智能制造之路：数字工厂详情 智能制造之路：数字工厂 编辑推荐

本书作者来自同济大学中德工程学院“工业4.0-智能工厂实验室”。前者对工业4.0及智能制造系统架构、关键技术等有着长期的深入研究，而后者则具有丰富的实践经验和成熟的解决方案。同济大学中德工程学院“工业4.0-智能工厂实验室”是中德两国基于“工业4.0”理念建设的国内第一个实验室合作。与国内外知名企业开展联合实验室合作，受到国内外产学界的一致好评。拥有世界'

智能制造之路：数字工厂媒体评论

本书从智能制造环境下的理论研究、产品生命周期、制造运行管理、全集成自动化、系统集成五个方面对智能制造进行了深入的分析和探讨。制造业发展道路上的优劣势，对智能制造的理解与分析具有前瞻性的理论价值，对企业进行智能制造的实施与转型具有重要的指导意义！

——中国工程院院士、中国创新设计联盟副主席许志磊

智能制造之路：数字工厂

陈明

同济大学中德工程学院副院长，工业4.0-智能工厂实验室主任。在大型设备远程诊断、产品数字化开发技术等研究方向，作为课题组组长或子课题负责人，完成国家重大专项、上海市科学与技术等项目20余项。科技委、上海市经济和信息化委员会及企业。目前研究方向为面向工业4.0的系统架构、工业大数据下的PLM技术、基于工业无线传感器网络的MES系统等。

梁乃明

拥有20多年IT行业经验的PLM全球高级副总裁兼大中华区董事总经理梁乃明先生将为PLM带来丰富的企业软件经验。同时，他在制造业、石油石化、电信、银行和金融等多个行业取得了卓越的商业和技术业绩。

智能制造之路：数字化工厂前言

顺序

当前，人类在科技革命领域不断探索和创新，大数据、云计算、物联网、物联网等技术已经成熟应用，工业自动化和数字化水平不断提升。不断完善，都在悄悄催生新的工业革命。

2013年底，德国正式发布《工业4.0战略规划》，打破了第四产业的曙光。德国作为工业老牌发达国家，始终致力于引领全球工业发展步伐，因此“工业4.0”的发布在全球引起巨大反响。继德国之后，美国、英国、日本等工业大国纷纷出台一系列国家政策，支持本国产业发展，应对新一轮工业革命带来的挑战。中国政府结合国内外环境，提出了实施制造强国的“三步走”战略。十年内将成为世界制造业强国之一。尽管各国在制定相应战略政策时，因产业基础和发展环境不同，战略重点不同，但智能制造始终是未来产业发展的主旋律。

在这个产业发展发生重要变化的时期，中德两国政府高度重视合作共赢，包括两国重要领导人高层互访、双边政府文件的发布。中德两国在未来产业发展的道路上已经拥有了良好而广阔的平台。为更好地与国际接轨，积极推动我国智能制造发展，同济大学充分利用与德国合作的优势。“工业4.0 - 智能工厂实验室”。一方面，作为教育部“智能制造/工业4.0”师资培训基地，为我国培养了一大批人才” s智能制造产业。另一方面，作为智能制造关键技术研究的重要基地，为我国智能制造相关企业提供了有效的技术支撑和验证平台，在国内外产生了广泛而积极的影响。 . 西门子作为德国大型跨国公司，一直致力于服务全球工业发展。自进入我国以来，不断拓展业务领域，以卓越的品质和领先的技术确立了领先的市场地位。作为“工业4.0”的发起者和倡导者之一，西门子在“工业4.0”的发展中始终处于领先地位，并先后建成了德国安贝格数字化工厂，作为引领未来智能制造的先行者，受到全球制造业的高度关注。同济大学与西门子也在智能制造领域开展了广泛合作，以中德两国视角看待“工业4.0”和智能制造，为我国工业发展道路打开了一扇启迪之窗。

