ICS 25.040
CCS T 40 31
上
海 市 地 方 标 准
DB 31/T 1541—2025
汽车零部件行业智能工厂建设技术规范
Technical specifications for smart factory construction in auto parts
industry
2025 - 02 - 08 发布
2025 - 06 - 01 实施
上海市市场监督管理局 发 布
DB 31/T 1541—2025
目
次
前言 ................................................................................. II
引言 ................................................................................ III
1 范围 ............................................................................... 1
2 规范性引用文件 ..................................................................... 1
3 术语和定义 ......................................................................... 1
4 缩略语 ............................................................................. 2
5 通用要求 ........................................................................... 2
总体架构 ....................................................................... 3
基本要求 ....................................................................... 3
6 智能工厂运营管理 ................................................................... 3
关键要求 ....................................................................... 3
技术要求 ....................................................................... 4
7 智能工厂产品与工艺研发设计 ......................................................... 6
关键要求 ....................................................................... 6
技术要求 ....................................................................... 7
8 智能工厂生产制造 ................................................................... 8
关键要求 ....................................................................... 8
技术要求 ....................................................................... 9
9 智能工厂物流管理 .................................................................. 11
关键要求 ...................................................................... 11
技术要求 ...................................................................... 11
10 智能工厂系统集成 ................................................................. 11
关键要求 ..................................................................... 11
技术要求 ..................................................................... 12
