数字化工厂

7数字化工厂的主要环节
8数字化工厂的案例

数字化工厂是什么

德国工程师协会对于数字化工厂的定义是：数字化工厂(Digital Factory，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、不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，提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能

一般意义上的数字化工厂有广义和狭义之分：

(1)广义数字化工厂指的是以生产产品或提供服务的制造企业为核心企业，以及相关联的成员，包括核心制造企业、供应商、软件系统服务商合作伙伴、协作厂商、客户、分销商、银行等，使其生产与经营过程中所有信息数字化的动态联盟。

(2)狭义数字化工厂指的是以制造资源(resource)、生产操作(operation)和产品(product)为核心，以产品生命周期数据为基础，应用仿真技术、虚拟现实技术、实验验证技术等，是产品在生产工位、生产单元、生产线以及整个工厂中的所有真实活动虚拟化，并对加工和装配过程进行仿真、试验、分析、优化的一种集成组织方式。

数字化工厂的定义

根据头豹研究院发布的《2021年浅析数字化工厂五大核心系统》^[1]报告，数字化工厂的定义涵盖以下五个方面。

(1)生产追踪

管理生产过程中各类资源(人员、设备等))的运行情况。通过实时监控作业人员的工作状态、设备的运行状态等帮助管理人员更高效地管控作业现场，从而实

(2)现场监管

管理作业现场人员、设备、材料、方法、信息、安全、节约和学习七大内容。通过运用摄像头和传感器等硬件对作业现场环境和设备等数据进行实时采集，再结合视频监控和图像识别等技术对作业现场异常情况的及时反馈优化作业现场管理决策输出时调节生产进度以达到企业的计划生产目标

(3)资源控制

管理生产相关资源(例如人员、设备、原材料等)，包括原材料与辅料的分发、成品与半成品的管理等。通过监控与分析物料损耗比率、投入产出比、半产品周转率等指标，确保制造资源被高效分配和利用。资源利用效率的优化可从设备和人员两方面进行，包括定期设备巡检、故障预测性运维、工艺流程优化、生产计划排程等

(4)质量监督

企业的质量监督包含原材料品质管控、流程工艺管控和产品品质管控三大环节，企业可从质量策划、质量检验、质量保证、质量监督、质量改善、质量服务、体系和流程七个方面提升产品的质量管控水平，通过降低产品的不良率，从而提升企业的经营效益

(5)物流管控

管理企业内外部的物流全流程，包括原材料采购、工厂内部周转、产品外销三个环节。工厂外部的物流可通过运用车联网技术与大数据技术实时获取与分析物流车辆的运行状态，高效规划和调整物流行程；工厂内部的物流可通过应用AGV小车提升物流的周转效率，实现无人分拣、智能搬运等。

数字化工厂的总体业务架构

数字化工厂的业务数字化具体体现在生产关键要素(人员、资产、设备)数字化、生产细分层面(资源规划调度、质量预警溯源)数字化和生产细分环节(需求分析、设备运维、工艺管控)数字化等

(1)运营监控层：负责监控和分析影响工厂经营结果的关键生产要素(人员、产品、资产等)。根据关键生产要素的评估结果高效调整运营策略。

(2)综合应用层：细化和贯通工厂生产全流程各环节，通过提前规划流程、及时排查质量、高效故障溯源和预测性运维等提升产品生产效益。

(3)业务平台层：对产品全生命周期要素进行管理，包括处理客户个性化需求、生产资源调度和维护、生产环境监控、产品质量监测和分析等，实现多业务协同化发展。

(4)数据平台层和现场设备层：对多源(质量参数、设备参数、工艺参数等)和多元(动态、静态、实时)数据进行采集、存储、集成分析和应用，协助企业实现少人化生产，进而降低工厂的经营成本和提升作业现场的安全性。

数字化工厂的总体技术架构

数字化工厂涉及的技术类型包含云计算、物联网、人工智能和移动互联网。工厂通过物联网实现生产要素全联接，在互联互通的基础上应用人工智能技术和云计算技术实现生产自动化、管理平台化、应用服务化和决策无人化，支撑工厂实现可视化和协同化的高效运维管理，满足日益个性化、动态化和定制化发展的市场需求。

数字化工厂的关键技术特点

(1)工厂的数字孪生：工厂的数字孪生能够协助规划、设计和建设厂房和基础设施；能用于厂房的测试、模拟和试运行

(2)生产类资产或设备的数字孪生：生产类资产或设备的数字孪生的数字孪生能用于设计、模拟启动和持续运转；主要是模拟生产类资产或设备的运转，设定和优化关键参数，实现预防性维护和增强现实等概念

