工厂智能化规划方案精选(九篇)

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第1篇：工厂智能化规划方案范文

“工业4.0” 这个大家耳熟能详的概念，近几年被反复提及。对于传统企业来说，如何顺应科技发展，完成技术突破，是一个艰难的挑战。但金时印务却凭借敏锐的市场嗅觉和对行业发展的深刻理解，捕捉到了“工业4.0”带来的发展契机。

2015年，金时印务与长荣股份荣彩科技合作，在原有自动化设备的基础上，开始了智能工厂的改造，为实现“工业4.0”打下了坚实的基础，同时也在烟包印刷行业面临下行压力较大的环境下，为企业开辟了新的增长点。

此次金时印务智能工厂的改造重点为设备和生产流程的智能化改造。设备方面，使其具有信息采集能力，采集后的数据必须能无缝传送到后端并累积成庞大的数据库。生产流程方面，旨在通过智能化管理系统使得管理者能够依据数据库里沉淀下来的数据及物料、设备、人员、环境、工艺的动态变化，分析并制定出最佳的生产方案，为管理者及时看清企业的问题提供了基础，也为管理者的正确决策提供了依据。值得一提的是，在改造的过程中，金时印务员工也进行了“智能升级”，确保智能化改造能够真正执行运转，发挥实效。

改造后的金时印务在各方面都有了较大突破。生产方面，订单交货周期缩短，产品质量控制更加细致准确，生产成本也大大降低。管理方面，企业的信息管理、资源管理和人员管理产生了真正的颠覆性变革，信息的传递效率、共享范围、应用水平大大提高，资源的采集、规划、利用更加快捷，人员的分工、安排、状态更加科学合理。综上所述，企业效益自然会有明显的提升。

第2篇：工厂智能化规划方案范文

从“信息化电厂”到“智慧电厂”之路

“信息化电厂”由传统电厂通过使用常规信息化技术，如ERP、OA、企业邮箱、门禁、视频监控等构建而成，旨在通过一系列信息化技术，提高日常工作效率和质量。但在实际应用中，由于信息未实现对象化、关联化，往往存在信息孤岛，各自为战，效果不甚理想。

而“数字化电厂”基于流程工厂数据模型国际标准的工厂信息库等信息系统形成的包括图纸文件、数据、逻辑和物理模型相互关系的对象化和结构化的电厂信息模型环境，打通信息孤岛，使业主在拥有物理资产的同时也拥有对应的信息资产。

“智慧电厂”是在“数字化电厂”基础上，利用“互联网+”技术，开发智能化信息资产管理手段，如云计算、大数据、物联网、移动终端、智能应用（云大物移智）等，对电厂全生命周期中所有静态和动态信息的综合展示和智能分析管理，从而形成完整“智慧电厂”，并对全生命周期中的各项活动提供有效支持。

当前电厂信息化现状及对策

目前国内大部分电厂都建立了一些信息化系统，但是普遍面临缺乏信息资产管理标准（信息没有标准化）；缺乏对象化、结构化基础数据（信息没有结构化）；信息共享程度不高，缺乏可视化静态和动态信息综合智能分析管理手段（信息没有智能化）等问题。

针对国内电厂信息化现状，电厂信息化管理者应该从信息标准化、信息数字化、信息智能化三个方面着手，从根本上解决电厂当前存在的问题。

WIZ工程全生命周期智慧解决方案

WIZ解决方案采用多维信息模型集成技术，在项目规划、勘察、设计、施工、运营维护等各阶段，对工程对象物理特征和功能特性信息通过数字化及可视化方式，实现全生命周期的多维信息模型数据共享，并支持对环境、能耗、经济、质量、安全等方面的分析、检查和模拟，为全过程的方案优化和科学决策提供依据。

WIZ解决方案在项目的基建期，通过KKS协同编码系统和三维数字化建模，提供精确材料统计，减少现场碰撞返工，缩短工程建设安装周期，提高建造质量，并减少现场管线管材、支吊架、电缆桥架及电缆电线和其它安装材料的浪费，降低工程造价、缩短建设周期，为业主赢得可观收益。

基建过程中，结合ISO 15926流程工厂数据模型国际标准和GB 32575发电工程数据移交国家标准，通过数字化移交和配套设计评审运用，一方面可以从运行维护角度改进设计，另一方面为调试运行维护提供颗粒度可拓展的基础对象化、结构化资产数据。

WIZ解决方案在运维期通过虚拟现实系统提供仿真、验证和虚拟培训，利用智能传感器采集设备运行数据，并结合设备维护数据、DCS设备实时数据、安全分析数据、自动控制数据等不断变化的动态数据，将静态的工程基础信息与动态的工程运营信息结合起来，打通项目周期的信息流传递过程，为企业的运营管理提供有力的信息支持。

WIZ解决方案为企业带来的效益

北京京能集团高安屯燃气电厂采用WIZ Solution智慧解决方案，在基建期通过不断三维碰撞检查报告，指导现场施工作业，优化人力安排，缩短了现场施工工期，提高了工程质量，避免潜在的施工风险，综合效益巨大。协助工程建设共计检测出碰撞 520 余处。按照国内电力建设工程碰撞统计标准，平均 3.5 万每处的费用计算，为公司减少了直接经济损失1925 万元。

第3篇：工厂智能化规划方案范文

过去20年，互联网是改变社会、改变商业最重要的技术；如今，物联网的出现，让许多物理实体具备了感知能力和数据传输的表达能力；未来，随着移动互联网、物联网以及云计算和大数据技术的成熟，生产制造领域将具备收集、传输及处理大数据的高级能力，使制造业形成工业互联网，带动传统制造业的颠覆与重构。

“工业互联网”的概念最早是由美国通用电气公司(GE)于2012年提出的，随后联合另外四家IT巨头组建了工业互联网联盟(IIC)，将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要含义是，在现实世界中，机器、设备和网络能在更深层次与信息世界的大数据和分析连接在一起，带动工业革命和网络革命两大革命性转变。

工业互联网联盟的愿景是使各个制造业厂商的设备之间实现数据共享。这就至少要涉及到互联网协议、数据存储等技术。而工业互联网联盟的成立目的在于通过制定通用的工业互联网标准，利用互联网激活传统的生产制造过程，促进物理世界和信息世界的融合。

工业互联网基于互联网技术，使制造业的数据流、硬件、软件实现智能交互。未来的制造业中，由智能设备采集大数据之后，利用智能系统的大数据分析工具进行数据挖掘和可视化展现，形成“智能决策”，为生产管理提供实时判断参考，反过来指导生产，优化制造工艺(图1)。

智能设备可以在机器、设施、组织和网络之间实现共享促进智能协作，并将产生的数据发送到智能系统。

智能系统包括部署在组织内的机器设备，也包括互联网中广泛互联的软件。随着越来越多的机器设备加入工业互联网，实现贯通整个组主和网络的智能设备协同效应成为可能。深度学习是智能系统内机器联网的一个升级。每台机器的操作经验可以聚合为一个信息系统，以使得整套机器设备能够不断地自行学习，掌握数据分析和判断能力。以往，在单个的机器设备上，这种深度学习的方式是不可能实现的。例如，从飞机上收集的数据加上航空地理位置与飞行历史记录数据，便可以挖掘出大量有关各种环境下的飞机性能的信息。通过这些大数据的挖掘与应用，可以使整个系统更聪明，从而推动一个持续的知识积累过程。当越来越多的智能设备连接到一个智能系统之中，结果将是系统不断增强并能自主深度学习，而且变得越来越智能化。

工业互联网的关键是通过大数据实现智能决策。当从智能设备和智能系统采集到了足够的大数据时，智能决策其实就已经发生了。在工业互联网中，智能决策对于应对系统越来越复杂的机器的互联、设备的互联、组织的互联和庞大的网络来说，十分必要。智能决策就是为了解决系统的复杂性。

当工业互联网的三大要素——智能设备、智能系统、智能决策，与机器、设施、组织和网络融合到一起的时候，其全部潜能就会体现出来。生产率提高、成本降低和节能减排所带来的效益将带动整个制造业的转型升级。

所以说，“工业互联网”代表了消费互联网向产业互联网的升级，增强了制造业的软实力，使未来制造业向效率更高、更精细化发展。

“工业4.0”中的智能制造

2009到2012年欧洲深陷债务危机，德国经济却一枝独秀，依然坚挺。德国经济增长的动力来自其基础产业——制造业所维持的国际竞争力。对于德国而言，制造业是传统的经济增长动力，制造业的发展是德国工业增长不可或缺的因素，基于这一共识，德国政府倾力推动进一步的技术创新，其关键词是“工业4.0”。

“工业4.0”中，互联网技术发展正在对传统制造业造成颠覆性、革命性的冲击。网络技术的广泛应用，可以实时感知、监控生产过程中产生的海量数据，实现生产系统的智能分析和决策，使智能生产、网络协同制造、大规模个性化制造成为生产方式变革的方向。“工业4.0”所描绘的未来的制造业将建立在以互联网和信息技术为基础的互动平台之上，将更多的生产要素更为科学地整合，变得更加自动化、网络化、智能化，而生产制造个性化、定制化将成为新常态。

自动化只是单纯的控制，智能化则是在控制的基础上，通过物联网传感器采集海量生产数据，通过互联网汇集到云计算数据中心，然后通过信息管理系统对大数据进行分析、挖掘，从而作出正确的决策。这些决策附加给自动化设备的是“智能”，从而提高生产灵活性和资源利用率，增强顾客与商业合作伙伴之间的紧密关联度，并提升工业生产的商业价值(图2)。

生产智能化。全球化分工使得各项生产要素加速流动，市场趋势变化和产品个性化需求对工厂的生产响应时间和柔性化生产能力提出了更高的要求。“工业4.0”时代，生产智能化通过基于信息化的机械、知识、管理和技能等多种要素的有机结合，从着手生产制造之前，就按照交货期、生产数量、优先级、工厂现有资源(人员、设备、物料)的有限生产能力，自动制订出科学的生产计划。从而，提高生产效率，实现生产成本的大幅下降，同时实现产品多样性、缩短新产品开发周期，最终实现工厂运营的全面优化变革。

