工业大数据智能工厂规划实施方案
智能工厂规划与实施方案
智能工厂规划与实施方案智能工厂是指利用先进的信息技术和智能化装备，实现生产过程自动化、数字化和智能化的工厂。
随着工业4.0的不断发展和普及，智能工厂已经成为制造业转型升级的重要方向。
在智能工厂规划与实施方案中，需要充分考虑生产流程、设备自动化、信息化管理以及人机协作等方面，以实现生产效率的提升和资源的优化利用。
首先，智能工厂规划需要从生产流程入手。
通过对生产流程的分析和优化，可以实现生产过程的自动化和智能化。
在规划阶段，需要对生产流程进行全面的调研和分析，找出存在的瓶颈和问题，并提出相应的解决方案。
在实施阶段，可以通过引入先进的生产设备和自动化系统，实现生产流程的智能化和高效化。
其次，设备自动化是智能工厂的重要组成部分。
在规划阶段，需要对现有设备进行评估和改造，引入智能化的生产设备和机器人系统，实现生产过程的自动化和智能化。
在实施阶段，可以通过设备的互联互通和自动化控制，实现生产过程的智能化和高效化。
另外，信息化管理也是智能工厂规划与实施的重要内容。
通过引入先进的信息技术和管理系统，可以实现对生产过程的实时监控和数据分析，提高生产计划的精准度和生产效率。
在规划阶段，需要对信息化管理系统进行全面的设计和规划，确保系统的稳定性和可靠性。
在实施阶段，可以通过云计算和大数据分析技术，实现对生产过程的智能化管理和优化调度。
最后，人机协作也是智能工厂规划与实施的重要环节。
在智能工厂中，人和机器人将共同参与生产过程，实现生产过程的智能化和高效化。
在规划阶段，需要考虑人机协作的方式和流程，确保人和机器人之间的协作和配合。
在实施阶段，可以通过培训和技术支持，提高员工的智能化操作能力，实现人机协作的无缝衔接。
综上所述，智能工厂规划与实施方案需要全面考虑生产流程、设备自动化、信息化管理和人机协作等方面，以实现生产效率的提升和资源的优化利用。
通过引入先进的技术和管理手段，可以实现对生产过程的智能化和高效化，推动制造业转型升级，实现经济效益和社会效益的双赢。
智慧工厂解决方案
智慧工厂解决方案第1篇智慧工厂解决方案一、背景分析随着工业4.0时代的到来，智慧工厂成为制造业发展的重要趋势。
利用物联网、大数据、云计算等先进技术，实现工厂生产过程的自动化、信息化、智能化，提高生产效率，降低生产成本，增强企业竞争力，是我国制造业转型升级的必由之路。
二、目标定位本方案旨在为我国制造企业提供一套合法合规的智慧工厂解决方案，通过以下几个方面实现工厂的智能化升级：1. 提高生产效率，缩短生产周期；2. 降低生产成本，提高产品合格率；3. 提升企业管理水平，优化生产资源配置；4. 实现生产过程的绿色、可持续发展。
三、核心内容1. 智能制造装备选用具有高精度、高稳定性、高可靠性的智能制造装备，如工业机器人、自动化生产线、智能仓储系统等，实现生产过程的自动化。
2. 工业物联网利用工业物联网技术，实现设备、物料、人员之间的信息互联互通，提高生产过程的协同性和灵活性。
3. 大数据与云计算采集生产过程中的大数据，通过云计算平台进行数据分析和挖掘，为生产决策提供有力支持。
4. 信息化管理系统搭建企业级信息化管理系统，包括ERP、MES、WMS等，实现企业内部生产、采购、销售、库存等环节的集成管理。
5. 智能决策与优化四、实施方案1. 项目前期开展项目可行性研究，明确项目目标、范围、投资预算等，制定详细的项目实施计划。
2. 设备选型与采购根据企业生产需求，选型合适的智能制造装备，进行设备采购。
3. 系统集成将智能制造装备、工业物联网、大数据、信息化管理系统等模块进行集成，实现生产过程的智能化。
4. 人员培训与技能提升组织企业员工进行智能制造相关技术的培训，提高员工技能水平，确保项目顺利实施。
