云制造执行系统工业APP 解决方案
工业app 实施方案
工业app 实施方案随着工业智能化的不断推进，工业app作为智能制造的重要组成部分，正逐渐成为工业生产中不可或缺的工具。
本文将就工业app的实施方案进行探讨，旨在为工业企业提供可行的实施方案，以提高生产效率和管理水平。
首先，工业app的实施需要充分的前期准备工作。
企业需要明确自身的生产管理需求，分析现有的管理体系和流程，并确定实施工业app的具体目标和范围。
在此基础上，制定详细的实施计划，明确实施的时间节点、责任人及具体任务，确保实施过程有条不紊地进行。
其次，选择合适的工业app供应商至关重要。
企业应该根据自身的实际情况，对各个供应商进行全面的考察和评估，包括技术实力、产品性能、售后服务等方面。
在选择供应商时，不仅要看重产品的先进性和适用性，还要注重与供应商的合作默契和长期发展潜力。
只有与优秀的供应商合作，才能确保工业app的实施能够顺利进行并取得良好的效果。
接着，对于工业app的实施过程，企业需要进行全员培训和技术支持。
由于工业app涉及到生产管理的方方面面，因此所有相关人员都需要接受培训，掌握工业app的基本操作和运用技巧。
此外，企业还需要建立完善的技术支持体系，确保在实施过程中能够及时解决各类技术问题，保障生产的正常进行。
最后，工业app的实施需要进行全面的监测和评估。
企业在实施工业app后，需要对其运行情况进行持续的监测和评估，及时发现问题并进行调整。
通过对工业app的使用情况和生产效益进行分析，不断改进和优化工业app的功能和性能，以适应企业生产管理的不断变化和提升。
综上所述，工业app的实施方案需要充分的前期准备、选择合适的供应商、全员培训和技术支持，以及全面的监测和评估。
只有在这些方面做好准备和工作，才能确保工业app的顺利实施并取得预期的效果，为企业的生产管理带来新的发展机遇。
希望本文的内容能够对工业企业实施工业app提供一定的参考和帮助。
智能装备制造工业云解决方案
工业云平台的核心技术和功能
核心技术
工业云平台采用云计算、大数据、物联网等技术，其中云计算是核心技术之一， 可实现数据和资源的共享与应用。
功能
工业云平台具备数据采集、存储、处理、分析和应用等功能，同时可实现生产管 理、监控预警、智能排产等应用场景。
工业云平台在智能装备制造中的应用场景
生产管理
工业云平台可实现智能装备制造企业的生产计划 、生产进度、设备监测等方面的数字化管理，提 高生产效率和质量。
生产制造
运维服务
供应链管理
利用物联网和人工智能 技术，实现生产要素的 全面感知和智能调度， 优化生产流程，提高生 产效率。
通过实时数据挖掘和分 析，实现设备的预测性 维护，提高设备可靠性 和降低维修成本。
通过工业互联网平台， 实现供应商、生产商、 物流商等全流程的透明 管理和协同优化，提高 供应链的效率和灵活性 。
03
工业互联网的解决方案
工业互联网的定义和特点
定义
工业互联网是一种将互联网技术与工业生产相结合，实现生 产要素、生产流程、产品全流程智能互联、优化配置和高效 生产的网络平台。
特点
工业互联网具有数据驱动、网络连接、智能协同、开放共享 、安全可控等特点，能够大幅提高工业生产效率和资源配置 效率。
工业互联网的核心技术和功能
05
智能装备制造工业云解决方案的优势 和实施步骤
智能装备制造工业云解决方案的优势
提高生产效率
通过云计算的技术，可以对生产过 程进行实时监控，当出现问题时可 以及时调整，从而提高生产效率。
降低运营成本
智能装备制造工业云解决方案可以 实现资源的高度共享，有效降低运 营成本。
提升产品质量
通过精确的数据分析，可以对生产 过程进行精确控制，从而提升产品 质量。
制造执行系统(MES)软件开发及应用方案(一)
