培训时间:

数字化工厂技术与智能化制造实践

  培训讲师:Eric Zhang

  时间地点:
2022年06月19-20日 上海
2022年08月20-21日 上海
2022年11月19-20日 上海

  培训费用:7980

  赠送积分:7980

    服务电话:010-82593357

数字化工厂技术与智能化制造实践详细内容

时间:2022年6月19-20日、8月20-21日、11月19-20日上海
费用:7980元/人(含培训费、资料费、午餐、税费等)

 


课程目标:
帮助客户了解工业4.0场景下,工厂如何推行、实施数字化,如何基于工厂数字化技术,实现工厂智能制造,数字化工厂技术有广义与狭义之分。

1.   工业4.0主要内容及其对未来工厂的引领。

2.   工厂数字化主要内容及贯彻产品生命周期的数字化工厂构建方法。

3.   工业物联网主要模块及技术。

4.   智能制造主要模块与成熟技术。

5.   工厂如何走向数字化、智能化。

6.   工厂数字化是智能化的基础,工业物联是沟通工厂内外信息交互的路径,工厂数字化,物联化是未来智能制造的必由之路。

培训特点: 以众多实际案例诠释数字化工厂技术,推行和实施数字化工厂步骤、基于工厂数字化的智能制造主体模块和应用场景,帮助学员深入掌握数字化工厂、基于数字化工厂的智能制造核心技术、关键步骤及整体实施框架。

参加人员:工厂总经理,生产总监,工程总监,产品开发总监,质量总监,生产、工程经理等。

课程大纲:

第一单元:数字化工厂与智能制造概述

²  制造业的变迁-传统制造业面临的困境

²  工厂运营管理内容与数字化工厂需求

²  传统制造业中数字与数据的特点

²  广义数字化工厂与狭义数字化工厂定义

²  数字化工厂的含义

²  数字化工厂出现背景

²  基于数字化转型的工厂管理转型

²  未来数字化工厂运营

²  智能制造核心模块

²  工业4.0核心与数字化工厂技术

²  工厂数字化与智能制造

²  六、案例研讨
智能制造五大核心技术

第二单元:数字化工厂功能及核心技术

²  数字化工厂的主体功能

u  提高企业盈利能力

u  提高工厂规划质量

u  缩短产品开发及投产时间

u  工厂各级沟通透明化

u  规划过程标准化

²  数字化工厂的五大核心系统

²  狭义数字化工厂的核心技术

u  产品设计环节-三维建模

u  生产规划环节-工艺仿真

²  广义数字化工厂包含:

u  数字化技术用于产品设计-三维建模

u  数字化技术用于生产规划-数字孪生

u  数字化技术用于生产运营-数据采集

分析与应用-生产决策、工艺参数拟合

²  数字化工厂技术应用:

u  全面制造过程管理

u  数字化工厂技术应用的工作流程

Ø  产品数模用于工艺审查、公差分析

Ø  从设备、工装、产线获取制造资源数据

Ø  生产工艺规划:导入工艺部门已有数据,进行规划模型协同设计

Ø  生产工艺验证:工厂布局与物流规划仿真、线体平衡、动态装配、工时分析、人机工程仿真、机器人仿真等

Ø  客户化输出:通过系统集成与客户化开发(工业4.0中的端到端集成),输出采购、生产、发运信息

²  数字化工厂技术(仿真)应用模块及案例:

u  产品设计-三维建模与仿真案例

u  产品设计-增材制造案例

u  生产规划: 数字化仿真技术

Ø  布局设计仿真案例

Ø  物流规划仿真案例

Ø  生产线设计仿真案例

Ø  机器人复杂运动仿真案例

案例:数字化工厂技术在汽车总装线设计应用

²  数字化工厂技术-数字孪生技术:

u  规划模型与解释模型

u  数字孪生技术

u  数字孪生与规划、解释模型的关系

u  数字孪生技术在生产规划环节应用

Ø  数字孪生在生产流程规划中应用案例

Ø  数字孪生在生产流程调整中应用案例

Ø  数字孪生在工位设计中的应用

 