11 评估方法 ......................................................................... 14
参考文献 ............................................................................. 15
I
DB 31/T 1541—2025
前
言
本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定
起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由上海市经济和信息化委员会提出并组织实施。
本文件由上海市新能源汽车及应用标准化技术委员会归口。
本文件起草单位：安波福中央电气（上海）有限公司、斯凯孚（中国）有限公司、万奇特互连电子
（上海）有限公司。
本文件主要起草人：杨晓明、沈国樑、李慧斌、郭帅、徐晓莹、朱月、孙传玉、周荣涛、伏碧德、
何平。
II
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引
言
推进智能制造，是实施《中国制造2025》的重要战略举措。智能工厂建设是我国制造强国战略的重
要组成部分，在重点领域建设智能工厂将加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展。2022年1月，
工业和信息化部、国家标准委联合印发《国家智能制造标准体系建设指南（2021版）》，智能工厂的标
准体系建设是其中的重要组成部分。
汽车零部件行业有产品时效性强、生产精益化和管理信息化程度高的特点，为提高生产效率和产品
竞争力，有必要对现有产线进行智能化升级并建设智能工厂。汽车行业是上海市的支柱产业之一，标准
化工作是实现汽车行业智能制造的重要技术基础，但目前汽车零部件行业智能工厂建设的技术规范缺少
相关国家标准和行业标准。为加快上海市汽车零部件行业的智能制造发展，推动上海市汽车零部件行业
的智能化和数字化转型，特制定本文件。
本文件是基于行业先进技术的调研和智能工厂建设过程中的实践经验总结出的一套技术规范，针对
汽车零部件行业特点，对智能工厂的建设提出技术要求，具体包括运营管理、产品与工艺研发设计、生
产制造、物流管理、系统集成及评估方法。
III
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汽车零部件行业智能工厂建设技术规范
1 范围
本文件规定了汽车零部件行业智能工厂建设的通用要求、运营管理、产品与工艺研发设计、生产制
造、物流管理、系统集成及评估方法。
本文件适用于汽车零部件行业智能工厂的技术方案选择和建设。
2 规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，
仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本
文件。
GB/T 37393 数字化车间 通用技术要求
GB/T 38129 智能工厂 安全控制要求
GB/T 39116 智能制造能力成熟度模型
GB/T 39117 智能制造能力成熟度评估方法
GB/T 41255 智能工厂 通用技术要求
GB/T 45001 职业健康安全管理体系 要求及使用指南
ISO/IEC 27001 信息技术—安全技术—信息安全管理体系要求（Information technology -
Security techniques - Information security management systems - Requirements）
3 术语和定义
GB/T 41255界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
智能工厂 smart factory
在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理和服务，提高生产过程可控性减
少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时集智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效节能、
绿色、环保、舒适的人性化工厂。
[来源：GB/T 41255， 3.1]
运营管理 operations management
对运营过程的计划、组织、实施和控制，对企业的原材料采购、产品生产、产品销售、客户服务、
人力资源、资源计划、规划、产品全生命周期、能源等密切相关的各项管理工作的总称。
物流管理 logistics management
发出实时、具体的物流指令，调度物流资源、驱动物流设备、控制物流状态。
[来源：GB/T 37393， 3.13，有修改]
厂内物流管理 intra-plant logistics management
1