本书从智能制造环境下的理论研究、产品生命周期、制造运行管理、全集成自动化、系统集成五个方面对智能制造进行了深入的分析和探讨数字工厂，最后描述了我国的智能制造企业。与典型案例。发展道路上的优劣势，对于理解和分析智能制造具有前瞻性的理论价值，对企业进行智能制造的实施和转型具有重要的指导意义！

中国工程院院士

中国创新设计产业战略联盟副主席

前言 1

21世纪以来，以物联网、云计算、大数据、移动互联网为代表的新一轮科技创新浪潮席卷全球。当前，新兴经济体快速崛起，全球市场经济交流合作规模空前庞大，多元化、个性化需求快速发展，用户体验成为市场竞争力的关键因素；资源能源需求快速增长，生态环境和气候变化受到关注数字工厂，绿色低碳发展理念逐渐成为共识；信息网络、先进材料、智能制造、生物医药等技术和产业正在酝酿新的突破，

在此背景下，德国提出“工业4.0”，中国启动“中国制造2025”，美国推动振兴高端制造业，日本研发协作机器人和无人工厂，英国重点关注对生物和纳米技术等高附加值制造业，法国开启了“新工业法国”总动员。这些国家将智能制造视为振兴实体经济和新兴产业的支柱和核心，是提升竞争力和可持续发展能力的基础和关键。

本书以同济大学中德工程学院“工业4.0——智能工厂实验室”为背景及西门子相关解决方案，结合作者在该领域的实践经验和关键技术编写而成的智能制造。

本书共分六章，即理论篇、产品全生命周期管理篇、制造运营管理篇、全集成自动化篇、系统集成篇、案例分析篇。本书介绍了国内外智能制造的发展和应用，智能制造的内涵和特点；描述了智能制造参考模型、智能工厂系统架构和智能工厂解决方案要素；分享智能制造前端——数字化工厂三个不同维度的数字化蓝图和实施路线图；通过系统集成和案例研究，结合西门子数字化企业软件套件，帮助读者更好地理解智能制造概念，推动企业构建新一代智能制造创新平台，从而在产品设计开发、工艺开发、制造等全生命周期实施全面数字化、智能化管理、售后维护等，同时推动工业物联网与应用服务网络的深度融合，更好地满足客户不断变化的个性化需求。需要。工艺开发、制造、售后维护等，同时推动工业物联网与应用服务网络的深度融合，更好地满足客户不断变化的个性化需求。需要。工艺开发、制造、售后维护等，同时推动工业物联网与应用服务网络的深度融合，更好地满足客户不断变化的个性化需求。需要。

本书不仅注重智能制造的基本理论框架，还注重与数字化工厂的多维信息化管控系统和企业实践案例相结合，让读者准确理解智能制造的理论。制造和体验实际环境。本书适用于开设智能制造课程的高校师生、致力于建设数字化企业的从业者、研究智能制造关键技术的科研人员和系统设计人员和开发人员。

由于作者水平有限，写作时间仓促，如有错误，请多多指正！

陈明

同济大学中德工程学院副院长

同济大学工业4.0-智能工厂实验室主任

2016 年 10 月

前言 2

“中国制造2025”的主要方向是智能制造。要推动信息化与工业化深度融合，推进企业研发、设计、制造、运营管理、销售服务等工业互联网、云计算、大数据全流程、全产业链。综合综合应用；加快新一代信息技术与制造技术的融合发展，将智能制造作为两者深度融合的主要方向；重点发展智能装备和智能产品，推进生产全过程智能化，培育新型生产方式，

作为德国“工业4.0”的倡导者和世界一流的智能制造实践者之一，西门子数字化工厂集团长期扎根中国，积极响应“中国制造2025”的号召，参与成立中德智能制造联盟，利用西门子广泛的全球资源和本土创新能力，协助中国制造企业不断提升自动化、数字化、智能化水平，深度参与中国从制造强国到制造强国。在此过程中，西门子积累了大量的成功案例和宝贵的工程实践经验。

