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'''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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。