u  数字孪生技术在生产运营环节应用

Ø  数字孪生在生产运营过程中的应用

Ø  生产过程虚拟现实制造

Ø  数字孪生在风电站运行中的应用

案例1: 工厂布局设计仿真案例

案例2: 工厂物流规划仿真案例

案例3: 产量与人力资源需求仿真

第三单元:工厂数字化转型与准备

²  数字化转型的客观趋势

²  企业数字化转型要素与管理角色变化

²  企业数字化模块

²  智能化、数字化工厂运营管理特点

第四单元:工厂数字化转型与实施

²  数字化转型模式

²  数字化技术支撑智能制造

²  工业数据采集与分析

u  工业数据的价值

u  工业数据类型

u  为什么要采集工业数据

u  采集何种类型工业数据

Ø   协议数据采集

Ø   传感数据采集

u  如何采集数据

Ø   设备控制器数据采集

Ø   OPC协议数据采集

第五单元:数据传输与处理-IOT

²  物联网简介

²  物联网工作步骤

²  物联网六层架构

u  感知层介绍

Ø  静态信息采集-RFID,QR Code

Ø  动态信息采集-传感数据采集

u  传输层介绍

Ø  核心网与接入网

Ø  接入网:NB-IOT,LORA等

u  应用层

Ø  智能物流

Ø  智能制造

²  工业互联网的规划与实施

u  感知层设计规划

u  传输层设计规划

u  标准层设计规划

u  数据层设计规划

u  支撑平台层设计规划

u  应用层设计规划

第六单元 数字化工厂核心系统-MES系统

²  MRP(Manufacture Resource Plan)

u  MRP运作逻辑

u  MRP对生产的管控缺陷

²  MES(Manu. Execution System)

u  MES包含的业务运作模块

u  MES软件提供商

u  MES弥补MRP对生产管控不足

²  MES系统-订单管理模块

u  订单管理模块功能

u  订单管理模块操作界面

²  MES系统-计划排程模块

u  提高排程效率

u  提升排程准确性

u  实时反馈计划执行情况

u  计划排程模块工作流程

u  计划排程方法-甘特图

²  MES系统-设备管理模块

u  设备管理模块操作界面

u  设备管理模块功能

Ø 监控设备状态

Ø 采集设备数据,计算OEE

Ø 记录设备运行状况,追溯故障原因

Ø 建立设备维护日历,并提醒

Ø 设备状态可视化、数据化

²  MES系统-资源管理模块

u  资源管理模块操作界面

u  资源管理模块功能

Ø 资源清单管理

Ø 资源状态管理

²  MES系统-质量管理模块

u  质量管理模块功能-SPC

u  质量管理模块用于批次质量管理

案例:某企业MES系统介绍(视频)

第七单元:基于数字化工厂的智能制造实践

²  数字化工厂的外延(广义)

u   生产运行实时数据

u   设备运行实时数据

u   质量实时数据

u   能耗实时数据

u   工厂其它运营数据

u   工厂实时运营数据供管理者分析与
决策(实现完全智能制造前)