制造执行系统（MES）软件开发及应用方案实施背景随着中国制造业的飞速发展，传统生产模式面临着许多挑战。
其中，如何提高生产效率、降低不良品率、实现生产过程的透明化，是制造业亟待解决的问题。
这需要我们通过信息化手段，将先进的管理理念和流程引入生产过程中。
在此背景下，制造执行系统（MES）逐渐成为制造业的重要选择。
工作原理制造执行系统（MES）是一种基于信息化技术的生产管理系统，它能够实现生产计划的动态调整、生产过程的实时监控、设备状态的实时监控等功能。
其核心工作原理是通过集成各种生产设备、传感器和数据采集系统，实现生产过程的可视化、可控化和智能化。
具体来说，MES通过收集各种设备的数据，进行数据分析和建模，实现生产过程的优化。
同时，MES还可以通过实时监控设备状态，及时发现设备故障或生产过程中的问题，从而减少生产损失。
实施计划步骤实施MES系统需要遵循以下步骤：1.需求分析：明确系统的需求，包括需要监控的设备、需要采集的数据、需要优化的生产流程等。
2.系统设计：根据需求分析结果，设计系统的功能、架构和界面。
3.系统开发：进行系统的编程和开发工作。
4.系统测试：对开发完成的系统进行测试，检查系统是否满足设计要求。
5.系统部署：将系统部署到实际生产环境中。
6.培训与推广：对相关人员进行系统操作和管理的培训。
7.运行维护：对系统进行日常维护和管理，保证系统的稳定运行。
适用范围MES系统适用于各种制造业企业，特别是那些需要提高生产效率、降低不良品率、实现生产过程透明化的企业。
例如，汽车制造、机械制造、电子产品制造等行业的企业都可以考虑引入MES系统。
创新要点MES系统的创新点在于它将先进的管理理念和信息化技术引入了生产过程中。
具体来说，MES系统的创新点包括：1.引入了实时监控和数据分析技术，能够实现生产过程的透明化和智能化。
2.实现了生产计划的动态调整，提高了生产效率。
3.引入了设备故障预警机制，能够及时发现设备故障或生产过程中的问题。
智能制造云智慧制造解决方案
智能制造云对工业APP应用提供严格的安全性和可靠性保 障，确保APP的数据安全和稳定运行。
05
智能制造云的未来趋势
工业互联网平台的崛起
工业互联网平台的定义
工业互联网平台是一种基于云计算技术的平台，旨在连接设备、人员和服务，以实现工业 生产的数字化和智能化。
工业互联网平台的作用
工业互联网平台可以收集、分析和处理大量数据，以支持生产过程的优化和决策，同时还 可以提供个性化的解决方案，以满足不断变化的市场需求。
智能制造云智慧制造解决方 案
汇报人：文小库 2023-12-11
目录
• 智能制造云概述 • 智慧制造解决方案 • 智能制造云平台架构 • 智能制造云的应用场景 • 智能制造云的未来趋势 • 智能制造云智慧制造解决方案
案例分析
01
智能制造云概述
智能制造云的定义
智能制造云是一种基于云计算、大数据、人工智能等先进技 术的工业互联网平台，旨在实现生产过程的数字化、智能化 和高效化。
工业互联网平台的挑战
工业互联网平台面临着安全、隐私和数据交换等方面的挑战，需要加强技术和管理措施， 以确保平台的安全性和稳定性。
工业大数据的广泛应用
工业大数据的定义
工业大数据是指工业生产过程中产生的大量数据，包括设备数据、 生产数据、销售数据等。
工业大数据的应用
工业大数据可以用于优化生产过程、提高产品质量、降低成本等方 面，还可以支持市场预测和产品创新。
工业大数据的挑战
工业大数据面临着数据采集、数据处理和分析等方面的挑战，需要加 强技术和管理措施，以确保数据的准确性和可靠性。
人工智能在制造业的应用
人工智能在制造业的应用范围
人工智能在制造业中广泛应用于生产过程优化、质量控制、设备维护和智能制造等方面 。
工业云平台软件开发应用方案(一)
