工业机理与智能工厂的实践
“双碳”背景下现代煤化工高质量发展研究
“双碳”背景下现代煤化工高质量发展研究摘要：随着社会经济的发展和公民科学素养的提高，环境保护也受到了更多重视，节能减排、低碳排放、环境保护已成为社会共识；并被写入了国家发展战略。
我国煤炭储量丰富，煤化工产品在工业、农业等各个领域又有着广泛的用途，盈利空间巨大。
近几年来，我国煤化工企业发展迅猛，但煤化工企业在生产过程中，不仅会排放大量污染物（如氮氧化物等），而且也会消耗大量能源。
由此可见，煤化工企业的迅猛发展，会出现严重的高能耗问题；这必将影响国家拟定的低碳节能增长目标。
因此，需要认真研究煤化工企业的能耗问题，并且要认真寻找节能措施。
关键词：“双碳”背景；现代煤化工；高质量发展中图分类号：TQ53文献标识码：A引言现代煤化工是煤炭清洁高效利用的途径之一，但其碳排放强度高，单个项目碳排放量大，在国家“双碳”目标下，面临巨大减碳压力，煤化工项目的推进受到制约，因此探寻现代煤化工产业低碳化发展迫在眉睫。
对煤化工产业的碳排放研究目前国内大部分学者聚焦于生产过程中，如：净化装置产生的CO2尾气排放、动力中心锅炉产生的烟气排放、气化炉和锅炉的灰渣排放以及外购热、电产生的间接排放等，而忽略了现场运行过程中产生的一些非正常碳排放，包括非计划停车导致的碳排放、装置长期非最优操作导致能耗、消耗过高造成的额外碳排放等。
本文在分析了我国煤化工装置的碳排放来源和引起煤化工装置运行过程中非正常碳排放的原因的基础上，提出了采用信息化、智能化的手段，融合现代工厂模式与智能工厂理念，来提高煤化工装置运行效率及稳定性，可为未来降低煤化工装置非正常碳排放提供参考。
1煤化工工艺流程概述在我国煤化工行业的发展速度是较快的，相关企业选择可行的化学工艺来对煤炭资源加以二次加工，进而使得市场所需的化工原料能够得到满足。
煤化工技术、设备更为成熟后，对其加以利用可以使得原料合成反应顺利达成，然而从煤化工行业发展现状予以分析可知，工艺流程是较为复杂的，这就要求相关企业必须要将改革创新做到位。
工业大数据赋能制造业高质量发展的机理与实证研究共3篇
工业大数据赋能制造业高质量发展的机理与实证研究共3篇工业大数据赋能制造业高质量发展的机理与实证研究1随着信息技术的高速发展和普及，工业大数据的应用在制造业中得到了广泛的关注和应用。
工业大数据赋能制造业高质量发展的机理和实证研究，对于提升制造业的生产效率和经济效益、改善产业结构和提高技术水平具有重要意义。
一、工业大数据的应用与优势工业大数据是指在工业生产过程中，通过连接各种传感器、仪表设备和计算机系统等设备，获取生产过程中大量的原始数据，经过清洗、汇总、加工处理等环节，形成可以被人们利用的全新数据资源。
它的应用主要体现在以下几个方面：1.提高生产效率。
通过工业大数据分析技术，制造企业可以从生产数据中发现生产过程中存在的瓶颈和问题，并作出优化、调整和改进，从而提高生产效率和产品质量。
2.降低成本。
通过对生产过程数据的分析，制造企业可以实现材料、人工和设备的优化配置，降低生产成本。
3.提高产品质量。
通过对产品的生产过程和质量数据的监测，制造企业可以实现产品的质量追溯和反馈，及时发现质量问题，并采取相应的措施，提高产品质量。
4.智能化生产。
工业大数据的应用可以使制造企业实现从传统的手工作业到全自动化产品生产。
通过加设传感器、仪表设备来实现数据的实时采集、分析和反馈，实现物联网的应用，从而智能化地管理和控制生产过程。
二、工业大数据赋能制造业高质量发展的机理工业大数据的赋能作用，主要体现在三个方面：1.在产品设计和制造方面，工业大数据可以帮助制造企业优化产品设计和制造工艺，提高产品质量和性能，降低生产成本。
2.在生产和供应链管理方面，工业大数据可以帮助制造企业实现生产过程监测和管理，实现设备预测性维护和故障信息预警，提高生产效率和产品质量，同时实现供应链的成本控制和高效管理。
3.在营销和服务方面，工业大数据可以帮助制造企业实现精准营销和客户服务，了解客户需求和购买行为，提高客户满意度和忠诚度，增加销售收入。
《浅谈智能设备运行与管理在企业中的应用》
《浅谈智能设备运行与管理在企业中的应用》摘要：智能制造是一个复杂而全面的体系，涉及多个方面和层次。
其中，智能设备的运行与管理是实现智能制造目标的重要一环。
只有高效、精确、可靠和安全的设备运行与管理，才能确保企业在激烈的市场竞争中保持优势，实现可持续发展。
本文旨在浅谈智能设备在企业生产、运营及竞争力提升中的核心作用，深入剖析智能设备运行与管理在企业中的应用策略。
关键词：智能设备；智能设备运行；企业发展引言：在当前全球化和数字化的大背景下，企业正面临着前所未有的竞争压力和客户需求的快速变化。
在这一挑战充满机遇的时刻，引入和管理智能设备成为了提升生产效率、削减成本、提高灵活性和应对风险的至关重要的策略。
这些智能设备不仅可以优化生产流程，还可以为企业提供实时数据和智能洞察，使其能够更好地适应市场的波动，保持竞争力。
一、智能设备运行与管理对企业的重要性1、提升企业效率在现代快节奏的商业环境中，提升企业效率不仅是优化运营的必要条件，也是维持竞争力的关键因素。
智能设备能够自动化许多繁琐的流程和任务。
例如，在制造业中，智能机器人和自动化装置能快速准确地完成组装、检查和包装等工作，大大减少了人力成本和人为错误。
这种自动化不仅提高了生产效率，还保证了产品质量的稳定性。
其次，智能设备往往具有数据分析和处理能力。
在供应链管理、库存控制和客户关系管理（CRM）等方面，智能算法可以快速分析大量数据，生成有用的洞察，从而使企业能作出更加明智的决策。
2、增强企业竞争力智能设备不仅能够提升企业的内部运营效率，还具有深远地增强企业整体竞争力的能力。
智能设备通过高度的数据分析能力为企业提供关键洞察。
智能算法能从海量数据中提炼出有价值的信息，比如市场趋势、消费者行为和供应链状况等。
这些信息不仅能帮助企业更精准地定位市场，也使其能更快地响应市场变化，从而赢得先机。
智能设备在产品和服务的创新中发挥着重要作用。
3、保证安全与合规在企业运营中，安全和合规性始终是至关重要的议题，特别是在涉及复杂、高价值生产活动的制造领域。
化工过程中的智能化与自动化研究动态分析
