DB34T 3357-2019 智能工厂和数字车间评估规范

摘要：本文件规定了智能工厂和数字车间的评估原则、评估指标体系、评估流程及方法。本文件适用于安徽省内制造企业智能工厂和数字车间的建设与评估工作。
Title：Assessment Specifications for Smart Factories and Digital Workshops
中国标准分类号：L80
国际标准分类号：35.240

DB34/T 3357-2019《智能工厂和数字车间评估规范》是由安徽省市场监督管理局发布的地方标准，旨在指导和规范智能工厂与数字车间的建设与评估。以下将选取部分关键条款进行详细解读。

一、范围与术语

该标准适用于安徽省内智能工厂及数字车间的规划、设计、实施、运行以及评估工作。其中，“智能工厂”是指通过信息技术与制造技术深度融合，在研发设计、生产制造、经营管理等环节实现全面感知、实时分析、精准控制的企业。“数字车间”则是指在车间层面上运用数字化手段提升生产效率、优化资源配置的场所。标准对“智能制造能力成熟度模型”、“数据集成”等专业术语进行了定义，明确了评估时所采用的概念框架。

二、评估指标体系

评估体系由五个一级指标构成：基础建设、系统集成、信息融合、安全防护、综合效益。每个一级指标下设若干二级指标。例如，“基础建设”包括基础设施条件如网络设施完备性、硬件设备先进程度等内容；“系统集成”关注各子系统的互联互通情况；“信息融合”强调数据共享与业务协同水平；“安全防护”涉及信息安全管理体系建立与否；而“综合效益”则考量经济效益、社会效益等多个维度的表现。

三、评估方法

评估过程采用定量与定性相结合的方式。对于可以量化的指标（如生产设备联网率），直接计算得分；而对于难以具体测量的内容（如员工培训效果），则需要通过问卷调查、现场访谈等形式获取主观评价结果。此外，还特别强调了第三方机构参与的重要性，确保评估结果客观公正。

四、改进措施建议

针对评估中发现的问题，标准提出了具体的改进建议。比如，如果企业在“系统集成”方面存在不足，应优先考虑加强ERP(企业资源计划)、MES(制造执行系统)等核心系统的整合；若面临“安全防护”薄弱的情况，则需建立健全的信息安全保障机制，包括但不限于加密技术应用、访问权限管理等措施。同时，鼓励企业持续跟踪国内外先进技术发展趋势，适时调整自身发展战略以保持竞争优势。

五、案例分析

为了帮助读者更好地理解标准的应用场景，文中引用了某家电制造企业的成功实践作为典型案例。该企业通过引入先进的自动化生产线，并利用大数据分析优化工艺流程，不仅大幅提高了产品质量稳定性，而且显著降低了生产成本。这一实例充分展示了遵循本标准开展智能化改造所带来的实际价值。

登陆阅读剩余内容

登陆 注册