1、工业互联网实践方法与应用互联工厂定位互联工厂特点互联工厂工业大数据前言 中国中国制造2025 美国第三次工业革命 德国工业4.0 共同的目标，通过智能制造战略，实现制造强国！全球工业互联网战略u 机遇 作为国家战略，为企业实现跨越式发展提供了历史性机遇 作为新一代生产方式，是企业打造新的核心竞争力的必由之路信息技术领域的深刻变革，为传统制造业企业实现转型升级奠定了坚实的技术基础u 挑战 竞争激烈，如何才能脱颖而出？智能制造要实现从装备、过程到管理的系统性优化，复杂度高 我国制造业企业当前的工业化与信息化基础较差智能制造为企业带来的机遇与挑战工业4.0的模型u 市场需求的变化：产品的个性化需求越

2、来越强 产品的生命周期越来越短 产品的易用性越来越高 产品的智能化使其结构越来越复杂u 生产组织方式的变化 异地化的分工与协同 越来越昂贵的人工促使机器代替人企业面临的挑战08知识不能积累，变成长期应用的经验07生产组织管理人才越来越少06产品质量稳定性依赖于人的技能、情绪和身体05社会化、异地化的分工与协同01产能过剩带来的全方位竞争0s2产品的个性化需求越来越强03产品的生命周期越来越短04越来越昂贵的人工促使机器代替人离散制造业企业的发展瓶颈u 智能制造三大组成：智能装备、智能生产、智能物流智能装备、智能生产、智能物流u 智能工厂 智能装备：机器人、数控机床、智能传感器 智能生产：集成制

3、造（CPS）：数字化的横向集成、制造业务的纵向集成灵活重组的生产模式（IoTS）：端到端的通讯与协调、互动，动态智能响应采用先进的生产方式：精益生产、透明化工厂、绿色制造新一代信息化技术的融合：大数据、云计算、人工智能 智能物流：机器人、AGV、RFID智能制造的核心互联工厂技术创新体系制造运行体系客户经营管理体系智能制造的核心互联工厂智能工厂的核心互联工厂运行系统u 智能制造生产运行系统 工厂现存问题急需解决 新技术推动生产方式变化u 大脑和中枢：MES+IIOT 转变生产方式，采用先进技术 将智能生产方式和装备集成在一起u 立足现在，展望未来，谋求发展制造运行层面的信息管理十分薄弱u不可知

4、的生产现场订单生产进度产品质量情况生产资料消耗制造成本核算生产运营问题信息化不足：生产过程不透明、监管困难互联工厂定位互联工厂特点互联工厂工业大数据前言实现企业智能制造转型升级，提升企业的市场竞争能力！保护员工健康降低制造成本保证产品质量提高生产效率增加企业利润!数字化工厂定位 全过程、全集成的质量控制、数据采集与追溯：事前、事中、事后；多业务归口对作业质量的共同约束：工艺、设备、计量、人力、物料；不同类型单元的质量保障措施：自动、半自动、人工 质量控制真正形成有效闭环：NCR、现场异常 材料定额控制 直接人工成本下降 能源数据、工时数据、消耗数据的准确采集 运行状态：设备运行状况、生产任务执

5、行情况、在制品状态及分布 多种方式：布局图、视频、声光、图表、预警，等 基础数据：材料定额、工时定额，等 关键运行指标：OEE、计划完成率、NCR率，等 决策支持报表质量效率成本透明化管理优化 细化作业节点控制和反馈：工序、工步 以现场为核心的可视化、准时化资源配给机制：转运、配送、质检 现场异常事件闭环处理机制数字化工厂制造运行系统的效益数字化工厂的大脑与中枢u 横向集成到边 设计-运行-制造一体化，与PDM、MRO集成u 纵向集成到底 运行与经营、运行与过程优化集成，与ERP、PCS集成横向与纵向集成互联工厂定位互联工厂特点互联工厂工业大数据前言智慧工厂智能车间+LTE+PLM智能车间智能