传统制造业时代，材料、能源和信息是工厂生产的三个要素(图3)。传统制造业发展的历史，就是工厂利用材料、能源和信息进行物质生产的历史。材料、能源和信息领域的任何技术革命，必然导致生产方式的革命和生产力的飞跃发展。但是，随着移动互联网和云计算、大数据技术的发展，计算机到智能手机等移动终端的演进，越来越多功能强大的智能设备以无线方式实现了与互联网或设备之间的互联。由此衍生出物联网、服务互联网和数据网，推动着物理世界和信息世界以信息物理系统(CPS)的方式相融合。也可以说，是这种技术进步使得制造业领域实现了资源、信息、物品、设备和人的互通互联。

通过互通互联，云计算、大数据这些新的互联网技术，和以前的自动化的技术结合在一起，生产工序实现纵向系统上的融合，生产设备和设备之间，工人与设备之间的合作，把整个工厂内部的要素联结起来，形成信息物理系统，互相之间可以合作、可以响应，能够开展个性化的生产制造，可以调整产品的生产率，还可以调整利用资源的多少、大小，采用最节约资源的方式。

“工业4.0”时代，在智能工厂中，CRM(Customer Relationship Management，客户关系管理)、PDM(Product Data Management，产品数据管理)、SCM(Supply chain management，供应链管理)等软件管理系统可能都将互联。届时，接到顾客订单后的一瞬间，工厂就会立即自动地向原材料供应商采购。原材料到货后，将被赋予数据，“这是给某某客户生产的某某产品的某某工艺中的原材料”，使“原材料”带有信息。带有信息的原材料也就意味着拥有自己的用途或目的地。在生产过程中，原材料一旦被错误配送到其他生产线，它就会通过与生产设备开展“对话”，返回属于自己的正确的生产线；如果生产机器之间的原材料不够用，生产机器也可以向订单系统进行“交涉”，来增加原材料数量；最终，即便是原材料嵌入到产品内之后，由于它还保存着路径流程信息，将会很容易实现追踪溯源(图4)。

设备智能化。在未来的智能工厂，每个生产环节清晰可见、高度透明，整个车间有序且高效地运转。“工业4.0”中，自动化设备在原有的控制功能基础上，附加一定的新功能，就可以实现产品生命周期管理、安全性、可追踪性与节能性等智能化要求。这些为生产设备添加的新功能是指通过为生产线配置众多传感器，让设备具有感知能力，将所感知的信息通过无线网络传送到云计算数据中心，通过大数据分析决策进一步使得自动化设备具有自律管理的智能功能，从而实现设备智能化。

“工业4.0”中，在生产线、生产设备中配备的传感器，能够实时抓取数据，然后经过无线通信连接互联网传输数据，对生产本身进行实时的监控。设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合形成了信息物理系统(CPS)，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导设备运转。设备的智能化直接决定了“工业4.0”所要求的智能生产水平。

能源管理智能化。近年来，环境和节能减排已成为制造业最重视的课题之一。许多制造业企业都已经开始应用信息技术，对生产能耗进行管理，以最具经济效益的方式，部署工业节能减排与综合利用的智能化系统架构，从资源、原材料、研发设计、生产制造到废弃物回收再利用处理，形成绿色产品生命周期管理的循环。

供应链管理智能化。在传统的制造业生产模式中，无论是工厂还是供应商，都需要为制造业的零部件或原材料的库存付出一定的成本支出，由于供应商和工厂之间的信息不对称和非自动的信息交换，生产的模式只能采用按计划或按库存生产的模式，灵活性和效率受到了约束。

“工业4.0”时代，复杂的制造系统在一定程度上也加速了产业组织结构的转型。传统的大型企业集团掌控的供应链主导型将向产业生态型演变，平台技术以及平台型企业将在产业生态中的展现出更多的作用。因此，企业竞争战略的重点将不再是做大规模，而将是智能化的供应链管理，在不断变化的动态环境中获得和保持动态的供需协调能力。

供应链管理智能化将统一工厂的零部件库存和供应商的生产流程，从而保证工厂的零部件库存的最小化，降低库存带来的风险，降低生产成本。供应链管理智能化要求企业间的信息采用基于事件驱动的方式交换信息，信息的交换是实时的，并且对方同样可以做出实时的反应，供应链上不同企业的运作效率与在同一个企业中不同部门的运作一样敏捷，具有满足不断变化的需求的适应性。供应链管理智能化将为供应链上的企业带来更大的利益，供应链上各个企业的协同制造将为降低制造成本、物流成本，缩短制造周期，提供更好的服务和有力的保障。

实现上述四个智能化体现了“工业4.0”的宏大愿景。“工业4.0”认为实现上述四个智能化其实是一个简单的概念：将大量的有关人、信息管理系统、自动化生产设备等物体融入到信息物理系统(CPS)中，在制造系统中，利用产生的数据为企业服务，协同企业的生产和运营。

智能制造的内涵

无论是德国的“工业4.0”，还是美国的“工业互联网”，其实质与我国工业和信息化部推广的“两化融合”战略大同小异。某种程度上说，以智能制造为代表的新一轮工业革命或许对于我国制造业是一个很好的机会，也可能是我国制造业转型升级的一个重要机遇。

工厂内实现“信息物理系统”。德国“工业4.0”其实就是基于信息物理系统(CPS)实现智能工厂，最终实现的是制造模式的变革。CPS概念最早是由美国国家基金委员会在2006年提出，被认为有望成为继计算机、互联网之后世界信息技术的第三次浪潮。

CSP是融合技术，包括计算、通信以及控制(传感器、执行器等)。中国科学院何积丰院士指出：“CPS，从广义上理解，就是一个在环境感知的基础上，深度融合了计算、通信和控制能力的可控可信可扩展的网络化物理设备系统，它通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环实现深度融合和实时交互来增加或扩展新的功能，以安全、可靠、高效和实时的方式监测或者控制一个物理实体。CPS的最终目标是实现信息世界和物理世界的完全融合，构建一个可控、可信、可扩展并且安全高效的CPS网络，并最终从根本上改变人类构建工程物理系统的方式。”

目前所说的制造业信息化，首先强调的是CAD(Computer Aided Design，计算机辅助设计)、CAM(Computer Aided Manufacturing，计算机辅助制造)等工业软件和PPS(生产计划控制系统)、PLM(产品生命周期管理)等信息化管理系统。主要应用于由上而下的集中式中央控制系统。

而信息物理系统(CPS)则通过物体、数据以及服务等的无缝连接，实现了生产工艺与信息系统融合，形成了智能工厂。物联网和服务互联网分别位于智能工厂的三层信息技术基础架构的底层和顶层。最顶层中，与生产计划、物流、能耗和经营管理相关的ERP、SCM、CRM等，和产品设计、技术相关的PLM处在最上层，与服务互联网紧紧相连。中间一层，通过CPS物理信息系统实现生产设备和生产线控制、调度等相关功能，从智能物料供应，到智能产品的产出，贯通整个产品生命周期管理。最底层则通过物联网技术实现控制、执行、传感，实现智能生产(图5)。

智能工厂的产品、资源及处理过程因CPS的存在，将具有非常高水平的实时性，同时在资源、成本节约中也颇具优势。智能工厂将按照重视可持续性的服务中心的业务来设计。因此，灵活性、自适应以及机械学习能力等特征，甚至风险管理都是其中不可或缺的要素。智能工厂的设备将实现高级自动化，主要是由基于自动观察生产过程的CPS的生产系统的灵活网络来实现的。通过可实时应对的灵活的生产系统，能够实现生产工程的彻底优化。同时，生产优势不仅仅是在特定生产条件下一次性体现，也可以实现多家工厂、多个生产单元所形成的世界级网络的最优化。

工厂间实现“互联制造”。随着信息技术和互联网、电子商务的普及，制造业市场竞争的新要求出现了变化。一方面，要求制造业企业能够不断地基于网络获取信息，及时对市场需求做出快速反应；另一方面，要求制造业企业能够将各种资源集成与共享，合理利用各种资源。

互联制造能够快速响应市场变化，通过制造企业快速重组、动态协同来快速配置制造资源，在提高产品质量的同时，减少产品投放市场所需的时间，增加市场份额；能够分担基础设施建设费用、设备投资费用等，减少经营风险。通过互联网实现企业内部、外部的协同设计、协同制造和协同管理，实现商业的颠覆和重构。通过网络协同制造，消费者、经销商、工厂、供应链等各个环节可利用互联网技术全流程参与。传统制造业的模式是以产品为中心，而未来制造业通过与用户互动，根据用户的个性化需求，然后开始部署产品的设计与生产制造。

另外，作为一个未来的潮流，工厂将通过互联网，实现内、外服务的网络化，向着互联工厂的趋势发展。随之而来，采集并分析生产车间的各种信息向消费者反馈，从工厂采集的信息作为大数据经过解析，能够开拓更多的、新的商业机会。经由硬件从车间采集的海量数据如何处理，也将在很大程度上决定服务、解决方案的价值。

过去的制造业只是一个环节，但随着互联网进一步向制造业环节渗透，网络协同制造已经开始出现。制造业的模式将随之发生巨大变化，它会打破传统工业生产的生命周期，从原材料的采购开始，到产品的设计、研发、生产制造、市场营销、售后服务等各个环节构成了闭环，彻底改变制造业以往仅是一个环节的生产模式。在网络协同制造的闭环中，用户、设计师、供应商、分销商等角色都会发生改变。与之相伴而生，传统价值链也将不可避免的出现破碎与重构。

工厂外实现“数据制造”。满足消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产或提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人的需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求的不断变化，就构成了产品需求的大数据。消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。

因此，大数据将构成制造业智能化的一个基础。大数据在制造业大规模定制中的应用除了围绕定制平台这一核心之外，还包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造等。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用，通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用(图6)。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。

“数据制造”时代，互联网技术将全面嵌入到工业体系之中，将打破传统的生产流程、生产模式和管理方式。生产制造过程与业务管理系统的深度集成，将实现对生产要素的高度灵活配置，实现大规模定制生产。从而，将有力推动传统制造业加快转型升级的步伐。毫无疑问，“数据制造”将会改变制造业思维，给制造业带来更多的灵活性和想象空间，也或将颠覆制造业的游戏规则。

