因[1]。

1).制造设计一体化。体现制造和设计的密切结合，形成了设计制造一体化，设计不仅是指产品设计，而且包括工艺设计、生产调度设计、质量控制设计等。

2).材料成形机理的扩展。现在加工成形机理明确地将加工分为去除加工、结合加工和变形加工。

3).制造技术的综合性。现代制造技术是一门以 机械为主体，交叉融合光、电、信息、材料等学科的综合体，并与管理科学、社会科学、文化、艺术、人机工 程、生物工程和生命科学等相结合，拓展了新领域。现代制造技术应包括硬件和软件两大方面，硬／软件工具、平台和支撑环境有了很大的发展。

4).产品的全生命周期。制造的范畴从过去的设计、加工和装配发展为产品的全生命周期，包括市场调研、设计、制造、销售、维修和报废处理等。

5).生产制造模式的发展。计算机集成制造技术 是制造技术与信息技术结合的产物，集成制造系统强 调信息集成，其后出现了柔性制造、敏捷制造、虚拟制 造、网络制造、大规模定制、绿色制造、智能制造和协 同制造等多种制造模式，有效地提高了制造技术的水平，扩展了制造技术的领域[2]。

现代制造技术的发展主要沿着“广义制造”或称 “大制造”的方向发展，其具体的发展可以归纳为四个方面和多个大项目[3]，如图1所示：

图1：现代制造技术方向

针对现代制造技术，本文从柔性制造技术的角度对现代制造技术进行学习，对柔性制造在实际中的应用进行深入的研究；

2.柔性制造

2.1 柔性制造简述

所谓“柔性”，是指制造系统(企业)对系统内部及外部环境的一种适应能力，也是指制造系统能够适应产品变化的能力。柔性可分为瞬时、短期和长期柔性[4]。瞬时柔性是指设备出现故障后，自动排除故障或将零件转移到另一台设备上继续进行加工的能力；短期柔性是指系统在短时期内，适应加工对象变化的能力，包括在任意时期混合进行加工2种以上零件的能力；长期柔性则是指系统在长期使用中，能够加工各种不同零件的能力。迄今为止，柔性还只能定性地加以分析，尚无科学实用的量化指标。因此，凡具备上述3种柔性特征之一的、具有物料或信息流的自动化制造系统都可以称为柔性制造系统。柔性制造技术是计算机技术在生产过程及其装备上的应用，是将微电子技术、智能技术与传统制造技术融合在一起，具有自动化、柔性化、高效率的特点，是目前自动化制造系统的基本单元技术[5]。

柔性制造技术是对各种不同形状加工对象实现程序化柔性制造加工的各种技术的总和[6]。柔性制造技术是技术密集型的技术群，我们认为凡是侧重于柔性，适应于多品种、中小批量(包括单件产品)的加工技术都属于柔性制造技术。目前按规模大小划分为[7]：

(1)柔性制造系统（FMS）：关于柔住制造系统的定义很多，权威性的定义有：美国国家标准局把FMS定义为：“由一个传输系统联系起来的一些设备，传输装置把工件放征其他联结装置上送到各加工设备，使工件加工准确、迅速和自动化。

(2)柔性制造单元（FMC）：M S是FMS向廉价化及小型化方向发展的一种产物，它是由l～2台加工中心、工业机器人。数控机床及物料运送存贮设备构成，其特点是实现单机柔性化及自动化，具有适应加工多品种产品的灵活性。迄今已进入普及应用阶段。

(3)柔性制造线（FML):它是处于单一或少品种人批量非柔性自动线与中小批量多品种FMS之间的生产线。其加工设备可以是通用的加工中心，CNC机床；亦可采用争用机床或NC专用机床，对物料搬运系统柔性的要求低于FMS，但生产率更高。它是以离散型生产中的柔性制造系统和连续生过程中的分散型控制系统(D C S)为代表，其特点是实现生产线柔性化及自动化，其技术已日趋成熟，迄今已进入实用化阶段。

(4)柔性制造工厂(FMF):FMF是将多条FMS连接起来，配以自动化屯体仓库，用计算机系统进行联系，采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整F M S。它包括了CAD／CAM，并使计算机集成制造系统(CIMS)投入实际，实现生产系统 柔性化及自动化，进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。FMF是自动化生产的最高水平，反映出世界上最先进的自动化应用技术。它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体，以信息流控制物质流的智能制造系统(IMS)为代表，其特点是实现工厂柔性化及自动化[8]。

