T/ZNX 020-2023
农药行业数字化工厂建设指南

Guide to Digital Factory Construction for the Pesticide Industry

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标准号

T/ZNX 020-2023

发布

2023年

发布单位

中国团体标准

当前最新

T/ZNX 020-2023

 

 

适用范围

5　建设模块 坚持“融合发展，并行推进”，循序渐进推进企业数字化工厂建设进程。 5.1　原料存储与处理 该模块包括原料接收区、储存罐、混合槽等设施。原料接收区通常配备卸料平台和输送系统，方便将原材料卸载至储存罐或直接作为原材料进入工艺流程处理。储存罐要求具备密封性能和计量统计功能，以确保储存的原料质量不受外界环境影响。混合槽用于按照配方选择相应的原料，进行混合处理。 5.2　生产线 生产线模块主要由一系列的生产设备组成，包括反应釜、离心机、干燥器、过滤器等。这些设备用于完成农药的合成、分离、固化等工艺步骤，最终形成产品原料。自动化控制系统对整个生产线进行监控和控制，实现生产参数的调节和优化，确保产品质量稳定。 5.3　智能设备管理 针对生产装置的智能设备管理，则可采用AMS等类似软件进行智能设备（HART）设备的管理，实现智能设备的重要参数管理、参数调校等。 5.4　质量检测与控制 该模块包括质量检测设备、仪器和方法，用于对生产过程中的原料、中间产品和最终产品进行质量测试。常见的质量检测包括物理性质测试、化学成分分析、杂质检测等。通过对检测结果进行实时监控和分析，及时调整生产过程中的参数，确保产品符合相关质量标准和规定。 5.5　包装与仓储     在该模块中，生产好的农药经过包装设备进行包装，通过智能仓储和物流管理系统，实现了农药的高效包装盒流转，常见的包装形式有瓶装、袋装、桶装等。包装后的产品存放在专门的仓库中，要求设置合适的温度、湿度和通风条件，确保产品质量不受损害。 5.6　自动化物流 该模块利用自动化设备和物流系统，实现产品从生产线到仓库的自动运输。例如，采用输送带、AGV等装置进行产品的搬运，通过条码或RFID技术进行产品追踪和管理，实现了产品的快速入库和出库，在此过程中减少了人工操作的失误，同时也通过数据分析和算法优化，加快物流效率，降低人工成本。 5.7　数据管理与集成 在整个工厂中，各个模块产生的数据需要进行集中管理和分析。该模块使用信息化技术，通过将设备连接到互联网，实现了设备之间的互交。通过管理平台，将生产过程中的数据进行采集、存储和分析，通过可视化界面呈现给管理人员，以便实时监控生产状态、进行异常预警和管理决策。此外，还可以将工厂数据与企业ERP系统集成，实现信息的互通共享。 5.8　能源与环保 该模块涉及到工厂的能源供应和环境保护措施。能源供应可以包括电力、蒸汽、燃气、水等，需要建设相应的供应系统和设备，确保工厂正常运行。环保方面主要包括废水处理、废气处理和固体废弃物处理等，采用适当的处理装置和方法，避免环境污染，遵守相关环境保护法规，保护生态环境，实现可持续发展道路。 5.9　全生命周期管理 该模块从产品设计、原材料采购、生产制造到产品销售和售后服务等环节进行全方位管理。通过建立追溯系统和供应链管理平台，对产品的来源、生产过程和销售情况进行跟踪和管理，确保产品质量和安全。 5.10　安全与监控 工厂安全是一个重要的考虑因素，包括人员安全、设备安全和物资安全等方面。该模块配备安全防护设备，例如摄像头、门禁系统、消防系统等，以确保生产过程和场所的安全。同时，通过监控系统对关键设备和生产环境进行实时监测，并及时发出警报和处理异常情况。生产装置的安全、环保、健康等数据的采集和管理，包括：安全生产风险监测预警、双重预防机制信息化、特殊作业全过程信息化、人员车辆自动定位系统、智能视频监控系统、安全生产全要素管理等，如HSE系统。 5.11　培训与人力资源 该模块针对工厂员工进行专业培训和技能提升，建立OTS系统,也可以利用AR、VR等科技技术，以适应智能化工厂的运营需求。此外，人力资源管理也包括招聘、人事管理、绩效考核和员工福利等方面，保证人力资源的合理配置和人员稳定性。 5.12　经营管理 财务、采购、资产、人力资源管理，企业可通过OA或者BPM等软件实现统一协同，打造信息平台一体化。 5.13　智能数据分析 通过监测和分析生产过程中的数据，可引入AI技术，实时评估关键指标，例如生产能力利用率、设备运转率、原材料消耗、产品单耗等，从而及时发现潜在问题并进行调整，提高生产效率和品质。利用智能数据分析技术对产品质量数据进行统计和分析，建立质量预测模型，准确判断产品是否符合标准要求，并及时采取措施修正。还可以通过监测供应链数据，追溯原材料的质量和来源，确保产品质量的可控性。利用感知设备的数据以及智能算法进行故障预测和维护规划。通过分析设备状态和工作数据，提前预警设备故障风险，并制定相应的维护计划，以避免设备停机和生产延误。基于数据驱动的方法，利用智能数据分析技术发现并量化生产过程中的瓶颈与问题，提出改进方案，并进行实时监测和验证。不断迭代改进，提高生产效率和质量水平。

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