4月17日，甘肃省兰州监狱举办第二期“三抓三提升”行动青年警务创新研讨会，主题为“监狱要发展，工作要赶，我该怎么做？ “ 青年干部围绕本职工作开展座谈交流。 本次研讨会紧紧围绕深入贯彻落实新发展理念，准确研究监狱工作总体情况和监狱现状，破除影响监狱工作高质量发展的体制机制障碍等问题，明确提出以敢作为、敢突破、敢做、敢为人先的导向智慧监狱，鼓励青年干警为兰州监狱高质量发展赋能增效。

真学真悟，弘扬真知

会上，他们学习习近平总书记对青年干部“七个能力”的重要要求，引导全体青年干警筑牢理想信念根基，守好反腐倡廉防线，树立和践行正确作风。以政绩观、练就过硬本领，发扬担当奋斗精神，为党和人民事业奋发有为，在新时代的新征程上留下无悔的奋斗足迹。

努力工作和实际结果

来自各监区一线岗位的15名副厅级干部现场座谈。 在交流发言和讨论中，青年同志一致表示，要肩负起履职尽责的责任，以不负众望、只争朝夕的紧迫感投身监狱工作一线。 、攻坚克难，认真研讨谋划提高本职工作质量和效率，提出创新思路和举措。

潜心钻研，忠实执行

党委副书记对青年民警研讨讲话进行点评他还指出，本次研讨交流是一次真正意义上的谋发展、谈问题、找短板、定措施、促改进的座谈会和分析会。 会议形成了较为丰富的研究成果。 广大青年干警要继续保持旺盛的工作热情，善于谋划工作思路，创新工作举措，充分发挥青年敢于拼搏的优势，为高质量发展贡献青春力量的监狱工作。 （甘肃省兰州监狱供稿）

文｜南京工业大学谈慧丁谦

摘要：制造业和物流业是我国经济发展的两大支柱产业。 在制造与物流的融合中，智能制造、生产与物流将发挥重要的桥梁作用。 文章阐述了制造业与物流业共同发展的重要性。 培养基于智能制造的智能物流人才是物流专业“新文科”建设的目标； 提出了智能制造物流管理实训平台的设计理念和设计目标； 根据数据智能加工和精益物流的特点，构建智能制造物流管理实训平台的系统架构和业务流程； 针对采购与供应商管理、物料仓储与库存控制、生产与智能制造、智能筒仓与数字孪生视觉系统五个主要模块的业务功能进行了详细描述，最后总结了平台用户可达到的专业技能标准.

关键词：智能制造，物流业，制造业，培训平台

一、智能制造物流管理实训平台开发背景

随着“德国工业4.0”和“中国制造2025”的提出，为全球工业发展带来新变化，强大的机械制造技术、精准的现场管理水平、数控化、信息化、生产智能化和制造业对岗位能力提出了更高的要求[1]。 相应地，跨界融合的复合型人才也呼之欲出。 2010年4月，全国现代物流工作部际联席会议《关于促进制造业和物流业联动发展的意见》首次提到“两化融合”概念； 2020年8月，国家发改委等14部门联合印发《关于促进物流业与制造业深度融合创新发展的实施方案》也提到“两化深度融合”； 《意见》指出，要构建包括产业链、供应链、价值链、人才链、创新链在内的生态系统，强调从联动融合向生态融合转变。

未来物流业与制造业的深度融合需要智慧物流人才的支持，而智慧物流人才就是典型的复合型人才。 据《制造业人才发展规划指南》预测，到2025年，智能制造复合型人才缺口将达到1000万人。 培养智慧物流人才，需要我们从智慧物流、智能制造、生产物流等新场景出发，培养学生跨行业、跨学科、跨学科的综合能力、实践能力和数字化思维。 未来的智慧物流人才需要具备信息处理能力，熟悉传统物流运作模式，具有创新能力和服务理念。 生产物流人才需要具备现代生产管理能力，能够管理生产计划和物料需求，熟悉生产物流系统，具备管理全产业链供应链的能力。

