《工业大数据导论》 课件 第8、9章 工业大数据智能应用、工业大数据与商务模式创新

工业大智能应用章节内容一、工业大数据在智能机床中的应用二、工业大数据在工程机械中的应用三、工业大数据在电网中的应用四、工业大数据在发动机中的应用五、工业大数据在白色家电中的应用思维导图8.1工业大数据在智能机床中的应用大数据数据采集温度传感器振动传感器系统内部电控数据数据传感器iNC-CloudAI算法库智能数控系统智能机床健康保障智能APP装配质量诊断工艺参数优化接口调用算法调用APP开发章节导图8.1工业大数据在智能机床中的应用8.1.1机床健康保障技术应用

通过对不同阶段CPS模型中的指令域波形图进行对比、分析，提取出指令域波形显著的特征信息，进而利用指令域的特征信息进行数控机床健康状态的检测与评估，并以雷达图表达单台机床各子系统间的健康状态和分色图表达单台机床所处的健康阶段，最终实现数控机床的健康保障目的。健康保障技术原理图

自检G指令运行内容提取出指令域波形显著的特征信息负载电流跟随误差换刀时间……机床健康状态检测与评估8.1工业大数据在智能机床中的应用机床健康保障将时域信号按照G指令进行划分，并提取相关时域信号的特征值，对特征值做相关聚类处理和可视化处理，得到数控机床进给轴、主轴和整机的健康指数，指数范围0~1，越接近1表示健康状况越好a)雷达图b）健康指数图

机床健康指数雷达图通过雷达图并利用时序分析和历史健康数据对数控机床的进给轴、主轴和整机的健康状态进行预测。Y轴健康指数异常，需重点关注！8.1工业大数据在智能机床中的应用使用健康保障对车间机床进行健康普查，提升机床健康度、提升机床稼动率；通过健康保障，故障在隐患阶段时就被监测并进行预警，提升设备维保效率。已检测到故障隐患：机床防护罩变形导致的进给轴电流波动大；继电器板基座接触不良导致的选刀、换刀时间偏长；缓冲点及过缓冲点速度设置不合理造成的换刀过程振动偏大等防护罩变形健康保障应用效果异常机床健康指数正常机床健康指数机床健康指数对比8.1工业大数据在智能机床中的应用8.1.2机床装配质量诊断技术应用图

机床主轴、进给轴装配质量诊断技术实现原理图项目的需求分析8.1.2机床装配质量诊断技术应用数据采集温度传感器振动传感器系统内部电控数据数据传感器主轴进给轴装配质量云系统内部数据传感器数据诊断数据质量诊断与预测结果装配质量较好装配质量不合格，需关注8.1工业大数据在智能机床中的应用8.1.3工艺参数优化技术应用实时加工大数据基于实测数据优化进给速度8.1工业大数据在智能机床中的应用8.1.3工艺参数优化技术应用效果在3C加工企业，工艺参数优化技术在保证加工质量的同时，无需修改任何加工工艺路线，可将加工效率提升5%~20%。8.2工业大数据在工程机械中的应用8.2.1性能监控与智慧工地窄带物联网移动网络无线网络终端油位数据平均油耗数据气压油压数据水温油温数据报警信息数据实时采集数据传输云数据平台云端状态监控异常提醒效率分析……数据分析数据处理性能监控8.2工业大数据在工程机械中的应用智慧工地物联网技术的“感、传、知、控"，使用前端感应器获取视频、考勤、设备、环境等工地现场数据。通过WSN、4G传输、有线传输等多种方式传输至中心。用户可以通过APP在手机上，通过网络盒子在监视器上，通过网页在电脑上查看工地实时信息。异常时设备自动控制，或者人为控制前端系统。Internetofthings智慧工地感视频图像感应塔吊状态感应工地环境感应人工信息录入传4G卡无线AP路由知手机电脑网页网络盒子控视频塔吊限制器淋喷系统信息下发8.2工业大数据在工程机械中的应用智慧工地8.2工业大数据在工程机械中的应用8.2.2远程运维与健康保障快速进行故障定位与分析，快速响应！云数据中心实时运行数据报警数据实时运行数据历史运行数据其他辅助数据远程指导用户自主维修远程运维不起作用根据工程车辆和服务车辆的定位，以及远程运维过程中掌握的故障信息，确认需要的备件类型，安排离故障设备最近的服务车携带最近的维修备件前往现场维修。实现快速响应。8.2工业大数据在工程机械中的应用8.2.2远程运维与健康保障云数据中心实时运行数据报警数据实时运行数据历史运行数据其他辅助数据tV0设备健康运行状态模型数据挖掘数据分析建模故障预测提前干预服务方式转变由被动服务转向主动服务由故障维修转变为故障预测8.2工业大数据在工程机械中的应用8.2.3产品与生产营销优化利用大数据技术，通过对地理位置数据进行关联分析发现泵车主油缸故障与沿海地区有很强的相关性，确定沿海地区的盐雾环境和水质导致油缸密封体腐蚀是主油缸故障的主要原因。