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一、智能工厂规划及实施案例
就拿智能制造来说，智能制造他包含哪些内容，哪些方面？这个问题换个问法就是，作为企业，哪些地方可以体现智能化，那我们的企业是不是就得思考一下？
什么是智能化
我的产品是不是可以智能化？我产品的生产过程是不是可以智能化？我的研发，管理，物流供应链的管理上是否可以智能化？我的产线是否要换很多智能装备？比如机器人，比如加工中心，在比如各种各样的智能设备，以实现我们数据获取的智能化，从而实现我共产生产线的智能化？那么如果这些都实现了智能化，这些的实现又如何的来智能化影响我们的决策层，基于工业大数据分析从而实现决策智能化呢？
方面很多，那么我们就需要将自己（这个自己可以简化抽象成一家普通的工厂），但实际上每家工厂在当下都是或多或少的有着一些软件或者自动化装置等再用的（那我们姑且也不考虑）。
智能工厂（或者说智能企业）整体的智能体现：
智能制造包含哪些技术
智能制造包含什么我们知道了，那么我们实现智能制造需要哪些分门的技术来支撑呢？这个也很容易可以罗列出来：
1、信息与通信技术；
2、自动化技术
3、先进制造技术每个行业每个产业都应该有与之匹配的先进生产技术促使其发展
4、人工智能技术脸部识别语音识别翻译工业上的故障诊断缺陷查验等
5、精益思想技术 现代生产企业的智能制造构建不能基于没有精益生产思想的基底里
上面的技术，其实分开说都是可以延伸出非常庞大并且深邃的知识技术架构体系，我们不可能每个技术都是用最精锐，最高端的，再说了技术这个东西永远没有最前沿，永远有新的技术出来。那么我们就得基于这些技术，勾勒下智能工厂的架构。
1.基础设施层工厂网络车间联网信息安全视频监控身份识别工业安全
2.智能装备层智能生产设备能源测量与监控设备智能物流设备智能检测与数据采集设备
3.智能产线层自动化柔性生产线电子看板创阿奇机器视觉SPC
4.智能车间层MESAPSWMS车间仿真AGV立体仓库等物流设备
5.工厂管控层生产指挥系统
智能工厂规划（无行业特征）
下面就是智能工厂的规划，搜集的几个方面，其实是个框架，（其实相对来说还是比较粗的没有具体到某个行业某个企业），每个人参考只能看到个粗线条的思路，可以参考的步骤，具体到某个企业的时候，做智能工厂那是需要具体的调研规划的，具体从哪几步开始，三年内完成几项，还是怎么的？不过一些接口协议，一些设备采购上一定是要考虑在前面的，稚嫩工厂是个长远的路，如果要做，前期的功课一点也少不了：
1、制造工艺的分析与优化
考虑制造工艺分析优化，这是智能工厂的最最最基础的，你的工艺功夫如若还是落后的，那么你的网络，你的设备再好，也是华丽的外壳落后的动力，比如做一条新的生产线或者建一个新的工厂，首先得思考你的核心工艺是什么： 冲压？锻造热处理？ 喷涂啊？等，这工艺本身有什么特点，
举个例子：参观德国奥迪A8的工厂，这个奥迪A8主要是铝制车身，一旦材料变成了铝再加上少量的高强度钢和其他的一些复合材料以及金属镁这些材料，那么他的制造工艺就完全变了， 传统的点焊就不适用了，那么就要用到其他的工艺，比如摩擦焊、激光焊加上一些铆接等等方法。这个算是内功的修炼了。
2.数据采集
不管你现在采集不采集，在规划的时候一定要按照将来要采集这个先决条件来规划，预先考虑好数据采集接口的规范，以及SCADA系统的应用。
3.设备联网
这边就是需要考虑几点：如何实现设备与设备之间的互联？采用怎样的通信方式（有线还是无线）？采用哪种通信协议和接口方式？采集出来的数据如何处理？等
这些问题都想明白了并且解决了，差不多是工厂网络基础算是建好了。
4.工厂智能物流
建立集中拣货区域，
规划采用带有导轨的工业机器人、桁架式机械手等方式来传递物料
采用AGV、RGV或者悬挂式输送链等方式传递物料；
根据前后道工序之间产能的差异，设立生产缓冲区；
应用立体仓库和辊道系统。
▽自动拣货（图源自网络）
5.质量管理方面
我们都听过这样一句话：质量是设计生产出来的，不是检验出来的，检验是产生数据，那么对这些数据的管理就是要下功夫的地方，我们需要将质量控制在信息系统中嵌入生产主流程，如：检验，试验在生产订单中作为工序或工步来处理。
质量审理以检验表单为依据启动流程开展活动，最小单位订单量，以及质量检验表单数据与生产订单相互关联、穿透，建议做到订单与质检数据可以一步阅取，那么数据有记录，数据有关联，这还不够，需要按结构化数据存储质量记录，为产品单机档案提供基本的质量数据，为质量追溯提供依据；质量控制设置--检测--记录--评判--分析--持续改进。
数据得以分析，在质量检验上做调整，比如：可分为自检，互检，专检，也可分为过程检验和终检；当然最重要的还是在生产工艺生产设备上的原因检查与改善，产品就是设备生产出来的孩子，那么产品的缺陷有些是可以后期修改依然可以合格，更主要的是要检查是不是机器吃的东西不好，是不是机器自身的那个零件不好，温度，压力不对等等，这些都是可能的原因，当然具体是从哪个方面改进是需要我们的工艺工程师进行专业性的判断的。
