數字化車間/智能工廠評估規范

ICS 35.240.50 CCS L 70 3302 浙 江 省 寧 波 市 地 方 標 準 DB3302/T 1122—2021 數字化車間/智能工廠評估規范 Specification for digital workshop/intelligent factory evaluation 2021 - 09 - 22 發布 2021 - 10 - 22 實施 寧波市市場監督管理局 發 布 DB3302/T 1122—2021 前 言 本文件按照GB/T 1.1—2020《標準化工作導則 第1部分：標準化文件的結構和起草規則》的規定 起草。 本文件由寧波市經濟和信息化局提出。 本文件由寧波市經濟和信息化局歸口。 本文件起草單位：寧波弘訊工程咨詢有限公司、寧波市標準化研究院、寧波市智能制造協會。 本文件主要起草人：王剛、余盛兵、胡一俊、繆林、周軍。 I DB3302/T 1122—2021 數字化車間/智能工廠評估規范 1 范圍 本文件規定了數字化車間/智能工廠評估的的指標構建原則、指標體系、指標說明和評價方法。 本文件適用于數字化車間/智能工廠的現狀水平評價及建設指導。 2 規范性引用文件 下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件， 僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本 文件。 GB/T 37413-2019 數字化車間 術語和定義 3 術語和定義 GB/T 37413-2019 界定的術語和定義適用于本文件。 4 指標構建原則 4.1 科學性 體現數字化車間/智能工廠核心內涵和特征，反映現狀發展水平和持續改進方向。 4.2 實用性 立足工業實踐，評價企業新一代信息技術在數字化車間/智能工廠融合的能力與水平。 4.3 系統性 綜合考慮數字化車間/智能工廠宏觀、微觀狀況，系統評價其核心要素、基礎能力與績效水平。 4.4 可操作性 數據易于采集、統計和分析，客觀反映數字化車間/智能工廠現狀水平。 4.5 先進性 追蹤新技術發展，體現數字化車間/智能工廠最新使能技術。 5 指標體系 5.1 總體框架 1 DB3302/T 1122—2021 數字化車間/智能工廠評估指標是以數據互聯互通為核心，包含設計、生產裝備、生產過程、倉儲 物流、運營以及能源環境、安全等各業務環節，并體現綜合績效。數字化車間/智能工廠指標體系總體 框架見圖1。 圖1 數字化車間/智能工廠指標體系總體框架圖 5.2 評估指標分類 根據數字化車間/智能工廠制造型式不同，分為離散型制造評估指標體系、流程型制造評估指標體 系。 5.3 評估指標框架 5.3.1 離散型制造 離散型制造數字化車間/智能工廠評估指標體系由設計數字化、裝備數字化、生產管理數字化、倉 儲物流數字化、運營管理數字化、能源環境管理數字化、數據互聯互通、安全管理數字化、綜合績效構 成，見圖2。 離散制造數字化車間/智能工廠 設計 數字化 車 間/ 工 廠 設 計 產 品 及 工 藝 設 計 裝備 數字化 研 發 管 理 智 能 裝 備 應 用 設 備 數 控 化 率 生產管理 數字化 數 據 采 集 與 可 視 化 生 產 管 控 計 劃 與 調 度 質 量 控 制 倉儲物流 數字化 設 備 管 理 倉 庫 管 理 物 料 配 送 運營管理 數字化 客 戶 管 理 采 購 管 理 行 政 管 理 能源環境管理 數字化 能 源 管 理 環 保 設 施 車 間 環 境 數據 互聯互通 工 廠 通 信 網 絡 軟 件 集 成 與 數 據 互 通 工 業 互 聯 網 平 臺 安全管理 數字化 安 全 生 產 數 據 安 全 及 規 范 性 綜合 績效 綜 合 效 益 示 范 推 廣 圖2 離散型數字化車間/智能工廠評估指標體系 5.3.2 流程型制造 2 DB3302/T 1122—2021 流程型制造數字化車間/智能工廠評估指標體系由設計數字化、過程自動化、生產管理數字化、倉 儲物流數字化、運營管理數字化、能源環境管理數字化、數據互聯互通、安全管理數字化、綜合績效構 成，見圖3。 