6、单元+车间智能物流+IOT+SCADA+MES智能单元自动化装备+IOT Gateway层次分明的互联工厂方案单元级车间级工厂级车间级绩效提升质检流程规范化，控制产品质量物流通畅减少资金占压，有效控制生产成本设备利用率提升车间生产运行可视化工厂级效益优化 闭环质量管理体系 总体存货水平降低 产品成本实时反映 有效缩短交货期 工厂运营可视化高质、高效、透明化的制造单元以生产现场为核心的车间运行管控体系智能化精益工厂过程级/班组级绩效提升严格控制作业过程，提高制造过程质量生产过程可视化柔性线/柔性中心效益倍增智能工厂方案的价值规划作业标准化：作业流程、方法、条件作业标准化：作业流程、方法、条件作业

7、绩效管理：考核、管理、决策作业绩效管理：考核、管理、决策ISAISA-95 95 MESAMESA精益生产精益生产大规模定制生产大规模定制生产智能化制造智能化制造先进的管理理念与方法精益生产 大规模定制生产 智能化制造基于基于物物联网的生产要素集成联网的生产要素集成基于基于务务联网的生产联网的生产现场协同作业现场协同作业与数字化设备、传感器无缝集成与数字化设备、传感器无缝集成设备运行参数设备运行参数自动采集、控制指令实时下提高现场作业效率自动采集、控制指令实时下提高现场作业效率通过目视化方法，使现场情况透明化、公开化通过目视化方法，使现场情况透明化、公开化 使使异常情况得到及时处置，提高生产效

8、率异常情况得到及时处置，提高生产效率 主要方法：主要方法：看板、视频、灯光、声音看板、视频、灯光、声音先进的现场实时管理-微软.NET4.0架构-服务器负载均衡-组件分布式部署-原生通讯语言机制高性能可扩展开放系统接口-完整的接口体系-标准的接口方案高可靠业务可重组先进可靠的IT技术架构产品平台产品平台技术平台技术平台总体解决方总体解决方案案IIOTIIOT焊接行业版焊接行业版家电行业版家电行业版重机行业版等重机行业版等先进的平台创新方式互联工厂定位互联工厂特点互联工厂工业大数据前言企业决策支持发展过程 工业大数据建模团队业务数据分析/数字化环境分析数据模型构建 工业大数据算法实现团队算法选用

9、架构算法实现模型/实现逻辑 工业大数据平台构建团队平台架构前台功能页面工业大数据建设团队工业大数据来源于企业各信息系统业务数据，同时包含从现场工控设备直接采集的数据，并将信息系统业务数据和实际工控数据在产品研制全周期维度进行数据关联分析，挖掘制造相关因素，进行趋势分析与预测。工业大数据信息架构产品数据：设计、建模、工艺、加工、测试、维护数据、产品结构、零部件配置关系、变更记录等。运营数据：组织结构、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等。价值链数据：客户、供应商、合作伙伴等。外部数据：经济运行数据、行业数据、市场数据、竞争对手数据等。个性化定制数据：大规

10、模定制和网络协同的发展，使得个性化定制数据一跃成为消费者张扬个性的载体。u 大数据可能带来的巨大价值正在被传统产业认可！通过技术创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为企业管理者和参与者呈现出看待制造业价值链的全新视角。工业大数据分布图用户数据收集生产数据收集销售门店数据收集供应链数据收集仓库数据收集财务数据收集横向品牌数据收集研发技术信息收集了解产品市场动向，分析产品特点客户体验网络窗口及外部interanet窗口MES与ERP平台优化生产流程，降低成本提升质量制订销售策略及市场布局ERP销售数据降低物料成本及物流成本MES与ERP平台降低仓库管理成本MES与ERP平台优化财务管

