工厂数字化规划汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇工厂数字化规划范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

篇（1）

本组接受颧弓切线位X线摄影检查者共60例,男42例,女18例,年龄6-65岁。传统屏胶系统与CR、DR三种摄影方法各取20例,每个病例只使用一种摄影方式,为随机选取。分别记录每个病例摄影方法、投照次数、照片质量、成像时间。

应用设备:传统X线摄影系统为日本SHIMADZUED150L型500mAX光机,中国虎丘洗片机。CR系统为美国KodakDirectViewCR950计算机X线成像系统,日本SonyDF500激光打印机,美国Kodak影像板(IP板),大小为8英寸x10英寸(1英寸=2.54cm)。DR系统为美国GEDefinium6000直接数字化X线摄像系统,Kodak8200激光打印机。

投照方法:患者俯卧在摄影床上,双臂放于身旁,头部尽量后仰,颏部前伸,下颌放于暗盒中心上方5cm处,头部向健侧倾斜15°,即头部矢状面与台面成75°。X线管球向足侧倾斜,使X线管球中心线与听眶线垂直,对准颧弓中点或眼角后外方约4cm处,射入暗盒中心。

2结果

颧弓切线位分别应用3种摄影方式的一次拍摄成功率比较接近,为70%左右。第2次拍摄DR系统98%可以做到基本全部成功;而传统屏胶系统与CR系统的二次成功率相似且明显偏低,需要拍摄2次以上的达15%左右。照片质量以CR,DR明显高于传统屏胶系统。DR曝光后成像的速度最快,只要3s左右,可以对投照成功与否迅速做出判断;CR曝光后经激光扫描到显示图像需半分钟,屏胶系统费时最长,约3min左右。

3讨论

数字化X线设备是指把X线透射图像数字化并进行图像处理,再变换成模拟图像显示的一种X线设备。根据成像原理的不同,这类设备可分为计算机X线摄影(computedradiography,CR)和数字X线摄影(digitalradiography,DR)、数字减影血管造影(DSA)、数字荧光摄影(DF)。目前我国约70%的医用X光机仍是使用传统屏胶系统。

3.1CR成像系统是将透过人体的剩余X线记录在IP板上,使IP板感光形成潜影,再经过激光扫描使存储在光晶体内的潜影信息化为荧光,由光电转换器变为电信号,输入计算机工作站处理后,形成图像。IP板是CR成像系统的关键,作为采集影像信息的载体,代替传统的胶片,其特点是可以重复使用,但不具备图像显示功能。CR的成像要经过影像信息的记录、读取、数字化处理和图像显示等几个步骤。

3.2DR是指在专用的计算机控制下,直接读取感应介质记录到的X线信息,并以数字化图像方式重放和记录。它与传统放射成像方式不同的是用平板探测器FDP代替了传统的增感屏-胶片来接受X线管球发射出的穿透人体的X线,该成像系统是采用直接非晶硒为基础直接转换平板探测器。DR通常由电子暗盒、图像采集工作站、图像后处理工作站、系统控制器以及影像监视器等部分组成,是直接将X光子通过电子暗盒转换为数字化图像的装置。DR成像速度快,采集时间在10ms以下,数秒后即可传送至后处理工作站,根据需要打印出激光胶片。

篇（2）

1.引言

在市场竞争日趋激烈，新产品上市周期越来越短，生产设备和制造系统日趋复杂、昂贵的情况下，为了获取最佳利润和保持市场占有率，制造企业必须从传统制造模式向数字化制造模式转变，实现产品的多元化，缩短产品上市时间，缩短生产准备时间，并进一步提高产品的质量。由此，数字化工厂作为优化生产过程的解决方案也越来越成为研究的热点。

2.数字化工厂含义

数字化工厂（Digital Factory，简称DF）是基于仿真技术和虚拟现实技术的发展而产生的，是以产品全生命周期的相关数据为基础，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，通过对生产过程进行分析和优化，保证产品在可制造的前提下，实现快速、低成本和高质量的制造，从而实现柔性制造和并行工程[1]。

3.数字化工厂平台架构

数字化工厂软件是虚拟制造平台，对于缩短新产品的开发周期、提高产品质量、减少制造成本和降低项目决策风险都具有重大意义。

数字化工厂软件还是实现并行工程的工具。产品设计部门和制造工艺部门可以在产品的制造特征（焊点、定位点、装配位置等）领域紧密协作，在产品设计的早期阶段进行工程制造的仿真，在新产品的制造中尽量对标准化的工艺和工装卡具重复利用，从而实现产品设计和产品制造的并行互动的工作方式，缩短新产品的开发周期、降低制造成本和加快新产品投放市场[2]。

数字化工厂在工艺层面的主要应用包括工厂布局仿真优化、工艺流程规划及仿真验证、虚拟装配设计与验证、物流仿真。工厂布局仿真优化是建立车间厂房、物流通道、制造资源等的三维数字模型，为工艺、装配、物流仿真建立基础。是工艺流程规划及仿真验证在三维数字环境下对产品的工艺进行规划，制定工艺路线，如NC编程、流程排序、资源分配、工时定额，成本核算等，并对加工工艺过程进行三维仿真，仿真工艺路线，刀具切换，装夹过程等。虚拟装配设计与验证是提供一个虚拟制造环境来规划验证和评价产品的装配制造过程和装配制造方法，检验装配过程是否存在错误，零件装配时是否存在碰撞。它把产品、资源和工艺操作结合起来来分析产品装配的顺序和工序的流程，并且在装配制造模型下进行装配工装的验证、仿真夹具的动作、仿真产品的装配流程，验证产品装配的工艺性，达到尽早发现问题、解决问题的目的。物流仿真是工厂布局规划与仿真的辅助工具之一，在三维环境下对物流仿真逻辑进行建模，主要分析工位装配任务分配的合理性，物流路径规划的合理性，物流设备的分配以及利用率等，从而评价和优化物流规划方案；基于建立的物流仿真模型，可以调整参数和物流方案，实时获得仿真结果。

数字化工厂平台在制造层面的主要应用为MES系统，包括制造数据管理、计划排程、生产调度执行、现场数据采集及归档、产品跟踪等功能。

4.数字化工厂收益

一个制造企业完善的企业信息平台应由三大块构成，即：PDM/CAD系统，为企业提品数据结构和数学模型，进行产品数据管理；ERP系统，为企业提供物质资源、资金资源和信息资源集成信息，进行企业资源管理；数字化工厂平台，即制造过程管理系统，为企业提供数字化的制造信息平台，进行制造工艺规划设计，工程仿真和生产过程管理。成为数字化工厂，首先要做到柔性制造，即通过自动化的理念把产品的工艺设计与自动化设计集成到一个平台上。系统能够根据加工对象的变化或原材料的变化而确定相应的工艺流程。第二点，也是比较关键的部分，即虚拟投产，即借助虚拟化过程来检验整个生产过程，验证产品。

国内制造企业通过利用数字化工厂技术能够带来的收益包括：

（1）在3D的环境下进行制造工艺过程的设计，提高工艺设计、现场工人、数控测量的效率；

（2）用数字化的手段验证产品的制造工艺可行性，避免工艺制造与设计脱节，提高工艺设计质量；

（3）现场的工艺问题在数字化仿真环境下提前得到分析，避免在后期对产品和流程进行改变返工，避免规划的失误，对风险可进行精确掌控；

（4）掌握产品和流程的复杂性，提高产品的变种及对流程影响的透明度，建立典型工艺，经验库，减少重复工作；

（5）缩短产品工艺准备周期，缩短新产品投放市场时间（6）结合MES现场数据的及时采集、反馈，实现成本的及时统计、工艺的持续改进，支持产品的后期维修。

5.实施关键因素

数字化工厂平台涉及多层仿真层次，不同仿真目的，需要对物流，装配，加工等进行独立仿真，并在统一的可视化环境下进行结果分析。数字化工厂贯穿整个工艺设计、规划、验证、直至车间生产工艺整个制造过程，不是一个独立的系统，需要与设计部门的CAD/PDM系统进行数据交换，并对设计产品进行可制造性验证（工艺评审），同时，所有规划还需要考虑工厂资源情况数字化工厂与设计系统CAD/PDM和企业资源管理系统ERP的集成是必须的。同时，数字化工厂还有必要把企业已有的规划知识（如工时卡、焊接规范等）集成起来，整个集成的底部是PLM构架。所以，需要与其他部门的信息系统进行数据交换，并在PLM体系框架的指引下开展实施工作。

6.小结

数字化工厂涉及生产，设计，工艺、物流，管理，IT部门等业务单位以及多领域的技术人员，需要相关专业部门的全力配合，需要对整个生产链的数据进行整理和整合（包括产品，工艺，车间等）。对企业各方面的影响巨大，可能需要流程重组。因此，企业在具体的实施过程中，需根据自己的生产制造的实际过程和企业资源条件来决定，即需要在设计、工艺规划、加工、装配、物流的哪一部分加强，进而采取先点后面、循序渐进的实施策略，不要一下铺得太大。