杭深高铁盐雾环境腐蚀下一代油缸产品中针对故障原因作出相应优化，提高产品质量8.2工业大数据在工程机械中的应用8.2.3产品与生产营销优化通过对挖掘机、旋挖钻机、起重机等工程机械设备的运行时间、开工位置等某些敏感数据进行统计分析，及时、准确地发现市场需求。针对不同地区，不同产品，及时调整生产和销售策略，实现宏观决策分析。8.3工业大数据在电网中的应用电力大数据是指在发电、输电、变电、配电、用电、调度等各个环节，通过传感器、智能设备、视频监控设备、音频通信设备和移动终端等各种数据采集渠道采集到的各种结构化、半结构化和非结构化的海量业务数据的集合。章节导图8.3工业大数据在电网中的应用8.3.1电厂端：状态监测与故障智能预警电网大数据分类8.3工业大数据在电网中的应用状态监测早期的电网状态监测主要倾向于单台独立的设备，即设备与设备之间的监测数据相互独立，且数据量少，那么不同设备间的运行数据便无法进行综合监测及对比分析，因此很难实现对电网全景状态信息的监测。发电输电变电用电电网监测与调度中心电网运行过程全程监控数据在线监测与分析电网全景运行状态实时诊断数据采集8.3工业大数据在电网中的应用状态评估与智能预警初始数据实时监测数据历史运行数据设备故障数据数据采集神经网络算法深度学习算法数据挖掘设备异常状态关联模型在线评估趋势分析设备状态评估与智能预警的基本思路：8.3工业大数据在电网中的应用状态评估与智能预警设备状态评估是基于设备关联分析的，可为智能预警提供有力依据。重要意义：设备状态评估与智能预警对早期故障预测、检修策略制定等都具有重要意义，不但可以避免因检修不到位造成的故障停电，也能避免过度、重复检修造成资源浪费，降低检修成本，提供高检修效率和电网资产利用效率。关联分析算法设备A设备B异常报警异常报警98%概率设备A设备B异常报警检修维保故障预警智能预警原理8.3工业大数据在电网中的应用8.3.2企业端：电力负荷预测与智能调度实时用电信息气温降水其他气象数据电能是一种非常特殊的能源，它无法像其他商品一样通过大量的存储来满足用户突然大量的用电需求。因此，电能的生产、传输和使用要求同时完成，那么某一时刻发电量过多，就会造成资源浪费，过少则会造成停电，无法满足用电侧的用电需求。历史用电数据短期负荷预测：火电分配，新能源发电与传统发电并网协调，机组经济组合等调度方式中长期负荷预测：水库调度，线网规划，电厂建设等人口数据国民经济数据用地类型数据8.3工业大数据在电网中的应用8.3.3用户端：提升服务质量大数据分析不仅能帮助企业提高运营效率，还能改善客户体验、提升服务质量。通过对用户资料、用电信息、以及客服电话录音等数据进行收集，并通过模式识别与机器学习等技术，统计分析用户关注与诉求最高的问题点，针对重点问题及时制定处理方案，通过主动服务来改善用户体验，提升服务质量。GulfPower海湾电力公司通过大数据分析发现，公司在发布计划停电信息后，如果：供电恢复时间比预期计划时间早10分钟客户满意度最高2小时客户满意度会更高吗？反而会对客户满意度产生负面影响，造成用户投诉通过大数据分析得到的类似这样的指标，能帮助电力企业解决他们最关注的客户体验问题，提高客户满意度和客户留存率。8.4工业大数据在发动机中的应用航空发动机大数据主要产生在设计制造、运行使用和维护修理三个阶段。发动机设计、制造、使用、维护、报废等全生命周期的所有数据构成了发动机多元多维度的大数据来源。根据产生阶段，发动机数据可分为：2、运行数据主要是指发动机运行使用过程中产生的数据，如发动机起降过程参数、运行过程中飞机的高度、速度、航向、油液压力和温度、进气和排气温度、发动机振动值等。发动机运行环境如天气状况、航班、飞行时间等也是构成发动机运行数据的重要来源。1、初始数据主要是发动机设计与制造阶段产生的数据，主要包括发动机的初始构型清单、适航指令状态清单、发动机出厂信息、初始尺寸参数、初始运行参数等。还包括发动机设计制造公式、图纸、文件、代码等信息。3、维修数据包括航线使用维护（如滑油消耗分析数据、特情维护等）、车间修理（如修理后的构型清单、修理方案、维修大纲及维修成本等）以及涉及维护维修的设备、材料和维护管理人员等数据。