5. 项目实施与监督在项目实施过程中，设立专门的项目管理团队，对项目进度、质量、成本等方面进行监督和控制。
6. 项目验收与评价项目实施完成后，组织专家进行项目验收和评价，确保项目达到预期效果。
五、合规性保障1. 严格遵守国家相关法律法规和政策，确保项目合法合规；2. 选用具有合法资质的智能制造装备供应商和系统集成商；3. 加强数据安全保护，遵守国家网络安全法等相关规定；4. 注重环境保护，实现生产过程的绿色、可持续发展。
工业互联网智能工厂总体建设方案-汽车类
工业互联网智能工厂总体建设方案-汽车类一、引言智能制造是当今工业发展的趋势，其核心概念之一便是工业互联网。
在汽车行业中，建设智能工厂具有重要意义。
本文将提出适用于汽车行业的工业互联网智能工厂总体建设方案。
二、数字化车间数字化车间是智能工厂的核心组成部分。
在汽车行业中，数字化车间可实现生产、设备和供应链的全面数字化。
具体方案如下：1. 智能生产线通过在生产线上采集数据并实时分析，可以实现智能生产和高效调度。
安装传感器和物联网设备，实时监控车间设备的工作状态和运行效率，同时通过大数据分析优化生产线布局和流程。
2. 智能质量控制利用机器视觉和人工智能技术，实现智能质量控制。
通过高精度传感器和视觉识别系统，自动检测产品的质量，并实时调整生产参数，提高产品质量和一致性。
3. 物联网供应链建立物联网供应链平台，实现供应商、工厂和分销商之间的无缝衔接。
通过实时数据共享和分析，可以提高供应链的可靠性和灵活性，降低物料库存和运输成本。
三、人工智能应用人工智能是工业互联网智能工厂的关键技术之一。
在汽车工厂中，人工智能可应用于以下方面：1. 智能物流管理利用人工智能技术，优化物流路径和运输规划。
基于历史数据和实时信息，智能系统能够预测交通状况和货物需求，并智能调度物流车辆，提高物流效率和降低运输成本。
2. 智能维修与保养通过人工智能技术，实现车辆故障的预测和维修。
利用车辆传感器和大数据分析，可以准确监测车辆各部件的工作状态，提前预警并进行维修，降低故障率和维修成本。
3. 智能驾驶与无人生产人工智能技术在驾驶辅助和无人驾驶方面有广泛应用。
智能工厂中，可引入无人机、AGV（自动导航车辆）等无人设备，实现无人化生产和物流管理，提高安全性和生产效率。
四、信息安全保障工业互联网智能工厂的建设必须重视信息安全。
在汽车工厂中，加强信息安全保障的具体措施如下：1. 网络安全防护建立多层次的网络安全防护系统，包括防火墙、入侵检测系统和安全监控系统。
工业制造行业智能工厂建设与升级方案
工业制造行业智能工厂建设与升级方案第一章智能工厂概述 (3)1.1 智能工厂的定义 (3)1.2 智能工厂的发展趋势 (3)1.2.1 个性化定制 (3)1.2.2 网络化协同 (3)1.2.3 数字化决策 (4)1.2.4 绿色环保 (4)1.3 智能工厂的核心技术 (4)1.3.1 工业大数据 (4)1.3.2 工业互联网 (4)1.3.3 工业人工智能 (4)1.3.4 与自动化技术 (4)1.3.5 云计算与边缘计算 (4)1.3.6 安全技术 (4)第二章智能工厂建设规划 (4)2.1 工厂布局规划 (5)2.2 设备选型与配置 (5)2.3 网络架构设计 (5)第三章信息化系统建设 (6)3.1 ERP系统建设 (6)3.1.1 系统概述 (6)3.1.2 系统设计 (6)3.1.3 系统实施 (6)3.2 MES系统建设 (7)3.2.1 系统概述 (7)3.2.2 系统设计 (7)3.2.3 系统实施 (7)3.3 数据采集与处理 (7)3.3.1 数据采集 (7)3.3.2 数据处理 (8)第四章自动化设备升级 (8)4.1 应用 (8)4.1.1 选型与配置 (8)4.1.2 编程与调试 (8)4.1.3 与生产线集成 (8)4.2 智能检测与故障诊断 (8)4.2.1 检测设备升级 (9)4.2.2 故障诊断系统 (9)4.2.3 故障预警与处理 (9)4.3 自动化物流系统 (9)4.3.1 物流设备升级 (9)4.3.3 物流信息管理 (9)第五章智能制造关键技术研究 (9)5.1 互联网制造 (9)5.2 大数据分析 (10)5.3 人工智能应用 (10)第六章能源管理与优化 (10)6.1 能源监控与分析 (10)6.1.1 监控系统概述 (10)6.1.2 数据采集与传输 (11)6.1.3 数据处理与展示 (11)6.1.4 能源数据分析 (11)6.2 能源优化策略 (11)6.2.1 能源需求预测 (11)6.2.2 能源分配优化 (11)6.2.3 能源回收与利用 (11)6.3 节能技术改造 (12)6.3.1 设备更新与改造 (12)6.3.2 生产流程优化 (12)6.3.3 管理与制度创新 (12)第七章质量管理与控制 (12)7.1 质量检测与监控 (12)7.1.1 检测技术的应用 (12)7.1.2 在线质量检测 (13)7.1.3 质量监控平台 (13)7.2 质量追溯与改进 (13)7.2.1 质量追溯系统 (13)7.2.2 质量改进方法 (13)7.3 质量保证体系 (14)7.3.1 质量管理体系 (14)7.3.2 质量认证与审核 (14)第八章安全生产与环保 (14)8.1 安全生产管理 (14)8.1.1 安全生产理念 (14)8.1.2 安全生产管理制度 (14)8.1.3 安全生产培训与教育 (14)8.1.4 安全生产隐患排查与治理 (15)8.2 环保设施升级 (15)8.2.1 环保设施现状评估 (15)8.2.2 环保设施升级方案 (15)8.2.3 环保设施升级实施与监管 (15)8.3 安全生产监控系统 (15)8.3.1 系统概述 (15)8.3.2 系统构成 (15)第九章人才培养与团队建设 (16)9.1 人才培养规划 (16)9.2 培训与激励机制 (16)9.3 团队协作与沟通 (17)第十章项目实施与评价 (17)10.1 项目管理 (17)10.1.1 项目组织结构 (17)10.1.2 项目计划管理 (17)10.1.3 项目沟通与协作 (17)10.1.4 项目质量管理 (18)10.2 项目实施步骤 (18)10.2.1 项目启动 (18)10.2.2 项目规划 (18)10.2.3 项目实施 (18)10.2.4 项目验收 (18)10.3 项目评价与反馈 (18)10.3.1 项目评价指标 (18)10.3.2 项目评价方法 (19)10.3.3 项目反馈 (19)第一章智能工厂概述1.1 智能工厂的定义智能工厂是指通过运用信息化、网络化、智能化技术，对工厂的生产过程、设备运行、物流管理、能源消耗等方面进行优化，实现生产自动化、管理信息化、决策智能化的一种新型生产组织方式。
工业大数据智能工厂规划实施方案
智能工厂的定义与特点
智能工厂通过自动化和智能化技术，提高了生产效率和质量，降低了生产成本。
提高生产效率
增强灵活性
提高产品质量
智能工厂可以快速响应市场需求，调整生产计划和生产流程，增强企业的市场竞争力。
智能工厂通过数据分析和人工智能技术，实现了对生产过程的精细控制，提高了产品质量和稳定性。
03
智能工厂的重要性
竞争力提升
智能工厂建设提高了企业的竞争力，满足了市场需求，赢得了客户认可。
管理水平提升
通过信息化管理系统的应用，提高了工厂管理水平，减少了人为因素导致的误差和损失。
生产效率提升
