智能制造标准体系建设及应用实践经验总结
—-智能制造十大应用场景
“十四五”期间，我们将从标准群建设、标准推广应用、前瞻性新兴技术领域等方面发力，加快行业标准研制步伐、加大标准推广应用力度、加强先导性创新性标准研究等方面逐步推动智能制造标准化工作。
为加快推动制造业企业运用标准化方式组织生产、经营、管理和服务，发挥标准对促进制造业转型升级、引领创新驱动的支撑作用，已形成的16个场景的标准群建设情况相差较大，从标准群标准数量及应用情况来看智能工厂、信息安全较其它标准群更加完善，智能制造标准群分布数量如图1所示。
图1 智能制造标准群分布数量
*注：本文基于2022年标准应用试点材料围绕关键十大场景提炼总结标准应用实践经验。
一、以评促建助力能力提升
1.1 国家标准群
基础共性的评价类标准《智能制造能力成熟度模型》《智能制造能力成熟度评估方法》《流程型智能制造能力建设指南》《离散型智能制造能力建设指南》已初步构建了智能制造能力评估及提升的方法体系，智能制造能力评估及提升方法体系如图2所示。
图2 智能制造能力评估及提升方法体系
智能制造能力成熟度模型提出的五个等级划分，通过智能制造能力成熟度评估，企业结合行业特色，参考建设指南针对产品生命周期和不同系统层级的数据采集能力、互联互通能力、数据可视化能力、数据分析能力、决策优化能力进行了技术升级或改造，取得了显著成效。
1.2 标准实践
（1）实施路径
以某机械装备企业为例，首先将标准深度融入企业十四五数字化战略，围绕1条主线“以智能制造能力成熟度为抓手，全力打造徐工智造4.0新模式”一条主线，加速智能制造标准体系建设与海外数字化管理等两大任务，推进智造组织模式、大数据运营、新技术场景研究等三项创新，实现研发数字化、制造智能化、供应链敏捷化、服务智慧化、管理卓越化、信息安全体系化的六大能力提升。整体按照“能力水平自评价→精准对标再提升→能力等级正式认定→持续优化对外赋能”的实施路径，推动标准落地。
（2）实施成效
截止2022年上半年，该机械装备企业累计智造4.0工厂15座在建、1座建成，产能总体提升25.02%，制造周期缩短21.51%,生产效率提升13.45%，一次交验不合格率降低31.90%，设备综合利用率达到64.14%，装配线自动化率平均达到87.02%，智能制造成效显著。
二、标准加速工厂数字化进程
2.1 国家标准群
智能工厂设计现阶段已形成《智能制造虚拟工厂信息模型》《智能制造虚拟工厂参考架构》《智能工厂建设导则》《智能工厂数字化交付》等系列标准，初步构建了涵盖“设计-交付-行业应用”的智能工厂设计标准群，智能工厂设计标准群如图3所示。
图3 智能工厂设计标准群
智能工厂设计内容是在智能制造标准体系、安全体系的指导下，开展物理工厂与虚拟工厂的同步设计工作。物理工厂是实体工厂与各级信息化应用系统的总称，实体工厂包括智能装备、基础设施、物联网与控制系统的相关内容，信息化应用系统主要涵盖车间级信息化应用系统、企业级信息化应用系统与基于云的应用服务。虚拟工厂是通过数字化的手段在虚拟的数字世界中构建一个与物理工厂相对应的数字镜像，即物理工厂的“数字孪生体”，包括各类几何实体模型、仿真模型及相关数据资源。物理工厂和虚拟工厂通过数字孪生技术实现双向映射，实现数据的双向传递和迭代进化的目标。
2.2 标准实践
（1）实践路径
以某新能源动力电池智能工厂设计项目为例，基于标准化的智能工厂设计内容，综合运用基于精益的工艺物流规划设计、工厂信息模型建模、工艺物流仿真、智能产线和智能物流系统、工厂物联网、信息化系统规划设计与系统集成等技术，开展面向实体工厂、虚拟工厂、车间物联网系统、车间信息化系统的规划设计工作。实现物流、工艺流、信息流的全面集成，实现生产制造过程的自动化、标准化、规模化、高效化，打造一个生产设备网络化、生产数据可视化、生产现场少人化、生产过程透明化和生产决策智能化的智能工厂。