8.4工业大数据在发动机中的应用8.4.1发动机状态监控与故障预警起降、巡航等480个飞行参数大数据Predix工业互联网平台1级预警警告位于美国辛辛那提或中国上海的GE发动机机队支援中心会立即收到通知状态监控2级预警警告3级预警警告predix会将该事件反馈给发动机机队监控团队的专家处理说明情况非常严重，必须由发动机的设计和制造工程师们亲自解决故障预警8.4工业大数据在发动机中的应用8.4.2发动机数字化双胞胎技术DigitalTwin（数字化双胞胎）技术是指通过技术手段，将实际产品、设备、生产工艺等物理对象以数字化的方式进行仿真，从而得到一个被“数字克隆”过的虚拟对象。同济大学陈明教授指出，数字化双胞胎模型指的是以数字化方式在虚拟空间呈现物理对象，即以数字化方式为物理对象创建虚拟模型，模拟其在现实环境中的行为特征。物理对象虚拟对象虚拟调试数字信息协同模型优化优化产品降低成本节省时间数字化双胞胎通过互联网平台收集和分析数据，将发动机的运行数据映射到对应的数字化双胞胎模型中，在服务器里得到一个被“数字克隆”的发动机，在数字模型中进行虚拟现实操作，就可实现对数字模型发动机的监测和调试，从而给出实物发动机零部件的更换建议和更加科学的维护计划，极大地提高了GE公司物理资产的利用价值。8.4工业大数据在发动机中的应用8.4.3发动机健康管理设计数据制造数据飞行数据飞行天气状况飞行员操作飞行航线远程维修预防性维护维保计划寿命管理健康管理其他数据“发动机健康管理”系统（EngineHealthManagementEHM）发动机监控8.5工业大数据在白色家电中的应用8.5.1工业大数据在智能白色家电中的应用智能冰箱除了最基本的温度智能控制外，还能实现食品安全追溯、食品保质期预警、健康食谱推送等功能。它通过采用图像识别技术，对放入冰箱的食材进行自动识别，记录食材的种类、特色和放入时间，当食材接近保鲜期时，冰箱就可提醒用户及时处理。同时，通过记录用户的日常饮食数据，分析用户饮食习惯，并结合RealSense（实感技术）对人身体维度信息进行测量，计算出人体的BMI（身体质量指数）、BMR（基础代谢率）等数据，那么结合用户饮食习惯与身体维度信息，可为用户推荐最全面、最营养的健康膳食食谱和运动建议。智能家居通过配套的智能家居APP，可以通过智能设备感应或人为情景设置切换智能家电不同的工作模式，比如当PM2.5检测仪检测到当前环境PM2.5浓度高于75μg/m³时，自动开启空气净化器；又比如下班时通过APP设置“回家模式”，空调便开始工作，回到家中开锁时，智能门锁便“告诉”智能家居系统打开客厅的灯和电视，而此时，提前工作的空调已经让客厅的温度达到预设的值。标签二维码扫描智能标签识别获取衣物面料信息用水量自动选择洗衣液及用量自动选择最佳洗涤程序设置衣物量自动感知获取衣物数量或重量智能洗衣机8.5工业大数据在白色家电中的应用8.5.2工业大数据在多联机空调中的应用安装调试层面：规范工程安装流程，指导安装调试人员进行高质量的安装调试产品使用层面：实时监控空调设备的运行状态，保证空调健康工作售后维保层面：通过海量实时数据和历史数据，提前发现空调设备可能会出现的故障隐患，指导用户或售后服务人员及时处理。GPS信息运行参数故障信息实现了空调安装调试过程中的全程跟踪，使用过程中的实时状态监控和售后维保过程中的主动维保服务，不仅提高了用户对产品的满意度，同时也帮助企业降低了产品安装调试和售后服务成本。8.5工业大数据在白色家电中的应用8.5.3工业大数据在新品规划和精准营销中的应用最无法忍受的产品缺点售后反馈数据收集、挖掘、分析最关心的产品功能最畅销产品的特点及特征产品销售数据针对性的新品规划和开发避免市场定位偏差降低开发与销售成本产品使用数据产品使用环境与寿命产品常见故障及原因产品优化，质量优化新品规划产品动态用户数据多维度组合和挖掘分析市场动态不同产品、型号销量市场数据不同地区不同群体不同年龄段产品数据消费者层次、群体、年龄消费行为、消费习惯精准营销极大提高了市场预测的准确性和营销的效率本章小结设计制造供应销售售后研发生产运营营销管理提高生产效率提升产品质量降低生产成本降低运营成本更高的经济效益更强的企业竞争力工业大数据涉及产品的为企业带来创新的方式帮助企业为企业带来工业大数据为人们的生产和生活带来了巨大的便捷，将在未来的工业发展中发挥着巨大的作用。