对我国的启示

没有强大的制造业，一个国家将无法实现经济快速、健康、稳定的发展，劳动就业问题将日趋突显，人民生活难以普遍提高，国家稳定和安全将受到威胁，信息化、现代化将失去坚实基础。改革开放以来的30多年中，中国经济经历了接近10%的高速增长阶段，而制造业是我国经济高速增长的引擎。目前，我国尚处于工业化进程的中后期，制造业创造了GDP总量的三分之一，贡献了出口总额的90%，未来几十年制造业仍将是我国经济的支柱产业。

重新定义“智能制造”的关键词。进入21世纪以来，制造业面临着全球产业结构调整带来的机遇和挑战。特别是2008年金融危机之后，世界各国为了寻找促进经济增长的新出路，开始重新重视制造业，欧盟整体上开始加大制造业科技创新扶持力度；美国于2011年提出“先进制造业伙伴计划”，旨在增加就业机会，实现美国经济的持续强劲增长。美国国家科学技术委员会于2012年2月正式了《先进制造业国家战略计划》，德国于2013年4月推出《工业4.0战略》。我们应该通过比较研究《美国先进制造业国家战略计划》《德国工业4.0战略》等资料中的先进制造业关键词，进而来定义未来制造业的发展方向(图7)。

一是软性制造。大规模制造时代，传统的制造环节利润空间越来越受到挤压。所以，从发达国家发展先进制造业的战略规划中均可以看到，制造业的概念和附加值正在不断从硬件向软件、服务、解决方案等无形资产转移。相对于传统制造业，如今的制造业是软件带给硬件功能、控制硬件、对硬件造成极大影响。同时，与以往的硬件商品所不同，目前的制造业中，对商品附属的服务或者基于商品上面的解决方案的需求正在快速增加。

所谓软性制造，就是增加产品附加价值、拓展更多、更丰富的服务与解决方案。因为相对于硬件，产品内置的软件、附带的服务或者解决方案通常是软性和无形的，都是“看不见”的事物，所以称之为软性制造。

软性制造不再将“硬件”生产视为制造业，而认为“软件”在制造业中不断发挥主导作用，商品产生的服务或解决方案将对制造业的价值产生巨大影响。所以，未来的制造业需要放弃传统的“硬件式”的思维模式，而要从软件、服务产生附加值的角度去发展制造业。软件、服务在整个制造业价值链中所占的比重将越来越大，呈现显著的增长趋势。未来制造业企业向顾客提供的不再是单纯的产品，而是各种应用软件与服务形态集成于一体的整体解决方案。

二是从“物理”到“信息”的趋势。以往，每当提及制造业，恐怕都认为是各种零部件构成硬件产品的核心。随着封装化、数字化的发展，零部件生产加工技术加速向新兴市场国家转移，这样，零部件本身的利润就难以维系。因此，发达国家制造业开始更加注重通过组装零部件进行封装化，将部分功能模块化，将系列功能系统化，来提升附加价值。

模块化是将标准化的零部件进行组装，以此来设计产品。从而能够快速响应市场的多样化需求，满足消费者的各项差异化需求。以往，在产品生产过程中，需要付出很多时间和成本，如果将复杂化的产品通过几个模块进行组装，就能够同时解决多样化和效率化的问题。

但是，模块化本身不过是产品的一项功能，未来制造业将更加重视在通过模块化和封装化的基础上进行系统化，拓展新的应用与服务。如果以系统化为主导，就能相对于“物理”意义上的零部件，获取更多的带有“信息”功能的附加价值。相反，如果不掌控系统的主导权，无论研发出的零部件的质量和功能多么好，也难以成为市场价格的主导者。

三是从“群体”到“个体”的趋势。在发达国家，以规模化为对象的量产制造业将生产基地转移至新兴市场国家，以定制化为重点的多种类小批量制造业渐渐成为主流。同时，消费者本身也将有能力将自己的需求付诸生产制造。也就是说，“大规模定制”随着以3D打印为代表的数字化和信息技术的普及带来的技术革新，将制造业的进入门槛降至最低，不具备工厂与生产设备的个人也能很容易地参与到制造业之中。制造业进入门槛的降低，也意味着一些意想不到的企业或个人将参与到制造业，从而有可能带来商业模式的巨大变化。

“个性化”首先是美国大力推进的。在美国的文化背景下，个性要比组织色彩强烈。制造业的“个性化”趋势不仅仅是美国制造业回归，还将带动旧金山等大城市制造业的兴盛，一些专注于通过信息技术使得生产工程高效化、专业性的小规模手工制作的制造业将在市区内盛行，它们根据消费者的需求进行柔性的定制化服务，凭借独特的设计，与大量生产形成差异化竞争。

四是互联制造。随着信息技术和互联网、电子商务的普及，制造业市场竞争的新要求出现了变化。一方面，要求制造业企业能够不断地基于网络获取信息，及时对市场需求做出快速反应；另一方面，要求制造业企业能够将各种资源集成与共享，合理利用各种资源。

互联制造能够快速响应市场变化，通过制造企业快速重组、动态协同来快速配置制造资源，提高产品质量，减少产品投放市场所需的时间，增加市场份额。另外，作为一个未来的潮流，工厂将通过互联网，实现内、外服务的网络化，向着互联工厂的趋势发展。

美国因为有Google、Apple、IBM等IT巨头和无数的IT企业，所以在大数据应用上较为积极，非常重视对社会带来新的价值。Google不断将制造业企业收购至麾下，就是希望掌握主导权。同时，作为美国大型制造业企业的一个代表，GE公司也开始加强数据分析和软件开发，从车间采集数据，进行解析，提供解决方案，开拓新的商业机会。德国将“工业4.0”视为国家战略，将工厂智能化视为国家方针。通过信息技术，最大限度的发挥工厂本身的能力(表1)。

把“两化”深度融合作为主要着力点。工业和信息化部成立以来，一直致力于推进“两化融合”工作，通过信息化的融合与渗透，对传统制造业产生革命性影响。“工业4.0”本质上是由信息技术引发的，与我国的“两化融合”有异曲同工之处。在未来制造业中，我们应该将“两化深度融合”作为主要着力点，进一步继续加快推进信息化、自动化和智能化。

首先，研究部署信息物理系统(CPS)平台，实现“智能工厂”的“智能制造”。智能制造已成为全球制造业发展的新趋势，智能设备和生产手段在未来必将广泛替代传统的生产方式。而信息物理系统(CPS)将改变人类与物理世界的交互方式，使得未来制造业中的物质生产力与能源、材料和信息三种资源高度融合，为实现“智能工厂”和“智能制造”提供有效的保障。美国、德国等世界工业强国都高度重视信息物理系统的构建，加强战略性、前瞻性的部署，并已然取得了积极的研究进展。而我国目前的制造业发展仍然以简单地扩大再生产为主要途径，迫切需要通过智能生产、智能设备和“工业4.0”理念来改造和提升传统制造业。

其次，推动制造业向智能化发展转型的同时，同步推动制造业的模式和业态的革新。主要体现在，从大规模批量生产向大规模定制生产的革新、从生产型制造向服务型制造的革新、从集团式全能型生产向网络式协同制造的革新、从两化融合向工业互联网的革新。

第4篇：工厂智能化规划方案范文

Abstract： The concepts of Made in China 2025， German Industry 4.0 have been proposed resulting in the questions of how to improve efficiency of China's manufacturing， reduce costs， improve quality， and how to achieve the transformation of the production mode. The author combined with many years of experience， analyzed the current status of the mechanical processing industry in-depth， and put forward that Industry 4.0 can not be accomplished overnight， and we need to combine the actual situation of China's manufacturing industry， and gradually implement it.

关键词：自动化；工业4.0；智能化；无人化工厂

Key words： automation；Industry4.0；intelligent；unmanned plant

中图分类号：TP242.6 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）10-0102-02

0 引言

2015年的春节前夕，日本知名钟表企业西铁城在广州生产基地宣布清算解散，千余名员工被解除劳动合同。与此同时，微软、松下、大金、TDK等正逐步关闭在华工厂；富士康、船井电机、歌乐、三星等世界知名企业则纷纷在东南亚和印度开设新厂，加快了撤离中国的步伐。近年来，新闻中不断出现的某知名制造工厂又发生员工跳楼自杀事件；长三角、珠三角经济发达地区又出现用工荒，现场操作技工难求等现象，都把矛头直接指向了中国制造业中人的问题。

30年来，凭借廉价的劳动力资源，中国迅速成长为世界超级制造大国，世界各地的制造业巨头纷纷在中国设厂，他们不但带来了资金、技术，同时也带来了市场，推动了中国经济的迅速增长。

然而曾经的优势已经逐步演变为劣势。随着中国经济的发展，中国人民的生活水平迅速提高，S之而来的是中国的劳动力成本也迅速上升；中国几十年来的计划生育政策，致使愿意在车间里从事工作的劳动力大幅减少；另外由于制造过程中过多的人的参与，使中国制造很难达到更高的质量水平……这些已经成为中国制造企业主们的共识。

随着第四次工业革命的兴起，制造业数字化，自动化，智能化技术的开发和利用，以劳动力资源为关键生产要素的传统制造模式已经悄然发生转变。美国的再制造，德国的工业4.0，日本的无人化已经彻底颠覆了制造业的生产方式，海外制造已不再是最佳选择，这将使中国制造业逐步陷入困境。

如果不尽快转变”以人为本”的传统制造模式，曾经辉煌的中国制造工厂都将举步维艰。无人化、智能化制造模式将是当前制造业发展的方向。在工业4.0的各种解读铺天盖地席卷的情况下，中国制造是否具备了升级为工业4.0的条件？如何实现工业4.0？这个问题需要中国的制造业主沉下心来，结合自身企业的实际情况，从确实能够降低成本、提高质量的角度来考虑制造模式的升级改造。笔者就在制造业从业近二十年的经验，通过观察、思考和实践，对中国制造业的模式升级提出以下一些观点，以期能给读者提供一些参考和借鉴。

1 实现无人化工厂，首先要从做好自动化开始

结合日美欧发达国家机器人产业发展经验，我们将机器人行业发展划分为五个阶段：技术准备期、产业孕育期、产业形成期、产业发展期和智能化时期五个阶段。日欧机器人产业已完成前四个阶段，目前处于智能化时期，而中国机器人产业还处于孕育期。