智能制造物流管理实训平台的开发是基于当前社会对智能物流人才的需求。 在物流专业“新文科”建设中，融合大数据、人工智能等先进技术，培养基于智能制造的智能物流人才。

二、实训平台建设原则

智能制造物流管理实训平台的设计理念来源于大型制造企业生产线的精益制造管理思想。 实训平台是智能车间的一个缩影。 在物联网技术的支持下，生产车间的所有“物”，包括员工、生产设备、物流设施设备、环境监测设备等，都被集中统一管理，并接入局域网进行统一监控。 在保证各设备功能独立运行的同时，也可根据制造需要联动运行，实现生产车间和仓储物流的精益化、规范化、标准化、科学化、高效化、一体化智能化管理，实现生产物流最大化。 管理效率。 通过管理系统结合智能筒仓、条码扫描枪、RFID系统、智能工具箱等周边，实现订单、计划、调拨、采购、仓储、发货、生产、成套、配送等一系列闭环管理. 同时，将这些操作过程完整记录在系统数据库中，实现对生产线物流全生命周期的管理。 该平台的使用对象主要是精益生产管理、制造企业员工、智能制造和物流专业的学习者。

三、训练平台的设计目标

智能制造整体解决方案旨在建立准时制生产线，以深度结构化、数字化的工艺设计输出为基础，利用信息化技术固化管理流程、驱动生产、采集数据、智能检测、协同协同全员建立计划层与执行层的双向信息交流通道。 横向实现企业生产信息透明和管理信息一体化，纵向为项目成本管理、质量管理、进度管理提供过程控制和数据支持。 因此，项目平台必须实现以下目标。

1、构建人机协同的物流环境

通过信息化设备模拟制造生产线物流运作的全过程场景。 业务流程是利用碎片化、数字化、信息化手段，将生产作业所需的“人、机、料、法、环、测”以即时制的形式推送给现场操作人员。智能制造背景下的系统。 系统集成成熟的传感技术，全面感知作业现场，建立与现实同步的虚拟世界，指挥控制现场作业，实现生产作业的驱动。 通过软硬件的运行，形成智能制造时代人机协同的物流雏形。

2、产线物流智能模拟

平台内的实际操作流程完全模拟智能制造的生产物流流程，从订单录入、物料BOM清单、物料采购、备料、入库、配送、生产、包装、入库、供应链配送等全过程. 对生产线物流的实际运行状态进行全过程模拟。 例如在备料过程中，系统会自动比对实际库存和物料BOM清单，从而反馈缺件，操作人员只需要关注缺件清单，从而使决定是否转移到仓库或采购。 完成所有备料工作后，保证生产线的正常运行。

3、智能化、碎片化的运营流程

工业4.0带来了“物联网”的概念。 智能制造实训平台融合了物联网技术的应用。 在物料入库、入库、全扫、制造等环节，大量RFID射频系统和电子拣货标签、条码等承载信息的智能硬件，应用场景主要在收货、上架、拣货、配套、配送、生产等。此外，AI人脸识别、自动输送线、智能检测、智能工具箱、智能料箱等新时代智能硬件应用。 生产和物流的每一个环节都围绕着BOM清单展开，每一个环节都只是一个碎片化的操作。 系统可自行智能比对计算，快速获取物料间隙数据、产线准备状态等信息。

4.实训平台功能设计

企业主要面临工艺优化、智能控制、生产调度、物料平衡、设备运维、质量检测、绩效考核等核心问题[2]。 智能制造物流管理实训平台致力于打造精益仓储和精益配送两大管理支柱，高效衔接生产管控计划，构建精益物流管理体系，保障生产，杜绝浪费，持续改进。 精益制造解决方案从业务设计层、应用控制层、设备控制层三个方面进行业务重构和流程优化，实现产线物流与生产信息同步。

实训平台涵盖企业管理、制造加工、仓储物流等功能智能制造系统，以提高产品生产质量和提升物流整体水平为目标，从仓储物流入手，有机结合ERP、MES、WMS等管理系统，整合企业管理与先进制造。 该平台不仅让学习者熟悉和掌握制造企业智能制造岗位“人、机、料、法、环、检”等技能要求，促进产教融合，为高校教师开展科研搭建平台。