本章节主要介绍了工业大数据在典型行业中的应用场景，以帮助读者进一步了解工业大数据的作用和功能。工业大数据与商务模式创新问题全球智能制造战略背景是什么？工业大数据与智能制造有什么关系？智能制造的核心技术是什么？（智能制造技术公式）工业大数据是什么？工业大数据应该采用什么架构？工业大数据对商务模式转型有什么作用？智能制造背后的经济学原理工业4.0的技术特征工业大数据概述案例分享下一代商务模式内容人类社会的经济理论理论：《资本论》，揭示了资本主义社会发展的规律，马克思确立他的阐述原则是“政治经济学批判”。主要观点：生产力、生产关系。理论：《国富论》，从国富的源泉——劳动，说到增进劳动生产力的手段——分工，因分工而起交换，论及作为交换媒介的货币，再探究商品的价格，以及价格构成的成分——工资、地租和利润。主要观点：自由市场经济，理性经济人假设VS透过现象看本质：人类社会发展的真实面目原始社会：技术基础：石器生产关系：生产资料公有奴隶社会：技术基础：冶金术生产关系：生产剩余产生，私有制产生封建社会：技术基础：铁质工具，手工业生产关系：封建土地所有制资本主义社会：技术基础：机器大生产生产关系：资本私有制社会主义社会：技术基础：信息技术生产关系：全民所有制透过现象看本质：人类社会经济运行的过程生产者：创造财富商人：交换消费者：使用商品商品透过现象看本质：人类社会经济中的权利模型生产者：创造生产财富，掌握产品本身商人：促进流通，将产品转换为财富消费者：掌握财富，消费产品商品商品信息信息自商品交换产生以来，由于商人位于流通环节，其信息资源一直处于“顺差”状态，从而导致在该模型中，商人攫取了社会生产中最大份额的剩余劳动，几千年来概莫如此！少量信息少量信息透过现象看本质：举例丝绸之路阿拉伯商人美军全球军事基地海权即是流通权世界霸权透过现象看本质：举例VS陆权海权一带一路是当前中国提出的最伟大的倡议，没有之一！陆权在没落了几百年后重新进入了人们的视线，整合后的亚欧大陆将成为碾压式的存在。中国将成为其中主要玩家！人类社会未来的组织形式大数据、云计算、人工智能等技术的发展将成为社会进步的技术基础，使得“产”、“用”可以在一定程度上直接对话，大大削减了中间环节的盘剥。共享信息中心商品物流财富立场是能够进行正确思考的前提VS本质：剩余价值理论现象：供需理论智能制造之原因及基础人民日益增长的对美好生活的向往是催生智能制造的根本动力。人类生产力的提升与自然资源的相对匮乏是智能制造产生的现实基础。云计算、大数据、人工智能技术为智能制造提供了必要的基础。生产关系调适必将产生，本次工业革命将大大推进社会主义发展。智能制造的产生并非空穴来风，是马克思政治经济学在现实生活中的又一次光辉印证！动力：人类对美好生活的追求从未停止原始社会：活下去奴隶社会：不被奴役封建社会：吃饱饭资本主义社会：要自由社会主义社会：要发展各尽所能、各取所需人与自然随着人类对自然改造能力的提高，大规模工业生产已经无法适应人类社会的发展，体现在对自然资源利用效率的低下，以及消费者对工业体系提供的服务的不满意。人与自然大规模工业化生产带来了生活品质的提升，同时，对自然资源的巨大浪费也使得其无法为继！大数据：第四生产要素精准对接需求与资源耗费人与自然和谐相处人与人和谐相处社会主义适合新时代大数据具有天然垄断性，如果不加控制，贫富分化是不可避免的，将达到人类社会无法承受的程度；大数据资源的垄断性及其高门槛，将使得后来者永远没有前进的机会，社会阶层固化无法避免；社会主义全民所有制可以从制度上控制大数据带来的负面影响。智能制造背后的经济学原理工业4.0的技术特征工业大数据概述案例分享下一代商务模式内容德国提出“工业4.0”，聚焦智能工厂、智能生产。美国“先进制造业国家战略计划”优先突破工业互联网技术，重点发展先进制造的感知控制、智能制造和先进材料。中国提出“中国制造2025”战略规划，重点推进数字化制造、智能制造。国家先进制造战略全部指向→智能制造！时代需求——智能制造李克强：

“中国制造2025”的主攻方向是智能制造，也是“互联网+制造”的制高点。智能制造中国制造2025主攻方向制高点互联网+十大重点领域九大战略任务五大工程2025迈入制造强国行列2035

位于制造强国中位2045