化工过程中的智能化与自动化研究动态分析在当今科技飞速发展的时代，化工行业作为国民经济的重要支柱之一，也在不断追求创新和进步。
其中，智能化与自动化技术的应用成为了化工过程优化和提升效率的关键驱动力。
本文将深入探讨化工过程中智能化与自动化的研究动态，分析其发展趋势、面临的挑战以及带来的机遇。
智能化与自动化技术在化工过程中的应用范围十分广泛。
从原材料的采购和储存，到生产过程中的反应控制、质量监测，再到产品的包装和运输，几乎涵盖了化工生产的各个环节。
在原材料管理方面，智能化的库存管理系统能够实时监控原材料的库存水平，并根据生产计划和市场需求预测，自动下达采购订单。
这不仅能够确保原材料的充足供应，避免因缺货导致的生产中断，还能够优化库存成本，减少资金占用。
生产过程中的反应控制是化工智能化与自动化的核心领域之一。
通过先进的传感器和控制系统，能够实时采集反应过程中的温度、压力、流量等关键参数，并根据预设的算法进行自动调节，确保反应的稳定性和产品质量的一致性。
例如，在聚合反应中，智能化控制系统可以精确控制反应温度和引发剂的添加量，从而获得分子量分布均匀的聚合物产品。
质量监测环节也得益于智能化与自动化技术的发展。
在线分析仪器和智能检测算法能够实时分析产品的化学成分和物理性能，及时发现质量偏差，并自动调整生产参数或进行不合格产品的分流处理。
这大大提高了产品的合格率，降低了废品率。
在化工过程中，智能化与自动化的融合还带来了显著的优势。
首先，提高了生产效率。
自动化设备能够以更高的速度和精度完成重复性工作，减少了人工操作的时间和误差。
智能化系统则能够优化生产流程，合理安排资源，进一步提升整体生产效率。
其次，增强了生产的安全性和可靠性。
化工生产往往涉及高温、高压、易燃易爆等危险因素，智能化与自动化系统可以实时监测设备运行状态和环境参数，提前预警潜在的安全隐患，并自动采取紧急措施，保障人员和设备的安全。
然而，化工过程的智能化与自动化发展并非一帆风顺，也面临着一些挑战。
AI大模型工业应用模式及其实现
AI大模型工业应用模式及其实现人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有“头雁”效应，溢出带动性很强。
通用人工智能大模型（以下简称“大模型”）作为人工智能从专用化迈向通用化的发展新阶段，是集智能感知、智能分析、智能决策、智能执行等功能于一体的泛在智能技术，通过数据、算力、算法三要素深度融合，实现生产要素优化配置。
从生产结构来看，人工智能技术已成为现代工业生产的核心组成部分，能够大幅提高生产效率、优化资源配置、降低生产成本，为新型工业化发展提供强大的技术支持和动力。
通用人工智能与制造业深度融合，可以进一步加速工业体系向高端化、智能化、绿色化迈进。
一、大模型及其工业应用发展总体情况一方面，全球范围掀起大模型发展浪潮。
大模型的出现将人工智能推向新的发展阶段，国内外龙头企业成为大模型角力的技术高地。
AI大模型是具有大规模参数和复杂结构的人工智能模型，随着模型增大、训练数据量增多，以及计算能力提升，AI大模型在自然语言处理、图像识别、语音识别和多模态识别领域取得了重要突破，自2020年以来，大模型在全球市场迅速增长，迎来爆发期。
国外方面，OpenAI作为业界领先机构已发布语言类大模型ChatGPT（2022）和GPT-4（2023）、语音大模型Whisper（2022）、视觉大模型DALL-E （2021），微软将GPT-4相关能力整合入Windows 11系统、Office365、Bing 等重点产品形成Copilot系列应用；同时，谷歌推出多模态大模型Gemini （2023），Meta发布语言大模型LLaMA（2023），国外科技巨头纷纷加入大模型竞赛。
国内方面，各科技企业亦积极跟进全球大模型发展趋势，百度发布语言大模型“文心一言”、阿里巴巴发布语言大模型“通义千问”、科大讯飞发布语言大模型“星火认知”、百川智能发布“百川大模型”、智谱AI发布ChatGLM系列语言大模型、中国科学院发布跨模态大模型“紫东太初”。
2023年北京市智能工厂和数字化车间建设关键要素、申报书
附件2北京市智能工厂建设关键要素智能工厂是在数字化车间基础上，通过新一代信息技术与制造全过程、全要素深度融合，推进制造技术突破和工艺创新，推行精益管理和业务流程再造，实现数字化设计、智能化生产、网络化管理、智慧化服务，构建柔性、高效、绿色、安全的制造体系。
一、技术要求（一）制造要求制造要求包含研发设计、生产计划、生产制造、仓储物流、销售服务、能源管理、供应链管理7项关键要素。
依据技术先进性和智能化水平，各要素由低到高作出要求：1.研发设计（1）应采用产品三维设计等技术，实现产品数字化设计。
建立产品数据管理系统，实现产品数据结构化管理、数据共享、版本管理、权限控制和电子审批。
（2）应采用产品仿真验证等技术，建立典型产品组件的标准库及典型产品设计知识库，实现产品全生命周期数据管理与共享服务。
（3）应采用创成式设计、数字样机等新型技术，实现创新应用与增值服务。
2.生产计划（1）应采用企业资源计划系统，基于生产资源与订单情况，实现生产计划自动生成。
（2）应通过供应链数据分析、市场订单预测等，实现企业人员、设备、物料等资源优化配置。
（3）应基于供应链状态、安全库存，实现市场需求快速响应与生产资源动态实时优化配置。
3.生产制造生产制造部分应按照《北京市数字化车间建设标准》工艺设计、设备管理、集成互联、排产调度、作业控制、仓储物流、质量管控相关要求。
4.仓储物流（1）应利用自动化仓储物流装备，建立储运管理系统，实现储罐介质及接运、发送、配送等关键数据自动监测与仓储物流数字化管理。
（2）应打通储运、配送、运输等管理系统，实现储运全过程监控与预警，并拉动采购管理、供应链管理。
（3）应采用智能仪表、云计算和大数据技术，实现无人化仓储管理。
建立基于模型的智能仓储物流系统，实现运输配送全流程跟踪预警、配送策略、装载能力、配送优化。
5.销售服务（1）应通过信息系统完成客户服务与采购销售管理，实现数据自动统计与共享。
（2）应建立客户服务管理系统，形成客户服务信息数据库及客户服务知识库，实现对客户信息的挖掘、分析，制定精准的销售计划。
覃伟中：积极推进智能制造是传统石化企业提质增效转型升级的有效途径!
