工厂的互联互通与数字化
智能制造和工业互联网融合发展
智能制造和工业互联网融合发展2.蓝卓工业互联网（杭州）有限公司，浙江省杭州市310000摘要：作为新一代信息技术与工业制造业深度融合的产物，工业互联网是推动二者深度融合的关键因素，且工业制造业与信息技术融合发展程度逐步提升。
在工业互联网推动制造业深度融合发展和工业制造业与新一代信息技术深度融合能级逐步提升的趋势下，本文研究工业制造业与新一代信息技术融合发展模式，提出了推动中国制造业融合发展的政策建议。
关键词：工业互联网；融合模式引言工业互联网是新一代信息技术与实体经济融合在工业制造业领域的应用，目前大力发展工业互联网推动本国工业制造业与新一代信息技术的深度融合已成为各国制造业竞争的核心和重点。
2008年国际金融危机的爆发促使各国纷纷重视实体经济在本国经济中的重要性，各个发达国家也开始实施“制造业回流”战略。
1.工业制造业数字化、网络化、智能化产业升级动力机制互联网、大数据、人工智能与工业制造业的深度融合推动了工业制造业的产业升级。
从前面部分的分析来看，随着产业升级影响因素和作用机制的变化，影响产业升级的传统因素（诸如要素比较优势转换提升、技术提升、开放战略等因素）的作用逐步减弱，而与新的产业升级路径相适应的产业升级动力机制正逐步形成，主要体现为：以大数据和人工智能为核心的要素资源驱动机制，以集成、协同创新和业态、模式创新成为重要的创新驱动机制，软件定义和智能网络链接为支撑的技术驱动机制。
一是以大数据和人工智能为核心的要素资源驱动机制。
随着互联网、大数据、人工智能在工业制造业中的大量应用，基于海量数据的大数据分析和人工智能技术成为要素资源驱动机制的关键与核心。
一方面，要素层面的数据成为新的生产要素，成为产业升级的核心驱动力和影响劳动力、资本等要素作用发挥的关键因素。
数据资源整合与分析能力，数据实时感知、传输、存储，产业链数据整合，数据挖掘分析，在产业升级中发挥重要作用。
另一方面，大数据的发展为人工智能提供了基础环境。
广西“未来工厂”、智能工厂和数字化车间关键要素、申报书
附件1广西“未来工厂”、智能工厂和数字化车间关键要素一、“未来工厂”关键要素“未来工厂”是指广泛应用数字孪生、物联网、大数据、人工智能、工业互联网等技术，实现数字化设计、智能化生产、智慧化管理、协同化赋能、绿色化制造、安全化管控和综合绩效大幅提升的现代化工厂。
（一）数字化设计。
包括工厂/车间设计、产品研发与设计、工艺设计和试验设计。
通过仿真分析、数字孪生技术对工厂规划、生产、运营全流程的数字化管理，通过采用系统软件建立研发设计能力，采用协同设计平台，利用参数化对象建模，采用仿真技术对产品进行试验验证。
（二）智能化生产。
包括采购管理、计划与调度、生产作业管理、装备管理、仓储配送等。
通过建立工厂网络系统，运用5G、人工智能、大数据等技术，广泛应用智能生产设备、检测设备、物流设备，依托企业数据采集与监视控制系统(SCADA)、资源计划系统（ERP）、产品全生命周期管理系统（PLM）、高级计划排程（APS）、制造执行系统（MES）、仓储管理系统（WMS）等信息化系统，实现物资采购、计划调度、生产作业、仓储配送的数据自动采集、在线分析和优化执行，提高生产计划准确性和生产过程的可控性，工厂或车间实现少人化、无人化。
（三）智慧化管理。
包括系统集成与数据互通、企业资源管理、行政管理、质量管理、客户管理、物流管理、销售管理、决策管理等。
通过建立工业互联网平台和数据中心，通过企业资源计划系统（ERP）、产品生命周期管理(PLM)、供应链管理系统（SCM）、客户关系管理系统(CRM)等系统集成应用，实现数据共享共用，在销售、生产、物流、质量等方面实现协同管理，推进企业生产、运营和决策的智慧化管理。
（四）协同化赋能。
包括产业、供应链协同和个性化定制。
通过建设的工业互联网平台，实现人员、设备、数据等信息要素共享，打通企业之间的物流、资金流、信息流等，实现设计、供应、制造和服务资源的在线共享和优化配置。
整合行业内中小企业产供销资源，打造云上产业链，突破工厂物理界限，实现制造资源的动态分析和柔性配置。
工厂运营管理数字化转型的案例与趋势分析
工厂运营管理数字化转型的案例与趋势分析在当今数字化时代，工厂运营管理正经历着深刻的变革。
数字化转型已成为提升工厂竞争力、提高生产效率、优化资源配置的关键途径。
本文将通过实际案例深入探讨工厂运营管理数字化转型的实践，并分析其未来的发展趋势。
一、数字化转型案例案例一：汽车制造工厂的智能化升级一家知名的汽车制造工厂面临着市场需求多样化、生产周期缩短和质量要求提高的挑战。
为了应对这些问题，他们开启了全面的数字化转型之旅。
首先，在生产线上引入了先进的机器人和自动化设备，实现了车身焊接、涂装和装配等环节的高度自动化。
