工业4.0智能数据交换平台(S-ESB)
企业服务总线(ESB)系统集成的核心平台
WMB调试视图
消息头和内容
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消息流调试消息菜 单
WMB提供的消息处理节点
节点
WMB提供的消息处理
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WMB提供的消息处理节点(续）
20
Message Broker V6.1 EIS Adapter 支持
▪ Message Broker V6.1提供EIS Adapter直接与主流的EIS系统集成
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JMS
接收方
JMS 应用
点到点或 发布/订阅
调解服务： 数据放大
示例：添加外部数据库的顾客信息
名称
发送方 账户
企业服务总线
数nac据acmoe放unt大
企业服务总线（ESB）系统集成的核心平台
内容
▪什么是企业服务总线 ▪企业服务总线 ▪如何进行系统集成 ▪实例参考
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企业服务总线与SOA
▪ ESB:Enterprise Service Bus ▪ An ESB is software infrastructure that simplifies the integration and flexible reuse of
business components within a Service-Oriented Architecture. ▪ An ESB provides a dependable and scalable infrastructure that connects disparate
applications and IT resources, mediates their incompatibilities, orchestrates their interactions, and makes them broadly available as services for additional uses.
工业4.0时代的智能工厂管理系统
工业4.0时代的智能工厂管理系统
智能工厂是现在工厂在设备智能化、管理现代化、信息计算机化的基础上达到的新的阶段，其内容不但包含智能设备和自动化系统的集成、还包括了工厂管理的全部内容。
智能工厂的特征和发展，是智能工业4.0发展的新方向。
主要体现在制造生产上：
一、系统具有自主能力：可采集与理解外界及自身的数据，并以之分析判断及规划自身行为；
二、整体可视技术的实践：结合讯号处理、推理预测、彷真及多媒体技术，将实境扩增，展示现实工作中的设计与制造过程；
三、协调、重组及扩充特性：系统中各组承担为可依据工作任务，自行组成最佳系统结构；
四、自我学习及维护能力：透过系统自我学习功能，在制造过程中落实资料库补充、更新，及自动执行故障诊断，并具备对故障排除与维护，或通知对的系统执行的能力；
五、人机共存的系统：人机之间具备互相协调合作关系，各自在不同层次之间相辅相成。
目前的问题是：工厂无法对生产设备的状态、设备的利用状况、生产的数量统计以及生产数据的信息等情况做到实时监控；无法优化生产节拍，不同设备之间无法进行联动操作，不能全面规范化生产维护（TnPM），为了解决这个问题，所以以预防设备维修为载体、提高设备综合效率和生产率为目标的智能工厂管理系统诞生了。
易云维智能工厂管理系统是工业4.0 时代研发的智能节能管理云平台，平台由自主研发的易运维连接器、工厂智能管理系统以及智能手机上的APP三大模块构成，经过设备端智能联网、数据采集与分析以及实时信息监控三维一体的工业物联网平台，为您构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化智能工厂。
工业4.0智能培训系统
工业4.0智能培训系统0 4.0 智能培训系统单位名称：费斯托（中国）有限公司地址：上海市浦东新区金桥出口加工区云桥路1156 号2017 年05 月设备技术方案Festo 集团自1925年创立至今，Festo已经发展成为提供气动、电气气动技术与产品以及工业自动化教学产品的全球领先企业，在世界范围内拥有250个销售服务机构、56家独立子公司、员工人数超过13,500人。
在提供高质量产品的同时，公司始终致力于新产品与新技术的研发，每年推出约100种创新产品，迄今为止获得2800余项专利，为提高制造业和过程控制行业的生产效率作出贡献。
Festo Didacitc作为Festo集团的一个重要组成部分，在其40多年的不断探索和发展的过程中，寻求工业应用与工业培训、咨询的完美结合，持续向企业、院校及培训机构提供贴近工业现场的自动化培训产品和方案。
Festo 中国费斯托（中国）有限公司是德国Festo集团于1993年在中国大陆设立的独资子公司。
总部设在上海浦东金桥出口加工区，建立中国的生产与服务基地。
主要产品包括气动自动化产品以及工业自动化教学培训设备。
2021年6月新的厂房暨一期工程落成；2021年建立亚太地区技术中心；2021年年底完成第二期工程，主要用于生产、工程、研发和物流等部门的扩容；2021年在金桥出口加工区南区建成新的大型生产基地；2021年在北京建成华北地区物流中心。
公司在北京、天津、大连、沈阳、长春、哈尔滨、西安、兰州、乌鲁木齐、重庆、成都、昆明、武汉、长沙、柳州、济南、青岛、烟台、郑州、厦门、无锡、南京、苏州、合肥、杭州、宁波、合肥、杭州、宁波、温州、广州、深圳、东莞等三十多个城市设有分支机构，销售和技术服务网络遍布全国。
在为企业提供气动产品与方案的同时，费斯托（中国）有限公司培训部主要面向学校及企业提供工业自动化技术的教学产品及咨询。
在充分了解中国工业生产与培训现状的基础上，我们以先进的技术和完善的服务与全国范围内超过300所工科类大专院校、职业培训机构以及企业培训中心建立了长期、良好的合作关系，共同实施、提高、完善培训系统及培训理念，不断向企业输送合格的技术人才。
工业4.0及其核心技术.