质量管理的目的是降低浪费，这个环节在一些安全性产品零件行业就很重要，大大的影响着企业的品牌形象，客户满意度等，
6.设备管理方面
生产管理信息系统中设置设备管理模块，使得设备有宏观的掌控，可以释放最高产能，在设备管理模块中，建立各类设备数据库，设置编码，及时对设备进行维保，通过实时采集设备状态数据，为生产排产提供设备的能力数据；同事要建立设备的健康管理档案，根据积累的设备运行数据建立故障预测模型，进行预测性维护，就是从机器坏了再修，到预防性维修，再到预测性维修，当然某些行业还要进行设备的备品备件管理。
设备的管理其实最主要的是提现精益的思维，机器的产能都是生产企业比较关注的，机器的投资价值也都不低。
7.智能装备的应用
这个一部分是智能化提现的比较明显的一part，
首先是数控装备，这个是数字化所必须的，然后就是智能装备，比如：制造设备与切削加工设备组合应用的智能制造单元，可以实现部分工序（或者部分产线）的自动化，数字化，智能化
再比如：SCADA机器人，并联机器人，协作机器人这些装备的联合运用等等。
8.智能产线规划
智能产线设计的注意点这个很重要：
1）需要考虑节约空间，减少人员的移动，如何进行自动检测，从而提高生产效率和生产质量
2）需要分析哪些工位可以布置自动化设备以及机器人，哪些工位只能采用人工，
当然在规划之前首先得知道智能产线的功能，他可以实现什么或者说可以带来哪些便利？
1）智能产线是可以自动采集生产和装配过程中的生产，质量，能耗，设备等等的数据的；
2）通过电子看板能显示实时的生产状态，防呆措施；
3）通过安灯系统实现设备维护与工程人员的信息传递，减少设备异常反馈时间，提高生产效率；比如：机器异常，红灯闪烁，那么我们的主管维修人员手机就收到了一个短信，那么就可以快速的去进行检查：
4）能够及时快速的发现冗余产能，设备，可以根据反馈及时作出生产调整等；
5)工人的工位操作基于智能的提示，比如：生产工位上工位机的使用就很方便：查阅SOP，生产操作指南等
9.MES的规划与应用
MES是智能工厂规划落地的着力点，（虽然说上了MES不等于就是智能工厂，但是不得不说现在很多企业在做智能工厂的时候很多都仅仅是用了个MES）旨在加强MRP计划的执行功能，贯彻落实生产策划，执行生产调度，实时反馈生产进度
面向生产线上的工人，他需要生产什么，按照什么生产，需要达到什么标准，什么时候开始生产，什么时候完工，使用什么原料等；
当然生产过程的“人员，物料，工艺，质检等”各种数据都可以及时获得；
MES从ERP中获取生产订单信息，获取BOM信息，获取产品库存信息，工艺信息从而可以提高设备资源的利用率和生产排成效率。
转的一张图，好像上一篇博客中也有
....
其实细分还有很多方面，产品全生命周期成本管理，电气设计软件开放数据模型等等非常多的方面，今天先梳理到这里吧，
更多分享与整理，慢慢梳理，关于制造业，关于信息化，关于智能工厂。
二、工业机器人的应用场景有哪些?
目前工业机器人应用还是挺广泛的，在电子、物流、化工等各个工业领域中都有很多应用，我今天举例一些比较大众且成熟的应用场景：
1.在码垛方面的应用
请点击输入图片描述在各类工厂的码垛方面，自动化极高的机器人被广泛应用，人工码垛工作强度大，耗费人力，员工不仅需要承受巨大的压力，而且工作效率低。搬运机器人能够根据搬运物件的特点，以及搬运物件所归类的地方，在保持其形状的和物件的性质不变的基础上，进行高效的分类搬运，使得装箱设备每小时能够完成数百块的码垛任务。在生产线上下料、集装箱的搬运等方面发挥及其重要的作用。
2.在焊接方面的应用
请点击输入图片描述焊接机器人主要承担焊接工作，不同的工业类型有着不同的工业需求，所以常见的焊接机器人有点焊机器人、弧焊机器人、激光机器人等。汽车制造行业是焊接机器人应用最广泛的行业，在焊接难度、焊接数量、焊接质量等方面就有着人工焊接无法比拟的优势。
3.在装配方面的应用
请点击输入图片描述在工业生产中，零件的装配是一件工程量极大的工作，需要大量的劳动力，曾经的人力装配因为出错率高，效率低而逐渐被工业机器人代替。装配机器人的研发，结合了多种技术，包括通讯技术、自动控制、光学原理、微电子技术等。研发人员根据装配流程，编写合适的程序，应用于具体的装配工作。装配机器人的最大特点，就是安装精度高、灵活性大、耐用程度高。因为装配工作复杂精细，所以我们选用装配机器人来进行电子零件，汽车精细部件的安装。
4.在检测方面的应用
请点击输入图片描述机器人具有多维度的附加功能。它能够代替工作人员在特殊岗位上的工作，比如在高危领域如核污染区域、有毒区域、核污染区域、高危未知区域进行探测。还有人类无法具体到达的地方。
以后的工业机器人不但是协同操作，更有很多如裸眼3D和微观科学技术的加持，以后的应用场景将会更加广泛和多元。
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