这些机器人通过数字化控制系统精确操作，不仅提高了生产效率，还减少了人为误差，提升了产品质量的稳定性。
其次，利用物联网技术，将生产设备、零部件和在制品都连接起来，实现了对生产过程的实时监控和数据采集。
工厂管理人员可以通过智能终端随时随地了解生产进度、设备状态和质量数据，及时发现并解决问题。
再者，通过大数据分析和人工智能算法，对生产数据进行深度挖掘，预测设备故障，优化生产排程，降低库存成本。
例如，通过分析历史订单和市场趋势，精准预测市场需求，从而合理安排生产计划，减少了库存积压和缺货现象。
案例二：电子工厂的数字化供应链管理一家电子工厂在供应链管理方面遇到了诸多难题，如供应商协同困难、原材料库存过高、交付不及时等。
为了改善这种状况，他们实施了数字化供应链管理方案。
通过建立与供应商的数字化协同平台，实现了订单、交货、质量检验等信息的实时共享和交互。
供应商可以根据工厂的生产计划提前准备原材料，提高了供应的及时性和准确性。
利用电子标签和射频识别技术（RFID）对原材料和成品进行全程追踪，实现了库存的可视化管理。
工厂可以准确掌握库存水平和货物位置，避免了库存积压和缺货的情况发生。
同时，借助数据分析优化了采购策略，根据原材料价格波动和市场需求变化，灵活调整采购量和采购时间，降低了采购成本。
二、数字化转型的趋势分析趋势一：工业互联网的广泛应用工业互联网将设备、生产线、工厂、供应商、客户紧密连接起来，实现了全产业链的互联互通和数据共享。
工业物联网如何推动制造业数字化转型
工业物联网如何推动制造业数字化转型在当今数字化浪潮席卷全球的背景下，制造业正面临着前所未有的变革和挑战。
工业物联网作为新一代信息技术的重要组成部分，正以前所未有的力量推动着制造业的数字化转型，为企业带来了新的发展机遇和竞争优势。
工业物联网是什么？简单来说，它是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器，以及移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。
首先，工业物联网通过实现设备的互联互通，为制造业数字化转型奠定了基础。
在传统制造业中，设备之间往往是孤立的，信息难以共享和协同。
而工业物联网技术能够将工厂内的各类设备，如机床、机器人、输送带等连接起来，形成一个有机的整体。
通过在设备上安装传感器和智能模块，实时采集设备的运行状态、生产参数等数据，并将这些数据传输到云端或数据中心进行分析和处理。
这样，管理人员可以随时随地了解设备的运行情况，及时发现潜在的故障和问题，并进行远程监控和维护，从而大大提高了设备的利用率和生产效率。
其次，工业物联网能够实现生产过程的智能化监控和管理。
在生产线上，工业物联网技术可以对生产过程中的各个环节进行实时监测和控制，确保产品质量的稳定性和一致性。
例如，通过对温度、压力、湿度等工艺参数的实时监测和调整，可以避免因工艺偏差导致的产品质量问题。
同时，工业物联网还可以实现生产计划的智能排程和优化，根据订单需求、设备状态、物料供应等因素，自动制定最优的生产计划，提高生产效率，降低生产成本。
再者，工业物联网有助于实现供应链的数字化协同。
制造业的供应链往往涉及众多环节和企业，信息的不畅通和协同效率低下是常见的问题。
工业物联网技术可以将供应链上的各个节点连接起来，实现信息的实时共享和协同。
供应商可以通过物联网平台实时了解制造商的需求和库存情况，及时调整供应计划；制造商可以实时跟踪原材料和零部件的运输状态，确保按时到货；物流企业可以根据实时的物流信息优化配送路线，提高物流效率。
工业互联网数字化转型的关键路径
虽然我今天演讲的主题是《工业互联网，数字化转型的关键路径》，但是在很多次场合中我都愿意说：工业互联网是数字化转型的唯一路径。
“工业互联网”是一个很重要的词汇。
无论是国家层面上的“新基建”，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》，以及今年年初国家能源局关于智慧矿山的一系列决策建议，还是地方层面上（截至2020年12月河北、时代。
在1980年先后完成了工业化目标，开始进入以服务业、知识经济、高新技术产业等为经济支撑的“后工业社会”时代。
我国2015年第三季度的第三产业产值已经超过了GDP 的向共生的过程。
工业互联网的本质是希望通过工业互联网技术，将一些经验和要素形成复制模式，在整个工业中共享。
其中，很重要的一点在于竞争体系的变化。
工业时代讲究博弈及零和效应，企业采用总成本领先战略、差异化战略，及专一化战略。
数字时代则是共生和利他关系，追求双赢效应。
数字经济中的竞争策略，是竞争主体从企业走向生态。
未来的竞争形态将更多地表现为生态系统之间的竞争，而生态的优势是单个企业所无法具备的。
企业打造自己的界限，要强调的是平台思维和生态思维。
从这个基础上看，每个企业的形态也会发生变化。