(3)产品的数字孪生：产品的数字孪生是对产品的数字化呈现，将产品工程设计和生命周期管理与工厂运营结合起来；作为研发的一部分，它实现了早期对产品的模拟和测试，有助于推动产品开发

(4)互联工厂：互联工厂是指以控制和优化为目的，将资源、设备、运输工具或产品等相关对象连接起来，通常是利用与ERP系统结合的MES(参见“综合规划”)

(5)模块化模块化生产类资产或设备：采用灵活的、模块化的生产类资产或设备，而不是传统的生产线；机器人、储存设备、固定装置等模块化生产类资产或设备灵活地按照当前生产流程的要求整合进生产环节

(6)柔性生产方式：使用增材制造(例如3D打印)等柔性生产流程，此类生产流程能够支持多种产品变体，显著增加灵活性

(7)流程可视化/自动化：工厂流程的可视化和自动化，例如以移动应用(APP)结合平板电脑或数字化眼睛等虚拟及增强现实解决方案，改善人机协作和创新型的用户接口

(8)综合规划：工厂内部的综合规划及排产系统，从MES到ERP，涵盖供应商和客户等外部伙伴；综合规划能对资源可用性或需求的变化立即做出反应

(9)无人值守的厂内物流：工厂系统能够在无人干预的情况下开展物流活动；这些系统实时感知和处理来自周围数字环境或现实环境的信息，安全地在室内外通行，同时完成指定的任务；相关解决方案包括自引导运输车以及用于执行特殊任务的空中无人机

(10)预防性维护：在传感器数据和大数据分析的帮助下远程监控设备的动态情况，从而预测维护和维修；该技术有助于提高资源可用性，优化运维

(11)大数据驱动的流程/质量优化：大数据分析有助于发现生产或质量数据中的规律，为流程或产品质量的优化提供洞察；可用的模式包括基于纯统计的“黑盒”模式，和以专业经验和知识为基础的“白盒”模式

(12)生产参数转移：完全自动地将生产参数转移到其他工厂，例如在某处工厂试点概念，然后在其他工厂复制优化的结果

(13)完全无人值守的数字化工厂：工厂根据自主学习的算法，完全独立运作，人工介入仅在初期的设计和设立阶段，以及后续的监控和意外处理；该技术能减少运营成本，主要应用于危险品或远程生产设施

(14)跟踪：通过传感器以及与MES或EPR系统连接的内部数据平台，对产品和原材料的位置进行跟踪；该技术让生产流程和库存水平透明化，对各个零部件/产品进行跟踪

(15)基于数据的资源优化：通过智能化的数据分析和控制，优化能耗和资源消耗，例如根据实际的供需情况，开展对厂房能耗及压缩空气的管理^[2]。

数字化工厂的五大核心系统

数字化工厂建设离不开五大核心系统的建设：产品全生命周期管理(PLM)、企业资源管理计划(ERP)、仓储管理系统(WMS)、制造运营管理系统(MOM)和分散控制系统(DCS)是数字化工厂的五大核心系统。MOM是MES的进阶版，即MES是用于解决具体问题的标准软件产品，而MOM是多种MES软件组成的制造管理集成平台。五大核心系统的应用对象各异。PLM与ERP属于企业层，WMS和MOM属于管理层，DCS属于操作层。SCM、APS、QMS和CRM是除五大核心系统外构成数字化工厂的重要信息系统，其管理对象各不相同，例如SCM和CRM分别管理供应链和客户关系。

通过五大系统深度集成，明确定义系统业务边界。

(1)PLM：对企业知识型资产的管理，实现对产品的数据管理、项目管理、变更管理、协同管理、标准化管理、安全管理等，为制造企业提供了一个可伸缩的研发管理平台。

· PLM与ERP集成：PLM将PBOM和工艺路线传给ERP，ERP根据零件的标准成本、建议成本、现行成本基础数据，结合加工中心和成本中心，自动生成CBON。

· PLM与MOM集成：PLM将MBOM、SOP传给MOM，指导MOM生产管理。

当产品发生设计变更，会将变更数据实时同步到ERP、MOM系统。

(2)ERP：将企业的三大流：物流，资金流，信息流进行全面一体化管理。特别提一下，ERP不要过多管理制造端，只需以报工方式，保存制造端的生产结果，用于财务成本核算。

与MOM集成：将生产基础数据(物料、销售订单)传给MOM。APS将分解后的制造工单回传给ERP，MES将生产数量、物料消耗数量，按照一定周期回传给ERP。

与WMS集成：实时同步物料基础数据、仓库基础数据、库存数量。

(3)WMS：通过入库业务、出库业务、仓库调拨、库存调拨和虚仓管理等功能，对批次管理、物料对应、库存盘点、质检管理、虚仓管理和即时库存管理等功能综合运用的管理系统，有效控制并跟踪仓库业务的物流和成本管理全过程。