²  数字化工厂与智能制造关系

u  工厂数字化是智能制造基础

u  工厂数字化是智能制造的技术之一

²  数字化转型的工厂管理转型

²  未来数字化工厂运营

²  智能制造核心模块

u 当前生产制造中的痛点分析

u 智能制造解决方案汇总

u 智能制造应用模块框架-计划协同

u 智能制造中的广义数字化工厂

u 智能制造案例-生产高度定制化产品

Ø 产品识别-系统选择/QR/RFID等

Ø 加工制造程序导入各制造工位

Ø 实施智能化加工装配过程

u   智能制造案例-设备预测性维护

u   智能制造案例-设备远程控制维护

u   智能制造案例-智能环境检测

u   智能制造案例-智能装配生产线

Ø  产品扫码绑定,以选取装配程序

Ø  产品装配可视化指导

Ø  产品制造工艺参数监控

Ø  装配过程智能防错

Ø  产品过程质量控制SPC

Ø  成品智能化检测-智能相机

案例:产品装配智能化生产线

案例:产品智能化检测线

u   智能制造案例-智能焊接生产线

Ø  机器人夹取程序-智能相机与点云

Ø  智能相机基于料件位置的深度学习

Ø  机器人动作配合仿真

Ø  机器人与焊接机台配合

Ø  机器人操作连锁

案例:智能化焊接示范生产线

Ø  智能制造案例-智能产品测试线
测试工站调度AGV取待测产品

Ø  最大化利用测试产能

Ø  减少测试夹具换型

Ø  测试数据直接传送维修工站

案例:产品测试站智能调度系统

u   智能制造-数字化工艺参数拟合

Ø  通过专家知识库,设定工艺参数

Ø  通过数字化拟合获取最佳工艺参数

Ø  通过数字孪生技术对比实际工艺参数

与拟合的最佳工艺参数,再次修正工

艺参数。

u   智能制造-工艺参数管理

Ø  设定工艺参数如何随订单下达至设备

Ø  实际工艺参数如何上传给MES系统

²  人工智能与智能制造

u  人工智能的种类

Ø  弱人工智能

Ø  强人工智能

Ø  超人工智能

u   人工智能的特点

Ø  超强存储能力

Ø  超前计算能力

第八单元:智能化设备及互联

²  设备智能化相关模块

²  设备智能化

²  设备互联

²  设备状态监控与OEE

²  设备远程维护

²  设备预测性维护

第九单元:数字化工厂应用案例

²  大数据分析与应用

²  大数据开发运营流程

u  数据采集

u  数据分类

u  数据存储

u  数据清洗

u  数据呈现和应用

²  大数据分析方法与要点

u  数据统计分析

u  数据预测性分析

u  数据可视化分析

²  大数据驱动与创新服务

²  大数据开发价值及发展趋势

²  工业数据采集与分析

u  工业数据采集

u  工业数据如何使用

讲师介绍:培训讲师:Eric Zhang
毕业于国内知名大学,后赴德国学习,获得ULM大学工业工程学硕士学位, 进入德国Mannasman公司实践,并接受其严格的专业培训。同时张先生是东华大学管理学硕士,其先后在财富500强的两家美资、多家德资企业工作,历任生产经理、物料部经理、厂长、公司总经理等重要职务。
作为生产经理,张先生参与了德资公司在上海的筹建、开业和发展,对公司从开始到正常运作有完整的经验和体会;作为物料经理,张先生主要负责公司的采购、物流、仓储、公司运作计划及供应商的评估等工作,直接参与MRPII的推行、DFT的生产管理和先进外资企业的管理模式和中国国情的融和;
作为厂长,张先生协调生产部门、物料部门及质量控制,计划等部门之间的各种问题,全面负责公司的每日生产运作,提高生产效率。在生产领域积累了丰富的经验,就质量控制和生产率的提高而言,张先生仅用1年的时间,将整个产品流程的累积一次通过率从50%提高到了80%,生产效率提高了近50%。在改善的过程中,大量运用6Sigma的工具对流程进行改善;
张先生曾为近500多家国内外知名企业进行生产及相关技能的培训,其中有奔驰汽车、大众汽车、上海柴油机、东风汽车、联合汽车电子、常牵庞巴迪、卡斯马汽车系统、江铃底盘、厚浦汽车零件、爱思恩梯大宇汽车部件、贝卡尔特、韩泰轮胎、富维江森汽车饰件、通领汽车饰件、奥托立夫、李尔汽车系统、斯丹德汽车系统、恒隆汽车系统、耀皮汽车玻璃、威克迈龙川汽车发动机、库博建大轮胎、威孚汽车柴油系统、英提尔汽车饰件、长安铃木汽车、宝适汽车部件、美莱克轨道车辆技术、双林汽车部件、博西华、宝钢集团、上汽集团、阿尔卡特、博世、西门子、霍尼韦尔、考斯特、威卡自动化、延峰伟世通、大众离合器、ZF、华阳-科士达、不二制油、天合电子元件、唐纳森、梅特勒-托利多、日立半导体、上饶光电、武汉蒂森克虏伯、赫比电子、飞利浦注塑、恩欧凯、先灵葆雅、紫江集团、卜内门、芬欧汇川纸业、上海烟草包装、吉利德、奥特斯(中国)、亨斯迈聚氨酯等知名企业,并受到公司的好评。

 


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