参考文献

篇（3）

根据学校改革示范校任务目标的发展规划，结合本学校实际的情况，就一体化工作站提出了建设数字化工厂。通过积极探索，不断的创新与实践，充分考虑到今后发展的需要，把企业设计制造过程的现代化无纸化引入学校，真实模拟现代企业的生产经营场景，使学校成为培养高技能高素质的优秀毕业生的理想实践场所。我校现在已经建立起PLM体验中心、理实一体化教室、数字化实训工作站、教学资源库等数字化平台。从而实现理论教学、实习训练的全数字化。为职业教育的“双师型”师资培养培训及交流创造良好的数字平台。

一、“数字化工厂”具体的内涵

信息化建设是现代设计技术的发展方向，是企业走向竞争市场的一次深刻的革命。我们认为从五个方面着手实现“数字化工厂”的目标。对各项目标的具体实施，即为“数字化工厂”具体的内涵。

（1）搭建一体化工作站数字化

搭建安全快速的网络平台是一体化工作站信息化的前提。计算机已成为管理人员和操作人员的工具。我校一体化工作站的系统平台由计算机主机、网络、数据库等组成。通过软件来相连各个系统的平台，将实训车间的数控设备与数据管理平台相连，进而实现对数控设备网络化管理。当然，操作技术人员必须具备网络操作能力，只有软硬件和操作人员都具备了数字化的能力才能实现数字化工厂。

（2）打造无纸生产场景数字化

随着管理集成系统的搭建，通过数据查询系统，即可看到学生现阶段一体化工作站的任务零件及相关信息如：毛坯尺寸、产品材料、加工图样、工艺流程、注意事项等，实现与现代化的生产制造流程接轨。对学生生产用到的数控程序，通过数据终端直接传输到机床上进行应用加工，实现无纸化的设计与生产，既提高了生产效率又规范了操作规程。

（3）一体化讨论区数字化

在一体化讨论区，通过大屏幕投影，可将学生在PLM体验中心中的工作过程现场调出来，包括产品的三维或二维图，工艺流程卡、加工模型及刀路轨迹、仿真结果、加工程序等。同时，也可看到车间机床操作面板及产品加工过程。通过模型结果及机床加工过程现场，实现理论与实践的一体化教学。

（4）一体化工作站管理数字化

通过搭建一体化工作站的管理系统，通过视频可以看到师生教学在工作台上的操作场景，包括工件装夹情况、找正对刀、机床加工等情况。有信息化的支撑，一体化工作站的管理效率大幅度的提高。管理逐步向规范化转变。

二、建设数字化工厂的体会

几年来的信息化建设，使我们在探索建立数字化工厂的道路上感受颇多，在此谈谈自己的心得体会。

（1）规划管理要统一

信息化建设要统一规划，在指导部门的安排下进行信息化的建设，信息互联互通，共享资源，避免重复建设。“应用主导，面向市场”是信息化建设的内在动力和重要手段。

① 强调资源共享时，也耍推进方法和经验的交流，取长补短。我厂的信息化工作交流活动，将各部门在信息化工作开展过程中的效果和方法进行交流，特别是具有探索性的、难度大的工作，通过交流的方式互相学习进步。

② 建成管理网络。分三个层次：一层是信息化主管部门负责全厂信息化建设整体规划及协调工作；二层由专业科室组成，负责在信息化推进过程中结合专业具体开展工作；三层是车间部门层，是各项工作具体落实和实现的地方。

③ 全厂的信息化工作统一规划。信息化主管部门制定目标，长期目标包括五年计划，短期目标包括年度和季皮工作计划等，规划将包容全厂的信息化工作内容，各部门在此基础上再制定分解目标，既紧扣总体规划，又体现自身的个性内容。

（2）现代化技术要合理运用

在建设一体化数字化工厂的过程中，先进的技术是其重要支撑。但是，片面的依赖高、新、全为目标的话，是一个错误的误区，关键是要选择最适合自己的先进的技术。其功能以够用为主。

（3）推行管理要逐步化

一体化数字工厂是一个长周期的过程，初期投入的时间很长。在建设完善过程中要有耐心和恒心。在建设过程中从人员配合及管理人员的超前意识等等都是一个逐步完善的过程。，要在每一个环节中都能让大家看到希望，感觉到好处，管理人员觉得不难了，思路清晰了，再将目标提高一个台阶。最终提出了全面推行信息化管理，实现一体化数字化工厂。

（4）操作系统要扁平化

在一体化数字工厂的建设的整个过程中，有些系统在过程中不再适合新条件下生产管理需求。例如，在初期一些小系统的开发，可能到目前为止这些小系统还在用，甚至用得很不错，但为了完整的大系统，就需要抛弃这些小的孤立的系统，这其实是操作系统需要本身扁平。

（5）建设过程要应用化

篇（4）

关键词：数字化工厂 总装车间 工艺规划 工艺流程 EM-POWER

1前言

21世纪，以信息技术为特征的汽车制造业正在全球范围内展开。我国制造业的进步可以拉动国际制造业的发展，依据我国制定的“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，走新型工业化道路”的重大战略方针。在现阶段，我国汽车制造业主要的任务是依靠科技创新，提高企业信息化水平，促进汽车行业自主创新能力。

2汽车总装工艺技术

2.1 汽车总装车间概述

按照厂房内区域分布：总装配区、加注调整区、检测区、返修补漆区、分装区、物流库、内部通道等。总装车间有四条生产线：内饰线、底盘线、最终装配线、门线。要想规划这么大规模的生产线用传统的生产线规划方法，注重理论计算的结果，依据生产线实际运算后的数据进行分析和判断，其缺点为准确性差、不直观、易浪费资源。各过程的人员，各自进行设计，再经过协调综合形成最后方案，各个过程极易造成联系疏散孤立，特别是相关工艺信息的查询，传输上，基本上以纸样为媒介，没有统一的数据平台。

数字化工厂目前已经成为现代化制造领域中一个新的研究应用领域。从而提高系统的成功率和可靠性，缩短从设计到生产的转化时间。因此，数字化工厂技术很好地弥补了传统生产线规划方法的不足，在制造领域有着广阔的前景。

2.2汽车数字化装配工艺规划

2.2.1 汽车数字化装配工艺规划过程

汽车数字化装配工艺规划是指在汽车数字化制造信息化平台上，对汽车装配的工艺进行规划，即以数字化装配工艺方法为基础，通过厂房、设备信息，为汽车装配制定工艺路线。采用生产线仿真技术来验证工艺规划和生产线设计的效果，实现工艺规划、装配生产线布局设计、调度和生产线仿真各个部分数据的有效集成，即建立数字化生产线集成仿真平台。

3数字化工厂软件eM-Power

3.1“数字化工厂”―eM-Power

eM-Power是Tecnomatix公司的计算机辅助生产工程（CAPE）软件，是对一个完整的工厂从生产线、加工单元到工序操作的所有层次进行设计、仿真和优化的集成计算机环境。

eM-Power软件包中主要包含制造工艺规划（Process Planner）工具eM-Planner，工厂和生产线仿真和优化工具eM-Plant，机器人生产工程仿真工具eM-Workplace（ROBCAD），机械加工工艺规划工具eM-Machining，动态装配和验证工具eM-Assembler等模块。

3.2工艺流程规划模块― Process Designer

Process Designer可以评估生产的替代品，协调各种资源，优化吞吐量，计划的多个变种，实施变革，并估计成本和周期时间-都在非常初期阶段的概念规划。

Process Designer工具具有如下特点：（1）确定产品的装配顺序，建立一个模拟和验证制造的产品和服务；（2）计划工作场所和设施的布局和分配其资源的二维sketcher环境。图纸制造领域提供各种格式；（3）界定和管理的周期时间的一个单一的操作或一组行动。时间价值是指使用行动图书馆，其中包括预定时间值或使用母语教学的整合时间表；（4）分析性能，吞吐量，瓶颈和周期使用离散事件仿真。结果可以存储在数据库的进程，以供将来使用；（5）线平衡使用甘特图显示的工作量分配给每个资源。图表可以识别的关键路径的生产线，考虑到产品的变化组合，过程制约因素，如方向和顺序组装，并提供资源；（6）估计费用按照成本的基础上的资源和消耗品。

3.3工艺仿真模块― Process Simulate

Process Simulate是数字化制造解决方案，3D环境中的生产过程。Process Simulate是一个重要的市场推动者。能够利用三维数据的产品和资源促进虚拟验证，优化和调试复杂的制造工艺，从而更快地启动和更高的生产质量。

Process Simulate允许用户验证的可行性，装配的进程。它使制造工程师，以确定最有效的装配顺序，并确定最短的周期时间。Process Simulate提供的功能，选择最适合的工具，该进程通过搜索分类工具库，演示虚拟达到测试和碰撞模拟分析和装配过程的全面的产品和工具。

Process Simulate工具具有如下特点：（1）降低成本的变化，及早发现和通信产品的设计问题（2）减少物理原型数量与前期虚拟验证（3）通过仿真优化周期（4）确保符合人体工程学的安全进程（5）降低成本，重新使用标准工具和设施（6）减少生产风险的几个生产情景模拟（7）早期审定机电一体化生产过程（ PLC和机器人）（8）在虚拟环境早期验证生产调试（9） 提高过程质量通过模仿现实的过程生命周期的全过程。

4应用实例

某总装车间的底盘生产线，其组成包括油箱举升机、底盘合装车、轮胎拧紧机、轮胎抓手等设备。现要求对其生产线进行建模仿真，找出瓶颈，为优化生产线、配置生产线参数提供理论依据。