与ERP集成：如果需要提供一整套的仓库解决方案的话，ERP系统依然存在一些缺陷的，我们也了解到WMS系统可以弥补ERP系统的一些缺陷。因此，如果你想拥有一个强大的仓库管理解决方案，那么可以将ERP系统与WMS系统两者结合起来使用。

与MOM集成：当车间MES接料时，WMS实时将物料批次信息传给MES，绑定接料工位。当成品入库时，MES实时将物料批次信息传给WMS，绑定仓库和储位。

(4)DCS：SCADA+PLC的生产现场控制系统。

；与MOM集成：MES将工单下达到机台设备，对设备、模具、刀具、人员防错，指导设备生产。DCS将设备状态、工艺参数数据(温度、压力、扭矩、...)回传给MES，与生产工单关联，用于生产追溯^[3]。

数字化工厂的主要环节

主流市场观点认为，数字化工厂主要涉及产品设计、生产规划与生产执行三大环节，数字化建模、虚拟仿真、虚拟现实/加强现实(VR/AR)等技术包含在其中。

(1)产品设计环节——三维建模是基础

在产品研发设计环节利用数字化建模技术为产品构建三维模型，能够有效减少物理实体样机制造和人员重复劳动所产生的成本。同时，三维模型涵盖着产品所有的几何信息与非几何制造信息，这些属性信息会通过PDM/cPDM(产品数据管理/协同产品定义管理)这种统一的数据平台，伴随产品整个生命周期，是实现产品协同研制、产品从设计端到制造端一体化的重要保证。例如，美国波音公司在其737-NX和787的设计制造中，利用数字化建模技术，不但有效缩短了研制周期，大幅降低了研制成本，而且通过PDM/cPDM，有效实现了产品设计与制造环节的信息协同，从而大幅提高了生产效率。

(2)生产规划环节——工艺仿真是关键

在生产规划环节，基于PDM/cPDM中所同步的产品设计环节的数据，利用虚拟仿真技术，可以对于工厂的生产线布局、设备配置、生产制造工艺路径、物流等进行预规划。

虚拟仿真技术广泛应用于汽车、船舶及其他大型设备制造过程中。例如，大众汽车公司旗下斯柯达捷克工厂，即采用西门子的Tecnomatix，利用虚拟仿真工艺路径规划，来减少实际生产线调整改进所需要花费的成本。

(3)生产执行环节——数据采集实时通

这个环节的数字化，体现在制造执行系统(MES)与其他系统之间的互联互通上。MES与ERP、PDM/cPDM之间的集成，能够保证所有相关产品属性信息从始至终保持同步，并实现实时更新。

玛莎拉蒂的Bertone工厂即采用上述技术实现Quattroporte与Ghibli两款不同车型的全自动生产与组装，据不完全统计，产能提升幅度高达两倍以上^[4]。

数字化工厂的案例

2020年，世纪经济论坛发布《全球“灯塔工厂”网络：来自第四次工业革命前沿的最新洞见》^[5]指出“过去三年，一批领先制造商在第四次工业革命技术的应用上进展瞩目，因而荣登‘灯塔工厂’之榜。纵观‘灯塔工厂’的发展脉络，不难看出，他们的数字化旅程都始于运营系统的转型。随后，依托物联网集成与员工技能重塑等驱动因素，数字技术得以实现规模化发展。”(注：2018年，世界经济论坛对1000多家工厂进行了全面筛选。在第四次工业革命的大背景下，有16家工厂在运营和业绩上实现了质的双飞跃，因而被评为先进制造领域的领跑者。他们成功跨越试点阶段，一举斩获先进制造领域的“灯塔工厂”殊荣)

三一重工的18号工厂是工信部首批智能制造示范项目，被称为“最聪明的厂房”，是亚洲最大的智能化制造车间，拥有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是三一重工的总装车间。自2018年投产以来，18号工厂可实现无人化下料、智能化分拣、自动化组建、无人化机加、智能化涂装和装配下线等工序。通过数字化赋能，三一重工全方位提升了产品、渠道、服务等方面的核心竞争力。从生产端看，数字化解决了离散型制造的痛点问题，能够实现“产品混装+流水线”的高度柔性生产，大幅提质增效降本，18号灯塔工厂改造后主要产品泵车下线时间缩短98%，公司人均营收2019年达410万元，较2010年翻4倍，且首次超过全球龙头卡特彼勒(363万元)。