國家制造業創新中心建設工程整體實施方案中國制造2025實施方案智能制造工業4.02020CONTENTS目錄1建設背景及需求分析2工廠大數據頂層設計方案1、中國制造2025

2、中國制造2025與互聯網+戰略3、工業4.0

4、工業4.0VS中國制造20253國家制造業創新中心建設工程大數據實施方案231、工廠大數據建設架構2、國家制造業創新中心建設工程產品應用架構3、國家制造業創新中心建設工程領域產品藍圖4、工廠大數據方案核心要素5、人、設備、系統可視化管理6、組織、物流、生產協同管理7、排程、現場、物流智慧管理8、云數據工廠9、工廠大數據子系統應用10、實施價值與效益1、工廠大數據架構及藍圖2、國家制造業創新中心建設工程數據湖3、工廠大數據建模4、工業大疏忽預測及優化6、工廠大數據主要業務規劃

智能化加工設備DNC智能化機械手智能刀具管理中央控制室現場Andon現場監視裝置智能加工中心與生產線智能化倉儲/運輸與物流智能化生產執行過程管控智能化生產控制中心智慧制造解決方案自動化立體倉庫AGV智能小車公共資源定位系統高級計劃排程執行過程調度數字化物流管控數字化質量檢測國家制造業創新中心建設工程實施方案1建設背景及需求分析設計背景中國制造2025中國制造業現狀從中國制造業形勢看，2013年工業占GDP的37%，裝備制造業產值規模突破20萬億元人民幣，占全球裝備制造業總量的三分之一以上。中國發電設備產量約占全球總量的60%；造船占全球比重的41%；機床占全球比重38%。在500余種工業產品中，中國有220多種產量居世界第一如何將中國制造轉變為中國創造，如何提升中國制造業的全球競爭力，成為中國政府和企業的一大任務發達國家正在進行“再工業化”運動東盟國家、印度和拉美國家則擁有更低的勞動力和資源成本。美國、德國、英國等發達國家紛紛提出以重振制造業為核心、以信息網絡技術、數字化制造技術應用為重點，旨在依靠科技創新，搶占制造業新的制高點的“再工業化”戰略人口紅利消失勞動力供給減少人口成本上升從事制造業意愿降低國際金融危機，凸顯實體經濟的重要性中國的“世界工廠”面臨雙重挑戰6“中國制造2025”提出了我國制造強國建設三個十年的“三步走”戰略，是第一個十年的行動綱領。“中國制造2025”應對新一輪科技革命和產業變革，立足我國轉變經濟發展方式實際需要，圍繞創新驅動、智能轉型、強化基礎、綠色發展、人才為本等關鍵環節，以及先進制造、高端裝備等重點領域，提出了加快制造業轉型升級、提升增效的重大戰略任務和重大政策舉措，力爭到2025年從制造大國邁入制造強國行。中國制造2025中國制造2045中國制造2035中國制造2025世界強國強國領先地位強國中位制造業強國強國之列制造業大國總體規劃：三十年，三步走7效益中國制造2025-五大工程3、國家制造業創新中心建設工程解決基礎零部件、基礎工藝、基礎材料比較落后5、高端裝備創新工程“核高基”、互聯網、數控機床、大飛機等專項已經在做還要推進一些新的專項來啟動，來提高整個裝備制造業的水平。2、大力推進國家制造業創新中心建設工程帶動各個產業提高數字化水平和智能化水平。國家制造業創新中心建設工程是新一輪科技革命的核心，也是制造業數字化、網絡化、智能化的主攻方向。4、綠色發展工程破解環境和資源制約，節約資源，保護環境。特別提到節能減排降耗、提高資源利用率。發展的質量和效益已經成為中心任務。因為工業占我國整體能源消耗的73%。1、實施國家制造業創新中心建設工程要建設一批產學研用相結合的制造業創新中心:在現有研究院所、大學和企業基礎上，以產業聯盟形式來承擔制造業強國建設的核心任務，然后市場化的組建，階段性地形成成果23451910中國制造2025重點四大轉變由要素驅動向創新驅動轉變由低成本競爭優勢向質量效益競爭優勢轉變由資源消耗大、污染物排放多的粗放制造向綠色制造轉變由生產型制造向服務型制造轉變一條主線以體現信息技術與制造技術深度融合的數字化網絡化智能化制造為主線八項戰略對策推行數字化網絡化智能化制造；提升產品設計能力；完善制造業技術創新體系；強化制造基礎；提升產品質量；推行綠色制造；培養具有全球競爭力的企業群體和優勢產業；發展現代制造服務業。中國制造2025與互聯網+戰略2015年3月5日上午十二屆全國人大三次會議上，李克強總理在政府工作報告中首次提出“互聯網+”行動計劃。“互聯網+”實際上是創新2.0下互聯網發展新形態、新業態，是知識社會創新2.0推動下的互聯網形態演進。“互聯網+”行動計劃將重點促進以云計算、物聯網、大數據為代表的新一代信息技術與現代制造業、生產性服務業等的融合創新，發展壯大新興業態，打造新的產業增長點，為大眾創業、萬眾創新提供環境，為產業智能化提供支撐，增強新的經濟發展動力，促進國民經濟體制增效升級。1“互聯網+”提出我想站在“互聯網+”的風口上順勢而為，會使中國經濟飛起來。2“互聯網+”解讀醫療金融教育……互聯網“互聯網+”是知識社會創新2.0推動下的互聯網形態演進及其催生的經濟社會發展新形態互聯網已不再是一般意義上的工具，它會上升為矛盾主體，從設計、生產、銷售到售后的全流程對傳統產業進行改造傳統產業與互聯網是“互聯網+”，而不再是“+互聯網”工業4.0在2013年4月的漢諾威工業博覽會上,德國政府正式推出是以國家制造業創新中心建設工程為主導的第四次工業革命，或革命性的生產方法。由德國聯邦教育及研究部和聯邦經濟技術部聯合資助。預計投資2億歐元。旨在提升制造業的智能化水平，建立具有適應性、資源效率及人因工程學的國家制造業創新中心建設工程實施工業4.0的技術基礎是網絡實體系統及物聯網。而啟動工業4.0的重要前提之一是工業自動化，主要在機械制造和電氣工程領域。內涵：實現由集中式控制向分散式增強型控制的基本模式轉變，在商業流程及價值流程中整合客戶及商業伙伴目標是建立一個高度靈活的個性化和數字化的產品與服務的生產模式。該模式中，傳統的行業界限將消失，而各種新的活動領域和合作形式會誕生。12工業4.013工業4.0三大主題智能生產：主要涉及整個企業的生產物流管理、人機互動以及3D技術在工業生產過程中的應用等。該計劃將特別注重吸引中小企業參與，力圖使中小企業成為新一代智能化生產技術的使用者和受益者，同時也成為先進工業生產技術的創造者和供應者；智能物流：主要通過互聯網、物聯網、務聯網，整合物流資源，充分發揮現有物流資源供應方的效率，而需求方，則能夠快速獲得服務匹配，得到物流支持。智能工廠：重點研究智能化生產系統及過程，以及網絡化分布式生產設施的實現；123工業4.0VS中國制造202514德國工業4.0VS《中國制造2025》相同點：都是在新一輪科技革命和產業變革背景下針對制造業發展提出的一個重要戰略舉措不同點德國：直接實施工業4.0中國：工業2.0、3.0和4.0同時推動。更加復雜、更加艱巨僅與《中國制造2025》中的“1+X”規劃體系里的個體規劃，比如說國家制造業創新中心建設工程規劃、兩化融合規劃相當既要實現傳統產業的轉型升級

