工业大数据平台架构方案

工业大数据平台架构方案目录1智能制造背景3工业大数据建模2智能企业与工业大数据4预测与优化5主要业务规划第一章智能制造背景介绍制造业数字孪生应用发展前景广阔。被应用于航空航天、电力、船舶、离散制造、能源等行业领域，应用场景如研发设计、生产制造、营销服务、运营管理、规划决策等环节。在智能制造领域，数字孪生被认为是一种实现制造信息世界与物理世界交互融合的有效手段，通过数字孪生技术的使用，将大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革。基于模型、数据、服务方面的优势，数字孪生正成为制造业数字化转型的核心驱动力。第一章智能制造背景介绍制造业数字孪生基础和关键技术待提升。数字孪生作为综合性集成融合技术，涉及跨学科知识综合应用，其核心是模型和数据基于高效数据采集和传输、多领域多尺度融合建模、数据驱动与物理模型融合、动态实时交互连接交互、数字孪生人机交互技术呈现等数字孪生基础支撑核心技术，有助于探索基于数字孪生的数据和模型驱动型工艺系统变革新路径，促进集成共享，实现数字孪跨企业、跨领域、跨产业的广泛互联互通，实现生产资源和服务资源更大范围、更高效率、更加精准的优化。第一章智能制造背景介绍1、实现生产流程可视化提高生产管控数字孪生技术通过满足制造业企业的生产需求，制定全方位数字孪生服务，形成生产流程可视化、生产工艺可预测优化、远程监控与故障诊断在生产管控中高度集成，提升企业生产质量，提高对生产制造的管控水平。2、建设企业数字业务化降本增效数字孪生技术，通过深化改革、技术改造和现代管理，实现企业数字业务化以数据流带动技术流、资金流、人才流、物资流，实现降本增效。3、打造高度协同生产制造价值链释放价值数字孪生技术打造高度协同的上下游企业间生产制造链条，优化资源配置，提高企业效率，协同研发制造，推动企业释放更大的增值。4、构筑数字孪生运营模式赋能转型升级数字孪生创造以产业升级、业务创新、全数字化个性化定制为导向的新的运营模式，摆脱旧商业模式束缚，触发新型生产模式和商业模式的演进，助力企业升级改造，为传统制造转型升级赋能。第一章智能制造背景介绍1、多源异构数据集成技术智能制造数字孪生依托统一的数据标准，采集人员、设备、物料、方法、环境等要素的数据，并对数据进行归集与标签化，在信息空间中建立数字工厂的镜像融合了企业的人、机、料、法、环等全域数据。2、多模型构建及互操作技术数字孪生模型具有多要素、多维度、多领域、多尺度模型特点，以生动、形象的方式展示数字孪生对象“几何—物理—行为—规则”模型结构属性，实现数字孪生对象模型构建刻画。3、多动态高实时交互技术智能制造数字孪生以数据和模型为驱动，利用工业机理算法，驱动生产执行与精准决策，以3D数字化呈现的方式将生产过程中的人、机、料、法、环、测的各项数据融入虚拟空间，将物理实体和信息虚体连接为一个有机的整体，使信息与数据得以在各部分间交换传递，实现数字孪生全闭环优化。第一章智能制造背景介绍关键支撑技术---软件与网络服务MES-制造执行系统（manufacturingexecutionsystem）MES能通过信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。当车间发生实时事件时，MES能对此及时做出反应、报告，并用当前的准确数据对它们进行指导和处理。第一章智能制造背景介绍经济下行招工难B2BB2CO2O机器人智能制造社交化营销转型组织轻盈合伙人部落精益表象与实际的差别……其实质仍然是高质量、精益管理、激活团队、管理及业务的创新！客户受到的影响要素实际的价值要素第一章智能制造场景介绍目录1智能制造背景3工业大数据建模2智能制造与工业大数据4预测与优化5主要业务规划技术愿景工业4.0的九大技术支柱虚拟现实人工智能视觉系统工业机器人工业网络安全知识工作自动化工业物联网云计算工业大数据两大硬件工具/两大软件支持基于分布式连接的三大基础面向未来的两大牵引技术优化与智能技术建模与仿真技术云计算与数据挖掘技术如何转型？《中国制造2025》-中国的“工业4.0”规划