2.2柔性制造所采用的关键技术

1.计算机辅助设计未来CAD技术发展将会引入专家系统，使之具有智能化，可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术，该项新技术是直接利用CAD数据，通过计算机控制的激光扫描系统，将二维数字模型分成若干层二维片状图形，并按二维片状图彤对池内的光敏树脂液面进行光学扫描，被扫描到的液面则变成固化塑料，如此循环操作，逐层扫描成形，并自动地将分层成形的各斤状固化塑料粘合在一起，仅需确定数据，数小时内便呵制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。

2.模糊控制技术模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊摔制器具有自学习功能，可在控制过程中不断获取新的信息井自动地对控制量作调整，使系统性能大为改善，其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更引起人们极大的关注。

3.人工智能、专家系统及智能传感器技术迄今，柔性制造技术中所采用的人工智能大多指基础规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理，求解各类问题（如解释、预测，诊断、查找故障、设汁、计划、监视、修复、命 令及控制等）。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合，因而专家系统为柔性制造的诸方面工作增强综合性。展望未来，以知识密集为特征，以知识处理为手段的人工智能（包括专家系统）技术必将在柔性制造(尤其智能型)中起着非常重要的关键性的作用。目前对未来智能化柔性制造技术具有重要意义的一个正在急速发展的领域是智能传感器技术。该项技术是伴随计算机应用技术和人工智能产生的，它使传感器具有内在的“决策”功能。

4.人工神经网络技术人工神经网络(ANN)是模拟智能生物的神经网络对信息进行并处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域，神经网络不久将并列到专家系统和模糊控制系统，成为现代自动化系统中的一个组成部分[9]。

3.国内现代制造技术状况

近年来，世界各国都投入了巨大的财力和物力，强化作为光机电一体化制造业基础的先进制造业的技术和产业发展的战略研究。美国、德 国、日 本 等 国 已 经 开 发 出 了 数 控（NC）、计算机数控（CNC）、直接数控（CAM）、计算机集成制造系统（CIMS）、制造资源规则（MRP）、柔性制造单元（TMC）、柔性制造系统（FMS）、机器人、计算机辅助设计／制造（CAD／CAM）、精益生产（LP）、智能制造系统（MS）、并行工程（CE）和敏捷制造（AM）等多项现代制造技术与制造模式。这些技术的推广与应用，不仅使本国企业的国际竞争力得到巩固，也使得世界先进制造业发展迅猛[10]。我国制造业市场的巨大潜力，为现代制造技术发展提供了广阔的市场空间。但是，与制造业发达国家和地区相比，国内的现代制造技术的研发与市场拓展还不均衡。其中，国内机械基础件制造行业中的数控化率极低，不足1.6%，先进加工工艺、技术和装备的普及程度不足10 % ；CAD／CAM 系统应用的普及率在国内骨干企业仅有35%，产业规模较小。另外，在相关行业中如印刷业、电力行业和医疗器械行业等，技术装备的低数控化率也远不能满足市场对中高档先进产品的需求。纵观国际制造业的竞争与发展，面对国际、国内两个制造业市场的日渐融合，如何立足国内制造业的市场需求，整合分散的科研与企业资源，尽快形成自己在先进制造产业竞争中的技术优势，已经是摆在我国制造业面前的迫在眉睫的课题了[11]。

总之，重视制造业和现代制造技术已成为全球化的大趋势。现代制造技术不是一项具体技术，而是利用系统工程技术将各种相关技术集成的一个有机整体；现代制造技术是一种动态技术，而不是一成不变的，它需要不断吸收各种高新技术成果，并将其渗透到产品的所有领域，结合成一个有机整体，实现优质、高效、低耗、清洁和灵活的生产[12]；现代制造技术的目的是提高制造业的综合效益，其不摒弃传统技术，而是有赖于不断用科技新手段去研究它和传承它，并应用科技新成果去改造它和充实它；现代制造技术在强调环境保护的同时，还强调各专业学科之间的相互渗透、融合和淡化，并消除其间的界限。我国先进制造技术的发展应结合自身的特点，形成特色，大力发展一些关键前沿技术，比如新一代材料成型技术、微米及纳米技术、快速原型制造以及智能制造等[13]。在不久的将来，现代制造技术将得到更大的发展和壮大，发展和应用先进制造技术是每个国家为提高企业的国际竞争力和技术创新能力的必然选择。

