煤矿机械制造业作为能源开采的重要装备支撑，传统发展模式在复杂市场环境中存在生产效率低、资源配置冗杂、管理敏捷性不足等问题。通过数字化转型建设智能工厂，成为企业突破瓶颈、提升竞争力的必然选择。笔者结合煤机制造企业生产特点，研究智能工厂的整体架构、核心环节优化路径及实施价值，为行业转型提供可复制的解决方案。

一、智能工厂总体架构搭建

智能工厂总体架构围绕公司发展战略，以业务为核心、职能协作为出发点，基于统一基础数据编码，从设计源头出发，以计划驱动各工段、仓储等多环节辅助，梳理完善业务流程。应用架构从功能角度规划，涵盖设备集成与控制、平台支持、制造运营、智能决策 4 层，打通信息链路，提升生产效率与质量，助力领导决策，智能工厂数字化管理系统应用如图 1 所示。

图1 智能工厂数字化管理系统应用

1.设备集成与控制层依托工业以太网 / 5G，标准化接入 PLCs、SCADA 等设备与组态软件，经云端接口配置实现设备数据采集，实现工厂设备拓扑、实时及生产环境监控与预警。

2.平台支持层含基础建模与平台支持，基础建模负责各业务单元基础数据管理维护，数据治理保障数据唯一性与规范性。

3.制造运营层为工厂核心业务提供信息化支撑，梳理从设计到交付流程，构建设计制造一体化系统，提升业务运营效率，后续打造柔性智能生产交付平台。

4.智能决策层服务管理者，整合车间信息，经分析处理后直观呈现，快速生成查询、报表等，助力管理层集中决策，帮助企业应对多变商业环境，提前预判、正确决策。

二、智能生产管理模式优化

在搭建上层结构框架的基础上，生产企业优化工艺、设备、现场管理、生产调度、质量、设备等各生产环节，使智能工厂发挥有效作用。

工艺管理优化

工艺管理优化主要以产品为单位，在系统中维护 BOM、生产工序等基础数据，并将生产设备、设备程序配方、图纸、作业指导书、工艺参数等信息与生产工序绑定，形成面向订单、工序级的工艺方案，并支持多版本管理。生产派工时，调度员选择本次生产作业需执行的工艺方案版本，并随派工单直接下发至生产工位，方便工人在线查阅工艺方案、生产质量自动判定等，工艺管理优化流程如图 2 所示。

图2 工艺管理优化流程

智能工厂搭建的过程中预留 MES 与 PLM 系统集成接口，实现物料、BOM、工艺路线、工艺参数、图纸、作业指导书等，通过接口从 PLM 系统传递至 MES 系统。提升生产工艺标准化管理水平，降低因工艺信息传递及时性、准确性、工人技术水平、工人对设备熟悉度等因素造成的工艺偏差和质量损失，智能工厂工艺流程如图 3 所示。

图3 智能工厂工艺流程

工艺员通过工艺优化模块建立物料加工路径模型，设定首末工序和中间工序以及工序间的关系，完成建模，并在此模块上设定物料的工艺路径，建立工序和 BOM 物料的消耗对应关系，按照工作重心完善车间作业标准，按照产品完善各工序工艺标准（项目、标准、上下限）。

工艺员编制设定好的生产工艺直接下达至工位 ESOP 电脑（机台），现场作业人员及时掌握工单信息、操作规范、工艺标准。当现场出现工艺参数异常情况，及时通知相关人员更正设备机台。变更订单时，需要员工在产线确认，及时了解该机台所生产规格、型号以及注意事项，防止错误生产。

生产计划调度

生产计划调度整合计划、物资及生产过程管理，把控工期、定额、任务分解等关键要素，为决策提供依据。借助 MES 系统实时跟踪生产进度，实现订单、工序等数据可视化；运用物联网采集设备数据，掌握设备状态等信息。排产时，为计划员等展示多维度排产计划，结合车间生产状况提供可视化数据支撑，支持多种排产方式，可一键派工，助力高效排产、合理排班，提升设备利用率与车间产能。

现场管理

现场生产管理以全工序数字化、智能化工厂建设为目标。在计划与工艺层面统一调度，驱动生产执行与工艺标准化，打通管理流程。聚焦工序现场作业场景，从工人使用便利性出发，规划工序计划接收、工艺管理等环节，实现现场指令可获、生产数据可采。

