智能工厂运营流程指南

智能工厂运营流程指南TOC\o"1-2"\h\u5498第1章智能工厂概述 571011.1工厂智能化发展背景 535971.2智能工厂的定义与特征 5140801.3智能工厂建设目标与意义 520208第2章智能工厂规划与设计 6223852.1智能工厂整体规划 6294212.1.1战略定位 6204002.1.2产能规划 63062.1.3工艺流程设计 6217512.1.4信息化架构设计 686312.1.5安全保障体系 683192.2工厂布局设计 6321272.2.1生产线布局 72912.2.2物流布局 7292482.2.3设备布局 717882.2.4办公和生活区域布局 7153562.3智能制造装备选型与配置 72742.3.1设备选型原则 732012.3.2设备配置方案 713612.3.3设备功能评估 720432.3.4设备采购与安装 7157122.4工业互联网平台架构 758772.4.1平台架构设计 7181992.4.2网络架构 7167642.4.3数据架构 7116752.4.4平台安全 89283第3章生产线自动化改造 8267353.1自动化生产线设计原则 8225163.1.1统一规划：在自动化生产线设计过程中，应遵循统一规划原则，保证生产线各环节协调一致，提高生产效率。 8307123.1.2灵活性：自动化生产线设计应具备一定的灵活性，以适应不同产品的生产需求，降低生产线改造和调整的难度。 892453.1.3安全性：在设计自动化生产线时，要充分考虑生产安全，保证设备运行稳定，降低风险。 8131343.1.4可靠性：自动化生产线设备应具有较高的可靠性，减少故障停机时间，提高生产效率。 8251663.1.5易维护：自动化生产线设计应便于设备维护和维修，降低运维成本。 8146613.2关键自动化设备选型 8234003.2.1依据生产需求：根据产品特点和生产规模，合理选择关键自动化设备，保证设备功能满足生产需求。 8182003.2.2性价比：在选型过程中，要充分考虑设备性价比，选择功能稳定、价格合理的设备。 8307683.2.3品牌信誉：优先选择具有良好口碑和较高市场占有率的品牌设备，保证设备质量。 823353.2.4技术支持：选择具有完善技术支持和售后服务的设备供应商，以便在生产过程中遇到问题时能够及时解决。 8101413.3生产线集成与调试 8241773.3.1设备安装：按照设计图纸，将各自动化设备安装到位，保证设备布局合理、运行稳定。 8124153.3.2电气接线：对自动化设备进行电气接线，保证接线正确、安全，降低故障风险。 836853.3.3软件调试：对自动化生产线上的控制系统进行软件调试，保证各设备协调运行，实现生产流程的自动化。 844633.3.4联动调试：对整个自动化生产线进行联动调试，检查各设备之间的配合情况，保证生产流程的顺畅。 9100643.4生产线升级与优化 9269173.4.1技术升级：关注行业新技术、新产品，适时对生产线进行技术升级，提高生产效率。 9143173.4.2设备改造：针对生产过程中出现的问题，对现有设备进行改造，提高设备功能。 9293583.4.3管理优化：优化生产管理流程，提高生产组织效率，降低生产成本。 9249163.4.4人员培训：加强对生产线上员工的培训，提高员工操作技能和设备维护能力，保证生产线的稳定运行。 915378第4章数据采集与监控 9280214.1数据采集系统设计 9131634.1.1采集需求分析 9139164.1.2采集设备选型 9177924.1.3采集系统架构 9196764.1.4数据预处理 9251814.2工厂数据传输与存储 93384.2.1数据传输协议 980604.2.2数据存储设计 10183224.2.3数据备份与恢复 10113954.3生产过程监控与可视化 10305354.3.1监控系统设计 10139864.3.2可视化展示 10133894.3.3异常报警与处理 10307314.4设备故障预测与健康管理系统 10263094.4.1故障预测方法 10235924.4.2健康评估模型 10104934.4.3维护策略优化 109843第5章智能制造执行系统 