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按排产计划与调度要求为生产过程各个工位或区域，供应生产作业所需物料，保障工厂生产的任务
有效完成。
厂外物流管理 external logistics management
对原材料的供应物流和产品的销售物流进行优化和调度，以实现低成本和高效率。
系统集成 system integration
通过接口实现不同功能系统之间的数据交换和功能互联。
[来源：GB/T 26327—2010， 2.4]
4 缩略语
下列缩略语适用于本文件。
AGV：自动引导小车（Automatic Guided Vehicle）
API：应用程序界面（Application Program Interface）
APS：高级计划与排程系统（Advanced Planning and Scheduling）
BI：商业智能(Business Intelligence)
CAD：计算机辅助设计(Computer Aided Design)
CAE：计算机辅助工程(Computer Aided Engineering)
CRM：客户关系管理（Customer Relationship Management）
ECN：工程变更通知（Engineering Change Notice）
ECR：工程变更需求（Engineering Change Request）
EHS：职业健康安全环境（Environment、Health、Safety）
EMS：能源管理（Energy Management System）
ERP：企业资源计划管理（Enterprise Resource Planning）
MES：制造执行系统（Manufacturing Execution System）
OEE：设备综合效率（Overall Equipment Effectiveness）
PDM: 产品数据管理(Product Data Managment)
PLC：可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller）
PLM：产品全生命周期管理（Product Lifecycle Management）
QMS：数字化质量管控（Quality Management System）
SCADA：数据采集与监控（Supervisory Control and Data Acquisition）
SCM：供应链管理（Supply Chain Management）
SFTP：安全文件传输协议（Secret File Transfer Protocol）
TCP：传输控制协议（Transmission Control Protocol）
TMS：物流运输管理（Transportation Management System）
UDP：用户数据报协议(User Datagram Protocol)
VPN：虚拟专用网络（Virtual Private Network）
WMS：智能仓储系统（Warehouse Management System）
WCS：仓库控制系统（Warehouse Control System）
5 通用要求
2
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总体架构
5.1.1 汽车零部件行业智能工厂的总体架构如图 1 所示。
5.1.2 智能工厂的基础层包括生产制造所必须的各种制造设备和生产资源，其中制造设备采用自动化
智能生产设备和数字化生产线，自动进行生产数据和信息的采集，并执行控制端发送的操作指令。
5.1.3 智能工厂的执行层包括产品与研发设计、生产制造及物流管理三个模块，产品与工艺研发设计
模块为生产制造模块提供产品的研发和工艺的设计；生产制造模块实现智能工厂中汽车零部件产品制造
过程的数字化和智能化；物流管理模块调度物流资源，按排产计划与调度要求为生产过程各个工位或区
域，供应生产作业所需物料。
5.1.4 智能工厂的运营管理层对智能工厂中采购、生产、产品、销售、客户服务、人力资源、企业资
源和能源等环节实施的全方位智能管理。
图1 汽车零部件行业智能工厂总体架构
基本要求
汽车零部件智能工厂的基本要求如下：
—— 数字化：工厂所有资产应在建立数字化描述和数字化模型的基础上，构建研发数字化、装备
数字化、生产数字化、管理数字化，形成纵向集成、横向集成、端到端集成的数字化制造工
厂架构；
—— 智能化：生产设备、生产线和物流仓储应具有感知和处理外部信息并自主决策的能力；
—— 柔性化：应按照成组的加工对象和装配作业配套需要，确定工艺过程，选择相适应的数控加
工设备以及工件、工具等物料的储运系统，在一定范围内成批高效生产多种工件；
—— 协同化：在产业链网络中，供应商、制造商、分销商和客户可动态地共享客户需求、产品设
计、工艺文件、供应链计划、库存等信息，实现设计和制造协同，人机协同，协同化物流。
6 智能工厂运营管理
关键要求
3
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汽车零部件行业智能工厂运营管理体系示意图如图2所示。