覃伟中：积极推进智能制造是传统石化企业提质增效转型升级的有效途径！携手石化缘，共创未来！摘要：推进信息化和工业化深度融合已成为提升传统石化企业竞争力的必然要求。
本文介绍了中国石化股份有限公司九江分公司建设智能工厂的实践，为国内传统石化企业实现提质增效转型升级提供借鉴。
（作者：覃伟中中国石化股份有限公司九江分公司）关键词：石油化工智能制造提质增效转型升级创新驱动一、传统石化行业发展趋势及面临的挑战当前，传统石化行业面临全球地缘政治巨大变动，能源生产、消费格局深刻变化，以及新一轮全球信息化革命带来的全方位挑战。
主要表现：一是受地缘政治和资源等因素影响，国际原油价格剧烈波动；二是受全球气候及环境因素制约，节能减排、绿色低碳成为能源发展主流，2015年巴黎气候大会对温室气体减排提出了明确目标；三是石油替代技术突飞猛进，推动了替代能源产业的快速发展；四是信息技术发展、工业化和信息化深度融合，新的商业业态等，对能源生产方式、供应方式、消费方式产生深刻影响。
面对诸多挑战，国内外传统石化行业总的发展趋势是：原料多元化进程加快，推动能源结构调整；产品需求高端化、差异化发展，推动产业向价值链高端延伸；安全、环保约束日益加信息技术发展趋势二、剧，推动行业向绿色低碳发展。
．伴随着半导体、大规模集成电路、光通讯以至量子通讯等新型技术的突破，信息技术在飞速发展。
近年来，新一代信息技术不仅仅是各分支技术以及平台的纵向升级，而且形成了信息技术向制造、金融等行业渗透融合的趋势。
中国政府审时度势，发布了《中国制造2025》，推进信息化和工业化深度融合，要以“智能制造”与“互联网＋”新一代信息技术的融合发展，带动新一轮制造业发展，实现制造强国的战略目标。
当前，以移动互联网、云计算、大数据等为特征的第三代信息技术快速发展，网络互联趋向移动化和泛在化，信息处理趋向集中化和大数据化，信息服务趋向智能化和个性化。
其中，网络互联的移动化和泛在化主要表现在，移动上网用户超过台式机用户，信息网络从计算机与计算机、人与人、人与计算机的交互向物与物、物与人、物与计算机的交互发展，通过泛在网络形成人、机、物的互联。
智能制造典型场景参考指引(2024年版)
智能制造典型场景参考指引（2024年版）智能制造典型场景是智能工厂的基本组成单元，面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节核心问题，通过新一代信息技术与先进制造技术的深度融合，部署智能制造装备、工业软件和系统，实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。
根据十余年来我国智能制造探索实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练总结了15个环节的40个智能制造典型场景，作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设等工作的参考指引。
一、工厂建设1.工厂数字化设计与交付面向工厂规划、工艺布局、产线设计、物流规划等业务活动，针对工厂设计建设周期长、布局不合理等问题，搭建工厂数字化设计与交付平台，应用建筑信息模型、物流和动线仿真、生产系统建模等技术，开展工厂数字化设计和建设，实现工厂数字化交付，缩短工厂建设周期。
2.数字孪生工厂运营优化面向基础设施运维、运营管理等业务活动，针对信息孤岛难打通、集成管控难度大等问题，应用建模仿真、异构模型融合等技术，构建设备、产线、车间、工厂等不同层级的数字孪生系统，通过物理世界和虚拟空间的实时映射和交互，实现工厂运营持续优化。
二、产品设计3.产品数字化研发设计面向需求分析、概念设计、产品设计等业务活动，针对产品研发周期长、设计质量控制难等问题，基于数字化设计仿真工具和知识/模型库，应用多学科联合建模、物性表征与分析等技术，开展产品结构、性能、配方等设计与验证，大幅缩短产品研制周期，提高设计质量。
4.虚拟验证与中试面向产品验证、中试等业务活动，针对新产品验证周期长、熟化成本高等问题，搭建虚实融合的试验验证环境，应用多物理场仿真、可靠性分析、AR/VR等技术，通过全虚拟或半虚拟的试验验证，降低验证与中试成本，加速产品熟化。
三、工艺设计5.工艺数字化设计面向工艺规划、产线设计等业务活动，针对工艺设计效率低、验证成本高等问题，基于工艺设计仿真工具、工艺知识库和行业工艺包等，应用工艺机理建模、流程模拟等技术，实现工艺设计快速迭代优化，缩短工艺定型周期。
一种基于机理框架+ai的空压系统节能优化控制方法
一种基于机理框架+ai的空压系统节能优化控制方法1. 引言1.1 研究背景空压系统是工业生产中常用的设备，用于生成压缩空气供各种设备和工艺使用。
传统的空压系统存在能耗高、运行效率低的问题，严重影响了企业的生产成本和环境可持续性。
为解决这一问题，研究人员开始关注空压系统的节能优化控制方法，希望通过技术手段提高其运行效率，降低能耗。
研究表明，空压系统的节能优化控制方法在今天的工业生产中变得越来越重要。
随着能源资源的日益紧张和环境污染问题的加剧，节能减排已成为各行各业的必然选择。
而空压系统作为能耗较大的设备之一，其节能优化控制技术的研究对于提高能源利用效率、降低生产成本具有重要意义。
本文将研究基于机理框架和人工智能技术的空压系统节能优化控制方法，旨在提高空压系统的运行效率，降低能源消耗，为工业生产的可持续发展提供技术支持。
通过对国内外相关研究现状的综述，本文将探讨空压系统节能优化控制方法的发展方向和前景，为实践应用提供理论基础和技术支持。
1.2 研究意义空压系统是工业生产中常用的设备，其能耗占据了整个工厂的一大部分。
对空压系统进行节能优化控制具有重要的意义。
节能不仅可以减少能源消耗，降低生产成本，还可以减少对环境的污染，提高企业的竞争力。
空压系统节能优化控制方法的研究，不仅可以提高系统的效率和性能，还可以延长设备的使用寿命，在实际工程应用中具有重要的实用价值。
国内外的研究表明，目前在空压系统节能优化控制技术方面已取得了不俗的成果。
由于每个空压系统的特点不同，需要根据具体情况设计相应的节能优化控制方法，因此还有很大的研究空间。
在当前信息技术高度发达的背景下，将机理框架和人工智能相结合的空压系统节能优化控制方法具有很大的应用前景和研究意义。
通过本研究的探索，可以为空压系统的节能效果提供更为有效的解决方案，促进工业生产的可持续发展。
1.3 国内外研究现状国内外研究现状方面，目前关于空压系统节能优化控制方法的研究已经取得了一些进展。
智能制造实践活动报告范文
智能制造实践活动报告范文本次智能制造实践活动我们前往了一家先进的制造工厂参观学习。
在这次实践活动中，我们深入了解了先进的自动化生产线和智能化制造工艺，同时也学习到了许多关于智能制造的理论知识和技术应用。
首先，我们参观了工厂的自动化生产线，看到了机器人在生产过程中的灵活应用。
机器人的操作精准高效，大大提高了生产效率，同时也减少了人力成本。
这让我们对智能制造的潜力有了更深刻的理解，也对未来工业的发展充满了期待。
在工厂的车间里，我们看到了各种智能化设备和传感器的应用，这些设备可以自动采集和分析数据，实现了生产过程的智能化和优化。
通过了解其工作原理和应用场景，我们对智能制造技术有了更深入的理解，并且也认识到了未来智能制造的发展方向和应用潜力。