现阶段，经济型本体也是国内机器人产业发展的一个重要方向，包括低成本的六轴通用关节机器人，三、四轴专用关节机器人，还有直线轴桁架机器人等。在“伺服系统”、“控制器”、“核心算法”、“精密减速器”以及“应用和集成技术”这五大领域至少要有2-3个是擅长的。

近年来，我国工业机器人每年新增装机量以30%的速度迅猛增长。中国机器人产业联盟的工业机器人市场统计数据显示：2013年中国市场销售工业机器人近3.7万台，超过日本，位居全球第一。但根据相关统计机构的数据，2014年，我国每万名产业工人所拥有的工业机器人数量仅为30台，远低于日本的323台、韩国的437台、德国的282台，差不多国际平均水平55台的二分之一，如图1所示。我国制造业自动化程度还处于较低水平，距制造业强国尚有巨大的增长空间。

国内自动化还存在着以下问题：

①进口自动化成本太高，用户不敢投入。欧日韩在自动化产业上起步较早，自动化集成经验比较丰富，自动化改造成功率相对较高，产品稳定性较好。但是由于高昂的工程成本，其价格居高不下，一般同类项目价格是国产自动线价格的2-3倍，自动化投入与节省人工成本相比的投资回收期在5年左右。除了汽车零部件制造行业的一些大型企业外，其他制造企业很少敢轻易进行自动化改造投入。

②国内自动化经验有限，可靠性、稳定性不高，有能力承接大型自动化项目的提供商不多。国内自动化集成厂家大多都是近3-5年起步的中小企业，他们虽然具有工程本地化成本优势，但由于起步晚，经验有限，承接大型自动化项目的能力更欠缺。致使客户在投入时顾虑重重，制约了国内制造业装配自动化升级的快速推进。同时自动化的过程是一个非标定制的过程，对于自动化提供厂家的人员技能要求非常高，而这些高技能人才必须在实践中不断去积累经验，成长速度慢。这些也制约了自动化厂家的快速成长。

③很多用户对于自动化的理解尚不到位，存在贪大求高的问题。在全国一片实现智能化制造的热潮中，许多用户内心躁动，打算一次性从现有的数控设备升级到智能化工厂，工厂改造规划高大上，但执行推进起来却困难重重，跌跌撞撞实现的所谓智能化工厂，却是中看不中用，投入了巨大的成本，最终却没有达到降本增效的最终目标。

2 在做好自动化的基础上，向智能化、无人化工厂发展

做好自动化，在减少简单工作的劳动用工，降低产品成本，提高产品质量的前提下，才具备了向智能化、无人化工厂发展的基本条件。如果工厂改造的结果不是降低成本、提高质量，那么就是失败的投资。

实现智能化的过程，是打通车间所有智能设备和工厂上层管理软件之间连接的过程。让智能设备能够“开始说话”，将指令执行的过程和结果实时汇报给上层管理软件，同时这个汇报还要让上层管理软件能够“听”的懂。也就是说从各种不同的智能设备处采集的数据要使用统一的格式，保证其能够被上层软件所使用，如图2所示。

目前由美国AMT牵头引导的MTConect协议标准和西门子牵头的OPC协议标准，就是专门解决这些问题的技术标准，当然解决这些问题的技术标准不止有这些，国内也有相关企业联合在研究这样的标准，如图3所示。

3 结论

实现无人化工厂的关键是做好自动化，在自动化改造过程中，企业必须从自身实际情况出发，以降低生产成本、提高产品质量为终极目标，做好工厂自动化改造工作。在做好自动化的基础上，再加上打通车间新老设备、不同设备控制器之间信息互联互通的标准协议和工厂管理的软件解决方案，就具备了实现无人化、智能化工厂的条件。

参考文献：

[1]裴L洪，于燕.德国“工业4.0”与中德制造业合作新发展[J].财经问题研究，2014（10）.

第5篇：工厂智能化规划方案范文

目前，造船业国际先进水平正在从工业3.0向4.0过渡，而我国大部分船企仍处于2.0阶段，造船效率仅是日韩水平的30%。从2010年起，中国造船完工量、新接订单量和手持订单量三大造船指标已连续6年稳居世界前列。但随着要素成本的上升，中国造船业将面临严峻挑战，迫切需要转型升级。

中船重工董事长胡问鸣表示，在与国际一流强手竞争中建设海洋强国，需要紧紧抓住智能制造的新机遇，在新一轮科技革命和产业变革中以创新驱动，加强新一代信息技术与先进制造技术融合，将智造技术的开发应用作为持续快速发展的倍增器。

自制机器人“上岗”焊接造船

由中国船舶重工集团研制的我国首套具有完全自主知识产权的船舶制造多功能室焊接机器人，已在大连船舶重工集团有限公司顺利通过“试用期”，正式“上岗”焊接造船。该机器人的研制成功打破了国外垄断，使我国成为世界上第四个拥有该种先进技术装备的国家。

据介绍，通过配备多种焊接机器人替代人工作业，船厂的车间也越发“智慧”。一线员工只要在信息化电子终端操作机上使用条形码数据采集技术，就可以实时跟踪制造情况、采集数据和信息等。

如今，走进中船重工大连船舶重工集团有限公司的数字化生产车间可以看到，一线员工只要在信息化电子终端操作机上，使用条形码数据采集技术就可以准确获得消耗品使用信息、动态实时跟踪分段制造情况、实时采集现场质量检验数据和生产安全与设备信息等。该项目建成了国内首个船舶分段建造数字化车间，通过配备多种焊接机器人替代分段焊接人工作业，使分段制造接近日韩先进船舶企业水平，分段建造效率提高30%，车间能耗降低10.8%，设备有效利用率提高30%。

智能制造的核心是全链条协同

近年来，中船重工抢抓智能制造新机遇，大力实施智能制造技术在船舶和海洋装备制造业的应用研究，引领船舶行业变革，推动我国向海洋强国迈进。

中国船舶重工集团公司副总经理杜刚表示， 船舶行业具有典型的多品种小批量的离散制造特点，要求生产作业系统具有更高的柔性和智能。杜刚说：“就船舶行业而言，我们认为智能制造的核心是全链条协同，即从设计开始，到工艺生成，到物资供应系统，到制造车间，到测试和最终交付。”

围绕全链条协同，中船重工采取“总体规划、分布实施”的策略，通过厂所合作、研用结合的模式，实现了我国船舶智能制造装备国产化和柔性制造新模式；建成了国内先进的高技术船舶分段制造数字化车间，使我国船舶中间产品智能制造成套装备及系统解决方案水平步入了国际先进行列；验收通过了3个国家科技重大专项，打破了国外智能制造技术垄断，有力支撑了造船效率和效益。

除了集团内的转型升级，中船重工还为传统船舶企业提供智能制造整体解决方案，引领我国船舶行业变革。据介绍，中船重工以智能信息系统、智能工业机器人、机器人智能工作站等高端定制化的智能制造产品，面向船舶行业内的船舶制造、船舶动力、船舶配套以及部分非船制造型企业，开展智能生产线、智能车间、智能工厂、智能院所等项目建设，解决传统船舶制造企业对数字化、智能化升级的急迫需求。

下一步，中船重工将实施四项工程，建设一个中心，构建两个体系。四项工程是指船舶重工研发制造一体化协同平台建设工程、智能制造标准体系建设工程、船舶重工试点示范推进工程、船舶行业智能制造创新中心建设工程；一个中心是指大数据中心；两个体系是指制造+服务体系和船舶重工智能制造人才体系。预计到“十三五”末，中船重工将实现生产效率提高20%，成本降低15%，研发周期缩短15%。

建立智能制造标准体系

随着智能制造装备发展深度和广度的日益提升，中船重工初步形成以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备体系。但要实现制造环节互联互通，消除“语言障碍”，推进跨行业、跨领域的智能制造标准化建设势在必行。

该集团公司根据业务涵盖船舶与海洋装备设计、建造、试验、保障全过程的特点，将面向船舶复杂系统的集成优化设计、一体化并行协同研制、造船模式转变和产业转型升级的大趋势、全生命周期超大规模的系统工程管理，依托第七一四研究所抓总建设智能制造标准体系。同时整合全集团力量，构建起由总体标准、关键技术标准、协同标准、专业标准组成的标准框架体系，并建立起标准体系的动态完善机制，逐步为智能制造形成强有力的标准支撑。

目前，中船重工制定了集团公司装备制造2025计划，按照计划，到2018年，中船重工将建设7家智能制造试点示范企业，突破共性关键技术；提升数字化设计工具、企业资源管理系统普及率和关键工艺流程数控化率；在智能制造工艺、智能制造装备、智能生产线和数字化车间建设上取得显著成效。到2020年，基本建成研发、设计、制造、测试、仿真、管理一体化协同平台，形成开放共享的网络数据系统；基于业务流的产品数据管理平台、三维设计软件等基础软件或系统达到高度统一，初步形成数字化基础体系；形成可自定义的标准智能工厂。

相关链接

中船重工智能制造产业园正式开工

近日，中船重工智能制造产业园在重庆市永川区正式开工。同时，中船重工与永川区签订了深化合作战略合作协议，共同推动高端动力、智能装备、生产性现代服务业等重点产业发展，进一步促进军工科技和地方经济深度融合。

第6篇：工厂智能化规划方案范文

随着信息技术与工业技术的高度融合，网络、计算机技术、信息技术、软件与自动化技术的深度交织产生新的价值模型，在制造领域，这种资源、信息、物品和人相互关联的“虚拟网络―实体物理系统”（Cyber-physical Systems，CPS）被德国人定义为“工业4.0”。

同时，德国联邦教研部与联邦经济技术部也于2013年将工业4.0项目纳入了《德国2020高技术战略》的十大未来项目中。德国机械及制造商协会（VDMA）等协会还合作设立了“工业4.0平台”。

接着，德国电气电子和信息技术协会于2013年12月工业4.0标准化路线图，同年召开的汉诺威工业博览会的主题“融合的工业――下一步”则很好地契合了德国自2013年以来力推的创新概念――工业4.0。德国总理默克尔则将工业4.0称作“一座里程碑”。

在这个宏大概念的背后，有着德国政府、德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司以及众多中小企业等德国学术界和产业界的合作与支持，德国政府甚至提供了2亿欧元的资金支持。

