DB37∕T 4649.4-2023 智能制造 第4部分:数字化车间评价体系指南(山东省).pdf
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1、 ICS 25.040 CCS N 10 37 山东省地方标准 DB37/T 4649.42023 智能制造 第 4 部分:数字化车间评价体系指南 Intelligent manufacturingPart 4:Guide to the evaluation system of digital workshop 2023-08-31 发布 2023-09-30 实施 山东省市场监督管理局 发 布 DB37/T 4649.42023 I 目次 前言.II 引言.III 1 范围.1 2 规范性引用文件.1 3 术语和定义.1 4 基本条件.1 5 指标框架.1 6 指标体系.3 企业建模.3 6
2、.1 生产制造.3 6.2 资源要素利用.6 6.3 资源综合集成.7 6.4 竞争力.8 6.5 7 综合判定.9 综合分析方法.9 7.1 综合水平判定规则.9 7.2 附录 A(资料性)评价指标应用指南.10 A.1 概述.10 A.2 使用说明.10 A.2.1 评价过程.10 A.2.2 确定评价内容.10 A.2.3 数据采集.11 A.2.4 指标计算.11 A.2.5 计算方法.11 A.3 评价结果的应用.12 A.3.1 企业自评.12 A.3.2 第三方评价.12 参考文献.13 DB37/T 4649.42023 II 前言 本文件按照GB/T 1.12020标准化工作
3、导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则的规定起草。本文件是DB37/T 4649智能制造的第4部分。DB37/T 4649已经发布了以下部分:第 1 部分:智能工厂建设指南;第 2 部分:智能工厂评价体系指南;第 3 部分:数字化车间建设指南;第 4 部分:数字化车间评价体系指南;第 5 部分:系统解决方案供应商能力成熟度评估指南。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由山东省工业和信息化厅提出、归口并组织实施。DB37/T 4649.42023 III 引言 为了指导工业企业的智能工厂建设,实现传统制造业智能化转型,为创建一批示范引领作用强、综合
4、效益显著的数字化车间提供建设指南,根据智能制造能力成熟度模型发展建设,实施智能化改造,推动产业转型升级,推进设计制造和生产管理的信息化改造,提出制定DB37/T 4649智能制造系列标准。DB37/T 4649拟由以下5部分构成:第 1 部分:智能工厂建设指南:给出了符合智能工厂发展趋势和发展需求的建设指南;第 2 部分:智能工厂评价体系指南:给出了水平与能力评价指标、判定规则等内容,适用于评价智能工厂的水平能力;第 3 部分:数字化车间建设指南:给出了符合数字化车间发展趋势和发展需求的建设指南;第 4 部分:数字化车间评价体系指南:给出了水平与能力评价指标、判定规则等内容,适用于评价数字化车
5、间的水平能力;第 5 部分:系统解决方案供应商能力成熟度评估指南:给出了智能制造系统解决方案供应商能力成熟度的评估指标、评估程序和成熟度等级判定等内容,适用于智能制造系统解决方案供应商开展成熟度评估活动。DB37/T 4649.42023 1 智能制造 第 4 部分:数字化车间评价体系指南 1 范围 本文件给出了数字化车间的评价内容,主要包括基本条件、指标框架、指标体系、综合判定等。本文件适用于工业企业开展智能工厂综合能力自评及社会第三方评价。2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引