11、理及资金布局MES与ERP平台了解最新行业动态Interanet窗口保持技术优势，持续技术创新Interanet窗口数据类型数据来源数据作用1）实现智能生产2）实现大规模定制大数据信息平台来源与作用 供应商供货分析 质量分析 订单分析 APS高级计划排程 虚拟工厂 产品运行分析 设备分析 产品成本分析 产品数据包 产量分析 供应链分析 产品研发分析明匠工业大数据云服务平台设备故障诊断与预测制造可靠性与性能评估生产订单预测生产计划高级排程生产过程虚拟仿真产品质量管理与分析产品成本分析制程数据监控设备零件寿命管理工业大数据的应用场景制造全过程各产品能耗对比不同设备累积运转能耗对比（利用率）同类型设

12、备实时运行状态能耗比特殊设备能耗与制造质量关联分析AGV路径调度规划能耗影响APS任务执行顺序能耗影响能源优化利用与调度设备中常见的滚珠轴承，通过震动传感器采集定子和转轴的震动波形曲线，通过对比分析，得出当前轴承的磨损情况，并可进一步判断是内环磨损，外环磨损，或滚珠碎裂。设备故障诊断与预测 基于大数据的生产订单预测，综合考虑历史订单数据，季节与时间变化因素，甚至可以考虑宏观经济情况，行业竞争压力，市场需求等因素，建立模型作出预测。基于大数据的生产订单预测，使预测结果更据科学性，确定性，更有说服力。设备故障诊断与预测 物料成本 物流成本 能耗成本实现基于MBOM的单台/批次产品，各类制造成本实时

13、大数据计算与追溯，并通过内置算法将实际成本与计划成本比对，进行成本预警与监控。人工成本 仓储成本 报废损失成本注：黑色节点为未开工；绿色节点为成本控制范围内；红色节点为超出预算成本；产品全制造命周期成本监控基于大数据的生产过程虚拟模型，通过仿真模型结果与实际结果进行迭代验证，动态学习发掘并优化生产规律。模型趋于稳定后，可在每天生产开始之前对生产状况进行模拟，验证生产计划的合理性，减少因计划不合理带来的停产问题。生产过程虚拟仿真火车轮懿质量监控分析，可根据轮懿形状测量参数，确定车轮是否存在偏心现象，并结合生产过程信息，判断出现偏心的原因，还可以进一步发掘生产过程参数和偏心出现之间的关系，帮助技术

14、人员改进工艺，降低偏心问题出现的概率。产品可靠性与质量分析通过监控整个生产流程中的设备能耗、设备的废气、废物等的排污量，快速发现生产过程中能耗和排污量的异常。制造者结合各个生产环节的产能就可以对产能低、排污量大、能耗高的生产环节进行优化。生产能耗与污染监控大数据分析技术通过收集制造流程数据、制造设备相关数据建立仿真模型，分析生产的趋势变化，找出最佳的制程黄金区间，一旦发现参数超出该区间，系统及时报警，通知工程师进行调整修正。制程数据监控预警简介货位优化就是根据一定的存储策略和货位分配原则对仓库中的初始货位进行调整使之处于最合理的状态,使得货位达到提高拣选效率和降低仓库操作成本的目的。货位优化原

15、则货架承重均匀，上轻下重加快周转，先入先出提高效率，就近出入库产品相关性立体仓库货位优化控制系统WCS库位优化原理库位优化问题属于NPhard问题（非确定性多项式问题求解问题），首先根据优化目标建立数学模型，然后采用遗传算法对优化问题进行求解。为立体仓库找出最优的储位分配方案。所需输入数据仓库相关信息：仓库规模，排数、列数、层数货格大小，货格的长宽高传送带速度堆垛机水平、垂直速度堆垛机通道宽度货物相关信息：存放货物数量单件货物重量单件货物取用频率单件货物所属类别立体仓库货位优化控制系统WCS库位优化场景示例遗传算法目标函数出入库效率：货架稳定性：货物类内间距：优化前优化后由于遗传算法具有良好的全局搜索能力、内在并行性、以概率机制进行迭代等优点可快速求解最优解。采用遗传算法以模型目标函数为适应度函数，通过选择、交叉、变异等遗传操作，对该优化问题进行求解。得到结果如下：遗传算法求解