基于数据互联的工业机器人智能服务系统
工业互联网实践案例分析
工业互联网实践案例分析随着工业互联网的发展，越来越多的企业开始采用工业互联网技术来提升生产效率、降低成本、优化供应链等方面的业务。
本文将通过多个实践案例来分析工业互联网的应用，以及它对生产和业务运作的影响。
案例一：ABB工业机器人管理平台ABB是一家瑞士制造公司，主要生产电力设备、工业机器人等高端工业产品。
为了提高工业机器人的效率，同时避免在操作中出现人为错误，ABB利用工业互联网技术创建了一个工业机器人管理平台。
该平台可以通过对机器人的数据进行分析，提高生产效率并减少了维修时间。
另外，平台中的应用程序可以分析机器人的故障，通过数据分析来进行预测，避免了不必要的停机，同时也可以提高生产效率。
通过这个实践案例，我们可以看到工业互联网的应用可以帮助企业更好地管理工业设备，并提高生产效率和利润。
案例二：中国华能集团数字化转型中国华能集团是一家大型国有能源企业。
为了提升业务流程和效率，企业引入了工业互联网技术，通过数字化转型实现生产、服务和管理的智能化，提高生产能力和管理效率。
华能集团通过实施工业互联网技术，优化了各种业务流程，包括设备故障和维修等层面。
利用数据分析，华能集团优化了燃煤发电流程、风电发电流程等多个领域的业务。
同时，企业可以实现在线监控和更加高效的维修等服务。
这些举措不仅提高了效率，也降低了成本。
通过这个实践案例，我们可以看到在数字化转型的过程中，工业互联网技术可以实现可持续和高效生产、管理和服务流程。
案例三：身份认证与授权技术解决方案身份认证和授权是保证工业互联网安全的重要手段之一。
工业互联网技术可以通过身份认证和授权技术，实现与设备和其他工业系统的安全交互。
例如，一家生产厂家采用了身份认证和授权技术，每一位员工的身份受控制，并能够访问所需的信息。
这些举措帮助员工更快地了解他们的任务，同时保证了设备和系统的安全。
通过这个实践案例，我们可以看到身份认证和授权技术是工业互联网安全的重要组成部分，可以实现更加安全可控的环境。
智能机器人的控制技术及应用教程
智能机器人的控制技术及应用教程智能机器人是一种通过计算机程序和传感器等先进技术实现自主运动和智能判断的机械装置。
它能够执行各种任务，从简单的抓取物体到复杂的定位和路径规划，使其成为工业生产和服务行业的理想助手。
本文将介绍智能机器人的控制技术以及它在不同领域的应用。
一、智能机器人的控制技术1. 嵌入式系统：智能机器人通常由一台或多台计算机控制，其控制系统通常采用嵌入式系统。
嵌入式系统是一种专门设计和开发的计算机系统，其硬件和软件都经过优化以满足特定任务的需求。
智能机器人的嵌入式系统通常具备高性能的处理能力和大容量的存储空间，以满足其需要进行实时决策和处理大量数据的要求。
2. 传感器技术：智能机器人能够感知和理解周围环境的能力是其智能化的关键。
传感器技术在智能机器人的控制中起到重要作用。
例如，摄像头可以用来识别物体和环境，激光雷达可以用来测量距离和构建环境地图，以及其他种类的传感器可以用来测量温度、光照等环境参数。
通过获取和处理传感器数据，智能机器人能够作出相应的动作和决策。
3. 运动控制技术：智能机器人应用于工业生产领域时，能够执行各种复杂的操作，如抓取、装配和焊接。
这需要具备精确的运动控制技术。
例如，关节驱动器、伺服电机和线性传动器等被广泛应用于智能机器人的运动系统中，实现精确和可编程的运动。
4. 人工智能技术：人工智能是智能机器人中最关键的技术之一，它使机器人能够学习和适应新环境。
人工智能技术包括机器学习、深度学习和强化学习等。
通过这些技术，智能机器人能够根据以往的经验和数据进行决策，甚至能够在没有人类干预的情况下进行自主决策。
二、智能机器人的应用1. 工业生产：智能机器人在工业生产中具有巨大的潜力。
它们可以进行高精度的装配和焊接操作，提高生产效率和产品质量。