迈入制造强国第一方阵信息通信网络新一代信息技术“三步走”战略国家需求——智能制造德国“工业4.0”战略：引领第四次工业革命，使德国制造业继续保持全球领先优势。利于移动互联网、大数据、物联网技术，建立物理-信息融合（Cyber-Physical）系统，推动德国制造业向服务业转型。德国工业4.0、美国的CPSGE的商业模式转型远程采集航空发动机的运行数据（转速、温度、油耗、推力、振动……）大数据地面发动机大数据挖掘与云计算中心发动机数字双胞胎智能制造的标志性事件移动互联网、大数据、物联网、传感器、智能化等新技术的应用，加速了制造业向服务业的转变。GE航空服务系统建立发动机运行状态健康的智能化监控、预警、维护系统商业模式转型：发动机制造

发动机租赁全生命周期服务。智能制造的标志性事件西门子公司已经开始将这一概念引入其工业软件开发和生产控制系统。设备库存生产线工厂产品客户供应链由传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施等组成信息物理系统CPS由传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施等组成信息物理系统CPS工业4.0——第四次工业革命本质:基于“信息物理系统（CPS）”实现“智能工厂”核心:动态配置的生产方式工业4.0的核心是工业互联网和CyberPhysicalSystem(CPS)CPS利用大数据、物联网、云计算等技术，将物理设备连接到互联网上，实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合（数字双胞胎），让物理设备具备计算、通信、精确控制、远程协调、自治、数据采集等功能，从而实现智能制造。智能决策与控制装备自律执行工况在线感知CPS智能制造的核心技术—CPS智能制造的核心技术—人工智能人工智能自1956年提出以来，出现了三起三落。目前，以AlphaGo战胜李世石为标志性事件，新一轮的人工智能的发展与之前有了本质不同。首先，本次发展是以应用拉动的，其次，技术基础出现了很大不同。体现在：大数据智能，新一代人工智能最显著的特点。群体智能，建立在共享信息平台的基础之上。跨媒体，大数据处理技术，使得多源异构的数据融合具备可能性人机融合，实现人在回路，让人工智能更具备落地性。智能制造的技术公式生产柔性化CPS人工智能BI整合智能制造按需生产人类社会是否存在一个时期，产品是按需生产的？与我们现在所说的按需生产有何不同？智能制造背后的经济学原理工业4.0的技术特征工业大数据概述案例分享下一代商务模式内容工业4.0技术框架智能制造大数据集成模型纵向数据设备材料工装夹具工艺订单物流横向数据需求流通消费工业大数据定义与分类工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。其主要来源可分为以下三类：第一类是生产经营相关业务数据。第二类是设备物联数据。第三类是外部数据。工业大数据技术工业大数据技术是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法，包括数据规划、采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。工业大数据应用，则是对特定的工业大数据集，集成应用工业大数据系列技术与方法，获得有价值信息的过程。工业大数据技术的研究与突破，其本质目标就是从复杂的数据集中发现新的模式与知识，挖掘得到有价值的新信息，从而促进制造型企业的产品创新、提升经营水平和生产运作效率以及拓展新型商业模式。工业大数据特征工业大数据除具有一般大数据的特征（数据量大、多样、快速和价值密度低）外，还具有时序性、强关联性、准确性、闭环性等特征。数据容量大(Volume)数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。多样(Variety)数据类型的多样性和来源广泛；工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节；并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。