還要實現高端領域的跨越式發展是瞄準新一輪科技革命制定的措施具有強大的技術基礎，產業技術比較好。在兩化融合，在信息化推動“互聯網+”各方面具有優勢。《中國制造2025》始終貫穿應對新科技革命、推動信息化和工業化融合的思想理念和措施。但不是專門為應對新一輪革命制定的一個規劃。需要顧及規模龐大的傳統產業的轉型升級和整個產業的創新能力的提升。2工廠大數據頂層設計方案工廠大數據架構與藍圖國家制造業創新中心建設工程大腦規劃設備及傳感器網絡工業云平臺應用系統溫度閥門控制企業網絡IPWMSERPPLMMESTMSEMSCRM云數據中心能源數據位置數據大數據管理平臺產品數據托盤AGV掃描設備RFID/WiFi能源監控儀表換算采集Zigbee/RS485濕度原料監控Zigbee物流跟蹤設備管理平臺以太網132原材料、成分溫度、濕度、成分

計量、換算閥門開關權限管理安全策略&QoS應用適配器操作門戶API終端管理數據管理網絡連接管理平臺基于機器學習的工業大腦設備1設備2設備3設備4設備5設備6設備7設備8設備9設備…預測性維修異常監控人機協同過程優化EMS數據ERP數據MES數據檢驗數據設備數據傳感器數據數據源DCS數據工廠大數據架構大數據應用大數據處理工藝優化質量提升產線故障預測預測性維修效率提升可視化監控事務型數據MPP數據庫HADOOPOLTP數據倉庫元數據索引列存儲粗粒度索引數據壓縮SQL優化動態拓展資源管理大表關聯并行加載半結構化非結構構化HDFSMap/ReduceHivePig事務處理數據完整性鎖機制索引機制SQL優化SQL執行備份恢復斷點處理監控管理流處理（Storm、SparkStreaming）工廠大數據藍圖工藝人員物料設備質量歷史數據當前數據歷史數據當前數據歷史數據當前數據歷史數據當前數據歷史數據當前數據大數據平臺業務系統實時查詢服務批量檢索服務數據分享服務數據下載服務數據倉庫和分析型應用ODS/DSA–面向主題、當前DW–面向主題、歷史和匯總DMDMAPI接口供應鏈優化作業行為優化設備預測性維修SparkML國家制造業創新中心建設工程數據湖工廠大數據特點供應商數據產品質量服務信息信用數據位置數據渠道依賴原料來源Web信息業務信息行為信息機器數據多種類型時間序列數據真實數據海量并發較高控制數據數據多樣時間戳程序數據結果數據人員數據基本信息行為信息物料數據基本信息計量信息位置信息物流信息加工信息裝配信息追蹤信息質量數據檢驗數據隨機性概率特征相關性客戶數據需求數據產品數據位置數據競爭對手信用數據業務數據Web信息行為信息物流數據位置數據計量數據時間數據多樣、實時、海量的數據需要依賴大數據技術進行數據管理并產生價值交互查詢批查詢機器學習實時分析設備傳感器質量物料人員事件設備傳感器質量人員事件ETL工具定義的主題查詢結果呈現關系型數據LOB應用物料元數據及關聯性數據預處理報表展示機器學習結果展示數據源定義數據預處理工業數據湖行為人員生產線信息系統ERPMESEMS智能化數據可視化流程優化產線建模知識庫自助式BI信息管理事件處理