工业云平台软件开发应用方案一、实施背景随着中国产业结构的深化改革，制造业作为国家经济的支柱，正面临着产业升级和转型的压力。
借助于信息化、数字化的发展，工业云平台已成为推动制造业向智能化、高效化、绿色化转型的有效工具。
本方案旨在开发一款针对中国工业环境的云平台软件，促进制造业的产业结构改革。
二、工作原理本方案将基于先进的云计算技术，构建一个安全、高效、可扩展的工业云平台。
工作原理主要是通过云计算的分布式存储和计算能力，实现对海量工业数据的存储、处理、分析，从而为工业制造提供智能决策支持。
1.数据采集：通过物联网技术，实时采集工厂车间的设备数据、生产流程数据等。
2.数据处理：利用云计算技术，对采集的数据进行清洗、分析和挖掘。
3.数据存储：通过分布式存储技术，将处理后的数据存储在云端，以便随时随地访问。
4.数据分析：运用机器学习和人工智能技术，对存储的数据进行深入分析，为决策提供支持。
5.应用服务：提供各类工业应用服务，如生产计划排程、质量控制、能耗管理等。
三、实施计划步骤1.需求分析：深入调研制造业需求，明确软件功能和特点。
2.系统设计：根据需求分析结果，设计系统的架构、界面和交互方式。
3.系统开发：招募技术团队，进行软件开发和测试。
4.平台部署：在云端部署软件平台，确保系统的稳定性和安全性。
5.用户培训：培训用户如何使用本系统，提高使用效率。
6.上线运行：正式上线运行，持续监控运行状态，及时修复问题。
四、适用范围本方案适用于各类制造业企业，特别是对于那些正面临产业结构改革压力的企业，能够为他们提供智能化的决策支持，优化生产流程，提高生产效率。
五、创新要点1.结合云计算和物联网技术，实现对工业数据的全面采集和智能处理。
2.利用大数据和人工智能技术，提供精准的生产计划排程和质量控制。
3.通过云平台，实现生产管理的跨地域协同，提高生产效率。
4.结合中国制造业特点，定制化的应用服务能够更好地满足企业需求。
制造行业工业云平台建设与应用方案
制造行业工业云平台建设与应用方案第一章引言 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章需求分析 (4)2.1 行业现状与趋势 (4)2.2 企业需求分析 (4)2.3 市场需求分析 (5)第三章系统架构设计 (5)3.1 总体架构设计 (5)3.1.1 架构设计原则 (5)3.1.2 总体架构 (6)3.2 技术选型与评估 (6)3.2.1 技术选型原则 (6)3.2.2 技术评估 (6)3.3 系统模块划分 (6)第四章数据管理与分析 (7)4.1 数据采集与存储 (7)4.1.1 数据采集 (7)4.1.2 数据存储 (7)4.2 数据处理与分析 (8)4.2.1 数据预处理 (8)4.2.2 数据分析 (8)4.3 数据可视化与报表 (8)4.3.1 数据可视化 (8)4.3.2 报表 (8)第五章平台功能设计 (8)5.1 基础功能模块 (8)5.1.1 数据管理 (9)5.1.2 设备监控 (9)5.1.4 质量管理 (9)5.2 扩展功能模块 (9)5.2.1 供应链管理 (9)5.2.2 销售管理 (9)5.2.3 财务管理 (9)5.2.4 人力资源管理 (9)5.3 用户角色与权限管理 (9)5.3.1 用户角色设置 (10)5.3.2 权限分配 (10)5.3.3 权限控制 (10)5.3.4 权限变更 (10)第六章安全与运维 (10)6.1 信息安全策略 (10)6.1.1 安全目标 (10)6.1.2 安全体系架构 (10)6.1.3 物理安全 (10)6.1.4 网络安全 (10)6.1.5 主机安全 (11)6.1.6 应用安全 (11)6.1.7 数据安全 (11)6.2 系统运维管理 (11)6.2.1 运维组织架构 (11)6.2.2 运维流程 (11)6.2.3 