有色冶金工業數字化工廠解決方案應用

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摘要：現階段，新型的技術成為了企業獲取市場競爭力的主要核心關鍵要素。在此背景下，需要有效地解決數字化化工廠的問題，有效地運用實踐經驗和關鍵技術，實現數字化化工廠的建設。本文主要研究了有色冶金工業數字化工廠解決方案應用案例，旨在實現技術的革新和創造。

關鍵詞：有色冶金工業；數字化工廠；建設

0引言

現階段，對于數字工廠的建設需要實現對智能制造的不斷推進和應用，保證其在現階段的經濟發展背景下實現對信息化和工業化的高度融合發展和推動，促進現代化智能化的發展和促進，在我國的制造行業領域當中，其有色冶金行業的工廠數字化建設需要保持高度的重視，充分體現出科學技術的主導作用，對于智能化的作業階段可以實現，其中包含了手工、自動化流水、數字化網絡化、網絡化智能化的階段。現階段，數字化網絡化作業已經在制造類的企業當中得到了廣泛應用，信息化和工業化得到了有效的融合，在此作用下需要實現網絡智能化的分析。

1數字化工廠概述

數字化的工廠結合其數字仿真技術和虛擬現實技術來在實現對工廠產品的研制，對于產品的研發和制造生產可以提供出一系列優化升級建議，可以最大限度的體現出現代的工業化信息化[1]。現階段當中隨著產品需求的不斷變化和更新，因此為了對研發的周期時間成本進行縮短，降低生產成本，對于企業的文化質量和效益進行有效的提升，需要借助于數字化工廠的建設來進行企業核心競爭力的提升。在此種情況下，需要實現信息化和工業化的高度融合，進行數字化工廠的科學研究，利用將虛擬設計和物理設備實現有效的鏈接，對于信息化和工業化的深入融合起到一定的促進和推動作用。數字化的工廠具有廣義和狹義的概念，其本身涉及到的內容也在角度的變換下產生區別。數字化工廠在有色冶金企業當中，需要基于核心制造企業來作為主要的出發點，對于實際的生產管理任務實現最大限度的滿足，同時也可以保證其企業本身的產品研發和對產品提供的售后服務能力進行最大限度的提升，在數字化工廠的建設當中需要實現向前延伸和向后推移的狀態，其中主要有四個生命周期，需要實現對產品的設計研發，對產品的生產制造，還要實現對企業的科學管理，最后對服務做出科學化全面化的保障[2]。

2智能工廠的建設方案和體系

2.1智能工廠體系架構

在智能制造的基礎和前提作用當中，數字化的工廠屬于其基本的內容，對于其組成，在企業當中進行產品研發和制造的統一管理和控制，實現統一的頂層研發制造管理高度集成，其中管理層、操作層、控制層、現場層主要是借助于工業網絡來實現組網，從而對生產管理到工業網的底層網絡連接實現有效連接，對于生產過程的管理、監控生產現場執行、采集現場生產設備和物料數據的業務要求可以做到有效的提供。在產品研發的過程當中需要實現建模仿真操作，根據其產品本身的變化來對生產系統實現充足和運行，保證其可靠性、經濟性、質量以及工期的完整性，最終可以為生產制造過程中的流程優化和大規模網絡制造提供支持[3]。對于數字化工廠的建設主要可以分為四個層級進行結構的分析，其中分別為設備資源及控制層、數據庫層、管理層以及協同層這四個層次。針對設備資源及控制層當中，包含了多個設備，在硬件設備當中，包含多個設備設施，比如傳感器、射頻識別機器等，并且和硬件相關的可編程的控制系統也是非常重要的，數據庫層當中，需要實現多個類別的數據庫建立，比如設計類、工藝類、制造類、管理類、試驗類、標準體系庫等，對于數據來說可以在實際的操作運行過程當中儲存在自己具備的數據庫當中，在數字化工廠的建設設計過程當中，數據占據了其框架體系的第二層位置，可以為實現數字化的工程來提供出基本的數據支持。因此在管理層當中需要設計出其相關的管理部門，比如產品數據管理、工藝工裝管理、制造執行系統等。針對協同層來說，需要實現多個系統的聯合管理和信息的共享，比如產品的全生命周期，即為PLM，企業的資源計劃系統，即為ERP，企業的物資供應鏈管理系統，即為SCM等多個系統，對于廠區內不同部門之間的協作可以實現最大化的發展，針對于其二維系統架構來說如圖1所示。

