本文件规定了智能工厂的总则、智能设计、智能生产、智能物流、智能管理以及系统集成优化等内容。

　　下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；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。

　　在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理和服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时集智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。

　　包括市场需求调研阶段、产品开发阶段、产品设计阶段、产品的制造阶段，销售阶段和售后服务阶段等的全部时间的总称。

　　以设备为对象，追求设备综合效率，应用理论、方法，通过技术、经济、组织措施，对设备的物理运动和价值运动进行全过程管理。

　　智能工厂实现了多个数字化车间的统一管理与协同生产，将车间的各类生产数据进行采集、分析与决策，并整合设计信息与物流信息，再次传送到数字化车间，实现车间的精准、柔性、高效、节能的生产模式。其中数字化车间要求见GB/T37393—2019。

　　本文件主要涵盖了智能设计、智能生产、智能管理、智能物流、集成优化等可实现智能工厂的关键技术，其总体框架如图1所示。智能工厂建设、智能服务、安全等与智能工厂密切相关的技术要求不在本文件范围内。

　　数据在智能工厂的智能设计、生产、管理与物流环节中，承载工厂内各个层次之间、以及同一层次的各个功能模块和系统之间的信息。数据的交互通过连接各个功能模块的通信网络完成，其内容服从于智能工厂系统集成建设和运营的需要。数据的格式和内容定义遵从通信网络和执行层、资源层的各应用功能模块的协议。数据的一致性和连贯性将产品的智能设计、生产管理、物流、等环节组织成有机整体。智能工厂关键技术之间形成的数据流如图2所示。

　　a)数字化：数字化是智能工厂的基础。对工厂所有资产建立数字化描述和数字化模型，使所有资

　　产都可在整个生命周期中识别、交互、实施、验证和维护，同时能够实现数字化的产品开发和自动测试，以适应工厂内外部的不确定性（部门协调、客户需求、供应链变化等）。

　　b)网络化：在数字化的基础上，建有相互连接的计算机网络、数控设备网络、生产物联／物流网络

　　和工厂网络，从而实现所有资产数据在整个生命周期上价值流的自由流动，打通物理世界与网络世界的连接，实现基于网络的互联互通。

　　c)智能化：具有能够感知和存储外部信息的能力，即整个制造系统在各种辅助设备的帮助下可以

　　自动地监控生产流程，并能够及时捕捉到产品在整个生命周期中的各种状态信息，对信息进行分析、计算、比较、判断与联想，实现感知、执行与控制决策的闭环。

　　智能设计基于数字技术和智能技术，对产品和工艺进行设计，用数字模型和文档描述和传递设计输出。智能设计包括：

　　—产品的设计与仿真：产品的功能／性能定义、造型设计、功能设计、结构设计等；

　　—工艺的设计与仿真：制造工艺设计、检验检测工艺设计等；—试验设计与仿真：产品试验仿真、试验测试工艺设计等。

　　智能设计宜考虑与智能制造技术、智能制造装备、智能制造服务的协同，宜做到研发、设计、生产、服务协同一体化。智能设计的关键要素如下。

　　—数字设计：应从概念设计阶段开始就采用协同数字设计平台，利用参数化对象建模等工具，进行产品的造型设计、功能设计、结构设计、工艺设计等。应采用标准数据格式，输出基于开放标准的设计品，便于产品生命周期各阶段的数据交互，实现信息的高效利用，满足产品生命周期各阶段对信息的不同需求。

　　—虚拟设计：设计平台集成VR、AR等功能／工具，可实现沉浸式、交互式（如三维操作、语言指令、手势等）三维实体建模和装配建模，快速生成产品虚拟样机。进而还可在虚拟环境下进行产品虚拟样机的评审、优化、共享、应用培训，为虚拟制造创造条件。

　　—仿真优化：在产品设计、工艺设计、试验设计等设计各阶段，结合产品生命周期各阶段反馈的信息，基于包含精准造型、结构、功能／性能和数据的计算机虚拟模型，在协同数字设计平台上利用仿真优化工具，针对不同目标开展计算机仿真优化，确保或提升产品对设计需求的符合性，产品的可靠性、可制造性、经济性。确保产品的适应性、可扩充性。

　　—面向产品生命周期的设计：在设计阶段，应充分考虑产品制造、使用、服务、维修、退役等后续各阶段需求，实现产品设计的全局最优。在产品生命周期内，应采用同一计算机产品模型，各阶段发生的任何变更均应实时更新到同一计算机产品模型，以确保产品数据在产品全生命周期内的一致性和非冗余性。

　　—大数据分析／知识工程：采集产品生命周期各阶段的数据，建立产品大数据，形成并丰富知识工程，在大数据分析和知识工程支撑下，实现对需求（如市场需求、功能需求等）的快速智能分析、