过去都是围绕着企业进行生产和销售，通过信息化支撑提高企业的效率。
现在，企业运用新一代信息技术，采用价值思维、互联网思维和服务社会思维，与时俱进，主动变革，推进自身发展的升级跨越，推进自身的开放、互联、创新、融合。
智能制造关注工业的改造，更关注整个业态上的一些变化。
智能制造内容分解全球的工业界提出了三个发展战略。
德国提出工业4.0，美国提出工业互联网，中国对应的是智能制造。
那么，到底什么是智能制造？我们认为，智能制造可以从狭义和广义两个层面进行理解。
狭义的智能制造分为四个阶段。
第一阶段的目标是实现信息化/自动化基础，包括数字化研发、生产资源信息化、工艺/装备建模、精益化生产、智能装备升级、工艺/质量数据采集、物联网/工业总线。
工业如何推动制造业与互联网的融合
工业如何推动制造业与互联网的融合在当今数字化时代，工业在推动制造业与互联网的融合方面发挥着至关重要的作用。
这一融合不仅改变了制造业的生产方式和商业模式，还为经济增长和产业升级带来了新的机遇。
制造业作为实体经济的核心，一直是国家经济发展的重要支柱。
然而，随着市场需求的多样化、个性化以及全球竞争的加剧，传统制造业面临着诸多挑战，如生产效率低下、供应链管理复杂、产品创新不足等。
互联网技术的兴起，为制造业突破这些困境提供了可能。
互联网具有信息传播快速、数据处理能力强大、连接范围广泛等优势，能够与制造业的生产、研发、销售等环节深度融合，实现资源的优化配置和价值的最大化创造。
首先，工业通过智能化生产推动制造业与互联网的融合。
智能化生产是利用先进的信息技术，如工业物联网、大数据分析、人工智能等，实现生产设备的互联互通和自动化控制。
在智能化的工厂中，每一台设备都成为了网络中的一个节点，能够实时采集和传输生产数据。
这些数据经过分析处理，可以帮助企业精准掌握生产过程中的各种情况，及时发现问题并进行调整，从而提高生产效率、降低废品率。
例如，通过对设备运行数据的监测和分析，可以提前预测设备故障，进行预防性维护，减少设备停机时间，提高设备利用率。
其次，工业借助数字化设计促进制造业与互联网的融合。
数字化设计是基于计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）等技术，实现产品设计的数字化和协同化。
互联网的应用使得设计人员能够在全球范围内进行协同工作，共享设计资源和经验，大大缩短了产品研发周期。
同时，通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，设计师可以在产品设计阶段就直观地感受产品的外观和性能，进行更加精准的设计优化。
此外，数字化设计还能够实现与生产环节的无缝对接，提高生产的准确性和效率。
再者，工业利用电子商务平台推动制造业与互联网的融合。
电子商务平台打破了传统销售模式的时空限制，拓宽了销售渠道，降低了销售成本。
制造企业可以通过电商平台直接面向消费者销售产品，了解市场需求和消费者反馈，实现按需生产和个性化定制。
工厂运营管理数字化转型的案例与趋势分析
工厂运营管理数字化转型的案例与趋势分析在当今竞争激烈的商业环境中，工厂运营管理的数字化转型已成为企业提升竞争力、实现可持续发展的关键策略。
数字化技术的快速发展为工厂带来了前所未有的机遇，使企业能够优化生产流程、提高生产效率、降低成本，并更好地满足客户需求。
本文将通过分析一些成功的案例，探讨工厂运营管理数字化转型的趋势，为企业的发展提供有益的参考。
一、成功案例分析（一）案例一：＿____汽车制造工厂＿____汽车制造工厂通过引入数字化生产管理系统，实现了从订单接收到产品交付的全流程数字化管控。
该系统集成了生产计划、物料管理、设备监控、质量检测等多个模块，使各部门之间能够实时共享信息，协同工作。
在生产计划方面，系统根据市场需求和库存情况，智能生成生产计划，并精确到每一道工序和每一台设备。
物料管理模块能够实时监控物料库存，自动触发采购订单，确保生产所需物料的及时供应。
设备监控系统则对设备的运行状态进行实时监测，提前预警设备故障，减少停机时间。
质量检测环节采用数字化检测设备和数据分析技术，对产品质量进行精准检测和追溯，大大提高了产品合格率。
通过数字化转型，该汽车制造工厂的生产效率提高了 30%，生产成本降低了 20%，产品交付周期缩短了 40%，客户满意度显著提升。
（二）案例二：＿____电子制造工厂＿____电子制造工厂采用了工业物联网（IIoT）技术，对生产线上的设备、产品和人员进行实时连接和数据采集。
通过在设备上安装传感器，收集设备的运行参数、能耗数据等信息，并将其传输到云端进行分析。
基于数据分析的结果，工厂能够优化设备的运行参数，降低能耗，提高设备利用率。
同时，通过对产品生产过程中的数据进行分析，能够及时发现质量问题，采取针对性的改进措施，提高产品质量的稳定性。