數據分類數據工廠

機器學習/數據分析HADOOP/Spark技術流處理信息基于數據湖分析機器學習大數據存儲SQL數據倉庫數據湖其他數據信息系統設備傳感器數據數據湖與價值發現生產期量進度實時反映在制品分布實時展示設備、能源、現場實時監控生產動態實時掌控數據統計分析及預測工時績效統計成本核算支持工藝知識積累質量缺陷統計設備效能分析生產瓶頸預測決策工廠生產透明化運行操作資質實動工時運行狀態資源負荷物料消耗在制分布操作指導工藝參數能源消耗現場實況質量記錄NCR人機料法環測制造過程信息集成制造過程實時信息積累制造過程歷史信息制造過程智能化管控基礎管理數字化支撐生產計劃信息基礎管理信息支持制造過程信息模型指導優化國家制造業創新中心建設工程過程信息模型國家制造業創新中心建設工程大數據建模工廠大數據建模目標制造價值提升1、原因分析的工藝優化；2、設備預測性維修；3、產線異常監控；4、產品質量控制；供應商管理提升1、風險預測與分析；2、交付時間與路徑優化；3、供應商評價與信用管理；客戶需求管理提升1、客戶行為的需求挖掘；2、準確個性化的產品定價；3、產品的預測性保養與維修；4、更好的產品體驗；運營價值提升1、更好的管理資產；2、合理的資源消耗；3、避免人為的錯誤；4、實時推薦技術工具；5、增強用戶高效與便捷01020304如上圖顯示的機器學習算法，多級算法分析引擎可以根據對工廠已安裝設備的數據采集和工藝流程，自動繪制內在的邏輯關系，并顯示哪個工藝流程和數據流之間直接或間接的相互關系，以及這種關系存在的原因。這種深層和獨特的分析提供了一個高等級的平臺來偵測異常，通過行為和運營表現來標記質量與效率，并進行微觀辯證性的根源問題分析。生產過程建模設備數據建模結果的相似和關聯性產線數據建模模型算法-DNN神經網絡是一組模擬人腦進行模式識別的算法組合，通過聚類或者標記原始數據進行數據感知，它可以識別真實世界包含在向量中的數據，如圖片、聲音、文本等。深度神經網絡與單層神經網絡的區別是數據通過了多步模式識別的隱藏層處理，傳統的神經網絡機器學習算法依賴于一個輸入一個輸出一個隱藏的淺層神經網絡學習，而深度神經網絡是在一個以上的隱藏層學習。模型與數據異常檢測事件處理環境分析人機協同能效增強質量強化實時數據處理歷史數據處理模型分析實時數據檢測設備狀態、預防設備故障、優化生產過程、提升產品質量、能效增強、人機協同。通過對歷史數據清洗整合，進行模型的訓練，優化模型參數，進行更加有效的生產和運營。強化模型國家制造業創新中心建設工程大數據預測與優化設備預測性維修預測與優化生產過程優化設備預測性維修質量提升人機協同異常檢測時間單元對于故障警告日志進行時間單元劃分，將故障或警告視為事件，事件到下一個事件發生時間間隔超過一定時間的視為不同單元。伴隨概率對于同一個時間單元里的故障和警告進行聯合概率分析，計算任意兩個事件在單元里同時發生的概率。故障事件對于某一種故障的前序事件進行觀察，事件與上一次事件間隔時間以內或上一次相同故障發生之間的故障或警告視為前序事件，統計不同前序事件發生的次數。關聯分析通過伴隨發生概率分析，了解任意事件之間的關聯性，尋找同時發生概率高的事件。通過故障的前序事件分析，了解故障前序發生的事件，了解前序事件與故障的關系。異常檢測預測與優化生產過程優化異常檢測設備預測性維修人機協同質量提升時間序列將采集到的底層設備數據進行時間序列分析，生成時間序列數據圖形，將圖像特征按時間段進行觀察。聚類分析對建模后時間序列數據的按照時間端特征進行提取并聚類，聚類的結果對應到采集到的生產國產數據。關聯分析對于不同分類數據的相關性，通過拉長時間軸的長度進行分析。行為分析對采集到的事件和分類數據的進行關聯性分析，并對應到產線運營行為上。生產過程優化預測與優化設備預測性維修生產過程優化質量提升人機協同異常檢測能力平衡通過分析工序的Cycletime，工序瓶頸以及相應的等待事件，該出每一步工序所需要能力平衡的建議。異常事件通過對過程事件的分析發現經常性出現異常事件的原因，原因：機器、人員、原材料、能源等。缺陷事件通過分析過程中反饋記錄的質量信息，進行相關因素分析，通過改善相關因素進行質量改善。按因優化將挖掘發現的過程事件原因進行進行合并處理，改出相應的優化方案。人機協同優化預測與優化生產過程優化人機協同質量提升設備預測性維修異常檢測調度優化對機器和人員的執行調度，通過對歷史操作數據的分析分析出相應崗位最適合的人并進行作業人員畫像保證人機良好的協同。人因分析在具體的任務作業過程中，對作業人員的操作行為及執行結果進行因果關聯分析，并給出良好作業的關鍵行為要素。國家制造業創新中心建設工程大數據主要業務規劃工廠大數據業務規劃大數據技術、工具、方法對鋼鐵企業生產業務的理解規劃依據業務藍圖數據藍圖技術藍圖大數據管理平臺架構大數據處理技術架構海量、高速實時數據的低成本管理與快速處理大數據管理與控制大數據采集管理數據獲取策略、質量管理、存儲管理、ETL。基于大數據的應用規劃重點設備預測維修高爐異常事件防控產品質量提升人員作業優化生產效率優化工廠大數據大數據戰略PLC、DCS、SCADA（控制及采集數據）煉鋼設備高爐產線設備與工業網絡MES、EMS1、生產過程。2、能源消耗。3、異常事件。4、災難事件。1、設備參數。2、調度行為。鋼廠數據湖質量提升異常監控人機協同災難規避大數據處理生產過程大數據應用料層厚度燒結溫度點火溫度垂直燃燒速度混合料水分燃料配比機速利用系數冶煉強度焦比噴煤比燃料比富氧率風溫氧氣壓強氬氣壓強……生產過程大數據應用PLC、DCS、SCADA（控制及采集數據）產線設備與工業網絡軋鋼設備主軋機MES、EMS（信息系統）質量分析趨勢圖直方圖散點圖因果圖鋼廠數據湖軋機監測溫度厚度張力速度電機扭矩軋制力物料跟蹤跟蹤模型扎線位置扎線狀態輥道長度主生產計劃生產訂單作業計劃任務分派采購計劃物料需求計劃能力需求計劃技術準備計劃質量保證計劃物料準備計劃作業準備作業執行作業過程監控作業過程檢驗原材料入庫物料領用異常問題處理物料配送物料轉運成品入庫在制品跟蹤原材料檢驗過程質量檢驗不合格品處理成品檢驗質量統計分析圖形化/可視化調度算法物聯網服務架構精益生產準時化生產標準化作業目視化管理5S管理綠色制造質量體系移動計算數據挖掘基礎管理數字化支撐制造過程智能化管控車間運行透明化決策人機料法環測生產計劃管理制造過程管控車間物流管理車間物質量監控作業完工反饋財務管理銷售管理生產計劃供應鏈管理作業計劃作業調控質量改善配送作業實時監控作業調控作業計劃質量改善實時監控數據化服務PLMCADCAE數據化設計CAPP機加工設備工業機器人現場控制在線監測倉儲物流生產工藝工藝圖紙技術參數產品質量檔案產品序列號原材料批次過程檢驗信息設備狀態加工參數執行反饋控制指令檢驗要求檢驗結果運行與過程優化集成運行與經營營理集成設計、制造、服務產品生命周期一體化生產計劃生產訂單及反饋成本信息工時物耗能耗物流信息出入庫信息3國家制造業創新中心建設工程大數據實施方案國家制造業創新中心建設工程大數據解決方案客戶/消費者O2OB2B2C/C2M研發采購生產發貨銷售售后市場分析服務云采購云制造云消費者分析消費者分析商品與價格分析大數據存儲與分析產品需求趨勢分析物流服務質量分析服務質量分析電商應用平臺供應鏈協同平臺多工廠協同制造（計劃協同生產協同車間排程APSMES）客戶服務協同平臺標準應用產品研發PLM云創意平臺精益財務管理平臺工位物聯平臺自動化生產線無圖紙化生產平臺智慧倉儲平臺物聯網平臺合作伙伴供應商國家制造業創新中心建設工程產品應用架構產品設計物料管理工藝管理PLM供應商管理采購協同委外管理WMS供應協同工序計劃/APS車間看板/MES質量監控車間作業財務管理消費者消費者消費者電商平臺線下渠道快速響應個性需求體驗&快速交付用戶注冊與管理大數據存儲、分析與服務平臺（移動）BOS個性化擴展平臺集成平臺基礎服務平臺B2C商城連接服務B2B電商服務配送與售后服務全渠道運營基礎服務開放平臺大數據云平臺多組織供應協同多工廠生產協同組織間交易與結算全面預算資金管理利潤中心核算與報告阿米巴報表職員管理薪酬管理考勤管理招聘管理績效管理質量標準質量檢驗質量追溯全渠道營銷多組織協同人力資源管理質量管理云之家微信瀏覽器PC智慧設備供應商門戶員工門戶管理層門戶經銷商門戶角色門戶多通道訪問全成本管理資金管理資產管理核算與報告會員營銷服務銷售訂單訂單全程跟蹤訂單管理制造資源現場運行物料管控生產過程設備運行狀態和運行參數刀具/量具/模具在庫/在工位裝運車輛的定位/跟蹤/調度關鍵崗位人員的定位/呼叫資源的能力/效率跟蹤分析WIP跟蹤(工位/工序/部件)各工位關重件安裝匹配查驗生產報工與節拍價值分析各型號/各訂單的完工情況各工位/各關重件實作工時安燈內容信息采集與發布設備運行狀態和運行參數線邊物料的消耗與配送現場視頻采集與近景分析現場環境(光/溫/濕/塵/氣)物流通道及設備監控叉車/AGV運行情況物流設備位置數字地圖顯示配送執行狀態跟蹤及監控倉庫出入庫/庫存/缺料跟蹤國家制造業創新中心建設工程