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第五篇：工信部2015年智能制造专项申报指南

附件1

一、智能制造综合标准化试验验证

（一）实施内容

1、基础共性标准试验验证

开展智能制造基础共性标准试验验证，包括：标准体系试验验证；术语和定义；语义化描述和数据字典；参考模型；集成与互联互通；功能安全和工业信息安全要求和评估；人机交互与协同安全；智能制造评价指标体系及成熟度模型；智能工厂（车间）通用技术要求；工业控制网络/工业物联网技术要求；系统能效评估方法；工业云服务模型、工业大数据服务、工业互联网架构，搭建基础共性标准试验验证体系。

2、关键应用标准试验验证

重点领域智能制造新模式关键应用标准试验验证，包括：重点行业的智能工厂（车间）参考模型；通用技术条件（技术要求、试验方法、试验大纲）；评价标准及方法；工艺参考模型；一致性和互操作要求；工业安全要求和评估方法；搭建关键标准试验验证体系。

（二）考核指标

1、技术规范或标准全过程试验验证，形成企业标准/行业标准草案/国家标准草案/国际标准草案；

2、建成部件和系统级试验验证测试体系；

3、在重点领域智能制造新模式中的应用。

二、重点领域智能制造新模式应用

（一）新一代信息技术产品智能制造新模式

1、实施内容

重点支持智能制造新模式中智能工厂发展的集成应用，支持智能光电传感器、智能感应式传感器、智能环境检测传感器以及数控加工装备与机器人大规模协同安全可控应用，实现新一代信息技术产品设计、工艺、制造、检验、物流等全生命周期的智能化要求。

2、考核指标 1）综合指标：

传感器智能制造新模式：生产效率提高20%以上，运营成本降低20%，产品研制周期缩短30%，产品不良品率降低20%，能源利用率提高10%以上。

移动终端智能制造新模式：生产效率提高20%以上，运营成本降低20%，产品研制周期缩短30%，产品不良品率降低30%，能源利用率提高15%。2）技术指标：

传感器智能制造新模式： 产品设计全面采用数字化技术，建立产品数据管理系统；主要生产设备数控化率达到80%以上；工序在线检测和成品检测数据自动上传率超过90%，建立产品质量追溯系统；建立生产过程数据库，深度采集制造进度、现场操作、设备状态等生产现场信息；建立面向多品种、小批量的制造执行系统（MES），实现10种以上产品/规格混合生产的排产和生产管理；建立企业资源计划管理系统（ERP），实现供应、外协、物流的管理与优化。

移动终端智能制造新模式：

实现高速高精钻攻中心、国产数控系统、机器人与收取料系统的协同运动控制，实现多种车间智能装备之间的协同工作；采用基于工艺知识库的三维智能工艺规划，提高研制效率；通过高级计划排程和实时生产响应技术，减少设备空转时间；建立生产过程数据库，充分采集制造进度、现场操作、设备状态等生产现场信息；提高车间加工过程质量检测自动化程度，建立产品质量追溯系统，实现全制造过程品检数字化；建立面向大批量快速响应生产的制造执行系统（MES），实现基于实时制造数据的可钻取仿真车间。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

传感器智能制造新模式：形成国家/行业标准3项上，发明专利2项以上，研发自主知识产权智能专用装备2种以上。

智能移动终端智能制造新模式：发明专利5项以上，软件著作权6项以上，研发自主知识产权智能专用装备2种以上。

3、安全可控智能制造手段

传感器智能制造新模式：自动激光切割机，传感芯体自 动检测系统，自动视觉检测系统，传感器在线激光修调系统，焊接机器人，在线智能测试系统。

智能移动终端智能制造新模式：工业机器人、高速高精加工中心、AGV小车、自动化生产线集中控制系统、视觉化品质检测设备、RFID标签与读写器及系统、自动化夹具。

（二）高档数控机床和机器人智能制造新模式

1、实施内容

支持高档数控机床、数控系统及伺服电机、功能部件及其关键零部件等智能制造新模式，实现高档数控机床智能制造的产品研发、制造、物流、质量控制的全流程智能化。支持铸、锻、焊等基础智能制造新模式，实现基础制造智能制造新模式的工艺模拟优化、制造、物流、质量追溯和供应链管理的全流程智能化。