流程制造數字化車間/智能工廠 設計 數字化 車 間/ 工 廠 設 計 過程 自動化 自 動 控 制 水 平 生產管理 數字化 工 藝 數 據 自 動 采 集 生 產 管 控 質 量 控 制 設 備 管 理 倉儲物流 數字化 倉 庫 管 理 物 料 配 送 運營管理 數字化 客 戶 管 理 采 購 管 理 行 政 管 理 能源環境管理 數字化 能 源 管 理 環 保 設 施 車 間 環 境 數據 互聯互通 工 廠 通 信 網 絡 軟 件 集 成 與 數 據 互 通 工 業 互 聯 網 平 臺 安全管理 數字化 安 全 生 產 數 據 安 全 及 規 范 性 綜合 績效 綜 合 效 益 示 范 推 廣 圖3 流程型數字化車間/智能工廠評估指標體系 6 指標說明 6.1 離散型制造 離散型制造數字化車間/智能工廠評估指標說明見表1。 表1 離散型制造數字化車間/智能工廠評估指標及說明 一級指標 二級指標 指標說明 采用計算機輔助設計（CAD），仿真分析，數字孿生技術對車間/工廠進行總體規劃、 車間/工廠設計 產線布局、工藝流程、制造過程、倉儲物流進行設計以及仿真優化，實現規劃、生產、 運營全流程的數字化管理。 設計數字化 產品及工藝設 計 研發管理 采用計算機輔助設計（CAD）和計算機輔助工藝過程設計（CAPP）技術實現產品設計 和工藝設計數字化，采用仿真分析軟件或數字孿生技術對產品設計與工藝設計進行仿 真分析與優化。 建立產品數據管理（PDM）、產品全生命周期管理（PLM）或其他具有研發過程和管理 功能的軟件系統，實現產品研發管理數字化。 應用高檔數控機床與工業機器人、增材制造裝備、智能傳感與控制裝備、智能檢測與 智能裝備 裝配裝備、智能物流與倉儲裝備、智能加工單元等 6 大類智能裝備，應用具有計算機 應用 視聽覺、特征識別、新型人機交互等人工智能技術的高端智能裝備，在產品質量改進 與缺陷檢測、生產工藝過程優化、故障預測與診斷等關鍵環節應用智能技術的產線。 裝備數字 化 數據采集與可 視化 設備數控化率 建立生產過程的數據采集與監視控制（SCADA）系統，實現設備及工藝狀態、生產進 度、現場管控、質量檢驗、物料傳送、生產人員考勤等數據自動采集，并實現可視化 管理。 關鍵裝備數控化率達到 70％以上。 3 DB3302/T 1122—2021 表1 離散型制造數字化車間/智能工廠評估指標及說明（續） 一級指標 二級指標 指標說明 建立制造執行系統（MES）或制造運營管理（MOM）系統，實現生產計劃、制造數據、 生產管控 現場管理、車間資源（模具、刀具、工裝夾具等）、人員績效等管理功能；建立企業 資源計劃（ERP）系統，實現對訂單、物料（產品）、財務等業務流程的閉環管理。 計劃與調度 生產管理數 字化 建立高級計劃與排產系統（APS），實現柔性生產，適應多品種、小批量的訂單需求。 在建立 SCADA 系統基礎上，通過條形碼、二維碼、RFID 等識別技術，實現產品數據的 質量控制 實時采集與跟蹤；或建立企業標識解析體系，接入標識解析二級平臺，實現產品質量 生命周期全過程追溯。 在設備數據采集的基礎上，建立設備故障知識庫，并通過計算機建模、虛擬現實等數 設備管理 字孿生技術對設備運行狀態在線監控，實現設備狀態異常預警、遠程診斷和運行優化 以及設備的預測性維護與保養。 建立倉庫管理系統（WMS），并基于條形碼、二維碼、RFID 等識別技術，實現入庫、 倉儲物流數 倉庫管理 出庫、在庫、盤點管理和生產制造現場物流與物料的精準管控，以及與 MES、ERP 等 系統實現集成。 字化 物料配送 客戶管理 能夠基于生產線實際生產情況拉動物料配送，實現與自動引導運輸車（AGV）等自動 化物流系統的無縫集成。 建有客戶關系管理（CRM）系統或利用 ERP 系統，實現客戶管理的信息化，并對銷售 數據進行挖掘分析及時調整市場戰略。 