6、用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB/T 374132019 数字化车间 术语和定义 3 术语和定义 GB/T 374132019界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1 企业建模 enterprise modelling 开发一个企业模型的行为。来源:GB/T 166422008,3.26 3.2 制造资源 manufacturing resources 完成产品全生命周期的所有活动的元素。示例:加工设备、物料、仿真软件、模型、知识、数据文档等。注1:制造资源按其存在形式及使用方式,可分为软制造资源和硬制造资源。注2:软制造资源主要为以软件、数据、知识为主的制造资源。
7、注3:硬制造资源主要是指产品全生命周期过程中制造设备、计算设备、物料等。来源:GB/T 298262013,2.1.2,有修改 4 基本条件 数字化车间宜满足以下基本条件:a)建立并实施信息化和工业化融合管理体系;b)信息化、自动化专职人员满足数字化车间运营的要求。5 指标框架 数字化车间指标体系如图1所示。DB37/T 4649.42023 2 数字化车间指标体系企业建模生产制造资源要素利用资源综合集成车间规划建模工艺规划建模生产过程建模产品设计与生产集成信息基础设施车间设备联网生产制造准备智能装备应用物流仓储设备数据中心生产资料协同竞争力质量提升与客户满意指标业务效率指标经济社会效益装备及
8、产线智能化运行生产过程实时调度质量信息管理物料配送自动化质量检测设备应用仓储库存优化安全生产工控安全能源管理生产排产系统 图1 数字化车间指标体系 DB37/T 4649.42023 3 6 指标体系 企业建模 6.1 数字化车间企业建模指标内容如表1所示。表1 企业建模 一级指标 二级指标 具体内容 计算方法 企业建模 车间规划建模 对生产线、设备等建立基于数字化和虚拟化的仿真体系,利用机辅助设计(CAD)/计算机辅助工程(CAE)、增强现实(AR)/虚拟现实(VR)等数字化和虚拟化技术构建模型,进行车间规划的设计和布局优化,并进行仿真和验证 分数=0.05得分(A 得分 0,B 得分 50
9、,C 得分 80,D 得分100)A.尚未建立制造资源数字化模型及车间三维模型;B.50%以上制造资源实现数字化建模,新建产线使用布局仿真;C.70%以上制造资源实现数字化建模,新建产线完全使用布局仿真;D.制造资源完全实现数字化建模,所有产线实现三维建模仿真 工艺规划建模 建立工艺模型,并进行工艺设计、工艺仿真、工艺分析和优化,实现基于工艺结构的工艺数据、工艺分析仿真数据的统一管理 分数=0.05得分(A 得分 0,B 得分 50,C 得分 80,D 得分100)A.尚未建立工艺模型 B.基于计算机辅助开展工艺设计和优化,对典型产品建立了工艺模板 C.建立工艺设计管理系统,建立典型制造工艺流
10、程、参数、资源等关键要素的知识库,对制造工艺关键环节进行仿真分析 D.基于数据分析,建立实时优化模型,实现工艺设计动态优化,实现制造工艺全链条环节的仿真分析 生产过程建模 建立生产过程模型,并进行厂房仿真、单元仿真、生产线仿真、仓储及物流仿真的分析和优化,实现生产过程的统一管理 分数=0.05得分(A 得分 0,B 得分 50,C 得分 80,D 得分100)A.尚未建立生产过程模型 B.50%以上的生产过程建有仿真模型 C.70%以上的生产过程建有仿真模型 D.生产过程全流程均建有仿真模型 生产制造 6.2 数字化车间生产制造指标内容如表2所示。DB37/T 4649.42023 4 表2
11、生产制造 一级指标 二级指标 具体内容 计算方法 生产制造 装备及产线智能化运行 评价企业生产线的智能化程度 分数=0.05(A+B+C+D+E)A.建立了多品种的自动化生产线,满足得20分;B.实现了多品种零部件自动上下料、自动运输,满足得20分;C.实现了多品种零部件主动检测、监控和报警,满足得20分;D.对多品种零部件能够按照特定程序自动加工和装配零件,满足得20分;E.实现了自动化生产线上产品数据和生产线数据的实时采集和分析,满足得20分 生产过程实时调度 评价企业生产过程中数据的采集、传输和应用情况 分数=0.05(A+B)A.车间设立电子看板系统,与ANDON系统、制造执行系统(M
