纸浆产业智能制造应用研究

21/26纸浆产业智能制造应用研究第一部分纸浆智能制造系统架构 2第二部分智能生产调度优化策略 4第三部分在线质量检测与控制技术 7第四部分大数据分析与预测性维护 10第五部分智能化仓储与物流管理 13第六部分绿色制造与可持续发展 16第七部分人机协作智能生产模式 18第八部分智能制造管理信息系统 21

第一部分纸浆智能制造系统架构关键词关键要点纸浆智能制造感知层

1.采用物联网技术和传感器，实现对生产过程中的关键参数进行实时监测和数据采集。

2.通过图像识别、激光扫描等技术，对原料、产品和设备状态进行非接触式监测，提升数据收集效率。

3.应用边缘计算技术，在现场对采集数据进行预处理，提高数据传输和分析效率。

纸浆智能制造网络层

1.构建基于工业互联网的通信网络，实现数据在不同设备、系统和车间之间的互联互通。

2.采用5G、Wi-Fi6等先进通信技术，提升网络传输速率和可靠性。

3.运用网络安全技术，保障数据传输安全，防止网络攻击和数据泄露。

纸浆智能制造平台层

1.建立以大数据、云计算、人工智能为核心的智能制造平台，提供数据存储、分析、计算和服务能力。

2.利用机器学习、深度学习等算法，对生产数据进行分析和建模，挖掘生产规律和改进空间。

3.提供开放的应用接口（API），实现与第三方系统和设备的集成，拓展平台应用范围。

纸浆智能制造执行层

1.采用智能控制技术，实现对生产设备和工艺过程的自动化控制和优化。

2.利用工业机器人、自动导引车等智能装备，提升生产效率和质量。

3.应用增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术，辅助操作人员对设备进行维护和维修。

纸浆智能制造决策层

1.运用数据可视化技术，将生产数据和分析结果以直观明了的方式呈现，辅助管理者进行决策。

2.引入人工智能技术，对生产数据进行预测和预警，帮助管理者及时发现风险和制定改进措施。

3.构建协同决策平台，实现跨部门、跨层级的协同决策，提升决策效率和质量。

纸浆智能制造服务层

1.提供远程运维服务，实现对生产设备和系统的远程监控、诊断和维护。

2.建立知识库，积累行业知识和最佳实践，辅助管理者和操作人员提高生产管理水平。

3.提供定制化服务，满足不同用户的个性化需求，提升智能制造系统的适用性和价值。纸浆智能制造系统架构

纸浆智能制造系统架构是一个复杂且多层次的系统，由以下模块组成：

1.数据采集模块

*实现对生产过程数据、设备传感器数据、质量检测数据等信息的实时采集。

*包括传感器、PLC、MES（制造执行系统）、SCADA（数据采集与监控系统）等。

2.数据传输模块

*将采集到的数据通过网络或其他方式传输到数据处理平台。

*包括工业互联网、OPCUA、MQTT等。

3.数据处理模块

*对采集到的数据进行清洗、预处理、特征提取和降维等处理。

*使用大数据技术、机器学习算法和知识图谱等工具。

4.数据分析模块

*基于处理后的数据，利用数据挖掘、统计分析、机器学习等技术，提取有价值的信息和知识。

*包括离线分析、在线分析、预测分析等。

5.决策模块

*根据数据分析结果，做出针对纸浆制造过程的优化决策。

*采用专家系统、神经网络、模糊逻辑等技术。

6.执行模块

*将决策结果传递至生产设备或控制系统，并执行相应的控制指令。

*包括PLC、DCS（分布式控制系统）、MES等。

7.人机交互模块

*提供人与智能制造系统之间的交互界面。

*包括HMI（人机界面）、移动端APP等。

8.云平台模块

*提供云计算、大数据存储和分析、智能制造应用等服务。

*采用公有云、私有云或混合云等方式部署。

9.安全模块

*保护系统免受网络攻击、数据泄露等安全威胁。

*采用防火墙、入侵检测系统、加密算法等技术。

系统集成

上述模块相互集成，形成一个完整的纸浆智能制造系统。数据在各模块间流动，并不断更新和优化，实现生产过程自动化、智能化和决策科学化。第二部分智能生产调度优化策略关键词关键要点【实时生产数据采集与分析】