建有供應商管理（SRM）系統或利用 ERP 系統，實現對供應商的評估、考核、詢價、 運營管理 數字化 采購管理 招標、競價等全生命周期管理以及與其他業務系統的集成應用；或建有供應鏈管理 （SCM）系統，實現對供應、需求、原材料采購、市場、生產、庫存、訂單、分銷發 貨等全過程的信息化管理。 行政管理 建有資產管理、人力資源數字化管理（eHR）、業務流程管理（BPM）等軟件系統，并 與 ERP、MES 等系統實現數據互聯互通。 建立能源管理系統（EMS）或利用 MES 系統，對主要耗能設備實現能源消耗實時監控； 能源環境管理 數字化 能源管理 建立產耗預測模型，水、電、氣（汽）、煤、油以及物料等消耗實現實時監控、自動 分析，實現能源資源的優化調度、平衡預測和有效管理。 環保設施 全面采集環保數據，實時監控及報警，實現數據分析并優化運行。 車間環境 實時采集環境參數，實現工廠/車間環境的監測與管理。 工廠通信 采用現場總線、工業以太網以及 5G 等網絡技術建立通信網絡架構，包括計算機網絡、 網絡 數據 軟件集成與 互聯互通 數據互通 工業互聯網 平臺 機器設備網絡、生產物聯/物流網絡等。 利用工廠通信網絡，實現設計、工藝、制造、倉儲物流、運營、能源、環境等各環節 之間，以及各關鍵信息化管理系統之間的數據互聯互通與集成。 建立企業級工業互聯網平臺或統一數據平臺，采用數據資源開展數據深度分析與利 用，并將數據用于生產、銷售等業務流程的優化和輔助決策。 4 DB3302/T 1122—2021 表1 離散型制造數字化車間/智能工廠評估指標及說明（續） 一級指標 二級指標 指標說明 數據安全及 建立工業信息安全管理制度，構建具備網絡防護、應急響應等數據安全保障能力的數 規范性 安全管理 數字化 據存儲與網絡防護技術體系，并按照相關標準、規范進行設計和施工。 安全生產 綜合效益 綜合績效 開展安全風險感知或預警，實現生產過程中人、機、物、過程、環境、信息等要素的 智能化管控。 生產效率提高 20％以上，運營成本降低 10％以上，產品研制周期縮短 30％以上，產 品不良品率降低 10％以上，能源利用率提高 10％以上等各類提質增效指標效果顯著。 形成一批具有自主知識產權的核心成果，以及可復制、可推廣的智能制造新模式（包 示范推廣 括但不限于個性化定制、網絡化協同、服務化延伸、共享制造等）和經驗做法，示范 帶動效應明顯。 6.2 流程型制造 流程型制造數字化車間/智能工廠評估指標說明見表2。 表2 流程型制造數字化車間/智能工廠評估指標及說明 一級指標 設計數字化 二級指標 車間/工廠 設計 指標說明 采用計算機輔助設計（CAD），仿真分析，數字孿生技術對車間/工廠進行總體規劃、 產線布局、工藝流程、制造過程、倉儲物流進行設計以及仿真優化，實現規劃、生產、 運營全流程的數字化管理。 工廠自控投用率達到 90％以上，關鍵生產環節實現基于模型的先進控制和在線優化， 過程自動化 自動控制 實現對物流、能流、物性的全流程監控；應用具有計算機視聽覺、特征識別、新型人 水平 機交互等人工智能技術的高端智能裝備，在產品質量改進與缺陷檢測、生產工藝過程 優化、故障預測與診斷等關鍵環節應用智能技術的產線。 工藝數據自 動采集 建立生產過程的數據采集與監視控制（SCADA）系統，生產工藝數據自動數采率達到 90％以上，并實現數據的可視化管理。 建立制造執行系統（MES）或制造運營管理（MOM）系統，實現生產計劃與調度、制造 生產管控 數據、現場管理、人員績效等管理功能；建立企業資源計劃（ERP）系統，實現對訂 單、物料（產品）、財務等業務流程的閉環管理。 生產管理 數字化 質量控制 采用在線分析、智能傳感器（變送器）、軟測量等設備或技術，實現原料、關鍵工藝 質量參數和成品檢測數據的采集和集成利用以及質量風險預警。 在設備數據采集的基礎上，建立設備故障知識庫，并通過計算機建模、虛擬現實等數 設備管理 字孿生技術對設備運行狀態在線監控，實現設備狀態異常預警、遠程診斷和運行優化 以及設備的預測性維護與保養。 