此外，IIoT 技术还实现了对人员工作效率和工作质量的实时监控，为绩效考核和培训提供了依据。
经过数字化转型，该电子制造工厂的设备利用率提升了 25%，能耗降低了 15%，产品质量合格率提高了 10%，企业的市场竞争力得到了显著增强。
制造业数字化转型：智能制造与工业4.0
制造业数字化转型：智能制造与工业4.0引言随着信息技术的快速发展，数字化转型逐渐成为各行业的关键议题。
其中，制造业的数字化转型尤其引人瞩目。
制造业数字化转型不仅可以提高生产效率，降低成本，还可以推动产品创新和提升客户体验。
在制造业数字化转型的潮流中，智能制造和工业4.0成为了热门话题。
本文将详细介绍制造业数字化转型的概念，探讨智能制造和工业4.0的关系，并分析其在制造业发展中的重要性和优势。
数字化转型的概念与重要性数字化转型的定义数字化转型是指通过应用和融合信息技术，将传统制造业从传统方式向数字化方式转变的过程。
它涵盖了多个领域，包括生产流程、设备管理、数据分析、供应链协作等。
通过数字化转型，制造企业可以实现数据的全面收集、分析和运用，提高生产过程的智能化和自动化水平。
数字化转型的重要性制造业数字化转型对于企业的重要性不可忽视。
首先，数字化转型可以提高生产效率。
通过引入智能化设备、自动化流程和实时数据分析，企业能够更快速、更准确地识别和解决生产过程中的问题，提高生产效率和质量。
其次，数字化转型有助于降低成本。
传统制造业通常面临着人力资源管理、原材料采购、库存管理等一系列问题，这些问题都可以通过数字化手段来解决。
例如，通过智能设备和物联网技术，企业可以实现设备的远程监控和预测性维护，降低设备运营成本和维护成本。
此外，数字化转型还能推动产品创新。
通过数字化技术，企业可以更好地了解市场需求，以及产品使用情况和客户反馈。
基于这些信息，企业可以进行精准的产品开发和改进，提升产品的竞争力和市场份额。
最后，数字化转型可以提升客户体验。
通过数字化手段，企业可以实现定制化生产，快速响应客户需求，并提供更高品质、更便捷的售后服务。
这有助于提升客户的满意度和忠诚度，进而增加企业的收入和市场份额。
智能制造与工业4.0的关系智能制造的概念和特点智能制造是制造业数字化转型中的重要概念，它代表了制造业向智能化、自动化方向发展的趋势。
工业现场设备互联互通问题分析及解决思路
工业现场设备互联互通问题分析及解决思路摘要信息技术与制造技术的深度融合推动智能制造、工业互联网快速发展,但目前工业领域普遍存在设备种类繁多、设备厂家多样、接口不同、通信协议多样等问题,从而导致设备间存在“信息孤岛”并不能有效地互联互通。
从工业通信技术、工业现场设备集成技术、标准化工作3个层面总结工业现场设备互联互通技术现状,分析现场设备互联互通面临的问题,在此基础上提出综合OPC UA、信息模型、平台化网关设备等的互联互通解决思路,形成标准化、可复用互联互通解决方案。
关键词：工业现场设备; 互联互通; 工业通信; 现场设备集成; 智能制造0 引言近年来,新一代信息技术与制造业正在逐步走向深度融合,也推动智能制造、工业互联网快速发展。
实现工业现场设备之间以及现场设备与信息系统的互联互通是实施智能制造、工业互联网的基础条件和基本前提,没有现场设备互联互通就意味着工业应用缺乏现场数据支撑,工业云、工业大数据也将成为无源之水。
但目前工业领域存在传统制造装备信息化程度不高、现场设备种类繁多、不同厂商设备使用的通信接口各不相同、工业通信协议多样等问题,导致异构网络并存,存在较多“信息孤岛”或“不能充分互联互通的信息孤岛”。
在工程实施层面,需大量时间、精力与人力成本用于现场设备互联互通,且在不同企业、工业场景需要重新开展现场设备的互联互通,导致工作量巨大,因此急需标准化、可复用的现场设备互联互通解决方案。
1 设备互联互通的含义IEC TR 62390《通用自动化设备行规导则》[1]定义了基于行规的设备的兼容性等级,以使设备处于相同的通信平台,并按等级区分设备之间确定的兼容性程度和互操作性程度。
在该标准中中,设备的兼容性等级可分为不兼容、共存、互联、互通、互操作和互换(见图1)。
图1图1 设备兼容性等级通常说的设备互联互通包含了上述互联、互通、和互操作3个层面的含义。
互联是指使用相同的通信协议、通信接口和数据访问,在网络连接的情况下能保证设备之间的数据传输,但无法确保对方能够理解传输数据的语法和语义;互通是指设备之间能够传送参数,即除了通信协议、通信接口和数据访问外,设备之间参数的数据类型也是相同的,即互相能够理解传输数据的语法,但无法保证语义的确定性[2];互操作是指设备能够在一个或多个分布式应用程序中一起工作,并完成特定任务,传输信息具有语法和语义的确定性。
工厂数字化解决方案
工厂数字化解决方案引言随着信息技术的发展和工业生产的日益复杂，工厂数字化已经成为了提高生产效率和降低成本的一种重要途径。
