《離散型智能制造能力建設指南GB/T42137-2022》詳細解讀contents目錄1范圍2規范性引用文件3術語和定義4縮略語5智能制造能力建設總體方法6生命周期維度智能制造能力建設contents目錄6.1生命周期數據采集能力6.2生命周期互聯互通能力6.3生命周期數據可視化能力6.4生命周期數據分析能力6.5生命周期優化決策能力7系統層級維度智能制造能力建設7.1系統層級數據采集能力contents目錄7.2系統層級互聯互通能力7.3系統層級數據可視化能力7.4系統層級數據分析能力7.5系統層級優化決策能力參考文獻011范圍相關技術與解決方案供應商為離散型智能制造提供技術支持和解決方案的企業或團隊，可依據本指南進行技術研發和產品創新。離散型制造企業該指南主要為離散型制造企業提供智能制造能力建設的指導，包括但不限于機械制造、電子制造、汽車零部件制造等行業。咨詢服務提供商為離散型制造企業提供智能制造能力建設咨詢、培訓和實施服務的機構或個人，可參考本指南提供專業服務。1范圍022規范性引用文件核心引用文件該指南在編制過程中，主要引用了與智能制造、工業自動化、信息技術等相關的國家標準和行業標準，確保指南的科學性和實用性。2規范性引用文件具體引用標準包括但不限于智能制造能力成熟度模型、工業數據分類分級指南、工業自動化系統與集成等相關標準，這些標準為離散型智能制造能力建設提供了具體的指導和支持。引用文件的作用規范性引用文件不僅為指南提供了理論依據，還確保了指南的規范性和可操作性。通過引用這些文件，指南能夠更全面地覆蓋離散型智能制造能力建設的各個方面，從而為企業提供更加明確和實用的指導。033術語和定義3術語和定義指南中定義了離散型智能制造能力的含義，它指的是在離散型制造業中，利用智能化技術和方法提高生產效率、質量和靈活性的能力。這種能力涵蓋了自動化、信息化、互聯互通、數據分析等多個方面，是現代制造業轉型升級的關鍵。離散型智能制造能力指南明確了離散型智能制造能力建設中的關鍵使能技術，包括但不限于物聯網、大數據、云計算、人工智能等。這些技術的融合應用是實現智能制造的核心，能夠提升制造過程的可視化、可控制和智能化水平。關鍵使能技術智能制造系統是離散型智能制造能力建設的重要組成部分，它是一個高度集成、協同、智能的制造系統。該系統通過集成先進的信息技術、制造技術和管理技術，實現制造過程的優化和智能化決策，從而提高生產效率、降低成本并提升產品質量。智能制造系統010203044縮略語代表利用先進的信息技術和制造技術深度融合，實現制造過程的智能化。智能制造（IM）指的是生產過程中，物料流和信息流相互獨立，以非連續或間斷方式進行的生產制造模式。離散制造一個評估組織能力發展水平的框架，有助于組織了解其當前能力狀態，并規劃未來的能力提升路徑。能力成熟度模型（CMM）4縮略語055智能制造能力建設總體方法010203根據企業發展戰略和市場需求，制定智能制造能力建設目標。結合企業現狀和行業趨勢，分析智能制造能力建設的可行性和必要性。確定智能制造能力建設的重點領域和關鍵環節。5智能制造能力建設總體方法066生命周期維度智能制造能力建設推廣使用三維建模、仿真分析等數字化設計工具，提高設計效率和準確性。數字化設計工具應用建立跨部門、跨企業的協同設計平臺，實現設計資源的共享和優化配置。協同設計能力采用模塊化設計方法，提高產品的可定制性和生產柔性。模塊化設計方法6生命周期維度智能制造能力建設076.1生命周期數據采集能力6.1生命周期數據采集能力數據采集范圍與要求生命周期數據采集能力涉及產品設計、生產、物流、銷售、服務等各個環節的數據收集。這要求企業建立全面的數據采集系統，確保數據的準確性、完整性和實時性，以支持智能制造的決策和優化過程。技術實現手段為實現高效的數據采集，企業可采用物聯網（IoT）技術、傳感器技術、條形碼或RFID技術等，將設備與系統連接起來，實現數據的自動采集和傳輸。此外，云計算和大數據技術也可用于數據的存儲、處理和分析。數據應用與價值通過采集生命周期數據，企業可以實現對產品性能、生產過程、市場需求等的深入洞察。這些數據不僅可以用于優化生產流程、提高產品質量，還可以幫助企業做出更明智的市場決策，從而提升整體競爭力和客戶滿意度。086.2生命周期互聯互通能力生命周期互聯互通能力是指離散型智能制造系統中，各生命周期階段（設計、生產、物流、銷售、服務等）之間實現信息高效傳遞、共享和協同的能力。定義提升生命周期互聯互通能力是智能制造的核心要求，有助于實現企業內部及供應鏈上下游的無縫對接，優化資源配置，提高響應速度和靈活性。重要性6.2生命周期互聯互通能力096.3生命周期數據可視化能力能夠通過傳感器、設備監控等手段，自動采集生產現場的數據。自動采集將來自不同數據源的數據進行整合，形成統一的數據視圖。