（2）实践成效
设计项目有效的支撑了整个智能工厂的建设过程，通过数字化交付实践，项目设计周期缩短30%，多专业二三维高效协同作业，设计差错率减少40%，错漏碰缺基本避免；数字孪生工厂交付实现车间/产线虚拟试生产，工厂运营效率提升20%。
三、车间标准促进复制推广
3.1 国家标准群
基础共性的智能生产类标准《数字化车间通用技术要求》《数字化车间术语和定义》《数字化车间可靠性通用要求》《数字化车间功能安全要求》《数字化车间信息安全要求》等系列标准已初步构建形成数字化车间标准群，给出较完善的数字化车间基础要求和指标体系，数字化车间建设标准群如图4所示。
图4 数字化车间建设标准群
数字化车间作为智能制造的核心单元，涉及信息技术、自动化技术、机械制造、物流管理等多个技术领域，因此，统一的通用技术要求是我国实现数字化车间建设、完善智能制造标准体系所必备的基础条件。数字化车间系列标准统一了数字化车间的概念认识，给出了数字化车间的基本要求，规范了数字化车间核心功能模块的数字化特征，构建了数字化车间系统架构，为数字化车间的建设提供了重要参考。
3.2 标准实践
（1）实践路径
以某仪器仪表企业为例，基于数字化车间系列标准开展车间建设与运行，实现了数字化设计制造一体化，并与控制阀智能选型系统、制造执行系统和PLC运动控制系统实现了综合集成应用，实现了企业之间围绕产品复杂度和制造组织复杂度的数字化业务互联，消除了信息的不对称性，提高了客户的感知价值，创新并示范了传统装备制造企业的定制化、网络化协同制造技术及管理体系。通过车间IT基础设施建设和数字化工位的互联互通，构建了支持工艺过程和生产管理持续改进的数字化环境，能够以更短的生命周期实现不同种类产品的柔性化工艺路线，在低成本的前提下生产出高质量的定制产品，并以高水平质量满足客户的个性化需求。
（2）实践成效
该仪器仪表企业通过标准指导建成数字化车间大大提升生产效率，新增销售额超过110亿元，新增利润超过24亿元，新增税收超过6亿元。目前数字化车间相关标准已经广泛应用于航空航天、船舶、机械制造、电子电器、动力电池、机器人等行业，指导了吴忠仪表、秦川机床、盟讯电子、施耐德电气等近百家企业的数字化车间建设。
四、系统集成解决信息孤岛
4.1 国家标准群
标准在实现系统集成发挥着关键作用。目前智能制造的系统集成标准已经形成了以《智能制造系统架构》为顶层指导，以《数字化车间通用技术要求》《智能工厂通用技术要求》为实施目标，以《全分布式工业控制网络》《OPC统一架构》《ERP、MES与控制系统之间软件互联互通接口》《制造执行系统（MES）规范》为集成规范的标准群，系统集成标准群如图5所示。
图5 系统集成标准群
4.2 标准实践
（1）实践路径
以某汽车电子企业为例，运用标准化方式组织汽车电子行业的设计、生产、经营、管理和服务，通过敏捷设计、异地同步设计、虚拟与现实技术相结合、产业全功能工艺布局、大数据收集和分析、精益供应链协同等手段，建立覆盖装备、物料、产品、人员、工控、信息系统的工厂物联网；构建智能驾驶辅助系统全生命周期管理系统PLM、生产数据采集系统SCADA、制造执行系统MES、企业资源计划ERP、智能物流管理系统iWMS、全面质量管理系统QMS等，并实现各系统之间的数据集成；构建网络协同制造平台，实现设计、制造、供应链和服务的协同；构建远程运维服务平台，实现车载智能终端在线信息更新、安全网关控制、在线软件升级、用户功能个性化定制、面向智能驾驶的大数据收集与分析、产品故障在线诊断与维护等服务，探索形成汽车电子行业智能制造新模式。