支持工业机器人及其高精度减速器、机械臂、伺服电机等零部件智能制造新模式，实现机器人智能制造新模式的产品设计、生产加工、识别检测和物流仓储的全流程智能化。

2、考核指标 1）综合指标

高档数控机床智能制造新模式：运营成本降低10%，产品研制周期缩短50%，生产效率提高30%以上，产品不良品率降低10%，能源利用率提高10%。

基础智能制造新模式：运营成本降低20%，生产效率提高20%，产品不良品率降低10%，能源利用率提高10%。机器人智能制造新模式：运营成本降低10%，生产效率提高 4 30%以上，产品不良品率降低10%，产品研制周期缩短30%，能源利用率提高4%。

2）技术指标

高档数控机床智能制造新模式：产品设计全面采用数字化技术，制造过程数控化率达到90%以上，通过网络实现数字化智能加工装备、NC系统、智能仪器仪表及传感器、物流及仓储系统等设备的互联与集中监控，采用信息化生产管理，构成集成化的车间现场管控系统。产品优质率达到95%以上。

基础制造智能制造新模式：产品设计的数字化率达到90%以上、制造过程的数控化率达到80%以上、形成完善工艺与生产的数据平台、建立完整的产品生命周期管理体系、构建PLM和ICS/MES/ERP等系统并高效无缝集成，实现产品研发、工艺设计、仿真验证、制造生产的数字化；采用传感器、在线检测、数控设备、机器人等智能装备，实现制造过程的工艺优化、批量定制、混线生产和质量追溯的智能化要求。

机器人智能制造新模式：智能装备占比达到80%、NC系统、智能仪器仪表及传感器、物流及仓储系统等设备，通过网络实现设备的互联与集中监控，采用信息化生产管理，构成集成化的车间现场管控系统。可实现日连续三班生产，产品优质频率 95%。形成完善的设计与生产的数据平台、实现 产品生产在线监控与测量、建立具有行业及企业特点的基础数据库、构建ICS/MES/ERP等系统并高效无缝集成。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

形成5-10项智制造新模式标准/行业、国家、国际标准草案。申请3-5项专利、登记10-15项软件著作权。

3、安全可控的智能制造手段

上下料、喷涂、装配、打磨、焊接、检测机器人，智能激光/重力/接近开关/光电开关等智能传感器，自动识别系统，控制网络与传感，测控装置与系统，功能安全评估系统，误差检测及轨迹纠偏等自动检测系统。

（三）航空装备智能制造新模式

1、实施内容

重点支持基于模型的工程方法，融合互联网思维及大数据、云计算等技术，从价值链、企业层、车间层和设备层共四个层面，提升航空装备制造系统的状态感知、实时分析、自主决策和精准执行水平；以飞机、直升机整机研发、关键系统制造以及部/总装为集成应用，实现设计制造一体化云平台、广域协同供应链、智能生产制造、敏捷运行支持，形成智能制造体系。

2、考核指标（1）综合指标

产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，运营成本降低30%，产品不良品率降低10%，能源利用率提高4%。

（2）技术指标

实现供应链面向以客户为中心的能力协同优化及智能感知与决策、生产系统能力仿真、车间/生产线的动态排产与调度、自适应加工与装配、基于模型的检测、物流的智能配送。

形成航空智能制造工程环境的方法、流程和工业软件体系；设计全面采用数字技术；建立协同设计、制造和服务云平台；开发智能制造运行系统；建立智能部/总装生产线、智能物流配送系统等。建立具有行业及企业特点的基础数据库、实现ICS/MES/ERP的无缝集成。

自主研发自适应加工/装配工艺设备、柔性工装、智能测量检验设备、高精度复杂构件增材制造设备、机器人自动钻铆系统、特种机器人等。

（3）知识产权

形成专利、软件著作权、标准、技术规范不少于50项。

3、安全可控的智能制造手段

智能部/总装生产线；智能物流配送系统等；自适应加工/装配工艺设备；柔性工装；智能测量检验设备；高精度复杂构件增材制造设备；机器人自动钻铆系统；特种机器人 等

（四）海洋工程装备及高技术船舶智能制造新模式

1、实施内容

围绕各类中间产品柔性、高效、智能化制造的需求，重点支持海洋工程、造船及配套的智能制造新模式。

2、考核指标

（1）综合指标

产品研制周期缩短20%，生产效率提高30%，运营成本降低20%，产品不良品率达到5%，能源利用率提高12%。

（2）技术指标

产品设计采用三维CAD设计技术，并与CAE、CAPP、CAM有机集成，建设完整的产品数据管理系统（PDM）；在各关键工序设备数控化率80%以上。建立车间级的工业通信网络，实现信息互联互通和有效集成。建立生产过程数据采集和分析系统，并与车间制造执行系统实现数据集成和分析；配置数字化在线检测和成品检测设备，监测数据自动上传，建立产品质量追溯系统；建设智能物流系统；建立车间制造执行系统（MES）、企业资源计划管理系统（ERP），实现计划、排产、生产、检验的全过程闭环管理，并实现ICS、MES和ERP的无缝信息集成；采用大数据等新一代信息技术，进行智能制造新模式的经营、管理、决策的优化。