为此，在机械工业出版社计算机出版中心总编辑温丽芳女士的全力支持和副总编辑王颖女士的策划下，2015年9月，西门子工业软件技术团队组织编写了《工业4.0实战：装备制造业数字化之路全流程、全产业链的数字化模型。

MBE的理想目标是建立数字孪生（Twin）模型，即通过对产品系统和生产系统的全数字化建模和仿真，全部或部分替代高成本、长周期的物理孪生、半数字化twins等工程开发和验证方法，将工业大数据和预测工程分析（）技术应用于工程设计和工艺设计领域，逐步实现“十三五”提出的智能研究院和智能工厂的愿景和目标。年计划”，打通全价值链的数字化数据。神经系统，通过工业云和工业大数据实现向服务型制造转型。

很高兴听到同济大学中德工程学院副院长陈明教授一行编撰《智能制造之路：数字化工厂》，决定选择西门子数字化工厂技术作为核心案例. 西门子很荣幸为同济大学团队提供一整套技术参考资料。数据采集​​团队由方志刚、王文华领衔，PLM部分：王鑫、李志明、陈铁峰、邹明正、曾法丽；MES部分：齐峰、吕萍、张菊、何梦琼；TIA部分：葛鹏、崔健、程汉农、冯学伟、杨德奇、杨光、赵欣。我要对做出贡献的同事表示感谢。

衷心希望本书对读者有一定的参考价值，让我们继续为实现“中国制造2025”而共同努力！

梁亮

西门子数字化工厂集团工业软件全球副总裁兼大中华区董事总经理

中德智能制造联盟副主席

2016 年 10 月

智能制造之路：数字工厂摘要

本书阐述了国内外智能制造的发展和应用现状，智能制造的内涵和特点；描绘了智能制造参考模型、智能工厂系统架构和智能工厂解决方案要素；分享数字化工厂三个不同维度的数字化蓝图和实施路线图，通过三个集成章节和案例分析章节，结合“西门子数字化企业软件套件”，帮助读者更好地理解智能制造的概念，并推动企业打造新一代智能创新平台。产品的整个生命周期，如开发、制造、

智能制造之路：数字工厂目录

顺序

前言 1

前言 2

理论

第一章 智能制造概述 2

1.1 国内外智能制造发展与应用2

1.1.1 美国智能制造发展与应用2

1.1.2 欧洲智能制造发展与应用 5

1.1.3 亚太地区智能制造发展与应用 10

1.2工业4.0 16

1.2.1行业4.0 背景 16

1.2.2 行业4.0 主要内容 17

1.2.3 行业4.0 实施 24

1.3 中国制造2025 28

1.3.1 中国制造2025背景 28

1.3.2中国制造主要内容

1.3.3 中国制造2025实施 31

1.4 智能制造的内涵与特点 32

1.4.1 国内外对智能制造的定义、内涵和特点的理解32

1.4.2 智能制造与传统制造的异同 40

1.4.3 智能制造解读40

1.5 智能制造参考模型 43

1.5.1US 44

1.5.2 德国 46

1.5.