1.实时采集和分析纸浆生产过程中的关键数据，如纤维浓度、压力和温度，以全面了解生产过程。

2.利用数据分析技术，识别生产瓶颈和改进机会，为优化决策提供数据基础。

3.集成数据可视化工具，实现生产数据的实时监控和分析，便于及时发现异常情况并采取措施。

【智能排产优化】

智能生产调度优化策略

纸浆行业生产流程复杂、工艺参数繁多，传统调度策略难以满足智能化生产需求。为了提高生产效率和产品质量，本文拟对智能生产调度优化策略进行研究。

1.智能排产调度

1.1实时车间数据采集

通过传感器、物联网技术实时采集车间设备运行数据、原材料库存数据、产品质量数据等信息，为智能排产调度提供基础数据支持。

1.2基于机器学习的生产预测

利用历史数据和实时数据，通过机器学习模型预测未来订单需求和产能变化，为排产调度提供决策依据。

1.3数学规划优化算法

将生产排程问题转化为数学规划模型，使用求解器求解最优排产方案，考虑设备容量、工艺约束、优先级等因素，实现资源的合理分配和生产流程的优化。

2.智能生产调度

2.1实时生产监控

实时监控生产过程中的设备状态、原料消耗、产品质量等关键指标，及时预警异常情况，便于及时干预和调整。

2.2基于知识图谱的工艺优化

建立纸浆生产工艺知识图谱，存储工艺参数、工艺流程、经验规则等信息，通过知识推理和搜索，优化生产工艺，提升产品质量和产出率。

2.3智能设备控制

将智能控制算法应用于生产设备，实时调整设备参数，优化工艺条件，提高设备利用率和生产效率。

3.智能维护与健康管理

3.1预见性维护

利用传感器数据和机器学习算法，预测设备故障风险，及时安排维护保养，减少非计划停机，保证生产稳定性。

3.2设备健康监测

通过振动监测、油品分析、温度监测等手段，实时监测设备健康状况，及时发现异常，采取预警和维修措施，防止故障发生。

4.效益评估

4.1生产效率提升

智能生产调度优化策略可以提高车间生产效率，缩短生产周期，增加产能，降低生产成本。

4.2产品质量提升

通过实时生产监控和工艺优化，智能调度系统可以确保产品质量稳定，减少次品率，提升产品附加值。

4.3能耗优化

智能调度系统可以优化设备运行模式，减少能源消耗，降低生产成本，实现绿色环保生产。

结论

智能生产调度优化策略通过数据采集、机器学习、数学规划等技术，实现纸浆生产过程的智能化管理，大幅提升生产效率、产品质量、降低生产成本和能耗，为纸浆产业智能制造转型提供技术支撑。第三部分在线质量检测与控制技术关键词关键要点【在线质量监测技术】