-先數字化再智能化質量管控質量統計分析報表及異常報告質檢現場數據/質檢設施數據主機及關重件流轉過程監控質量報表數據/統計分析數據現場質量事故位置與性質分析國家制造業創新中心建設工程領域產品藍圖伙伴產品行業產品CADQMSPLM看板管理設備管理五金行業汽摩配行業注塑行業工程數據BOM工藝路線物料替代……計劃管理MPS計劃計劃員平臺需求計劃MRP計劃生產計劃委外計劃組織間需求生產管理生產訂單備料平臺領料退料產品入庫生產排程委外管理委外申請委外發出委外接收調撥平臺委外倉庫管理思想：ERP+JIT（精益生產）制造策略：MTS、MTO、ATO組織形態：單體、多工廠產品體系質量來料檢驗產品檢驗工序檢驗庫存檢驗質量追溯智慧車間工序計劃工序轉移工序匯報工序委外工序結算工序檢驗數據采集看板管理防錯管理條碼管理工序排產接口平臺維修返工

人與人、人員設備

人與系統、系統與系統

現場生產細胞單元高效的滿足個人的要求多工廠協同智慧排程可持續改進和創新超級協同超級智慧國家制造業創新中心建設工程解決方案的核心要素超級透明Reformofthesupply-side人、設備、系統可視化管理人與系統的連接開放集成的工廠頂層業務管理和車間級控制集成實現大批量->小批次->定制化“1”的制造PLMERPSFCPLC?

設備監控儀表與SFC參數的映射?現場調度?SFC詳細生產指令到PLC控制參數的映射?工藝放錯?客戶訂單?計劃訂單?序列號

?物料清單(BOM)?批次的質量信息?配置管理?生產訂單?成本信息?生產步驟?

