工厂规划与验证应用白皮书 2024.docx

目录-揄a”新型工棉化”,性精智育g11 .新型工业化向智能、循环目标迈进11）市场的需求要求制造业更具灵活性和定制化12）企业对循环经济、可持续发展的持续追求13）数字化和智能化技术在制造领域的应用14）人机协同与自动化15）全球化和供应链的数字管理16）雌驱动决策12 .灯塔工厂是践行精益绿色智能典范13 .数字精益让精益贯穿工厂生命周期2D传统改善方式手段的限制22）传统方式对人员经验的依赖度高33）传统方法难以处理大量数据34）传统改进措施缺乏验证手段3二、基于工厂数字享生的仿真规划，促进精益、创新和绿色41 .离散事件仿真,高效的精益验证42 .工厂数字李生，低成本创新空间43 .能耗排放量化，碳足迹可精准核算54 .PlantSimulation,业界标配工具55 .工厂仿真可应用的精益改善领域6三、开展数字化工厂规划与验证的流程与应用阶段71 .开展仿真项目的;翔呈7D确定具体的仿真概念和目标72） 健搜集73） 仿真建模74）仿真计算及优化求解74） 结果两古72.仿真规划的应用阶段8D价值流分析及仿真帮助制定工厂顶层规划82）生产过程仿真明确工厂设施需求93）物流、仓储及生产管控策略也是重要影响因素104）工厂的三维可视化更易于与建设过程协同105）数字化工厂在日常生产过程中持续产生价值11四、西门子数字化工厂规划与仿真解决方案的关键技术121. PIantSimUIatiOn技术特点及能力螃12D图形化、模块化颗122）5m三三和扩展123）仿真数据及分析工具134） 开放性及系统集成135）内置多种功能强劲的优化工具132 .生产过程及物流仿真建模能力143 .S承NX1.ineDesignerxFactoryCADxNXBIM中丑的产绩舞154 .驱动物料在数字工厂间的流动155 .仿真襁定性166 .仿真数据的抽取及专业评价工具171) 瓶颈分析(BottIeneckAnaIyzer)182) 物流密度与方向(SankeyDiagram)183) g分析(EnergyAnaIyzer)184) 分析(CostAnaIyzer)197 .系统优化能力20DS0S三202) 遗传算法(GA)203) 神经网络214)与外部优化引擎Heeds的集成优化能力215)用户自定义算法的集成能力226)分根优化计算228 .集成能力22D雌库类的接口232)虚拟调试与实时通讯的接口233)物联网类的健接口254)与MES/APS/WMS等应用程序间的集成接口259 .客户化定制的能力261)设备特叫据层面的自定义272)内部控制逻辑的自定义273)外观可视化的自定义274)用户交互界面的自定义2811 .扩展功能281) 点云可视化282) J®以现实技术(VR:VirtualReality-)293) 甘特图2912 .西门子基于PlantSimulation的衍±产品291) OptimizeMyPlant令模型价值延伸至产线运营302) XceleratorShare办同303) PlantSimulation与工元宇宙系统的集成31五、应用案例详解321 .生产过程仿真案例322 .价值流分析案例333 .物流中心的案例354 .龌行业的案例36六、附录37-推进新型工业化"崔生精益绿色智能工厂1 .新型工业化向智能、循环目标迈进新型工业化是推进中国式现代化的重要引擎，是加快构建新发展格局、着力推动高质量发展的内在要求，是全面建成社会主义现代化强国的战略选择。作为国家战略,在2035年要基本实现的新型工业化目标,也嘶角了喈能翩经齐两防向。