工厂数字化是将传统工厂转变为智能工厂，通过数字技术的应用来优化生产流程、提高生产效率和品质，降低生产成本。
本文将介绍工厂数字化解决方案的主要内容和实施步骤，帮助企业更好地实现数字化转型。
工厂数字化解决方案的主要内容1.智能设备和传感器的安装：智能设备和传感器是工厂数字化的基础，通过安装在生产设备和生产线上，实时感知和采集相关数据。
这些智能设备和传感器可以监控设备的运行状态、生产效率、能耗等重要指标，为工厂运营管理提供有效数据支持。
2.数据采集和管理系统：建立一个完备的数据采集和管理系统是工厂数字化的关键环节。
此系统可以将传感器采集到的数据通过网络技术传输到数据中心，经过大数据分析和处理后，生成有意义的报告和指导意见。
这种数据系统能够帮助企业更好地监控生产过程、识别潜在问题，并做出合理的决策。
3.数据分析和预测模型：工厂数字化解决方案要求对大量的数据进行分析和挖掘，从中挖掘出隐藏在数据背后的价值。
通过使用机器学习和人工智能技术，可以对生产数据进行模式识别、异常检测和趋势预测，从而帮助企业更好地优化生产流程、降低成本、提高品质和效率。
4.生产过程优化：通过数字化解决方案，企业可以实现对生产过程的实时监控和调整。
通过搜集和分析生产数据，能够找出生产过程中存在的瓶颈和问题，并进行及时优化。
此外，还可以通过数字化技术实现生产流程自动化，提高生产效率和品质。
5.联网与协同：工厂数字化解决方案还包括了工厂设备和生产线的互联互通。
通过建立一个统一的工厂信息平台，不同设备和生产线之间可以实现数据共享和协同工作。
这样可以提高生产过程的可视化和控制性能，进一步提升生产效率和品质。
工厂数字化解决方案的实施步骤1.制定数字化转型计划：企业需要对自身生产流程、设备和技术状况进行全面的评估，理解数字化转型的必要性和潜在益处。
互联网智慧工业工业生产的数字化创新
互联网智慧工业工业生产的数字化创新近年来，随着互联网的快速发展和智能科技的日益成熟，互联网智慧工业逐渐成为工业生产的新趋势。
数字化创新的出现，为传统工业带来了前所未有的机遇与挑战。
本文将围绕互联网智慧工业工业生产的数字化创新进行探讨，并分析其对工业生产的影响与未来的发展方向。
一、互联网智慧工业简介互联网智慧工业是指利用互联网和智能科技技术，对工业生产进行全面数字化、网络化、智能化的改造和升级。
通过互联网的连接，工厂中的设备、机器、产品和人员形成交互与协同，实现信息的共享和智能决策的提升。
互联网智慧工业致力于通过数字化技术，提高工业生产的效率、灵活性和可持续性。
二、互联网智慧工业的数字化创新1. 传感器与物联网互联网智慧工业的数字化创新主要依赖于传感器和物联网技术。
传感器可以采集到各种设备和环境的数据，将其实时传输至云端。
物联网技术则实现了设备之间的互联互通，构建起一个庞大的网络系统。
通过传感器和物联网技术，工业生产中的设备和工艺过程可以实现数字化监控和控制，大大提高了生产的安全性和稳定性。
2. 大数据分析与人工智能互联网智慧工业所产生的海量数据需要通过大数据分析和人工智能技术进行处理与应用。
通过对数据的挖掘和分析，可以发现潜在的生产问题和改进空间。
人工智能技术的应用则能够实现智能决策和优化控制，提高生产效率和质量。
例如，通过机器学习算法，可以实现设备的预测性维护，避免了设备突发故障和生产线停机的情况。
3. 虚拟现实与增强现实虚拟现实与增强现实技术为互联网智慧工业带来了更加直观、互动的工作环境。
通过虚拟现实技术，工业设计师可以在虚拟世界中进行产品设计和模拟制造，减少了实际试验的成本和时间。
增强现实技术则可以将数字化的信息叠加到实际场景中，方便工人进行操作和维修。
这些技术的应用，提升了工业生产的效率和可操作性。
三、互联网智慧工业对工业生产的影响1. 提高生产效率互联网智慧工业的数字化创新可以实现生产过程的实时监测和控制，减少了生产中的人为误差和资源浪费。
智慧工厂系统解决方案
智能维护解决方案
要点一
总结词
提供设备预警、预测和维护等智能化服务
要点二
详细描述
智能维护解决方案通过运用物联网和大数据等技术，收 集设备的运行数据并进行分析，提供设备预警、预测和 维护等智能化服务，提高设备运行效率、延长设备使用 寿命、降低维护成本。
05
智慧工厂发展趋势和挑战
大数据技术可以分析生产过程中的瓶颈，提 出优化建议，提高生产效率。
市场预测
质量控制
通过分析市场数据，大数据技术可以预测市 场需求，指导生产计划。
大数据技术可以对生产过程中的质量数据进 行实时监测与分析，提高产品质量。
人工智能技术
智能优化
人工智能技术可以优化生产流程，提高生 产效率。
智能调度
人工智能技术可以实现生产调度的智能化 ，提高生产计划的准确性。
智慧工厂具备生产效率高、产品质量稳定、资源消耗低等优势，是制造业转型升 级的重要方向。
