ICS  35.240 L 67 DB34 安 徽 省 地 方 标 准 DB 34/T 3052—2017 智能工厂和数字车间建设 实施指南 Construction of smart factory and digital workshop—Implementation guidance 文稿版次选择 2017 - 12 - 30 发布 安徽省质量技术监督局 2018 - 01 - 30 实施 发 布 DB34/T 3052—2017 前    言 本标准按照 GB/T 1.1-2009 给出的规则起草。 本标准由合肥市经济和信息化委员会提出。 本标准由安徽省经济和信息化委员会归口。 本标准起草单位：中国船级社质量认证公司安徽分公司、合肥市经济和信息化委员会、安徽省质量 和标准化研究院、中科院合肥技术创新工程院、安徽叉车集团有限责任公司、TCL 家用电器（合肥）有 限公司、安徽江淮专用汽车有限公司、合肥万顺信息科技有限公司、安徽智圣通信技术股份有限公司、 合肥昊邦信息科技有限公司。 本标准主要起草人：张春玉、黄学良、左平、陈艺虹、周召、张作清、李义福、戴继勇、彭辉、沈 辉、高鹏越、徐桂峰、章茂顺、杭永光、李斌、陈向前。 I DB34/T 3052—2017 引    言 推进智能制造，是实施《中国制造 2025》的重要战略举措。为加快安徽省智能制造发展，根据《中 国制造 2025 安徽篇》以及合肥市提出的 “万千百”创新工程，安徽省将智能工厂、数字车间作为两 化深度融合的主攻方向，以引导制造方式的变革，促进产业转型升级，提升产业核心竞争力。 为规范工业企业智能工厂、数字车间的建设，特制定《智能工厂和数字车间建设 实施指南》（以 下简称“本标准”）。 II DB34/T 3052—2017 智能工厂和数字车间建设 实施指南 1 范围 本标准提供了智能工厂、数字车间建设的实施建议。 本标准适用于智能工厂、数字车间建设的工业企业。 2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文 件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 19000 质量管理体系 基础和术语 GB/T 23000 信息化和工业化融合管理体系 基础和术语 GB/T 23020 工业企业信息化和工业化融合评估规范 3 术语和定义 GB/T 19000、GB/T 23000 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。 3.1 数字化生产线 digital production line 将数字化、自动化生产设备按照要求进行结合，按规定的程序或指令对生产过程进行操作或控制， 自动完成产品全部或部分制造过程，包括工业自动化软件、硬件和系统三大部分。 3.2 数字车间 digital workshop 在数字化生产线的基础上，以产品全生命周期数据为基础，通过实时获取制造装备状态、生产过程 控制数据以及质量控制数据等信息，并与信息系统有效集成，实现产品制造全过程透明化管理。 3.3 智能工厂 smart factory 信息化智能制造技术在工业企业应用的高级阶段。以生产产品或提供服务的企业为核心企业，核心 企业及其相关方之间高度协同工作和共享资源，通过对数字化工作流、信息流、物流和资金流的有效管 理，实现企业内外实体的共同目标和各自目标，构建一个全新的数字化规划、决策、执行智能制造体系， 推动智能制造生产模式的集成应用，继而实现核心企业全部业务流程一体化运作。 4 建设的原则和目标 1 DB34/T 3052—2017 4.1 建设原则 4.1.1 战略一致性 智能工厂、数字车间的建设应依据组织的发展战略实施，确保智能工厂、数字车间的建设与其战略 的一致性和协调性。 4.1.2 统筹规划，分步实施 智能工厂、数字车间的建设应统筹规划，实现资源共享，防止重复建设。智能工厂、数字车间的建 设是逐步推进的过程，组织应做好顶层设计，分阶段有效实施，通过阶段目标的实现，最终达到总体目 标的实现。 4.1.3 技术适用性 智能工厂、数字车间的建设应依据组织自身的需求，选择最合适的技术。同时，应考虑该项技术的 适用范围及外部接口等问题。 4.1.4 系统“扁平” 智能工厂、数字车间建设过程中，为避免产生 “信息孤岛”，组织应对相关信息系统进行优化、 整合，必要时淘汰不合适的系统。 4.2 建设目标 智能工厂、数字车间建设的最终目标是通过实现装备数字化、设计研发数字化、生产过程数字化、 经营管理数字化，对组织现有的各种资源进行整合、优化、提升，以提高组织的核心竞争力和综合效率。 5 领导作用 5.1 最高管理者 为确保智能工厂、数字车间得以有效的建设和实施，最高管理者应充分认识智能工厂、数字车间建 设的必要性和长期性，并应兼顾组织的长远发展和近期发展，进行科学决策。 最高管理者应为智能工厂、数字车间的建设提供必要的资源支持，资源宜包括： ——所需的财务、人力和其他资源； ——所需的技术资源； ——基础设施资源； ——信息资源； ——工作环境资源等； ——专业技能和培训的需求。 