运维工具与平台 (12)6.3 灾难恢复与备份 (12)6.3.1 灾难恢复策略 (12)6.3.2 数据备份 (12)第七章应用场景与解决方案 (12)7.1 生产管理 (12)7.1.1 场景描述 (12)7.1.2 解决方案 (12)7.2 供应链管理 (13)7.2.1 场景描述 (13)7.2.2 解决方案 (13)7.3 设备维护与管理 (13)7.3.1 场景描述 (13)7.3.2 解决方案 (13)第八章系统开发与实施 (14)8.1 开发流程与方法 (14)8.1.1 开发流程 (14)8.1.2 开发方法 (14)8.2 系统部署与集成 (14)8.2.1 系统部署 (14)8.2.2 系统集成 (15)8.3 项目管理与质量控制 (15)8.3.1 项目管理 (15)8.3.2 质量控制 (15)第九章项目评估与效益分析 (15)9.1 投资回报分析 (15)9.1.1 投资成本估算 (15)9.1.2 投资回报预测 (16)9.2 效益评价方法 (16)9.2.1 定性评价 (16)9.2.2 定量评价 (16)9.3 风险评估与应对 (16)9.3.1 技术风险 (16)9.3.2 市场风险 (17)9.3.3 政策风险 (17)第十章总结与展望 (17)10.1 项目成果总结 (17)10.2 存在问题与改进方向 (17)10.3 行业发展趋势与展望 (18)第一章引言1.1 项目背景我国经济社会的快速发展，制造业作为国民经济的重要支柱，正面临着转型升级的压力和机遇。
工业云应用解决方案
困难重重。
工业痛点-设备数据采集难、传输慢、利用率低
1.工业设备种类复杂多样，难以统一接入
产品种类多
不同产品流程不一
不同流程设备不同
新老设备并存
不同设备接口协议不同
结果一：工业设备接入复杂 度指数增长。 结果二：终端数据收取不易， 难以进行后续使用与研究。
2.边端处缺少实时响应，难以与云端协同
传统计算模式：数据收集-数据上传-数据分析-决策生成-决策传输
5%
应用场景
14%
50
工业痛点二：知识沉淀利用难
数据与业务架构零散琐碎，连通性低，复用性差
为了方便自动化流程操作，工业系统往往呈烟筒式，相互之间没有交接，加之数据种类较多，数据横纵集成差，导致后期 利用困难。此外，工业常见ISA-95业务架构滞后，扩展性差，升级成本高。此外，数据集成与业务架构问题以及其他因 素导致工业知识可复用性差，整体痛点可总结为连通性差，需要一个综合解决方案打通各点。
AI
物
理
物联网
安
通 用 PaaS 平 台
设备管理、资源管理、运维管理、
全
资源部署和管理
故障恢复…
云基础设施：计算、存储、网络
标识
功
解析
能
边缘层：设备接入、边缘数据处理与智能分析、协议解析
安
全
创造新价值
降低成本
设备及产品管理 业务与运营优化 提高效率 社会化资源协作
提升产品和服务 品质
产业链各环节全优化 底端：构造灵活，扩容便捷。 中台：开发功能多，合理利用知 识沉淀。 顶端：应用功能丰富，分析能力 帮助创新。
调试-存在黑箱
迭代-不能同步
✓ 工业试制品测验存在黑箱现象，由于缺乏对 产品测试过程中各数据参数的连续观察，在 产品出问题后往往依赖主观经验调试，并且
智能装备制造工业云解决方案
降低运营成本
减少人力成本
01
智能装备制造工业云解决方案实现自动化生产，减少了人工干
预，降低了人力成本。
降低能源成本
02
通过优化生产计划，可以降低能源消耗，从而降低能源成本。
减少库存成本
03
通过实时监控库存水平，可以避免库存积压，降低库存过云平台，可以实现资源的集中管理和共享，提高资源利用效 率。
关键技术解析
大数据处理技术
包括数据清洗、数据转换和数据挖掘等技术 ，支持对大量数据的处理和分析。
物联网技术
实现设备之间的互联互通，采集各种数据并 实现远程监控和管理。