一、训练平台整体架构

智能制造系统的特点是网络化、数字化、柔性化、精益化、敏捷化、可重构性等[3]。 虽然制造企业对各项单项技术的应用已经成熟，但在智能制造中的综合应用还处于探索阶段。 智能制造体系涵盖企业研发管理、精益制造管理、精益生产管理、数字化加工、结构化技术、库存管理、质量管理、全过程生产过程控制等功能。 如图1所示。

智能制造物流管理实训平台以智能制造过程中的生产线物流管理为切入点开展研究，以智能制造装备为依托，以精益制造MES、数字化流程平台为辅，以“智能制造制造、精益物流”，建立工厂和生产线，整条智能化管理生产线可独立完成从原材料到合格产品的整个制造过程，实现产品的小批量、多元化生产。 智能制造物流管理实训平台流程图如图2所示。

2.模块功能设计

（一）采购业务与供应商管理

①供应商管理：物料对应的供应商基本信息。 同一种物料可以有多个不同的供应商，也可以是同一个供应商提供不同的物料。 通过管理供应商信息、生命周期、供应质量等来优化供应商关系[4]。

②系统创新了引导式采购和零星采购功能，使采购流程简化和数字化，提高合规性和可控性，同时降低成本和风险。

(2) 物料储存及库存控制

①仓储管理：通过出入库业务、库存调拨、物料调拨、批次管理、库存盘点、质检管理、实时库存管理等功能，有效控制和跟踪智能制造物流和成本的全过程管理，实现完整的企业制造和物流信息化管理。

②系统具有独特的物料编码和条码管理系统，可以对企业库存物料进行分类管理，并提供相应的库存查询功能、出入库记录等功能，以及自定义打印表格等功能。

③具有库存预警功能。 当库存物料数量低于设定的下限或高于设定的下限时，系统会报警提示。

④具有定时报警功能。 当库存物料已过保质期或接近保质期时，系统会对物料进行报警。

⑤数据接口功能：具有与条码扫描器、条码打印机、RFID阅读器等接口功能，方便用户二次开发。 系统开放现有库存物料信息和数据库格式，提供只读功能，方便与其他应用管理软件共享库存信息。

(3) 生产与智能制造

① 通过人脸识别技术、自动传感技术、生产任务分解、数据分析对比等技术手段，对人、机、料、法、环、量六要素进行智能检测，完成智能控制。

②智能化生产管理，从物料入库、入库、完检、生产制造等环节，应用RFID电子标签、条码等智能硬件，实现生产过程跟踪管理、生产数据采集和自动流水线、智能检测、智能工具箱、共享智能料盒等。

(4) 智能筒仓

①智能料仓可与生产系统、配送系统集成，确保生产所需的各种原材料按时送达生产线的集合点，确保物料在生产过程中不短缺或过多堆积生产线旁边的存储区，从而实现柔性现代化和精益生产[5]。 系统与数字孪生视觉系统相连，在大屏幕电子显示屏上实时显示物料信息。

②智能仓库包括物料电子拣选仓库、RFID仓库、条码仓库和可视化智能仓库。

③电子拣选仓库主要包括物料、电子拣选料箱和电子拣选标签。

④ RFID仓库主要包括物料、RFID料箱、超高频电子标签和控制系统。

⑤条码仓主要包括物料、条码仓箱、条码标签。

⑥可视化智能物料仓主要包括物料、可视化智能料箱、智能控制系统。 可视化智能料仓，用于标准件管理，实时展示零件品种和数量。

(5) 数字孪生可视化系统

数字孪生视觉系统可实时监控智能筒仓内连续使用物料的信息流和数据流，将端到端的物料信息或产品生命周期数据整合到数字化主线中，便于管理者掌握生产供应链各环节的实时运行状态。