智能工厂运营管理的各关键要求定义如下：
—— 供应链管理：从供应商到用户的整个流程，包括需求、供应、原材料采购、生产、库存、订
单、分销发货等环节；
—— 生产管理：计划、组织、协调、控制生产活动的综合管理活动；
—— 销售管理：通过规划、执行和控制销售相关的资源和活动；
—— 客户服务管理：企业建立、维护并发展顾客关系进行的各项服务工作的总称；
—— 人才管理：对影响人才发挥作用的内在因素和外在因素进行计划、组织、协调和控制的一系
列活动；
—— 企业资源计划管理：企业提供统一的业务管理信息平台，将企业内部以及企业外部供需链上
所有的资源与信息进行统一的管理；
—— 产品全生命周期管理：应用于智能工厂内部，支持产品全生命周期的信息创建、管理、分发
和应用的一系列应用解决方案，集成与产品相关的人力资源、流程、应用系统和信息；
—— 能源管理：对智能工厂的生产、输配和消耗环节实行集中、扁平化的动态监控和数据化管理；
—— 环保、职业健康安全管理：企业在开展经营活动时,保护员工的身体健康和生命安全,减少对
环境的污染和破坏而采取的一系列管理措施和实施机制。
图2 汽车零部件行业智能工厂运营管理体系示意图
技术要求
6.2.1 供应链管理（SCM）
4
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应规范采购流程，基于生产需求和物料需求制定采购计划，应用平台化/电子化系统管理并监控供
应商原材料质量、采购订单、库存信息、合同、跟踪记录及生产销售计划等各流程信息。
应通过信息系统开展供应商管理，将采购管理系统与供应商的销售系统集成，实现协同供应链；利
用数据模型对供应商的供货质量、技术、响应、交付、成本等要素进行动态量化评价。
应基于采购执行、生产消耗和库存等数据，建立采购管理模型，并与生产和仓储等信息系统集成，
采购申请根据安全库存和生产订单的安排自动核算确定并生成采购计划，将出入库、库存和单据同步，
实时监控采购风险并及时预警，自动做出反馈和调整提供优化方案。
6.2.2 生产管理
应用精益工具和方法（例如：六西格玛、5S管理、看板和价值流图）分析管理实现精益化生产管理。
应将精益生产与数字化方法结合运用，对生产流程的全部过程进行系统化分析，突破传统设备及工
艺瓶颈，有针对的进行重点改善和优化，从人、机、料、法、环等方面进行系统性的分析和改善。
6.2.3 销售管理
应建立完善的业务管理平台和体系，根据数据模型结合不同渠道的数据进行市场预测，生成销售的
月度、季度、年度计划。将销售、工程、采购、财务、生产制造、物流等所有业务集成，形成完整紧密
的售前、售中、售后业务流程的数字化管理。通过第三方预测数据、客户需求数据及实时出库数据等多
维度分析，实时更新与同步生产计划。
针对汽车零部件产品的销售管理，应建立针对每一个客户的精准车型、项目、平台、量产时间、装
车量、产量预测等信息的数据平台，结合销售人员与客户的沟通、第三方权威预测机构的数据及出库周
期跟踪，进行分析、优化客户需求预测；应采取大数据和人工智能算法对销售管理系统的数据进行分析。
6.2.4 客户服务管理
应建立客户关系管理（CRM）系统，针对企业产品及业务模式的不同，该客户关系管理系统应包括
但不限于线索管理、报价管理、订单管理、收款管理、售后服务管理、财务分析、市场分析、策略分析
以及营销活动管理等模块。
应建立数字化订单管理系统，与客户的电子订单系统对接，并建立客户服务信息数据库及客户服务
知识库，与客户关系管理系统的集成。
应建立客户服务平台或移动客户端等方式实时提供在线客服，收集客户界面的反馈和回访，针对客
户反馈和需求进行不断优化；应建立客户服务数据模型，按照市场的发展趋势，结合自身的产品规划，
以及行业信息的收集，确认潜在的新的目标客户清单，规划对应的销售和应用工程师资源服务目标客户。
6.2.5 人才管理
应建立完善成熟的创新管理机制，贯穿于生产运营全过程，同时针对汽车零部件智能制造不断进行
技术创新和管理创新。
应建立系统性的知识管理体系，根据企业智能制造需求由信息化团队进行分析、改进与应用管理。
6.2.6 企业资源计划管理（ERP）
应包含对企业所拥有的人、财、物、信息、时间和空间等综合资源进行综合平衡和优化管理，协调
企业各管理部门围绕市场导向开展活动。通过企业资源计划管理系统的建设和运营，对客户信息、市场
信息进行有效管理，整合记录客户资料进行统一管理，包括对客户类型的划分、客户基本信息状态、合
同信息等并对各市场活动效果进行评价。
5
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企业内部应通过企业资源计划管理系统实现信息共享，同时加快信息的传递与处理，提高办事效率。
应实时监控生产运行状况，及时反馈生产运行所遇问题，自动收集、汇总生产数据、质量数据。
6.2.7 产品全生命周期管理（PLM）
应保证在产品设计到生产整个开发生命周期的每一个环节都有系统管理和控制，提升管理的效率，