智慧工厂的演变过程
01
02
03
自动化阶段
以机械自动化和单点数字 化为主，解决生产效率和 精度问题。
数字化阶段
实现设备之间的互联互通 ，数据驱动的制造管理， 提高生产协同效率。
智能化阶段
以数据为驱动，实现全流 程的自动化和智能化，提 高生产效率和降低成本。
智能供应链解决方案
总结词
优化供应链管理，提高响应速度和灵活性
详细描述
智能供应链解决方案通过实时监控库存水 平、需求预测和运输时效等关键指标，优 化供应链管理，提高响应速度和灵活性， 确保及时交付和降低成本。
智能物流解决方案
总结词
实现物流过程的可视化、可控化和智能化
详细描述
工业园生产设备互联互通方案
工业园生产设备互联互通方案工业园数字化是当前工业园区转型升级的必然趋势，它将提升生产效率、降低成本、促进可持续发展。
工业园数字化的实施需要从制定数字化发展战略、建设基础设施、推动应用落地、加强组织能力建设等方面着手，并需充分考虑影响和挑战。
只有全面推进工业园数字化，才能不断提升工业园区的竞争力和可持续发展能力。
工业园数字化是可持续发展的重要手段之一。
通过数字化管理和优化资源配置，可以提高经济效益的减少对环境的影响。
数字化工具还可以提供实时数据和分析结果，帮助企业制定和优化可持续发展战略，实现经济、社会和环境的协同发展。
随着信息技术的迅猛发展，云计算、物联网、大数据等技术逐渐成熟并得到广泛应用。
这些技术的兴起为工业园数字化提供了基础条件。
云计算技术可以提供强大的计算和存储能力，为工业园区的数据处理和分析提供支持；物联网技术实现了设备和设施之间的互联互通,实现了工业园区的智能化管理；而大数据技术则能够对园区内的海量数据进行挖掘和分析，为决策提供科学依据。
工业园数字化可以实现对园区内各类设备、设施和资源的集中管理和监控。
通过数据采集和分析，可以实现对园区运营状况的实时监测和预测，及时发现和解决问题。
数字化转型还可以建立起园区内各个参与主体之间的信息共享和协同合作机制，提高整个园区的管理水平和运营效益。
工业园区可以引入人工智能技术，实现机器学习、深度学习和数据挖掘等技术在生产过程中的应用。
通过对大数据的分析和预测，可以提前发现问题并采取相应的措施，减少故障率和生产成本。
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一、工业园数字化特点（一）智能化生产1、自动化控制：工业园数字化的一个显著特点是智能化生产，其中自动化控制是其中的重要组成部分。
通过引入先进的传感器技术、自动控制系统以及机器学习算法等，可以实现对生产过程的实时监控和控制，提高生产效率和质量。
5G工厂建设实施方案
5G工厂建设实施方案一、背景和目标随着5G技术的成熟与推广，其在工业领域的广泛应用已经成为新的发展方向。
在工厂建设方面，引入5G技术可以加强工厂的数字化、智能化和自动化水平，提高生产效率和质量，降低成本和能源消耗，并为工厂未来的可持续发展提供支持。
本方案旨在提出一种基于5G技术的工厂建设实施方案，以满足工厂数字化、智能化和自动化的需求，加速工厂的转型升级。
二、关键组成部分1.5G网络基础建设：对工厂内进行全面的5G网络覆盖，包括室内和室外覆盖，提供高速、低延迟、可靠的网络连接。
2.物联网设备应用：在工厂内部铺设传感器网络，以实现设备、机器和产品的互联互通，提取大量实时数据。
3.数据中心和云计算：建设强大的数据中心和云计算基础设施，用于存储、处理和分析工厂内部产生的大数据，并提供云服务给工厂内各个系统。
4.边缘计算和边缘数据中心：在工厂内建设边缘计算节点和边缘数据中心，以减少数据传输的延迟，提高数据处理的效率和实时性。
5.轨迹识别和自动导航：在工厂内安装摄像头和传感器，通过计算机视觉和深度学习技术实现对工厂内物体的识别和跟踪，实现自动化导航和机器人操作。
6.软件平台和应用系统：建设适应5G工厂需求的软件平台和应用系统，包括生产计划、物料管理、设备维修、质量控制等各个方面，以实现工厂数字化和智能化管理。
7.安全保障机制：对工厂内的网络和数据进行全面的安全保障，包括防火墙、数据加密、权限管理、攻击检测等，确保工厂的信息安全和业务连续性。
三、实施步骤1.工厂规划：进行工厂的整体规划和布局设计，确定5G网络、物联网设备和边缘计算节点的布置方案，与相关部门进行协调。
2.基础设施建设：按照规划设计，在工厂内进行5G网络、物联网设备、数据中心和边缘计算节点的建设和安装。
3.系统集成：将各个子系统进行集成，实现数据的互联互通，打通各个工厂内部系统之间的数据流。
4.应用开发和部署：根据工厂的需求，开发适应5G工厂需求的软件平台和应用系统，进行系统的测试和部署。
杭州市数字化车间认定标准