在Process Designer环境中导入工艺库和资源库，根据规划调整资源布局，定义工时。根据车型进行变量配置，适用于在混线多车型配置规划。之后进行线平衡分析，在Process Simulate环境中加载设备并设置机构，装配干涉验证，并设置最优路径。最后进行人机仿真，输出视频。

5结语

数字化工厂是按照虚拟制造的原理开发的软件，它为企业的数字化产品提供了从设计、工艺、制造、装配、分析、检测以及维护的全过程的仿真，是企业实现虚拟制造的强有力的工具。通过运用虚拟制造技术，能够降低成本，缩短产品走向市场的周期，提高产品质量，使企业更具有竞争力，因此，虚拟制造技术是先进制造技术的发展方向。

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中图分类号：P631.4+24 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）05（a）-0200-01

在当今激烈的市场竞争中，制造企业已经意识到他们正面临着巨大的时间、成本、质量等压力。“数字化工厂”技术与系统作为新型的制造系统，为制造商及其供应商提供了一个制造工艺信息平台，使企业能够对整个制造过程进行设计规划，模拟仿真和管理，并将制造信息及时地与相关部门、供应商共享，从而实现虚拟制造和并行工程，保障生产的顺利进行。在制造行业，数字化工厂更是发挥着重要的作用，相应地对具备“数字化工厂”相关知识的人才的需求越来越突出。

1 数字化工厂的含义

数字化工厂以产品全生命周期的相关数据为基础，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。主要解决产品设计和产品制造之间的“鸿沟”，实现产品生命周期中的设计；制造；装配；物流等各个方面的功能，降低设计到生产制造之间的不确定性，在虚拟环境下将生产制造过程压缩和提前，并得以评估与检验，从而缩短产品设计到生产的转化的时间，并且提高产品的可靠性与成功。其工作流程如下：（1）从设计部门获取产品数据；（2）从工装工具、生产部门获取资源数据（2D/3D）；（3）工艺规划；（4）工艺验证、仿真；（5）客户化输出。

2 采用“校企合作”办学方式培养具备“数字化工厂”人才存在的问题

随着教学改革的不断进行“产教结合、校企合作”模式越来越受到各大院校的推崇。为了培养学生具备“数字化工厂”的相关知识，加强学校与企业的合作，使教学与生产的结合，校企双方互相支持、双向介入、优势互补、资源互用、利益共享，使教育与生产可持续发展的重要途径。但在我国能够做到这点的并不容易，原因如下。

2.1 政府推进校企合作的政策法规与管理机制不健全

国家和省级政府职业教育校企合作的政策法规缺失与滞后，以及运行机制不健全是造成校企合作不深人、不稳定的主要原因。目前，政府出面统筹协调校企合作、联合办学、制定人才规划的作用缺位，没有出台校企合作、工学结合、顶岗实习的政策法规，致使未能真正建立起校企合作的运行机制、体制和模式。

2.2 企业参与职业教育发展的动力不足

企业作为市场经济的主体，为了自身的生存与发展，盈利是经营目标之一，其社会活动多少会考虑到这一要素，是否参与职业教育的发展，对于企业的投入和收益均不能产生影响。因此，在没有相关规定和应激政策的机制下，企业对于职业教育发展关注较少。企业不愿意与职业院校合作的原因主要有以下几点：（1）增加企业成本。在与学校合作的同时，企业需要派专人辅导学生，安排学生食宿问题，由于学生刚刚走入实习工作岗位，劳动效率不高，增加原材料的使用费用。（2）增加企业风险。学生由于不熟悉工作流程，一旦发生劳动事故，企业需承担相应的责任和医疗赔偿。（3）很难保证产品质量，影响企业声誉。

2.3 校企合作的有效模式尚未形成

现在还没有形成有效的校企合作模式，不能使校企合作变成来自学校和企业自身内在发展的一种动力需要，急需创新校企合作的有效模式。校企合作由学校和教育部门推进成效甚微，多数是短期的、不规范的、靠感情和人脉关系来维系的低层次的合作，尚未形成统一协调的、自愿的整体行动。校企合作缺乏有效的合作模式和机制、缺乏校企双方沟通交流的平台，企业利益得不到保证、传统的职业院校管理体制、运行机制、投入政策等因素，都不同程度地影响了校企之间的合作，校企合作的有效机制模式没有形成。

3 高职院校建立数字化工厂的意义

高职院校建立数字化工厂准职业环境教育模式的培养过程在教学过程中实施双向化，教师是学习的指导者、促进者、组织者和管理者，为学生学习提供资料、咨询等方面的支持，学生不再是被动接受者，而是主动探求者，教和学成为双向式教学过程。其意义在于以下几方面。

实现了高职教育的培养目标，即面向生产和服务第一线的高级技术应用型人才。高职毕业生不但懂得某一专业的基础理论与基本知识，更重要的是他们具有某一岗位群所需要的生产操作和组织能力，善于将技术意图或工程图纸转化为物质实体，并能在生产现场进行技术指导和组织管理，解决生产中的实际问题。通过数字化工厂准职业环境方式的教育，高职学生能具备与高职人才需求相适应的基本知识、理论和技能。通过一系列的训练加强了学生的职业教育，提升其知识、能力的职业性。

在高职院校建立“数字化工厂”，使高职院校的人才培养目标与企业需求更为一致，增强职业院校自身产品研发能力和技术服务能力。改变职业院校传统的教学模式，即：追求理论的系统性和完整性，缺乏针对性、实践性和职业特色。逐渐形成与企业岗位职业能力相对应的独立实践教学体系，学生在校所学知识和技能与现代企业要求趋于一致，从而实现职业院校毕业生达到顶岗实习的要求。

数字化工厂准职业环境方式的教育要有过硬的师资队伍。不仅要求教师具有较扎实的专业理论功底，也要具有较熟练的实践技能，更要具有理实结合的教材分析及过程组合的能力，教师不仅是传统意义上的双师型人才，更要具有创新综合能力。促使教师主动参加具体岗位技能培训；到企业参加专业实践；重点了解新技术应用以及进行产学研实践探索等等，以提升教师的综合水平。

4 结语

如今随着国家对教育的投入力度加大，越来越多的中高职学校以示范校建设为契机，全力开展与企业接轨的专业建设，汲取企业的先进制造经验，数字化工厂项目仿照企业模式，通过现代实训车间、8S管理等内容建设构建出数字化工厂模型，再配合企业应用广泛的CAD/CAPP/CAM/PDM等软件，完成数字化工厂核心内涵建设，并由此展开教学模式改革，做到真正与企业接轨。

参考文献

[1] 王金庆.数字化工厂及其关键技术研究[D].南京航空航天大学，2001.

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一、引言

“信息化带动工业化，工业化促进信息化”的国家战略已取得了世人瞩目的成就。信息化对于资产密集型、技术密集型，同时又风险密集型的石化企业来说，扮演着愈发重要的角色，信息化支撑石化企业在安稳长满优运行的道路上越走越快。“十二五”期间兰州石化投入大量的人力物力逐步建成了一百多套信息化系统，信息化对业务的支撑已经深入到企业的方方面面，但是依旧未能满足业务发展的需要，信息孤岛的问题也逐渐显露。为此兰州石化启动了数字化工厂系统建设，以期最大限度地满足业务需要、集成信息资源，减少信息孤岛，提升管理效率。新系统给企业能够带来怎样的价值，给企业管理带来怎样的改变，是建设新系统之前需要深入分析的课题。

二、数字化工厂概述

数字化工厂的概念最先是在制造业信息化建设中产生的，主要是解决产品设计和产品制造之间的鸿沟，使设计到制造之间的不确定性降低，使生产过程在三维虚拟工厂中得以检验，提前发现设计和生产工艺中存在的不足，从而缩短从设计到生产的转化时间。

对流程工业的石化企业而言，设计和生产的产品并不像制造业的产品那样有形和可装配，流程工业的数字化工厂所关注的内容发生了很大变化，主要关注在：集成设计、设备、运行等相关数据，在工厂规划、装置设计、工程建设、工厂维护、生产运行、员工培训、应急演练等业务领域，利用三维虚拟工厂实现对现实工厂立体式监控、浸入式交互和协同式管理。

三、成本实施的费用划分

分析兰州石化数字化工厂系统建设费用大体可分为三个部分：系统建设前、系统建设中和系统建设后。系统建设前的费用包括：系统前期技术调研、方案设计、技术咨询和查新检索等费用。系统建设中的费用包括：标准定义、硬件购置、软件许可、接口开发、客户化开发配置、初始培训、数据采集优化验证、历史数据迁移等。系统建设后的费用包括：软件维护、服务支持、新用户培训、系统改进、硬件维护、变更管理、数据备份等。