有效共享知识和信息。汽车零部件智能工厂的产品全生命周期管理仅在企业内适用。
6.2.8 能源管理（EMS）
能源管控系统参照GB/T 38848和GB/T 23331的技术要求。
在生产过程的能源管控基础上，汽车零部件智能工厂的能源管理还应通过计算机技术、网络技术实
现全厂设备物联集成，对工厂的电、水、气等能耗进行实时监测管理，并把数据上传至智慧能源管控系
统平台做诊断分析发现问题，结合管理制度采取措施。
智慧能源管控系统诊断分析数据，结合管理制度采取措施实现：分散控制、集中管理、优化人力资
源；设备状态的可视化；故障报警的及时性；根据问题诊断，调整优化控制策略，按需开关设备，降低
工厂能耗。
6.2.9 环境、职业健康安全管理（EHS）
职业健康安全管理应满足 GB/T 45001 及 GB/T 38129。
环境管理应满足 GB/T 24001。
对其中涉及到的资源要素应建立数字化档案，宜基于实时、动态的数据来采集与监测，应用企业知
识库、云计算等技术完成分析，预测、预警及可优化的信息管理系统，应实现与企业资源计划管理、生
产管理系统的信息集成。
7 智能工厂产品与工艺研发设计
关键要求
汽车零部件行业智能工厂的产品与工艺研发设计基于设计建模、仿真优化、测试验证等技术，对产
品和生产工艺进行智能化设计。产品的研发设计主要包括数字化研发设计、产品全生命周期信息、参数
化设计、标准化模组设计、标准设计组件库、标准设计检索知识库，产品研发设计为产品相关生产工艺
的研发设计提供数据，工艺研发设计主要为工艺数字化设计。
智能工厂的产品与工艺研发设计的关键要求定义如下：
—— 产品全生命周期信息：产品从准备进入市场开始到被淘汰退出市场为止的全部运动过程所涉
及到的信息，一般包括但不限于产品的设计信息，生产信息，检验信息，运维信息等；
—— 参数化设计：用若干参数来描述几何形体、空间、表皮和结构，通过参数控制来满足要求的
设计结果；
—— 标准设计组件库：用具有某种功能且可复用的标准零部件，建立标准设计组件清单；
—— 标准设计检索知识库：通过建立具有或影响产品功能的标准设计特征资料库，赋予一定的编
码原则，形成数据库来做知识管理，建立知识库管理系统来实现可检索的功能；
—— 工艺数字化设计：通过三维设计、三维虚拟装配和数据分析软件分析、优化工艺参数等。
智能工厂产品与工艺研发设计示意图如图3所示。
6
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图3 智能工厂产品与工艺研发设计示意图
技术要求
7.2.1 标准化模组设计
由零部件组合而成，具有独立功能，可成系列单独制造的标准化模组单元，不同形式的接口可与其
他单元组成产品，标准化模组可分、可合、可互换。
应将产品设计与生产制造、质量紧密结合，提出细致周密的产品柔性化生产方案，根据产线上料、
装配、检测、搬运、视觉、电气、架构细分模组，将模块标准化。
7.2.2 数字化研发设计
应用计算机辅助设计工具（CAD、CAE等）和研发设计知识库，集成三维建模、有限元仿真、虚拟测
试等数字化技术，应用新材料、新工艺，开展基于模型的产品设计、仿真优化和测试。
应构建完整的产品设计仿真分析和试验验证平台，并对产品外观、结构、性能等全维度的仿真优化。
依托有限元分析软件实现产品多物理场分析，预测产品的设计缺陷，优化产品的结构，加速产品的设计，
缩短产品的开发周期，对模具开发，产品试模进行指导，同时建立虚拟试验与调试软件分析能力。
示例：产品结构分析与优化常用软件-ABAQUS/ANSYS，进行多体力学仿真分析，包括强度分析，非线性接触，回弹，
插入力，保持力等；硅胶密封分析，评估接触压强，以及密封性能；随机振动，冲击分析，跌落分析。温升分析与优化
常用软件-ABAQUS/FLOTHERM XT/6 Sigma ET，进行稳态和瞬态热电分析，连接器、中央电器盒、接头、端子温升/电压
降分析；传热分析，如 PCB 和电子散热分析；组件的热和电测量，包括红外成像和低电阻测试。
7.2.3 产品全生命周期信息
应集成产品设计信息、制造信息、追溯信息等于产品的三维数字化模型中，建立产品的全生命周期
信息数据库，依托PLM产品开发数字化管理工具，结合数字化的设计设备以及软件，实现产品设计开发
的全流程协同。
运用数字化运营管理平台，导入APS、MES、WMS/WCS，并和已有的CRM、PLM、PDM、ERP、MES、AGV
等系统及设备集成，优化整体研发设计与生产制造运营管理流程。
7
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7.2.4 参数化设计
将设计要求、设计原则、设计方法和设计结果用灵活可变的参数来表示，再通过计算机辅助设计的
人机交互过程中具体场景随时更改参数得到期望的设计结果。具备一定的知识积累和封装。
7.2.5 标准设计组件库
应建立标准设计组件库，通过对设计软件的开发，集成部分标准件以及常用零件到资料库，产品工
程师设计时可以通过条件检索得到需要的标准零件。
7.2.6 标准设计检索知识库