在参观学习过程中，我们还与工厂的技术人员进行了深入交流，了解他们在智能制造方面的实践经验和技术应用。
通过与他们的交流，我们不仅加深了对智能制造的理解，也了解到了智能制造技术在实际生产中的应用价值和效果。
通过这次实践活动，我们对智能制造有了更深入的了解，也对未来工业的发展方向有了更清晰的认识。
希望我们可以在今后的学习和工作中，不断学习和掌握智能制造的核心技术，为未来智能制造的发展做出更大的贡献。
在这次实践活动中，我们对智能制造的应用场景和技术创新有了更加直观和深入的认识。
我们看到了智能制造技术在汽车制造、电子产品生产、医药制造等领域的广泛应用，以及其在提高生产效率、优化生产流程和降低成本方面所带来的巨大价值。
此外，我们还学习到了智能制造技术在质量控制和安全生产方面的重要作用。
通过智能传感器和数据分析技术，工厂可以实现对生产过程的实时监控和控制，及时发现和解决生产中的质量问题，同时也可以有效预防生产过程中的安全隐患，保障员工的安全健康。
除此之外，我们还学习到了智能制造技术与物联网、大数据、人工智能等新兴技术的深度融合，形成了更加完善和智能化的生产体系。
这些技术的不断创新和应用将进一步推动智能制造的发展，为各行各业带来更多的发展机遇和竞争优势。
智能制造与工业互联网平台创新——海尔COSMOPlat案例研究
和交互程度的不断深入，不同行业的数据与不同领域的知 实现主动参与和实时了解，在此过程中总结用户建议、收
识体现的专业壁垒，使得传统智能创新模式难以匹配企业 集用户需求、实现大规模定制。在互联工厂中，单流程采购
甚至行业的差异化需求，因此对符合智能模式创新的新平 转变为模块采购，供应商与用户可以零距离互动，参与产
0 引言 全球产业在工业革命浪潮的屡次冲击下不断加速融 合，制造业的附加价值不断向产品开发、服务方向倾斜。经 济新常态的时代背景下，中国经济增长速度逐渐缓慢，更需 要结合外部环境思考和采取完全不同的应对措施。数字时 代，中国制造业想要实现产业转型升级，提升在全球价值链 中的竞争力，需要将互联网的时代脉动与中国独特的制度 环境相融合，精准判断中国制造业在当前时代背景下可能 的发展方向，探究中国制造业如何通过智能制造应对日益 激烈的全球竞争。因此，选取中国家电行业的头部品牌海尔 集团作为研究案例，对海尔集团智能制造平台 COSMOPlat 在产业转型升级过程中所扮演的导向性角色和能够发挥的 创新性作用进行研究，具有无可替代的理论与实践意义。 COSMOPlat 是海尔推出的具有中国自主知识产权、世 界第一个采纳用户全流程参与互动的工业互联网平台。平 台提出的核心概念是大规模定制，通过持续和用户进行沟 通互动，收集数据，将硬件体验变为场景体验，使用户亲身 有效的参与到产品创造过程中来，通过定制获得更符合需 求的个性化产品，真正做到以用户为中心。COSMOPlat 的 智能制造解决方案在整个流程周期都能让用户做到无阻 碍参与，将传统制造业的技术与互联网的特性相结合，以 用户为中心发散业务，提供大规模的定制服务。 COSMOPlat 生态系统结构如图 1 所示。 COSMOPlat 以资源整合的形式集成许多小微企业，根 要要要要要要要要要要要要要要要要要要要要要要要
基于化工机理与工业数据孪生建模的甲醇精馏过程优化
化工进展Chemical Industry and Engineering Progress2024 年第 43 卷第 1 期基于化工机理与工业数据孪生建模的甲醇精馏过程优化王雄1，杨振宁2，李越1，申威峰1（1 重庆大学化学化工学院，重庆 400044；2 重庆长风化学工业有限公司，重庆 400021）摘要：在化学工业生产中，分布式控制系统（distributed control system ，DCS ）数据作为反映过程生产状况的关键信息，通常由于测量误差影响而不能满足过程精准建模与优化的要求。
常规过程建模与优化研究一般无法充分考虑工业实际生产与设计数据产生的偏差。
为此，本工作在结合化工机理、DCS 工业数据及工业经验的基础上，从底层逻辑出发，提出一种基于甲醇精馏工业生产数据与化工机理孪生建模框架来指导工业过程更精准的优化。
将仪表的测量范围作为权重赋予测量变量，使用非线性规划算法基于化工机理约束对测量变量进行校正并求解校正值。
结合校正值和工业经验提出过程变量的置信分数模型，实现对测量变量的置信评价。
基于校正后的测量变量构建更贴近工业实际的甲醇双效精馏过程模型并实现对其更精准的过程工艺优化。
该工作提出的化工机理与工业数据孪生建模思想，对构建数字化工孪生系统和智能化工厂的数据甄别、工艺优化等过程具有重要的科学意义和实际应用价值。
关键词：数据驱动；置信分析；数据协同；过程优化；甲醇精馏；数字孪生中图分类号：TQ021.8 文献标志码：A 文章编号：1000-6613（2024）01-0310-10Optimization of methanol distillation process based on chemicalmechanism and industrial digital twinning modelingWANG Xiong 1，YANG Zhenning 2，LI Yue 1，SHEN Weifeng 1(1 School of Chemistry and Chemical Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China; 2 Chongqing ChangfengChemical Industry Co., Ltd., Chongqing 400021, China)Abstract: In the production of the chemical industry, the data from the distributed control system (DCS) is crucial for reflecting the production status of the process. However, due to measurement errors, it often fails to meet the requirements for accurate process modeling and optimization. Conventional process modeling and optimization studies do not fully consider the deviations caused by industrial production and design data. In this work, we proposed a twin modeling framework based on industrial production data ofmethanol distillation and chemical mechanisms, combined with industrial experience, to guide more accurate optimization of industrial processes. We established material and energy conservation constraints and assigned weights to measurement variables based on the measurement range of instruments. Using nonlinear programming algorithms and chemical mechanism constraints, we calibrated and solved for the calibrated values of the measurement variables. We also proposed a confidence score model for process研究开发DOI ：10.16085/j.issn.1000-6613.2023-1286收稿日期：2023-07-25；修改稿日期：2023-10-20。