（3）知识产权

关键工艺装备及软件系统如焊接机器人、柔性自动化焊接系统、柔性装配在线检测和自动划线技术与装备、自动化开坡口装备、端部反面自动焊接装备、车间智能物流管控系统、生产过程数据采集和分析系统等形成自主知识产权。

形成专利、软件著作权、标准、技术规范15项以上。

3、安全可控的智能制造手段 材料检测及标识智能单元、智能化加工流水线、智能成型工艺及装备、智能化装焊流水线

（五）先进轨道交通装备智能制造新模式

1、实施内容

支持基于机车车辆、信号系统、工程养护装备及其关键零部件等智能制造新模式，实现先进轨道交通装备产品研发、制造、物流、质量控制全流程的智能化。

2、考核指标 1）1）综合指标

运营成本降低20%，产品研制周期缩短50%，生产效率提高30%，能源利用率提高5%。

2）技术指标

产品设计的数字化率达到90%以上、制造过程的数控化率达到80%以上、形成完善的设计与生产的数据平台、实现产品生产在线监控与测量、建立具有行业及企业特点的基础数据库、构建ICS/MES/ERP等系统并高效无缝集成，实现产品研发、工艺设计、仿真验证、制造执行的数字化；采用传感器、测控设备、数控加工设备、增材制造、机器人等智能装备，实现制造过程的自动化和网络化、物流采集信息化、物料传送自动化。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

形成5-10项轨道交通智能制造新模式标准/行业、国家、国际标准草案。申请3-5项专利、登记10-15项软件著作权。

3、安全可控的智能制造手段

上下料机械手，焊接机器人，喷涂机器人，激光焊接与切割设备，增材制造装备，智能物流装备，自动检测设备，智能传感器，工业信息安全防护装备。

（六）节能与新能源汽车智能制造新模式

1、实施内容

支持以用户订单为基础的柔性化生产体系和多种车型的任意顺序的混流智能化生产，打造高效协同的汽车制造供应体系，大幅提升新能源汽车智能制造水平。

2、考核指标

1）1）综合指标

生产效率提升20%以上，资源综合利用率提升20%，产品不良品率降低20%，产品研制周期缩短20%，运营成本降低20%。

2）2）技术指标

节能与新能源汽车智能制造新模式：生产节拍实现每小时60台；实现任意车身产品平台、各种车型的柔性生产；生产线工序间实现自动输送，传输时间5～6秒；产品个性化配置率达到10%；可远程升级的汽车电子控制单元（ECU）比例达到10%。

新能源汽车电池智能制造新模式：单工位生产节拍每分钟60件以上；整线直通率>97%；合格率>99.5%；稼动率>95%。面向多规格的生产制造执行系统，实现供应、外协、物流的管理和优化。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

专利10项以上（发明2项以上），软件著作权10项，企业标准（技术规范）4项。

3、安全可控的智能制造手段 伺服点焊焊接机器人、弧焊机器人、搬运机器人；机器人智能视觉识别系统；机器人智能协同系统；基于工业总线技术的可编程控制系统；智能切换定位装置；闭环伺服位置传感装置；数字智能装配设备、智能生产信息管理系统、数据库管理系统、基于工业总线技术的可编程控制系统、在线产品质量检查系统、智能自动化物流传输系统等。

（七）电力装备智能制造新模式

1、实施内容

支持建设发电设备核心零部件及智能电网中低压配电设备和用户端设备智能制造制造新模式。

2、考核指标 1）综合指标

运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，产品不良品率降低10%，能源利用率提高4%。

3）2）技术指标

建立产品模型、制造模型、管理模型、质量模型等数字模型，优化配置互联互通的产品全生命周期管理系统（PLM）、企业资源计划管理系统（ERP）和车间制造执行系统（MES）。实现基于模型的产品设计数字化、企业管理信息化和制造执行敏捷化，形成企业统一的数据平台，产品设计的数字化率达到100%。建立生产过程数据采集分析系统和车间级工业通信网络，充分采集制造进度、现场操作、质量检验、设备状态等生产现场信息，并与车间MES实现数据集成。建立自动化智能化的加工、装配、检验、物流等系统，并通过工业通信网络实现互联和集成，关键加工工序数控化率达到80%。