四、给企业带来的收益价值分析

（一）直接收益

1.流畅、优化的数据移交

当今各设计院工程设计已采用三维立体设计，装置在设计阶段已诞生了一套数字化的虚拟装置，这套带有各种工程基础数据的虚拟装置是炼化企业一笔丰厚的数字资产。但是企业实施数字化工厂系统之前，并没有一套合适的信息化系统来完整的接收这笔资产。工程移交还停留在纸质图纸移交方式，移交验收工作量大，很难高效校验图纸的完整性和准确性，也很难使这些工程设计数据在工程建设信息化管理方面发挥作用。通过数字化工厂系统建立了一个自定义的工程数据管理架构，并能固化复杂的校验规则，实现对装置工程设计资料的完整接收，和对移交资料的校验和分析，确保进入系统的数据完整、准确。工程数据电子化移交，使信息交接能力和质量得到极大提升。如德勤对澳大利亚WOODSIDE（乌赛石油公司）数字化工厂项目测算得到：一般每个装置的工程数据移交费用在100万到250万美元之间，实施数字化工厂系统用于数字化移交后，移交费用降到每个装置25万美元之内。

2.更高效的信息搜索方式

数字化工厂系统对公司业务流程的效率有着显著的影响，主要体现在节省了大量的时间。装置改造、设备维修、动火审批、危险源评估、预案编制、应急救援等管理方案的制定和决策的下达都需要大量的基础数据提供支持。数据分散，检索不便会导致决策的延迟，数据不一致、不准确、不充分会导致不恰当的决策和判断。数字化工厂系统导入了大量装置设计数据和设备技术数据，以及各种相关的建设、运维、安全数据，并通过集成各种生产运行相关的信息系统，使装置动静态数据得以进入一套系统中，数字化工厂系统在数据间建立复杂的网状关联关系，通过信息间的互校验和索引信息，保证了信息的单点查询、正确无误和高效检索，极大地减少了信息的检索时间。

如德勤对乌赛项目测算得到：用户用于搜索信息的时间从占用用户时间的40%降到20%，相当于每个用户平均每天节省3/4小时，搜索效率提升使用户平均可以提高10%的生产效率。在兰州石化各种工程资料和设备资料还是以纸质资料为主，在用信息系统有120多套，信息较为分散，信息集中对信息检索时间的节约效果将更为明显。

3.培训费用降低

数字化工厂系统为多种数据库和资料库提供了单一的存取点：ERP、仪表元件库、文档管理系统、2D和3D模型、生产运行动态数据、安全环保数据、设备检维修数据等大量的信息数据，整合到一个系统中，员工查询信息只需要熟悉一套系统，免去了对员工进行多个信息系统使用方法的培训。

数字化工厂系统在工艺培训管理方面，主要通过全装置三维模型，集成专业培训系统，实现应用场景、虚拟拆解、异常情况处理、模拟演练、HAZOP分析、知识管理及转移等员工培训功能，达到传统的培训无法达到的效果与目的。

培训时间的减少是明显的，如德勤对乌赛项目测算得到：实施数字化工厂以后对新员工的培训时间由20小时降到1.5个小时。

4.减少支持性应用程序数量

大量的信息化应用可以直接在数字化工厂系统上实现，如工作流配置和管理。同时数字化工厂系统对所管理的大量不同格式的资料可以在系统中直接打开，用户以网页形式在客户端直接查看资料内容，免去了客户端购买大量应用和浏览软件工具的费用，和这些软件的维护、支持费用。如德勤对乌赛石油公司数字化工厂项目测算得到：实施数字化工厂系统后，管理系统由253个降到18个。兰州石化员工多，各员工都有可能在系统中查询需要的资料，而这些资料格式多种多样，每种格式可能需要不同的打开和浏览工具，在所有客户端都配置这些打开和浏览工具，将是一笔巨大的软件费用支出，投入大，使用率却不高，造成了极大的浪费。数字化工厂系统能够减少这部分费用支出。

（二）定性与无形收益

除了可量化的收益，数字化工厂系统定性和无形收益还体现在：

1.信息质量的提升带来更安全的工作环境，降低应用错误信息的风险

基础信息进入数字化工厂系统需要通过自定义的校验规则的检验，集成多个信息系统的数据，数据之间也能够实现互验证，这有效地提升了信息的质量，同时信息的跨系统单点查询使一次查询所得到的信息更加充分，这为正确有效的决策提供了强大的支撑。有效地降低了不正确不充分的信息导致的决策失误。基于三维空间的灵活的信息展现方式，也使管理者对信息的掌控得心应手。

2.售出资产具有完善的移交与归档数据，使资产售出获得更大收益

数字化工厂集成了设备、装置基础资料，与ERP系统、MES系统、设备管理平台、预知维修系统、大机组检测系统等系统集成，加强了对设备、装置的全生命周期管理。在资产需要更新而出售旧资产过程中能够提供完善的移交与归档数据，更体现出公司对资产的细心和负责，这将使资产在售出过程中赢得客户的认可和信任，从而获得更大的收益。

3.工程数据的共享和设计成果的重用，节省更多的工程设计费用支出

数字化工厂系统能够完整地接收工程设计数据资料，包括工程设计库数据。进入系统的工程设计模型也能够导出标准的工程设计二维图，这使工程数据共享和设计成果的重用更加便捷。公司在装置改造、新建、扩建过程中可以有效地利用已有的设计成果，促进了设计的标准化，节省了更多的工程设计费用的支出。

4.设备采购、比选更具主动优势，节省采购成本

完整、准确，查询便捷的工程设计信息，使采购人员对设备原始设计参数和技术要求更加了解，更加清楚各种表象信息下，哪些技术要求才是需要重点关注的，这使采购人员在设备采购、比选过程中更具主动优势，采购到最适合需要的设备，节省采购成本。

（三）未来的机会

面对未来，数字化工厂系统提供了更大的应用拓展空间：

1.集成和拓展新的应用系统

数字化工厂系统是一个综合的集成应用平台，通过有限的二次开发可以实现更多的应用功能，这使未来需要新建的信息系统大为减少，降低了未来信息化建设的成本。

2.集成移动办公设备

数字化工厂系统集成移动办公设备，实现系统工作流各控制点的信息的自动推送和移动办公，使系统的使用更加便捷和高效，大大提升管理的效率。

3.采用RFID（射频识别）设备跟踪识别设备

采用RFID等物流网新技术，实现设备、车辆、人员在数字化工厂三维虚拟空间中的实时定位，有效地提升了公司对生产区域内各对象空间位置信息的掌控，更有利于工厂的安全运行。

4.集成视频和媒体库，使现实和虚拟更加融合、真实

通过集成遍布厂区的视频监控系统，实现虚拟与现实的便捷切换。系统可以联动各种生产运行数据、火灾报警数据、危险源监控数据，在这些数据出现异常时，自动定位异常位置点，显示实时视频信息，使异常的应对更加迅速高效。

五、总结

数字化工厂系统是一套开放的信息和应用集成平台系统，它提供了与现实工厂一致的三维虚拟数字环境，集成在虚拟环境中的海量数字信息使人们更轻松自然地理解并掌控现实装置，建立在之上的各种应用将为企业提供安稳长满优运行的信息支撑，为企业积累数据财富，并帮助企业持续降低生产运行和管理成本，其给企业带来的收益和价值将在企业未来发展中得到逐步体现，为企业管理提升提供强有力的信息支撑。

参考文献：

[1]管 政 企业信息化需提高投资回报 中国经济信息 2004 1期57-58

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同时，该平台也需要满足业主对电厂日常运营管理维护的需要，尤其是后期维护管理的需要，实现覆盖集团的核心业务领域，从工程设计、施工到后续运营管理的业务链条的全面管理提升。

一、项目目标

项目建设的具体目标是：

打通业务链

施工项目综合信息平台需要满足工程设计、采购、建造、调试等多方面的工程管理需求，以达到对工程进度、投资、质量、安全、技术和环境的综合管控的一体化要求，借助先进的数字化设计和管理软件，提高效率、规范管理，并通过电厂工程信息化平台，最终实现项目建设数据向电厂运营管理系统无缝的数字化移交，为电厂后期的运行和维护提供有效的信息支持与数据支持。

同时，该平台也需要满足业主对电厂日常运营管理维护的需要，尤其是后期维护管理的需要，实现覆盖集团的核心业务领域，从工程设计、施工到后续运营管理的业务链条的全面管理提升。

提供领导决策支持

施工项目综合信息平台不仅是满足日常业务运营的IT支撑系统，还需要提取项目运行中的海量数据，进行统计分析，并提供管理驾驶舱，为领导决策提供辅助支持。

培养一支IT建设和维护队伍

IT系统的建设是复杂的系统工程，参与项目建设的人员不仅需要了解业务运行情况，还需要对IT技术有较为深入的了解，这样才能保证项目的成功。在IT项目上线运行后，也需要有一支独立的IT队伍对系统进行日常运行维护，以保障业务的平稳运行。在该项目的建设过程中，培养内部的一支IT建设和维护队伍，来满足集团对信息化统一管理的要求，更好地支撑各单位的业务运营。

二、技术方案

数字化施工过程管理系统平台（下简称“平台”）提供一套完整的数字化电厂模型，统一提供给业主方，工程公司以及供应商统一的电厂数据视图。通过集中管理项目准备，设计，采购，建安，调试以及移交等不同阶段数据，实现信息的共享，流转和可追溯。通过建立设计需求，设计数据以及建安调试数据之间的配置管理，实现建设与设计数据的一致性和准确性。最终这些数据将实现统一的多维数字化电厂移交。

数字化施工过程管理系统平台的系统架构如下图所示：

整个数字化施工过程管理系统平台由4部分组成：数据层、协同层、应用层和集成层。

数据层包含了3部分内容：3D xCAD接口，3D建模工具CATIA和3D数字化电厂模型。其中3D数字化电厂模型是数据层的核心，3D xCAD接口和CATIA是3D创建、转换和导入的工具。