智能机器人还可以在危险环境下执行任务，减少对人类的风险。
例如，在核电站进行辐射清理和检查，以及在汽车制造中进行车身喷漆等任务。
2. 服务行业：随着人口老龄化的加剧，智能机器人在服务行业的应用越来越受到关注。
第九届互联网+产业赛道命题大全
命题名称鹏BoostKit大数据算法加速库创新与实践基于异思MindSpore的智能电网解决方案基于异腾CANN的开源去加速库对接实践基于异思MindSpore大规模预训练模型的智能文档分析创新应用基于openEuler的分布式协同实践创新解决方案基于openGauss构建数据治理方案openLooKeng跨源跨域应用实践基于Ascend C的腾算子高效率开发创新实践其于异腾CANN的机器人/无人机创新实践基于异腾CANN的航空航天及空间技术创新应用基于具思MindSpore的开放领域智能化创新解决方案种可插拔join reorder插件的设计与实现面向高资源利用率的多计算资源均衡调度算法openEuler-基于1号进程的创新型云原生操作系统开发基于华为云l0T打造能耗监测管理系统基于具思MindSpore的智能交通创新解决方案语音合成应用开发基于openGauss Datakit的数据库智能管家解决方案基于华为云Metastudio生产线的虚拟3D空间开发业界广泛使用的开源库高效迁移异腾SDK创新应用基于异腾CANN的媒体处理创新实践新能汽车驱动电机绝缘测试技术银期BoostKi加加速库应用创新与实践基于HamonyOS元服务的行业解决方案基于眼鹏BoostKi如速的互联网行业创新解决方案基于异腾算力及MindX SDK的创新应用基于异思MindSpore大规模预训练模型的创新应用基于异腾算力及MindX SDK的创新机器视觉应用鲤鹏BoostKit大数据Spark图算法优化基于眼期HPC软件样的应用优化创新基于异腾CANN的应用开发接口封装创新实践基于HamonyoS的创新元服务基于华为云loT的能原安全管理解决方案基于异腾CANN的创新实践基于华为云loT+OpenHarmony打造端云协同创新方案眼鹏BoostKit微学库高性能穿去优化开发基于异思MindSpore的智慧医疗创新解决方案基于异腾CANN的多模态创新实践基于异思MindSpore大规模预训练模型的知识中台创新应用基于openEuler 开源操作系统的实践创新基于异思MindSpore的“Al+生命科学”解决方案基于异腾CANN的AI框架或部警工具创新实践基于华为云Astro低代码平台的应用设计和实现基于异思MindSpore的下一代搜索引擎模拟方案基于异腾算力及MindX SDK的创新机器大脑应用基于异腾算力及MindX SDK安全容器创新应用基于异思MindSpore的智慧金融创新解决方案基于异思MindSpore的Al+智慧环保解决方案一种参数自动调优工具的设计与实现基于异思MindSpore的下一代社交平台模拟方案集群超算效基准设计方法和基)准选型方案基于异腾CANN的工业质检创新实践基于异腾CANN的生成式AI创新实践端云协同创新应用开发基于数据隐私保护的AI智能移动出行服务平台车载抬头显示用OLED透明商业显示屏拟现实 (VR) 技术的关键创新与产业化高精度Sigma-Delta ADC集成电路设计Micro-LED微显示设计研究及产业化船舶压载水处理装置创新设计与应用基于国产化实时3D引擎的工业互联网+数字李生可视化设计基于艾迪普iArtist的数字创意虚拟场景设计基于艾迪普iArtist的创意短视频成片模板设计日用玻璃行业智能制造与柔性生产基于"互联网+AI"的森林灭火辅助机器人研究森林灭火辅助机器人的开发与应用宽频香达隐身织物的模块化设计与制造技术磁悬浮无轴涵道风扇电推进技术研究金寒灵芝全基国组道地性溯源研究无人运输设备青睐的高比容是锤硫动力电芯慧眼识”形机动车外廓尺寸智能检测技术领航者路考升级-基于自动驾驶技术的路考智能评判系统升级之路互联网+茶科技，助力祁门红茶产业发展余垃圾就地资源化处理设备专用堵热菌国产高性能干式直流黄膜电容器大型金属矿山深井开采地压灾害融合监测与智预报新型大载重城市飞行器新型抗肿瘤免疫STING小分子激动剂的开发耐药细菌糖准检测与治疗桑枝隆血糖活性物质的定向增是与高效制备技术聚焦中医药文化传承与发展要求，充分发挥中医药文化作为中国文化“瑰宝“和”名片”的作用，从全球化视野提.