作为未来生产的代表性概念之一，德国政府提出的工业4.0计划被理解为第四次工业革命，它意在升级工业体系，形成“智能制造”的未来。工业4.0强调两大主题：一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程以及网络化分布式生产设施的实现;二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用。由此可见，工业4.0并不陌生，当前智能化、信息化、绿色生产已经将制造业推到变革的门槛，工业4.0只是临门一脚。

德国工业4.0战略的主要内容

赛迪智库工业经济所副所长刘春长将德国工业4.0的核心内容总结为：建设一个网络（信息物理系统）、研究两大主题（智能工厂、智能生产）、实现三大集成（横向集成、纵向集成与端对端集成）、推进三大转变。

一是建设一大网络，即信息物理系统（CPS）。CPS的核心思想是强调虚拟网络世界与实体物理系统的融合。换言之，即强调制造业在数据分析基础上的转型。进一步讲，CPS的主要特征可以用“6C”来定义，即Connection（连接）、Cloud（云储存）、Cyber（虚拟网络）、Content（内容）、Community（社群）、Customization（定制化）。CPS可以将资源、信息、物体以及人员紧密联系在一起，从而创造物联网及相关服务，并将生产工厂转变为一个智能环境。

二是研究两大主题，即智能工厂与智能生产。实现工业4.0的核心是智能工厂与智能生产。作为目标核心载体的智能工厂，即分散的、具备一定智能化的生产设备，在实现了数据交互之后，能够形成高度智能化的有机体，实现网络化、分布式的生产设施;智能生产的侧重点在于将人机互动、智能物流管理、3D打印等先进技术应用于整个工业生产过程。

未来智能工厂与智能生产的实现意味着，较之传统生产模式，新的生产方式将大幅提高资源利用率，产品生产过程中的实时图像显示使得虚拟生产变为可能，从而减少材料浪费;个性化定制将成为可能并且生产速度大幅提高。

三是实现三大集成。即价值链上企业间的横向集成、网络化制造系统的纵向集成以及端对端工程数字化集成。

在生产、自动化工程以及IT领域，价值链上企业间的横向集成是指将使用于不同生产阶段及商业规划过程的IT系统集成在一起，这包括发生在公司内部以及不同公司之间的材料、能源以及信息的交换（比如入站物流、生产过程、出站物流、市场营销），横向集成的目的是提供端对端的解决方案。

与此相对应，网络化制造系统的纵向集成是指将处于不同层级的IT系统进行集成（如执行器和传感器、控制、生产管理、制造和企业规划执行等不同层面），其目的同样是提供一种端对端的解决方案。

端对端工程数字化集成是指贯穿整个价值链的工程化数字集成，是在所有终端实现数字化的前提下所实现的基于价值链与不同公司之间的一种整合，这将在最大限度上实现个性化定制。在此模式下，客户从产品设计阶段就参与到整条生产链，并贯穿加工制造、销售物流等环节，可实现随时参与和决策并自由配置各个功能组件。

四是促进三个转变。（1）实现生产由集中向分散的转变，规模效应不再是工业生产的关键因素，工业生产的基本模式将由集中式控制向分散式增强型控制转变。（2）实现产品由大规模趋同性生产向规模化定制生产转变，未来产品都将完全按照个人意愿进行生产，极端情况下，将成为自动化、个性化的单件制造。（3）实现由客户导向向客户全程参与的转变，客户不仅出现在生产流程的两端，而是广泛、实时参与生产和价值创造的全过程。

总之，德国工业4.0的核心，就是利用信息通信技术把产品、机器、资源和人有机结合在一起，通过信息通信技术建立一个高度灵活的个性化和数字化的智能制造模式。在此模式中，CPS系统将推动生产对象直接或借助互联网通过M2M（machine-to-machine，机器对机器）通信自主实现信息交换、运转和互相操控;智能工厂能够自行运转，产品与机器可以相互交流，机器可以自组织生产，供应链将自动化协同，产业链分工将被重组，创造新价值的过程将发生改变。

相对于刘春长的精简总结，工业和信息化部电子信息司副司长、中国信息化百人会成员安筱鹏则从互联、数据、创新等多个维度来阐述他对工业4.0的理解。

工业4.0是互联

工业4.0的核心是连接，要把设备、生产线、工厂、供应商、产品、客户紧密地连接在一起。工业4.0适应了万物互联的发展趋势，将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过信息物理系统（CPS）形成一个智能网络，使得产品与生产设备之间、不同的生产设备之间以及数字世界和物理世界之间能够互联，使得机器、工作部件、系统以及人类会通过网络持续地保持数字信息的交流。

具体来说，又包括生产设备之间的互联、设备和产品的互联、虚拟和现实的互联、万物互联网。

首先是生产和设备之间的互联。从工业2.0到工业3.0时代的重要标志是，单机智能设备的广泛普及。工业4.0工作组把1969年第一台可编程逻辑控制器Modicon084的使用作为工业3.0的起点，其核心是各种数控机床、工业机器人自动化设备在生产环节的推广，我们可以把它理解为单机设备智能化水平不断提升并广泛普及推广。

工业4.0的核心是单机智能设备的互联，不同类型和功能的智能单机设备的互联组成智能生产线，不同的智能生产线间的互联组成智能车间，智能车间的互联组成智能工厂，不同地域、行业、企业的智能工厂的互联组成一个制造能力无所不在的智能制造系统，这些单机智能设备、智能生产线、智能车间及智能工厂可以自由地、动态地组合，以满足不断变化的制造需求，这是工业4.0区别于工业3.0的重要特征。

其次是设备和产品的互联。正如德国总理默克尔在2014年汉诺威工博会上所讲的，工业4.0的意味着智能工厂能够自行运转，零件与机器可以进行交流。由于产品和生产设备之间能够通信，使得产品能理解制造的细节以及自己将被如何使用。同时，它们能协助生产过程，回答诸如“我是什么时候被制造的”“哪组参数应该被用来处理我”“我应该被传送到哪”等问题。

再次是虚拟和现实的互联。信息物理系统（CPS）是工业4.0的核心，它通过将物理设备连接到互联网上，让物理设备具有计算、通信、控制、远程协调和自治五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合。信息物理系统（CPS）可以将资源、信息、物体以及人紧密联系在一起，从而创造物联网及相关服务，并将生产工厂转变为一个智能环境，是实现设备、产品、人协调互动的基础。智能制造的核心在于实现机器智能和人类智能协，实现生产过程的自感知、自适应、自诊断、自决策、自修复。

最后是万物互联。信息技术发展的终极目标是实现无所不在的连接，所有产品都将成为一个网络终端。万物互联就是人、物、数据和程序通过互联网连接在一起，实现人类社会所有人和人、人和物以及物和物之间的互联，重构整个社会的生产工具、生产方式和生活场景。人们能够以多种方式通过社交网络连接到互联网，基于感知、传输、处理的各类人造物将成为网络的终端，人、物、数据在网络环境下进行流程再造，基于物理世界感知和人互的在线化、实时化的数据与智能处理改变着我们对外部世界的响应模式。

工业4.0是数据

德国机械设备制造业协会及SAP的专家在交流时都提出，工业4.0的核心就是数据。SAP高级副总裁柯曼说，企业数据分析就像汽车的后视镜，开车没有后视镜就没有安全感，但更重要的是车的前挡风玻璃――对实时数据的精准分析。

从工业1.0、2.0、3.0演进的角度来看，这一认识不无道理，数据是区别于传统工业生产体系的本质特征。在工业4.0时代，制造企业的数据将会呈现爆炸式增长态势。

随着信息物理系统（CPS）的推广、智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使用，将会带来无所不在的感知和无所不在的连接，所有的生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业4.0和制造革命的基石。

具体说来，数据又可分为产品数据、运营数据、价值链数据和外部数据。

首先是产品数据。包括设计、建模、工艺、加工、测试、维护、产品结构、零部件配置关系、变更记录等数据。产品的各种数据被记录、传输、处理和加工，使得产品全生命周期管理成为可能，也为满足个性化的产品需求提供了条件。（1）外部设备将不再是记录产品数据的主要手段，内嵌在产品中的传感器将会获取更多的、实时的产品数据，使得产品管理能够贯穿需求、设计、生产、销售、售后到淘汰报废的全部生命历程。（2）企业与消费者之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计、柔性加工等创新活动中。

其次是运营数据。包括组织结构、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等数据。工业生产过程的无所不在的传感、连接，带来了无所不在的数据，这些数据会创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。生产线、生产设备的数据可以用于对设备本身进行实时监控，同时生产所产生的数据反馈至生产过程中，使得工业控制和管理最优化。

通过对采购、仓储、销售、配送等供应链环节上的数据采集和分析，将带来效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，改进和优化供应链。利用销售数据、供应商数据的变化，可以动态调整优化生产、库存的节奏和规模。此外，基于实时感知的能源管理系统，能够在生产过程中不断实时优化能源效率。

再次是价值链数据。包括客户、供应商、合作伙伴等数据。企业在当前全球化的经济环境中参与竞争，需要全面地了解技术开发、生产作业、采购销售、服务、内外部后勤等环节的竞争力要素。

大数据技术的发展和应用，使得价值链上各环节数据和信息能够被深入分析和挖掘，为企业管理者和参与者提供看待价值链的全新视角，使得企业有机会把价值链上更多的环节转化为企业的战略优势。例如，汽车公司大数据提前预测到哪些人会购买特定型号的汽车，从而实现目标客户的响应率提高了15%至20%，客户忠诚度提高7%。

最后是外部数据。包括经济运行、行业、市场、竞争对手等数据。为了应对外部环境变化所带来的风险，企业必须充分掌握外部环境的发展现状以增强自身的应变能力。大数据分析技术在宏观经济分析、行业市场调研中得到了越来越广泛的应用，已经成为企业提升管理决策和市场应变能力的重要手段。少数领先的企业已经通过为包括从高管到营销甚至车间工人在内的员工提供信息、技能和工具，引导员工更好、更及时地在“影响点”做出决策。