3D数字化电厂模型的来源有3方面：CNPE设计数据，外来数据和历史数据。

CNPE设计数据来自于设计管理系统，目前主要是AVEVA模型，是CNPE自主设计的电厂的3D模型。通过设计管理系统和平台的接口，把已状态的设计模型到平台的数据层进行管理。

外来数据是指其他设计公司或供应商提供的模型。例如田湾项目，平台需要接收俄罗斯工程设计方提供的大量3D模型，包括CATIA，Intergraph和UG模型。另外，供应商也应该提供设备的3D模型。各种3D CAD工具提供的3D模型，将通过平台提供的3D xCAD接口导入到平台的数据层。外来数据可能还包含2D图纸，需要通过CATIA的逆向工程转换成3D模型。

历史数据是指已有的电厂设计图或物理厂房。历史数据可能包括各种3D CAD工具产生的3D模型、2D图纸。对于已建的物理厂房和设备，还可以通过激光扫描的方式来得到点云图。各种3D CAD工具提供的三维模型，将通过平台提供的3D xCAD接口导入到平台的数据层。对于2D图和扫描得到的点云图，需要通过CATIA的逆向工程构建3D模型，纳入到平台进行管理。

协同层由2部分组成：系统工程和配置管理。系统工程是一个跨学科的方法，其目的是帮助实现成功的系统，RFLP（Requirement-FunctionLogic-Physical，需求-功能-逻辑-物理）模型是实现跨学科全生命周期管理的系统工程的管理流程。配置管理部分管理数据状态和变更，保证数字化电厂与物理资产的一致性。

RFLP模型是系统工程方法论的最佳实践，可以实现对需求模型、功能模型、逻辑模型到物理模型创建、关联和追踪，全面管理支持需求、功能、逻辑和物理及相关的数据，支持跨学科全生命周期管理，如下图所示。

工程需求管理的目的在于准确的捕获业主的需求，作为工程投标和设计的基础，并保证最终交付的电站满足技术、经济和社会等方面的要求。通过客户体验和交互及时捕获业主需求，并对业主需求进行明确的结构化表达，形成需求结构分解（RBS）。提供工程分类、工程结构、建筑和子系统的结构化表达，支持数据重用、设计和投标报价。

功能模型描述了产品（或服务）所起的作用和所担负的职能，针对设计需求，定义系统/子系统所需实现的功能，并确定系统间输入输出关系。平台中的功能模型将按照电厂的特点来进行定义、分析和分解。

逻辑模型是实现功能定义的系统逻辑结构，可以用于系统行为建模与仿真，建立系统级的统一仿真平台。逻辑模型应该基于Modelica统一物理建模语言来构建，Modelica是多学科系统建模与联合仿真系统解决方案的基础。基于CATIA System可以对Modelica逻辑模型进行多学科系统建模与联合仿真系统解决方案。

物理模型通过平台的数据层进行管理，并和需求、功能和逻辑模型进行关联，实现设计的追踪，形成完整的系统工程管理流程。

配置管理部分管理数据状态和变更，保证数字化电厂与物理资产的一致性。电厂对安全性的高度关注要求企业建立严格的配置管理流程。标准化的电站SSC模板是进行配置管理和数据重用的基础。集成、闭环的问题管理和变更管理流程保证了数据的准确性和一致性，并支持设计质量持续改进。

应用层提供了业主、工程公司和供应商等各方所需的工程信息服务。平台的搜索功能提供了基于属性、分类、关键字以及3D检索功能。平台的搜索能力还应该支持海量的、多数据源的搜索能力，以支持智能化的搜索和基于搜索的应用（SBA，Search Base Application）。平台的浏览功能提供了从各个视图对信息浏览的方式，并通过信息之间的关联，可以浏览相关的信息。报表功能提供需求追踪、BOM等常用的报表。通过系统的可视化功能，提供3D的分析、仿真、评审、演示和培训等服务。

集成层提供了和设计管理，采购管理、施工管理、调试管理等系统的集成接口，实现平台和这些系统之间的信息交流和共享。

构件开发均采用J2EE实现，采用J2EE方式进行系统间的通讯与协作。

三、系统平台功能建设

3D工厂数字化评审是一种正式的，流程化的，系统化的，可控制的审查，遍布整个工厂数字化研发过程，在预定义好的项目时间点上进行，验证当前的设计是否与约定的需求保持一致。

3D数字化工厂评审的目标：

验证所有规划的任务和交付物已经被完成，并且满足项目特定阶段的成熟度要求

确定是否项目应该按计划进行，在继续开始之前进行风险管理分析和重要问题的决议

使下一阶段的任务提前进入，推动并行工程的进行

减小设计后期出现问题的可能性，降低问题的影响

对供应商的外包设计进行协同决策管理

碰撞与干涉分析，在已有3D模型的基础上，在建造前事先发现问题，更新设计，避免建造时才发现问题，实现建筑、结构、电气、管路、设备等多专业间不同布局空间3D数字化工厂的协调，尽早发现设计缺陷，减少设计变更，以最大限度地降低成本和风险。

人机工程应用人体测量学、人体力学、劳动生理学、劳动心理学等学科的研究方法，对人体结构特征和机能特征进行研究，提供人体各部分的尺寸、重量、体表面积、比重、重心以及人体各部分在活动时的相互关系和可及范围等人体结构特征参数；还提供人体各部分的出力范围、以及动作时的习惯等人体机能特征参数，分析人的视觉、听觉、触觉以及肤觉等感觉器官的机能特性；分析人在各种劳动时的生理变化、能量消耗、疲劳机理以及人对各种劳动负荷的适应能力；探讨人在工作中影响心理状态的因素以及心理因素对工作效率的影响等。

人机工程将人在电厂工程环境中的行为进行模拟仿真，提高高危、高辐射环境下人员工作的安全性：

工人工作过程仿真

最大化操作者的舒适程度

比较评估不同的操作方案

优化人机操作流程

辐射环境下人体辐射量的

虚拟建造是基于4D数字化环境下的可视化仿真平台，验证和规划建设维护的时间表和任务分解，检查设备拆卸时的潜在碰撞，以最大限度地降低成本和风险。

功能需求：

检查物理活动之间的冲突

检查安全问题

尝试不同的施工方法

验证和加快施工维护进度

捕获和重用知识建设规划

规划信息以三维可视化形式展示

虚拟建造维护的益处：

降低成本：

对建造前的设计错误识别以减少工程变更

提前预知建造施工任务间的冲突以减少施工变更

优化建造施工任务分解以减少资源浪费

施工时间大大缩短：

缩短了由于设计或规划失误而造成的工程拖延时间

验证重大关键施工任务计划，缩短建设周期

缩短关键施工任务的员工学习培训时间

降低风险：

比较不同的施工方法，对不同施工方案进行验证

在交互式的虚拟环境中，安全人员及早发现施工阶段的安全隐患

基于3D模拟环境，开展员工培训，提高工人的安全意识

改善沟通

以三维可视化的形式提供简单易懂的设计与施工信息说明

虚拟模拟手段加强工人，工程人员，高级管理人员和客户之间的信息沟通

动态三维技术在设计、建造以及虚拟工厂规划领域变得越来越重要。相比于传统的二维简图表示及施工维修文档说明的方法，三维可视化的手段不仅对三维设计信息进行重新利用，并且直观清晰，有利于操作人员理解施工维护意图，形成企业的智力资产。

虚拟培训是利用虚拟现实技术生成实时的、具有三维信息的人工虚拟环境，学员通过运用某些设备和相应环境的各种感官刺激而进入其中，并可根据需要通过多种交互设备来驾驭环境、操作工具和操作对象，从而达到提高培训对象各种技能和学习知识的目的。

这种培训的方式的优点在于它的仿真性，超时空性，自主性和安全性。在培训中，学员能够自主结合虚拟培训场地和设施，而学员可以在重复中不断增强自己的训练效果；更重要的是这种虚拟环境使他们脱离了现实培训中的风险，并能从这种培训中获得感性知识和实际经验。

虚拟体验是用户使用前期的三维数字化工厂模型，交互式地浏览、体验电厂工厂，逼真的三维可视化工厂造型，厂区，设备，系统，电气，管路等，让用户更容易理解工厂环境及运行状况，三维可视化培训，提高员工培训的学习效率，以及在线操作中的准确性和有效性。

在体验环境中进行可视化评审

基于逼真体验为设计与评审提供有利补充

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位于德国安贝格的西门子电子制造工厂（EWA）就是智能数字化未来工厂的梦想雏形，今年上半年，我多次前往EWA进行学习。同行的德国伙伴告诉我，就是这样一座“朴素”的工厂，不仅实现了从管理、产品设计、研发、生产到物流配送的全过程数字化，还能通过先进的信息技术，与美国研发中心进行实时的数据互联。

在EWA生产车间，员工们身着蓝色的工作服，有序地走在一尘不染、蓝白相间的PVC地板上。齐胸高的灰蓝色机柜整齐地排成一行，在安置其间的显示器上，数据洪流如同瀑布一般，倾泻而下。在这里，一场工业领域的“数字革命”正悄然拉开序幕。