现场管理由工单驱动，工单含产品型号、投产数量等丰富信息。依预制 “生成规则”，根据工单生成 “工艺流程卡”。开工后，工人在线查阅图纸，齐套检查等操作，生产数据通过人工与系统采集填入流程卡。备料计划依投产数量和 BOM 自动生成，支撑生产防错。产出计划集成计划产出数，生成产品码并记录实际产出、工时及能源耗用等信息，全工序数字化、智能化流程示意如图 4 所示。

图4 全工序数字化、智能化流程示意

为实现现场数字化运行，从易用性角度，结合各工序生产作业环境和作业内容，分别在不同的工位配备工位机（或电脑）、PDA、PAD、手机（工人自备）、条码枪、条码打印机等系统操作终端设备，操作终端与生产工位 / 设备绑定，工单直接下发至操作终端，实现生产工人接收生产任务并控制工单启动、暂停、完工等。

工单附带产品备料、检验、图纸、作业指导书、设备程序配方等信息，实现在线叫料、上料防错与投料记录、自检 / 互检发起与信息记录、图纸查阅、作业指导书查阅、程序配方一键注入、完工记录与通知入库等操作，实现订单信息传递与信息记录的无纸化，工位机现场操作界面如图 5 所示。

图5 工位机现场操作界面

依据产品特性、物流及管理需求，以物流追溯为目标、使用便利为原则，规划条码 / 二维码、RFID 应用场景及绑定方式，助力车间物流信息交互。

MES 的库存管理系统，实现液压支架生产各类物料库存管理，涵盖多类仓库。从便捷与数据及时角度出发，借助该系统扫码出入库，信息同步至 SAP 系统记账。

叫料、托盘 / 料箱回收等通过系统终端发起，依排产与备料信息一键通知。上料扫码记录物料耗用，自动匹配防错；完工下料则赋码或扫码，绑定产品与托盘 / 料箱。此外，对工装、夹具等生产工具规划条码应用，方便记录与查询其使用位置、状态及寿命等信息，车间物流及条码管理流程如图 6 所示。

图6 车间物流及条码管理流程

质量管理

根据液压支架原料采购以及零部件生产过程中机加、焊接现场的生产场景，利用移动应用、数据集成、自动推送等方法，实现从采购、生产、发货全过程的质量跟踪。依据 “工艺立法、质检执法” 原则，质量管理由工艺方案数据生成检验项目与标准，自动比对实际检验数据。

借助传感器实时监控关键工艺参数并报警。液压支架制造全程积累海量过程数据，经挖掘整理能自动生成质量数据包，便于追溯；现场生产作业的工序检验记录与质量反馈，会形成追溯链条，助力发现质量问题、提升服务水平，质量管理流程如图 7 所示。

图7 质量管理流程

 

设备管理

设备管理可实现加工设备生命周期与实物生命周期的统一，实现对设备从采购、安装调试、运行维护到转让报废的全生命周期的管理，包括基础数据、设备购置、设备档案、使用管理、设备点检、设备维修、设备台账、运行维护等功能，形成智能设备全生命周期履历管理，提高设备的运行可靠性与使用价值，降低维护成本与维修成本，提高高端装备公司设备管理水平和人员素质，保障设备平稳、高效运转。

针对下料、焊接、机加、喷砂 / 抛丸、喷涂、装配等关键生产过程进行异常过程管控，实现对加工设备、人员、物料供应、计划进度执行、生产环境等异常情况进行分类、分级的精细化管理，驱动 MES 系统异常流程发起，实现异常报警快速响应；实现基于工位机、移动端、车间看板、大屏异常发起、通知、处理、关闭一整套处理流程；通过提供异常进度分析，实现异常处理情况实时把控。

能耗管理过程，在重点能耗设备位置处安装智能电表，采集设备电流、电压和功率等实时信息，并通过各种能耗信息统计、分析等，对重点能耗设备用电情况实时检测计量、数据采集、汇总分析和综合比较等，及早发现现场设备能耗存在的问题，掌握 “峰谷平” 的规律，通过人工干预或自动控制方法进行改进，调整用电时段，优化设备用能，节省电能费用，提高电能使用效率，为现场生产改进决策提供关键支撑，能耗监测分析流程如图 8 所示。

