今日分享上海經信委日前公布并認定授牌的首批20家上海市智能工廠，這20家工廠分布在汽車、電子信息、高端裝備、航空航天、生物醫藥、綠色化工和新材料、快消品和節能環保等7個行業領域，想知道這些智能工廠都有哪些亮點和建設經驗嗎？
本文匯總了10家上海智能工廠案例，分上下篇分享給大家，文章內容較多，建議收藏學習。
一
上汽大眾MEB智能工廠：全流程智能制造的創新集成與應用
01
項目簡介
上汽大眾MEB智能工廠位于上海安亭，2020年10月正式投產，是大眾汽車集團全球首個專為MEB平臺車型生產而全新建造的工廠，是目前國內生產規模最大、效率最高的純電動汽車工廠。新工廠集智能制造、節能環保為一體，采用超過1400臺工業機器人，并大規模應用領先的制造技術，實現制造全過程的智能化和數字化。
02
項目亮點
上汽大眾智能制造以MEB智能工廠項目為載體，通過系統互聯互通、數據價值驅動、逐步實現制造的智能化轉型。
（1）智聯裝備：多項首創技術應用助力效率提升
沖壓車間，在集團內首次采用APS高級排程技術，實現沖壓計劃自動化排布，優化沖壓生產庫存，提高生產效率。車身車間，突破傳統瓶頸，全球首次應用在線絕對測量系統方案，實時高效地監控白車身尺寸質量狀態，開啟報警停線和預警功能。油漆車間，是大眾集團全球首個120JPH的全新環保工藝的油漆車間，將智能制造與環保工藝有機結合，大幅度降低換色時耗費的油漆和溶劑。總裝車間，通過采用高精度視覺系統，首次實現高柔性儀表板全自動安裝及頭道密封條全自動安裝方案。
（2）數據協同：PSB平臺助力工業設備互聯和過程監控
MEB智能工廠通過搭建生產服務總線（Plant Service Bus，簡稱PSB）平臺，針對上汽大眾現場車間實際情況，進行有針對性的接口開發與數據轉換工作，為上汽大眾工業互聯網平臺連接設備提供統一解決方案，幫助上汽大眾實現工業設備互聯，對關鍵設備和生產全過程數據進行采集和分析，實現對生產過程監控和異常處理，為上汽大眾實現智能制造、生產模式創新提供關鍵支撐。
（3）智能生產管理：實時呈現工廠運行狀態
MEB智能工廠信息管理系統，集成MEB工廠四大車間及電池車間的中控系統以及能源環境系統、智能物流系統、質量管理系統以及數據湖、智能設備管理等系統。系統采集各車間產品及設備數據，分析處理后形成工廠級生產數據報告并有機地與工廠三維模型結合，實時展示工廠各車間生產狀態。系統以現有各車間中控系統為數據基礎，能夠實時查看整個工廠的運行工作狀態，集中獲取工廠級的相關生產數據、設備數據、質量數據、物流數據、能源環境數據、配品備件維保等信息。
（4）智慧物流管理：基于全鏈條的智慧物流方案
MEB智能工廠規劃了從銷售預測，生產計劃/排產，生產控制，零件需求計算，零件拉動到倉庫管理等完整的物流供應鏈系統方案，旨在實現銷售與生產的有效聯動、優化訂單管理與生產次序、確保從整車需求到自制件需求再到零件需求的高效自動化導出，保障生產穩定有序。
（5）新技術應用：5G技術讓虛擬融入現實
MEB智能工廠搭建5G基站和邊緣計算服務器等硬件設備，建立5G通信網絡，MEB智能工廠全面接入5G技術，工廠智慧管理系統集成基于MEC邊緣服務器的實時高清視頻信息，時刻掌握生產動態，打通生產端與銷售端，實現所見即所得。利用5G技術實施基于手持終端的數字孿生和專家庫模塊，系統導入工廠設備三維模型，實現所見實物與數字模型的數據疊加。
二
上汽通用凱迪拉克數字化工廠：數字化驅動的智能制造示范
01
項目簡介
