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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://p2.itc.cn/images01/20210219/c78c657e8242415f9d4f056796397aea.png width="300"></center> <small>[https://www.sohu.com/a/451443362_120825932 来自 搜狐网 的图片]</small> |} '''工业互联网模式'''IT+OT的工业互联网模式,在新一轮科技革命和产业变革的大背景下,以数字化、网络化、智能化为特点的智能制造已成为未来发展趋势。自国家制造强国战略发布后,国家又连续出台“[[互联网]]+<ref>[https://www.sohu.com/a/289677446_100268836 “互联网+”基本内涵及六大特征 ],搜狐,2019-01-17</ref>”、绿色制造、工业强基、智能制造、服务性制造、智能硬件等相关产业政策,为产业发展、制造企业转型升级提供了明确的路径指导,宽松的环境和优厚的政策支持。某企业依托企业智能制造总体规划和成熟经验,引入工业互联网体系标准,结合风电行业业务特性,采用“IT+OT”的工业互联网模式,以工业化和[[信息化]]管理融合为手段,建设包括数据采集、数据传输、数据中台、数据应用、数据服务等的智能工厂架构,覆盖了设计、工艺、营销、生产、商务、制造、质量、服务等业务的各个方面。 ==一、案例简介== 企业主要从事风力发电整机、增速机、[[发电机]]、控制系统(变流器、变频器、主控系统)等产品设备的设计、制造与销售;提供包括风场选址、测算、建设、运营投资和设备安装等内容的整体解决方案,并承担与风力发电相关的技术信息咨询服务。 企业在智能工厂建设当中,主要围绕工艺技术、生产管控、质量检测、设备管理、环境管理等主线依次开展建设,形成PLM、ERP、MOM、数字制造工艺仿真及管理平台、三现、四表、设备互联系统等数字化信息系统,打通信息技术融合工业[[制造]]流程,实现数字化制造和管理模式。项目期间,采用“IT+OT”的工业互联网模式,以工业化和信息化管理融合为手段,建设包括数据采集、数据传输、数据中台、数据应用、数据服务等的智能工厂架构。 ==二、案例背景介绍== 该企业对智能制造的大力推进,使得其在智能制造和工业互联网的改革中占据先机。 企业在智能制造和工业互联网的[[改革]]中占据先机,在国家政策的指导下,结合自身发展战略和业务需求,积极开展数字化转型升级工作,以实现提升产能、降低成本,建立集数字化、自动化、集成化、精益化于一体的智能工厂,打造世界一流风电研发和制造企业为总体目标,进行了智能工厂的实施建设。 ==三、案例应用详情== ===1、总体应用框架=== 采用“IT+OT”的工业互联网模式,以工业化和[[信息化]]管理融合为手段,建设包括数据采集、数据传输、数据中台、数据应用、数据服务等的智能工厂架构,覆盖了设计、工艺、营销、生产、商务、制造、质量、服务等业务的各个方面;运用物联网<ref>[http://news.sohu.com/a/528981274_554035 物联网未来发展趋势] ,搜狐,2022-03-11</ref>、大数据、人工智能、数字孪生等新一代信息与数字化技术,对全制造过程数据进行采集与处理、分析及应用,使数据对企业的运营提升和稳固发展发挥了最大价值。 ===2、关键技术应用详情=== ====(1)数据采集层情况介绍==== 该企业工厂是总装工厂,针对大件[[产品]]流水装配的特点,现场采购并应用了多种硬件设备。包括针对现场三现摄像监控(现场、现人、现物)、四表能源监控(水、电、气、油)、周界安防、现场操作大屏、自动定位追踪RFID、物流自动化的立体货架和AGV配送车、协同作业的偏航机器人和变桨机器人,在线自动检测的视觉识别设备,产品出厂前各种试验测试的综合试验台,基于车间采购并实施的各类硬件设备,应用不同的数据采集技术和协议,打通数据传输链路,为上层系统数据传输与控制提供基础。 ====(2)数据传输层情况介绍==== 面对自动化设备种类繁多,数据量庞大的情况,企业实施IOT系统平台,统一对工厂采集的三现图像视频[[信息]]、四表能源信息、和各类设备运转等海量信息的接入和存储,实现对各种数据的分格式、分类型、分区实时传输、存储、统计分析。 ====(3)数据中台层情况介绍==== 数据中台层分为数据中台和算法中台。 数据中台承接IOT系统存储的工业自动化数据,集成各类信息化系统的业务[[数据]],构建数据中台,把数据进行集中统一的归类、分区、存储、集成、分发,支撑管理层对经营和制造过程进行有效分析和精准决策。 通过算法中台,为各类系统应用提供算法能力,比如推荐算法、搜索算法、图像识别、[[摄像]]识别等,提高数据计算能力,提升数据相应速度。 ====(4)数据应用层情况介绍==== 数据应用分为生产管理层和企业管理层。 生产管理层主要围绕车间层面的“人机料法环测”的相关资源进行信息化管理。主要包括生产运营MOM系统和WMS仓储管理系统、安灯系统,结合车间设备传输的各类信息,实现车间的计划、[[生产]]、质量、设备,物流的信息化管控和作业数据自动收集。 企业管理层主要围绕工厂的运营各阶段,针对产品研发、需求管理、订单管理、物料采购、生产计划、车间物流、生产制造、质量检验、产品物流、售后服务等全过程信息化管控。其中包括:营销数字化管理平台(PCRM)、产品[[生命]]周期管理系统(PLM)、质量信息管理系统(QIS)、DOM智能运维系统等。 ====(5)数据服务层情况介绍==== 基于数据中台存储的各类软硬件系统采集数据,根据企业的总体管控要求,分成仪表盘、驾驶舱、BI可视化、班前会大屏和敏捷交付等,通过虚拟仿真、数字孪生、大数据、[[统计]]分析、趋势预测等技术手段进行全面分层展现,使数据对运营提升和稳固发展提供最大价值。 ==四、创新性与优势== 本项目的创新性体现在: 高效的资源利用;当物联网设备相互交互、相互[[通信]]并完成大量任务时,可以最大限度地减少人力;节省时间;增强数据收集;提高安全性。 ==五、案例应用效益分析== 信息获取和管理决策更便捷。彻底实现了物料、资源、生产、工艺、营销等各个环节数据的电子化和集成化管理,帮助管理人员从繁杂的沟通、核算、统计、分析过程中解脱出来,所有[[管理]]部门都能够实时动态掌握生产现场的实际情况,并在可视化环境下得到想要的绩效指标,避免过去基于事后报表式的管理模式,实现了生产管理各个环节业务流程和数据的融合,方便管理者更快、更准、更优地做出决策。 ==参考文献== [[Category:500 社會科學類]]
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