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數字化工廠技術與智能化制造實踐

課程編號：41898   課程人氣：661

課程價格：￥5980  課程時長：2天

行業(yè)類別：各行業(yè)通用    專業(yè)類別：數字化 

授課講師：張老師

課程安排：

       2022.11.19 上海



  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
工廠總經理，生產總監(jiān)，工程總監(jiān)，產品開發(fā)總監(jiān)，質量總監(jiān)，生產、工程經理等

【培訓收益】


第一單元：數字化工廠與智能制造概述
制造業(yè)的變遷-傳統(tǒng)制造業(yè)面臨的困境
工廠運營管理內容與數字化工廠需求
傳統(tǒng)制造業(yè)中數字與數據的特點
廣義數字化工廠與狹義數字化工廠定義
數字化工廠的含義
數字化工廠出現背景
基于數字化轉型的工廠管理轉型
未來數字化工廠運營
智能制造核心模塊
工業(yè)4.0核心與數字化工廠技術
工廠數字化與智能制造
六、案例研討
智能制造五大核心技術
第二單元：數字化工廠功能及核心技術
數字化工廠的主體功能
提高企業(yè)盈利能力
提高工廠規(guī)劃質量
縮短產品開發(fā)及投產時間
工廠各級溝通透明化
規(guī)劃過程標準化
數字化工廠的五大核心系統(tǒng)
狹義數字化工廠的核心技術
產品設計環(huán)節(jié)-三維建模
生產規(guī)劃環(huán)節(jié)-工藝仿真
廣義數字化工廠包含：
數字化技術用于產品設計-三維建模
數字化技術用于生產規(guī)劃-數字孿生
數字化技術用于生產運營-數據采集
分析與應用-生產決策、工藝參數擬合
數字化工廠技術應用：
全面制造過程管理
數字化工廠技術應用的工作流程
產品數模用于工藝審查、公差分析
從設備、工裝、產線獲取制造資源數據
生產工藝規(guī)劃：導入工藝部門已有數據，進行規(guī)劃模型協(xié)同設計
生產工藝驗證：工廠布局與物流規(guī)劃仿真、線體平衡、動態(tài)裝配、工時分析、人機工程仿真、機器人仿真等
客戶化輸出：通過系統(tǒng)集成與客戶化開發(fā)（工業(yè)4.0中的端到端集成），輸出采購、生產、發(fā)運信息
數字化工廠技術（仿真）應用模塊及案例：
產品設計-三維建模與仿真案例
產品設計-增材制造案例
生產規(guī)劃: 數字化仿真技術
布局設計仿真案例
物流規(guī)劃仿真案例
生產線設計仿真案例
機器人復雜運動仿真案例
案例：數字化工廠技術在汽車總裝線設計應用
數字化工廠技術-數字孿生技術：
規(guī)劃模型與解釋模型
數字孿生技術
數字孿生與規(guī)劃、解釋模型的關系
數字孿生技術在生產規(guī)劃環(huán)節(jié)應用
數字孿生在生產流程規(guī)劃中應用案例
數字孿生在生產流程調整中應用案例
數字孿生在工位設計中的應用