1.利用各种传感器和检测设备实时监测纸浆生产过程中关键质量参数，如浆料浓度、pH值、粘度等。

2.通过数据分析和算法模型，实现对纸浆质量的实时监测和异常检测，及时发现和预警质量偏差。

3.根据监测数据，自动调整生产工艺参数，实现纸浆质量的在线控制和优化。

【在线成像检测技术】

在线质量检测与控制技术

引言

随着纸浆和造纸行业的数字化转型，在线质量检测与控制技术已成为智能制造不可或缺的一部分。这些技术能够实时监控和评估纸浆质量，从而实现精确的质量控制并优化生产过程。

离线检测与在线检测的区别

传统上，纸浆质量的检测依赖于离线抽样和实验室分析，这存在以下局限性：

*采样频率低，不能准确反映纸浆的整体质量。

*分析耗时，无法对生产过程进行及时的反馈控制。

*人为因素影响大，可靠性较低。

相比之下，在线质量检测系统可以持续监测纸浆流，并提供实时数据，从而克服了上述局限性。

在线质量检测技术

在线质量检测技术主要包括以下类型：

*光学检测：使用光谱或成像技术测量纸浆的亮度、颜色、透光率和纤维分布。

*电化学检测：测量纸浆的电导率、pH值和氧化还原电位，反映其化学成分和污染物含量。

*力学检测：测量纸浆的粘度、破裂强度和韧性，评估其加工特性和最终纸张性能。

*声学检测：通过测量纸浆流的声速和衰减系数，判断其纤维结构和团块含量。

*其他技术：包括激光散射、红外光谱和图像分析等，可以提供纸浆的更全面的表征。

在线质量控制

在线质量检测数据可用于进行实时质量控制。常见的控制策略包括：

*反馈控制：将检测到的偏差与目标值进行比较，自动调节工艺参数（如添加剂剂量、保留时间等）以纠正质量问题。

*预测控制：利用历史数据和模型来预测未来纸浆质量，并提前采取预控措施。

*统计过程控制（SPC）：使用统计方法监控纸浆质量，识别异常情况并采取纠正措施。

在线质量控制的益处

在线质量检测与控制技术的应用为纸浆产业带来了以下益处：

*提高产品质量：通过实时监测和控制，确保纸浆质量满足客户要求，减少次品率。

*优化生产效率：通过准确控制工艺参数，最大限度地提高纸浆产量和加工效率。

*降低生产成本：减少次品率和工艺调整引起的停机时间，优化添加剂和能源消耗。

*提高过程稳定性：通过持续监测和及时反馈控制，确保生产过程稳定，减少波动。

*提高数据透明度：实时数据可以帮助企业管理人员和操作人员更好地理解和管理纸浆生产过程。

案例研究

以下是一个在线质量检测与控制技术成功应用的案例：

一家造纸厂采用了一个在线光学检测系统，该系统可以测量纸浆的亮度和颜色。该系统与反馈控制系统相结合，自动调节漂白剂剂量，确保纸浆达到目标亮度和颜色要求。结果表明，该工厂的次品率大幅降低，生产效率提高，节约了漂白剂成本。

结论

在线质量检测与控制技术是纸浆产业智能制造的关键组成部分。通过实时监测和控制纸浆质量，企业可以提高产品质量，优化生产效率，降低成本，提高过程稳定性，并提高数据透明度。随着技术的不断发展，在线质量检测与控制技术将继续在纸浆产业发挥越来越重要的作用。第四部分大数据分析与预测性维护关键词关键要点大数据分析

1.利用传感器和自动化系统收集海量生产数据，包括设备运行参数、原料质量、环境条件等。

2.应用数据分析技术，从数据中提取有价值的信息，发现规律和趋势，优化生产工艺和提高产品质量。

3.通过数据建模和机器学习算法，建立预测模型，预测设备故障和维护需求，实现预测性维护。

预测性维护

1.基于大数据分析和机器学习技术，持续监测设备运行状态，预测潜在故障和维护需求。

2.通过预测性维护，及时发现和解决设备故障的早期征兆，避免突发性和灾难性故障，降低设备停机时间和维护成本。

3.延长设备使用寿命，提高生产效率和产品质量，确保纸浆生产的稳定性和安全性。大数据分析与预测性维护

引言

大数据分析与预测性维护在纸浆产业智能制造中发挥着至关重要的作用。通过收集、分析和利用机器、传感器和其他来源产生的海量数据，企业可以实现生产流程的优化、设备维护的预测和质量缺陷的早期检测。