从传统工厂到数字化、智能化工厂
典型代表 实践 应用表 明，数字化Ｓ － Ｆ、智 能化工 厂可以缩短设计 时问，优化 生产制造 ，提 高协 同工作 能力，降低 成本。 【 关键词 】工厂；数字化；智能化；制造；设备 １ ． 引 言
工厂 在 经历 了最 初 手工 操 作 、人 工控 制 的阶段后 ，进入 仪表控制阶 段。随着系统控 制 的改进 提升 ，智能控制系统 （ 如Ｄ Ｃ Ｓ 、Ｐ Ｌ Ｃ 等） 已经广 泛 应用 ，大大 提 高 了控 制精 度和 可 靠 性 。同时， 以计算 机为代表 的信息技术在工 厂 生产经 营管理过程 应用越来越广 泛，从最初 的 模拟计 算、会计 电算化等部 门级 单项应用 ，发 展到Ｍ Ｒ Ｐ 、Ｃ Ｉ Ｉ ｄ Ｓ 、Ｅ Ｒ Ｐ 、Ｍ Ｅ Ｓ 、Ｐ Ｌ Ｍ 等企业级综 合 应用 。 自控技术 、信息技术 、通 信技术等在 工 厂设计 、生产执行 、经营管 理等 方面 的应用 ， 为构建 数字化工厂 提供 了技 术条 件。本世纪 以
于制造 业 ，逐步产生 了数字化 工厂 的概念 。数 细化生产运行 管理 和操作执行 。如美 国瓦莱罗 字化 工厂是将真 实有 形的工厂 映射 到虚拟 的网 （ Ｖ ａ ｌ ｅ ｒ ｏ ）能源 公司通过数字化工厂平 台，实 络 中，形成一个 与现 实工厂相对应 的，其功能 时监控 ２ ０ ０ ０ ０ 个数据 流的情 况 ，对 所有信 息进 可 以局部或全部模拟 工厂行为 的系 统，可 以反 行实时汇总 ，并可 实时报警最示 ，通过 电子仪 映或 预测 工厂真实 的结果。数字化 工厂最初侧 表盘 可 以知道每桶 油的能耗是否超过 了计划 用 ＿ ２ 亿美元Ｎ２ 亿 美元的 重于 企业 内部微观过 程数字化 ，主要 是对产品 量 ，工厂每年可 以节能 ｌ 生产过程 机理知识 的获取， 以及进 行生产工艺 成本 。 设计和优 化控制 ，即通 过虚拟制造技 术对生产 ４ ． 智能化工厂 的概念 与特征 过程仿真 ，提前解 决实际生产 中可 能出现的 问 ４ ． １智能化工厂 的概念
化工行业智能化工厂与管理方案
化工行业智能化工厂与管理方案第一章智能化工厂概述 (3)1.1 工厂智能化发展背景 (3)1.2 智能化工厂定义与特征 (3)1.2.1 定义 (3)1.2.2 特征 (3)1.3 智能化工厂发展趋势 (4)第二章智能制造系统 (4)2.1 智能制造系统架构 (4)2.2 关键技术概述 (5)2.3 智能制造系统实施策略 (5)第三章生产过程智能化 (6)3.1 生产过程监控与优化 (6)3.1.1 监控系统概述 (6)3.1.2 监控内容与指标 (6)3.1.3 优化策略 (7)3.2 自动化控制系统 (7)3.2.1 控制系统概述 (7)3.2.2 控制策略与应用 (7)3.2.3 控制系统安全与可靠性 (7)3.3 数据采集与处理 (7)3.3.1 数据采集技术 (7)3.3.2 数据处理与分析 (8)3.3.3 数据应用与价值 (8)第四章设备管理与维护 (8)4.1 设备健康管理 (8)4.2 故障预测与诊断 (8)4.3 维护策略优化 (9)第五章质量管理与控制 (9)5.1 质量检测与监测 (9)5.1.1 检测技术的应用 (9)5.1.2 在线监测系统的构建 (9)5.1.3 检测数据的分析与应用 (10)5.2 质量追溯系统 (10)5.2.1 追溯系统的构建 (10)5.2.2 追溯信息的采集与管理 (10)5.2.3 质量问题的追溯与处理 (10)5.3 质量改进与优化 (10)5.3.1 质量改进策略的制定 (10)5.3.2 质量改进项目的实施与管理 (10)5.3.3 持续优化质量管理 (10)第六章供应链管理与优化 (10)6.1.1 供应链信息化建设 (11)6.1.2 供应商关系管理 (11)6.1.3 客户关系管理 (11)6.2 物流自动化与智能化 (11)6.2.1 物流设备智能化 (11)6.2.2 物流系统智能化 (11)6.2.3 物流数据分析与应用 (11)6.3 供应链风险控制 (12)6.3.1 风险识别 (12)6.3.2 风险评估 (12)6.3.3 风险应对 (12)6.3.4 风险监控与预警 (12)第七章能源管理与优化 (12)7.1 能源消耗监测 (12)7.1.1 监测系统概述 (12)7.1.2 监测系统应用 (12)7.2 能源优化策略 (13)7.2.1 能源结构优化 (13)7.2.2 能源需求预测 (13)7.2.3 能源管理措施 (13)7.3 节能减排技术 (13)7.3.1 高效节能设备 (13)7.3.2 余热利用技术 (13)7.3.3 环保排放技术 (13)第八章安全生产与环保 (14)8.1 安全生产管理 (14)8.1.1 安全生产概述 (14)8.1.2 安全生产组织架构 (14)8.1.3 安全生产规章制度 (14)8.1.4 安全生产培训与宣传教育 (14)8.1.5 安全生产检查与整改 (14)8.2 环保监测与控制 (14)8.2.1 环保监测概述 (14)8.2.2 环保监测设备与技术 (14)8.2.3 环保设施运行管理 (15)8.2.4 环保法律法规与标准 (15)8.3 应急处理与预案 (15)8.3.1 应急处理概述 (15)8.3.2 应急预案编制 (15)8.3.3 应急设施与设备 (15)8.3.4 应急培训与演练 (15)第九章人力资源管理与培训 (15)9.1 人员招聘与配置 (15)9.1.2 人员配置与调整 (16)9.2 员工培训与发展 (16)9.2.1 培训体系建设 (16)9.2.2 培训内容与方法 (16)9.3 人才激励与绩效管理 (16)9.3.1 激励机制设计 (16)9.3.2 绩效管理 (17)第十章智能化管理平台 (17)10.1 管理平台架构 (17)10.2 数据分析与决策支持 (17)10.3 平台安全与稳定性保障 (18)第一章智能化工厂概述1.1 工厂智能化发展背景全球工业4.0的深入推进，我国化工行业面临着转型升级的压力与机遇。
化学工业多尺度融合的智能制造模式——互联化工