12、ES)、企业资源计划(ERP)等系统集成,实现车间作业计划、工艺执行、物流仓储、质量分析等的可视化管理,满足得50分;B.实现加工设备、检测设备、物流设备等的联网运行,设备运行数据的自动采集上传率为90%以上,满足得50分 质量检测设备应用 评价企业生产过程中质量数据的采集、传输和应用情况 分数=0.05(A+B+C+D)A.能实现对生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据的自动采集,每满足一项得5分,否则得0分,满分25分;B.采用线分析仪、智能传感器、软测量、工业过程大数据建模等智能感知先进技术,实现对生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据的自
13、动处理分析以及实时动态监测,并建立产品质量知识库,每满足一项得5分,否则得0分,满分30分;C.能实现生产指令、工艺参数的自动下达;同时实现基于模型的生产工艺参数优化、质量数据分析预警、产品生命周期内的质量追溯。每满足一项得分5分,否则0分,满分25分;D.能满足柔性生产需求;基于大数据等先进技术手段实现生产过程非预见性自调整与质量知识库的自优化。每满足一项得10分;否则0分,满分20分 质量信息管理 采用数字化装备、智能化手段应用于生产过程,保障生产安全;采用信息安全管理平台实现企业信息安全风险的实时监控与安全审计。分数=0.05得分(A 得分 0,B 得分 30,C 得分 60,D 得分
14、80,E 得分 100)A.未进行质量数据实时采集,数据实时性不够,不能满足质量预测需求;B.进行了质量数据实时采集和存储,但质量数据相对独立,与产品订单、生产批次、设备、工艺没有关联,质量数据无法直接应用于质量预测,效率不高;C.实现了质量数据实时采集和存储,并与产品订单、生产批次、设备、工艺等信息关联,实现生产过程中原材料、半成品、产成品等质量信息可追溯,基于人工经验开展质量预测分析;D.进行质量数据实时采集,初步构建质量预测模型及预警,预测准确率有待提升,预测结果仅作为参考,模型有待完善 E.基于在线监测的质量数据,建立质量数据算法模型预测生产过程异常,并实时预警,质量预测结果准确,根据
15、预测结果及时调整生产参数,可有效降低质量问题发生 DB37/T 4649.42023 5 表 2 生产制造(续)一级指标 二级指标 具体内容 计算方法 生产制造 物料配送自动化 评价产线物料的配送方式 分数=0.05得分(A 得0分,B 得50分,C 得80分,D的100分)A.实现自动化配送的产线数量占企业所有产线数量的50%以下;B.生产过程初步采用条码、二维码、电子标签、移动扫描终端等自动识别技术设施,实现自动化配送的产线数量占企业所有产线数量的70%以下;C.生产过程广泛采用条码、二维码、电子标签、移动扫描终端等自动识别技术设施,实现对物品流动的定位、跟踪、控制等功能,实现自动化配送的
16、产线数量占企业所有产线数量的90%以下;D.生产过程广泛采用条码、二维码、电子标签、移动扫描终端等自动识别技术设施,实现对物品流动的定位、跟踪、控制等功能,车间物流根据生产需要实现自动出库、实时配送和自动输送,实现自动化配送的产线数量占企业所有产线数量的90%以上 仓储库存优化 自动物流设备的使用情况 分数=0.05得分(A得0分,B得50分,C得80分,D的100分)A.暂未实现仓储管理系统与制造执行系统集成;B.基于仓储管理系统与制造执行系统集成,依据实际生产作业计划实现半自动出入库管理;C.基于仓储管理系统与制造执行系统集成,依据实际生产作业计划实现自动出入库管理,建立仓储模型和配送模型
17、,实现库存和路径优化;D.基于仓储管理系统与制造执行系统集成,依据实际生产作业计划实现自动出入库管理,建立仓储模型和配送模型,实现库存和路径优化,并能够根据生产情况拉动物料配送,根据客户和产品需求调整目标库存水平 安全生产 评价安全生产管理方式和员工职业健康管理情况 分数=0.05(A+B+C+D+E)A.通过信息技术手段实现员工职业健康和安全作业管理,满足得分20分,否则0分;B.实现从清洁生产到末端治理的全过程环保数据的采集,实时监控及报警,满足得分20分,否则0分;C.综合应用知识库和大数据分析技术,实现生产安全一体化管理,满足得分20分,否则0分;D.建有应急指挥中心,基于应急预案库自
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