杭州市数字化车间认定标准全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：杭州市数字化车间认定标准随着信息技术的迅猛发展，数字化车间已成为制造企业数字化转型的重要组成部分。
数字化车间是指利用信息技术和数字化技术对传统生产车间进行改造升级，实现生产过程的自动化、智能化和网络化，提高生产效率、产品质量和企业竞争力。
为了引导和规范制造企业开展数字化车间建设，杭州市制定了数字化车间认定标准。
一、数字化车间的定义和特点数字化车间是指通过信息化技术、智能设备和传感器等技术手段，对传统生产车间进行数字化改造，实现生产全过程的数字化管理和控制，提高生产效率和产品质量。
数字化车间具有以下特点：1.自动化控制：数字化车间实现生产设备和生产过程的自动化控制，减少人为干预，提高生产效率。
2.智能化生产：数字化车间采用人工智能和大数据分析技术，实现生产过程的智能化优化和决策，提高生产质量和灵活性。
3.网络化通信：数字化车间通过网络技术实现设备之间的互联互通，实现信息共享和协同工作，提高生产效率和响应速度。
4.可视化管理：数字化车间通过数据可视化技术，实现生产过程的实时监控和分析，帮助管理者及时调整生产计划和资源配置。
为了引导和规范制造企业开展数字化车间建设，杭州市制定了数字化车间认定标准，以便为企业提供清晰的认定方向和标准。
1.技术水平：数字化车间应具备一定的信息技术和数字化技术能力，包括自动控制技术、人工智能技术、大数据分析技术、物联网技术等。
2.设备设施：数字化车间应配备先进的生产设备和智能设备，能够实现生产自动化和过程控制。
3.管理体系：数字化车间应建立完善的数字化管理体系，包括生产计划管理、设备维护管理、质量控制管理等。
4.人员素质：数字化车间应具备一定的人员素质和技能，包括信息技术能力、数字化技术应用能力和团队合作能力。
5.生产效率：数字化车间应实现生产效率的提高，包括降低生产成本、提高生产速度、提高产品质量等指标。
6.创新能力：数字化车间应具备一定的创新能力，能够不断引入新技术、新产品和新工艺，提高企业竞争力。
智慧工厂整体解决方案
数据处理层
数据处理层将收集到的数据进行处 理和分析，用于优化生产过程和决 策支持。
应用层
应用层将处理后的数据应用于生产 管理、质量控制、物流管理等业务 领域。
物联网技术在智慧工厂的应用
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02
03
设备连接
物联网技术可以实现生产 设备、传感器、机器人等 之间的连接，实现数据的 实时采集和传输。
数据采集
案例一
3. 优化生产流程
通过引入生产执行系统（MES），实现了生产计划、排程和执行的一体化管理。这使得生产流程更加顺畅，减 少了库存积压和浪费。
4. 质量控制水平
通过采用质量管理系统（QMS），实现了对生产过程中质量数据的实时采集、分析和处理。这提高了产品质 量控制水平，降低了不良品率。
案例二
• 总结词：该企业通过应用物联网技术和大数据分析，实现了设备间的互联互通和智能化决策，提高了生产 效率和设备利用率。
通过部署各种传感器和摄像头，实现 对生产过程的实时监控和异常预警， 提高产品质量和生产稳定性。
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03
智能调度与排程
根据订单需求和生产计划，利用智能 算法实现生产调度和排程的自动化， 提高生产效率。
智能管理解决方案
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人力资源管理
通过引入人力资源管理系统，实现员工信息的 集中管理和分析，提高人力资源管理的效率和 精度。
应用人工智能和机器学习技术， 实现生产过程的自动化、智能化 和优化，提高生产效率和降低成 本。
5G通信技术
利用5G通信技术，实现高速、 低延迟的数据传输，为设备之间 的高效协同提供支持。
未来智慧工厂的商业模式创新
服务化转型
从单纯的产品销售转向提供全面的 解决方案和服务，包括设备维护、
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“智能制造”从腾空出世到变为热词，仅用了短短几年时间。
今天，凡是和制造业沾上边的人，都会在谈话间看似不经意地将其抛出，以亮明身份。
然而，当问到什么是智能制造时，却鲜有人能讲出一二，即便是业内专家也难于平铺直叙地讲清楚什么是智能制造。
数字化
数字化是实现智能制造的第一步。
进行数字化转型后，企业必须通过互联让数据得以传递和利用，从而真正发挥数字化的价值，这也是近年来智能数字化设备、物联网和工业互联网等领域快速发展迭代的主要推动力，建立互联企业的迫切需求也由此而生。
互联互通
在一个企业中，把各种数字化设备、生产系统、企业业务系统及人连接在一起，使得人与机器及流程有机结合起来，从而为生产运营创造出新价值的生态体系，我们简单称之为互联企业。