功能性菌体蛋白的开发及其应用关键技术多机器人协同智能装车机器人基于遥操作的协作机器人控制方法创新应用与研究基于元宇宙的智能巡检机器人作业辅助系统非结构环境下林果采机器人创新设计基于3D视觉与力传感的按率理疗机器人轨迹规划管法开发与应用基于全要嘉教据融合的海事智能服务平台高频高克电路板用新型高性能含N、Si直键合剂的设计合成及性能研究首款国产低致争奶纷核心原料乳清粉的研发方案草原生态脆弱区尾砂充填系统绿色低碳化技术优化与研究基于AI技术的大学生学习规划跟踪辅助系统Al诈骗自动识别系统AI行业专家系统AI草命探索之路一智能终端中的超级智能AI引|警推动城市垃圾分类产业化一基于新一代信息技术的智能垃圾分类系统智能家居一宠物智能化家电互联网+AI"助力智慧健康养老产业智能化升级AI贩能新农村建设基于大数据技术的百盛联合杭温高铁PPP项目金融风险预测，评估及应对黄河主题文创产品开发及运营智能交互式点读学习系统的设计与开发先进镁理其电磁屏蕊结构材料的关键制备技术及应用精准，价优的抗原试剂盒相关产品的研究和优化基于少量传感器的桥梁健康监测系统退化士壤修复与农林废弃物循环利用结合的绿色循环农业解决方案面向可解释的网络舆情分析与及时响应系统基于稀疏定位轨迹的人口和客流测算新能源设备智能运维系统新能原数字李生平台的设计与应用AI大模型的推理效率和可扩展性研究三维数字人重建与交互AI大模型驱动的有机化学反应预叫系统基于新型智能路侧设备和智能网联车辆的微观交通治理优化方案基于大模型的社交谣言可解释实时监测系统流体动力学模拟与图像追染大模型多维度安全与综合治理解决方案面向国士资源规划的递,感图像智能解译方案基于多模态机器人的智慧教援系统人工智能贼能空天动力智能设计。
工业互联网技术在智能机器人和智能制造中的应用
工业互联网技术在智能机器人和智能制造中的应用随着工业现代化的发展及信息技术的快速普及，传统制造业已经开始转向智能化、自动化，在这个过程中，智能制造和智能机器人成为了工业互联网技术的代表。
工业互联网技术是指将传统的制造业和先进的信息技术相结合，实现信息技术与生产力深度融合的一种技术。
本文将详细探讨工业互联网技术在智能机器人和智能制造中的应用。
一、智能机器人在工业互联网技术中的应用智能机器人是一种具有自主决策能力、智能学习能力、自主执行任务能力的机器人，它能够像人一样思考、执行任务。
智能机器人通过与机器人控制系统、Sensors和Clouds等其他相关设备之间的实时通信来实现自己的任务。
工业互联网技术为智能机器人的发展提供了强有力的支持。
1、智能机器人在工业制造工作中的应用智能机器人在工业现场是一种可靠的自动化解决方案，在工业生产中被广泛应用。
工业制造业通常需要大量的人力资源，而使用智能机器人可以大大减少人力和时间成本，并提高生产效率。
智能机器人能够在生产线上执行相同的重复性任务，而不会像人一样疲劳和犯错。
通过工业互联网技术，智能机器人可以实现多个设备间的实时通信及协调配合，从而进一步提升生产效率。
2、智能机器人在物流领域中的应用智能机器人在物流领域被广泛应用，它们能够取代人来处理物流领域中的一些简单操作。
物流领域中进出货物的过程需要处理和记录大量数据，通过工业互联网技术，智能机器人能够更好地掌握货物的流向及实时位置，提供货物追踪等服务，同时还可以实现订单受理、商品管理、库存监控、包装装配等一系列操作，减少人力投入和时间成本。