工业4.0是创新

工业4.0的实施过程实际上就是制造业创新发展的过程，制造技术、产品、模式、业态、组织等方面的创新将会层出不穷。

第一是技术创新。未来工业4.0的技术创新在三条轨道上进行，一是新型传感器、集成电路、人工智能、移动互联、大数据在信息技术创新体系中不断演进，并为新技术在其他行业的不断融合渗透奠定技术基础。二是传统工业在信息化创新环境中，不断优化创新流程、创新手段和创新模式，在既有的技术路线上不断演进。三是传统工业与信息技术的融合发展，它既包括信息物理空间（CPS）、智能工厂整体解决方案等一系列综合集成技术，也包括集成工业软硬件的各种嵌入式系统、虚拟制造、工业应用电子等单项技术突破。

第二是产品创新。信息通信技术不断融入工业装备中，推动着工业产品向数字化、智能化方向发展，使产品结构不断优化升级。一方面，传统的汽车、船舶、家居的智能化创新步伐加快，如汽车正进入“全面感知+可靠通信+智能驾驶”的新时代，万物互联（IOE）时代正在到来。另一方面，制造装备从单机智能化向智能生产线、智能车间到智能工厂演进，提供工厂级的系统化、集成化、成套化的生产装备成为产品创新的重要方向。

第三是模式创新。工业4.0将发展出全新的生产模式、商业模式。在生产模式层面，工业4.0对传统工业提出了新的挑战，要求从过去的“人脑分析判断+机器生产制造”的方式转变为“机器分析判断+机器生产制造”的方式，基于信息物理系统（CPS）的智能工厂和智能制造模式正在引领制造方式的变革。

在商业模式层面，工业4.0的“网络化制造”“自我组织适应性强的物流”和“集成客户的制造工程”等特征，也使得它追求新的商业模式以率先满足动态的商业网络而非单个公司，网络众包、异地协同设计、大规模个性化定制、精准供应链管理等新型智能制造模式将加速构建产业竞争新优势。

第四是业态创新。伴随信息等技术升级应用，从现有产业领域中衍生叠加出的新环节新活动，将会发展成为新的业态。进一步来讲，在新市场需求的拉动下，将会形成引发产业体系重大变革的产业。就目前来看，工业云服务、工业大数据应用、物联网应用都有可能成为或者催生出一些新的产业和新的经济增长点。制造与服务融合的趋势，使得全生命周期管理、总集成总承包、互联网金融、电子商务等加速重构产业价值链的新体系。

第五是组织创新。在工业4.0时代，很多企业将会利用信息技术手段和现代管理理念，进行业务流程重组和企业组织再造，现有的组织体系将会被改变，符合智能制造要求的组织模式将会出现。基于信息物理系统（CPS）的智能工厂将会加快普及，进一步推动企业业务流程的优化和再造。

企业组织管理创新，也是两化融合管理体系标准的重要内容，两化融合管理体系的九大原则、四大核心要素、四个管理域中都涉及如何围绕企业获取可续的竞争优势，不断优化企业的业务流程和组织架构。

从实践的角度来看，国内企业在组织创新方面做了很多积极探索，张瑞敏提出企业无边界、组织无领导、供应链无中心等新的管理理念;任正非提出让听见炮火的人指挥战斗，作战的基本单元要从师一级缩小到旅、团、营、连，一直到班，以后的战争是“班长的战争”。

工业4.0的目标

第7篇：工厂智能化规划方案范文

关键词：多园区工厂；网络设计；网络虚拟化；MPLS VPN;

0 引言

随着当前中国经济的高速发展，各企业的业务也随之快速扩张，由于市场竞争的需要，企业围绕关联产业和产业链形成有机的分工与协作关系的园区正在快速的发展，逐渐在区域形成了聚集效应。园区经济的形成也给各个企业带来了新的课题，为了提高竞争力，推进上下游产业的协同工作，进而更好地管理和沟通，就需要打通企业或部门间的壁垒，使企业的信息流畅通。但目前，多园区工厂的计算网络建设面临着以下几个挑战：高可靠、高性能、高融合、高安全、可扩展。

1网络技术和拓扑结构选择

1.1 拓扑结构设计

在企业园区网络整体设计中，宜采用层次化、模块化的网络设计结构，并严格定义各层功能模型，不同层次关注不同的特性配置。典型的企业园区网络结构可以分成三层：接入层、汇聚层、核心层。

1.2网络虚拟化

为了提高网络的可靠性，传统的网络骨干拓扑结构一般采用冗余链路的方式提高数据交换的可靠性，其中备份的链路可以在链路或设备故障的时候启用，从而缩短链路中断的时间。在网络的核心层，标准的解决方案就是提供两台核心交换机，并采用VRRP 协议使其相互冗余，接入层交换机通过STP 协议，通过冗余链路连接至两台核心交换机。采用STP 协议可以自动阻塞其中一个端口，从而保证网络中不会出现环路，从而避免产生广播风暴。

1.3 网络隔离设计

目前在多园区企业存在着生产制造、运行管理、设计研发、园区管理、视屏会议等多种业务，因此在设计基础网络平台的同时需要考虑如何将各种业务进行逻辑隔离，确保各部门业务的独立性和安全性，并且需要考虑在部署了业务隔离之后，如何对部分数据进行共享。

1.4 VLAN技术

VLAN（Virtual Local Area Network，虚拟局域网）是一种二层隔离技术，其原理是在交换机上划分多个VLAN，某 一个VLAN内的用户是相互可访问的，但一个VLAN的数据包在二层交换机上不会发送到另一个VLAN，这样，其他VLAN的用户的网络上收不到任何该VLAN的数据包，这样就确保了该VLAN的信息不会被其他VLAN的人所窃听，从而实现了信息的保密。

图1 VLAN技术

由于VLAN是逻辑上对网络进行划分，组网方案灵活，配置管理简单，降低了管理维护的成本，在二层网络中是一种安全高效的虚拟化技术。

1.5 VPN技术

VPN（Virtual Private Network，虚拟私有网）是一种基于三层的隔离技术，在20世纪90年代中期兴起，旨在通过公用网络设施实现类似专线的私有连接。其原理是在三层转发设备（路由器或三层交换机）上为每个VPN建立专用的VRF（Virtual Route Forwarding）表，各VRF表相互独立，具有特殊的标记，通过专用的隧道（GRE、MPLS、TE、IPSec、L2TP）将各VPN数据在公共网络上进行转发。通过特殊的标记，VPN数据在VRF和专用隧道中相互隔离，保证VPN数据的隐密性。

图2 VPN技术

1.6网络安全设计

网络安全是一个系统工程，需要作为一个整体考虑。网络安全作为一个整体的安全架构，可以从局部安全、全局安全、智能安全三个层面，为用户提供一个多层次、全方位的立体防护体系，使网络成为智能化的安全实体。

2 设计实例

某企业园区现有五个生产制造园区进行产品生产，一个综合办公楼，包括研发、管理、市场等业务部门，并且综合办公楼包含一个600平方米的数据中心。需要建设一个覆盖而整个企业园区的计算机网络系统。网络需要支持生产制造、运行管理、设计研发、园区管理、视屏会议等多种不同规模的业务。

2.1需求分析

根据业主实际需求，将主要针对以下三个方面来对整体网络进行规划:

 核心骨干网设计；

 功能隔离设计；

 网络安全设计。

2.2核心骨干网设计方案

核心骨干网是整个网络的主要设计部分，该部分网络包括主办公楼、五个园区汇聚和相应的接入层网络部分。整个网络采用典型的三层架构:

 核心层

作为园区核心节点，两台核心交换机部署于院区主办公大楼，交换机之间采用万兆链路互联，与各个汇聚层节点也通过万兆互联，{司时使用千兆光口提供主办公大楼内的各个楼层交换机的接入，并在核心交换机上部署防火墙模块和流量控制模块。

 汇聚层

园区共有七个汇聚节点，每个节点对应一个生产园区和办公楼以及数据中心，各部署两台汇聚交换机，交换机之间采用双千兆链路互联，其与核心交换机之间以万兆链路为主、千兆链路备份的方式进行全互联，每台汇聚层交换机都配置一块流量控制板卡。

 接入层

所有接入交换机通过两个千兆光口同汇聚交换机实现双链路相连，从网络性能出发，所有接入层采用千兆到桌面设计。

图3园区网络规划图

如图所示，汇聚节点与核心交换机之问、接入层与汇聚层之间全部采用双链路互联。考虑到汇聚交换机两条上行链路在某些情况下(如园区建设中的施工原因等)出现链路中断的可能，汇聚层再部署双环的架构，环上链路同样运行OSPI及MPLS，使得在主万兆上行与备份千兆上行同时断掉的情况下，可通过环网来保证业务的正常运行，实现高速的链路自愈能力。

2.3功能隔离设计方案

VPN 所属资源 VPN拥有的路由 备注

L2/L3 L2/L3、 L2/L3、共享 无

L4 L4 L4、监控、Internet缺省路由、共享 互联网出口增加ACL，禁止生产区IP访问Internet

Internet Internet L4、监控、 互联网入口增加ACL，仅允许合法互联网IP访问Internet

监控 监控 监控、L4、Internet、共享 无

服务器群 OA、MES、ERP L2/L3、L4 各服务器仅允许自己业务相关的终端进行访问

表1 VPN规划

2.4网络安全设计方案

由于整个企业内部的生产控制信令及相关数据的采集，均会通过服务器传达。因此重点对服务器区域的安全防护进行规划。

如下图所示，整个数据中心主要由服务器区及安全管理系统区构成。

图 4 网络安全规划

3 结束语

第8篇：工厂智能化规划方案范文

Abstract： Digital Factory is built with the core of "four modernizations integration" which are digital product data， intelligent management software， visualization of the production process and automated production equipment. It provides mechanical， electronics， information， systems and management as one of the modern teaching environment and platform engineering background to the relevant professional of the school. It can train students' engineering design capabilities， the ability to practice engineering， production management ability， information technology application ability and intelligent manufacturing capacity by giving service to students， enterprises and society. Through the platform of practice project training， the students have the multi-disciplinary comprehensive knowledge and skills， to provide talent support for intelligent manufacturing.