113525.1智能制造执行系统概述 11146225.2生产计划与调度优化 11125475.3在线质量控制与工艺改进 11168785.4物料管理与追溯系统 1125487第6章仓储与物流智能化 1217796.1智能仓储系统设计 12132136.1.1仓储布局规划 1266656.1.2仓储管理系统 12201546.1.3仓储设备智能化 12126046.2仓储自动化设备选型与应用 1278456.2.1自动化设备选型 1250066.2.2设备应用场景 12188366.2.3设备功能评估 12175856.3智能物流系统构建 13106206.3.1物流信息系统 13122006.3.2无人配送设备 1368276.3.3智能物流设备协同作业 13203446.4仓储与物流系统集成 13174736.4.1系统集成架构 1336576.4.2接口设计与开发 13207986.4.3系统集成实施 135799第7章能源管理与优化 1318627.1工厂能源管理体系构建 13286177.1.1能源管理战略规划 13205587.1.2能源管理组织架构 13176687.1.3能源管理制度与政策 13140207.1.4能源管理信息化平台 13311847.2能源监测与数据分析 1340877.2.1能源监测系统构建 13304797.2.2能源数据采集与传输 13119817.2.3能源数据存储与管理 14172697.2.4能源数据分析方法与工具 1423057.3能效优化与节能措施 14184987.3.1能效评估与评价 14193317.3.2能效改进措施 14278157.3.3节能技术应用 14324357.3.4节能项目管理与实施 14178157.4新能源应用与智能电网接入 1485847.4.1新能源发展现状与趋势 14176127.4.2新能源技术应用 1468877.4.3智能电网技术概述 14269557.4.4工厂智能电网接入策略与实施 146837第8章智能工厂安全与环保 14175778.1工厂安全生产管理 1441968.1.1安全生产责任制 149938.1.2安全生产规章制度 14192158.1.3安全生产培训与教育 14244508.1.4安全生产投入与保障 14141838.2环境保护与污染治理 14139318.2.1环保法规与标准 1445988.2.2污染防治措施 15285468.2.3节能减排 15226598.2.4环保设施运维 15250938.3智能化安全监控与预警 15234568.3.1安全监控系统 15167338.3.2预警与报警系统 1565718.3.3数据分析与处理 15124508.3.4智能化决策支持 1558308.4应急管理与处理 158198.4.1应急预案制定与演练 15167828.4.2应急资源保障 1569238.4.3报告与调查处理 15129578.4.4信息发布与舆情应对 156840第9章人工智能与大数据应用 16176999.1人工智能技术概述 1641329.2数据分析与挖掘 16146009.3机器学习与深度学习应用 1698749.4工业大数据创新实践 1621380第10章智能工厂运营管理 17856110.1运营管理体系构建 172279610.1.1组织架构设计 171203410.1.2管理制度制定 172150310.1.3流程优化与信息化 172274610.2生产绩效分析与改进 173008410.2.1生产效率分析 171888710.2.2产品质量控制 18266610.2.3成本控制与优化 18708310.3设备全生命周期管理 18309410.3.1设备选型与采购 181363110.3.2设备安装与调试 182194410.3.3设备维护与保养 181609510.3.4设备更新与淘汰 18214910.4人才培养与团队建设 181198410.4.1人才选拔与培养 181556210.4.2团队建设与激励 181244610.4.3企业文化建设 182240810.5智能工厂未来发展趋势与展望 18218210.5.1数字化与网络化 181575110.5.2智能化与自动化 192330010.5.3绿色化与可持续发展 192041210.5.4跨界融合与创新 19第1章智能工厂概述1.1工厂智能化发展背景全球制造业的竞争日益激烈，企业对提高生产效率、降低成本、提升产品质量的需求不断增长。