通过设备升级和系统集成，生产效率得到显著提升，产量和质量也得到明显改善。
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06
智能工厂的效益与挑战
自动化生产流程
通过大数据分析，智能工厂可以更准确地预测市场需求，优化生产计划，减少库存和缺货现象。
优化生产计划
实时监控与调整
提高生产效率
智能工厂通过实时监控生产数据，及时发现生产过程中的问题，并采取相应措施进行调整和优化。
智能工厂通过自动化生产流程，减少人工干预，提高生产效率。
详细描述
通过实时的数据采集、分析与处理，实现对生产资源的动态分配和优化调度，提高生产效率。
生产计划与调度管理
实现生产过程的可视化监控与控制，提高产品质量和生产稳定性。
总结词
通过工业互联网平台，将生产设备、生产线和工艺流程等实时数据集成，实现生产过程的可视化和远程监控，及时发现并解决问题。
详细描述
生产过程监控与控制
安全保障
加强安全保障体系建设，采用先进的安全生产技术和设备，确保工厂安全生产和员工人身安全。
智能工厂建设实施方案
智能工厂建设实施方案智能工厂是以人工智能、大数据、物联网、云计算等前沿技术为支撑，运用智能化的生产设备和系统，实现高效、灵活、可持续的生产模式。
本文将制定智能工厂建设实施方案，旨在指导企业如何实施智能化转型，提高生产效率和产品质量。
一、智能工厂建设背景分析智能工厂建设的背景是时代发展的需求。
随着科技的进步和市场竞争的加剧，传统的生产模式已难以满足市场对产品质量、效率和个性化的要求。
智能工厂可以通过优化生产过程、提高自动化程度、实现数据的实时监控和分析，为企业提供更高效、灵活的生产解决方案。
二、智能工厂建设目标1. 提高生产效率：通过智能化的生产设备和系统，实现生产过程的优化，减少资源浪费和人工差错，提高生产效率。
2. 提升产品质量：利用智能监控系统对生产过程进行实时监测和分析，发现问题并及时纠正，提高产品质量一致性和稳定性。
3. 增强生产灵活性：通过智能化设备和系统的应用，实现生产线的灵活调度和快速转换，满足市场对个性化产品的需求。
4. 降低生产成本：通过智能化设备和系统的应用，优化生产过程，减少人力成本和能源浪费，降低生产成本。
三、智能工厂建设实施步骤1. 制定智能工厂建设规划：根据企业的发展目标，制定智能工厂建设规划，明确智能化转型的战略目标和时间表。
2. 评估现有设施和技术：对企业现有的设备和技术进行评估，确定是否需要进行技术更新和设备升级，为智能化转型做好准备。
3. 选择适合的智能化技术方案：根据企业的需求和资源状况，选择适合的智能化技术方案，如人工智能、物联网、大数据等。
4. 建设智能化生产设备和系统：根据选择的技术方案，开始建设智能化生产设备和系统，并与现有设备和系统进行集成。
5. 实施智能化生产过程优化：通过对生产过程的分析和优化，实现生产线的高效运行、减少浪费和缩短生产周期。
6. 构建智能化监控和管理系统：建立智能化监控和管理系统，实现生产数据的实时监测和分析，以便及时发现问题并进行纠正。
智能工厂打造实施方案
智能工厂打造实施方案随着科技的不断发展，智能制造已成为制造业的新趋势。
智能工厂作为智能制造的重要组成部分，其建设和实施方案对于提高制造业的智能化水平和生产效率具有重要意义。
本文将从智能工厂的概念、特点和优势出发，探讨智能工厂的实施方案，包括技术选型、流程优化、人才培养等方面的内容。
1. 智能工厂的概念和特点智能工厂是指利用先进的信息技术、自动化技术和智能化设备，实现生产过程的智能化、自动化和柔性化的工厂。
其特点包括以下几个方面：（1）智能化生产：智能工厂利用先进的传感器、控制系统和人工智能技术，实现生产过程的智能化监控和控制，提高生产效率和产品质量。