关键词：工业4.0；数字化工厂；实践平台

Key words： industry 4.0；digital factory；practice platform

中图分类号：G719.21 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）30-0115-03

0 引言

新一轮工业革命大潮中，各国纷纷把发展先进制造业上升为国家战略，德国推出“工业4.0”，美国提出“再工业化”，都在努力争夺全球制造业的领先地位[1]。中国制造业由于人力成本上涨、产能过剩、技术含量不高、品牌影响力不够，一直以来依靠低成本、高消耗、高排放推动增长的模式已经严重阻碍其发展。目前企业以劳动密集型为主，自动化水平较低，已实现数字化管理，数字化设计，数字化制造的还不多，随着人口红利减弱，低成本优势消失，发达国家制造业回流，传统制造业的产业升级成为必须要着力解决的关键问题。

企业在产业升级过程中需要面对两个问题，一个是企业需要大量复合型高技术技能人才问题，二个是如何升级的问题。高校建设数字化工厂实践平台可以解决这两个问题。利用数字化工厂实践平台，培养学生对数字化工厂体系的认识理解及相关设备的操作，了解工业，制造业，智能制造的生产模式、组织模式，产品形态等，为企业升级提供相关的高技能人才。同时，又可以为企业升级做示范。

国内的高校对数字化工厂实践平台的研究比较少，知网上相关文章并不多，如：苏亚辉《高职工科类专业数字化实训工厂的建设》只是提出把现代化的企业生产流程引入日常实训教学。宫海斌《校企合作――数字化实训基地的建设与管理研究》提出了通过校企合作、工学合一，引进企业先进生产理念、企业文化、管理经验、产品设备为学生实习实训提供保障的理念。周月侠《高职院校建立数字化工厂意义浅析》只是介绍了高职院校建立数字化工厂的意义。武平丽《模拟数字化工厂的实训中心建设方案研究》提出利用工业控制软件，模拟数字化工厂控制工程的设计、安装、仿真调试和投运的方案。这些研究还只是对数字化工厂理念和实训仿真的研究。还有少数的高职院校建设了校内智能工厂，但只是停留在现成的硬件集成或建一条数字化生产线和厂房，在软件方面，基本是购买商品化的各种应用软件，不仅成本高，而且各软件的集成相当困难，应用的效果并不理想。

基于“工业4.0”高校数字化工厂实践平台依托于具有自主知识产权的JDDFS数字化工厂平台，根据校内现有的以及可以增加的硬件设备进行数字化升级和改造，不仅成本低，而且易实现，可以作为机械、机电、控制、电子乃至管理类专业的实践基地。通过依托平台开发的实践项目，培养学生具有生产第一线或工作现场技术操作与指导、工程管理方面的技能，知识技能高度复合，该实践平台建设对培养数字化设计与制造、数字化加工、数字化管理人才，推进数字化工程，提升制造业竞争力有重要意义。

1 数字化工厂实践平台建设目标

建设“四化融合，三服务”的数字化工厂实践平台，即：数字化产品数据、智能化管理软件、可视化生产过程、自动化生产设备，更好的为学生、企业、社会服务。

①数字化工厂实践平台面向学生主体群，面向全校相关专业，打造一个真实的、适合的、可行的，能培养适应智能制造的专业技能人才的实践平台，使学生在校期间对未来智能制造体系有一个比较清晰的认识和概念。

②为目前自动化程度不高，信息化管理落后的中小企业提供数字化工厂的示范。

③培训社会人员。企业经营风险增加，员工技能老化率上升，工作岗位重组频繁，在职员工流动加大，再就业的终身进修成为必要手段。利用该实践平台可以开展层次多样，期限不同的各种培训，为社会人员再就业提供保障。

2 数字化工厂实践平台建设内容

数字化工厂实践平台建设分为两部分，一是数字化工厂实践平台的建设，二是针对此平台的教学实践项目的开发。

2.1 数字化工厂实践平台的建设

数字化工厂实践平台是由硬件与软件组成，即车间硬件设备与产品数据管理系统、企业资源计划系统、制造执行系统、过程控制系统进行集成，形成综合信息流自动化集成制造系统[2]。

数字化工厂实践平台从组织结构上分为四层：设计与制造层、计划管理层、数字化制造层和底层控制层。

2.1.1 数字化工厂实践平台软件运用

数字化工厂实践平台软件主要由三部分组成：PDM系统（产品数据管理）、ERP系统（企业资源计划）、MES系统（制造执行系统）。PDM解决了“做什么”的问题，ERP解决了“何时何地由谁做”的问题，MES解决了“怎么做”的问题。

①产品数据管理（PDM， Production Data Management）软件的运用。

产品数据管理是位于设计与制造层的管理软件，它是介于数据库和应用软件间的一个软件开发平台，解决了“做什么”的问题。通过PDM平台，实现CAD/CAM/CAPP/CAE的一体化，使产品向无图纸制造方向发展。产品CAD数据经过校核，直接传送给数控机床完成加工[3]。

②企业资源计划（ERP， Enterprise Resource Planning）软件的运用。

ERP是位于计划管理层的管理软件，主要用于制造资源（人、财、物、信息等）的组织和控制，解决了“何时何地由谁做”的问题，在数字化工厂实践平台上重点实现物料需求、物流及库存管理功能。

③制造执行系统（MES， Manufacturing Execution System）软件的运用。

MES是处于计划管理层与底层控制层之间的数字化制造层的管理软件，解决了“怎么做”的问题，在数字化工厂平台上实现生产调度、产品跟踪、质量控制、设备故障分析及在ERP生产计划的指导下，采集现场自动化系统与生产相关的实时数据，自动生成生产日计划，现场监控、生产过程优化等任务[4]。

2.1.2 数字化工厂实践平台系统集成

数字化工厂实践平台实现以数字化制造层为核心与其它部分的集成。一与设计与制造层进行集成。二与计划经营管理层集成。三与底层控制集成。

2.1.3 数字化工厂的硬件建设

根据已有的数控设备及增加设备，进行整体布局。即对厂房设计、车间内部设施、整体信息化及各种物流进行规划设计。车间内部设施的布局包括：生产设备的位置与摆放；各工位的位置；车间内各种附件位置；立体化仓库的位置以及实时数据采集设备的安装；车间生产监控设备安装；车间信息看板设备安装等。整体信息化包括：机房、中控室的选择；DNC子网的综合布线、网络设备的位置及其防护设备等[5]。

数字化工厂实践平台的总体运行机制是“数据驱动”，即从PDM系统中获取产品的结构数据信息，输出各种与生产有关的信息，实现与ERP和MES等系统的交互。图1给出了数字化工厂实践平台信息化框架图。

2.2 数字化工厂实践平台教学实践项目开发

数字化工厂实践平台提供一个了具有现代化管理特征的工厂环境，在此平台上开发了五大模块的实践项目，分别为基础模块、设计工艺模块、计划管理模块、数字化制造模块、设备操作模块。图2给出了数字化工厂实践平台教学实践项目。

第一模块：基础模块

①数字化工厂认识（音像教材、数字化工厂实践平台）；

第二模块：设计工艺模块

②机械CAD/CAM（产品设计与制造）；

③CAPP（产品工艺）；

④逆向工程（产品设计过程再现）；

第三模块：计划管理模块

⑤物料管理（适时、适量、适价、适质地满足对物料的需求）；

⑥生产管理（信息化生产管理）；

第四模块：数字化制造模块

⑦制造物联网工程（把互联网和物联网技术应用到制造业领域）；

⑧质量管理（全面、全过程、全员参与、全企业的质量管理）；

⑨数据采集技术（从系统外部采集数据并输入到系统内部，如条码技术、RFID技术）；

⑩传感器技术应用（合理选用各种类型的传感器，常用检测仪器和传感器的操作和调试）；

{11}AGV小车（原理、结构、种类及应用，物料运输、出入库运输等）；

{12}立体化仓库（工作原理、货物入库、出库及盘库流程）；

第五模块：设备操作模块

{13}数控设备编程与操作（数控车、铣，加工中心的编程与操作）；

{14}用于典型加工对象的制造单元{箱体类零件、轴类零件、盘类零件}（针对不同加工对象的机床选择、工艺安排与加工操作）。

3 数字化工厂实践平台建设过程

数字化工厂的建设过程分五步：①总体规划；②初步设计；③详细设计；④工程实施；⑤运行和维护。图3给出了数字化工厂实践平台研究过程。

4 结论

数字化工厂实践平台以建设数字化产品数据、智能化管理软件、可视化生产过程、自动化生产设备，即“四化融合”为核心，以为学生、企业、社会“三服务”为宗旨，以培养学生的工程设计能力、工程实践能力、生产管理能力、信息化应用能力、智能制造能力为重点，为全校各相关专业提供集机械、电子、信息、系统和管理为一体的具有现代工程背景的教学环境和平台。通过平台的实践项目训练，培养学生具有多学科的综合知识和技能，为智能制造提供人才支撑。

产品数据管理PDM、制造执行系统MES、企业资源计划ERP三个管理软件的开发依托于具有自主知识产权的JDDFS数字化工厂平台，根据校内现有及增加的硬件设备进行数字化升级和改造，成本低，集成方便，易于实现，应用的针对性更强。

针对数字化工厂产品生产过程来开发实践项目。在实践项目的总体构建上注重实践项目之间的学科相关性和生产、工艺、技术、管理的完整性，使学生得到对数字化工厂从产品设计、工艺、管理到加工的完整实践，保证了认识的全面性和系统性。

参考文献：

[1]李志东.数字化制造车间系统构建[J].一重技术，2011（2）：27-30.

[2]王海峰.高职软件技术专业实训基地建设研究――以南通职业大学为例[J]. 南通职业大学学报，2013（4）：22-24.

[3]王建军，魏平安.高速数控技术的发展及其应用[J].机械制造，2009（9）：12-15.