自21世纪初以来，信息技术、自动化技术、网络通信技术等在我国得到了迅猛发展，为制造业提供了新的发展机遇。在此背景下，工厂智能化应运而生，成为我国制造业转型升级的关键途径。1.2智能工厂的定义与特征智能工厂是指在数字化、网络化、智能化技术支持下，实现生产过程高度自动化、信息化、柔性化的一种新型工厂形态。其特征如下：（1）数据驱动：通过物联网、大数据等技术实现设备、物料、人员等资源的全面感知，为生产过程提供实时、准确的数据支持。（2）高度自动化：采用先进的自动化设备、等替代人工完成生产任务，提高生产效率，降低劳动强度。（3）信息化：通过企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）、产品生命周期管理（PLM）等信息系统实现企业内部信息的集成与共享，提升管理水平。（4）柔性化：采用模块化设计、可重构生产线等手段，实现生产过程的快速调整和优化，提高生产系统的适应性和灵活性。1.3智能工厂建设目标与意义智能工厂的建设目标主要包括：（1）提高生产效率：通过自动化、信息化技术，缩短生产周期，降低生产成本，提高生产效率。（2）提升产品质量：实现生产过程的精确控制，减少人为因素对产品质量的影响，提高产品合格率。（3）降低能耗与排放：运用先进的生产技术和设备，降低能源消耗，减少废弃物排放，实现绿色生产。（4）增强企业竞争力：通过智能工厂建设，提升企业整体管理水平，提高市场反应速度，增强企业核心竞争力。智能工厂建设的意义主要体现在以下几个方面：（1）推动制造业转型升级：智能工厂是实现制造业高质量发展的关键途径，有助于我国从制造大国向制造强国迈进。（2）促进产业链协同发展：智能工厂通过信息技术的应用，实现产业链上下游企业的紧密协作，提升产业链整体竞争力。（3）满足个性化定制需求：智能工厂具备高度柔性的生产能力，能够快速响应市场变化，满足消费者个性化、多样化的需求。（4）提升企业创新能力：智能工厂的建设为企业提供了丰富的数据资源，有助于企业开展研发创新，提升产品竞争力。第2章智能工厂规划与设计2.1智能工厂整体规划智能工厂整体规划是构建高效、柔性、绿色制造体系的基础。本节将从以下几个方面进行阐述：战略定位、产能规划、工艺流程设计、信息化架构设计以及安全保障体系。2.1.1战略定位根据企业发展战略，明确智能工厂建设的目标和方向，保证工厂规划与企业发展需求相匹配。2.1.2产能规划结合市场需求和企业发展规划，合理规划智能工厂的产能，提高生产效率。2.1.3工艺流程设计优化工艺流程，简化生产环节，降低生产成本，提高产品质量。2.1.4信息化架构设计构建涵盖生产、管理、服务等环节的信息化架构，实现数据驱动的生产模式。2.1.5安全保障体系建立完善的安全保障体系，保证智能工厂的稳定运行和信息安全。2.2工厂布局设计合理的工厂布局有利于提高生产效率、降低物流成本、提高空间利用率。本节将从以下几个方面进行阐述：生产线布局、物流布局、设备布局以及办公和生活区域布局。2.2.1生产线布局根据生产工艺流程，合理规划生产线布局，提高生产效率。2.2.2物流布局优化物流路线，降低物流成本，提高物料配送效率。2.2.3设备布局充分考虑设备占地面积、能耗、维护等因素，合理规划设备布局。2.2.4办公和生活区域布局以人为本，充分考虑员工办公和生活需求，提高员工满意度。2.3智能制造装备选型与配置智能制造装备是智能工厂的核心，本节将从以下几个方面进行阐述：设备选型原则、设备配置方案、设备功能评估以及设备采购与安装。2.3.1设备选型原则根据生产需求，遵循可靠性、先进性、经济性、可扩展性等原则，选择合适的智能制造装备。2.3.2设备配置方案结合生产工艺和产能要求，制定合理的设备配置方案。2.3.3设备功能评估对选型设备进行功能评估，保证设备满足生产需求。2.3.4设备采购与安装规范设备采购流程，保证设备质量和供应进度。同时加强设备安装调试，保证设备正常运行。2.4工业互联网平台架构工业互联网平台是实现智能工厂互联互通的关键。