应建立标准设计检索知识库,设计工程师可以找到最优化的设计特征用于产品设计中，实现知识的
积累和封装。标准设计检索知识库，通常需要对一些设计失效的案例进行分析，总结经验教训，规划重
要设计特征。
应建立相应的知识库批准流程，邀请有经验的专家进行审查，形成有意义的知识库积累。
7.2.7 工艺数字化设计
应建立工艺设计管理系统，通过标准化、智能化、集成化三大模块减少重复性的设计工作；自动标
识图纸尺寸以及尺寸编号等。
应运用信息化软件对产品工艺进行分析，自动生成工艺参数，运用信息化软件对已生成的参数分析，
优化获得最佳工艺。
应建立工艺标准知识库，集成各工艺参数并不断进行更新，实现工艺流程、工序内容、工艺资源等
知识的实时调用，为工艺规划与设计提供决策支持。
示例：工艺分析、制定和优化常用软件 Minitab，进行多因子实验设计，制定激光焊接参数，包括激光功率、焊接
速度、工作距离、焊接图形、频率、激光摆动方式、激光摆动图形尺寸等;使用广泛的统计检验工具，如假设检验(如 t
检验、卡方检验等)、回归分析等，用于探究工艺参数与产品质量之间的关系、优化工艺设置和监控过程稳定性。
8 智能工厂生产制造
关键要求
智能工厂生产制造的关键要求定义如下：
—— 智能排产：根据企业的生产资源（生产能力）情况，结合产品交货的先后顺序，充分合理的
分配生产资源；
—— 自动化智能生产设备：在无人干预的情况下按规定的程序或指令自动进行操作或控制的设备，
根据感知系统输入的信息进行自主决策；
—— 数字化生产线：以机器人为中心，以信息技术、自动化、测控技术、网络技术为纽带，将所
有设备联系在一起的大型生产线；
—— 数字化质量管控：利用大数据分析和创建算法，实现质量预防、诊断和控制；
—— 制造执行系统：对智能工厂生产制造过程中进行管理和控制的信息系统，与智能生产设备实
现互联互通，为操作人员和管理人员提供作业指导、执行及跟踪；
—— 数据采集与监控：以计算机技术、通信技术以及自动化技术为基础的生产监控系统；
—— 设备管理：利用智能传感、机器视觉、在线检测设备等手段，对设备状态进行实时监控和性
能分析，建立设备预测模型，判断设备失效模式，进行预测性维护保养。
8
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技术要求
8.2.1 智能排产
应采用高级计划与排程系统（APS）利用多种管理规划模型，实现在有限资源下，达到供给与需求、
计划与执行的最有效协同，实现多工序、多资源的调度优化及顺序优化。
高级计划与排程系统与企业资源计划系统、仓储管理系统、制造执行系统等工厂核心智能系统对接，
通过大数据技术实时采集数据，并通过智能算法和强大的算力，自动编制最优的日/班次/小时级别的生
产计划，能够对变化进行自适应优化和调整，并对潜在发生的风险进行预警。
8.2.2 自动化智能生产设备
数字化要求应满足GB/T 37393的规定。
应包括但不限于高精度冲压机、注塑机、高速贴片机、3D打印、激光扫描、机器人、视觉影像系统
等新型智能化汽车零部件生产设备。智能生产设备及生产所需相配套的辅助设备和设施，应满足长期生
产需求、设备智能化需求和环保需求。
8.2.3 数字化生产线
数字化生产线将自动化智能生产设备与控制层和运营管理层相连接，实现制造执行系统对自动化智
能生产设备的高覆盖率，使生产设备按规定的程序或指令对生产过程进行操作或控制，自动完成产品全
部或部分制造过程。
应实时采集生产过程中的装配数据与检测数据，将生产过程中的人、物、数据流集成整合，实现生
产过程中的产品定位、数据追踪、历史追溯，数字化生产线的数据应与企业制造信息管理系统结合，构
成支持本企业产品完整制造过程生命周期的信息化平台。
应实现整条生产线数字化系统控制，采用模块化结构，具有高可靠性和快速维护的特点；应具有故
障远程诊断、工艺参数和生产数据自动存储、输出、统计、查询及打印等功能；应实现工艺流程的数字
化，生产线全部设备实现中央集中管控，包括系统启/停、生产命令的工艺流程选定、生产过程监控、
与操作员交互、生产报告形成、历史数据保存导出等。
8.2.4 数字化质量管控（QMS）
应按照GB/T 41255的技术要求，在此基础上建立数字化的质量管控系统。数字化质量管理系统融入
智能工厂的生产制造全过程，从计划管理、物料管理、人员管理、安全管理几个模块系统开展。数字化
质量管理系统对大量数据进行处理、分析、挖掘、整理和汇总，提取出有效的信息，快速掌握质量检验
进展与执行情况，为质量管控提供有效的支撑，实时数据帮助支持管理者快速决策。
8.2.5 制造执行系统（MES）
制造执行系统与企业资源计划系统、智能仓储管理系统、数据采集与监控系统、智能排产系统进行
实时信息交互，获得物料、设备、生产需求、作业信息等数据，对生产设备智能控制。
—— 应具备对主要生产资源或要素的管控和调度能力，包含人员、设备模治具、物料、生产工艺、
环境等要素的管理和调度；
—— 应实现生产全过程的防错，包含产品工艺防错、人岗匹配防错、物料防错、模治具防错、产
线样件验机防错等；
—— 应实时获取生产状态数据，能对数据进行分析和响应，并通过可视化模型将生产状态以直观