3、智能机器人在家庭和医疗领域中的应用随着智能机器人技术的不断进步，智能机器人在家庭生活和医疗领域中也开始得到广泛应用。
智能机器人能够执行一些简单的家庭家务工作，如打扫卫生、烧饭、照料儿童等。
在医疗领域，智能机器人可以担任护理助手，能够对病人进行监测、提供物理治疗、协助护士进行一系列辅助工作。
2018～2019年度广东省重点领域研发计划“智能机器人与装备制造”重大科技专项申报条件、时间、流程
2018～2019年度广东省重点领域研发计划“智能机器人与装备制造”重大科技专项申报条件、时间、流程申报要求（一）申报单位主要为广东省内注册的创新主体，包括科研院所、高校、企事业单位和行业组织等；鼓励港澳地区高校院所作为牵头单位或独立申报；欢迎全国具备相应条件和能力的企事业单位申报，项目评审与立项过程按照相关规定与广东省内单位平等对待。
鼓励以企业为主体，产学研结合，联合相关优势单位进行申报。
如企业作为牵头单位，必须是高新技术企业或大型龙头骨干企业，建有研发机构，在本领域拥有国家级、省部级重大创新平台,且以本领域领军人物作为项目负责人，项目总投入中自筹经费一般不少于70%。
省外单位牵头申报的，与省内单位公平竞争，择优纳入科技计划项目库中管理；入库的项目在满足吸纳广东单位参与到项目研发中（承担的工作量不少于30%）、在广东注册落户或团队加入广东省内单位、科研成果向广东单位转移转化等条件之一后，正式列入省级科技计划，拨付项目资金。
（二）项目内容真实可信，不得夸大自身实力与技术、经济指标，各单位须对申报资料的真实性负责，并提供申报材料真实性承诺函。
项目一经立项，将根据申报书内容转化生成合同书，无正当合理的依据不予修改调整。
（三）有以下情形之一的项目负责人或申报单位不得进行申报或通过资格审查：1.项目负责人或企业法人有广东省级科技计划项目3项以上（含3项）未完成结题的或有项目逾期一年未结题的（平台类、普惠性政策类、后补助类项目除外）；2.在省级财政专项资金审计、检查过程中发现重大违规行为的；3.同一项目通过变换课题名称等方式进行多头申报的；4.项目主要内容已由该单位单独或联合其他单位申报并已获得省科技计划立项的；5.省内单位项目未经主管部门组织推荐的；6.有严重失信行为记录和相关社会领域信用“黑名单”记录。
（四）申报单位应认真做好经费预算，按实申报，且应符合申报指南有关要求。
申报方式符合申报条件的企事业单位通过“广东省政务服务网”或“省科技厅阳光政务平台”提交有关资料进行申报。
南京是继续教育专业课2023年智能制造专题讲座
2023年智能制造专题讲座2、当()时，吸取填装装置下降至填装位。
正确答案:C、X20=14、MES系统与AGV控制系统的交互方式是()。
正确答案:B、中间表多选题(共5题，每题8分)1、柔性制造系统有哪些优势?()正确答案:A、设备利用率高B、减少在制品C、生产能力相对稳定D、产品应变能力大2、《“机器人+”应用行动实施方案》要求大力开展“机器人+”应用行动，有哪几个重点?()正确答案:B、深耕行业应用C、拓展新兴应用E、做强特色应用3、国际机器人前沿热点发展趋势是解决机器人的()。
正确答案:A、自主性C、智能性D、融合性E、协作性4、智能机器人核心零部件的闭环过程包括()。
正确答案:A、感知识别B、决策规划C、控制执行D、操作人员E、人机交互2、当填装计数C10计数值为3时，将()置位，然后将定位气缸收回，主皮带电机启动,正确答案:B、M80多选题(共5题，每题8分)2、同时满足()等条件，才可以启动填装定位。
