摘要：自信息工业化以来，随着科技的不断发展，制造业也发生了若干变化。从实际发展的角度来看，每一个变化都导致制造业水平的显着提高，反映了科学技术的主导作用。研究表明，制造业企业向情报的发展经历了以下四个阶段：手动操作→自动流操作→数字网络操作→智能网络操作。从历史发展法的角度来看，随着科技的不断进步，制造业企业的转型也是不可避免的。从大发展周期的角度来看，目前制造业企业的发展被认为处于数字网络运营的第三阶段发展阶段，即信息深度一体化和工业化阶段，同时初步探讨了其运作情况。本文主要分析基于工业互联网的精密电子零组件数字化工厂建设。

关键词：工业互联网;精密电子组件;数字化工厂

引言

H公司通过精密零组件数字化工厂的建设实施，对现有技术进行了创新，提高了整个精密零组件生产的技术水平，形成了符合精密电子零组件的“定制化、多品种、小批量”特点的柔性生产制造模式，将为同行业关键共性问题的解决思路提供实践参考，为数字化样板车间提供应用示范，带动国内企业精密零组件研发和制造水平。

1、工厂建设背景

作为智能手机、平板电脑、笔记本电脑等电子产品的外壳、外观件、按键、镜头环等精密零组件，一般以镁、铝、铜、铁、钢或合金为原材料，通过模具制作、冲压等工艺技术制作而成。精密电子零组件是影响手机、平板电脑等产品的轻便度、散热性能、色泽度、色差、电磁屏蔽性能、生产精度等的重要因素，其中对生产精度的要求可以达到微米级。随着智能手机、平板电脑、笔记本电脑等电子产品的高散热和电磁屏蔽性，以及外观高轻便化、美观化要求越来越高，现有精密电子零组件的生产工艺和生产精度已无法满足电子产品性能和外观要求，须通过智能制造提高生产工艺水平和精度，保证产品质量，满足电子产品高质量、高性能的要求。我国以精密、复杂为代表的精密零件目前国内还是以人工装配为主，易造成产品变形，脏污等现象，最后直接造成产品报废。近几年，随着市场需求和模具水平提升，国际上实现产品模内组装的技术明显进步，我国精密零组件技术无论在数量上，还是在质量和能力等方面都已有了很大发展，但与国内和世界先进水平相比，差距仍很大，一些高精度、长寿命、复杂的高档精密零组件每年仍需大量进口。在此背景下，H公司需要通过基于工业互联网建设精密电子零组件数字化工厂，满足手机、平板电脑、笔记本电脑等电子产品对公司精密零组件越来越高的产品精度和质量要求，突破国外技术垄断、实现产品国产化替代。

2、数字化工厂架构

数字工厂的规划、建设、运营、优化升级是企业信息化和产业化的过程。它不断重复数字和物理世界，改进和促进企业产品设计、制造和操作管理的PDCA（计划/Do/Check/Action）周期。本文从产品生命周期和系统两个维度构建数字工厂体系结构，以实现数字世界与物理世界的交互。1）产品生命周期：包含一系列相互关联的增值活动（如产品设计、工艺路线、制造和服务保险）的一系列链。生命周期活动是相互依存和相互关联的。2）系统层次结构：本文件描述了数字工厂构建系统的层次结构，分为四个层次结构，从下到上：（1）资源和设备控制层：包括传感器、仪器和计数器、条形码、射频识别、机器、机器和设备以及电气设备等硬件设备 与硬件设备密切相关的数据收集和监测系统（SCADA）和分布式控制系统（DCS）。 （2）数据库级别：包括设计类、工艺类、制造类、管理类、测试类、标准系统库（包括数字管理标准、测试和测试形式、设计标准、STEP标准（产品信息交换标准）等。每个数据库都有自己的数据库和知识库。作为数字工厂系统框架的第二层，它为数字工厂提供了数据库支持。（3）管理：包括设计部门的产品数据管理（PDM）、工艺分配的技术工具管理、生产部门的制造执行系统（MES）、物流部门的能源管理系统等。（4）协作级别：包括产品生命周期管理（PLM）、企业资源规划（ERP）、供应链管理系统（SCM）和客户关系管理系统（CRM）等。通过互联网进行信息交流可以实现企业内部和供应链中不同企业之间的协作。

3、工厂建设实施内容

3.1执行层系统定制化开发应用

数字化工厂执行层主要由智能设计与分析，数字化管理体系，数字化智能制造车间构成。产品数据管理系统PDM包括智能设计管理，由PDM集成CAD等设计软件，做设计图文档管理，由CAPP辅助工艺系统集中管理工艺设计。同时通过产品定制化开发软件，可由客户参数直接生成图纸，提高设计效率。通过机加程序自动编程，缩短公司制造编程时间。数据采集与实时监控系统SCADA构建基于UCP统一控制协议SCADA系统架构的实时数据采集系统，适用于现场分散的场合，满足连续或半连续工业过程。具备可视化、网络和信息技术、高速逻辑处理能力。融合最新的现场总线技术和网络技术，可连接符合PROFIBUS、MODBUSRTU/TCP、HART和EPA等国际标准的各种智能设备和仪表，支持多种异构系统的综合集成。基于GCSContrix软件作为其组态编程软件，构建通用的控制引擎、软件编程环境，以及跨多个硬件平台的通信支持。数字化车间制造执行系统MES包括工艺管理、生产计划、任务分派、物料管理、过程质检、机加程序管理、能源管理、设备监控、人员管理、电子看板、条码管理、RFID管理、DNC数据采集。同时，数字化智能制造车间要做到多源数据融合与集成，车间互联互通，制造过程数据可视化，现场数据与应用系统集成，产品定制与智能生产系统集成，车间制造执行系统MES建设。