（2）柔性化生产：智能工厂采用灵活的生产线和智能化设备，能够快速调整生产线布局和生产工艺，适应不同产品的生产需求。
（3）数字化管理：智能工厂通过信息化技术和大数据分析，实现生产过程的数字化管理和优化，提高生产计划的准确性和执行效率。
（4）智能供应链：智能工厂与供应商和客户之间建立起智能化的信息交互和协同机制，实现供应链的智能化管理和优化。
2. 智能工厂的优势智能工厂相对于传统工厂具有以下几个明显的优势：（1）提高生产效率：智能工厂利用先进的自动化设备和智能化技术，能够实现生产过程的高效运行和精准控制，提高生产效率和产能利用率。
（2）降低生产成本：智能工厂通过优化生产流程和降低能耗，能够有效降低生产成本，提高企业的竞争力。
（3）提高产品质量：智能工厂通过智能化监控和控制，能够实时监测生产过程，及时发现和处理质量问题，提高产品质量和一致性。
（4）提升企业灵活性：智能工厂具有灵活的生产线和智能化设备，能够快速调整生产布局和生产工艺，适应市场需求的变化。
3. 智能工厂的实施方案（1）技术选型：智能工厂的建设需要选择适合企业需求的先进技术和设备，包括自动化设备、信息化系统、传感器和控制系统等。
企业需要根据自身的生产特点和发展需求，选择合适的技术供应商和合作伙伴，进行技术选型和引进。
制造业智能化工厂规划与建设实施方案
制造业智能化工厂规划与建设实施方案第一章智能化工厂规划概述 (3)1.1 智能化工厂发展背景 (3)1.2 智能化工厂规划目标 (3)1.3 智能化工厂规划原则 (3)第二章智能化工厂建设需求分析 (4)2.1 生产流程优化需求 (4)2.2 设备智能化升级需求 (4)2.3 信息管理系统升级需求 (4)第三章智能制造关键技术选择 (5)3.1 自动化技术 (5)3.1.1 技术 (5)3.1.2 自动化控制系统 (5)3.1.3 传感器技术 (5)3.2 信息化技术 (6)3.2.1 数据采集与处理 (6)3.2.2 工业互联网平台 (6)3.2.3 人工智能技术 (6)3.3 网络通信技术 (6)3.3.1 工业以太网 (6)3.3.2 无线通信技术 (7)第四章工厂布局与设备选型 (7)4.1 工厂布局优化 (7)4.2 设备选型与配置 (7)4.3 设备维护与管理 (8)第五章智能化生产线建设 (8)5.1 生产线自动化改造 (8)5.1.1 自动化改造目标 (8)5.1.2 自动化改造方案 (8)5.2 生产线智能化升级 (9)5.2.1 智能化升级目标 (9)5.2.2 智能化升级方案 (9)5.3 生产线数据采集与监控 (9)5.3.1 数据采集 (9)5.3.2 数据处理与分析 (9)5.3.3 数据监控 (9)第六章信息管理系统建设 (10)6.1 企业资源规划（ERP）系统 (10)6.1.1 系统概述 (10)6.1.2 建设目标 (10)6.1.3 实施方案 (10)6.2 制造执行系统（MES） (10)6.2.1 系统概述 (10)6.2.2 建设目标 (11)6.2.3 实施方案 (11)6.3 数据分析与决策支持 (11)6.3.1 系统概述 (11)6.3.2 建设目标 (11)6.3.3 实施方案 (11)第七章工厂智能化集成 (12)7.1 设备集成 (12)7.1.1 设备集成概述 (12)7.1.2 硬件集成 (12)7.1.3 软件集成 (12)7.2 系统集成 (12)7.2.1 系统集成概述 (12)7.2.2 数据集成 (12)7.2.3 业务流程集成 (13)7.2.4 资源集成 (13)7.3 信息流与物流集成 (13)7.3.1 信息流与物流集成概述 (13)7.3.2 信息流集成 (13)7.3.3 