云计算技术
利用云计算技术实现计算资源的灵活扩展和 管理，提供高效的云服务。
人工智能技术
应用机器学习、深度学习等技术对数据进行 深入分析和挖掘，提取有价值的信息。
实施效果
通过工业云应用，该企业实现了生产过程的可视化、可控 化和智能化，生产效率提高了30%，产品品质稳定性也得 到了显著提升。
案例二
背景介绍
该企业是一家大型智能装备制造企业，产品线涵盖多个领域，但面临着市场竞争激烈、客 户需求多样化等问题。
解决方案
该企业选择了工业云解决方案，利用云计算技术对产品研发、生产、销售和服务进行全面 优化。
的发展需求。
安全性与可靠性
确保数据传输、存储和处理的 安全性，同时保证系统的可靠
运行。
高效性与灵活性
提供高效且灵活的解决方案， 以支持各种智能装备制造业务
场景。
易用性与易维护性
方案应易于使用和维护，降低 使用成本和减少运维工作量。
架构组成概述
数据采集与传输层
负责从各种传感器、 设备和其他数据源采 集数据，并通过网络 传输到云平台。
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云制造执行系统工业APP 解决方案
一、企业简介
江苏徐工信息技术股份有限公司（简称“ 徐工信息”）秉持“为工业赋能，与伙伴共生”的企业使命，致力于成为工业互联网技术和解决方案的引领者。
基于深厚的制造业背景和IT 技术积累，公司在工业互联网、智能制造等业务领域深耕力拓，打造了“最懂制造的工业互联网平台”和“让制造更简单”的智能制造产品与解决方案。
经过数年的发展，Xrea 工业互联网平台已为300 余家企业提供服务，覆盖海内外 20 多个国家，涵盖工程机械、新能源、军工、风电、光缆、核心零部件制造等 50 多个行业，并将为工业互联网的生态体系持续赋能，创造指数级的生态价值，为中国制造业高质量发展、为振兴实体经济积极助力。
二、工业 APP 简介
（一）、问题定位
云制造执行系统APP 结合徐工 30 年制造业先进经验，融合了精益制造、质量持续改进、设备联网信息采集，打造离散制造业制造运营管理一站式解决方案。
涵盖了企业生产管理中生产、质量、设备、物流、看板、无纸化、设备联网、核心系统集成等八大功能模块，
致力于帮助企业构建一个开放、易扩展的信息化平台，实现工厂生
产过程的透明化、精益化、协同化的全流程管控。
结合 Xrea 平台数据挖掘分析功能，为决策者提供精准的决策支持，提高企业市
场竞争能力。
（二）、创新点
1 、通过微服务实现的功能的服务化；系统采用的J A V A+S p r i n g b o o t+S p r i n g Cloud 微服务套件，实现了各位业务之间的组件化和服务化，每个服务可用单独部署和测试，降低了各个业务之间的耦合性；
2、支持工业云商业新模式，涵盖企业生产管理所有的业务场景：产品包括企业生产管理中生产管理、质量管理、物流管理、无纸化、设备管理、设备联网等核心的业务场景；
3、信息层融合大数据、数据挖掘等新技术；
4、SCADA 系统的无缝连接。
（三）、功能介绍
云制造执行系统 APP 包含生产管理、质量管理、物流管理、设备管理、现场看图、机床联网、工厂日历、系统管理八大功能模块，详细说明如下：
1、生产管理：生产计划、生产调度、生产执行（派工、报工）等；
2、质量管理：检验标准管理、零件不良、自检、专检等
3、物流管理：配盘管理、交货单管理、登记等；
4、现场看图：生产看图、技术通知查看、图纸下发等；
5、设备管理：设备台账、设备点检、维维保、设备报修等；
6、机床联网：SACDA 信息采集、看板等；
7、系统管理：用户管理、权限管理、日志管理等；
8、工厂日历：物流日历等。
（三）、功能和技术指标优势
云制造执行系统APP 业务系统具有如下创新点：
