关于做好第二批示范智能车间申报工作的通知
来源: 作者: 发布时间:2015-10-21 09:54 浏览量:353
贯彻落实《中国制造2025江苏行动纲要》和《省政府关于更大力度实施技术改造推进制造业向中高端迈进的意见》,推进我省企业智能车间建设,提高智能制造水平,加快智慧江苏建设,今年我省评选出首批70个示范智能车间给予授牌表彰,并对其中具有典型示范意义、智能化程度较高的车间按照智能制造投入和示范效应进行了奖补。为进一步鼓励企业加大智能制造投入,加快智能车间建设,我们拟在开展第一批示范智能车间申报评选工作的基础上,继续开展第二批示范智能车间申报工作。现将有关事项通知如下:
一、请企业认真对照示范智能车间申报条件(见附件1)进行自我评价,编写《示范智能车间申请报告》,填报《示范智能车间申请表》,另附能够突出反映企业智能车间建设成效的视频资料(清晰度不低于1080P,时长5分钟左右,请配以说明性旁白)或电子照片(大小不低于5M,像素不低于800万,张数不少于5张,请附照片说明性文字)。
二、请各级经济和信息化主管部门、财政部门严格对照申报条件,对申报材料进行认真审核把关,确保申报工作质量。
三、省经信委、财政厅将在企业自愿申报、专家评审的基础上,评选出一批智能制造基础好、行业示范带动作用强的车间作为示范智能车间予以授牌;省级工业和信息产业转型升级专项资金对示范作用强、效果明显的示范智能车间择优给予适当奖补。为宣传推广示范智能车间的建设经验,将适时组织召开全省企业智能车间建设现场推进会,获得授牌的示范智能车间应积极配合推广经验,带动行业内企业加快智能车间建设。
四、各市、县(市)经济和信息化主管部门、财政局和企业应本着实事求是、严谨认真的工作态度做好申报工作。企业应对申报材料的真实性负责,并出具真实性承诺书;各市、县(市)经济和信息化主管部门、财政局要在认真审核的基础上,统一填报《示范智能车间申报汇总表》和智能车间审核情况表。
附件:1、示范智能车间申报条件
一、申报示范智能车间的企业须符合以下基本条件:
1、企业必须在江苏省境内注册、具有独立的法人资格且正常经营一年以上;
2、企业具有健全的财务管理机构和制度,信用良好且无违法记录,社会效益和经济效益良好;
3、企业的人均产出率高于行业平均水平;
4、企业应制定智能化发展战略规划,拥有能提升企业智能制造水平的技术研发机构和一定规模的智能化人才队伍。
二、申报示范智能车间的车间应基本符合以下条件:
1、智能装备广泛应用。自动化生产线、机器人等自动化、智能化生产、试验、检测等设备台套(产线)数占车间设备台套(产线)数比例不低于70%。
2、车间设备互联互通。采用现场总线、以太网、物联网和分布式控制系统等信息技术和控制系统,建立车间级工业互联网,车间内生产设备联网数占智能化、自动化设备总量的比例不低于70%。
3、生产过程实时调度。生产设备运行状态实现实时监控、故障自动报警和诊断分析,生产任务指挥调度实现可视化,关键设备能够自动调试修复;车间作业计划自动生成,生产制造过程中物料投放、产品产出数据实现自动采集、实时传送,并可根据产品生产计划基本实现实时调整。
4、物料配送实现自动。生产过程广泛采用二维码、条形码、电子标签、移动扫描终端等自动识别技术设施,实现对物品流动的定位、跟踪、控制等功能,车间物流根据生产需要实现自动挑选、实时配送和自动输送。
5、产品信息实现可追溯。在关键工序采用智能化质量检测设备,产品质量实现在线自动检测、报警和诊断分析;在原辅料供应、生产管理、仓储物流等环节采用智能化技术设备实时记录产品信息,每个批次产品均可通过产品档案进行生产过程和使用物料的追溯。
6、车间环境实现智能监控。根据车间生产制造特点和需求,配备相应的车间环境(热感、烟感、温度、湿度、有害气体、粉尘等)智能监测、调节、处理系统,实现对车间工业卫生、安全生产、环境自动监控、自动检测、自动报警等智能化控制,安全生产防护符合行业规范要求,车间废弃物处置符合环境保护、安全生产的规定和要求。车间部署的互联网、局域网、物联网、以太网和现场总线等网络环境具备较好的网络信息安全事件应急响应、恢复等能力,实现安全可控。
7、资源能源消耗实现智能监控。建立能源综合管理监测系统,主要用能设备实现实时监测与控制;建立产耗预测模型,车间水、电、气(汽)、煤、油等消耗实现实时监控、自动分析,实现资源能源的优化调度、平衡预测和有效管理。
8、设计开发与生产实现联动协同。根据产品结构、几何形状、加工工艺等特性和作业环境,应用智能化设计开发、工艺规划、建模、仿真等信息系统,优化加工参数和工艺流程,实现设计开发与生产之间及时响应、持续改进、全流程创新。
9、售后服务实现智能化。对生产大型、重要装备或需要远程诊断产品的车间,应运用信息传输、性能监控、物联网智能终端等技术设备,建立面向用户的远程服务平台,实现对产品的远程监测与控制、故障自动分析与处理、数据挖掘应用。
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