工业4.0及其核心技术•21世纪以来，高速发展的移动互联网、智能化的物联网等技术，正在酝酿着一场新的技术革命，面对这种崭新的形势，世界各国纷纷提出新的应对策略。
工业4.0及其核心技术工业4.0的提出2006年《德国高技术战略》2010年《德国高技术创新战略2020》2011年汉诺威工业博览会2011首次提出了“工业4.0”概念。
2013年汉诺威工业博览会2013《保障德国制造业的未来：关于实施工业4.0 战略的建议》正式提出“工业4.0”战略2014年汉诺威工业博览会2014主题为“产业集成，未来趋势”开启了全球工业4.0时代。
工业4.0时代国家战略德国工业4.0美国工业互联网战略法国“新工业法国”方案中国中国制造2025日本“再兴战略”…………工业4.0的核心技术云计算Google公司CEO2006年首次提出“云计算”埃里克·施密特云计算Google公司CEO埃里克·施密特2006年首次提出“云计算”将以桌面为核心的任务处理转变为以网络为核心的任务处理，利用互联网实现一切处理任务，使网络成为传递服务和信息的综合媒介，实现真正意义上的按需计算、网络协作。
特点：超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务、廉价、潜在危险性。
物联网•1999年美国麻省理工学院建立了“自动识别中心”,提出“万物皆可通过网络互联”。
•2005年国际电信联盟发布了《ITU互联网报告2005：物联网》, 正式提出物联网的概念。
•运用射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备。
•按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网•2005年正式提出物联网的概念大数据2012年美国政府提出了“大数据研究和开发计划”•大数据，是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。
工业4.0落地实施规划方案
© 2016 itelligence
7/19/2016
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借助 SAP S/4HANA，优化用户体验和IT部署
基于情境的信息
用户认可度高
采用 SAP Smart Business 主控室，关键 信息集中在同一屏幕上 ，且导航功能易于使用 ，可提供决策支持
SAP Fiori 用户体验采 用了现代化设计理念 ，可提供切实可行的 洞察、决策支持和模 拟
服务提供商
缩短业务响应时间，将服务流程的交付过程与 财务管控全面集成
批发和分销
通过先进的通讯和实时传感方式，强化数据平台，从 而构建强大的供应商和客户关系网络
© 2016 itelligence
7/19/2016
itelligence 殷智中国
我们在中国已有 8 年项目实施经验
管理团队 Urban Hopen 全球董事会成员 蒋健 Kent，中国总经理
工作效率和绩效提高 70% 到 90%
SAP 样板客户数据库
10 倍
数据加载时间加快了 10 倍，从 7-10 天缩短至 24 小时
SAP 样板客户数据库
98%
应付账款报表速度提高 98%
SAP 样板客户数据库
4倍
迁移并压缩数据库后，数 据库规模缩小 4 倍
SAP 样板客户数据库
© 2016 itelligence
Warehouse
基于 SAP HANA 的 SAP Business
Suite
基于 SAP HANA 的 SAP Simple
Finance
内存平台
实时分析 实时报告
实时业务
OLAP 和 OLTP 集成 一体
面向基于 SAP HANA 的 SAP Business Suite 的 SAP HANA Enterprise Cloud （SAP HANA 企业云）
工业4.0中智能工厂、智能生产、智能物流的系统介绍(精制甲类)
工业4.0中的智能工厂、智能生产、智能物流--面向工业4.0的智能工厂智能工厂是构成工业4.0的核心元素。
在智能工厂内不仅要求单体设备是智能的，而且要求工厂内的所有设施、设备与资源（机器、物流器具、原材料、产品等）实现互通互联，以满足智能生产和智能物流的要求。
通过互联网等通信网络，使工厂内外的万物互联，形成全新的业务模式。
从某种意义上说，工业4.0是用CPS系统对生产设备进行智能升级，使其可以智能地根据实时信息进行分析、判断、自我调整、自动驱动生产，构成一个具有自律分散型系统（ADS）的智能工厂，最终实现制造业的大规模、低成本定制化生产。
在建设智能工厂时，要重点关注模块化、数字化、自动化和智能化四大技术课题。
模块化是实现智能工厂规模化生产和客户需求个性化定制的前提条件，这需要主要零部件供应商向模块供应商转型，全程参与产品设计、供应模式选择以及单元化物流的规划。
数字化，纵向看是实现工厂内各个层面，乃至每台设备数字化建模与互联互通；横向看，是打造从客户需求，到产品设计、供应商集成、制造以及物流服务的全流程供应链集成体系。
