智能制造数字化全产业链解决方案.docx

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1、智能制造数字化全产业链解决方案智能制造工业智能4.O全球主要国家战略界制造强国前列2025-2035-2045互联网本青速图长，中高等水平工业互联网。互获网金融百年时制造业大国地位更加吼固，综合实力进入世中国制造2025明确提出，到2025年迈入制造强国行列，2035年制造业整体达到世界制造系国阵营中等水平，新中国成立一移动互联网，云计算、大数据，物联网现代制路业机感人，所天、冠能,创新.两化、甚础、品雄，好色突规，蜡构、酸务，回美国德国中国英国先进制造业计划卜工业互联网卜人工智能+机器人+数字制造技术工业4.0德国制造领导地位出口优势智能制造2025十个主大方向；英国制造2050重振英国制造

2、，注重价值整合日本D法国.J韩国E3印度卜制造业白皮书制造业大数据机器人、3D打印F能源费术 新工业法国 技术创新推动工业复苏 王新提振法国工业竞争力 制造业创新3.0 信息化与制造业融合 投资7大旗视领域；制造业战略吸收外部投资I-建设制造业墓地节能与新能源汽车电动汽车、燃料电池汽车等电力装备新能源、可再生能源、智能电网、高效超净排放煤电机组。农机装备、育、耕、种、管、收、运、贮等过程中使用的先进农机装备新材料、特种金属、高性能结构材料、高分子材料、无机非金属材料、新型复合材料生物医药及高性能医疗器械药物新产品及影像设备、药用机器人等移动医疗产品中国制造2025:十大重点产业新一代信息技术产

3、业集成电路、信息通讯、操作系统和软件高档数控机床和机器人高档数控机场和机器人航空航天装备大型客机、宽体客机、运载火箭等海洋工程装备及高技术船舶深海探测、资源开发利用、海上作业保障装备等先进轨道交通装备绿色智能、高速重载轨道交通系统愀策背景：国家对工业制造的发展战展2017年10月，党的十九大报告：“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、a人工智能和实体经济深度融合”口2017年11月，国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见B 基捻性,MTm 工业互联网平台培育-2020年，570个跨行业、跨领域的工业互联网平台，一批企业级平台-2025年，3-5个具有

4、国际竞争力的工业互联网平台 百万家企业上云-2020年，30万家企业上云-2025年，百万家企业上云 百万工业APP培育-2020年，30万个工业APP-2025年，百万个工业APP智能制5号标准体系2018年3月，政府工作报告：“发展工业互联网平台”业现状与客户痛点工业现状 降本增效：由人力成本控制转向科技技术创新 工业数字化/自动化已初具条件，但数据没有被有效利用 人力成本激增，人员流动性加强企业痛点 企业对于“降本” “增效”的需求越来越高 企业需要摆脱对于生产对于人才的依赖，降低 对于“人才+人力”的要求 企业希望借力人工智能，建立自己核心技术壁 垒 企业担心在信息化变革中没有跟上，致

5、使竞争 力降低 国家在某些领域补贴扶持减少（例如，中央最近降低了光伏行业补贴）数据是驱动智能未来的可持续资新技术New Technologies新理念New Mindset数据科技大数据、云计算和人工智能对新制造的赋能DataTechnologytheTrinityofBigData9CIoudComputingandAlforNewManufacturing新资源NewResourcesI通过全域数据赋能产业升I/-rt汇聚整合工业企业全量、全维度、在线/离线数据基础上，挖掘沉睡数据的价值，赋能产业升级智能设备智能控制II智能生产智能经营电子商务供应链管理系统SCM生产期造管理系统MES企业

6、资源计划系统ERP全维度、全数据实时融合互通数据设备数据车床演涂设备仓储物流气热能源故随数据检修数据实检客户全产业链解决方案生产制造痛点运维服务工业生命周期经营管理研发设计生产制造生产流程欠规范化 生产管理信息滞后 质量管理效率低下 信息系统信息孤岛 生产设备泛多样化生产效率低下质量控制难度大加工节拍不均匀库存周转率不高生产良品率低能源消耗不透明制造企业信息化、数据化程度低全产业链解决方案供应链智能管理通过对企业供应链数据（原料采购数据、车辆调度数据、排班数据等）的分析，结合医药云智能调度、库存优化、路径优化等算法模型，优化企业供应链运作，降本增效营销支持通过对经营数据（销量历史数据、产量数据

7、、区域数据等）的分析，结合销量预测等算法,协助企业制定市场营销计划生产研发优化陋过对生产研发数据（工艺据、产品质量数据、设备版态数据等）的分析，结合区药云工艺参数推荐、故障侦测与诊断、关键因素识别算法模型，协助企业识别分帝环圣产过程优化医药能源消耗优化通过对能耗数据的分析，识别能耗因素，通过工艺提,升、原料配比、调度优化等方面的提开，从而降低企业能耗酚响生产的关键因素并提供上化策略，提升企业生产力通过对生产过程数据（设备作业数据、产线远行数据、质检数据等）的分析，结合反工Jlk指挥能方案，实时对生产过程进行监控和预警，保证生产安全、高效工业废料智能处理通过对废料特征数据的分析，建立废料特征模型

