CIMS基本知识与支撑技术-物联网

CIMS基本知识与支撑技术-物联网汇报人：AA2024-01-19AAREPORTING2023WORKSUMMARY目录CATALOGUECIMS概述物联网技术基础支撑技术之云计算支撑技术之大数据支撑技术之人工智能总结与展望AAPART01CIMS概述计算机集成制造系统（ComputerIntegratedManufacturingSystems，简称CIMS）是通过计算机硬件和软件，并综合运用现代管理技术、制造技术、信息技术、自动化技术、系统工程技术等，将企业生产过程中的信息流、物流、资金流、价值流等进行集成和优化，实现企业生产过程的整体优化和高效运行。CIMS定义CIMS起源于20世纪70年代的美国，随着计算机技术的发展和企业对生产效率的追求，CIMS逐渐在全球范围内得到推广和应用。经历了从单机自动化、局部自动化到全局自动化的发展过程，目前已经成为制造业信息化的重要手段之一。发展历程CIMS定义与发展历程CIMS体系结构CIMS体系结构包括三个层次和两个支撑环境。三个层次分别是制造系统控制层、制造执行系统层和企业管理层；两个支撑环境是计算机网络环境和数据库环境。组成要素CIMS的组成要素包括人、经营管理、技术三要素。其中，人是最活跃的因素，是CIMS成败的关键；经营管理是CIMS的龙头，必须坚持以经营管理为中心；技术是CIMS的基础和工具，先进的生产模式需要先进的制造技术支撑。CIMS体系结构及组成要素CIMS在国内外应用现状我国自20世纪80年代开始引进和研究CIMS，经过几十年的发展，已经在航空航天、汽车、钢铁、石油化工等制造业领域得到广泛应用。通过实施CIMS，企业实现了生产过程的自动化、智能化和集成化，提高了生产效率和质量，降低了生产成本。国内应用现状在发达国家，CIMS已经成为制造业信息化的重要手段之一。许多跨国公司和大型企业集团都建立了自己的CIMS系统，实现了全球范围内的生产、销售和服务集成。同时，一些国际知名的软件开发商也推出了自己的CIMS解决方案，为制造业企业提供全面的信息化服务。国外应用现状PART02物联网技术基础物联网是指通过信息传感设备，按约定的协议，对任何物体进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网具有全面感知、可靠传递和智能处理等特点，能够实现物与物、物与人的泛在连接，提供智能化的服务。物联网概念及特点物联网特点物联网定义感知技术通信技术计算技术安全技术物联网关键技术01020304包括传感器技术、RFID技术、二维码技术等，用于实现对物体信息的采集和识别。包括无线通信技术、有线通信技术等，用于实现物体之间的信息交换和通信。包括云计算技术、大数据技术等，用于实现对海量数据的存储、处理和分析。包括加密技术、认证技术等，用于保障物联网系统的信息安全。ABCD物联网在CIMS中应用前景生产过程监控通过物联网技术对生产过程进行实时监控，提高生产效率和产品质量。能源管理通过物联网技术对能源使用进行监控和管理，提高能源利用效率。供应链管理通过物联网技术对供应链各环节进行跟踪和监控，提高供应链管理的透明度和效率。设备管理通过物联网技术对设备进行远程监控和维护，提高设备使用效率和管理水平。PART03支撑技术之云计算云计算定义云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。云计算原理云计算通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。云计算特点超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务、极其廉价等。云计算概述及原理将制造资源虚拟化、服务化，构建制造资源云服务，实现制造资源的集中管理、按需分配和动态调度。制造资源云服务通过云计算实现制造过程的协同，包括设计协同、生产协同、供应链协同等，提高制造过程的效率和灵活性。制造过程协同将MES系统部署在云端，实现制造执行过程的集中管理和监控，提高生产现场的透明度和可追溯性。制造执行系统（MES）云服务利用云计算强大的计算和存储能力，对制造过程中产生的大量数据进行分析和挖掘，为决策提供支持。制造大数据分析云计算在CIMS中应用场景010203案例背景某大型制造企业为了提高生产效率和降低成本，决定引入基于云计算的智能制造系统。解决方案该企业选择了成熟的云计算服务提供商，构建了私有云环境，将原有的制造信息系统迁移到云端。同时，引入了先进的制造执行系统（MES）和高级计划与排程系统（APS），实现了生产现场的数字化管理和智能化决策。实施效果通过引入基于云计算的智能制造系统，该企业实现了生产过程的可视化、透明化和可追溯性，提高了生产效率和产品质量。同时，降低了运营成本和维护成本，增强了企业的市场竞争力。典型案例分析：基于云计算的智能制造系统PART04支撑技术之大数据VS大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据价值挖掘方法包括数据清洗、数据整合、数据挖掘和可视化分析等步骤，通过统计学、计算机、数据科学等学科的理论和技术，发现数据中的隐藏价值，为企业决策提供支持。大数据定义大数据概述及价值挖掘方法生产过程监控通过实时采集生产线上的数据，利用大数据技术对生产过程进行实时监控，及时发现问题并进行调整，提高生产效率和产品质量。设备故障预测通过对设备运行数据的分析，预测设备的故障时间和维修需求，提前进行维护，减少停机时间，提高设备利用率。市场趋势分析通过对市场数据的挖掘和分析，发现市场趋势和消费者需求，为企业制定营销策略和产品创新提供支持。大数据在CIMS中应用场景典型案例分析：基于大数据的生产过程优化解决方案通过采集生产线上的实时数据，利用大数据技术进行清洗、整合和分析，发现生产过程中的瓶颈和问题。针对这些问题，对生产线进行调整和优化，提高生产效率和产品质量。案例背景某制造企业生产线存在效率低下、产品质量不稳定等问题，希望通过大数据技术进行优化。实施效果经过大数据技术的分析和优化，该企业生产线效率提高了20%，产品质量也得到了显著提升。PART05支撑技术之人工智能人工智能概述及核心技术人工智能定义研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，旨在让机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。核心技术深度学习、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。故障预测与健康管理通过数据分析和机器学习算法，实现设备故障预测和健康管理，减少停机时间。供应链优化通过AI技术对供应链数据进行分析和预测，实现供应链优化和库存管理。质量检测与控制利用计算机视觉和深度学习技术，实现产品质量自动检测和控制，提高产品质量和生产效率。智能调度利用AI技术实现生产资源的优化配置和调度，提高生产效率。人工智能在CIMS中应用场景解决方案引入基于人工智能的智能调度系统，通过对生产数据进行实时分析和处理，实现生产资源的优化配置和调度。实施效果智能调度系统显著提高了生产效率，减少了生产等待时间和资源浪费，为企业带来了显著的经济效益。案例背景某大型制造企业生产线复杂，涉及多个车间和工序，传统调度方法效率低下，无法满足生产需求。典型案例分析：基于人工智能的智能调度系统PART06总结与展望个性化定制物联网技术可以实现与消费者的实时互动，收集消费者需求数据并反馈给生产系统，实现个性化定制生产。供应链优化物联网技术可以实现对供应链全过程的实时监控和数据分析，帮助企业优化供应链管理，降低库存和物流成本。智能化制造物联网技术为CIMS提供了实时、准确的数据采集和传输能力，使得制造过程更加智能化，提高了生产效率和产品质量。CIMS与物联网融合发展趋势未来研究方向和挑战数据安全与隐私保护随着物联网技术的广泛应用，数据安全和隐私保护成为亟待解决的问题，需要加强相关技术和政策的研究。跨平台集成与标准化物联网涉及众多技术和标准，如何实现跨平台集