化工进展CHEMICAL INDUSTRY AND ENGINEERING PROGRESS2020年第39卷第8期开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：化学工业多尺度融合的智能制造模式——互联化工吉旭1，2，党亚固1，2，周利1，2，戴一阳1，2（1四川大学化学工程学院，四川成都610065；2四川大学互联化工研究中心，四川成都610207）摘要：化工过程通过物质和能量的可控转化和传递来实现化工产品制备，具有多相性、非线性、非平衡、多尺度和多时空域等特性，化工行业智能制造发展的关键是实现多尺度条件下的互联协同与过程高效。
一方面，化工过程多尺度互联机制的认识和调控是化工过程系统的安全可靠运行的关键；另一方面，实现化工过程多尺度下的互联、融合与协同是化工产业绿色发展的路径。
鉴于此，本文提出了化学工业面向多尺度融合的智能制造模式——互联化工，给出了“互联化工”的概念、目标、特点和架构，并讨论了互联化工的相关关键技术，包括化学工业多层级的信息物理系统、云制造，以及全生命周期的安全管理技术、耦合互锁机制下的动态安全监控与决策模型、基于区块链的互联化工数据安全技术。
关键词：多尺度；智能制造；互联化工；系统工程中图分类号：TQ086文献标志码：A文章编号：1000-6613（2020）08-2927-10Interconnected chemical engineering:an intelligent manufacture mode ofchemical industry emphasizing the integration of multiscaleJI Xu 1，2，DANG Yagu 1，2，ZHOU Li 1，2，DAI Yiyang 1，2(1School of Chemical Engineering,Sichuan University,Chengdu 610065,Sichuan,China;2Research Center forInterConnected Chemical Engineering,Sichuan University,Chengdu 610207,Sichuan,China)Abstract:The manufacture of chemical products is realized through the controlled conversion and transfer of mass and energy in chemical processes with diversity features,such as polyphasic,nonlinear,non-equilibrium,multi-scale and multi-spatial etc .The key of the development of intelligent manufacturing in the chemical industry is to achieve the interconnection between the involved subsystems and high process efficiency under multi-scale conditions.On the one hand,the understanding and regulation of the multi-scale interconnection mechanism of chemical processes is crucial for the safe and reliable operation of chemical systems.On the other hand,the realization of the interconnection,integration and collaboration between the subsystems at multiple scales in the chemical processes is the way for the green development of the chemical industry.Therefore,this work proposed an intelligent manufacturing mode for multi-scale integration in the chemical industry,which was identified as interconnected chemical engineering.In this paper,the concept,objectives,features and technical framework of interconnected chemical engineering were provided.The key technologies of interconnected chemical engineering were discussed.They included multi-level cyber-physical systems in the chemical industry,cloud manufacturing,the secure technologies of product lifecycle management,the model of综述与专论DOI ：10.16085/j.issn.1000-6613.2019-1835收稿日期：2019-11-18；修改稿日期：2020-02-18。
智慧工厂实训解决方案
智慧工厂实训解决方案
《智慧工厂实训解决方案》
随着工业4.0的到来，智慧工厂正成为制造业不可或缺的一部分。
然而，要想真正实现智慧工厂的目标，需要为员工提供专业的实训解决方案。
这些解决方案既可以保证生产效率，又可以提高员工的技能水平，使他们更好地适应智慧工厂所需的新技术和知识。
首先，在智慧工厂的实训解决方案中，必须包括对最新的自动化设备和生产工艺的培训。
工人们需要了解如何操作不同种类的机器人、自动化装配线和其他智能设备，以及如何根据生产订单进行调度和监控。
这样的培训可以提高生产效率，减少人为错误，并降低生产成本。
其次，还需要培训员工使用与智慧工厂相关的信息技术系统，例如物联网、大数据分析和人工智能等。
这些技术可以帮助企业更好地掌握生产过程中的数据和信息，从而进行更加精准的生产计划和质量控制。
因此，培训员工使用这些技术成为智慧工厂实训解决方案中的重要组成部分。
另外，为了应对智慧工厂所需要的灵活生产和个性化定制，员工还需要接受跨领域和全方位的培训。
他们需要了解不同产品和生产组件之间的相互配合、企业资源的智能调配，以及如何更好地与客户和供应商进行协作。
这种全方位的培训可以提升员工的综合素质和团队协作能力，为智慧工厂的运营提供更加有力的保障。
总的来说，智慧工厂实训解决方案是一个综合性的培训体系，它涵盖了自动化设备操作、信息技术应用和跨领域技能的培训内容。
只有通过这样的全面培训，员工才能真正适应智慧工厂的生产模式，从而为企业的发展和竞争提供有力的支持。
智能工厂与工业互联网_工业大数据如何成为智能制造和工业互联网的核心动力
智能工厂与工业互联网_工业大数据如何成为智能制造和工业互联网的核心动力当前，大数据已成为业界公认的工业升级的关键技术要素。