（2）实践成效
通过项目实践，实现了33条SMT表面元件贴装线，12条车载空调控制器生产线，11条车载导航生产线，7条车载仪表生产线，6条车载收放机生产线，5条标清高清摄像头生产线，3条显示模组生产线，所有设备均联网率100%，产线自动化率达约47%，满足了面向多批次、少批量、个性化定制模式下的整车厂客户对质量、成本和交期的要求，为高度协同的生产系统建设提供了参考。
五、设备互联互通提升工业数据供给
5.1 国家标准群
数控装备是数字化车间的重要组成部分，但是数控装备种类繁多，通信协议不统一、数据多源异构，数控装备成为车间的“信息孤岛”。通过自主研发数控装备互联互通及互操作标准，实现了数控装备之间、数控装备与DNC、SCADA以及MES等业务系统之间的互联互通及互操作。《数控装备互联互通及互操作通用技术要求》《数控装备互联互通及互操作设备描述模型》《数控装备互联互通及互操作面向实现得模型映射》《数控装备互联互通及互操作一致性》等系列标准分别从总体要求、模型建立、与MTConnect、OPCUA以及其他信息模型的映射实现方法、规则及流程等方面进行了规定，解决了通讯协议不统一、信息孤岛等问题，数控装备互联互通互操作标准关系如图6所示。
图6 数控装备互联互通互操作标准关系图
5.2 标准实践
（1）实践路径
以某压缩机制造企业为例，应用国家、行业、团体标准，合理构建企业智能制造标准体系，在智能制造标准体系实施过程中，基于在信息化、自动化、远程诊断、大数据等相关技术的创新研发和经验积累，规划并构建了数字化车间建设项目，并以此为基础在全集团范围内推广智能工厂建设和数字化转型经验。为保证实施效果，集团规划了数字化车间各业务系统的可视化方案，将MES、DNC、MDC、EAM等业务系统与数控装备实现互联互通，将运行数据推向数字化车间运营系统，实现生产过程、设备管理等业务领域的数据透明化和可视化。
（2）实践成效
应用标准实现了数字化车间数控装备的互联互通，同时将数字化转型应用到用户关系维护和售后服务中，实现了用户服务敏捷化，通过建设云服务平台和远程监测与故障诊断中心，实现对用户机组的在线监测和故障诊断，服务用户387家，监测机组总数达4000余台，在线消除故障82台次，指导用户立即停机避免更大损失41台次，有效保障了用户的机组安全和经济利益。
六、智能装备提升物流效率
6.1 国家标准群
《物流机器人信息系统通用技术规范》、《物流机器人控制系统接口技术规范》已初步构建了智能物流系统标准群，智能物流系统标准群如图7所示。
图7 智能制造柔性自动化生产线和物流系统标准群
在降低企业物流成本的发展过程中，智能物流发展大势所趋。在厂内物流场景，运用智能物流装备和信息系统，实现智能物流运作，提高服务水平，降低生产成本。
6.2 标准实践
（1）实施路径
面对汽车行业主机厂尤其是新能源汽车制造出现的新变化、新趋势，如何满足多车型、定制化产品的高效制造需求，同时保证安全生产，柔性的厂内物流解决方案成为了汽车行业变革的关键首选。以某汽车主机厂为例，为了解决用工成本走高、安全生成压力大、汽车消费个性化、“最后100米”难题等诉求，以打造智能化柔性内物流为目标，基于汽车主机厂内物流实际痛点和智能化升级需求，充分发挥AMR设备智能化调度、柔性配送和精细管理的特点，设计针对性的智能化物流方案，打造覆盖冲压、焊装、涂装、总装等全工艺、全场景解决方案，实现收货、入库、出库、物流配送的智能化。整体按照“需求及分析→方案设计及定制→现场测试→上线运行”的实施路径，推动厂内物流智能化和柔性化落地。