本节将从以下几个方面进行阐述：平台架构设计、网络架构、数据架构以及平台安全。2.4.1平台架构设计结合企业实际需求，设计开放、灵活、可扩展的工业互联网平台架构。2.4.2网络架构构建稳定、高效、安全的网络架构，实现工厂内外的数据传输。2.4.3数据架构制定统一的数据标准，构建数据采集、存储、处理、分析等环节的数据架构。2.4.4平台安全加强平台安全防护，保证数据安全和系统稳定运行。第3章生产线自动化改造3.1自动化生产线设计原则3.1.1统一规划：在自动化生产线设计过程中，应遵循统一规划原则，保证生产线各环节协调一致，提高生产效率。3.1.2灵活性：自动化生产线设计应具备一定的灵活性，以适应不同产品的生产需求，降低生产线改造和调整的难度。3.1.3安全性：在设计自动化生产线时，要充分考虑生产安全，保证设备运行稳定，降低风险。3.1.4可靠性：自动化生产线设备应具有较高的可靠性，减少故障停机时间，提高生产效率。3.1.5易维护：自动化生产线设计应便于设备维护和维修，降低运维成本。3.2关键自动化设备选型3.2.1依据生产需求：根据产品特点和生产规模，合理选择关键自动化设备，保证设备功能满足生产需求。3.2.2性价比：在选型过程中，要充分考虑设备性价比，选择功能稳定、价格合理的设备。3.2.3品牌信誉：优先选择具有良好口碑和较高市场占有率的品牌设备，保证设备质量。3.2.4技术支持：选择具有完善技术支持和售后服务的设备供应商，以便在生产过程中遇到问题时能够及时解决。3.3生产线集成与调试3.3.1设备安装：按照设计图纸，将各自动化设备安装到位，保证设备布局合理、运行稳定。3.3.2电气接线：对自动化设备进行电气接线，保证接线正确、安全，降低故障风险。3.3.3软件调试：对自动化生产线上的控制系统进行软件调试，保证各设备协调运行，实现生产流程的自动化。3.3.4联动调试：对整个自动化生产线进行联动调试，检查各设备之间的配合情况，保证生产流程的顺畅。3.4生产线升级与优化3.4.1技术升级：关注行业新技术、新产品，适时对生产线进行技术升级，提高生产效率。3.4.2设备改造：针对生产过程中出现的问题，对现有设备进行改造，提高设备功能。3.4.3管理优化：优化生产管理流程，提高生产组织效率，降低生产成本。3.4.4人员培训：加强对生产线上员工的培训，提高员工操作技能和设备维护能力，保证生产线的稳定运行。第4章数据采集与监控4.1数据采集系统设计数据采集是智能工厂运营的核心环节，它直接关系到生产管理的精准性和效率。本节主要介绍数据采集系统的设计。4.1.1采集需求分析根据工厂生产特点和业务需求，明确数据采集的目标、内容、范围及频率。4.1.2采集设备选型选择合适的传感器、执行器、数据采集卡等设备，保证采集数据的准确性、实时性和稳定性。4.1.3采集系统架构设计分布式数据采集系统架构，包括数据采集、数据传输、数据处理和存储等模块。4.1.4数据预处理对采集到的原始数据进行滤波、去噪、归一化等预处理操作，提高数据质量。4.2工厂数据传输与存储数据传输与存储是智能工厂数据管理的基石，本节主要介绍工厂内数据传输与存储的相关技术。4.2.1数据传输协议采用工业以太网、无线通信等传输技术，制定统一的数据传输协议，保证数据传输的实时性和可靠性。4.2.2数据存储设计根据数据类型和业务需求，选择合适的存储系统，如关系型数据库、NoSQL数据库、时序数据库等。4.2.3数据备份与恢复建立数据备份机制，防止数据丢失或损坏，同时保证在数据恢复过程中不影响生产运营。4.3生产过程监控与可视化生产过程监控与可视化有助于实时了解生产状况，提高生产管理效率。4.3.1监控系统设计基于实时数据库和监控软件，构建生产过程监控系统，实现对关键生产数据的实时监测。4.3.2可视化展示利用图表、动画等形式，直观展示生产数据，便于管理人员快速掌握生产情况。4.3.3异常报警与处理设定合理的报警阈值，当生产数据超出阈值时，及时发出报警，指导现场人员进行故障处理。4.4设备故障预测与健康管理系统设备故障预测与健康管理是实现智能工厂高效运营的关键，本节主要介绍设备故障预测与健康管理系统。4.4.1故障预测方法采用数据分析、机器学习等技术，对设备运行数据进行建模，实现故障的提前预测。