如何基于自身基础条件和远景目标，朝着智能化、循噫济的未来方向前行，是每个企业需要认真考虑的问题。在最近的10年间，大量中国企业经历了对工4.0、智育制造领域隹理论学习、项目实践、试点建设和逐步推广的过程，积累了许多有益的经验，也涌现了一大批的类似灯塔工厂等的先行企业。在新型工业化时代的市场发展趋势和技术发展背景下，越来越多的变化出现在传辘制造领域，适应这些变化，也是我们企业向智能+循环转变所必须考虑的要素条件。1）市场的需求要求制造业更具灵活性和定制化柔性生产系统：采用灵活的生产线和智能化的制造设备，使生产更具适应性,能够灵活应对m场需求的变化。定制化生产：新工业化时代强调个性化和定制化的需求，使得企业能够更好地满足客户多样化的需求。2）企业对循环经济、可持续发展的持续追求绿色制造：注重环境可持续性，采用可再生能源、环保材料，减少废物抖融，制绿面时持续的制造实践。循环经济：强调资源的循环利用，减少浪费，通过再生材料和再制造降低对新原材料的依赖。3）数字化和智能化技术在制造领域的应用传感器技术：大规模使用传感器技术，实时监测和收集生产过程中的数据，为智能决策提供支持。物联网：设备、机器和系统之间的连接性增强，形成更为智能和协同的生产环境。人工智能：在生产中引入机器学习和深度学习，使系统能够自动学习和适应，提高生产效率和质量。4）人机协同与自动化机器人和自动化：引入更多的机器人和自动化系统，减轻体力劳动，提高生产效率。协作机器人：人机协同工作变得更加普遍，机器人与人类员工共同完成任务，提高工作效率和质量5）全球化不口供应链的数字管理全球供应链：通过数字技术和物联网，实现全球供应链的实时监控、协同和优化。数字化采购：采用电子商务、在线采购和供应链管理系统，提高采购效率和透明度。6）数据驱动决策大数据分析：利用大数据技术对海量数据进行分析，提取有用信息，支持企业决策和优化生产流实时数据：实时监测和反馈生产数据，使企业能够更快速地做出决策，迅速适应市场变化。2 .灯塔工厂是践行精益绿色智能典范伴随着越来越多的企业投身到智能制造转型的实践，不免也给企业带来许多困惑：我们企业的转型方向在哪里？我们现有的生产运营模式有哪些问题？浪费在哪里？企业应该采用何种技术的组合来建设自己的新的车间？我们应该实施哪些生产制造的管理系统？类似这样的问题，企业是迫切需要得到解答的，往往在得到清晰的答案前，企业改变的决心难以下达，制造转型的步伐也会变得停滞，论证的时间变得很长。所以，企业非常需要在制造转型的过程中得到方向上的指引，从类似智能制造的试点单位，灯塔工厂的评选中看到别的企业在哪些方面做出了改变，取得了哪些成果，有哪些可以借鉴的经验。“灯塔工厂”是近几年由世界经济论坛推出的新概念。"灯塔工T”起到的是类似于灯塔的作用，被视为第四次工业革命的领路者,是数字化和:Dlk4.0的表率，为其他制造型企业揭示了在第四次工业革命中的发展方向。"灯塔工厂"由达沃斯世界经济论坛和麦肯锡咨询公司共同遴选，主要评判标准是工厂在运用第四次工业革命技术来提升经济和运营效益方面取得的成就。截至2023年底，世界经济论坛公布的"灯塔TT"名单，合计全球有153家灯塔1.厂，在中国的工厂有62座。"灯塔工厂”在一定程度上可以看作拥有世界一流的制it能力。合格的“灯塔TT"需要满足四大标）隹:实现重大影响、成功整合多个用例、拥有可扩展的技术平台和在关键推动因素中表现优异。“灯塔工T”的经验可成为制造企业的指路明灯，展示如何从数字化中挖掘新的价值，包括大幅提升资源生产率、提高瞬度？口响应能力、力口快新品上市速度、提升客制化水平等。世界经济论坛官网发表的文章称，目前大多数制造业企业面临衰退危机，但仍有部分企业脱颖而出,实现了规模化发展。