的形式展示出来；
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—— 应实现产品的全流程的质量精准追溯，包含从产品到人员、设备及模治具、物料（最小标包
级）、工艺参数及结果、环境等生产信息的精确追溯，以及从物料、从模治具到具体产品的
精确追溯；
—— 应实现对生产资源的协调调度，实现物料的精准拉动和物料管理和运输系统集成，实现物料
配送的自动化，减少线边库存和物料周转的效率；
—— 应实现设备状态和告警、模治具使用状态的监控和寿命管控，针对设备故障进行自动报修，
根据设备和模治具的使用状态自动制定设备、模治具的保养计划；
—— 应建立预警和预测模型，结合当前的生产状态数据对生产资源进行预警。
8.2.6 数据采集与监控（SCADA）
数据采集可参照GB/T 41255的技术要求，控制数据传输可参照GB/T 38854中的协议结构和实时数据
及命令的报文格式。
在数据采集的基础上，汽车零部件智能工厂中通过对现场的运行设备进行监控，实现设备控制、数
据采集、测量、参数调节和信号报警等功能。数据采集与监控系统具备但不限于以下功能模块：数据采
集模块、处理模块、分析模块、安全隔离模块。配置的主要硬件及功能包括网关及通信模块和各类传感
器，传感器用于感知和传送各类信号，网关及通信模块用于处理和传输传感器采集的信号。
数据采集与监控控制系统在智能工厂中的总体规划分以下三个层级：
—— 第一层级，实现全工厂数据采集与链接：以品质追溯和设备管理为核心，生产管理为纽带，
基于 MES、SCADA、ERP，实现设备互联和数据统一；
—— 第二层级，提升生产数据分析能力：以品质分析和成本管控为核心，基于 MES、SCADA、ERP、
PLM，实现生产的精益化管理；
—— 第三层级，构建基于数据的决策流程：以生产运营效益产出为核心，基于 MES、SCADA、ERP、
PLM、BI，提升工厂生产投资的科学决策。
图4 智能工厂中的数据采集与监控控制系统总体规划示意图
8.2.7 设备管理
应满足GB/T 37393的规定。
针对汽车零部件产品线应建设完整的设备管理系统。系统实时采集设备关键运行参数，统计设备综
合效率（OEE），自动驱动工艺优化和生产作业计划优化。设备管理系统利用智能传感、机器视觉、在
线检测等设备与已经部署的MES网络系统集成，对和产品产量/质量息息相关的设备、模治具、主机、辅
机的状态进行实时监控和性能分析，建立设备预测模型，判断设备失效模式，展开预测性维护保养。
关键工序设备应具备人机交互功能，具备数据管理，图文化编程功能，预测性维护功能，远程检测
和远程诊断功能，可实现故障预警。管理人员可以在异地通过计算机网络通过VPN等工具安全的访问公
司网络，连接需要被控制的计算机或者工业设备，对设备进行配置，软件安装程序，修改等工作。
应建立关键工具设备三维模型库，实时监控设备生产状态。
10
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应建立设备故障知识库，并与设备管理系统集成。支持对不同的设备类型定义不同的标准故障代码，
自动依据设备运行状态生成检修工单，实现设备运行状态的检修维护闭环管理，同时能自动给出预测维
护解决方案。
9 智能工厂物流管理
关键要求
物流管理系统发出实时、具体的物流指令，调度物流资源、驱动物流设备、控制物流状态，按排产
计划与调度要求为生产过程各个工位或区域，供应生产作业所需物料，保障工厂生产的任务有效完成。
其关键要求主要包括智能仓储系统（WMS）、厂内物流调度、物流运输管理（TMS）。汽车零部件物
流标签规范可参照行业标准WB/T 1112。
智能工厂物流的关键要求定义如下：
—— 智能仓储系统：通过对自动化仓库的远程访问、控制和监测，实现仓储系统的自动控制和调
度，以及物流信息系统的互联互通和实时传输；
—— 厂内物流调度：应用集中供料系统、AGV 等设备实现生产物料、半成品、成品自动化配送；
—— 物流运输管理：将物流管理信息系统和生产作业系统集成，实现二者互联互通和实时传输。
技术要求
9.2.1 智能仓储系统（WMS）
仓储管理系统负责物料库存和货位的动态管理，完成物料的调度配送，并将仓库中物料的实时动态
准确反馈给制造执行系统和企业资源计划系统，为采购计划、生产和订单执行提供有效支持。
应采用先进的电控系统以及现场总线架构，具备远程访问、控制和监测功能，实现自动控制和调度，
并与物流管理信息系统互联互通，实时传输物料信息。
自动化仓库应与智能工厂对接，采用集中供料系统，实现生产自动化物料传输。
9.2.2 厂内物流调度
应结合车间现场布局情况，建立厂内立体物流输送线，对接自动仓库管理系统，所有设备均由WCS
调度执行，当车间MES系统发起叫料或者申请入库时，WCS控制输送设备的运行过程，监视设备实时运行
状态，跟踪管理物流信息。
应建立物料搬运系统，对接厂内物流输送线，打通自动仓库与生产现场。
9.2.3 物流运输管理（TMS）
物流运输管理系统可适用于厂内物流和厂外物流。