智能化，制造企业应搭建一个虚实融合系统，根据客户个性化定制需求，实现虚拟的设计、制造与装配，再通过智能工厂完成生产制造过程，有效解决定制产品周期长、效率低、成本高的问题。
在智能工厂里企业可与客户实现零距离对话，客户也可通过多种方式参与到产品“智造”全过程中来。
面向工业4.0的智能生产工业4.0时代，随着信息技术向制造业全面渗入，可实现对生产要素的高灵活配置和大规模定制化生产，由此打破传统的生产流程、生产模式及管理方式。
未来是智能联网式生产的时代，不仅是单一工厂、而是企业多个工厂之间将通过联网构建起虚拟制造体系，为企业生产提供全面智能支持。
而标准化、模块化和数字化的产品设计，是实现智能生产的前提。
德国汽车工业已率先引入低成本客户化定制的概念，产品设计实现了标准化与模块化，生产制造实现了全面信息化与深度自动化，基本达到了智能生产、智能装配、智能物流以及智能供应链管理。
工业4.0系统方案
工业4.0系统方案在现代生产过程中，高素质技术人才不能只具备单向专业技能，在培训过程中，我们同样注重综合能力与团队精神的培养。
因此，我们将针对典型独立系统进行的专业技术培训进一步扩展为结合完整加工流程进行多项技能的综合培训。
从而大大提高使用者综合运用各项专业知识的能力。
在培训过程中，使用者以小组为单位进行实践，因此无论是学生还是技术人员，他们在控制一套复杂系统的同时，还将在合作过程中领会到人员沟通与合作的重要性。
FESTO的培训系统以模块化的设计理念为核心，可以根据需要去任意的组合或拆分，以满足不同的行业、不同的专业、不同的教学层面对实训设备的要求。
作为德国工商会AHK的合作企业，Festo也着力学校及培训机构合作，将德国的机电一体化教学体系、考核标准、以及考核的模式，导入到国内，结合中国的具体实际需求，逐步建立和完善这个体系，行程具有中国特点的机电一体化认证体系。
培训与咨询是Festo Didacitc的另一个重要组成部分。
我们每年在全球100多个国家和地区、应用26种语言开设自动化技术培训班，为用户提供贯穿工业自动化控制领域的培训和进修。
除标准课程外，我们还能够提供为不同用户特定的课程和针对工业现场的系统方案。
德国工业4.0和中国制造2025对我们提出了新的要求随着德国工业4.0以及中国制造2025的国家发展规划的实施，对职业教育也提出了更进一步的要求，如何为企业提供相应的支持，提供人员和技术的储备，更是我们必须认真考虑的问题。
面对不同的客户需求，面对不同的行业，我们为您量身定制你所需要的教学培训系统，在最大程度上确保您将获得有效、成功的培训。
第四代工业化预示着工业正在向使用最新科技和创新理念的智能工厂转变。
工厂智能设备的数量以及这些设备所提供的信息正急剧增加。
这样的转变使我们能更好的观察到车间的实时情况，也比过去更精确及时获取决策信息。
一个由智能系统，产品以及机器组成的网络能够越来越自主地交换信息和制定决策。
工业4.0背景下的智能制造系统构建
工业4.0背景下的智能制造系统构建工业 40 背景下的智能制造系统构建在当今全球制造业的发展进程中，工业 40 的理念正引领着一场深刻的变革。
在这个背景下，智能制造系统的构建成为了企业提升竞争力、实现转型升级的关键所在。
工业 40 强调的是通过信息技术与制造业的深度融合，实现生产过程的智能化、数字化和网络化。
智能制造系统作为工业 40 的核心组成部分，旨在打破传统生产模式的局限，提高生产效率、产品质量和灵活性，满足日益个性化和多样化的市场需求。
智能制造系统的构建并非一蹴而就，它涉及到多个层面的技术整合与创新。
首先是先进的传感器技术，这些传感器如同生产线上的“眼睛”，能够实时收集各种生产数据，包括温度、压力、速度等物理参数，以及产品的质量、尺寸等关键指标。
这些数据的精准采集是后续分析和决策的基础。
其次，数据的传输和存储也是至关重要的环节。
高速稳定的网络通信技术确保了数据能够在生产设备、控制系统和管理平台之间快速传递，避免了信息的延误和失真。
同时，大容量、高可靠的数据存储系统能够妥善保存海量的生产数据，为后续的数据分析和挖掘提供充足的资源。
在数据采集和传输的基础上，数据分析和处理技术发挥着核心作用。
通过运用大数据分析、机器学习和人工智能算法，企业可以从繁杂的数据中提取有价值的信息，洞察生产过程中的潜在问题和优化空间。
例如，预测设备的故障风险，提前进行维护保养，减少停机时间；优化生产工艺参数，提高产品的一致性和良品率。
智能制造系统还离不开高度自动化的生产设备。
工业机器人、自动化生产线等设备的广泛应用，不仅提高了生产效率，还降低了人工操作带来的误差和不确定性。
这些设备能够根据预设的程序和指令，精确地完成各种复杂的生产任务，并且能够与其他设备和系统实现无缝对接和协同工作。
除了硬件设施，软件系统在智能制造中也扮演着举足轻重的角色。
企业资源规划（ERP）系统、制造执行系统（MES）和产品生命周期管理（PLM）系统等，实现了企业内部从订单管理、生产计划到质量控制等各个环节的信息化和集成化。