項目管理?文檔管理?需求管理

?設計協同?物料管理?傳感器檢測參數傳送?機器報工后并請求下一步的操作?從SFC的詳細請求控制參數基礎數據批次到“1”的訂單連接設計者：產品研發設計與制造協同產品結構PBOMMBOM工藝路線概念規劃設計計劃采購/制造服務可視化概念階段立項階段研發階段制造階段服務階段產品概念研制概念設計…………高階開發產品模板設計規范詳細設計電氣機械軟件…制造詢源制造采購項目ERP/MES協同生產及交付全過程的信息透明化總部銷售訂單配套廠組織間供應總裝計劃工序委外訂單APS計劃訂單排程產線平衡評估生產過程檢驗產線實時匯報生產訂單排程生產調度管理生產過程檢驗工序實時匯報工序委外訂單委外物料收發委外品質檢驗計劃排程班組長現場觸摸屏派工可視化排程任務接收配料信息倉管員拉式配送智能揀貨數據中心現場員工智能終端NC程序異常信息生產信息質量信息物料信息自動化設備現場信息反饋信息自動采集客戶總裝廠工序委外廠商通過多工廠計劃實現計劃、物料、工序的協同；通過智能終端、現場看板、現場設備信息自動采集、智能揀貨安燈系統實現車間作業現場的數字化、透明化管理；通過手機等智能終端的應用，實現業務全過程的透明化管理與服務。銷售員CustomerBCustomerA計劃員發貨員財務核算發貨員1.Sales2.Production4.Settlement外部協同合作內部協同合作內部流程審批銷售經理電商門戶銷售主管SalesstaffProductionManager采購員生產主管生產主管財務經理FinancialManagerCustomerC銷售員質檢員庫管員銷售員工廠大數據云：一個超級的連接者3.Delivery對50KW發電柴油機客戶信用狀況、價格折扣等溝通產品特征、性能、價格等在流程審批之前的的柴油機的價格,客戶狀態,交付時間等事項的溝通關鍵件到貨時間、裝配車間產能等進行溝通，確認整體計劃生產入庫，質檢通過后通知銷售員發票、訂單、發貨單數量不一致溝通確認財務核算系統與設備的連接工廠信息的自動傳輸與數據采集通過現場智慧終端與ERP/MES的無縫連接，讓整個工廠內部的生產運營信息快速，即時，自動的傳輸到工廠內部現場的任何工作站點或機器設備，通過利用現場智慧終端的數據采集，人機交互，機機互聯將信息即時反饋到數據中心，實現工廠內部信息的即時流通。工廠信息的自動傳輸與數據采集國家制造業創新中心建設工程的車間布局的趨勢智能車間：基于無線、RFID、傳感器和自動化服務的架構生產現場信息化生產與信息化進一步兩融合生產自動化設備網絡化與數據采集自動化設備智能化產線設備具有數據加工與判斷能力設備集成架構業務邏輯硬件調用站點請求登錄產線接口包裝掃描接口組裝掃描接口請求分發看板顯示接口掃碼緩存WebAPI接口參數WebAPI接口定義設備集成架構的優勢前端無關性擴展性斷電恢復可以連接什么設備？。。。。。。400種以上PLC與控制器的驅動協議可以與大多數主流設備控制器建立通訊連接400種以上PLC與控制器的驅動協議可以與大多數主流設備控制器建立通訊連接車間設備連接X10現場智慧終端800MHz低功耗CPU嵌入式Linux10.1”TFT1280×800工業電阻觸摸屏精美可靠的人機界面WIFI網口

為產線設計的支架式安裝方式可插拔電腦電源現場走線方便安全兩路USBhost接條碼槍等掃描設備，人工觸控輸入質量，報警等現場信息。內置標準的MySQL數據庫存儲數據，支持直接連接主流系統數據庫，支持WebService方式連接傳統的生產方式，采用打印的文件來傳遞生產信息和數據。隨著小批量多品種生產方式的興起，未來編制打印和分發一個工單文件所花費的時間，會比完成這個工單制造的時間還要多。傳統的生產現場信息傳遞方式傳統工廠也有采用PC機或是笨重的觸摸屏作為生產現場的數據終端，但PC機或觸摸屏顯然已經落后于這個時代傳統的生產現場信息采集方式MES人機現場智慧終端小批量高效制造首先要求信息和數據能高效地傳輸，人和機器在現場采集的數據能及時傳輸到MES服務器，而MES的信息數據也能及時傳遞給生產現場的人和機器。現場智慧終端完美扮演了現場數據采集以及在人機MES之間高效數據傳輸的角色。現場信息反饋基于1280×800高清分辨率顯示作業指導書現場無紙化信息傳遞工序信息采集類型實時在線標簽打印，標簽打印機不再需要由PC驅動實時標簽打印現場數據采集-設備采集設備儀表采集，PLC連接，預警組織、物流、生產協同組織協同以PLM為引擎實現大規模定制協同設計產品原型研發設計搭建產品配置原型產品配置員ERP系統實例BOM傳輸訂單傳輸采購在線查詢配置提交訂單獲得報價消息銷售售后維護獲取售后技術資料安裝獲取安裝資料生產技術資料制造GBOMNBOMDelivery集中計劃協同計劃協同計劃跨工廠工序協同總裝廠分廠三存儲中心分廠二分廠一研發中心銷售公司集中銷售成品入庫供應商集中產品倉庫采購入庫采購訂單銷售訂單工程數據集中計劃銷售訂單Customer集團總部物料配送集中計劃