物流集成 (14)第八章安全生产与环保 (14)8.1 安全生产措施 (14)8.1.1 安全教育与培训 (14)8.1.2 安全管理制度 (14)8.1.3 安全设施与设备 (14)8.1.4 应急预案与救援 (14)8.2 环保设施建设 (14)8.2.1 污染防治设施 (14)8.2.2 节能减排设施 (14)8.2.3 环保管理体系 (15)8.3 安全环保监测与预警 (15)8.3.1 监测系统 (15)8.3.2 预警机制 (15)8.3.3 信息反馈与整改 (15)第九章智能化工厂运维与管理 (15)9.1 运维管理策略 (15)9.2 故障预测与处理 (16)9.3 智能化工厂升级与优化 (16)第十章项目实施与推进 (16)10.1 项目组织与管理 (16)10.2 项目进度控制 (17)10.3 项目验收与评估 (17)第一章智能化工厂规划概述1.1 智能化工厂发展背景全球工业4.0战略的深入推进，我国制造业正处于转型升级的关键时期。
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控
企业网络
以太网
计量、换算
设备
1
温度、湿度、成分
阀门开关
物流跟踪
原材料、成分
3
人
2
机
能源监控
协
同
Zigbee
RFID/Wi
Zigbee/RS485
Fi
过
设备及传感器
程 优
温度
湿度 原料监控 阀门控制
元数据 索引
数据仓库
列存储 粗粒度索引 数据压缩
SQL优化 动态拓展 资源管理 大表关联 并行加载
HADOOP
半结 构化
非结 构构 化
Hive Pig Map/Reduce
HDFS
流处理 （Storm、
Spark Streaming）
大数据应用 工艺优化 质量提升 产线故障预测 预测性维修 效率提升 可视化监控
智能化
数据湖 SQL 数据仓库
机器学习
基于数据湖分 析 HADOOP/Spark 技术
流处理
知识库 产线建模 流程优化
数据可视化
信息
自助式BI
人员
信息系统
ERP MES EMS
生产线
行为
工业大数据建模目 标
制造价值提升 1、原因分析的工艺优化；2、设备预测性维修；3、产线异常监控；4、产品质量控制；
异常检测 事件处理 环境分析 人机协同 能效增强 质量强化
模型与数据
强化模型
历史数据处理
实时数据处理
供应商管理提升 1、风险预测与分析；2、交付时间与路径优化；3、供应商评价与信用管理； 客户需求管理提升 1、客户行为的需求挖掘；2、准确个性化的产品定价；3、产品的预测性保养与维 修；4、更好的产品体验； 运营价值提升 1、更好的管理资产；2、合理的资源消耗；3、避免人为的错误；4、实时推荐技术工 具；5、增强用户高效与便捷
2020
工业大数据智能工厂规划 实施方案
前言
智慧工业
随着工业4.0概念的引入，工业产业进入了新一轮的全球性革命，新型工业体系最核心的特征就是互联网、大数据 与工业的融合应用。工业大数据是工业4.0的核心支撑之一，将带来工业生产与管理环节的极大的升级和优化，其价值 已经得到了全球的认可，但是反观我国的工业发展现状，工业数据的价值利用极其有限，如何采集、应用、管理工业 大数据，快速跟进工业4.0的步伐，是传统的工业企业转型升级中必须要解决的问题。
批量检索服务 数据分享服务 数据下载服务
大数据平台
供应商 数据
• 产品质 量
• 服务信 息
• 信用数 据
• 位置数 据
• 渠道依
机器数 据
• 多种类
型
控制数 据
工点业人大员据数数据特
物料数 据
• 数Байду номын сангаас多
• 基本信
• 基本信
样
息
息
质量数 据
• 检验数
据
客户数 据
• 需求数
据