8、，高效完成排废企业与处废企业的供需交易，实现废料的及时以及资源的高回收率静能制造云平台智能架构排程消除瓶颈工序精益生产质量.减少库存积压预测设备故障降低R备能耗III揭赢I生产管理I质量管理I物流管理I遍管理I能耗管理I论模型逻辑模型部件模型工艺模型故障模型，仿真模型机器学习深度学习，模糊控犷机理模型数据驱动模型垂直私有云垂直公有云阿里云Wiflz;华为人垂直云平台通用工业云平台III驱动管理|!痴行环境】连，管理I人-一*设备系统1J尹过程可视生产运行监测通过数据的可视化，给管理层和业相关务人员展现生产运彳亍过程，让数据以业务的方式表达，实现可视化运营就K波动实时监潍生产安全风险薛估运输属度

9、与监管生产鉴管全案重要设备精细化监控生产运行可融匕三在线筑国Ii产过程在线监控化工行业聚脂纺丝生产排程生产计划选择设备切换柔性制造频紫变化的订单难以从全局的角度来优化计划和排程工作星大，依生产计划和排程组织生产，设备忙闲不均靠人工调度成本高响应慢优先级频繁调整明确生产需求分配生产任务O确定的需术不确定的需求配备生产资源r选探生产顺序o选择生产设备原材料到货原材料库存设备可用情况完成生产目标O减少等特时询提高生产效率产品多样化和小批量排程复杂度高设备利用率低智能供应链通过历史销量数据、订单数据、车辆数据、高德数据的智能挖掘，通过精准的销量预测，对库存进行分析和优化，合理控制库存，建立订单和车辆的

10、特征体系和评估休系，使用智能推荐算法，把订单推送给最合适的车辆，避免无效推送，最大程度实现最低库存积压，提升物流配送效率供应链数据源实时订箱损黄车SS政JI其它GPSS据库存缴据交溺明塞翊S货车基础频气象数属德信圆站蟠其它数展日志智能调度引学优化模块数据挖错烧征工程智能调度算法文件路况校测引要强太计算能力智能服务每个区域用哪个车送？ 用多少车，在事里转？图什么货装什么车？ 货物装车的顺序？ 每个车走哪一条路？ 前方道路意外，即时变勇新路 哪个站点用什么车去配送？ 这批货从哪个仓库去调拨？ 哪些货即将卖完，如何调拔？ 回来去哪里装货不会空载？ 如何配送网点库存占用最少？V-如何配送网点不会出现斯

11、货？二03解决方案制造行业当前的发展难点1主要间函具象过程不透明信息发布手段落后生产指令基本靠手工发布（白板）关键件装配信息仅凭操作工人经验数据采集不实时人靠ERP的HMl完成,操作不方便N没有断线重发功能，数据容易丢失各车间按照不同的标识管理在制品生产数据不能实时反应到系统中沟通不及时各车间在制品分开管理，无法全局控制、生产状况靠电话沟通，不够实时、准确生产过程不可视生产不优化计划制定不合理冲压车间受瓶颈资源制约，设备利用率低于70%总装车间关键件装配切换频繁经常因为上游供应不足或者下游生产能力不足影响生产物料配送繁杂易出错人完全手工生成配送清单，工作量大人信息滞后，导致配送不够及时人物料短

12、缺经常导致停线，平均每天损失15万元以上人关重件无历史纪录，无法追溯信息孤岛多信息源未能有效集成入各种系统，操作复杂，种类繁多，无法进行有效数据交换（ERP、离线条码扫描、焊装打码机、总装打码机、VlN码打印机、大洋软件、RFTD数据采集系统）仓储不合理无系统化管理，人为误差多人人工搬运、存在安全隐患、劳动力成本高、易出错、信息难追溯、批号.材质.型号易搞混、质量问题难追责管理模式落后、缺乏信息化的管理手殷，现有的管理系统无法满足快速应变的需求。科技基于对制造生产企业多年来的研究和技术运用的人机物协同制造模式，在资源整合、云平台、实时采集、多平台控制和先进制造等技术的支持下，根据您的个性化需求和企业规模能力，为您提供定制化的“智慧制造”信息化解决方案。“智慧制造”信息化解决方案帮助您：梢除信息孤岛高生产效率和质置降低生产成本和资源能源消耗1.个-智能生产”,一个-智能工厂”最终提高企业生产能力、增强企业核心竞争力并减少人力成本。智慧制造信息化平台系统，实现了信息化的全厂覆盖，实现了“一个中心”、两个“智慧”、四个“智能”、十五大子系统、十七大应用,通过各系统之间的大数据整合、云服务器运算和物联网集成，结合人、机、料、法、环、测等生产要素，达到人机