4.4.2健康评估模型构建设备健康评估模型，实时评估设备运行状态，为设备维护提供依据。4.4.3维护策略优化根据设备健康评估结果，制定合理的维护计划，降低设备故障率，提高生产效率。第5章智能制造执行系统5.1智能制造执行系统概述智能制造执行系统（MES）作为智能工厂运营的核心环节，起到了连接企业资源计划（ERP）系统和实际制造过程的桥梁作用。它通过对生产过程的实时监控、数据采集、指令下达和资源协调，实现生产过程的优化管理。本节主要介绍智能制造执行系统的基本构成、功能及其在智能工厂中的关键地位。5.2生产计划与调度优化生产计划与调度是智能制造执行系统的重要组成部分，其主要目标是在满足客户需求的前提下，合理安排生产任务，优化生产资源，提高生产效率。本节将从以下几个方面进行阐述：（1）生产计划制定：基于市场需求、库存状况、生产能力等因素，制定科学、合理、可行的生产计划。（2）生产调度策略：根据实时生产数据，动态调整生产任务，优化生产线平衡，降低生产成本。（3）生产进度监控：实时跟踪生产进度，保证生产任务按计划进行，并对异常情况进行及时处理。5.3在线质量控制与工艺改进在线质量控制与工艺改进是保证产品质量、提高生产效率的关键环节。本节主要介绍以下内容：（1）在线质量控制：通过对生产过程中的关键质量指标进行实时监控，保证产品质量稳定。（2）工艺参数优化：基于实时生产数据，运用大数据分析和人工智能算法，优化工艺参数，提高生产效率。（3）质量追溯与改进：建立完善的质量追溯体系，对产品质量问题进行分析和改进，不断提升产品质量。5.4物料管理与追溯系统物料管理是智能工厂高效运行的基础，本节将从以下几个方面进行阐述：（1）物料需求计划：根据生产计划，制定合理的物料需求计划，保证生产所需物料的及时供应。（2）库存管理：实时监控物料库存状况，优化库存结构，降低库存成本。（3）物料追溯系统：建立物料追溯体系，实现对物料来源、生产过程、产品去向的全程跟踪，提高产品质量和客户满意度。（4）物流与配送：优化物料配送路径，提高物料运输效率，降低物流成本。第6章仓储与物流智能化6.1智能仓储系统设计智能仓储系统是智能工厂的核心组成部分，其设计需遵循高效、灵活、安全的原则。本节将从以下几个方面展开论述：6.1.1仓储布局规划智能仓储布局应考虑物流动线、存储容量、拣选效率等因素，合理规划各类货架、巷道、作业区域等空间布局。6.1.2仓储管理系统仓储管理系统（WMS）是智能仓储的核心，负责库存管理、出入库作业、库存盘点等业务流程。系统应具备数据采集、分析、决策等功能，实现库存优化和作业调度。6.1.3仓储设备智能化仓储设备包括货架、叉车、搬运等，需采用智能化设备以提高作业效率。如：采用自动搬运实现货物的搬运、拣选；采用智能货架实现库存实时监控。6.2仓储自动化设备选型与应用6.2.1自动化设备选型根据企业业务需求，选择合适的自动化设备，如自动搬运、自动拣选、自动码垛机等。6.2.2设备应用场景分析各类自动化设备在不同业务场景下的应用，如自动搬运在货架间搬运货物，自动拣选在拣选区进行商品拣选等。6.2.3设备功能评估对选型后的设备进行功能评估，包括作业效率、稳定性、安全性等方面，保证设备满足智能仓储的需求。6.3智能物流系统构建6.3.1物流信息系统物流信息系统是智能物流的核心，负责物流业务的数据采集、处理、分析和决策。系统应具备订单管理、运输管理、路径优化等功能。6.3.2无人配送设备无人配送设备包括无人车、无人机等，可应用于厂区内外的物流配送。需考虑设备的安全功能、载重能力、续航里程等因素。6.3.3智能物流设备协同作业实现各类物流设备（如自动搬运、无人车等）的协同作业，提高物流效率。需关注设备间的通信、协同策略、任务分配等问题。6.4仓储与物流系统集成6.4.1系统集成架构构建仓储与物流系统集成的整体架构，包括数据层、业务层、应用层等，实现各系统间的数据交互和业务协同。6.4.2接口设计与开发设计并开发仓储与物流系统间的接口，保证数据传输的实时性、准确性和安全性。6.4.3系统集成实施实施系统集成，包括系统部署、调试、优化等，保证仓储与物流业务的高效协同运行。