2.2關鍵技術

其中涉及到了多個關鍵技術，在建模、仿真以及數據等方面都需要實現完成，數字化工廠建設的建模技術方面，可以實現對產品的科學化設計和生產，對產品設計的可行性進行驗證操作并且將其產品的性能做出提前的預估和分析判斷，為后續的生產提供基礎的理論根據。在這個過程當中需要借助于模型定義技術（MBD技術）的各種要素來實現數字化模型的建設，針對于其模型的分類可以將其劃分為多個模塊，其中需要實現對產品的設計，對工藝的設計規劃和對實驗的證明等多個部分的功能，如圖2所示。對于仿真技術，其作用相當于其核心價值部分，在其推測數據的得出過程當中，主要是依據與其數字化模型和仿真系統來實現的，根據其得出的結果和數據來實現對工廠建設方案的優化和改革，在對產品進行設計和優化的過程當中，需要借助于仿真技術來進行科學化的操作控制，其中包含了多個方面的技術。在產品的全生命周期當中，包含了多個數據文件清單，此需要對其邏輯單元當中存在的單一數據源進行約束條件的簡歷，實現對不同的單元部門所存在的冗余數據進行優化解決，在產品全生命周期當中，進行產品階段和部門的劃分，對于多個階段當中出現的各種數據進行檢索和分析，比如設計BOM、工藝BOM、制造BOM、采購BOM、銷售BOM、服務BOM等數據，最終來實現產品設計的創造性產出。

2.3數字化工廠建設內容

在本文對色冶金數字化工廠的建設過程當中，需要實現對其的數字化設計制造以及企業化的管理和保障等四個部分的內容項目。針對研發涉及數字化方面，在基于需求的基礎上實現對產品的設計，利用基礎數據來進行相關數據和三維模型的獲取和管理優化和改進，其中需要涉及到產品設計、工藝規劃、虛擬試驗驗證三個階段。產品設計階段需要根據其原理樣機來進行構建條件和產品性能與功能的數字化驗證手段，工藝規劃的重點需要將其工藝規劃設計動態以及優化條件等進行設計建設，對虛擬試驗的驗證需要實現驗證虛擬測試和條件，利用虛擬樣機來實現對數字環境的物理實驗全過程的體現。針對生產制造數字化的優化、監控和管理來說，可以對于其制造的質量和效率進行提升。企業本身的數字化管理階段，可以將信息技術和管理技術充分應用于管理領域，對于企業的管理水平和經營效益可以起到一個有效的提升作用。在支撐保障數字化當中，需要與產品研發、生產制造、企業管理數字化條件同步開展[4]。對于數據應用的方案來說，在設計數據方面需要保持其貫通性，對于企業之間的不同層級需要實現信息的相關關聯，設計出其相關的數據之后使得其數據可以在生產線當中發揮其巨大的作用，不會再次轉換。對于企業來說，借助于對產品的結構類型來實現其設計規劃，以此來全面的檢測出其工藝設計的合理性。在這個過程當中，對企業的生產線運行過程當中所產生的數據需要保證其企業的信息平臺所保存的數據一致的狀態，因此其具備指導性的意義。對于基礎數據來說，可以實現對其工藝文件和相關程序作出指導，數據的采集方面可以分為自動采集和人工手動采集兩種類型。根據設計好的質檢文件來實現對策劃的設計和規劃，保證其質量管理的嚴格和工藝執行的高效率。在管理數據指標分析方面，需要對于其所采集到的數據做出合理的邏輯分析，使其相關的數據形成一定的指標。最后，還要做出關鍵性指標的評價和事件管理中心，實現數據的可行性和實用性的同時，還要保證對數據的相關的管理指標，整體的生產線就可以實現完全的運營，根據相關責任,進行管理。也就是在整個的工藝生產設計的過程當中需要借助于科學化的設備設施和策略來實現對產品的全部生命周期的建設和完成，保證其產品本身的質量可以符合國家其相關的規定。

3結語

綜上所述，數字化工廠當中，包含著供應鏈和生態系統的內容，屬于一項綜合性、系統性工程。針對數字化工廠的建設，可以借助于其數據信息化的融合來實現，其中涉及到了人、設備、產品、環境要素，對于數字、數據以及信息可以起到有效的應用。在對數字化工廠的建設過程當中，需要實現技術挑戰的同時，還要針對于組織、文化、流程和人力資源等管理做出科學的應對，以此來實現企業自身加強復合型信息化人才的培養。

參考文獻

[1]李守殿.數字化工廠建設方案探討[J].制造業自動化,2018(4):109-114.

[2]柏雋.對數字化工廠與工業互聯網的理解[J].軟件和集成電路,2018(4):12-15.

[3]唐堂,滕琳,吳杰,等.全面實現數字化是通向智能制造的必由之路:解讀《智能制造之路:數字化工廠》[J].中國機械工程,2018(3):366-377.

[4]郝靜,張凱.基于“工業4.0”背景下的高校數字化工廠實踐平臺建設研究[J].價值工程,2016(30):115-117.

作者:呂蘇環 高雙飛 白翔 高澤磊 單位:金川集團股份有限公司