组织应对资源及其配置的充分性、适宜性和有效性进行定期评审，以确保其满足智能工厂、数字车 间建设的需要。 5.2 职责与协调沟通 5.2.1 职责与权限 组织应成立项目实施小组，并以任命书的形式指定项目负责人。 2 DB34/T 3052—2017 组织应对所有承担智能工厂、数字车间建设的部门及人员确定职责和权限，对于职责和权限的描述 宜通过以下形式： ——项目任务书； ——岗位描述。 5.2.2 协调与沟通 组织应明确智能工厂、数字车间建设过程中的沟通与协调的机制和方法，并保持畅通。在制定沟通 程序时，组织宜考虑以下因素： ——信息的接收者及其需求； ——方法和媒介； ——可利用的技术； ——组织的复杂性、结构和规模； ——工作场所有效沟通的障碍，如文化水平和语言上的障碍； ——法律法规及其他要求； ——沟通有效性的评估。 6 资源管理 6.1 总则 最高管理者应对智能工厂、数字车间建设所需资源的配置进行统筹策划和安排，使其充分、适宜。 组织应围绕智能工厂、数字车间的建设，识别、配置、维护、持续优化所需要的资金、人才、设备 设施等支持条件和资源，不同支持条件和资源之间应保证相互协调和匹配。 如需采用外部资源，组织应对其适宜性、充分性进行评估。 6.2 资金保障 组织应根据智能工厂、数字车间建设的阶段要求，对资金统筹管理并做出制度的安排，确保资金投 入的稳定性、持续性。在资金使用管理方面，组织应考虑如下因素： ——资金的预算及审批； ——资金的使用及跟踪； ——资金不足时的处理措施； ——资金未按期投入时的结转。 组织应建立应急机制，以有效控制资金管理过程中的风险。在制定应急机制时，宜考虑： ——潜在的风险及应对的措施； ——具有特定响应责任和作用的人员的职责和权限； ——与应急服务机构的接口和沟通； ——法律法规要求等。 6.3 人才保障 组织应根据智能工厂、数字车间建设的阶段要求，确定人力资源的需求并编制需求计划。该计划宜 包括： ——人员能力的要求； ——人员数量的要求； 3 DB34/T 3052—2017 ——人才获取的渠道和方法。 组织应对人员的能力进行评价，评价可以从学历、能力、经历以及经验等方面进行。 组织应依据智能工厂、数字车间建设的需要，及时调整相关岗位职责并明确技能要求，通过构建网 络化、平台化、柔性化、立体化的赋能机制，确保相关人员快速提升技能，满足岗位要求。 组织应依据智能工厂、数字车间建设的需要，确定是否雇用外部专家、技术人才等专业人员，如需 雇用，应对其能力进行确定及评价。 6.4 设备保障 组织应依据智能工厂、数字车间建设的要求，对设备设施的配置、升级、更新换代等方面进行统筹 部署，并对设备设施满足智能工厂、数字车间建设的充分性、适宜性和有效性进行持续的评价。 组织宜按全生命周期的管理要求对设备设施进行管理，包括购置、调试、使用、维护和报废过程， 确保安全可控。 如果组织所使用的设备设施需要外部供方提供，组织应对其能力进行确定及评价。 7 建设规划 7.1 总则 不同类型和功能的智能单机设备的互联互通组成数字生产线，不同的数字生产线间的互联互通是组 成数字车间基础，数字车间的互联互通是组成智能工厂的基础。这些单机智能设备、数字生产线、数字 车间、智能工厂可以动态地组合，以满足不断变化的需求。 智能工厂、数字车间顶层设计流程可参考图1：智能工厂、数字车间顶层设计流程。 4 DB34/T 3052—2017 企业战略 识别可持续发展竟争力的需求 智能工厂、数字车间需求分析 方针、目标分析 智能制造系统设计 智能管理系统设计 项目投资预算 项目可行性分析 项目实施计划 项目评审 否 同意 是 顶层设计方案 图1 7.2 智能工厂、数字车间顶层设计流程 总体规划 组织应编制智能工厂、数字车间建设的顶层设计方案。在编制顶层设计方案时，宜包括以下内容： 5 DB34/T 3052—2017 ——组织的基本情况及战略定位； ——组织的战略目标及核心经济指标； ——组织智能化、数字化发展的总体思路； ——智能工厂、数字车间的总体布局； ——智能工厂、数字车间建设的架构。 7.3 规划设计 7.3.1 模型建立 组织应对智能工厂、数字车间建立参考模型，在建立参考模型时宜从纵向集成、横向集成及产品全 生命周期的端到端集成三个方面进行考虑。 横向集成宜从客户需求、产品设计、工艺设计、物料采购、生产制造、物流、售后服务等方面进行 考虑。 纵向集成宜从企业设备层、控制层、管理层三个层面进行考虑，包括组织内部的设备与控制层、制 造执行层、经营管理层、经营决策层。 产品全生命周期端到端的集成，宜从信息物理系统（CPS）角度进行分析，包括感知执行、适配控 制、网络传输、认知决策和服务平台。 模型建立可参考图2：智能工厂的总体框架图，数字车间的建设可根据具体情况进行部署。 云计算 大数据 全面预算 智能 决策 绩效管理 知识库 外部信息 商业数据 协同设计平台 客 户 、 供 应 商 、 合 作 伙 伴 企 业 信 息 门 户 智能 设计 数字化样机 CAD/CAE/CAM/CAPP 模拟仿真 产品 智能 信 息 安 全 产品生命周期管理/设计知识库/工艺知识库 供应商关系管理 企业资源计划 智能 优化 智能 经营 客户关系管理 供应链与优化 制造执行系统MES/智能调度 智能 生产 智能装备