自己生产自己

一直以来，EWA都被誉为西门子集团王冠上的宝石。现在，这个占地10000平方米的高科技生产车间，则成为了西门子实施“数字化企业平台”的典范。

“数字化企业平台”是实现数字制造的载体，它可以实现包括产品设计、生产规划、生产工程以及生产执行和服务的高效运行，能以最小的资源消耗获取最高的生产效率。在这种生产环境中，每个产品都有自己的代码，产品可自行控制其本身的生产过程。换句话说，生产代码只需要告诉机器有哪些要求，接下来必须执行哪道工序，产品就像会“说话”一样，通过数字化的“语言”让其从设计到服务都畅通无阻。

EWA主要生产Simatic可编程逻辑控制器（PLC），以及其他工业自动化产品，产品种类达到了1000种。现在，它们已经将数字化工厂所需的主要组件部署完成，让产品与生产机器之间可以互相“通信”，全部生产过程均为实现IT控制进行了优化，从而使故障率最小化。

依靠智能系统，EWA员工的工作流程与结果也发生了翻天覆地的变化：新的生产流程伴随着不计其数的变化因素和错综复杂的供应链不断得到优化，在生产面积几乎没有扩张，员工数量也没变的情况下，产能却提升了8倍，产品质量更是比25年前提高了40余倍。EWA的负责人自豪地说：“EWA的产品质量合格率高达99.9988%。据我所知，全球没有任何一家同类工厂可以实现如此低的故障率。”EWA每年能生产约1200万件Simatic系列产品，按每年生产230天计算，即平均每秒就能生产出一件产品。

目前，EWA的生产设备和计算机可以自主处理75%的生产价值链，以前需要用人工完成的动作通过“智能算法”固化在机器中，让机器代替人工，只有剩余四分之一的工作需要由工人来完成。也就是说，仅在最开始的时候，需要人工将印刷电路板放置在生产线上，此后所有的工作均可以由机器自动控制进行。Simatic系列产品的生产过程正是由它自身控制的，换句话说就是“自己生产自己”。在这里，每条生产线几乎都运行着大约千台Simatic控制器，自动化流水线正在生产的就是西门子自动化产品，这就好像美国科幻电影里的机器人生产机器人一般。

可见即可得

研发是数字化工厂“数据链条”的起点。在数字化制造的前提下，产品的设计和制造都基于同一个数据平台，消除了EWA研发部门与生产部门工作的时间差，彼此同步进行让各方配合得更加默契，这大大改变了传统制造的节奏。另外，由于在研发环节产生的数据能够在工厂各个系统之间实时传递，同时数据的同步更新又避免了传统工厂由于沟通不畅产生的误差，更大大提升了EWA的生产效率。

作为EWA研发新产品的载体和工具，西门子PLM的产品开发解决方案――NX软件，可以支持产品开发过程中从设计到工程和制造的各个方面，并通过集成多种学科仿真，来提供全系列先进零部件制造应用的解决方案，这是其他计算机辅助设计软件都难以实现的。研发部门的工程师们可以通过NX软件进行模拟设计，在设计过程中进行模拟组装和性能测试，真正实现“可见即可得”，这为研发人员节约了大量的时间和精力。当然，这对工程师们也有一定要求，他们对将要用于制造产品的机器的属性了解越透彻，所编写的模拟程序就越精确。

在NX软件中完成设计的产品，都会带着自己专属的数据信息继续“生产旅途”。这些数据一方面通过CAM（计算机辅助制造系统）向生产线不断传递，为完成接下来的制造过程做准备；另一方面也被同时“写进”数字化工厂的数据中心――Teamcenter软件中，供质量、采购和物流等部门共享。采购部门会依据产品的数据信息去采购零部件，质量部门会依据产品的数据信息进行验收，物流部门则依据数据信息确认零部件。

共享数据库是Teamcenter最大的特点。当质量、采购和物流等不同部门调用数据时，它们使用的是共享文档库，并能通过主干快速地连接到各责任方。即使数据发生更新，不同的部门也都能在第一时间得到最新的数据，这就使得EWA研发团队的工作变得更加简单、高效，避免了传统制造企业在研发和生产环节之间由于数据平台不同而造成的信息传输壁垒。

流程更少更快

在EWA生产产品的过程中，高度的数字化得以充分体现。西门子全集成自动化解决方案（TIA）将数字化与生产成功结合：PLC引导生产流程，视觉系统识别产品质量，自动引导车进行产品传递，这都使得工厂产品的一次通过率（FPY）达到99%以上。

一名PLC装配工位上的普通员工告诉我，他现在的日常工作都在电脑上完成。每天，由西门子MES系统生成的电子任务单都会显示在装配人员的电脑上，而实时的数据交换间隔小于1秒，这意味着操作人员随时可以看到最新的版本，并可以细致入微地观察每一件产品的生命周期。

而西门子MES系统SIMATIC IT则充当了传统制造企业的生产计划调度者。它采用虚拟化技术，由MES系统统一下达生产订单，在与ERP系统高度集成之下，可以实现生产计划、物料管理等数据的实时传送。此外，SIMATIC IT还实现了工厂信息管理、生产维护管理、物料追溯管理、设备管理、品质管理和制造KPI分析等多种功能的集成，能够保证工厂管理与生产协同。当自动引导车送来一个待装配的产品时，传感器就会扫描出产品的代码，将数据实时传输到MES系统，然后电脑上就会显示出它的信息，MES系统再通过与西门子TIA全集成自动化的互联，等到相应零件盒的指示灯亮起，装配人员便可根据指示灯进行操作。这满足了自动化产品“柔性”生产的需求 ，即在一条生产线上同时生产多种产品。有了指示灯的提示和对应，即使换另外一种产品也不会怕装错零件了。

待装配人员确认装配完毕，按下工作台上的一个按钮，自动化流水线上的传感器就会扫描产品代码，记录它在这个工位的数据。SIMATIC IT以该数据作为判断基础，向控制系统下达指令，指挥引导车随即将它送去下一个目的地。

在到达下一道工序前，产品必须通过严格的检验程序，以PLC产品为例，在整个生产过程中针对该类产品的质量检测节点超过20个，可以充分保证产品的质量。1000多台扫描仪实时记录着每一道生产工序以及诸如焊接温度、贴装数据和测试结果等详细的产品信息。在此过程中，Simatic IT每天会生成并储存约5000万条生产过程的信息。其中，视觉检测是EWA数字化工厂特有的质量检测方法，相机会拍下产品的图像与Teamcenter数据平台中的正确图像作比对，一点小小的瑕疵都逃不过SIMATIC IT品质管理模块的检测。

在经过多次装配并接受多道质量检测后，成品将被送到包装工位。经过包装、装箱等环节，一箱包装好的自动化产品就会通过升降梯和传送带被自动送达物流中心或立体仓库。这样一个完整的生产环节，在传统的制造企业要通过几十甚至上百人的手去完成，而在EWA的车间内，绝大多数的工序都借以自动化设备完成，实现了“又好又快”的生产操作模式，节省了大量的人力和时间。

“全程透明”的数字化物流

在EWA中，研发和生产过程通过数字化科技被发挥到了极致。同样，在物流环节，数字化的优势依然明显，这体现在EWA的数字化物流系统的运用中。

在物流上，ERP、西门子MES系统SIMATIC IT以及西门子仓库管理软件发挥着重要的作用。例如，自动化流水线上的传感器会对引导车上的产品代码进行扫描，扫描得到的数据就会“告诉”软件系统在该装配环节需要的物料是什么，员工只需按动按钮，物料即从物料库自动输送出，并通过流水线上传感器的“指挥”，送到指定位置。这一过程“全程透明”且不需要人工干预，完全实现了从原材料、产品从起点至终点及相关信息的有效流动。相对于传统制造业，这种方式不但节省了时间，提高了效率，同时还避免了因信息传递不及时等原因造成的错误生产和重复生产。

在物料的中转环节，依照精益生产中的“以需定产”原则和“拉式生产”概念，生产流程的各工序只会在收到实际需要的数量时才进行生产，这就保证了工厂能够“适时、适量并在适当地点生产出质量完善的产品”。

在EWA布局紧凑的高货架立体仓库，有近3万个物料存放盒用来存放更大批的物料。但其物料的存取并不用叉车搬运，而是通过“堆取料机”用数字定位的模式进行抓取，所以不必考虑叉车通过的距离，这让物料库的设计更加合理，从而节约了更多的空间。

在EWA，真实的生产工厂与虚拟的数字工厂同步运行，真实工厂生产时的数据参数、生产环境等都会通过虚拟工厂反映出来，而人则通过虚拟工厂对真实工厂进行把控。“工业4.0”的中心是智能化工厂，智能化工厂的基石是数字化信息处理系统。在西门子的概念中，EWA是真正意义上的智能化工厂，其自动化不是简单的机械对人力的代替，而是既包含了自动化生产，也包括了自动控制和自动调节，是建立在数字化生产基础上的自动化。

篇（9）

国家视野：德国政府于2011年公布《德国高技术战略2020》，涵盖工业4.0、数字化进程、智慧服务、大数据、云计算等课题;2013年4月推出《实施工业4.0战略举措的建议》。2014年11月颁布《工业4.0标准实施路线图》