上汽通用汽車凱迪拉克數字化工廠于2016年1月建成投產，主要生產面向國內和出口市場的傳統及新能源豪華轎車、SUV和MPV，全廠占地47.7萬平方米，包含車身、油漆、總裝、動力總成四大主體及相關輔助設施。凱迪拉克工廠從前期規劃開始，就秉承公司智能制造理念，始終瞄準前沿技術，持續推動互聯網、大數據與汽車產業的深度融合，率先在工程開發、制造效率、產品質量、物流效率、綠色節能等方面開展智能制造的有效實踐。
02
項目亮點
（1）數字化和虛擬仿真技術的全方位應用
（人機工程仿真）
在產品開發和工藝及工裝設備開發全過程中全面應用數字化和虛擬仿真技術，同時通過智能化技術的應用，建了基于MBD產品全生命周期的工藝管理平臺,開發了產品3D標注及結構化工藝信息提取，基于AI的工藝自動編排，基于自然語義處理的工藝文件自動生成等功能模塊，實現了從工藝方案的人工編排到“一鍵式”生成的轉變，并開通了產品設計，工藝規劃到生產線的數據流，保證了產品全生命周期數據的一致性。
（2）生產管理：一張網覆蓋全生產運營管理
（車門鉸鏈自動安裝）
在生產運營過程中，基于一網到底的全覆蓋工業以太網和智能基礎硬件，實現各類生產數據（安全、質量、成本、響應、人員）的自動采集和匯總；依托自主開發建設的生產運營管理系統和數字化運作系統，借助PT刀具大數據管理系統、高自動化率白車身制造工效智能管理系統、門蓋生產與緩存智能一體化精細管理、總裝Free Flow防錯系統、能源智能管理監控系統等，實現安全、生產、設備、物流、質量、人員多維度的要素覆蓋，并對生產多系統數據集成互聯和移動化應用，滿足不同管理層級運營管理需求；依托大數據分析管理平臺，通過各類生產大數據挖掘和分析，實現數據橫向對比、趨勢分析、自主判斷和前饋預警等，大幅提升生產運營的綜合運作效率。
（3）質量管理：數字化賦能質量管理
（整車加熱件熱成像檢測）
借助整車現場智能質量檢測系統、動力總成質量智能管理平臺、全生命周期質量大數據分析預警平臺等平臺，實現制造現場產品狀態的自動檢測及制造過程能力的自動分析，提高人員效率，保障制造質量；依托質量大數據分析平臺，實現質量與上下游業務鏈的數據互聯互通和全生命周期的質量大數據分析預警，識別潛在問題，優化產品設計，提升客戶滿意度。
（4）設備管理：數字化提升管理效率
通過建設數字化設備管理系統（EAM）及關鍵設備狀態分析專家系統，搭建設備管理工作平臺，在信息技術的支持下，建立設備全生命周期管理體系，優化資產管理、維修管理和備件管理的工作流程，從而達到設備資產的維護費用最小、運行成本最低和運行效能最高的目標。
（5）物流管理：數字化助力物流精益化
（智能一體化物流倉儲）
通過各類信息系統的搭建，貫通從生產計劃、零部件計劃、運輸配送以及整車儲運的整個物流業務鏈數據。并通過各類自動化技術的集成部署，及數字化技術的融合應用，整合多方資源，實現物流全過程的智能化、精益化管理，打造互聯互通、高效協同、智能決策的物流及供應鏈體系，實現物流業務的智能分析與決策，提升運作效率，降低運作成本，實現物流高效、精準的運作及輸送，全力支持打造數字化工廠。
（6）能源管理：數字化提升能源管理的智能化
（尾氣檢測）
通過升級和整合現有能源管理系統和污染物排放智能管理系統，實時監控基地和工廠用能和排放情況，提高能源管理水平，挖掘節能減排潛力，降低環境污染排放風險。
（7）數字化開發運行：大幅度提升開發效率
通過對業務流程的梳理和優化，規劃并搭建各類信息系統，借助數字化項目管理平臺、智能化虛擬評估、全業務鏈尺寸質量智能分析預警平臺、機加工數字化工藝設計平臺、裝配數字化工藝設計平臺等，實現制造工程全數字化開發環境，并與業務鏈上下游系統實現數據交互；結合靈活、先進的數字化仿真手段，大數據、人工智能技術，不斷提升工藝開發質量和效率，實現自動、即時工藝開發，縮短新車型投產周期。