虽然智能制造难于用统一的语言来描述，但是实现智能制造方法论却比较有章可循，互联企业就是这样的一个方法论。
它帮助企业在原有自动化和信息化系统的基础之上，更容易获取数据、利用数据和分享信息。
理解了互联企业的内涵和外延，就可以在企业中循序渐进地构建起一个互联的生态系统，最终实现智能制造。
数字化的基础
随着技术的发展，企业底层的设备已经普遍采用了各种数字化的设备，从传感器、仪表
到执行机构都具备了数字化的属性。
数字化设备可以在完成本职工作的同时，积累各种数据，让人们可以掌握现场发生的动作和设备的健康状态等信息。
但这些数据只有被工业物联网传
送和利用时，才可以帮助企业实现预测性维护等功能，真正创造价值。
目前制造业的工业物
联网主要由工业以太网以有线的形式来实现，这种形式还将持续一段时间，估计5~10年左右，自组5G网络的应用将推动工业物联网进入无线阶段。
综合管理系统的计算能力、大数据分析能力和横纵互联互通能力
在生产现场普遍实现数字化的同时，对于产线级的控制系统就有了更高的要求。
因为这
个时候，处于ISA-95架构一层和二层的控制系统，除了需要完成常规的自动化任务以外，还必须具备边缘计算的能力。
这主要由于底层的数字化设备除了提供控制信号外，还带来了大
量的数据，这些数据在边缘层进行就地处理可以更快地响应现场需求，同时又节省了对企业
网络带宽的占用。
因此一层和二层的控制系统就需要应用集控制和信息一体化的架构来完成。
如果在这个层级企业可以以同样的系统和架构，通过应用不同的组件和模块，实现多种
控制方式，那么实现互联将变得非常容易。
譬如在通常的离散控制系统，加上运动控制模块
可实现运动控制的功能，加上流程控制的软硬件可以实现过程控制，以此类推至批次控制、
传动控制、安全控制等等，从而让企业不同的流水线、不同的工段和车间都可以利用同样的
架构和网络。
在这样的架构下，你可以轻松地将整个企业价值链的生产数据流和产品物流同
时打通，扩展一下还可以进一步连接供应链和市场销售网络，实现横向的互联。
这个层级的控制系统完成控制程序和数据处理后，其结果部分作为命令回馈到底层设备，还有一些数据则提供给第二层的生产执行系统（MES）以及往上对接ERP等企业级三级系统，使企业内部的数据流在纵向打通。
所以互联企业可以为制造企业实现智能制造所需要的横向
互联、纵向互联及端到端互联打下坚实的基础。
智能制造的好处
横向互联快速响应市场
横向互联让企业一手连接市场，一手链接供应链，企业在中间既可以快速准确地获得市
场的变化信息和客户的偏好趋势，又能够及时地与供应链合作起来，调动企业资源和供应链
资源一起应对变化，从而使企业永远快人一步，以更快的速度推出更契合市场需求的产品。
纵向互联提升运营水平
纵向互联让企业内部自上而下的数据传递更加流畅，ERP系统接受客户订单后，可以第
一时间下达至MES系统，MES系统把订单分解成生产人员、设备和物料的安排并开始组织
生产。
反过来，生产现场发生的活动、OEE、生产进度、生产过程中的设备健康状态、产品
质量、物料的损耗等信息也可以自下而上地传递给管理人员供决策使用。
总之企业的数字化
使得工厂方方面面的情况更加透明，而数据互联后则可以进一步帮助企业管理者随时掌握企业的运营情况，帮助企业提高生产设备利用率，提升生产效率，降低企业风险。
端到端互联降低运营成本
数字化互联企业在生产过程中产生大量的数据，这些数据在企业不同的系统里有不同的作用，因此在企业内部各系统中进行端到端的数据共享和互联也可以创造重要的价值。
如仓储管理系统和供应链订单系统的互联、企业产品研发设计系统和生产系统及产品的售后服务系统之间的互联等等。
为了更好地感受端到端互联的“迷人”之处，我们用一个生活中的例子作类比：当病人去医院看胸科时，医生会安排病人去做各种化验和拍片检查，隔天同一个病人又去看消化科时，医生可以直接调用昨天在胸科获得的基础报告数据，而不用再重新检查一次，这个数据甚至可以在不同医院进行共享。
这两个医院和科室使用这个报告的目的可能是不同的，但是这个简单的端到端互联的例子大大节约了资源和时间，因而可以同时为病人和医院带来巨大价值。
智能制造的初心就是要通过对数据的利用为企业带来新的竞争优势，互联企业建立的过程也是对数据从采集到利用再到优化的过程。
通常，企业数据利用的最后阶段也是深度利用的阶段是由大数据平台来完成的，这也是产生很多智能化应用的基础平台。
这个大数据分析处理平台也叫做工业互联网平台。
总结来说，将数字化设备、数字化生产线和生产车间、生产执行系统（MES）、企业资源平台（ERP）或商务智能BI、云端（私有云或者公有云）的工业互联网，按照ISA-95架构建立起来的互联企业正是企业实现智能制造值得参考的基本范式，也是智能制造之数字化、网络化和智能化发展道路的落地形式。