大数据分析

纸浆产业中的大数据分析涉及以下步骤：

*数据收集：从机器、传感器、SCADA系统和企业资源规划(ERP)系统中收集结构化和非结构化数据。

*数据预处理：清理、转换和整合数据以获得高质量和一致的数据集。

*数据探索：使用统计分析、可视化和机器学习技术探索数据中的模式、趋势和异常情况。

*模型训练：使用机器学习算法训练模型来预测生产输出、质量缺陷和设备故障。

*模型部署：将训练好的模型部署到运营环境中，以便实时分析数据并生成见解。

预测性维护

预测性维护利用大数据分析来预测设备故障和缺陷，从而进行预防性维护。它的主要步骤包括：

*状态监测：使用传感器和算法持续监测设备的健康状况和性能指标。

*数据分析：分析状态监测数据以识别异常情况、趋势和即将发生的故障模式。

*故障预测：使用机器学习模型预测设备故障的概率和时间。

*维护规划：根据预测结果制定计划外维护计划，在设备故障发生之前进行维护。

*故障诊断：如果设备发生故障，预测性维护系统可以帮助识别故障根源并指导维修人员。

应用示例

生产优化：大数据分析可以优化生产流程，例如：

*预测原料一致性，优化浆料配方，提高纸浆质量。

*监测和控制制浆过程参数，减少废品率和提高效率。

*分析库存和需求数据，优化物流和库存管理。

设备维护：预测性维护可以延长设备寿命，减少停机时间和维护成本，例如：

*预测回转窑衬里磨损率，安排计划外维护，防止窑体损坏。

*监测纸机电机的振动和温度，预测轴承故障，避免电机损坏。

*分析传感器数据，预测蒸汽锅炉的水垢积聚，计划清洗操作，提高锅炉效率。

质量缺陷检测：大数据分析可以早期检测产品缺陷，例如：

*分析纸张表面图像，识别缺陷和杂质，提高产品质量。

*监测过程控制数据，预测纸张断裂强度不足，防止破损。

*分析客户反馈和投诉数据，识别产品质量趋势，提高客户满意度。

效益

大数据分析与预测性维护为纸浆产业的智能制造带来了以下效益：

*提高生产效率和产量

*降低维护成本和停机时间

*提高产品质量和客户满意度

*促进创新和优化

*提高决策制定和预测能力

结论

大数据分析与预测性维护是纸浆产业智能制造的关键技术。通过利用机器、传感器和企业系统产生的海量数据，企业可以优化生产流程、预测设备故障和提前检测质量缺陷。这些技术可以带来显著的成本节约、效率提高和产品质量改进。随着技术的不断发展，大数据分析与预测性维护在纸浆产业智能制造中的应用将会变得更加广泛和深入。第五部分智能化仓储与物流管理关键词关键要点智能仓储管理

1.自动化存储和检索系统(AS/RS)：利用机器人和自动导引车，实现仓库内部的高效存储和物料搬运，提高仓储效率和空间利用率。

2.射频识别(RFID)和传感器技术：利用RFID标签和传感器实时追踪物料位置、库存水平和环境条件，实现可视化库存管理和优化。

智能运输与物流

1.运输管理系统(TMS)：整合运输计划、路线优化和实时追踪，提高运输效率和成本控制，并增强与外部物流合作伙伴的协作。

2.智能包裹追踪：利用移动设备、物联网传感器和人工智能，实现包裹实时追踪、状态更新和异常处理，提升客户体验。

3.无人驾驶运输：探索无人驾驶卡车和无人机等技术，减少劳动力成本，提高运输灵活性，并应对劳动力短缺问题。智能化仓储与物流管理

引言

随着纸浆产业现代化进程的深化，仓储与物流管理的智能化成为提升企业效率和竞争力的重要手段。智能化仓储与物流管理通过引入先进技术和理念，优化仓储和物流流程，实现高效、准确、低成本的仓储与物流管理。

自动化立体仓库

自动化立体仓库（AS/RS）是智能化仓储管理的核心技术之一。其采用自动化设备（如堆垛机、穿梭车等）进行货物的存取，实现高密度存储、快速存取和高效拣选。AS/RS与仓储管理系统（WMS）集成，可实现仓储作业的自动化控制和优化，提升仓储效率和空间利用率。

智能货架系统

智能货架系统采用RFID（无线射频识别）技术或其他传感器，实时监测货物的进出和库存情况。该系统可与WMS集成，实现货物库存的自动盘点和管理，提高库存准确率，减少人工盘点工作量，提升仓储管理效率。

自动导引运输车（AGV）

AGV是一种无人驾驶运输车，通过导航系统和传感器技术实现自动路径规划和货物运输。AGV可与WMS和AS/RS集成，实现仓库内货物自动搬运，减少人工搬运工作量，提高物流效率，降低物流成本。

仓储管理系统（WMS）

WMS是智能化仓储与物流管理的核心软件系统。其负责仓库作业的计划、控制、执行和优化，包括库存管理、订单管理、拣选管理、装运管理等功能。WMS与其他系统集成，如ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）、TMS（运输管理系统）等，实现仓储与物流管理的协同优化。

物流管理系统（TMS）

TMS负责物流作业的计划、执行和优化，包括运输计划、运输执行、运费管理、物流成本控制等功能。TMS与WMS集成，实现仓储与物流管理的一体化，提升物流效率，降低物流成本。