（2）实施成效
截止目前，该汽车主机厂已将前期厂内物流的智能化和柔性化探索成果推广到15个工厂，AMR设备应用超多1500台。有效的保证了物料配送的准确性和及时性，部分工厂已经全面取消了人工牵引车配送模式，减少了人工叉车司机数量，人力成本得到了显著的减少，物流配送引起的安全事故发生率显著降低，内物流智能化、柔性化水平显著提高。
七、机器视觉带动质检变革
7.1 国家标准群
机器视觉在线检测较传统的人工目检在效率、精度等方面具有显著优势，解决了人工目检在大批量生产、产品高质量存在的问题，可以大幅提高生产效率和自动化程度，为企业带来生产方式及产品质量变革。目前《智能制造机器视觉在线检测系统通用要求》已发布，《智能制造机器视觉在线检测测试方法》已报批，与前期科研项目成果物《智能制造机器视觉在线检测系统系统集成规范》《智能制造机器视觉在线检测系统互联互通规范》《智能制造机器视觉在线检测系统场景定义与部署需求》等标准草案构成了产品测试、部署应用的标准群，机器视觉标准群如图8所示。
图8 机器视觉标准群
7.2 标准实践
（1）实践路径
以某汽车整车制造企业为例，应用机器视觉标准群挖掘整车制造过程中的冲、焊、涂、铸等多个视觉场景需求，通过场景分析、成像验证、工程化方案、实验室集成、算法开发验证、现场部署、模型收敛等过程，实现了软硬件集成和部署应用。针对多个场景的应用需求，为实现视觉项目的统一管理、计算算力的中心部署，开发了工业AI视觉平台系统用以解决在工业机器视觉方面的算力、服务器投入、快速部署等问题。
（2）实践成效
应用机器视觉标准群指导实现了3个车型21种零件覆盖冲、焊、涂、铸等多场景的视觉检测部署应用，提升了冲压钣金外观、焊点群、整车漆面外观等多种缺陷检测能力，通过“传统图像处理方法+深度学习”的方法对图像特征进行处理、识别、判断，大大降低零件的错、漏检率，实现了零件外观品质的智能化、无人化检测，解决人工由于疲劳等原因造成的错漏检，大大提高了漆膜检测的准确性和可靠性。
八、个性化定制提升产品竞争力
8.1 国家标准群
大规模个性化定制是基于新一代信息技术和柔性制造技术，以模块化设计为基础，以接近大批量生产的效率和成本提供能满足客户个性化需求的一种智能服务模式，贯穿需求交互、研发设计、计划排产、柔性制造、物流配送和售后服务的全过程。个性化大规模定制已制定了通用要求、需求交互要求、设计要求及生产要求一系列标准，有效指导了家电、汽车、家具、化妆品等行业搭建大规模个性化定制系统架构，实现经营模式创新，在研发周期、降低库存、缩短交期等方面取得了显著成效，大规模个性化定制标准群如图9所示。
图9 大规模个性化定制标准群
8.2 标准实践
（1）实践路径
以某服务制造企业为例，将标准内容纳入到日常实施和运营生产中应用，指导大模个性化定制流程的升级迭代。通过分析国内外相关技术与相关标准的内容，明确需要攻关的关键技术，对信息化硬件、信息化软件、智能制造设备进行优化配置。推动需求交互、研发设计、供应链管理、柔性制造、企业治理等子平台的建设和应用，构建大规模个性化定制综合应用平台，实现了企业业务流程优化。
（2）实践成效
通过大规模个性化定制标准群指导，已突破基于智能算法的数据库、基于模块化设计的定制平台、基于图像识别技术的拍照量体、基于“遗传科学”算法的研发设计等多个制约大规模个性化定制设计的关键技术。实现了数据驱动的大规模个性化定制模式，形成了“需求数据采集、设计、排产、制版、生产、物流、客服”标准化生产体系，生产效率提升30%以上,生产成本下降20%以上，年产定制服装百万套件，产品销往97个国家。同时，企业基于服装定制领域的成功经验，形成了标准化的解决方案，并推广至服装鞋帽、假发、机械、电子、自行车、摩托车、家具、建材、门窗、家纺、化妆品、珠宝等多个制造行业的百余家企业应用，带动的转型升级企业已达15000家以上，孵化合作的国内外服装定制品牌企业10000家以上。