欧洲视野：2014年8月，德国政府颁发《数字化议程2014-2017》，对接欧盟数字化议程项目。在实施工业4.0战略后又提出“数字化议程”，目的之一是通过“产业的数字化”，包括智能制造与服务、大数据和云计算等领域新的商业模式创新，为德国开辟发展机遇，促进经济增长和就业，并为工业4.0体系提供长久动力。

国际视野：国际竞争方面，美国政府于2012年推出《美国先进制造业国家战略计划》，同年12月通用电气（GE）提出《工业互联网》战略;2013年8月我国工信部《信息化和工业化深度融合专项行动计划2013-2018》。由此，美国的“工业互联网”、中国的“两化深度融合”、德国的“工业4.0”等殊途同归的工业发展战略为世人瞩目。

国际合作方面，2014年10月中德两国《中德合作行动纲要：共塑创新》。纲要第二部分“可持续的经济发展和金融领域合作”，设 “经济”、“工业4.0合作”、“金融”3大主题。涉及工业4.0合作的内容有：工业生产的数字化（工业4.0）对于未来中德经济发展具有重大意义，该进程应由企业推进，政府政策支持;建立两国工业4.0对话机制;将工业4.0议题纳入中德标准化合作委员会;进一步深化两国在移动互联网、物联网、云计算、大数据等领域合作。为此，工信部苗圩部长在讲到德国工业4.0与中国两化深度融合关系时，使用了“如出一辙、异曲同工、殊途同归”三个关键词。

工业4.0的国际探索与实践案例

据2013年德国“工业4.0前景”报告，47%的公司已积极参与工业4.0计划，18%的公司参与了对工业4.0的研究，12%的企业已开始实施工业4.0计划。笔者认为，德国企业既往成绩斐然，目前是实施工业4.0战略的主角，探索最佳实践众望所归。

工业4.0最佳企业实践

根据文献研究和笔者2014年访德交流，工业4.0实施既包括工业4.0创意单位西门子、博世公司和弗劳恩霍夫研究院等，也包括其他诸多企业，如软件企业SAP和大众汽车;此外，德国专家还指出诸多中小企业正在努力践行中。据罗兰贝格报告（2014），工业4.0最佳企业实践包括：

德国通快公司作为工业4.0技术提供商，实施了首例“社会化机器（一种人与技术交互而达成产出的环境）”案例，据称其产品的每一个零件都是智能的，保留着以往加工的所有信息;同时各生产装置都因互联而知晓彼此的加工能力，以便生产流程可以自动优化;用户也得以实时介入乃至干预产品的加工。

德国西门子公司实施工业4.0的医疗工程，一改需要废时多日适配患者的标准化人造膝盖和髋关节，在工业4.0方案下仅数小时即可完成个性化产品的人体植入。

英国劳斯莱斯公司采用3D打印技术制造航空发动机元器件，采用轻型材料，并将原需18个月的订单周期（源于复杂工艺工装）大大缩减，显著提高了企业竞争力。

法国达索工业软件公司，重视工业4.0在产品开发与生产集成方面的应用，实现了从工程到PLM，进而演进到集成虚拟-实体平台的工业4.0模式，核心内容完整的3D数字化工艺设计、制造和数字化生产线解决方案，以及3D数字化体验平台。

工业4.0实践案例

【德国博世公司实践案例】作为创意和发起单位，博世参与了德国工业4.0战略的制订，其实践也较完整地表达了工业4.0的内涵。

物联网和务联网（IoTS）参考模型：从底层向上依次为物联网、互联网系统与服务平台、务联网、应用领域等四层，通过机器间（M2M）的无线网络互联、业务流程与业务规则的改进，形成了物联网与务联网模式。物联网的IT技术环境包括M2M语义获取、数据归集和大数据处理;务联网的IT技术环境包括互联的企业、互联的业务流程和业务规则、云计算与大数据的服务等。博世提供了物联网套餐或工业4.0“工具箱”软件系统，为制造企业提供软件创新解决方案。

“智慧工厂”模型：通过集成IT技术与企业生产的新型商业模式，智慧工厂主要由产品研发与流程，感知与互动环境，生产加工环境，也包括柔性工厂、联网生产、预测性维护等内容。智慧工厂的外部界面包括自适应的物流模块，通信与服务模块，以及云服务的“技术和交易市场”。

工业4.0的应用：智慧服务是工业4.0的核心概念。博世推出“预测性维护”的智慧服务产品，包括实时解释机器与传感器数据、分析机器数据及故障预测、规划维护流程、集成企业IT等环节。对制造企业客户，好处是提高设备的整体效用和系统运行可靠性，有效利用零部件和产品的最大服务生命周期，并提供专家知识的积累和传递。预测性维护的“远程服务门户”可集中访问客户的机器和系统，并完成远程软件更新。

工业4.0路线图：博世演进开发的工业4.0系统，第一阶段开发远程服务门户，包括通信平台建设、对象的状态监视和预测性维护模块;第二阶段开发基于对象的数据，包括智慧化的适应性测试、物流运输和库存数据等;第三阶段将开发数据挖掘和分析系统。

【德国西门子公司实践案例】作为倡导者和践行者，西门子在汉诺威工业博览会上展示了工业4.0示范，表达其构建未来智慧生产的能力。

西门子的工业4.0观：未来企业新增竞争力，将来自通过增加能源和资源使用率来提高企业的经营效益、更多的复杂产品和更大的数据量来缩短产品入市时间、个性化的规模定制和更高的产能来增强产品对市场的适应性。工业4.0宛如“算法化的生产棋盘”，通过联网的嵌入式技术，与分布式的CPS系统交互，其产品因“纵向集成”而包含加工信息，其生产组织因“横向集成”而包含整个价值链的自组织信息，其生产流程因“端到端的集成”而体现依实时场景的灵活决策。

强调工业信息技术和工业软件：各类计算机辅助应用软件、产品数据的协同管理系统、数字化制造软件、3D流程设计与工厂分析工具、制造执行系统等，实现企业价值创造各环节的紧密相连，优化生产过程。西门子工业部门雇佣了7500位软件工程师，为其7万客户及750万PLM协议用户提供专业服务。

“智慧生产”案例：西门子安贝格工厂生产高度数字化，可独立于实体生产进行仿真与优化;安贝格采用制造执行系统，显著提高了生产效率和灵活性，允许在一分钟内更改产品及工序;工厂的测量事件达每日100万以上，采集后由中央系统保证其数据的一致性;每一件产品都带有其加工信息，若发现差错，控制系统可依既定工序进行干预和纠正。由此，安贝格百万缺陷率仅为15%，成为产品误差最小的企业。

设计智慧工厂，构建贯穿价值链的端到端工程数字化集成：按提高企业生产整体竞争力的要求，从“产品设计”开始，经过“生产规划”和“生产工程”，到“生产实施”和“服务”等5个环节，展示了工业4.0纵向集成和端到端集成特征。在“产品设计”阶段，实现贯穿整个产品生命周期的价值增值，通过产品生命周期管理系统，全面优化企业的产品研发流程。在“生产规划”阶段，通过虚拟仿真技术和PLM解决方案，客户在实体生产之前即可对生产流程进行模拟检查和优化，并保证虚拟生产模型与实际生产设备间的无缝互动。在“生产实施”阶段，一改传统单台产品的优化模式，转而采用“全集成自动化（TIA）”概念的“集成驱动系统 （IDS）”，一站式地实现了产品系统的增值。

CPS概念的“数字化企业平台”：数字化企业平台是实现数字制造的载体，在物联网、云计算、大数据、工业网络技术的支持下，通过共同的数据库和集成工具链，集成先进的生产管理系统、生产过程软件和硬件，达成各种产品元部件生产之间的无缝集成。西门子已开始为我国企业提供数字化企业平台解决方案。

启示

篇（10）

西门子工业领域驱动技术集团CEO Ralf-Michael Franke在接受本刊记者采访时，描绘了制造业的未来、“工业4.0”时代愿景及西门子的努力。

工业4.0在西门子

CEI： 西门子对“工业4.0”的解读是什么？

Ralf-Michael Franke：：在西门子看来，“工业4.0”有三个要素：第一是跨企业的生产网络融合。MES将会起更加重要的作用，自动化层和MES之间的对接会变得更加重要，且更加的无缝化，还能跨企业来实现柔性的生产。所有的信息都要实时可用，供生产网络化环节使用。

第二是虚拟与现实的结合。也就是产品设计以及工程当中的数字化世界和现实世界的融合，这就使我们能够满足生产效率越来越高、产品上市周期越来越短、产品日趋多样性等带来的挑战。

第三是信息物理融合系统（CPS）。未来的智能工厂中，产品信息都被输入到产品零部件本身，他们会根据自身生产需求，直接与生产系统和设备沟通，发出接下来所需生产过程的指令，指挥设备把自己生产出来。这种自主生产模式能够满足每位用户的“定制”需求。我们将基于强大的制造运行管理系统（MOM）来实现灵活的价值链管理。

客户可以通过电子数据互换（EDI）的方式来管理供应商，在库存达到限值时ERP系统会通知供应商补货，这其中没有任何人为的干预。产品数字化不仅局限于商品本身，商品中非常复杂的部件也可以实现数字化。ERP系统可以由此计算出所有的成本，根据当下机器运转的情况去确定最大供货量和最优价格。ERP系统能做出决策的建议，让客户实现与供应商之间的最佳交流。