4）3）专利、软件著作权、标准（技术规范）专利3项以上（发明专利1项以上），软件著作权10项、企业标准（技术规范）4项，安全可控装备（装置）形成自主知识产权。

3、安全可控的智能制造手段

智能化加工流水线、机器人、智能检测装置、精益电子看板、制造执行系统（MES）、产品全生命周期管理系统（PLM）。

（八）新材料智能制造新模式

1、实施内容

针对我国能源、环境、柔性电子、航空航天、国防装备等高科技领域对石墨烯、碳纤维的迫切需求，以石墨烯结构与功能多样化和可控化为目标，支持石墨烯智能制造成套装备；支持年产1000吨的T700级碳纤维材料智能制造新模式，实现在生产执行管理、先进过程控制与优化、物流与质量追溯等方面的智能化，形成具有知识产权的装备与技术。

2、考核指标 1）综合指标

石墨烯：实现石墨烯粉体材料规模化清洁生产，石墨烯膜片材料稳定化批量生产，在异质结太阳能电池、选择性渗透膜以及穿戴显示器件上开展石墨烯应用示范。

碳纤维：生产效率提高30%，产品不良品率降低20%，运营成本降低20%，能源综合利用率提高25%。

2）技术指标

石墨烯：建立多级（多维多尺度）随机模型结构设计系统；建立智能制造装备组件耦联与参数逐级优化系统，通过 元素、电场、缺陷、应变等手段对材料物性原位实时调控。实现高质量石墨烯规模化低成本制备与功能调制技术的突破；实现石墨烯粉体材料层数和尺寸控制、可控表面改性和功能化的规模化制备；实现单层石墨烯薄膜的大面积连续制备和无损低成本转移技术，单晶尺寸、导电性和透光度可控。薄膜室温体电荷迁移率>104 cm2/(V·s)，面电阻达50 Ω/sq（可见光透过率>90%）；缺陷密度在103~1012/cm2之间可控。粉体比表面积>2600m2/g。年产能达20万平方米（薄膜）/500吨（粉体）。异质结太阳能电池的光电转换效率>20%，选择性渗透膜的脱盐率>95%，柔性应变传感器的灵敏系数>105。

碳纤维：关键设备数控化率超过80%，关键智能部件国产化率达到85%；实现全系统的传动比控制等高精度运动控制和针对时变、非线性、大时滞等工艺对象的先进控制；建立企业内部智能物流系统和产品追溯系统；建立横跨化工、纺织、新材料多个领域的、行业特点鲜明的MES系统。

3）专利、论著、标准（技术规范）

形成石墨烯国家/行业标准1项，发明专利6项，论著15篇。形成碳纤维及复合材料国家/行业标准3项，发明专利2项，软件著作权3项

3、安全可控的智能制造手段 DCS系统，专用控制系统，运动控制系统，智能检测设备，基于条形码的物流装置，先进控制软件，MES管理系统等。

（九）农业机械装备智能制造新模式

1、实施内容

支持基于大中型拖拉机、收获机械、大型农机具及关键零部件智能制造新模式，实现农业机械装备产品设计、加工、检测、装配的全流程智能化。

2、考核指标 1）综合指标

生产效率提高50%，产品不良品率降低10%，能源利用率提高40%，运营成本降低20%，产品研制周期降低20%。

2）技术指标

产品设计的数字化率达到80%以上、制造过程的数控化率达到80%以上、形成完善的设计与生产的数据平台、实现产品生产在线监控与测量、建立具有行业及企业特点的基础数据库。实现农机企业的设计、生产和控制与ERP、MES的智能整合。通过RFID和光感仓储和物流设备实现生产和物流的一体化。

3）专利、软件著作权、标准（技术规范）

形成3-5项农业机械装备智能制造新模式标准/行业、国家、国际标准草案。申请2-3项专利、登记5-8项软件著 14 作权。

3、安全可控的智能制造手段

自动柔性生产线，高档数控机械加工系统，现代化涂装生产线，智能化物流系统，焊接机器人系统及专用智能工装夹具，MES／ERP管理系统，自动引导小车，数字化测量检验设备等。