九、远程运维延长企业价值链
9.1 国家标准群
随着新一代信息技术的飞速发展，装备制造业企业不再是单纯的设备制造商发展成为其设备的运维服务商，在总结远程运维相关实践成果的基础上，形成了以《信息技术远程运维技术参考模型》《智能制造远程运维系统通用要求》等国家标准为核心的远程运维标准群，有力地指导了远程运维新模式的发展，远程运维标准群应用场景如图10所示。
图10 远程运维标准群应用场景
9.2 标准实践
（1）实践路径
以某机床制造企业为例，通过应用远程运维标准群，开展远程运维服务平台建设，并根据设备、企业实际情况，自主研发设计兼顾标准RS485、RS232、PROFINET等多种传输协议的工业网关，云端接口以支持WiFi/4G等通讯方式连接至云平台，实现现场设备数据采集和传输。以云为基础，实现多租户模式，支持企业自定义用户、角色、权限、分组等基础功能；支持微服务部署，便于快速扩展应用；提供计算、存储、网络资源，支持动态弹性扩容，根据项目使用情况，动态调整资源伸缩，使资源利用最大化。通过远程运维服务平台的建设，对下承接机床采集数据，对上帮助工业APP快速开发和落地，有效整合云上云下资源，使应用场景落地，提供统一注册、统一服务、统一管理平台。
（2）实践成效
通过远程运维标准指导企业实现了从传统机床制造企业向智能服务商转变，尤其在当前防控疫情、复工复产协同推进过程中，利用远程运维云服务平台助力伙伴企业抗击疫情，解决客户工艺处理、异常报警、机床操作等问题，保障客户机床高效快速运转，实现接入设备11109台，服务1200余家企业用户，为电力电气、电梯、家用电器、汽车及汽车零部件、专业钣金加工等行业提供包括设备监测、设备诊断、预测性维护、能耗管理、在线工艺、配件商城、远程服务、生产管理、标识解析等服务。
十、供应链协同重塑供销业务
10.1 国家标准群
尽管对于2021版国家智能制造标准体系来讲，智慧供应链方向属于新增部分，但是借鉴国家已有标准，形成了以《供应链管理业务参考模型》为核心标准，供应链管理、供应链数字化平台建设、供应链质量和安全等标准为要素的标准群，围绕企业采购营销等业务开展了标准应用，供应链标准群如图11所示。
图11 供应链标准群
10.2 标准实践
（1）实践路径
以某装备制造集团为例，通过应用标准群，按照“数据驱动、价值创造、安全可靠、场景应用、开拓创新”的建设思路，推进供应链计划、采购、生产、调度、物流、服务保障等全链条的数字化、智能化和可视化，充分利用数字化技术重构重塑集团公司供应链管理体系，构建一个具有兵器工业特色的涉及全层级、全领域、全业务的智慧供应链平台、打造对外和对内两个服务窗口、满足智慧化服务、智慧化运营和智慧化决策三类场景的需要、完善标准、数据、安全和资源四个支撑体系，在市场竞争中塑造数字化竞争力。
（2）实践成效
通过项目实施，构建了聚焦互联互通，健全集团公司级-子集团级-平台供应商管理体系，实现与多家电商、金融机构、生产企业对接集成，供应链协同平台上线客户471家，电商平台注册用户16.04万家，全年成交1211亿元，同比增长121%。体系化提升为工程建设项目服务的整合能力，2021年中标国家重点工程物资配送项目36个，中标金额达6.7亿元。
附件：面向场景应用标准群建设
面向场景应用标准群建设