協同計劃

優先級模型物料占用多工廠計劃協同外協廠r工序委外整體委外采購中心跨工廠工序協同跨工廠領料跨工廠入庫跨工廠受托加工生產協同按庫存生產（MTS)按訂單生產（MTO)按訂單裝配（ATO)集中采購計劃多工廠協同、協同制造制造策略智慧排程智慧WMS步科智慧看板步科立體倉庫智慧車間1、集中銷售、分散生產、集中發貨集團統一接單各工廠完成生產工廠完成產品生產后先入庫/調撥給集團集團統一負責發貨給客戶2、集中銷售、分散生產、分散發貨集團統一接單各工廠完成生產工廠完成產品生產后直接發貨給客戶組織協同—銷售與生產組織協同客戶工廠工廠集團銷售客戶工廠工廠集團銷售信息流物流1、集團統一計劃，工廠執行集團統一編制MPS/MRP工廠只負責計劃的執行2、集團編制產品計劃，工廠編制MRP集團統一權衡工廠產能負荷集團統一進行產品訂單的分配與計劃工廠依據集團產品計劃編制MPS/MRP3、組織間協同計劃各組織獨立編制計劃組織間以需求單形式傳遞需求組織協同—組織間生產計劃協同工廠工廠集團計劃部MPS/MRP工廠MRP工廠MRP集團計劃部MPS生產訂單生產訂單MPS計劃訂單MPS計劃訂單部件廠MPS/MRP部件廠MPS/MRP主機廠MPS/MRP組織間需求組織間需求1、集中計劃、集中采購、集中收貨集團統一管理采購物資集團統一制定采購計劃充分整合利用資源減少浪費2、分散計劃、集中采購、分散收貨集團統一采購政策工廠進制定采購計劃工廠負責采購收貨組織協同—組織間采購計劃協同供應商工廠工廠供應商工廠工廠集團采購MRP集團采購信息流物流1、工序協同部分工序由協同工廠加工工廠之間結算加工費2、委托/受托協同工廠將產品/部件委托給其它工廠加工委托方提供原材料委托方與受托方結算加工費用3、物料協同跨組織領料跨組織入庫…組織協同—組織間生產執行協同生產加工領用B、C組織間結算母廠協同廠入庫委托A調撥入庫1234工序3工序2工序4工序1物流協同工廠內部物料的自動傳輸與及時送達條碼解決方案條碼規則條碼生成條碼打印條碼掃描設定條碼規則的內容設定規則的適用范圍設定可用的標簽模板條碼規則檔案條碼打印單補充信息/確定條碼規則信息校驗&條碼生成條碼臨時表&條碼主檔在條碼打印單上選單/取數在單據或資料上直接調用設計條碼標簽模板確定打印的數據源條碼標簽模板確定打印的份數確定條碼模板打印&回寫打印標識條碼標簽讀取條碼信息條碼信息有效性校驗檢索條碼主檔存在否按條碼規則動態解釋條碼掃描單是否條碼屬性檔案業務單據或基礎資料更新單據或生成單據條碼管理系統參數條碼屬性條碼規則條碼打印條碼解析條碼解決方案物流協同--智慧物料供應、物流全業務掃碼驅動物料使用頻率重量急料倉庫屬性入庫看板ERP出庫信息出庫看板平面倉庫上貨計算配送區急料掃描確認后置于傳送帶傳輸至立庫掃描確認人為搬運至平庫揀貨計算工廠生產物品移位計算物料使用頻率后續的出庫計劃移位指令移庫指令貨位亮燈ERP入庫信息采購入庫\生產入庫立體倉庫生產協同生產協同--細胞式生產單元單件流更具協同人性化、自主性空間利用率高大批量僵化生產線切換復雜難以應對個性化、小批量市場需求相關基礎數據-協同產線客戶價值應用介紹應用場景支持定義協同產線的產能信息、排產依據；

1、生產類型選擇協同生產后，可維護產線排程信息；2、排程依據：工序計劃/節拍產能，用于定義協同產線進行訂單排程時，使用工序計劃的活動量公式，還是使用產線的節拍能力，來編制訂單有限產能計劃；提示：標準產品暫時只支持使用工序計劃模式，后續考慮放開按產線節拍能力排程；3、節拍產量、節拍時間，用于定義協同產線的產能信息；4、總節拍數，原料從投入產線到產出經過的總節拍數；協同產線相對于傳統大批量生產線具有單件流、人性化、空間利用率高等特點，更能適應小批量、多品種、個性化的生產需求；相關基礎數據-協同產線與物料關系客戶價值應用介紹應用場景支持定義協同產線與物料的生產關系、生產節拍及優先級

每條協同產線可生產多種產品，生產不同產品時生產節拍信息可能不一致1、節拍定義：可設置與協同產線定義一致，或自定義節拍產量和節拍時間，用于解決協同產線生產不同產品時節拍不同的應用場景；2、優先級：物料可在多條協同產線生產時協同產線的優先級，生產訂單計算排程序號時，如果生產訂單沒有指定產線，系統自動設置優先級最高的協同產線；3、系統校驗：使用組織下面，協同產線+物料不能重復；同一物料在不同生產線下的優先級不能重復。相關基礎數據-協同工藝路線客戶價值應用介紹應用場景支持協同工藝路線

協同工作單元會根據生產任務情況靈活變化，因此要求協同工藝路線不預先指定具體的工作中心，而是在具體生產時靈活指定；協同產線上工序數據采集類型各異1、工作中心、加工車間不需指定；2、數據采集順序，攜帶自作業；3、掃描特征碼：無/產生單件跟蹤號/綁定產品；協同產線的生產過程中，一般會從某道序開始按單件進行跟蹤。選擇產生單件跟蹤號，意味著從該工序開始產生一個產品跟蹤號，一直跟隨產品進行后面工序的加工匯報，這對于掃碼匯報至關重要。協同產線在生產過程中，并非從第一道工序開始就有產品序列號，工序選擇綁定產品意味著在該工序上要產生產品序列號。4、協同工藝路線中，暫不支持替代序列和并行序列5、工序階段：可將一組工序作為一個階段，在訂單排程時，基于首工序階段做排程6、聯動排程：在觸發工序開工/工序完工時，自動對之后的工序進行排程相關基礎數據-作業客戶價值應用介紹應用場景支持維護數據采集順序、缺陷類型的定義

需要指定作業數據采集類型及順序需要定義作業的缺陷類型供不良匯報使用；1、數據采集順序：用于標識掃碼類型及順序；

物料：掃描物料碼

設備+物料：先掃描設備碼，再掃描物料碼

設備：掃描設備碼

訂單：掃描訂單碼2、缺陷類型，用于定義作業可能的缺陷類型，供生產不良時選擇相關基礎數據-標簽模板客戶價值應用介紹應用場景支持通用/物料/物料三種適用范圍支持將模板文件以附件方式管理支持模板組別定義

現場物料條碼標簽打印主要用在包裝環節，每個物料至少有兩種規格的模板。模板是通過打印機的專用程序進行設置，標簽上的數據分成兩種類型：固定和變動，設置完成后可另存成一個單獨的文件；1、適用范圍：通用、物料、物料分類；2、模板組別：模板分類，在不同應用場景下可以使用不同組別的模板；相關基礎數據-技術文檔客戶價值應用介紹應用場景支持通用、物料、物料+作業、工藝路線四種適用范圍支持將技術文件以附件方式管理

生產現場用到的技術文件統一進行簡單管理，方便在現場智能終端上讀取、查看1、適用范圍=物料，保存時校驗，適用范圍/物料頁簽必須有值；2、適用范圍=物料+作業，保存時校驗，適用范圍/物料頁簽必須有值；3、適用范圍=工藝路線，保存時校驗，適用范圍/物料頁簽必須有值；自動判定工藝走向自動判定上料品種、數量工藝防錯、上料防錯生產現場異常處理--現場返工處理工件不良工件接收更換物料退補料返修工藝返修工藝報工工站維修缺陷確認生產現場異常處理--現場挪料支持余料、超領、成套三種轉出類型支持未領、缺料、成套三種轉入類型報警安燈實時設備采集云之家工序返工返工工作臺