第7章能源管理与优化7.1工厂能源管理体系构建7.1.1能源管理战略规划7.1.2能源管理组织架构7.1.3能源管理制度与政策7.1.4能源管理信息化平台7.2能源监测与数据分析7.2.1能源监测系统构建7.2.2能源数据采集与传输7.2.3能源数据存储与管理7.2.4能源数据分析方法与工具7.3能效优化与节能措施7.3.1能效评估与评价7.3.2能效改进措施7.3.3节能技术应用7.3.4节能项目管理与实施7.4新能源应用与智能电网接入7.4.1新能源发展现状与趋势7.4.2新能源技术应用7.4.3智能电网技术概述7.4.4工厂智能电网接入策略与实施第8章智能工厂安全与环保8.1工厂安全生产管理8.1.1安全生产责任制建立健全安全生产责任制，明确各级管理人员、技术人员和操作人员的安全生产职责，保证安全生产责任到人。8.1.2安全生产规章制度制定完善的安全生产规章制度，包括设备操作规程、安全生产操作规程、处理应急预案等，保证生产过程中遵循相关规定。8.1.3安全生产培训与教育加强员工安全生产培训与教育，提高员工安全意识，掌握安全生产知识和技能，降低发生的风险。8.1.4安全生产投入与保障合理配置安全生产资源，保证安全生产投入，提高安全生产水平。8.2环境保护与污染治理8.2.1环保法规与标准严格遵守国家和地方环保法规，执行相关环保标准，保证企业生产对环境的影响降至最低。8.2.2污染防治措施采取有效污染防治措施，包括废气、废水、固废处理等，实现污染物达标排放。8.2.3节能减排推广节能减排技术，提高能源利用效率，降低能源消耗。8.2.4环保设施运维加强环保设施的运维管理，保证设施正常运行，提高环保效益。8.3智能化安全监控与预警8.3.1安全监控系统建设安全监控系统，实现对生产过程、设备运行、人员操作等方面的实时监控，提高安全风险防控能力。8.3.2预警与报警系统建立预警与报警系统，对潜在的安全风险进行预警，及时采取措施防范发生。8.3.3数据分析与处理运用大数据分析技术，对安全监控数据进行分析和处理，为安全生产提供科学依据。8.3.4智能化决策支持结合人工智能技术，为安全生产提供智能化决策支持，提高安全生产管理水平。8.4应急管理与处理8.4.1应急预案制定与演练制定完善的应急预案，组织定期演练，提高应对突发的能力。8.4.2应急资源保障保证应急资源充足，包括应急物资、设备、人员等，以便在突发时迅速投入使用。8.4.3报告与调查处理建立报告和调查处理机制，对进行及时报告、调查和处理，总结教训，防止同类再次发生。8.4.4信息发布与舆情应对在突发时，及时发布权威信息，回应社会关切，正确引导舆论，维护企业形象。第9章人工智能与大数据应用9.1人工智能技术概述人工智能（ArtificialIntelligence，）技术在智能工厂运营中起着举足轻重的作用。本章首先对人工智能技术进行概述，探讨其在智能工厂中的应用价值。人工智能技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，通过这些技术，实现对工厂生产过程的自动化、智能化管理。9.2数据分析与挖掘数据分析与挖掘是智能工厂运营中的一环。通过对生产过程中产生的海量数据进行挖掘和分析，可以为企业提供有力的决策支持。本节主要介绍以下内容：（1）数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和归一化处理，提高数据质量。（2）特征工程：提取关键特征，降低数据维度，为后续分析提供基础。（3）关联分析：发觉不同数据之间的关联性，为优化生产流程提供依据。（4）聚类分析：将相似的生产数据分为一类，以便于发觉潜在的问题和优化方向。9.3机器学习与深度学习应用机器学习与深度学习作为人工智能的核心技术，在智能工厂运营中具有广泛的应用前景。本节主要介绍以下应用场景：（1）预测维护：利用机器学习模型，预测设备故障，提前进行维护。（2）质量检测：运用深度学习技术，对产品质量进行实时检测，提高检测准确率。（3）生产调度：通过机器学习算法，优化生产计划，提高生产效率。（4）能耗优化：利用深度学习模型，对工厂能耗进行预测和优化，降低能源成本。9.4工业大数据创新实践工业大数据在智能工厂运营中具有巨大的应用潜力。本节将通过以下创新实践案例，展示工业大数据在智能工厂中的应用价值：（1）设备故障预测：通过收集设备运行数据，构建预测模型，提前发觉设备故障。（2）生产过程优化