正确答案:A、未处在单个颗粒填装的过程中B、三颗颗粒并未完成填装D、空料瓶已经完成填装定位4、智慧工厂的建设内容主要包括以下()等方面,正确答案:B、实体工厂C、数字化工D、工业物联网5、柔性制造系统具有哪些功能?()正确答案:B、制造同零件族多个零件C、自动管理物料的运输和储存D、优化调度管理功能E、自动控制加工过程1、人工智能的学习模式有哪些?()正确答案:B、符号主义C、联结主义D、行为主义判断题(共5题，每题6分)3、数字孪生作为连接实体与数字空间的一种高保真、实时互动的可视化模型，随着工业互联网的发展，成为一种全新的解决方案。
不过目前还没有客户要求机器人系统集成商要“实物+数字孪生”同步交付。
正确答案;错误单选题(共5题，每题6分)1、2017年国务院发布的《新一代人工智能的发展规划》中，第一步到2020年的战略目标是什么?()正确答案:C、人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步2、我国具有占据全球()以上的工业机器人市场的优势，为国产工业机器人快速发展提供了条件，有望实现并跑局面。
工业互联网的应用案例
工业互联网的应用案例工业互联网是近年来兴起的一种新兴技术，在工业领域具有广泛的应用前景。
它通过将互联网技术应用于工业生产过程中，实现设备之间的信息交流和数据传输，为企业提供了更高效、智能的生产方式。
下面将介绍几个典型的工业互联网应用案例，以此展示工业互联网的巨大潜力和广阔前景。
智能制造智能制造是工业互联网的核心应用领域之一，它通过将传感器、机器人、云计算、大数据等技术与生产线上的设备进行连接与数据交互，实现了生产过程的智能化和自动化。
以某汽车制造企业为例，通过引入工业互联网技术，生产线上的各类设备能够实时监测、收集和分析生产数据，进行智能调度和优化，提高了生产效率和质量。
通过智能制造，企业能够实现生产过程的可视化和可控化，提高资源利用率，降低生产成本，提升市场竞争力。
物联网大数据分析物联网是工业互联网的重要组成部分，它通过连接各类设备和系统，实现设备之间的数据交互和信息共享。
在工业互联网中，物联网的应用非常广泛，如在工厂中，通过将各种设备和传感器联网，可以实现设备的监测、控制和诊断。
而物联网所生成的海量数据，通过大数据分析，可以为企业提供更加深入的信息洞察和决策支持。
以某物流公司为例，通过物联网技术，对运输车辆进行实时跟踪和监测，可以获取车辆的位置、载重、行驶路线等数据，通过对这些数据进行分析，可以优化运输路线，提高运输效率，降低能源消耗，同时减少交通事故的发生。
云制造云制造是一种基于云计算、物联网和大数据技术的创新制造模式，它将企业的制造资源和能力以云服务的形式提供给用户。
通过云制造，企业能够将生产过程中的各种资源和能力进行整合与共享，提高资源利用率和生产效率。
例如，在某服装制造企业中，利用云制造平台，企业可以与设计师、供应商、合作工厂进行实时的信息交流和数据共享，通过对市场需求的快速响应和灵活调度，实现了快速定制和个性化生产的目标。
5G在工业互联网中的应用随着5G通信技术的发展与推广，工业互联网将迎来更加广阔的应用前景。
基于深度学习的机器人智能控制系统设计
基于深度学习的机器人智能控制系统设计机器人智能控制系统是现代机器人技术的核心，而深度学习作为一种强大的人工智能技术，为机器人的智能控制系统设计提供了更高的性能和灵活性。
本文将探讨基于深度学习的机器人智能控制系统设计的方法和应用。
首先，了解深度学习对机器人控制系统设计的重要性是很关键的。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，通过多层次的神经网络模型对输入数据进行学习和分类。
深度学习技术可以帮助机器人从大量的数据中学习和抽象出有效的模式和特征，从而实现更好的感知和决策能力。
在机器人智能控制系统设计中，深度学习可以应用于以下几个方面。
首先是机器人感知。
机器人需要准确地感知周围环境和任务情境，以便做出正确的决策和行为。
深度学习可以通过对传感器数据进行学习和分析，帮助机器人实现高效准确的感知。