1、涵盖企业生产管理所有的业务场景：产品应该包括企业生产管
理中生产管理、质量管理、物流管理、无纸化、设备管理、设备联网等
核心的业务场景；
2 、实现功能的服务化：系统采用的 JAVA+Springboot+Spring Cloud 微服务套件，实现了各位业务之间的组件化和服务化，每个服
务可用单独部署和测试，降低了各个业务之间的耦合性。
3、广泛的移动化支持：徐工信息云 MES，不仅包括的 PC 的基本WEB 的产品，还包括了 PDA,手机的平台的产品，通过移动端的灵活应用，极大的提高了用户操作的便捷性。
三、技术方案说明
（一）、工业 APP 架构
云制造执行系统 APP 依托徐工信息 Xrea 工业互联网平台，采用
的是面向企业的一个大型分布式、微服务的技术架构，基于模块化、服
务化、设计思想。
采用服务化的组件开发模式，可实现复杂的业务功能，具备平台化、标准化、可配置、云服务的特点。
系统封装任务接口调度、计划下达、物料组盘等多种核心优化算法，实现 10 种核心系统集成，
可云端使用、快速部署、弹性扩展，根据用户实际需求
量来配置业务模式、部署服务资源。
图 51 云制造执行系统 APP 系统架构图
APP 提供驱动式开发模式，整合内置的代码生成器，将JavaEE 开发效率提高 5 倍以上，减少 50%的代码开发量，解决 80%的重复工作，让开发者更关注业务逻辑。
使用 Maven 进行项目的构建管理，采用Jenkins 进行持续集成。
（二）、工业 APP 关键技术
云制造执行系统APP 采用了如下技术：
1、SOA 服务框架：SpringCloud 、SpringBoot、RestFul 等
2、分布式缓存：Redis
3、模块化管理：Maven
4、核心框架：Spring framework、SpringBoot
5、持久层框架：MyBatis
6、安全框架：Auth Server
7、任务调度：quartz
8、消息队列：ZooKeeperb
9、日志监控：SLF4J+BEATS
10、客户端验证：JQuery AngularJS,Html5
11、前端框架：Bootstrap、AngularJS
四、应用情况描述
（一）、应用场景描述
云制造执行系统APP 适用于如下场景：
1、企业生产制造过程智能化：基于 RFID 识别技术、智能仓储与物流运输系统、高级计划排程、集控中心统一调度，实现生产制造过程的网络化、数字化、智能化。
2、建立企业信息物理网络系统：让设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合。
3、实现三个集成：通过智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务于服务之间能够互联，从而实现横向、纵向、端对端的高度集成。
4、企业大数据分析利用：通过生产制造参数、产品检测数据、远程运维分析进行数据结合、建模、挖掘、分析，从而优化产品设计研发、提升工艺生产质量、满足客户理想需求
（二）、商业化情况
云制造执行系统 APP 从行业线和区域线出发，深耕垂直行业，横
向拓展，实现企业生产制造过程智能化。
目前已在如下领域和行业应用：
1、工程机械行业：江苏徐工重型机械有限公司
2、新能源行业：天顺风能(苏州)股份有限公司、成都富通光纤有限公司
通过云制造执行系统 APP 的实施，企业提高计划达成率 5%、减少设备停机时间 7%、OEE 提高 4%、减少浪费和返工 4%。
模式升级和商业化方面，云制造执行系统 APP 实现了平台化+行业套件+定制化的模式，通过云 MES 功能模块组件化，不断丰富云 MES 功能，与公司自主研发的设备联网平台形成组合产品，共同拓展智能制造市场。
图 52 云制造执行系统 APP 效果图。