智能仓储与物流管理的优势

*提升仓储效率：自动化设备和系统大幅减少人工作业量，提高仓储存取和拣选效率。

*提高库存准确率：智能货架系统和WMS的实时库存监测功能，确保库存数据的准确性和及时性。

*优化物流流程：AGV和TMS的智能化调度和优化功能，减少物流作业时间，降低物流成本。

*提升物流服务水平：智能化仓储与物流管理提高了仓储和物流作业的准确性和时效性，提升客户满意度。

*降低人工成本：自动化设备和系统减少人工作业量，降低人工成本，提升企业竞争力。

智能仓储与物流管理的应用案例

*某大型纸浆企业:引入AS/RS、智能货架系统和WMS，实现仓储作业的自动化和智能化，提升仓储效率50%，库存准确率99.99%。

*某纸业物流企业:采用AGV和TMS，实现物流作业的智能化和优化，降低物流成本15%，提升物流时效性20%。

*某纸制品生产企业:通过WMS与ERP、MES系统的集成，实现仓储与生产管理的一体化，提升企业协同效率10%，减少库存积压30%。

结论

智能化仓储与物流管理是纸浆产业现代化发展的必然趋势。通过引入先进技术和理念，优化仓储和物流流程，企业可提升效率、降低成本、提高服务水平，增强企业竞争力。随着技术的发展，智能化仓储与物流管理将在纸浆产业中继续发挥重要作用，推动产业的转型升级。第六部分绿色制造与可持续发展绿色制造与可持续发展

简介

绿色制造和可持续发展是纸浆产业智能制造的重要理念，旨在减少对环境的影响，同时确保行业的可持续性。

绿色制造原则

*能源效率：优化能源利用，使用可再生能源，降低能源消耗。

*资源节约：最小化原材料和水资源消耗，采用循环利用措施。

*污染控制：减少废水、废气和固体废物的产生，采用先进的污染控制技术。

*产品生命周期管理：考虑产品的整个生命周期，包括原材料采购、生产、使用和最终处置。

*认证和标签：获得第三方认证并使用生态标签，以验证绿色制造实践。

可持续发展目标

*气候变化缓解：减少温室气体排放，促进碳中和。

*资源保护：保护森林生态系统，可持续利用木材和水资源。

*环境保护：维护水、空气和土壤质量，防止污染。

*社会责任：改善员工健康和安全，促进社区发展。

*经济效益：通过绿色制造practices提高生产效率，降低运营成本。

纸浆产业における绿色制造的应用

能源效率

*采用高效的电机、泵和风扇

*使用可再生能源，如太阳能和生物质能

*优化蒸汽和热能系统

资源节约

*采用循环利用技术，回收废水和废纸

*优化原材料采购，促进可持续木材管理

*减少水资源消耗，采用水净化和再利用措施

污染控制

*采用生物处理技术处理废水，降低COD和BOD

*使用湿式电除尘器和洗涤塔去除废气中的污染物

*减少固体废物产生，采用回收和再利用措施

产品生命周期管理

*使用可生物降解和可回收的材料

*延长产品寿命，促进维修和再利用

*提供回收服务，促进端到端产品的可持续性

可持续发展目标的实现

绿色制造和可持续发展理念在纸浆产业的应用取得了显著成果：

*碳足迹减少：采用可再生能源和能源效率措施，大幅减少温室气体排放。

*水资源保护：循环利用技术和水净化措施显著减少了水资源消耗。

*废物管理：通过回收、再利用和生物处理技术，废物的产生量得到有效控制。

*社会责任：绿色制造practices促进了员工健康和安全，并改善了社区的环境。

*经济效益：能源效率和资源节约措施降低了运营成本，提高了生产效率。

结论

绿色制造和可持续发展是纸浆产业智能制造不可或缺的组成部分。通过采用绿色制造原则和可持续发展目标，纸浆产业可以减少对环境的影响，保护自然资源，同时确保其长期的可持续性。第七部分人机协作智能生产模式关键词关键要点【人机协作智能生产模式】

1.人机协作是一种在生产过程中，人类与智能机器共同协作完成生产任务的生产模式。

2.人机协作智能生产模式通过将人类的创造力、应变能力与机器的精确性、效率相结合，可以提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量。