五、平台实际应用

智能制造物流管理实训平台以智能制造物流管理平台为载体，由智能制造管理软件、手持终端、条码打印机、RFID射频读写系统、电子标签、智能工具柜、智能筒仓、生产线等软硬件通过网络和软件管理系统，将生产线上的智能设备互联互通，实时采集并分析“人、机、料、法、环、测”数据，从而实现自动决策和生产精准执行订单的精益管理目标。 具体过程是：

操作人员根据工艺路线选择生产线（自动生产线或半自动或手动流水线）或配置生产线。 生产线配置完成后，系统根据人、机、料、法、环、测六大要素进行验证。 产线是否具备生产条件，环境是否符合生产要求，划分生产任务（工序、工艺步骤、实施步骤），通过AI人脸识别实现操作权限管理。 后台由系统处理，实现智能语音播报提示。 产品特性、产品结构、各种标准参数等数据，通过效果图视角和结构视角，制作产品分解图，上传装配视频，完成对生产线操作人员的指导和培训。 生产线操作人员根据视频指导完成产品生产。 终端摄像头捕捉成品形状，上传至系统并与标准品形状进行比对，实现过程智能检测。

在物料入库、入库、完整扫描、制造等环节，原材料入库应用RFID射频系统、电子标签拣选系统、手持终端系统等，通过物联网与WMS系统对接，完成接收和上架。 、配货、配货、配送、生产等环节的数据采集。 此外，系统还与AI人脸识别、自动输电线路、智能检测、智能工具箱、智能料仓等先进智能硬件对接互通。

通过平台的运营和使用，学习者应能达到以下专业技能标准：

(1)掌握生产线物流的概念，了解工业生产物流与商业流通物流的区别。

(2)搭建人机协同智能生产线物流环境，通过实际操作，智能推导人机协同下的生产物流仿真流程。 例如，生产者进入生产车间，刷脸确认身份信息，进入生产线工位，看到看板信息显示，包括湿度温度信息，装配原材料品名、规格、使用工具、力矩要求、装配要求等。

(3)对物料BOM清单的正确理解和准确运用。 按看板要求准确接收物料，按组装顺序生产产品。

(4)智能设备的安装、调试、维护。 智能监控屏可实时显示设备运行状态、工具数量增减、故障代码提示等。

（5）智能制造物流管理软件的操作和掌握。 包括订单处理、物料采购、备料、仓储、配送、生产、包装、仓储、供应链配送等。

(6)智能制造物流系统结构流程设计能力。 接到新产品生产任务后，根据成套原材料、生产线情况、产能、交货期等信息选择全自动或半自动生产线，并根据产品结构设计工艺流程.

(7)智能制造物流各环节的信息处理能力。 可实时处理智能筒仓、电子分拣入库、条码入库等数据信息，确保生产正常运行。

六，结论

智能制造是新时代助力传统制造企业转型升级、提质增效的必由之路。 智能制造物流管理实训平台是当代智能工厂和智能物流的一个缩影。 该平台的开发和应用适应了行业和社会发展的需要，可以弥补制造企业从业人员在先进制造技术方面的短板，也可以作为智能制造技能竞赛的平台。的企业员工。 ，不仅可以培养“两产融合”智能制造复合型人才，也可以为教师开展科学研究、服务地方经济发展提供创新条件。

参考：

[1] 许一社，罗建辉，李明贵． 智能制造单元系统集成应用实训平台的设计与实现[J]． 实验技术与管理, 2020(8): 227-232.

[2] 柴春雷，曹梅． 智能制造系统架构设计与发展路径研究[J]． 智能制造, 2021(3):41-43.

[3] 郑茂宽，明新国，李淼，何丽娜，李秀珍． 智能制造系统总体架构及发展趋势探讨[C]． 2013年先进智能制造技术发展研讨会论文集，2013(6):1-10.

[4] 徐鹏辉，金钟，耿孟伟． 智能制造系统中的智能仓库设计[J]． 现代制造技术与装备, 2019(7): 119-120

[5] 蒋大力，林平，胡瑞和． 面向智能制造的数字化仓库系统设计[J]. 包装工程, 2021(5): 255-260.

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