數據整合確保數據的實時性，以便及時反映生產現場的狀況。實時更新6.3生命周期數據可視化能力010203106.4生命周期數據分析能力01多源數據獲取能夠收集來自設計、生產、銷售、服務等各環節的數據。6.4生命周期數據分析能力02數據標準化處理對收集到的數據進行清洗、轉換和標準化，確保數據質量和一致性。03數據整合與存儲建立統一的數據平臺，實現各類數據的整合與高效存儲。116.5生命周期優化決策能力6.5生命周期優化決策能力010203明確決策目標針對產品生命周期各階段，制定明確的優化目標，如降低成本、提高效率等。數據采集與分析搜集產品生命周期相關數據，運用統計分析方法對數據進行處理，識別關鍵影響因素。決策流程制定基于數據分析結果，建立決策流程，確保決策的科學性和合理性。127系統層級維度智能制造能力建設7系統層級維度智能制造能力建設自動化與智能化水平提升通過更新和升級設備，提高生產線的自動化和智能化水平，減少人工干預，提升生產效率和質量。設備互聯互通實現設備之間的互聯互通，便于數據采集、遠程監控和調試，為上層系統提供實時、準確的生產數據。設備健康管理與預測性維護建立設備健康管理機制，通過監測設備運行數據，預測潛在故障并提前進行維護，降低設備故障率，延長使用壽命。137.1系統層級數據采集能力7.1系統層級數據采集能力數據采集的范圍與要求在離散型智能制造中，系統層級的數據采集能力至關重要。它涉及對生產設備、工藝流程、質量檢測等各環節數據的實時、準確捕捉。這不僅要求采集設備具備高精度和高穩定性，還需要能夠適配各種復雜環境和不同類型的數據源。數據采集技術的應用為實現高效的數據采集，可能會采用多種先進技術，如傳感器技術、物聯網技術、邊緣計算等。這些技術的應用能夠確保數據的實時性、完整性和準確性，為后續的數據分析、優化決策提供支持。數據采集與智能制造系統的融合數據采集作為智能制造系統的基礎，需要與其他系統模塊緊密集成。通過將數據采集結果與生產計劃、質量控制、物料管理等系統相結合，可以實現生產過程的可視化、可控制和智能化，從而提升生產效率和產品質量。147.2系統層級互聯互通能力互聯互通的重要性7.2系統層級互聯互通能力-實現設備與系統之間的高效數據交換-提升生產過程的可視化與可控制性-采用標準化的通信協議與數據接口-支持企業內部的協同制造與供應鏈集成關鍵技術與標準7.2系統層級互聯互通能力0102037.2系統層級互聯互通能力-確保數據傳輸的安全性與實時性01-利用物聯網技術實現設備間的智能互聯02實施策略與建議037.2系統層級互聯互通能力0302-評估現有系統的互聯互通能力，確定改進方向01-加強人員培訓，提升對新技術新標準的掌握程度-制定詳細的互聯互通實施計劃，分階段推進157.3系統層級數據可視化能力利用柱狀圖、折線圖、餅圖等多種圖表形式，直觀展示系統數據。圖表展示通過數據可視化技術，深入挖掘數據關聯和規律，為決策提供有力支持。數據挖掘借助可視化界面，實時監控系統運行狀態和數據變化，確保生產穩定。實時監控7.3系統層級數據可視化能力010203167.4系統層級數據分析能力數據采集與整合能力系統應能全面、實時地采集生產線上的各類數據，包括設備狀態、生產進度、質量信息等，并能將這些數據有效整合，為后續的數據分析提供基礎。數據分析與挖掘能力數據可視化與報表生成能力7.4系統層級數據分析能力系統應具備強大的數據分析與挖掘能力，能夠通過算法和模型對采集到的數據進行深入分析，發現數據中的關聯和規律，為生產優化提供決策支持。系統應能將分析結果以直觀、易懂的方式呈現出來，如通過圖表、報表等形式展示數據分析結果，便于管理人員快速了解生產狀況并做出決策。177.5系統層級優化決策能力7.5系統層級優化決策能力跨層級協同優化在系統層級，還需要實現跨層級的協同優化。這意味著不同層級之間的信息需要實現共享和交互，以便在全局范圍內進行優化決策。例如，生產計劃層需要根據設備層的實時數據來調整生產計劃，而設備層也需要根據生產計劃的調整來優化設備的運行和維護計劃。這種跨層級的協同優化可以進一步提高智能制造系統的整體效率和靈活性。智能決策支持基于數據分析的結果，系統能夠提供智能決策支持。這包括對生產計劃的優化建議、對設備維護的預測性建議以及對生產過程的實時監控與調整等。這些智能決策支持可以幫助企業提高生產效率，降低生產成本。數據整合與分析系統層級優化決策能力首先體現在對海量數據的整合與分析上。智能制造系統需要收集生產現場的數據，包括設備狀態、生產進度、產品質量等，然后運用大數據分析技術對這些數據進行深入挖掘，為優化決策提供數據支持。18參考文獻《離散型智能制造能力建設指南》國家標準該標準于2022年12月30日發布，2023年7月1日正式實施。標準編號為GB/T42137-2022，為離散型智能制造能力建設提供