產品返修返工工單料廢換料申請退料物料挪用挪料單

現場協同--現場異常情況處理PC+智能終端+云之家+設備采集排程、現場、物流智慧管理智慧排程國家制造業創新中心建設工程的核心大腦動態優先級時間緊迫系數數量負荷系數客戶權重預留模型強預留/弱預留向上/向下資源、需求追溯自適應排產現場實時反饋的進度偏差有限產能WMS物料智慧上架最近揀貨需求歷史物料消耗頻率物料屬性：重量WMS亮燈揀貨最近揀貨需求歷史物料消耗頻率開放的算法體系結構數據模型邏輯模型算法模型數據采集條碼PLC、傳感器可擴展的排程計算模型排程算法模型開放的模型接口數據模型邏輯模型算法模型算法模型其它打破算法黑盒模型接口松耦合完整支持二次開發各類擴展訂單優先級計算訂單有限產能排程訂單排程柔性產線有限產能排程正排訂單1訂單2時間軸訂單3訂單4訂單5（緊急）1、按產線產能、訂單優先級正排2、根據車間現場反饋的執行信息，自動滾動編排3、柔性產線的首工序自動按訂單順序加工，中間工序掃碼驅動加工4、生產排程驅動現場物料供應5、緊急插單只需調整優先級，重排計劃，供料計劃自動調整柔性產線柔性工藝路線柔性產線定義

多種類型的網絡工藝計劃BACDEH替代工藝BADEFF分割工藝BADECAB合并工藝重疊工藝BADEC線性工藝BAFCDEHG網狀工藝BAC重疊批量10個重疊批量10個重疊批量10個需求優先級計劃方案參數靈活通過預計量調整參數可減少單據調整量通過預留釋放方式調整可實現全重拍、緊急插單、凈需求計算

工序排程模型-可配置多種排程模型排程方法：正排；倒排；偏置時間正排；不排程交叉作業、順序作業并存工序時間實時排程，根據現場實際數據采集動態優化首工序段有限產能排產工序排程事例正排正排：以訂單開始時間為起點，推算訂單的完成時間工序1工序2工序3工序4交叉作業順序作業時間軸工序3的開始時間推算工序4的開始時間智慧現場智慧物料供應物料使用頻率重量急料倉庫屬性入庫看板ERP出庫信息出庫看板平面倉庫上貨計算配送區急料掃描確認后置于傳送帶傳輸至立庫掃描確認人為搬運至平庫揀貨計算工廠生產物品移位計算物料使用頻率后續的出庫計劃移位指令移庫指令貨位亮燈ERP入庫信息采購入庫\生產入庫立體倉庫智慧物流WMS物料智慧上架WMS亮燈揀貨自動上料看板自動AGV物料轉移掃碼自動出入庫存放區揀貨區三組獨立取放機構步科智慧立體倉庫和智慧亮燈揀貨系統，將智慧立庫劃分為低層揀貨區和高層存貨區，WMS軟件通過優化算法制定上架策略，由立庫機器手提前將常用物料放置在揀貨區，非常用物料放置在存貨區，并動態更新。智慧立體倉庫系統智慧亮燈揀貨系統配料表傳遞到智慧揀貨車的終端，揀貨區的亮燈系統將會發出指示，揀貨工人可以在智慧終端與亮燈系統的指示下，輕松實現快速高效的揀貨。在人工揀貨的同時，機械手根據配料表要求將存貨區的小部分物料及時調整到揀貨區，方便人工揀取。揀出的成套物料將放入與工單對應的物料箱里，通過AGV輸送到組裝現場。物料的混用替代與組合替代100PcsA60PcsA140PcsA2+100PcsBC100Pcs替代替代100PcsB1C1100Pcs混用替代組合替代混用替代按優先級決定替代順序智慧現場精益思想的體現-KanbanNO大尺寸、可觸控人機交互網絡智慧終端Kboard智慧電子看板通過組態軟件輕松訂制多層顯示界面，通過觸控展開各種數據，實現生產數據推拉結合的呈現方式，適合工廠現場會議，也可遠程監控工藝防錯上料放錯文件防錯圖紙防錯規范工件在現場的流轉順序上料的品種、數量自動校驗機器所有程序自動匹配圖紙與任務自動下發現場智慧防錯技術文檔管理全程的質量及追溯管理成品入庫銷售出庫銷售訂單原料采購生產領料生產加工成品檢驗供應商送貨收貨檢驗線上檢驗發貨檢驗原料入庫生產訂單涵蓋企業質量管理核心基礎業務，并與采購、生產、車間、庫存等業務緊密銜接，有效支撐供應鏈、生產制造業務，構成了面向供應鏈、制造企業的全流程的質量管理框架。提供全方位多層次、多組織的質量追溯管理。服務器端記錄掃碼數據車間斷電數據不丟失重新登錄無需重新掃描生產現場異常處理--斷電通電繼續云數據工廠打造城市中高逼格的國家制造業創新中心建設工程智慧終端物流看板立體倉庫供應商工序1工序2工序3工序4個性化/協同設計APS交互看板AGV發運PDA云信息發布訂單WIFIZIGBEE4G/WIFIRFID/條碼

InternetRFIDInternet溫度傳感器智慧揀配料云數據工廠工廠所有的MES和WMS數據都存放在云端，工廠可以和設計者，客戶，供貨商在云端共享數據，并通過應用軟件協同工作。SmartFactorySupplierCustomerDesignerCloudERP+MES+WMS+PLM云數據工廠云制造的ERP財務云服務電商云服務供應鏈云服務協同開發云服務……SystemSoftwareApplicationSoftwareHardwareITMaintenance讓業務更行云流水我們的目標：打造云終端社區工廠實現人工智慧的云制造工廠大數據子系統自動倉儲系統數據采集系統互動查詢系統制造執行系統生產看板系統生產監控中心生產物流系統采購管理系統銷售管理系統項目研發系統統計分析系統異常告警系統質量管理系統設備管理系統配置管理系統制造企業云數據中心互聯網、物聯網、企業局域網、云計算制造企業云數據中心互聯網、物聯網、企業局域網、云計算“工廠大數據”子系統