比如，通过深度学习技术，机器人可以从图像或激光雷达数据中自动识别和定位物体，实现智能抓取和导航。
其次是机器人运动控制。
深度学习可以在机器人运动控制中起到重要的作用。
机器人需要根据任务需求和环境情境，进行路径规划和运动控制。
深度学习可以帮助机器人学习和预测不同运动模式之间的转换和关系，并实现高效灵活的运动控制。
例如，通过深度学习技术，机器人可以从大量样本中学习到不同路径规划和运动模式的模式及特征，进而实现更加智能和灵活的运动控制。
此外，深度学习还可以在机器人决策和智能交互中发挥作用。
机器人在与环境和人类用户交互时需要做出决策和行为，深度学习可以帮助机器人从大量的数据中学习和推断出最优的决策策略和行为模式。
例如，在机器人服务领域，深度学习可以帮助机器人从海量用户数据中学习和理解用户的需求和意图，并通过智能推荐和定制化服务提供更个性化的交互体验。
现在我们来探讨一下基于深度学习的机器人智能控制系统的设计方法。
首先，需要有大量的数据来支持深度学习的训练和学习。
机器人可以通过各种传感器采集到的数据来构建数据集，并通过深度学习算法进行数据训练和模型优化。
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基于数据互联的工业机器人智能服务系统一、项目概况1.项目背景广东省佛山市成立“中国（广东）机器人集成创新中心”，以中国工程院周济院长“一点一面一区一网一系”的理念为宗旨，推动工业互联网产业的跨界合作、开放创新和规模化发展，实现智能装备产业“云+端”的先进模式，推动工业互联网+智能装备产业的服务。
通过大数据衍生服务等新业态、新模式的创新，培育制造业竞争新优势，加快推动先进制造业转型升级。
工业机器人智能服务系统以北京航天智造科技发展有限公司为建设单位，以佛山华数机器人有限公司为前期试点单位，通过设备数据采集、监测与分析，提升预防性诊断水平，建立维护保养标准，构建工业机器人智能服务体系架构。
2.项目简介依托航天科工INDICS 平台，全面推动工业机器人行业以数据为基础的智能化服务，将使用商产线+工业机器人技术+INDICS 平台智能服务结合，从机器人应用产线现场数据采集和工业机器人技术及应用研究分析到基于 INDICS 平台的工业机器人数据应用，实现数据采集、数据分析处理、状态监测、多维分析、健康评估、故障预测和保障决策等多维度、分层次的智能化服务。
3.项目目标根据“中国（广东）机器人集成创新中心”“科技研发、成果转化、产品生产、技术应用、行业配套、企业加速”定位要求，构建工业机器人数据应用智能化系统，形成工业机器人产业生态圈。
通过一个平台，一个系统，一组数据来服务三类用户（制造商、使用商、集成服务商），创造价值新途径和新渠道。
二、项目实施概况1.实施目标●设备管理及维护模式创新；●设备维修维护效率提升；●设备产线运行稳定，产品质量有效保证；●设备维护及运行成本降低；●企业产线、产能和设备运行可测可控，提升企业效益。
2.企业当前存在问题●设备非计划停机；●设备状态未知；●设备产品同质化；●设备维修响应慢；●设备运维成本高；●设备有效利用率低；●设备损耗高。
3.项目实现价值根据角色定位，具体应用价值主要体现在以下三方面：机器人制造商(1)通过服务实现产品增值应用大数据分析、移动互联网等技术，自动生成产品运行与应用状态报告，并推送至用户端，从而为用户提供在线监测、远程服务、故障预测与诊断、健康状态评价等增值服务。
(2)实现机器人产品设计优化通过对机器人运行数据统计及故障分析，在产品设计及生产上对设备常见故障及问题进行技术优化。
(3)实现机器人设备的健康管理服务基于工业机器人大数据和故障模型，预测机器人及产线运转故障，保证客户产线的运行稳定，避免因关重件损坏造成设备计划外停机。