3.2生产制造数字化

从喂食开始到产品完成，生产数字化可以优化、控制和管理生产过程，提高生产质量和效率。主要设计包括以下四个方面。1）生产资源数字化主要包括对现有设备进行数字化改造，引进先进的智能数字控制设备。现有设备的数字化改造主要是采用PLc、数控系统（CNC computer system）等数字外设来取代和升级机床原有的电气系统。先进智能数控设备的实施包括购买数控加工设备（Rotary Milling Quality AutoMachining Unit等）。请参阅。和工业机器人（焊接机器人等）。请参阅。。2）生产管理系统（MES）是生产过程数字化的核心，包括自动化生产（CAM）、快速成型（RPM）、数字程控分布式网络集成（DNC）、数字巡检栋3）数字质量控制的关键设计包括自动化质量管理（CAG）和计算机辅助检测（CAT）。生产过程中质量控制的数字化应与业务管理的数字化一起考虑。这部分项目侧重于生产过程中的质量检查和控制，重点是MES系统。（4）材料经济与控制数字化侧重于建立自动化仓库、自动配送装置和公共资源定位等物流管理和控制条件，并完成物流过程的自动化、数字化和智能化。

3.3以产线需求打造过程监控的综合管理平台

过程监控管理系统是一个由计算机和相关通信设备及软件组成的集成管理平台。它具有控制和检测功能，完成pc机终端中的生产线。通过动态显示和数据图形显示的结合，生产线状态实时监控，使整个生产线系统运行顺畅。可实现以下功能：（1）数据采集和状态可视化。SCADA系统的主要功能是通过分布式数据采集系统采集数据，采集站点生产线数据，实时确定生产线状态。同时，实时数据传输到MOM系统，传输到MOM系统，并附有图形、图像、动画、声音等手段，用于显示生产设备状态和参数信息、报警信息等。栋从而实现数字系统中生产线的管理和监控。2）远程监控。ScADA-系统，过程监控管理系统，将各种测量和控制数据结合起来，用于生产线上的仪器设备工作，这是远程监控管理的基础。远程监控可以通过修改MOM系统中的控制参数来实现，以实现对生产线上数据采集终端运行的控制和监控。通过对采集的数据模型进行分析，对生产线设备的运行状态进行实时检测，可以有效提高生产线运行的效率和可靠性。3）报警及报警控制。SCADA系统报警功能可以在最短的时间内检测并排除生产线中的各类故障，以保证发挥重要作用的生产线设备的正常运行。在MOM系统中，您可以准确显示故障名称、等级、位置、时间和报警信息，通过快速定位故障问题，您可以实现生产线故障的快速处理。4）事故跟踪和趋势分析。过程监控集成控制系统的操作日志数据，如事故和紧急信号管理记录、人员管理记录、工具设备运行记录、重要参数记录和过程数据记录，对于分析和评估生产系统的运行状态至关重要。通过对工艺参数和日志的分析，我们可以预测生产线不同阶段可能出现的各种隐患，如故障、材料、人员和技术危害点。在MOM系统中发出潜在风险的预警后，我们可以在穿越前对其进行管理。同时，我们可以快速找到事故的原因，并找到从生产线恢复生产的最佳方法。5）与其他应用程序集成。工业管理的发展趋势是管理一体化，又称一体化自动化。最典型的系统架构是erp/MOM/PCS三层系统结构。SCADA系统属于PC级，是集成自动化的基础和保障。因此，SCADA系统应该是一个开放系统，可以与ERP/MOM信息交互。在生产管管理中，信息主要与MOM信息系统相关。MOM系统计划、管理和优化受控指令，以完成整个生产线的综合自动化。

4、对数字化工厂数据应用的建议

4.1加强基础网络建设

生产企业将数据流与业务流相结合后，对实时数据传输的需求更高。车间的设施和设备需要强大的有线基本网络，特别是无线网络。必须在施工前对信号强度进行评估。必要时可以建立5G网络，提高数字工厂数据的渗透和可用性，促进企业的现代化发展。

4.2系统平台功能划分和数据接口应当提前规划

当前，企业为企业平台提供的软件功能模块高度重叠，使企业能够根据自身特点规划信息系统平台的功能划分，在不同系统中执行数据接口并形成标准规范，以防止重复构建和重复投资。

4.3管理模式和组织职能要经过调整

数字工厂数据的合理应用将对企业生产过程中的传统运行方式、管理流程和质量管理模式产生合理的变化。企业在运行数据应用程序和管理数据驱动器时，应随时调整管理模式和组织智能。因此，我们可以尝试小规模的数据应用，并获得相应的经验。当应用程序成熟时，可以广泛应用。

结束语

数字化工厂建设是一项全面系统的工程，它影响到整个公司及其供应链生态系统。将通过建设数字工厂实现的关系、系统集成、数据和信息集成以及产品生命周期集成，将人、设备、产品和环境元素各方面联系在一起。数字、数据和信息无处不在。决策和行动分配给公司各级员工。因此，数字化工厂建设除了解决技术问题外，还面临着组织、文化、流程和人力资源等大量管理问题，尤其是公司自身需要加强复合型信息人才的培养。工厂建设数字数据的应用可以释放现有资源的价值，帮助公司挖掘数据的价值，优化数据资产，为现代业务的发展打下坚实的基础。

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