• 时间序
• 时间戳
• 行为信
基于大数据、物联网、云计算等核心技术能力，为全球工业及商业企业提供工业大数据咨询与实施服务，涵盖能 效管理、环保监测、资产管理、安全生产、设备生命周期管理、经营管理分析等领域，充分发挥大数据能力，强化工 业与大数据的深度紧密融合，为工业升级转型注入新的活力。
工业大数据解决方案是“云、移、物、大、智”深度融合的体现，使得产品与生产设备之间、不同的生产设备之 间以及数字世界和物理世界之间能够互联，可以打破传统工业生产中企业、地域、操作习惯、生产经验等多重限制， 在此平台上快速高效地完成工业操作制度的决策、工业大数据的云端数学建模计算、工业信息和标准的快速获取、工 业问题的互动咨询。
AGV
扫描
托盘
设备
仪表
换算
采集
化
设备1
设备2
设备3
设备4
设备5
设备6
设备7
设备8
设备9
设备…
数据源 ERP数据 MES数据 EMS数据 DCS数据 检验数据 设备数据 传感器数据
工业大数据架 构
大数据处理
事务型数据
MPP数据库
OLTP
事务处理 数据完整性
锁机制 索引机制 SQL优化 SQL执行 备份恢复 断点处理 监控管理
模型算法-DNN
神经网络是一组模拟人脑进行模式识别的算法组合，通 过聚类或者标记原始数据进行数据感知，它可以识别真 实世界包含在向量中的数据，如图片、声音、文本等。
深度神经网络与单层神经网络的区别是数据通过了多步模式识别的隐藏 层处理，传统的神经网络机器学习算法依赖于一个输入一个输出一个隐 藏的浅层神经网络学习，而深度神经网络是在一个以上的隐藏层学习。
• 计量信
• 随机性
• 产品数
列
• 程序数
息
息
• 概率特
据
• 数据真
据
• 位置信
征
• 位置数
实
• 结果数
息
• 相关性
据
• 数据海
据
• 物流信
• 竞争对
量
息
手
• 并发较 多样、实时、海量的数据需要依赖大数• 据加技工术信进行数据管理并产生价值• 信用数
物流数据 • 位置数
据 • 计量数
据 • 时间数
据
工艺 人员 物料 设备 质量
当前数据 历史数据
当前数据 历史数据
当前数据 历史数据
当前数据 历史数据
当前数据 历史数据
智能制造大数据蓝图
数据仓库和分析型应用
DM
DM
DW – 面向主题、 历史和汇总
ODS/DSA – 面向主题、当前
Spark ML
作业行为优化 供应链优化 设备预测性维
修
API接口
业务系统实时查询服务
智慧工业解决方案
智慧工业方案提供数据采集、数据传输、大数据分析、智能化控制等功能，可帮助企业提高环境 安全，加强人员管理， 优化系统功能和资源配置，降低系统运营成本等。
大数据智能工厂规划
基于机器学习的工业大 脑
应用系统
CRM
ERP
WMS
PLM
TMS
EMS
MES
预
测
工业云平台
管理平台
操作门户
IP
网络连接管理平台
数据源定义
设备
人员
物料
质量
事件
传感器
关系型数据 LOB应用
工业数据 湖
数据预处理
批查询 交互查询 实时分析 机器学习
机器学习结果展示 报表展示
查询
元数据及关联性
数据预处理
ETL工具
定义的主题
结果呈现
其他数据
信息系统
设备 传感器
数据
信息管理
数据工厂 数据分类 事件处理
数据湖与价值发 现
大数据存储
机器学习/数据分析
生产过程建模
产线数据建模
结果的相似和关联性
设备数据建模
如上图显示的机器学习算法，多级算法分析引擎可以根据对工厂已安装设备的数据采集和工艺流 程，自动绘制内在的逻辑关系，并显示哪个工艺流程和数据流之间直接或间接的相互关系，以及 这种关系存在的原因。这种深层和独特的分析提供了一个高等级的平台来侦测异常，通过行为和 运营表现来标记质量与效率，并进行微观辩证性的根源问题分析。