3.人机协作智能生产模式需要对生产流程进行重新设计，以适应人机协作的需要。

【智能柔性生产系统】

人机协作智能生产模式

简介

人机协作智能生产模式是一种新型的生产模式，它将机器和人的优势相结合，实现更高效、更灵活、更个性化的生产。在纸浆产业中，人机协作智能生产模式正得到广泛应用。

原理

人机协作智能生产模式基于以下原理：

*机器优势：机器具有强大的计算能力、自动化能力和精确执行任务的能力。

*人优势：人具有创造力、决策能力、灵活性以及适应复杂环境的能力。

通过将机器和人的优势相结合，人机协作智能生产模式可以实现以下目标：

*提高生产效率和准确性

*降低生产成本

*提高产品质量和一致性

*缩短产品开发周期

*增强生产灵活性

应用

在纸浆产业中，人机协作智能生产模式已广泛应用于以下方面：

*原料处理：利用机器视觉和传感器技术，实现原料自动筛选、分类和输送。

*制浆过程：采用专家系统和工艺控制模型，优化制浆工艺参数，提高制浆效率和产能。

*纸张生产：使用自动化设备，实现纸张生产过程的自动化控制，提升纸张质量和产量。

*成品检验：应用图像识别和机器学习算法，实现成品纸张的自动检验，提高检验效率和准确性。

*设备维护：利用物联网技术和数据分析，实现设备故障预测性维护，减少停机时间和维护成本。

实施

实施人机协作智能生产模式需要遵循以下步骤：

*业务流程分析：识别并分析生产流程中适合应用人机协作的环节。

*技术选型：根据生产需求，选择合适的机器设备、传感器和软件系统。

*人员培训：培养人员的操作、维护和管理技能，确保人机协作顺利进行。

*系统集成：将机器设备、传感器和软件系统集成在一起，形成一个协同工作的系统。

*持续改进：通过数据分析和反馈机制，持续改进人机协作智能生产模式，提高其效率和效果。

案例

某大型纸浆企业通过实施人机协作智能生产模式，获得了以下成果：

*原料处理效率提升30%

*制浆产能提高25%

*纸张质量提升10%

*成品检验效率提升50%

*设备维护成本降低15%

展望

随着人工智能、物联网和5G技术的发展，人机协作智能生产模式在纸浆产业中的应用将更加广泛和深入。通过持续的技术创新和应用优化，人机协作智能生产模式将进一步提升纸浆产业的生产效率、质量和自动化水平。第八部分智能制造管理信息系统关键词关键要点数据采集与集成

-实时采集生产设备、原材料库存、质量检测等关键数据，形成全面的数据基础。

-打通各生产环节的信息孤岛，建立统一的数据平台，实现数据共享和协同分析。

-运用大数据技术对收集的数据进行处理和挖掘，提取有价值的制造信息。

智能生产管理

-根据实时采集的数据，生成生产计划、优化生产工艺，提高生产效率。

-通过智能算法和自动化控制，实现设备故障预测和预防性维护，降低停机时间。

-引入质量监控系统，实时检测产品质量，实现质量缺陷的自动检测和追溯。

预测性分析与决策支持

-利用机器学习和数据分析，预测生产趋势、设备故障率和市场需求变化。

-基于预测结果，制定科学合理的决策，优化生产计划，减少库存积压和生产浪费。

-提供决策支持工具，辅助管理层做出明智的决策，提升企业竞争力。

远程运维与协同

-采用物联网技术，实现对设备和生产过程的远程监控和管理。

-通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，支持远程专家指导和协作作业。

-构建协同平台，促进不同部门、供应商和客户之间的信息共享和协作。

绿色制造管理

-通过智能化手段，减少能源消耗、降低废弃物排放，实现绿色可持续发展。

-优化生产工艺，提高原材料利用率，减少环境污染。

-建立能源管理系统，实时监测和优化能源消耗，提高能源利用效率。

供应链协同优化

-利用智能制造系统与供应商和客户建立协同网络，实现供应链信息的透明化。

-通过数据分析和优化算法，提升供应链效率，减少库存积压和运输成本。

-实现与物联网设备的集成，实现供应链可视化管理，提升应急响应能力。智能制造管理信息系统

简介

智能制造管理信息系统（MIS）是智能制造体系中信息和业务流转的核心枢纽，负责全价值链数据的收集、处理、分析和决策支持。它通过连接生产现场的传感器、设备和系统，实现信息实时共享和协作。

功能模块

MIS通常包含以下功能模块：

*数据采集：实时采集来自传感器、设备和系统的生产数据，包括设备状态、产品质量、生产进度等。

*数据处理