數字孿生技術在生產運營環(huán)節(jié)應用
數字孿生在生產運營過程中的應用
生產過程虛擬現實制造
數字孿生在風電站運行中的應用
案例1： 工廠布局設計仿真案例
案例2： 工廠物流規(guī)劃仿真案例
案例3： 產量與人力資源需求仿真
第三單元：工廠數字化轉型與準備
數字化轉型的客觀趨勢
企業(yè)數字化轉型要素與管理角色變化
企業(yè)數字化模塊
智能化、數字化工廠運營管理特點
第四單元：工廠數字化轉型與實施
數字化轉型模式
數字化技術支撐智能制造
工業(yè)數據采集與分析
工業(yè)數據的價值
工業(yè)數據類型
為什么要采集工業(yè)數據
采集何種類型工業(yè)數據
 協(xié)議數據采集
 傳感數據采集
如何采集數據
 設備控制器數據采集
 OPC協(xié)議數據采集
第五單元：數據傳輸與處理-IOT
物聯網簡介
物聯網工作步驟
物聯網六層架構
感知層介紹
靜態(tài)信息采集-RFID，QR Code
動態(tài)信息采集-傳感數據采集
傳輸層介紹
核心網與接入網
接入網：NB-IOT，LORA等
應用層
智能物流
智能制造
工業(yè)互聯網的規(guī)劃與實施
感知層設計規(guī)劃
傳輸層設計規(guī)劃
標準層設計規(guī)劃
數據層設計規(guī)劃
支撐平臺層設計規(guī)劃
應用層設計規(guī)劃
第六單元 數字化工廠核心系統(tǒng)-MES系統(tǒng)
MRP(Manufacture Resource Plan)
MRP運作邏輯
MRP對生產的管控缺陷
MES(Manu. Execution System)
MES包含的業(yè)務運作模塊
MES軟件提供商
MES彌補MRP對生產管控不足
MES系統(tǒng)-訂單管理模塊
訂單管理模塊功能
訂單管理模塊操作界面
MES系統(tǒng)-計劃排程模塊
提高排程效率
提升排程準確性
實時反饋計劃執(zhí)行情況
計劃排程模塊工作流程
計劃排程方法-甘特圖
MES系統(tǒng)-設備管理模塊
設備管理模塊操作界面
設備管理模塊功能
監(jiān)控設備狀態(tài)
采集設備數據，計算OEE
記錄設備運行狀況，追溯故障原因
建立設備維護日歷，并提醒
設備狀態(tài)可視化、數據化
MES系統(tǒng)-資源管理模塊
資源管理模塊操作界面
資源管理模塊功能
資源清單管理
資源狀態(tài)管理
MES系統(tǒng)-質量管理模塊
質量管理模塊功能-SPC
質量管理模塊用于批次質量管理
案例：某企業(yè)MES系統(tǒng)介紹（視頻）
第七單元：基于數字化工廠的智能制造實踐
數字化工廠的外延（廣義）
 生產運行實時數據
 設備運行實時數據
 質量實時數據
 能耗實時數據
 工廠其它運營數據
 工廠實時運營數據供管理者分析與
決策(實現完全智能制造前)
數字化工廠與智能制造關系
工廠數字化是智能制造基礎
工廠數字化是智能制造的技術之一
數字化轉型的工廠管理轉型
未來數字化工廠運營
智能制造核心模塊
當前生產制造中的痛點分析
智能制造解決方案匯總
智能制造應用模塊框架-計劃協(xié)同
智能制造中的廣義數字化工廠
智能制造案例-生產高度定制化產品
產品識別-系統(tǒng)選擇/QR/RFID等
加工制造程序導入各制造工位
實施智能化加工裝配過程
 智能制造案例-設備預測性維護
 智能制造案例-設備遠程控制維護
 智能制造案例-智能環(huán)境檢測
 智能制造案例-智能裝配生產線
產品掃碼綁定，以選取裝配程序
產品裝配可視化指導
產品制造工藝參數監(jiān)控
裝配過程智能防錯
產品過程質量控制SPC
成品智能化檢測-智能相機
案例：產品裝配智能化生產線
案例：產品智能化檢測線
 智能制造案例-智能焊接生產線
機器人夾取程序-智能相機與點云
智能相機基于料件位置的深度學習
機器人動作配合仿真
機器人與焊接機臺配合
機器人操作連鎖
案例：智能化焊接示范生產線
智能制造案例-智能產品測試線
測試工站調度AGV取待測產品
最大化利用測試產能
減少測試夾具換型
測試數據直接傳送維修工站
案例：產品測試站智能調度系統(tǒng)
 智能制造-數字化工藝參數擬合
通過專家知識庫，設定工藝參數
通過數字化擬合獲取最佳工藝參數
通過數字孿生技術對比實際工藝參數
與擬合的最佳工藝參數，再次修正工
藝參數。
 智能制造-工藝參數管理
設定工藝參數如何隨訂單下達至設備
實際工藝參數如何上傳給MES系統(tǒng)
人工智能與智能制造
人工智能的種類
弱人工智能
強人工智能
超人工智能
 人工智能的特點
超強存儲能力
超前計算能力
第八單元：智能化設備及互聯
設備智能化相關模塊
設備智能化
設備互聯
設備狀態(tài)監(jiān)控與OEE
設備遠程維護
設備預測性維護
第九單元：數字化工廠應用案例
大數據分析與應用
大數據開發(fā)運營流程
 數據采集
 數據分類
 數據存儲
 數據清洗
 數據呈現和應用
大數據分析方法與要點
數據統(tǒng)計分析
數據預測性分析
數據可視化分析
大數據驅動與創(chuàng)新服務
大數據開發(fā)價值及發(fā)展趨勢
工業(yè)數據采集與分析
工業(yè)數據采集
工業(yè)數據如何使用 

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