机器人使用商(1)现场设备管理通过数据采集，监测工厂/车间机器人的运行状态，实时掌握设备开机率、运行率、利用率、故障率以及 OEE 的统计信息，以便更加合理对机器人设备进行生产配置，提高其利用率，从而提高产能和资产回报率。
(2)使用商产品质量稳定监测机器人产线中影响使用商产品质量的关键参数，例如，重复定位精度、走线精度等；分析机器人运行参数故障与使用商产品质量之间的相关性，保证产品生产质量的稳定。
(3)预测性维护首先，采集设备实时运行参数与健康数据比对分析；其次，对机器人故障研究建立相应故障模型。
通过以上两种方式，预测机器人可能出现的故障，减少非计划停机，提升设备的利用率，降低经济损失。
集成服务商(1)通过装备应用的大数据处理分析、数据挖掘以及数据可视化展示，研应用层究工业机器人的应用创新。
(2) 确立工业机器人应用需求，构建新的机器人应用场景。
(3) 构建机器人应用数据处理模型，提出行业大数据的解决方案，并进行工程实施验证。
4. 项目总体方案项目总体架构设备管理设备分布地图 设备产能分析利用效能分析 设备接入管理设备型号管理 设备参数管理关联模型管理 设备发布管理运行工况监控 运行状态监测关键参数监测设备报警监测 设备数据管理维修维护 设备报警管理维修活动管理维护活动管理备品备件管理 备品备件发布备品备件查询备品备件推荐预测性维护 设备异常检测设备故障预测机器学习模型设备故障建模图 1 总体架构(1) 门户层通过统一认证授权提供业务服务统一注册、统一登录入口。
(2) 应用服务层应用服务层主要包括设备监控与分析、设备资产管理、预测性维护、备品备件库等功能，通过设备数据采集与建模，对设备的潜在故障提前预警，提升设备的整体效能。
设备制造（供应）商 设备使用（运营）商 配套服务商三维展示统计图表 统一登录 统一注册 门户设备接入服务智能化改造服务Smart IOT软件虚拟网关 INDICS 平台(3)I ND I C S平台服务层该层主要为各业务应用系统的构建和运行提供技术支撑，并为各应用服务提供计算、数据等资源的调度、管理及监控服务。
(4)设备感知层该层主要是现场的工业机器人系统及相应附加传感器、智能网关等设备。
5.网络互联架构图 2 网络部署图工业机器人数据源主要有两种：中控系统和数据采集传感器，两种方式采集的数据通过工业现场总线协议，完成底层数据向上层网络传输过程中的协议解析以及上层网络向底层设备传输数据过程中的数据协议封装。
SMART IOT 工业互联网网关是一款连接航天云网 INDICS 平台和工业设备的网关,为工业设备连接及 INDICS 云平台服务的使用提供行业定制配置。
支持的现场总线协议包括 Modbus 、Profinet 、Ethernet 、OPC 等。
数据传输层支持 HTTPS 、MQTT 、AMQP 等多种传输协议，其中 HTTPS 通过 SSL 加密方式为云平台提供数据安全保障；MQTT 、AMQT 为分布式消息协议，能够满足大数据开发，可靠性传输和分发需求。
6. 数据架构和应用数据应用主要是提供数据清洗/交换、数据存储/计算、数据分析/挖掘功能， 其中数据清洗/交换采用 ETL 、Sqoop 、Flume 等工具对数据进行交换和清洗处理， 数据存储支持行式结构化数据库，HBase 列式数据库、分布式 HDFS 文件存储等方式，数据分析包括分布式 Mapreduce 计算，内存 Spark 计算和流式 Strom 计算等方式。
数据服务层应用决策通过分类、聚类、关联、推荐算法计算结果进行决策分析，能够为应用提供客观、准确、实时的决策分析依据，其架构如下：Map Reduce Storm SparkPIG7. 项目应用效果图 3 数据架构（1） 用户管理用户管理包括设备制造商和设备使用商管理。
设备使用商版（系统）中，可以维护其具有业务的设备制造商信息，同时，该设备制造商在其系统中可以查看.........到对应的设备使用商信息。
目前建立使用商和制造商之间的关联信息共享关系。