马云在云栖大会上也表达了以前制造业靠电，未来靠数据的观点。
在中国制造2025的技术路线图中，工业大数据是作为重要突破点来规划的，而在未来的十年，以数据为核心构建的智能化体系会成为支撑智能制造和工业互联网的核心动力。
工业大数据的重要性众所周知，但究其根本，大数据是手段而不是目的，人工智能也是如此。
如果仅仅因为工业互联网的概念很热，企业就要去盲目拥抱工业互联网和工业大数据、人工智能技术，实际上是一个非常错误的观点。
工业从数据到大数据在新一代信息技术出现之前，工业企业已经正常运转了上百年，我们应该清晰地认识到信息技术手段的加入更像催化剂的作用。
首先需要明确需要达到怎样的业务目标，可以使得今天已经存在的生产工艺、工业产品、管理方法变得更好。
其实大数据支撑制造业的业务变革最根本的目标就是提质增效，在自动化与信息化基础之上，实现智能化的制造体系。
在智能制造的基础上，然后才是打造平台，构建产业生态，与产业链进行更有效的协同，实现工业互联网的乘法式发展。
工业大数据的三个典型应用方向，也是我们实现工业互联网的目标，包括智能装备、服务型制造和跨界融合。
第一个层次是设备级的，就是提高单台设备的可靠性、识别设备故障、优化设备运行等；第二个层次更多是针对产线、车间、工厂，提高运作效率，包括能耗优化、供应链管理、质量管理等；第三个层次是跨出了工厂边界的产业跨界，实现产业互联。
工业大数据并不是凭空而来，传统工业信息化一直在进行，我们已经有大量的数据来自于研发端、生产制造过程、服务环节，工业信息化过程一直在产生大量的数据，工业从数据到大数据，其实更多要考虑的是与自动化域数据的叠加，这是数据的两化融合。
而在工业互联网时代，我们还需要纳入更多来自产业链上下游以及跨界的数据。
工业大数据有哪些特点？我们为多模态、高通量、强关联的特性。
工厂实习的实践意义和价值
工厂实习的实践意义和价值2023年的工厂实习意义和价值随着科技的不断进步，工厂成为现代产业的重要组成部分，实习在工厂中既可以帮助学生更好地理解工业生产的流程和机理，也可以增强学生的就业竞争力，提高学生的综合素质和实践能力。
在2023年这个高度智能化的时代，工厂实习的意义和价值更是显而易见。
第一，加速学生的学习和实践在工厂实习中，学生有机会接触最先进的生产技术和流程，了解产品的制造过程、质量控制、供应链管理等一系列具体操作流程和技术细节。
这样的经验对学生的职业发展和学术研究都有积极的促进作用。
学生从理论层面到实践层面，不断学习和探索，开拓自己的思路，增强自己的实践经验，为future的行业和职业生涯做好准备。
第二，拓宽学生的视野和知识在工厂实习中，学生可以接触到不同的设备和工艺，从而拓宽自己的视野和知识，了解不同工艺、不同行业的工作方式和要求，同时结合当地的文化和传统，了解各种行业和企业在全球化、智能化、绿色化等方面取得的成就及未来趋势。
这样不仅可以帮助学生更加深入地了解各行各业，还可以通过实践体验发现自己的兴趣和优势，为以后的职业规划做出更加理性和成熟的决策。
第三，提高学生的技能和素质在工厂实习中，学生不仅可以学习专业技能，还可以提高自己的思维、沟通、协调和创新能力。
与现实工作相比，学生可以更加灵活和自由地尝试新的工作方式和想法，发现并解决实践问题，有效地提高自己的自主学习能力和问题解决能力。
这对于工程技能、劳动素质、沟通协调以及创新思维等多方面都有积极的促进作用。
第四，增加学生的就业竞争力工厂实习不仅可以给学生提供实践机会，更可以让学生建立高质量的职业人脉和行业关系，提高自己的职业素养和职业吸引力。
同时通过实习实践积累的思维方式和工作方法，让学生有机会获得更高质量的职位、更好的薪酬和更广阔的发展空间。
在2023年这个数字化时代，工厂实习对于了解工业智能化生产模式的规律和技能，掌握智能化技术和工业设备操作有重要的作用。
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工业机理与智能工厂的实践-富士康工业互联网平台(BEACON)富士康工业互联网股份有限公司为全球领先的工业互联网智能制造和科技服务解决方案供应商。
公司主要为全球知名品牌厂商提供各类产品的开发、设计、生产与智能制造等专业服务，为客户提供新形态的产品智能制造和科技服务解决方案。
公司主要产品领域涵盖通信网络设备及其高精密机构件、云端运算设备及其高精密机构件以及高精密刀具、工业机器人等智能制造工具类产品。
公司是全球最大的智能手机构件、通信网络设备与云端运算设备专业设计制造服务商。
在生产制造流程上，本公司已导入感测装置、建立物联网架构，实现机器与机器、机器与人、人与人之间的互联互通，同时，运用大量的传感数据、自动化技术等，将大数据分析、智能建模之结果，运用至制程中为智能工厂应用，达成生产产出与效率最优化。
图1 富士康工业互联网股份有限公司身为全球领先的工业互联网智能制造和科技服务解决方案供应商，本公司已通过整合制造、连网技术、数据分析、云端存储及工业互联网解决方案应用等建成富士康工业互联网平台BEACON，为客户提供新型态的电子设备产品和科技服务解决方案，在通信网络设备、云端运算设备以及相关高精密机构件产品方面具备先进的技术水平，拥有高精密度、高一致性的生产工艺云端运算，为客户提供高品质、高效率、安全可靠的电子设备产品智能制造服务。
图2 富士康工业互联网平台BEACON架构一、项目概况1. 项目背景为积极响应《中国制造2025》和国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，富士康制定了“未来发展战略规划―云，移，物，大，智，网+ 机器人”，在此战略指导下，富士康科技集团成立了富士康工业互联网股份有限公司，全力推动工业互联网平台（BEACON）的发展。
2. 项目简介在工业+互联网的浪潮下，如何帮助企业提质、增效、降本、减存，一直是富士康的核心思想。
在实践过程中，BEACON平台应运而生。
通过整合制造、连网技术、数据分析、云端存储及工业互联网解决方案应用等建成富士康工业互联网平台BEACON，为客户提供四大子平台和八大应用服务。
打造跨边缘层、IaaS层、PaaS层和SaaS层的应用体系，连通设备层、车间层、企业层，智能辅助生产者、管理者和决策者。
以物联网平台数据采集为基础，以智能数据平台、智能制造平台、影像大数据平台为核心，辅以数据模型化、模型服务化，快速打造客户关系管理、生产智造、供货商供给侧管理、质量管理、产品技术管理、金流与通路管理、安全管理和环保管理等服务应用。
并通过平台开放共享,打造生态链，为客户提供高品质、高效率、安全可靠的智能制造服务。
采集关键、有效、微观、纳米的数据是基础，利用多源传感设备、智能装备，结合各类通信协议接入各类异构设备、系统、产品及影像海量大数据，透过富士康云及BEACON平台，实现工业以太网、工业总线等协议的转换，将生产数据实时收集、分析、处理，以实现机器控制与交互沟通，最终达到提升品质、增加效率、降低成本的目的，实现更加精准与透明的企业管理。
3. 平台建构目标富士康工业互联网平台BEACON的目标是成为中国工业互联网发展的主要推手，订定平台统一标准化接口，落实中国制造2025的目标实践，成为工业互联网智能制造和科技服务解决方案的优秀平台提供者。