在翎覆退危机、能源价格不断攀升，供应链运转中断的背景下，这些"灯塔工,为制造业姆可期竞争力，同时继续创造就业机会树立了榜样。援引世界经济论坛官方的评述，青岛海尔冰箱互联工厂的入飒塔工T,其评语中写道："面对日店长的定制化设计、快速交付和高品质的需求,海尔冰箱工厂借助大数据、数字李生和先进视觉检测技术，力由夬研发、升级制造流程和物流调度模式。订单响应周期缩短了35%,生产效率提高了35%,质量懂翡高了36%"o在打造低碳工厂方面，海尔冰箱通过实施绿色技改项目，单位产品综合能耗每年下降10%左右；三一重工开展大规模数字化转型项目，实施了专业化;雒。为应对重工行业市场的周期性波动、多品种比量及重型部件生产挑战，工T充分利用柔性自动化生产、人工智能和规模化的工业物联网（DoT）,建立数字化柔性的重型设备制造系统,最终实现产能扩大123%,生产率S高98%,单位制造成本降低29%;宁德时代入选的宜宾工厂则进一步深入应用人工智能、物联网和柔性自动化技术，将生产线速度提高17%,产团员失减少14%以及实现了零脚威。从入选"灯塔工厂”的工T的具体实施项目范围和成果来看，企业建设灯塔工厂都是以"绿色、可持续发展”作为企业的责任，围绕着如何在有限的生产资源的情况下，在精益化"生产的基础JK座上，借助“数字化”的手段，以“智能化”作为其发展目标，通过对产线的柔性化改造，能够实现多品种，不同批量产品的灵活制造，实现产能提升,效率提高和生产制造成本的减低，能耗减少等目的。3 .数字精益让精益贯穿工厂生命周期传统上，诸多企业对于自身的运营改善,也付出了积极的努力。精益方法论在这个过程中起到了重要的作用。例如：通过企业价值流VSM的调研和改进，通过学习及实施丰田精益生产TPS方法，积极推行看板和拉式生产，现场5S改进手段等，通过各种精益化的手段，发现企业在运营过程中的问题和浪费,再付诸于改进措施，实现不断提升精益制造水平的目的。不过，陵施精益改善项目的过程中，也懒!出这些方法的局限性：D传统改善方式手段的限制传统的精益改善，主要采用现场走、看、问、讨论的方法发现问题，对计些上下游关联、或由于生产组织复杂的场景，由于缺乏适当的数据支撑，可能面临着问题发现不准确、不充分的情况。2）传统方式对人员经验的依赖度高问题分析和改进措施的建议，主要依靠精益专家的经验,判断可能的改进方向和应用点，对精益专家在本行业、本工厂的运行经验要求较高，往往精益专家在某个领域的专业知识无法有效迁移到另一个3）传统方法难以处理大量数据涉及到问题分析过程关于产品、工艺、生产调度等过程，其实有大量的输入数据。精益改善方法主要依靠手工处理这些数据，按照能力平衡的大原则进行一析和计算，而屡U多产品混线、不同批次批量的复杂生产场景，基本上会做典型化场景处理并进行数据简化,所以，类似产线平衡、设施数量等的手工测算结果，并不能完全说明问题，存在较大的误差。4）传统改进措施缺乏验证手段精益专家的改进方案需要具体落实整改措施后，在生产线上付诸实施，需要经过一段时间的运行后才会有所反馈，进而判断改进的效果。这带来的问题是周期很长，产生的成本巨大；而且一旦效果不尽如AS,需要再次进行第二个方案的实豳口评估，这是许多企业所不能承受的。结果往往是工厂带着缺陷运行,无法发挥其最大效能。因此,企业需要解决传统精益改善方法的不足，必须要在精益改善的各个阶段，积极采用数字化技术，将工厂现有的情况和未来改进方案进行量化评估，来提升精益改善的效果。利用数字化技术，在精益改善对应方向的指导下，建立现状工厂的数字化模型，对工厂运行的输入输出条件进行数据量化，对工厂运行逻辑进行重现，反映出工厂真正的约束边界条件。数字化技术，基于仿真模型,利用历史的生产数据或虚拟的场景数据，对整