设备7设备台数制造商 E 制造商 F 制造商G合计使用商 A 1 1 1 3使用商 B - 2 - 2使用商 C - 2 - 2合计 1 5 1 7图 4 【使用商&制造商】管理关系及设备数量对应表图 5 使用商列表图 6 制造商列表（2）设备运行工况监测设备实时数据采用方格式设计理念，方便企业用户快速定位目标设备的运行采集点数据，简单易懂，类比分析感较强。
同时，还提供设备的历史数据查询（1 个月内的数据），为后期设备健康状况的分析提供必要的数据保障。
图 7 预测性维护图 8 数据云监测（3）设备关键参数异常监测采集设备参数数据，为采集点设定科学阈值（正常运行范围内的最大值与最小值）,并与实时数据比对分析，计算风险故障发生概率，预测未来故障机率，减少非计划停机。
图 9 关键参数监测（4）设备利用效能监控•接入云平台后，停机率大幅度降低；•设备维护预测有效减少设备停机维护时间；•多维度对比工业机器人健康状态，生成维修决策建议；•通过运行数据与质量数据的关联分析，更有效的检测和分析产品的一致性，保障产品生产良率；设备综合使用的 OEE 指标显著提升。
图 10 设备利用效能监控（5）维修维护管理通过采集和积累设备数据，并建立模型，对设备进行有针对性地维护，有效减少 30-40%设备维护时间，设备的利用率提升约 18% 。
图 11 维修维护管理（6）使用商产线运行监控工厂/车间采集和监测设备工况、故障和任务信息，提高设备安全运行率，为预测性故障诊断提供数据支持，避免非计划停机带来的人力、财力的浪费。
图 12 产线运行监控三维模型展示通过INDICS 数据平台获取设备实时运行参数，与工厂机器人同步联动，实现机器人远程管理。
图 13 三维模型展示（7）制造商工业机器人运行监控中心目前共接入38 家企业，78 条产线的机器人，实现了机器人的智能管理，可以实时监测机器人运行工况、及时发现工作异常，及时维护保养，减少非计划停机。
并通过积累故障数据优化机器人设计。
图 14 设备运行监控大屏8.安全及可靠性（1）系统安全工业机器人智能服务系统基于航天科工 INDICS 平台。
INDICS 平台总体技术架构具有较强的安全措施和安全防范能力。
其中，应用层采用 OAUTH2.0 进行认证，利用RBAC 模型进行权限保护，提供安全审计等系统安全保障和网络环境措施，系统可根据需要设定安全等级。
（2）数据安全数据安全主要从数据安全隔离、访问控制、加密传输、安全存储、剩余信息保护等几个方面开展建设，为机器人数据应用平台用户提供端对端的信息安全与隐私保护。
（3）核心服务安全建设核心安全服务主要包括：统一身份认证、安全审计服务、安全策略服务、统一授权管理，以实现机器人数据应用平台的跨域资源共享。
三、下一步推进计划1.产品功能故障树分析模型及机器人健康度评估模型还需要不断完善，需要结合人工智能、深度学习等新技术不断开展研究工作。
2.接入标准目前在机器人接入标准方面，统一的工业机器人数据接入标准亟待发布。
3.安全机制机器人设备可以实现远程监测，在远程操控的安全机制建立方面还需要探索研究。
四、项目创新点和实施效果1.创新点(一) 三维模型可视化借助虚拟现实技术，将真实机器人工作时的角度数据实时地采集并传送到虚拟现实环境中，利用角度数据驱动机器人模型，使之与机器人同步运动，并将各关节的角度数据在显示屏上显示出来,达到虚实映射的目的。
(二) 工业机器人的健康管理基于设备历史数据和设备故障树研究，通过分析设备实时数据，预测设备可能发生的故障情况。
2.实施效果(1)通过机器人数据应用平台系统的使用，OEE 有效提升约 20%；(2)通过平台进行设备维护预测，减少 30-40%设备维护时间；(3)预测性能退化趋势、提前发现故障安全隐患，故障事故率下降约 25%；(4)通过大数据分析模型，更有效的检测和分析产品的一致性，促进产品优化设计。