　　对产品的精准设计和仿真优化，提供功能、性能、质量、可靠性与成本方面全局最优产品。智能设计示意图如图3所示。

　　应按ISO16792:2015开展产品数字设计，利用数字模型完整表达产品信息，并将其作为产品制造过程中的依据。数字模型中还宜包括用于生成、沟通和分析模型等的相关过程集，用以满足产品全生命周期管理的要求，实现产品功能设计、造型设计、结构设计、工艺设计、制造、检验检测、试验测试等的高度集成和数据一致。可参照GB/T26100—2010和GB/T36457—2018规定的建模方法及其技术要求，利用VR工具，建立产品虚拟样机，进而利用VR/AR工具，实现对虚拟样机的导航、浏览、评审和在线仿真优化

　　产品协同平台应支持在虚拟环境下对产品设计、产品制造／装配、产品应用等的仿真。

　　在产品设计和制造各个阶段，应提出针对性的优化目标，并确定优化变量、边界条件、优化策略等。产品协同平台应支持设计阶段对产品的工程分析（如产品空间结构、重量特性、运动、人机工效、能效等方面）和优化（如产品造形优化、机构优化、装配优化等），支持制造／装配阶段对产品的制造／装配工艺分析、评估和优化。

　　采用模块化设计，保持模块在功能及结构方面具有一定的独立性和完整性，考虑模块系列未来的扩展和向专用、变型产品的辐射，以满足不同需求和产品的升级。

　　性能定义应由总体性能、部件／组件性能到零件性能自上而下逐层分解，应先确定总体性能参数，再分解到部件、组件性能参数，直到分解到零件的性能参数。

　　结构设计应由总体布局、总体结构、部件结构到部件零件的自上而下、逐步细化，应先确定整体基本参数，然后是整体总布置、部件总布置，最后是零件设计。

　　工艺设计应由总体装配、部件装配、组件装配到零件制造逐层分解，应确定工艺分界面，逐级传递。6.2.1.5面向制造和装配的设计

　　在产品设计中，宜考虑现有制造和装配能力，保证产品具有良好的可制造性和可装配性。

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　　应以特征技术为手段，建立面向制造和装配的结构模型，在特征模型基础上建立设计流程，实现特征知识及工艺推理的集成，支持设计中的信息表达和智能决策。

　　应标准化、规范化设计流程、方法、产品定义、数据和知识，实现设计标准化和模型／工艺属性信息传递的定义。通过标准化、规范化的设计，实现产品生命周期内信息准确传递，提升设计效率。

　　在产品设计阶段宜考虑到产品全生命周期／全寿命历程的所有环节，应将所有相关因素在产品设计分阶段得到综合规划和优化。产品设计应以客户需求或／和技术推动为输入，设计产品的功能、性能、造型和结构，设计应覆盖产品的规划、设计、零件制造、装配、销售、运行、使用、维修保养、直到回收再用处置的全生命周期过程。

　　应将多学科数据和知识统一管理，实现边设计、边分析，设计、仿真、制造、试验的闭环。

　　考虑全生命周期的并行设计，宜考虑产品设计约束的同时引入后续相关过程约束，产品设计与其后续相关过程在同一时间框架内并行处理，对产品设计及其后续相关过程进行统一协调和管理。

　　基于知识的、统一模型的分布式异步、同步协同设计，应有效控制设计界面和接口，缩短产品设计周期，降低产品开发成本，提高个性化产品开发能力。

　　宜建立产品全生命周期的、全流程的、系列化的大数据和知识工程，包括材料、设计、仿真、制造、装配、检验检测、试验验证、使用维护、退役等数据和知识工程，以支持基于知识的智能设计。

　　除常规建模方法外（如几何建模），还可以特征技术（如管理特征、技术特征、材料特征、精度特征、形状特征、装配特征等）为手段，建立产品数字模型，在特征模型基础上建立设计流程，实现特征知识及推理的集成，支持设计中的信息表达和智能决策。

　　利用制造和装配数据和知识、产品全生命周期数据和知识，开展产品仿真优化和再设计，持续提升产品设计、可靠性、安全性、可制造性、可检测性，持续提升工艺设计、检验检测设计的成熟度，提升质量稳定性，降低成本。

　　根据客户需求的动态变化信息、产线制造、产品全生命周期反馈的实时动态数据，基于知识工程和可利用的技术能力，开展产品仿真优化和再设计，持续优化产品设计、工艺设计、试验设计，提升产品功能、性能、可靠性、制造性，降低成本。

　　智能生产是基于信息化、自动化、数据分析等技术和管理手段，实现柔性化、网络化、智能化、可预测、协同生产模式，对产品质量、成本、能效、交期等进行闭环、持续的优化提升。

　　—生产计划：计划仿真、多级计划协同、可视化排产、动态计划优化调度；—生产执行：生产准备、作业调度、协同生产；

　　—设备管理：设备状态监测、设备运行分析、设备运行维护、设备故障管理。智能生产示意图如图4所示。

　　应根据订单和项目要求制定生产计划，并监控计划完成状态以满足订单和项目的管理要求。

　　应根据订单和项目要求，形成多级计划并完成多级计划协同，应监控多级计划的过程反馈，形成数据闭环，根据生产反馈信息进行动态调整优化。多级计划示例如下：

　　应实现生产计划可视化，包括多级计划可视化、监控数据可视化、实时执行数据可视化、计划对比数据可视化，计划完成进度可视化等。

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