用三个10年完成从制造业大国向制造业强国转变第一阶段（2025年）2025年中国制造业可进入世界第二方阵，迈向制造强国行列。第二阶段（2035年）2035年中国制造业将位居第二方针前列，成为名副其实的制造业强国。第三阶段（2045年）2045年中国制造业可望进入第一方针，成为具有全球影响力的制造强国.010203工业强国先易后难逐步实现如何转型？先易后难逐步实现工业转型的任务全面提高生产自动化水平和装备制造水平，走完工业3.0的路程。走完工业3.0节能减排，坚持绿色制造。节能减排，保护环境根据《中国制造2025》规划，我国工业迈入制造强国行列。紧跟国家规划在基础较好的工厂，先易后难，过程中积累经验，逐步实现企业网络化、智能化，绿色化，迈入工业4.0.部分工厂先迈入工业4.0如何转型？逐步构建智能工业智能工厂蓝图车间事物设备/人力/时间/材料/工艺基础自动化设备

计划与决策C3P

MES系统ERPSCMCRM协作工厂10%100%供应商原材料响应时间因子1%计划层执行层控制层客户产品Stepbystep逐步构建逐步升级物联网传感器执行器控制器移动设备智能物料系统应用程序平台智能产品应用程序平台智能工厂应用程序平台信息物理系统服务互联网PLMSCMCRMQMSERP智能企业必须具备的基本功能和技术三种智能化功能互联互通的信息化技术新一代信息技术行之有效的执行方法正确的思维判断能力灵敏准确的感知能力能按照所形成的处理方案自动完成执行任务的技术。灵敏准确的感知能力能自动、灵敏准确地感知（测量）生产过程的各种参数和变量并转变为数据信息的技术。正确的思维判断能力能根据相关信息自动思维判断并给出处理方案发送至相关执行部门的技术。行之有效的执行方法面向工业智能化的关键共性技术八大关键技术DCS过程控制MCS控制QCS控制及优化传动控制在线监测系统云数据中心…………用户仓库管理系统工厂1应用服务器工厂2应用服务器车间1暂存服务器……在线润滑系统WMS-断纸分析系统WIS-纸病检测系统发展/技术部门支持销售工厂其他人员用户防火墙点检仪路由器企业资源计划产品生命周期管理专家远程诊断1.设备维护管理2.车间作业管理3.车间物料管理4.质量管理5.绩效管理6.系统集成1.智能设备与过程自动化技术2.数据信息的采集与传输技术3.大数据的采集与存储技术4.数据挖掘与分析技术5.建模与智能模拟技术6.预测与协调优化技术7.数据安全技术8.新一代互联网技术云计算平台关键共性技术—云计算平台云计算平台分为三个层次，提供不同的服务内容SaasPaasiaas服务内容：应用软件、流程、信息…云软件服务（Softwareasaservice）服务内容：中间开发软件、数据库…云平台服务（Platformasaservice）服务内容：数据存储、计算、网络...云设备服务（Infrastructureasaservice）云计算平台并不是一个单独的服务，而是一个服务集合。组成框架智能企业的三层架构顶层(管理决策层)：把与生产计划、物流、能耗和经营管理相关的ERP、SCM、CRM等系统，以及与产品设计技术相关的PLM系统放在一起并与服务互联网紧密相联。中间层(生产管理层)：以智能工厂为核心，通过信息物理系统实现生产设备和生产线的控制、调度、优化等相关功能。从智能物料供应，到智能产品的产出，贯通整个产品生命周期管理。底层(生产操作层)：通过物联网技术，完成各种传感、控制、执行任务，实现智能制造。物联网传感器执行器控制器移动设备智能物料系统应用程序平台智能产品应用程序平台智能工厂应用程序平台信息物理系统服务互联网PLMSCMCRMQMSERP1

工业能否加入智能化行列？2

发展智能企业需要哪些基础？3

如何转型？几点思考4

智能能量管理平台有那些功能？5

如何逐步构建智能工业？需要哪些基础？基础：自动化与信息化是企业智能化的基础（Valmet案例）以MES为核心的，企业管理系统数据诊断分析专家远程技术支持与服务智能化仓库质量检验与分析备品及易损件管理现场执行器和测量仪表现场SCADA系统预知检修MOM/MES制造运营（执行）系统ERP企业资源计划人力资源管理物料管理财务管理生产计划管理采购管理销售管理ShopFloor现场控制系统数字化产品设计生命周期管理3D仿真PLM产品生命周期管理WMS仓库管理系统自动化立体库输送系统AGV小车计划、物料主数据、……生产BOM、工单、……出库申请单、物料配送计划库存、……产量、物料消耗、……物料主数据、……库存、……设备状态、参数、……产品BOM、工艺指导生产BOM实际工艺数据产品BOM、工艺路线、……研发项目过程管理、配方/包装设计、小样分析检验PLM产品生命周期管理基础：自动化与信息化是企业智能化的基础（Siemens案例）需要哪些基础？人力资源管理、财务管理、物料管理、生产计划管理、采购管理、销售管理等ERP企业资源计划自动化立体库、输送系统、AGV小车等WMS自动化仓库管理系统基础数据管理、技术信息管理、生产计划管理、生产调度管理、质量管理、物料管理、设备管理、能源管理、看板管理、制造智能MES制造执行系统DCS、MCS、传动、QCS及其附属执行机构和现场测量仪器仪表。Automation现场控制系统基本内容能源管理智能化