第 2 章 智能工厂解决方案和系统 51

2.1 智能工厂架构 52

2.1.1 智能工厂架构及功能定义 52

2.1.2 智能工厂的雏形——安贝格数字工厂54

2.2 智能工厂解决方案的要素 57

2.2.1 产品数字化建模与开发系统 57

2.2.2 产品生命周期管理系统 60

2.2.3 制造执行系统 ​​63

2.2.4 全集成自动化系统 64

2.2.5企业资源规划65

产品生命周期管理

第 3 章数字孪生 70

3.1概述70

3.1.1 数字孪生模型70的概念和定义

3.1.2 数字孪生在制造业中的作用 74

3.1.3 数字孪生模型的应用与进展 76

3.2 基于模型的企业 77

3.2.1技术标准和规范78

3.2.2 从 MBD 到 MBE 81

3.3MBE的系统建设91

3.3.1西门子MBE解决方案91

3.3.2西门子MBE解决方案的价值主张95

第 4 章 数字孪生体的组成部分 96

4.1 产品设计 96

4.1.1MBD 模型定义挑战 96

4.1.2MBD模型定义解决方案98

4.2 流程规划 116

4.3 生产布局 118

4.4 过程模拟 122

4.5 产量优化 123

4.6 维护保障管理 139

4.6.1服务规划 139

4.6.2 服务手册管理 140

4.6.3 维护 BOM 管理 141

4.6.4 维护保证执行 143

4.6.5 服务调度与执行 143

4.6.6 维修保障知识库管理 144

4.6.管理 145

4.6.8 维护保障报告与分析 146

4.6.9 维修物料管理 146

制造运营管理

第 5 章制造执行系统概述 150

5.1 制造执行系统定义 150

5.1.1MES定义与内涵150

5.1.2MES 位置和与其他信息系统的关系153

5.2MES架构介绍154

5.2.1 设计原则和项目目标 154

5.2.2MES 架构 155

5.3MES发展趋势161

5.3.1MES向新一代发展

5.3.2MES成为智能工厂的核心162

5.3.3MES成为实现精益生产的关键一环163

第 6 章智能制造执行系统 ​​- IT 166

6.1 数据呈现与功能系统 167

6.1.1 控制系统的数据管理 169

6.1.2 业务系统的数据管理 170

6.2 生产过程与生产管理 174

6.2.1 产品定义和产品生产 175

6.2.2 人员管理和生产计划 177

6.2.3 工单管理和制造执行 179

6. IT 投资组合战略部署 181

6.3. IT 生产套件 183

6.3. IT 189

6.3. IT 智能套件 191

6.3. IT 研发套件 193

6.3. IT eBR 195

全集成自动化

第 7 章完全集成的系统概念 198

7.1客户对自动化解决方案的要求199

7.2 全集成自动化解决方案的优势 201

7.3 综合工程 202

7.3.1TIA Unity 202

7.3.2TIA 开放性 204

7.3.3 联调联编205

7.3.4 远程维护 206

7.3.5 过程模拟与仿真 206

7.3.6 通过 TIA 实现高效工程及其优势207

7.4 工业数据管理 207

7.4.1 跨部门横向整合 207

7.4.2 跨层垂直整合 207

7.4.3 工业数据管理可以提供多个维度和视角来检查和利用数据207

7.5 故障安全集成 208

7.5.1安全一体化概念209

7.5.2 设备安全的实现 209

7.6 工业通讯 215

7.6.1 以太网和工业以太网 215

7.6.216

7.6.3 工业无线通信 219

7.6. (IEC 61158/61784） 220

7.6.5AS-(EN 50295/IEC 62026） 221

7.6.6IO-Link (IEC 61131-9） 221

7.7 工业信息安全 222

7.7.1 工业信息安全保护理念 222

7.7.2 工厂安全 223

7.7.3 网络安全 224

7.7.4 系统完整性 228

系统集成

第8章企业间价值网络的横向整合234

8.1 横向整合 234

8.2 横向整合解决的问题 235

8.3 横向整合与工作坊 236

8.4 横向整合与网络 236

第九章 端到端的全流程集成 237

9.1 全流程端到端集成介绍238

9.2 端到端 - 供应链优化？239

9.3 端到端集成解决方案 240

9.4 全价值链端到端系统工程 240

第10章网络化垂直垂直整合与网络化制造243

10.1PDM与ERP整合244

10.1.1PDM与ERP集成的必要性 244

10.1.2 PDM与ERP的集成模式244

10.2ERP与MES集成245

10.2.1ERP与MES的集成分析246

10.2.2ERP与MES的集成方式与方法247

10.2.3制造业中的SAP ERP和MES集成架构250

10.3PLM与MES集成251

10.3.1PLM与MES的集成分析251

10.3.2 的 PLM 和 MES 集成架构 251

案例分析

制造运营管理案例研究 254

成功案例1 青岛啤酒254

成功案例2 京信电信258

产品生命周期管理案例264

全集成自动化案例268

智能制造之路：数字化工厂产品的特点