厂内物流主要通过AGV、传送带、机械臂等自动搬运、转运及配送物料，物流运输管理系统包括路
径规划管理、调度管理、控制管理、运行过程监控等模块。
厂外物流能够根据设定的规则，自动集合订单、选择最经济的运输方式和承运商，并和各承运商的
系统打通，无缝对接，及时获取订单状态。
物流运输管理系统能数字化监控和管理在途运输状态，及时发现及处理运输途中的异常情况。
10 智能工厂系统集成
关键要求
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汽车零部件行业智能工厂系统集成主要是实现工厂内全业务集成、跨业务设备集成、生成与运营管
理层、装备与工业系统、生成运营与无人仓库之间的信息传输与交互，支撑汽车零部件行业智能工厂内
各类零部件研发、生产和业务流程的实现和优化。
智能工厂系统集成的关键要求定义如下：
—— 全业务集成架构：汽车零部件智能工厂中研发、生产、供应链、销售、仓储、财务等高度协
同管理的集成架构；
—— 跨业务设备、系统全集成技术体系：支持多种集成模式、多种技术协议、多种电控系统等的
全集成技术体系；
—— 运营管理层面全流程集成：包括客户关系管理、项目立项管理、产品与工艺研发设计管理、
数据管理、企业资源管理、生产管理、物流管理等系统的全流程集成；
—— 生产装备及工业系统集成：综合运用控制理论、电子设备、仪器仪表、计算机软硬件技术及
其他技术，实现对汽车零部件数字化生产线的自动化设备与数字化管理系统的信息交互与控
制；
—— 产品协同设计集成：产品从设计到变更的全生命周期的管理和控制系统；
—— 数字通信协议：智能工厂整个链条的数字通信协议需要具备明确的数据交换格式、统一的接
口方式、高速稳定的通信速率、高度的安全性和可靠性、以及良好的兼容性和可扩展性；
—— 信息安全：汽车零部件智能工厂中各数据库的信息完整性、保密性以及可用性的安全。
技术要求
10.2.1 全业务集成架构
明确以ERP、PLM、MES、APS、QMS、WMS、AGV等业务系统全集成为目标，达到从订单下发、产品研
发、生产排程、物料配送、质量检测、产品入库数字化和全流程数据追溯，高度集成研发、生产、供应
链、销售、仓储、财务等系统并协同管理。
10.2.2 跨业务设备系统全集成技术体系
跨业务设备集成系统应包含但不限于生产设备、测试设备、仓储设备和物流设备的系统集成。
应建立开放的信息化集成平台，对各种应用需求进行适应性开发，使系统可支持智能制造的各种数
据集成要求。
集成系统应包含但不限于产品生产加工数据、物料使用和消耗数据、设备和模治具的状态信息等生
产数据的集成。产品生产加工数据包含产品加工的工艺参数、工序结果、良品/不良品的具体信息；物
料使用和消耗数据包含产品使用的物料批次、产品消耗物料的数量、抛料信息等；设备和模治具的状态
信息包含设备告警和状态、设备运行参数、模治具使用次数、设备模治具的检测信息等。
集成系统应建立产品数据、物料数据和设备模治具数据的业务模型，并实现多厂商设备接口数据到
业务模型的映射。
集成系统应支持多接口多协议的集成模式，接口模式包含但不限于中间文件方式、Web Service/API、
TCP、UDP、中间数据库；协议方式包含但不限于SFTP、各种PLC的对接协议及非标设备自定义的协议规
范。
10.2.3 运营管理层面全流程集成
通过导入APS、WMS/WCS，并和已有的CRM、PLM、PDM、ERP、MES、AGV等系统及设备集成，优化整体
研发设计、订单管理、生产制造运营管理流程。
10.2.4 生产装备及工业系统集成
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应建立数字化生产管理系统，覆盖整个工厂的生产制造过程，集成MES、模具制造管理系统、安灯
系统、QMS等多个针对性的制造执行与管理系统。
10.2.5 产品协同设计集成
应通过PLM集成机械设计、电气设计、软件设计等不同类产品开发软件，实现产品模块化设计，实
现产品设计信息的存档、共享、版本控制等；集成ECR/ECN变更、物料清单主数据管理等设计开发管理
软件，保证产品设计到变更全生命周期每一个环节都有系统管理和控制。
10.2.6 数字通信协议
数字通信协议需要采用先进的技术和标准，如高速数据传输技术、加密技术、错误检测与纠正技术
等。其中，数字通讯协议的兼容性和可扩展性应满足智能工厂整个链条中的通讯需求。
技术要求主要涵盖以下几个方面：
—— 实时性：要能够确保信息的及时传输和接收；
—— 稳定性：需要保持稳定的运行，避免因网络波动或其他因素导致的数据传输中断或错误；
—— 安全性：协同设计过程中涉及的信息可能涉及商业机密或知识产权，要具备较高的安全性，
防止数据泄露或被非法获取；
—— 兼容性：要能够兼容不同的操作系统、硬件设备和网络环境，各个参与方能够顺利地进行协
同设计；
—— 可扩展性：产品设计的复杂性增加，协同设计系统的规模和参与者数量可能会不断扩大。
10.2.7 信息安全
应依据ISO/IEC 27001，建立信息安全管理体系，从组织、人员、物理、技术四个方面保障信息安
全。