实时感知、监测、预警、控制用能，实时优化能源效益。设备智能化设备具有感知、接受、自律、智能功能。供应链智能化

构建网络式供应链，对由供应商、制造商、分销商及最终顾客构成的供应链系统中的物流、资金流、控制和优化，以降低物流成本，缩短制造周期。生产智能化信息化与生产深度融合，实现生产操作、生产管理、管理决策三个层面全部业务流程闭环优化管理。供应链智能化设备智能化生产智能化能源管理智能化智能企业智能产品芯片、条码技术的载体，赋予产品身份特征，便于产品的搬运、存储、信息查询与反馈。电子纹身满足不同区域、不同消费群体的个性化需求，实现精准化营销。个性化定制（精准化营销）具有产品的信息查询及客户意见反馈平台，个性化、区域化消费数据的采集和存储功能。查询与信息收集平台智能AI进行大数据计算，对所采集的数据进行挖掘与分析，实现对产品需求的精准定位，从而优化产品。云数据库计算（智能AI）01030402智能物料系统智能仓库管理系统通过实时采集物资周转过程中各节点的详细信息，实现产品从运输到财务记账的全周期管理，并与ERP系统无缝集成，实现统一平台。系统基于供应链管理总成本最优的理念进行设计，充分利用物联网和移动互联技术，通过标签/条码及RF设备的应用，对物资进行智能标记和感知，提高收发货作业效率和准确度，实现物资仓储管理智能化。智能预警智能补库智能操作自动控制自动过账自动提醒自动跟踪智能分析自动定位智能感知智能化自动化在线监测系统及其数据的应用专业诊断和分析基于云数据库的可视化和预知性分析能源优化，设备、工艺参数优化A优化Valmet数据应用诊断预知效率提升提高能效，节约用能在优势企业构建智能能量管理平台工业智能能量管理平台的功能预测能源效率瓶颈与用能瓶颈的识别协调与优化用能设备协调与优化（智能）管理运营数据收集和分析能源信息的收集与分析工业大数据特点供应商数据产品质量服务信息信用数据位置数据渠道依赖原料来源Web信息业务信息行为信息机器数据多种类型时间序列数据真实数据海量并发较高控制数据数据多样时间戳程序数据结果数据人员数据基本信息行为信息物料数据基本信息计量信息位置信息物流信息加工信息装配信息追踪信息质量数据检验数据随机性概率特征相关性客户数据需求数据产品数据位置数据竞争对手信用数据业务数据Web信息行为信息物流数据位置数据计量数据时间数据多样、实时、海量的数据需要依赖大数据技术进行数据管理并产生价值大数据智能工厂规划设备及传感器网络工业云平台应用系统温度阀门控制企业网络IPWMSERPPLMMESTMSEMSCRM云数据中心能源数据位置数据大数据管理平台产品数据托盘AGV扫描设备RFID/WiFi能源监控仪表换算采集Zigbee/RS485湿度原料监控Zigbee物流跟踪设备管理平台以太网132原材料、成分温度、湿度、成分

计量、换算阀门开关权限管理安全策略&QoS应用适配器操作门户API终端管理数据管理网络连接管理平台基于机器学习的工业大脑设备1设备2设备3设备4设备5设备6设备7设备8设备9设备…预测性维修异常监控人机协同过程优化EMS数据ERP数据MES数据检验数据设备数据传感器数据数据源DCS数据工业大数据架构大数据应用大数据处理工艺优化质量提升产线故障预测预测性维修效率提升可视化监控事务型数据MPP数据库HADOOPOLTP数据仓库元数据索引列存储粗粒度索引数据压缩SQL优化动态拓展资源管理大表关联并行加载半结构化非结构构化HDFSMap/ReduceHivePig事务处理数据完整性锁机制索引机制SQL优化SQL执行备份恢复断点处理监控管理流处理（Storm、SparkStreaming）智能制造大数据蓝图工艺人员物料设备质量历史数据当前数据历史数据当前数据历史数据当前数据历史数据当前数据历史数据当前数据大数据平台业务系统实时查询服务批量检索服务数据分享服务数据下载服务数据仓库和分析型应用ODS/DSA–面向主题、当前DW–面向主题、历史和汇总DMDMAPI接口供应链优化作业行为优化设备预测性维修SparkML交互查询批查询机器学习实时分析设备传感器质量物料人员事件设备传感器质量人员事件ETL工具定义的主题查询结果呈现关系型数据LOB应用物料元数据及关联性数据预处理报表展示机器学习结果展示数据源定义数据预处理工业数据湖行为人员生产线信息系统ERPMESEMS智能化数据可视化流程优化产线建模知识库自助式BI信息管理事件处理