建立倉庫管理系統（WMS），并基于條形碼、二維碼、RFID 等識別技術，實現入庫、 倉儲物流 倉儲管理 出庫、在庫、盤點管理和生產制造現場物流與物料的精準管控，以及與 MES、ERP 等系統實現集成。 數字化 物料配送 能夠基于生產線實際生產情況拉動物料配送，實現生產和倉庫物流系統的無縫集成。 5 DB3302/T 1122—2021 表2 流程型制造數字化車間/智能工廠評估指標及說明（續） 一級指標 二級指標 客戶管理 指標說明 建有客戶關系管理（CRM）系統或利用 ERP 系統，實現客戶管理的信息化，并對銷售 數據進行挖掘分析及時調整市場戰略。 建有供應商管理（SRM）系統或利用 ERP 系統，實現對供應商的評估、考核、詢價、 運營管理 數字化 采購管理 招標、競價等全生命周期管理以及與其他業務系統的集成應用；或建有供應鏈管理 （SCM）系統，實現對供應、需求、原材料采購、市場、生產、庫存、訂單、分銷發 貨等全過程的信息化管理。 行政管理 建有資產管理、人力資源數字化管理（eHR）、業務流程管理（BPM）等軟件系統，并 與 ERP、MES 等系統實現數據互聯互通。 建立能源管理系統（EMS）或利用 MES 系統，對主要耗能設備實現能源消耗實時監控； 能源環境管理 數字化 能源管理 分析，實現能源資源的優化調度、平衡預測和有效管理。 環保設施 全面采集環保數據，實時監控及報警，實現數據分析并優化運行。 車間環境 實時采集環境參數，實現工廠/車間環境的監測與管理。 工廠通信 采用現場總線、工業以太網以及 5G 等網絡技術建立通信網絡架構，包括計算機網絡、 網絡 數據 軟件集成與 互聯互通 數據互通 工業互聯網 平臺 數據安全及 安全管理 數字化 建立產耗預測模型，水、電、氣（汽）、煤、油以及物料等消耗實現實時監控、自動 規范性 安全生產 綜合效益 綜合績效 機器設備網絡、生產物聯/物流網絡等。 利用工廠通信網絡，實現設計、工藝、制造、倉儲物流、運營、能源、環境等各環節 之間，以及各關鍵信息化管理系統之間的數據互聯互通與集成。 建立企業級工業互聯網平臺或統一數據平臺，采用數據資源開展數據深度分析與利 用，并將數據用于生產、銷售等業務流程的優化和輔助決策。 建立工業信息安全管理制度，構建具備網絡防護、應急響應等數據安全保障能力的數 據存儲與網絡防護技術體系，并按照相關標準、規范進行設計和施工。 開展安全風險感知或預警，實現生產過程中人、機、物、過程、環境、信息等要素的 智能化管控。 生產效率提高 20％以上，運營成本降低 10％以上，產品不良品率降低 10％以上，能 源利用率提高 10％以上等各類提質增效指標效果顯著。 形成一批具有自主知識產權的核心成果，以及可復制、可推廣的智能制造新模式（包 示范推廣 括但不限于個性化定制、網絡化協同、服務化延伸、共享制造等）和經驗做法，示范 帶動效應明顯。 7 評價方法 7.1 權重賦值 評價指標的權重賦值采用層次分析法（見附錄A），指標權重見附錄A中表A.3、表A.4。 7.2 綜合得分計算 企業現狀水平綜合得分按公式(1)計算。 ?? = ∑(???? × ???? ) ········································································· (1) 6 DB3302/T 1122—2021 式中： E——數字化車間/智能工廠現狀水平綜合得分； Pi——對第 i 項二級級指標的評分分值； Ii——第 i 項指標的權重。 7.3 等級劃分 數字化車間/智能工廠現狀水平劃分為： a) 60 分 ≤ E ＜ 70 分：企業水平處于基礎級； b) 70 分 ≤ E ＜ 80 分：企業水平處于提升級； c) E ≥ 80 分：企業水平處于引領級。 7 DB3302/T 1122—2021 A A 附 錄 A （資料性） 指標權重賦值 A.1 層次分析法 A.1.1 建立模型 根據數字化車間/智能工廠評價指標框架，建立遞階層次結構模型。 A.1.2 構造判斷矩陣 根據評價遞階層次結構模型，構造n×n階判斷矩陣。 ??11 ??