快速(Velocity)获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求时限时间分析达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析价值密度低(Value)工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率，及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。强关联性(Strong-Relevance)一方面，产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性，如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等；另一方面，产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。工业大数据特征准确性(Accuracy)主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量，以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高，仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型结合，挖掘因果关系。闭环性(Closed-loop)包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联，以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。工业大数据特征工业大数据价值大数据是制造业提高核心能力、整合产业链和实现从要素驱动向创新驱动转型的有力手段。对一个制造型企业来说，大数据不仅可以用来提升企业的运行效率，更重要的是如何通过大数据等新一代信息技术所提供的能力来改变商业流程及商业模式。从企业战略管理的视角，可看出大数据及相关技术与企业战略之间的三种主要关系如下：大数据与战略核心能力：大数据可以用于提升企业的运行效率。大数据与价值链：大数据及相关技术可以帮助企业扁平化运行、加快信息在产品生产制造过程中的流动。大数据与制造模式：大数据可用于帮助制造模式的改变，形成新的商业模式。其中比较典型的智能制造模式有自动化生产、个性化制造、网络化协调及服务化转型等。工业大数据架构从产品生命周期看大数据价值研发设计需求阶段客户参与的个性化产品定制模拟仿真设计产品协同设计...生产供给阶段生产过程实时监控与管理设备预测性维修个性化定制规模生产协同制造制造资源共享物流供应链优化供应链可视化库存优化供应商管理智能物流销售需求预测客户画像、精准营销客户关系优化事件式营销交叉营销...运维与服务远程监控与服务产品退货返修分析客户投诉分析设备使用优化建议...消费阶段纵向集成云平台体系结构设备层传感器仪表机床机器人...控制层PLCCNC数据采集与监控SCADA分布式控制系统DCS现场总线信息物理系统CPS车间层作业过程管理数据管理计划排程工艺管理质量管理制造执行系统（ManufacturingExecutionSystem，MES）企业层计算机辅助设计CAD计算机辅助工业过程设计CAPP客户关系管理CRM维护维修运行MRO企业资产管理EAM供应链管理SCM企业资源管理ERP制造执行管理系统（ManufacturingOperationManagementSystem,MOM）产品数据管理PDM产品生命周期管理PLM商业智能个性化定制协同制造产能共享服务型制造互联平台Internet+协同层智能制造背后的经济学原理工业4.0的技术特征工业大数据概述案例分享下一代商务模式内容胜利精密便携式电子产品结构模组精密加工数字化智能车间胜利精密智能工厂品类多，需求旺，升级快产品结构件金属化，外观要求曲线、曲面、高光便携式电子产品金属结构件市场对生产产能、加工品质、响应市场变化速度提出了很高的要求。