数据分类数据工厂

机器学习/数据分析HADOOP/Spark技术流处理信息基于数据湖分析机器学习大数据存储SQL数据仓库数据湖其他数据信息系统设备传感器数据数据湖与价值发现目录1工业大数据蓝图3工业大数据建模2智能企业与工业数据湖4预测与优化5主要业务规划工业大数据建模目标制造价值提升1、原因分析的工艺优化；2、设备预测性维修；3、产线异常监控；4、产品质量控制；供应商管理提升1、风险预测与分析；2、交付时间与路径优化；3、供应商评价与信用管理；客户需求管理提升1、客户行为的需求挖掘；2、准确个性化的产品定价；3、产品的预测性保养与维修；4、更好的产品体验；运营价值提升1、更好的管理资产；2、合理的资源消耗；3、避免人为的错误；4、实时推荐技术工具；5、增强用户高效与便捷01020304如上图显示的机器学习算法，多级算法分析引擎可以根据对工厂已安装设备的数据采集和工艺流程，自动绘制内在的逻辑关系，并显示哪个工艺流程和数据流之间直接或间接的相互关系，以及这种关系存在的原因。这种深层和独特的分析提供了一个高等级的平台来侦测异常，通过行为和运营表现来标记质量与效率，并进行微观辩证性的根源问题分析。生产过程建模设备数据建模结果的相似和关联性产线数据建模模型算法-DNN神经网络是一组模拟人脑进行模式识别的算法组合，通过聚类或者标记原始数据进行数据感知，它可以识别真实世界包含在向量中的数据，如图片、声音、文本等。深度神经网络与单层神经网络的区别是数据通过了多步模式识别的隐藏层处理，传统的神经网络机器学习算法依赖于一个输入一个输出一个隐藏的浅层神经网络学习，而深度神经网络是在一个以上的隐藏层学习。模型与数据异常检测事件处理环境分析人机协同能效增强质量强化实时数据处理历史数据处理模型分析实时数据检测设备状态、预防设备故障、优化生产过程、提升产品质量、能效增强、人机协同。通过对历史数据清洗整合，进行模型的训练，优化模型参数，进行更加有效的生产和运营。强化模型目录1工业大数据蓝图3工业大数据建模2智能企业与工业数据湖4预测与优化5主要业务规划设备预测性维修预测与优化生产过程优化设备预测性维修质量提升人机协同异常检测时间单元对于故障警告日志进行时间单元划分，将故障或警告视为事件，事件到下一个事件发生时间间隔超过一定时间的视为不同单元。伴随概率对于同一个时间单元里的故障和警告进行联合概率分析，计算任意两个事件在单元里同时发生的概率。故障事件对于某一种故障的前序事件进行观察，事件与上一次事件间隔时间以内或上一次相同故障发生之间的故障或警告视为前序事件，统计不同前序事件发生的次数。关联分析通过伴随发生概率分析，了解任意事件之间的关联性，寻找同时发生概率高的事件。通过故障的前序事件分析，了解故障前序发生的事件，了解前序事件与故障的关系。异常检测预测与优化生产过程优化异常检测设备预测性维修人机协同质量提升时间序列将采集到的底层设备数据进行时间序列分析，生成时间序列数据图形，将图像特征按时间段进行观察。聚类分析对建模后时间序列数据的按照时间端特征进行提取并聚类，聚类的结果对应到采集到的生产国产数据。关联分析对于不同分类数据的相关性，通过拉长时间轴的长度进行分析。行为分析对采集到的事件和分类数据的进行关联性分析，并对应到产线运营行为上。生产过程优化预测与优化设备预测性维修生产过程优化质量提升人机协同异常检测能力平衡通过分析工序的Cycletime，工序瓶颈以及相应的等待事件，该出每一步工序所需要能力平衡的建议。异常事件