第9篇：工厂智能化规划方案范文

关键词：智能化机器人；人力资源管理；影响

1.智能化机器人的普及情况以及应用现状

1.1智能化机器人发展概况

我国应用最广泛的工业机器人在1980年左右起步，至今已经有30多年的历史了，2011年我国机器人市场年均增长率超过50%，尽管普及率与发达国家相比还存在一些差距，但是潜力是巨大的。从2008-2011年四年之中，比例增长了2倍，与同期的美国相比，是美国采用率的5.12倍。

智能化机器人替代人工的情况出现在中国的部分工厂中，他们引进智能化机器人代替人工进行生产工作，在2013年中国首次成为工业机器人最大消费国，并在2014年蝉联冠军。我国的工业机器人高达50%以上出现在制造业，其中汽车制造业所占比重最大，在一些关键步骤均使用工业机器人代替人工作业，这些机器人有自己的专攻领域，如焊接、喷漆、装配、搬运等方面不再使用人工，提高了生产的效率。伴随着科技的发展与国际政策的支持，如今智能化机器人的应用领域不仅仅局限于制造业领域，它也扩大到其他的领域。例如，我们所熟知的家政服务类型的机器人：助老助残机器人、教育娱乐机器人就是在家庭清洁、医疗康复等领域，还有一些我们不熟悉的核能、航空、航天、生化等高科技领域也有所涉及。智能机器人涉及领域行业之广泛，可能会使未来某些行业的消失的状况出现，其普及范围的广度和深度深，在横向与纵向上都达到了一定的水平。

1.2智能化机器人对劳动力市场影响浅析

尽管中国在几十年中的经济增长十分迅速，但是根据《中国劳动统计年鉴》显示的关于中国的就业弹性的数据来看，对于中国的经济增长，投资起到重要作用，相反就业其实并没有起到促进帮助的作用。目前，我国劳动力市场有以下几个特点：适龄的劳动人口比例下降、人口老龄化趋势仍在继续、农村剩余劳动力向城市转移的步伐变缓、接受的教育程度较低。

根据2010年的第六次人口普查的结果显示，我国适龄的劳动参与人口于2014年达到7亿的最高值后，开始呈下降趋势。而劳动适龄人口在2011年就开始减少，这说明了劳动力对中国经济增长的贡献会越来越小，加之中国在1999年就已经进入人口老龄化社会，这种状态会大约会持续到2050年，并且由于农民工成本增加，虽然总体上城乡劳动力转移仍在继续，但是速度已经明显减缓，而符合岗位的高素质人才也是市场所急需的。

2.智能化机器人对人力资源管理影响分析

科技化成果的产生与运用促进了人力资源管理的变革，对人力资源管理产生了重大的影响。其影响主要分为两方面，一方面是从宏观角度对于整个社会的人力资源的外部影响；另一方面是从微观的角度分析对于一个企业的人力资源管理的影响。

2.1智能化机器人对人力资源管理的外部影响

外部影响受到的影响因素包括劳动力市场的状况、国家政策倾向、大的经济背景与整个市场的宏观走向息息相关。因为部分内容前面分析过，所以不再赘述，这里只浅析受到智能化机器人直接影响的失业率与产业结构两个方面。

2.1.1智能化机器人的采用率影响国家的失业率

智能化机器人与人并不是简单的互为替代品的关系，他们之间也可以是辅助关系，机器人帮助人工提高生产效率，人维护机器人的功能、修改机器人的指令。但是机器人的采用率与国家的失业率有一定的影响。引用的智能化机器人越多越容易造成工人的下岗，失业率就高，这大多发生在机器人采用率较高的发达国家，例如日本、美国。根据国际机器人联合会的调查结果显示日本是机器人采用率最高的国家，平均每有1万名工人就有300台机器人与之相对。

从图中可以看出失业率与机器人的采用率基本上是平行的呈同一方向发展，这说明了在机器人采用率较高的国家，机器人与人工是互相替代竞争的关系。引进的智能化机器人少，对整体的失业率的影响不明显。

图2在中国处于一个复杂的情况，对于智能化机器人的引进给中国失业率造成的影响主要体现在个别地区或企业，富士康集团就是一个例子。2013年富士康引进了大批量的机器人进入生产车间工作，进行了大批量的裁员，企业从2013年的11万人到2015年时仅剩6万人。

目前受到智能化机器人影响最大的非“蓝领工人”莫属，部门智能化机器人代替人工的事情大多发生在生产者车间、流水线制造业方面，造成了一部分的“蓝领工人”的失业。对于把智能化的机器人看做是“竞争对手”还是“助手”如何解决这一问题是我们未来要重点考虑的。

2.1.2智能化机器人对产业结构的影响

我国处于经济增长时期，引进智能化机器人有利于提高社会生产率，提高经济效益，促进经济增长，增强我国的科技实力。随着我国国力的不断壮大，中国原有的廉价劳动力的优势已经渐渐丧失，在第二次人口红利的消失和人口老龄化不断加重的影响下，我国适龄的劳动力正逐渐下降，引进智能化机器人可以起到补充劳动力的作用。不仅如此，引进国外先进的智能化机器人还可以带过我国经济转型，到目前为止我国已有关于机器人制造的企业规模已经达到上千亿元。并且由于技术的不断完善智能化机器人的应用成本已经低于人工成本、市场上的机械手一台成本接近13万元，可以使用10年之久，这笔长期待摊费用进行折旧后一年产生的费用比人工费用低很多。所以智能化、自动化是制造业的趋势。

2.2智能化机器人对人力资源管理的内部影响

2.2.1智能化机器人对一线工人的影响

2.2.1.1影响工人的工作环境。智能化机器人承担了许多高危险的工作，使得工人可以不用在恶劣的环境中工作改善了环境，但是就我国现有水平，我国的制造业并不能全部实现没有工人在场的机器化，因此引进智能化机器人产生的器械的噪音对于一线工人来说也是智能化机器人带来的新增的困扰。

2.2.1.2影响工人的工资水平。对于工人来说，引进智能化机器人需要接受额外的培训，根据不同的工种需要接受不同的培训方案，因此培训期业不尽相同，简单的技术操作培训期短至几天，对于自动化的工人培训期则较长，多则能达到一年。根据培训期长短的不同，工人对工资的心理预期也产生了变化。由于企业的效率的提高，工人们的工资水平会上涨0.2～0.3（向斯诺等，2013）

2.2.1.3增加了工人的工作压力。智能化机器人的生产方式改变了企业的生产计划，提高了生产率的同时也增加了工人的工作压力。尽管机器人可以减少企业人为的风险，但同时也增加了企业故障的可能性。一旦某一条生产线发生故障，为了减少损失就需要技术人员加班加点的恢复生产线，同时也需要工人人力的代替原有的生产工作。增加的工作量导致了增加的工作压力。

2.2.2智能化机器人对企业管理层的影响

2.2.2.1对管理者岗位设计、组织结构规划提出了更高的要求。在企业有了智能化机器人之后最明显的变化便是许多岗位“形同虚设”，例如机器人与工人的分配比例、技术维护工人与机器人的分配比例都是需要重新制订计划的。以达成成本最优化的一个结果。当减少底层的一线工人，增加中层技术人员时，企业的结构就会从锥形向菱形转变，解决了企业容易出现的“用工难”的问题优化了企业结构使企业更稳定。

2.2.2.2影响组织绩效、招聘、培训方案的制订。对于绩效目标，在引进智能化机器人后需要企业重新分配个人绩效；对于不同工种与不同类型的机器人制定出不同的培训方案、培训周期，与培训师的安排都是管理层需要考量的；在招聘环节也对应聘者提出了更高的要求。

2.2.2.3减少了劳动纠纷增加了企业“安全感”。我国每年发生的劳动争议案件的当事人高达数十万人，根据中国统计年鉴2013年统计的数据可知，涉及集体劳动争议案件的当事人数尤为显著，许多案件的产生都是因为集体工作所导致的职业病、工作伤害等。而智能化机器人对工作环境的要求低，可以节约生产车间的成本；保密性强，可以防止人员流动所造成的工作泄密的情况发生。增加了企业的“安全感”。

3.智能化机器人应用建议

针对上述问题：在面对智能化机器人带来的影响时，从宏观国家政策角度、微观企业自身角度出发提出了几点建议。

3.1从国家宏观角度来说：①制定相关的法律政策，完善相关法规从国家层面上给予工人保障。②积极引进先进的科研成果，加大对智能化机器人的研究与开发的力度，提高我国的科技创新能力。保证市场上的智能化机器人的安全性、促进我国在机器人的使用的普遍程度，引导人们对于新的科技成果正确使用。③产业结构升级调整，解放体力劳动者，让人们向脑力劳动工作逐渐转变。

3.2从企业自身角度来看：①企业内部应重新分配岗位，优化企业结构，并制定出完善合理的薪酬体系。使公司制度的合理化保证激励因素对一线工人发挥出作用，满足其基本的生理需求、安全需求是企业对员工最基本的保证。②改善一线员工工作环境，将其与智能化机器人区别开来，保证员工的安全，在对于一些不可避免地要与智能化机器人一同工作的情况下，减少对工人的损伤应是企业的首要目标。③扩大企业规模增加一线工人人数合理安排工时。 防止出现员工过度劳累而产生的工作压力以及其他不满情绪的爆发，影响组织正常的生产生活。④合理规划企业自身发展，针对企业自身的人力、财力、物力等资源进行理性分析后，理智的对待机器人的引进问题。包括引进后的机器人与人工的配置比例、绩效方案的重新设计、岗位分析说明书等都需要重新做出调整。⑤增加投资，引进更易工人操作的智能化机器人，便于工人们学习并操作机器人，减轻员工负担，减少工作失误率。

4.研究结论与启示

过去，中国过于依靠廉价的劳动力占领的优势已经慢慢离中国远去，越来越科技化的生产方式是我们所不能忽视的，中国的适龄劳动力的缺失让我们必须合理正确的利用智能化机器人。智能化机器人对于劳动力的补充和协助作用，慢慢演化成竞争、替代的趋势。尽管智能化机器人对人力资源管理的影响总的来说是利大于弊的，但是就如同创造机器人的是人类，未来社会的主宰还是人，尽管科技可能会发展到我们难以想象的地步，它的目的也只是更好的为人来服务。所以我们要善于利用科技的进步解决问题，就目前而言，好好利用智能化机器人补充劳动力才能达到我们最想要的经济效益。

参考文献：

[1]张瑾，黄志龙.我国人口发展趋势及对策研究.宏观经济管理，2014，S1：59-72.

[2]蔡 .中国劳动力市场发育与就业变化.劳动经济，2007，S1：4-11.

[3]蔡 .人口转变、人口红利与经济增长可持续性――兼论充分就业如何促进经济增长.中国金融论坛，2005（06）

[4]向思诺.工业机器人应用对一线工人的影响初探――以东风汽车制造集团乘用车总装配厂为例.科学院管理，2013，05：59-61.

[5]王欢.人口结构转变、产业及就业结构调整背景下劳动力供求关系分析.人口与经济，2014，02：96-105.