=[ ? ????1 ??12 ? ??1?? ? ? ] ????2 ? ?????? 對同一層次指標進行兩兩比較得到量化的判斷矩陣，引入1～9的標度（見表A.1）。 表A.1 （1～9）標度值 標度?????? 定義 1 i 因素與 j 因素同等重要 3 i 因素比 j 因素略重要 5 i 因素比 j 因素較重要 7 i 因素比 j 因素非常重要 9 i 因素比 j 因素絕對重要 2，4，6，8 為以上判斷之間的中間狀態對應的標度值 倒數 若 i 因素與 j 因素比較，得到判斷值為?????? =1/?????? ，?????? =1 A.1.3 計算特征值與特征向量 采用和積法計算特征值的近似值。 a) 將判斷矩陣 A 按列歸一化（即列元素之和為 1）：Bij = Aij / ΣAij。 b) 將歸一化的矩陣按行求和：Ci = Σ Bij，i = 1，2，3….n。 c) 將 Ci 歸一化：得到特征向量 W =（w1，w2，…wn）T，Wi = Ci / ΣCi。 d) 1 求特征向量 W 對應的最大特征值：???????? = ?? ∑????=1 (????) ?? ???? 。 A.1.4 一致性檢驗指標 計算出判斷矩陣的最大特征值 λmax 后，需對層次單排序進行一致性檢驗。 a) 計算判斷矩陣的一致性指標 CI =（λmax - n）/（n -1）； b) 判斷矩陣的平均隨機一致性指標 RI（取值見表 A.2）。 表A.2 不同階數 RI 的值 n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 RI 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 8 DB3302/T 1122—2021 當 n ＞ 2 時，計算判斷矩陣的隨機一致性比值 CR = CI / RI 。當 CR ≤ 0.1 時，認為判斷矩陣有滿 意的一致性。反之，則調整判斷矩陣，再行分析。 A.2 指標權重 A.2.1 離散型制造 離散型制造數字化車間/智能工廠評估指標權重見表 A.3。 表 A.3 離散型數字化車間/智能工廠評估指標權重 一級指標 設計數字化 裝備數字化 生產管理數字化 倉儲物流數字化 運營管理數字化 能源環境管理數字化 數據互聯互通 一級指標權重 0.08 0.16 0.22 0.08 0.10 0.06 0.20 安全管理數字化 0.05 綜合績效 0.05 二級指標 二級指標分值 車間/工廠設計 30 產品及工藝設計 30 研發管理 40 智能裝備應用 50 數據采集與可視化 30 設備數控化率 20 生產管控 40 計劃與調度 15 質量控制 30 設備管理 15 倉儲管理 60 物料配送 40 客戶管理 40 采購管理 40 行政管理 20 能源管理 40 環保設施 40 車間環境 20 工廠通信網絡 30 軟件集成與數據互通 40 工業互聯網平臺 30 數據安全及規范性 60 安全生產 40 綜合效益 70 示范推廣 30 A.2.2 流程型制造 流程型制造數字化車間/智能工廠評估指標權重見表 A.4。 9 DB3302/T 1122—2021 表 A.4 流程型數字化車間/智能工廠評估指標權重 一級指標 一級指標權重 二級指標 二級指標分值 設計數字化 0.04 車間/工廠設計 100 過程自動化 0.16 自動控制水平 70 工藝數據自動采集 30 生產管控 40 質量控制 30 設備管理 30 倉儲管理 60 物料配送 40 客戶管理 40 采購管理 40 行政管理 20 能源管理 45 環保設施 45 車間環境 10 工廠通信網絡 30 軟件集成與數據互通 40 工業互聯網平臺 30 數據安全及規范性 60 安全生產 40 綜合效益 70 示范推廣 30 生產管理數字化 倉儲物流數字化 運營管理數字化 能源環境管理數字化 數據互聯互通 0.22 0.08 0.10 0.10 0.20 安全管理數字化 0.05 綜合績效 0.05 10