架設云數據庫，設計云數據庫格式，必須滿足所有數據需要。云數據中心需要涵蓋整個生產過程中的數據。如：產品信息、材料信息、訂單信息、計劃信息、生產信息等。云數據中心應具有自動分析數據能力，可按照設定分析云數據。云數據中心云數據計算云數據處理云數據傳送云數據儲存云數據中心工廠大數據系統MES服務器客戶ERP服務器

看板通過數據采集系統，實現隨時隨地、自動化、監控與獲取設備、生產任務等當前狀態，及時將這些數據保存到數據庫，將異常信息通過警示燈、電子看板、手機短信等方式通知相關人員，從而實現了自動采集、即時監控、隨時預警、自動分析等管理效果。數據采集系統

設備管理系統建立設備檔案管理，分析設備信息；設立設備維護、保養、維修自動預警功能統計設備生產能力設備自動化程度不高；設備之間各自為戰，沒有做到互通互聯，生產調度無法統一管控；設備管理薄弱，難以保障生產正常運行；

缺乏設備與人的交互能力，設備利用不充分。降低設備停機時間和維護成本提升設備生命周期管理通過運營狀況的可視化提升設備效率和生產力降低39％的停機，提升10％的生產效率管理難點：系統功能：實施效益：老式儀表智能儀表更換傳統設備Wince工業顯示屏智能刷卡智能化設備人機互動界面人機合一機器控制人

RFID手持機快速盤點AGV智能叉車自動累計智能貨架聚軒智能倉庫三維效果圖二維碼掃描出入庫自動化自動傳輸帶數字化掃描錄入智能倉儲系統條碼化流程操作缺料提醒先進先出管控庫存自動、實時更新。物料出入庫異常告警數據采集及時、過程精準管理倉庫物料種類繁雜，無法掌握精確的倉庫數據；通過倉庫單據，記錄倉庫物料。無法追蹤動態倉庫物料；倉庫庫位管理不明確，管理員需花費大量時間來確認物料位置；倉庫采用原始架構，無法充分利用倉庫空間資源。實現庫區、庫位、貨架號等倉庫信息的精確管理，自動調節入庫位置。自動跟蹤備料狀態，自動異常告警實現物料進出庫自動化實現系統化管理，進出庫、庫存可實時查詢與監控自動化智能導向，提高工作效率30%提升倉庫利用效率通過現場電子看板，所有入庫，出庫狀態與實際情況實時同步管理難點：系統功能：實施效益：

客戶

銷售部

銷售計劃

訂單進度

客戶檔案下單反饋產品流向追蹤移動設備

PC電腦銷售訂單分析統計

服務記錄指紋識讀技術二維碼掃描銷售管理系統根據客戶需求自動生成銷售訂單；實時跟蹤自動進度；自動分析行業訂單數據，預估未來訂單信息；追蹤客戶服務滿意度；可視化銷售管理

銷售計劃、訂單信息通過各類表單來管理。缺少銷售分析，訂單預測能力。

可以為工廠減少六七個專門為流程卡拍照及存儲的人員；

實現銷售信息化流程化管理，全面提升銷售業績

管理難點：系統功能：實施效益：

增加物料控制節點，實現分步確認，提高對采購物料的控制能力。按照訂單信息自動生成采購計劃信息。能夠按照采購計劃節點控制，自動形成采購提前預警，并通知相關人員。根據采購訂單，自動生成付款計劃，并實時跟蹤提醒付款狀態。能夠追蹤整個采購過程。按時、按量、優化配送采購管理系統

銷售訂單檢測環境作業指導書物料設備人員自動生產排程生產計劃可視化、自動化物控平臺外購入庫車間作業工序1工序2工序N….裝配完工入庫庫存即時成本可視化進程資源負荷看板手持終端制造執行系統生產自動排產，靈活調整優先級調度；多種手段實時采集數據，隨時掌握生產進度；自動發現異常信息，及時跟蹤處理生產過程精細化管理，跟蹤每一道生產工序進度生產計劃編制效率低，無法有效應對頻繁的需求變更車間現場管控業務繁瑣，問題百出；生產排程工作量大，效率低；生產信息無法及時獲取，難以實現有效的生產管控；生產數據采集量大，處理復雜；生產調度難度大，銷售訂單交付不及時；工作協同困難：生產涉及的物料、設備、模具、作業指導書等資源，分布在不同地方且狀態變化頻繁。加強生產現場的管控，有效遏制生產問題的出現；實現車間生產計劃調度，大大縮短計劃編制工作，節省人力成本30%；

生產過程實時監控，生產管理暗箱操作降低25%；改進生產流程，減少人工操作，車間管理效率提高20%；采用強大的數據采集引擎，解決生產數據錄入之后的問題實時、準確、全面地采集數據；

縮短制造周期，削減在制品庫存10%。管理難點：系統功能：實施效益：建立產品工藝、BOM的標準體系實現從設計、方案、報價、評審整個過程的整體管理；追蹤項目研發整個過程；實時反饋研發狀態沒有專門的研發系統，工藝、作業指導書等技術文件不規范。研發流程不規范、層次不清、操作性不強，嚴重影響研發進度；項目管理薄弱，總體計劃缺乏完整性，計劃銜接性差。不規范管理難點：系統功能：研發計劃管理研發過程更進項目文檔管理作業指導書BOM單項目研發系統項目研發系統

事前事中事后質量保證體系標準控制質量標準首檢巡檢成品檢進行追溯記錄統計及時發現并反應問題統計質檢信息快速追蹤原因處理結果分析有效預防控制質量管理系統建立標準的質量規范體系與追溯系統；實時控制質量情況；實現質量檢驗記錄跟蹤。