图8 能耗监测分析流程

在系统数据完备保障下，支持按质量维度归集固定周期内下料、焊接、机加、喷涂各生产单元关键工序各班组、人员产能、产品产量统计等报表。支持按下料、焊接数量关联物料单，基于工序作业记录统计班组、人员月度产能，为工资核算提供有效数据支撑。实现按订单、产品多维度统计从原材料到液压支架成品各班组加工工时、重点数据统计，为订单、产品实际成本核算提供依据，生产数据报表界面如图 9 所示。

图9 生产数据报表界面

生产监控中心

生产监控中心按工段、车间、工厂等多层级进行生产监控看板展示，监控看板主要基于数字孪生技术，将厂区、车间、设备 3D 模型，与生产运营数据、设备状态数据、监控视频等多系统、多类型数据结合，通过大屏进行可视化展示，清晰展示车间当前在制、产品 / 半成品 / 主辅材库存、设备产能分布 / 占用、质量情况、环境状态、安全应急、异常告警等综合信息。

生产现场大屏作为整个生产现场中控室的仪表盘。汇集现场计划、进度、质量、设备参数、生产成本等各方面的核心数据，为现场管理人员提供生产现场全面的数据可视化呈现，为其决策提供依据，生产监控中心现场监控数据看板界面如图 10 所示。

图10 生产监控中心现场监控数据看板界面

三、智能工厂搭建意义及挑战

智能工厂搭建意义

1.煤矿机械企业通过数字化转型提升生产效率。物联网实时采集设备数据，提前预判故障，减少停机。产品设计运用数字化建模与仿真，虚拟测试优化，缩短研发周期。智能化生产调度依据订单、设备及原材料情况，科学安排任务，优化流程。

2.大数据深度挖掘生产数据，优化工艺参数与生产节拍。利用数字化保障产品质量。高精度传感器实时监测关键参数，大数据剖析质量特性，模拟技术验证设计风险。生产线智能质量控制系统自动检测，数字化追溯系统精准定位问题源头。远程监控、诊断及数字化培训，提升员工质量意识与操作水平，构建全面质量保障体系。

3.数字化转型助力供应链管理。数字化平台实时掌握供应商信息，智能仓储自动化管理货物。风险预警机制应对供应风险，实现供应链可视化、协同化，提升效率、灵活性，降低成本，适应市场变化与客户需求。数字化为创新赋能，研发平台促进团队协同，大数据挖掘市场与技术趋势。

4.企业借此与外部机构合作，推动跨领域融合创新。数字化培训提升员工创新素质，敏捷流程与灵活架构加速创新成果转化，让企业保持创新优势。

四、智能工厂搭建面临挑战

数字化转型中，煤矿机械企业面临技术和人才瓶颈。技术层面，物联网、大数据等复杂技术体系需不断更新，企业难以及时跟进，技术选择、应用与整合棘手，且成本高昂，不同技术兼容性差。

1.人才方面，懂煤矿机械又精通数字化技术的复合型人才稀缺，内部员工数字化技能欠缺，培养耗时耗力，人才流失还影响转型稳定性，同时缺乏数字化战略规划人才，易致转型方向偏差。

2.资金投入压力也是难题。数字化转型需购置先进设备，如智能化生产设备、精密检测仪器，软件定制、维护与员工培训也花费巨大，且转型初期难见显著效益，资金却要持续投入，给企业资金流带来沉重负担。

3.传统管理模式也制约着转型。传统管理层级分明，决策缓慢，无法契合数字化时代快速变化的节奏。部门间条块分割严重，信息流通受阻，协同困难，无法有效利用数字化技术整合资源。传统管理理念重生产控制，轻数据驱动与创新，风险容忍度低，阻碍数字化创新尝试。

五、结语

煤矿机械企业数字化转型是必然趋势，企业需要充分认识到数字化转型的意义和挑战，采取有效的策略和路径，积极推进数字化转型。通过数字化转型，煤矿机械企业可以提高生产效率、提升产品质量、优化供应链管理、增强创新能力，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。政府和社会也应给予煤矿机械企业数字化转型必要的支持和引导，共同推动我国煤矿机械行业的高质量发展。

原文刊载于《智能矿山》2026年第2期 作者：任中华 朱合伟 曹成铭 孙奇 赵志梅 张若兰