我们在将来肯定会敢于依赖机器，这是“工业4.0”从愿景到现实的第一步。要实现柔性的制造和生产，降低产品上市的时间，我们仍然需要更多的自动化集成。现在大家都在用“即插即用”的方式，就像你买一台新的打印机，把它插在笔记本电脑上就能使用。当一个机器人进入到了生产网络和系统当中，让机器人也可以拥有“即插即用”的能力。当然，未来的工厂并不会是“无人工厂”，人将会担当更有挑战性的角色，创新、规划、监督和协调机器的运作。只有这样，机器才会按照人的想法进行运转，制造才会更快、更加高效，才能使用到更好的资源，这是制造系统应该去遵循的原则。

CEI：西门子是如何布局并参与工业4.0的？

Ralf-Michael Franke：德国在第二次世界大战以来，一直是被各个国家所效仿的对象。我们相信这一点会持续不变一直往前走。所以，“工业4.0”得到了默克尔的极大支持。这个就像中国的“十二五”规划一样，是德国政府的一项规划。规划不仅是政府参与，大的一些企业都参与进来，作出对未来蓝图的展望。

西门子在其中起到非常大的作用，主要包括整体工业4.0框架的搭建，包括提出需要什么样的设备和什么样的网络，西门子深深参与其中。7年前西门子收购了一家美国软件公司，这家公司主要做产品的设计和仿真技术，我们主要把收购的软件和西门子现有工业软件融合在一起。此后，我们不断收购了一些其他的软件公司，尽量把他们融合在一起。西门子正式推出“工业4.0”这一概念是在2年前汉诺威的展会上。

今年我们做了更大范围的推广，我们在展台上布置了真实的“工业4.0”工厂流程。在实现“工业4.0”的路途中，有一些是已经实现了。但是这依然是“工业4.0”历程的开始，未来还需要10～20年的发展历程，来实现“工业4.0”的愿景。

西门子愿意进一步加大在这方面的投资，找一些愿意和我们合作的客户，一起来尝试新的技术，共同实现理想。可以说，只有“工业4.0”是实现现代化工业制造的唯一路径，没有其他的方式方案。我们也注意到，我们的竞争对手，也在就这些方面做出一些事情。

CEI：美国GE提出了工业互联网，这一战略与西门子正在实施的“工业4.0”有何差别？

Ralf-Michael Franke：只是名词不同，没有本质的区别。实现能力或许也不同，因为西门子是唯一一个软件硬件都齐全的公司。

CEI：在中国有虚拟制造、智能制造、数字制造等概念，西门子总在谈数字工厂，德国有这些概念吗？西门子在“工业4.0”方面取得了哪些成绩？

Ralf-Michael Franke：我们没有那么多名词，只有数字工厂。我要强调“工业4.0”现在还只是一个愿景，如果有哪家企业告诉你我们工厂当中已经实现了“工业4.0”，大家听到这样的说法一定要小心谨慎。

这个愿景可能要通过今后10年、15年乃至20年的努力才能完全成为现实，但是“工业4.0”的一些构建模块今天已经具备，有一些先行的企业已经部署了“工业4.0”的一些构建模块。比方说西门子工业自动化产品成都生产和研发基地，就已经完全把数字化工厂变成现实展现在大家的面前，而数字化工厂也是未来实现“工业4.0”愿景的重要基础。

CEI： “工业4.0”更加强调协作，这是为什么？

Ralf-Michael Franke：“工业4.0”不仅仅意味着技术的转变、生产过程的转变，同时也意味着整个管理和组织结构的调整。我们必须放弃孤岛式的想法，要为变革做好准备。我们认为任何一个公司或者国家单打独斗都不可能改变全球的制造企业，这就需要我们大家进行协作，各个企业、学科、行业都要进行合作。

今天我们不光要强调员工的生产效率，整个企业在资源和能源利用上也要更加高效。我们今天不仅要提高生产速度，还要缩短产品从创意产生到上市的时间，并满足客户更加复杂的需求。这些挑战使得制造业面临着前所未有的快速变化，在这新的世界当中，过去的方法或秘诀已经不再能够带来持久的竞争优势了。

网络化的生产和数字化的制造正在成为决定成败的关键，对于离散工业和过程工业而言都是如此。所以我们要把现实的制造和虚拟的呈现完美地结合在一起。现实与虚拟生产相融合得益于创新的软件和强大的硬件。产品生命周期软件可以优化整个产品的生命周期，从最初的产品设计、生产规划，一直到生产实施，并最终服务于用户。

大数据、云计算以及物联网这些技术都会用到第四次工业革命当中，但是第四次工业革命的范围又超过了这些技术本身。最终我们会看到制造业的未来有更多长足的进展，可能在接下来的10到20年当中进一步推动“工业4.0”愿景的实现。

CEI：当前实现“工业4.0”面临的最大挑战是什么？

Ralf-Michael Franke：最大的挑战不在于科技，而在于人们设计生产产品的方式，也就是人观念的改变。最关键的是利用新的科技，去训练和培养人怎样从生产设计，到工程实施以及生产实施，到最后服务的整个环节，要他们都能实现一些合作，才能把事情做好。

CEI：德国制造业离“工业4.0”还有多大差距？在德国西门子有示范工厂，如果绝大多数的同类工厂都达到示范工厂的水平，需要多久？

Ralf-Michael Franke：实现“工业4.0”的速度绝对不取决于我们用多少人，而在于持续的投入和创新。需要多久？我想应该是20年，因为示范工厂不只取决于本身，还取决于供应商，需要整个产业链的配合。当然，单纯的复制也是不管用的，不同的企业流程不一样。

西门子已经倾尽所能。不是说20年后我们有多少个数字化工厂，而是20年以后数字化工厂变成标准。在德国数字化工厂拓展得可能更快一些，在德国我们压力很大，人工土地成本都很高，所以我们必须变得更加有效率。

“工业4.0”在中国

CEI：西门子与中国政府有没有可能在这个层面有合作？

Ralf-Michael Franke：这种可能性是完全存在的，我们和中国有关政府部门保持密切沟通。此前工业和信息化部部长参观了我们在德国的安贝格工厂，看到了我们数字化工厂已经从一个理念成为现实。

中国工业已经发展到了一个新阶段，中国制造的产品越来越先进，像高铁、计算机、先进机械、汽车、飞机和宇宙飞船，对于中国的制造业和工业来说一切皆有可能，都有能力去制造。

另外非常重要的一点，在中国我们能够看到全球制造业发展的各个阶段，在中国都在以不同的形式存在。有些制造企业还处在“工业3.0”的阶段，有些企业在向“工业4.0”过度的历程上已经走到了非常前沿的位置。中国要实现自己的“工业4.0”，也需要中国政府有和德国一样相应的战略的推出。

从西门子的角度来说，我们有范围非常广泛的各种各样的产品服务解决方案，能够满足处在工业化不同阶段的需求，从工业化3.0到工业化3.X以及面向未来的各个不同的发展阶段。对于中国和中国的广大客户，西门子是涵盖范围非常广的合作伙伴，可以和中国广大的客户携手同行，共同去实现“工业4.0”的愿景。

CEI：当前信息安全受到前所未有的重视，西门子是如何在“工业4.0”时代保证工业信息安全？

Ralf-Michael Franke：信息安全对于“工业4.0”是非常重要的。西门子在这方面做了很多工作，不只是在工厂设备之间加强了防护，同时在设备与中央处理之间，我们也做了防护。今后我们将进一步加强工业领域安全的防护。所以在通往“工业4.0”的路上持续提高信息安全防护水平是保障我们实现目标的很重要的方面。

信息安全并不是可以作为自动化解决方案当中的一个完全标准化或单点产品，并不是采购过来就能够解决问题的。在工业信息网络当中，每一个参与者都要采取一系列的措施、遵循一系列行为的规则来确保网络连接的安全。

对于每一个客户、每一个装机点来说，都要决定他们需要何种类型的连接或者是通讯，并且去判断在特定的连接通讯模式当中所存在着的对于IT的威胁、对于信息安全的威胁。然后再去找到正确的解决方案，对系统进行正确的设置，制定正确的流程、策略，对于人员进行正确的培训，培养所有网络参与者的正确行为来确保信息安全。

实现工业信息安全，不仅要靠西门子的产品以及解决方案当中的一些组件，同时也要依赖大量的服务，包括一些咨询服务，帮助客户去设定正确的流程、策略，对人员进行培训，从而确保这种工业信息的通信是安全可靠的。

CEI：中国在实现“工业4.0”的路上，西门子能够提供哪些帮助？

Ralf-Michael Franke：140多年前西门子开始在中国的业务。中国一直以来都是西门子最重要也最重视的市场之一。多年来，我们见证并参与了中国工业几乎所有领域的发展。如今，仅西门子工业业务领域，就在中国成立了8个研发中心，18个运营公司和41个销售办事处，设计和制造符合中国制造业市场需求的产品。我们与众多企业建立了深厚友谊和合作伙伴关系。对于西门子来说中国是极其重要的市场，是西门子第二大海外市场。

我们在中国已经拥有近32000名员工，既为中国市场服务，也把先进的产品和解决方案以中国为基地向全球出口。我们在中国设立了76家运营公司，我们在中国各地都得到了欢迎和认可。