二、富士康工业互联网平台BEACON实施概况1. 总体架构和主要内容：图3 富士康工业互联网总体架构图BEACON 以C2C(Component To Consumer)为主轴，打通全供应链的各个环节，为企业创新价值，以关键、有效、微观、纳米的数据采集为基础，从DataHub、DataWarehouse、DataSupermarket 到平台开发、微服务应用整合进行了一系列的观念与技术创新，达到提质、增效、降本、减存。
2. 富士康工业互联网平台BEACON实践案例：1) BEACON Edge Connect核心连接物联网平台Edge Connect是富士康工业互联网BEACON打造的核心物联网平台，是万物互联互通时代资源接入管理、数据采集的有效解决方案，可以通过Edge Connect高效，安全的将海量设备连接至边缘计算及云端，并在核心层（边缘层）和云端进行设备管理，数据存储，结合BEACON平台服务对数据做进一步处理，分析与可视化展现。
Edge Connect支持基于工业标准协议串口、文件、软件界面参数的采集、解析与存储，支持各种智能网关数据采集与存储,在数据传输协议/标准方面,可根据用户需求对数据传输提供端到端加密，支持容器方式对数据接入的服务进行扩展，目前Edge Connect已应用到表面贴装、数控加工、机器人、组装测试、环境数据采集等场景，目标是覆盖全行业数据采集。
Edge Connect作为资源管理与数据采集平台，即服务于平台又独立于平台，可以与任何云平台无缝串接，无论企业工业互联网产品策略是智能化生产、网络化协同、个性化定制还是服务化延伸，数据采集永远是基础，采集的数据必须实时、准确、完整，以支撑各种智能分析需求。
图4 Edge Connect图示2) 供应商零件不良预警预报管理系统图5 富士康工业互联网总体架构图从供应链的元器件管理出发，研究和建立供应商零件不良预警预报管理机制。
采集零件相关数据，如厂商、厂商料号、物料生产周期、物料出货批次、所使用的产品、产品生产数据、测试数据、不良信息、分析结论、维修数据等等，进行资料分析和数据建模，开创静态+动态的双重数据模型分析方法，达到科学预警预报管理，依CLCA的原则，串通供应链环节，实现生产品质的提升，降低不良的风险，提高客户满意度。
3）电子元器件表面贴装智能制造平台图6 表面贴装智能制造电子元器件表面贴装智能制造平台通过连接机器、设备、人、制造执行系统、物料追踪系统等所有与电子元器件表面贴装相关的信息，利用现有的制造经验与大数据的分析，为生产过程提供实时监控、自动点检、快速决策、智能保养、透明化、扁平化管理，从而全面提高生产效率和品质。
重点打造六大功能：（1）智能叫料；（2）智能印刷；（3）智能吸嘴保养；（4）智能送料器保养；（5）贴装异常智能回馈；（6）回流焊接工艺智能监控。
4) 影像大数据平台- 现场管理系统影像大数据平台作为工业级影像的智能管理平台，旨在为用户提供自底层影像数据采集至顶层机器视觉应用的整套服务。
图7 影像大数据平台应用架构图结合工厂内部生产实例，影像大数据平台所提供的智能化服务已广泛应用于生产制程的各大环节。
以网络通路产品制程为例，影像大数据平台可提供的海量影像大数据服务目前主要涵盖以下环节：原料管控、智能制造、品质检验。
5) 供应链智慧决策系统供应链智慧决策系统用来优化供应链库存管理，以库存系统的所有相关数据为基础作功能开发，建立智能办公应用以协助供应链管理者快速发现问题并解决问题，从而达到公司整体供应链状况可视化和最优化的目标。
供应链智慧决策系统根据用户需求定制个性化管理服务，汇聚海量、准确库存数据并以报表直观呈现，最大限度满足了用户对信息查找与利用的需求，及时库存预警让库存永远充足、合理，助力企业实现零库存。
具体实现了五大模块功能：（1）供应链计划；（2）需求计划；（3）主数据管理；（4）实时库存管理；（5）库存过剩与过时管理。
供应链智慧决策系统实现了供应链各个层级的互通，实际导入后在本单位全球各工厂提升全球库存周转率13%，提高全球供应链跨站点合作效率33%。
图8 供应链智慧决策系统流程图6) 绿色智慧能源管理系统国家“十三五”规划明确提出单位GDP能耗减低15%，单位GDP二氧化碳降低18%，万元GDP用水量下降23%等目标，因此智能生产的同时实现绿色生产一直是我们的宗旨。
基于制程工序节能增效、生产设备运转稳定、减少故障及不良品事件的精细化管理和成本控制需要，对生产的高能耗产线工序和设备、经由平台能耗大数据分析，制定顶层节能规划，动态调整节能措施、局部节能精细控制，全面提升生产过程中的效能，实现设备安全稳定运转，生产成本精细管控。
图9 绿色能源管理应用说明图2. BEACON网络互联架构:图10 BEACON网络连接图1．BEACON平台网络结构以打造云连云，横向连接所有生产过程、纵向的打通客户到供应商全价值链连接，注重网络数据的安全、及时与快速响应。
2．BEACON平台网络安全策略：安全区分、专网专用、横向隔离、纵向认证。
图11 BEACON网络安全连接图3. 数据架构和应用数据整体架构透过数据Hub集成所有数据，包含：设备数据、传感器、数据库、资料采集接口、现有的系统以及其他种类资料，当资料汇集后，在资料Warehouse定义种类，根据八大资料种类进行分类，最后在利用资料Supermarket的调用，透过接口的监控与管理，让资料可控、可管、并且可有效利用资料，以完成资料流可由源物料到客户端全程应用，资料服务覆盖。
数据架构的三个部分：1．数据采集部分：在面对多样的资料种类，采集资料可简易区分为设备以及系统两种。
2．资料储存、计算部分：资料汇入后，存入分布式非关连性资料库，透过不同类别分别储存，并透过关连性资料库同时汇入产生所需的统计型报表。
计算种类包含即时计算、监控、反应、分析以及离线海量计算与分析，分别处理设备到设备、设备到系统以及设备到人的不同需求。
图12 BEACON数据流程图3．工业机理部分：数据的使用是基于工业业务与经验、设备工程师、制程工程师、数据工程师以及数据分析工程师一同设计，打造针对不同的应用场景的微服务资源。
4. 安全及可靠性图13 富士康云+BEACON安全架构图网络层安全：1．线路可靠性：采用N+1回路，避免单点故障，增强高可用性；2．DDoS防护：提供跨电信跨线路与跨Site的流量清洗服务，总防御能力可达TB等级；3．APT攻击防护：主动防御，可阻断云主机对外部非法网络联机；4．防火墙/IPS入侵防御：多层次防火墙结合入侵防御系统主动防御；5．Load Balancer：提供服务级(端口)负载均衡及备援机制；系统层安全：6．云漏洞侦测：透过CyberSecurity针对漏洞进行对应风险处理；7．资安资产管理：系统需经过认证注册、入网许可，强化变更管理；8．跨平台补丁修补：提供系统化自动侦测并且更新补丁;9．接入管理：透过Cloud VDI联机管理、双因子认证，强化管理；10．AI病毒防护：结合了无特征检测和关键端点防护技术；11．APT入侵检测：扫描主机内部恶意程序、侦测非法联机；数据层：12．Cloud DR：标准化的备份程序，异地快速还原的整合功能；13．Cloud Motion：VM在云与平台之间快速迁移，动态分配空间。
数据安全与可信度:1. 存储服务私密性；2. 储存服务备份机制；3. 平台访问控制；4. 平台攻击防范。