产品开发周期缩短生产柔性要求高生产效率必须快物流协同难度增大物美价廉生产装备精度要求高工艺参数控制必须精细化对经验丰富的作业工人依赖性高良品率低作业能耗大传统企业挑战大行业发展趋势背景:行业需求催动下的智能制造试点示范项目目标主要任务01装备应用示范建设由200台钻攻中心组成的智能生产车间，形成规模化国产智能装备、国产机器人及自动化设备的应用示范02工业软件国产化应用MES、CAPP、三维仿真等国产工业软件，实现制造过程数字化、网络化、智能化03柔性制造新模式打造行业领先的自动化、柔性加工制造新模式，满足便携式电子产品结构模组大规模多品种生产的柔性要求04团队融合推广创新形成国产化智能制造解决方案，培养团队，实现3C行业快速复制推广任务预期指标&技术成果200人55min/套升降升省节省人力生产效率产品不良率能源利用率80人40min/套0.8%10%60%25%20%10%降降产品研发周期运营成本30%20%30%20%1%技术成果：已申请12项实用新型专利、5项发明专利、2项企业标准；未来主要针对4项著作权和2项企业标准进行申报。考核智能车间业务需求分析智能车间总体规划与设计总体规划三维建模与仿真网络构架设计及实施网络安全构架建设钻攻中心整机研制及建设柔性自动线的研制与实验线建设自动线建设与批量生产能力建设产品清理及包装线的研制与建设工业软件系统开发与应用实施车间决策支持平台的研制与建设设备研制电气调试性能调试工艺开发试验线研制与建设立体仓库研制与建设检测设备研制治具开发布局规划产线设备布置与调试物流系统建设与调试质量闭环控制系统建设产品清理工艺研发产品清理自动线建设自动包装线研发自动包装线建设与调试硬件设置MES升级实施设备集成工艺软件实施PCT建设云数控平台部署数据集成数字双胞胎标准提炼申报3项发明专利登记4项软件著作权起草4项标准草案效果评估及推广技术路线数字化智能车间布局建设中国造智能车间适配产品XX种，最短可加工生产周期XX19条CNC柔性加工线，2个智能化立体仓库，200台机器人，7台AGV，单台机器人最多负责机床数4台系统框架项目特点三国，六化，一核心百米短跑“心电图”数控加工“心电图”指令域概念的引入，为智能数控设备找到了理论基础。高采样频率大数据蕴含了更丰富的状态数据。核心技术Y=f(WT,MR)工作任务WT制造资源MR运行状态Y数控机床所需要完成的工作内容

数控机床完成特定工作所需的外部条件，它既包含由机床、刀具、夹具、工件、材料等组成的工艺系统，又包含温度、振动等数控机床的工作外部环境因素。零件数控加工的质量、精度和效率优劣直接或间接的定量描述数控机床工作过程CPS模型数控机床的信息物理系统（CPS）MR->制造资源WT->工作任务Y->运行状态Y=f(WT，MR)，构成了数控机床相映射的机床数字化动态模型或称之为数控机床工作过程的CPS模型。基于指令域电控大数据CPS模型体系架构技术亮点技术亮点技术亮点技术亮点技术亮点智能制造背后的经济学原理工业4.0的技术特征工业大数据概述案例分享下一代商务模式内容美国迪尔公司（JohnDeere）：全球著名的农机巨头大数据农田--精准农业的解决方案。2015年11月，JohnDeere与杜邦先锋旗下气候公司签署协议，实现农机设备与气候公司的ClimateFieldViewTM产品之间独有的、近实时的数据对接。两个平台的结合将帮助农民在机械化解决方案的基础上，通过对农田的天气和土壤数据的掌握，作出精准的农耕决策，更高效地管理农田。迪尔公司海尔B2B智慧解决方案平台（企业客户采购平台）推出的个性化专属定制方式，从定制内容、下单、订单下线等节点，产品生产过程都在用户“掌握”之中。用户不再仅仅是产品的使用者、旁观者，而是更加人性化，用户可以全流程参与其中，提出满足自己个性化需求的“一对一”解决方案。全球智慧家电的引领者—海尔农民们通过平台有机会将业内领先的约翰迪尔的设备与ClimateFieldView产品相结合。同时平台提供一个更为广阔的以数字科学为依托的设备衔接。农民们通过收集数据，并将其分享到云盘，实现驾驶室内数据的可视化，支持以数据科学为驱动力的定制化需求的发展，使得JohnDeere公司成为市场的领导者。家电行业海尔已经走在了互联网站战略前端，其对工业4.0战略的探索和实践都是非常超前的。它的个性化定制模式，让用户对话企业、对话产品，为之创造最佳体验。在互联互通的网络时代，海尔互联工厂以自身的U+智慧开放平台为着力点将碎片化、个性化的用户需求与透明化的制造体系高效对接，为用户创造价值，也为整个行业的转型带来启示。JohnDeere和海尔引发的思考用户企业主消费者创意产品创意工艺方案平台制造资源平台信息资源平台知识工艺开发者技术研发下一代商务模式(平台经济)生产力奴隶制封建制资本主义社会主义共产主义原始社会人身依附关系