1 引言

當(dāng)前傳統(tǒng)工廠存在很多弊端，例如生產(chǎn)過程不透明、工藝規(guī)程難改進(jìn)、操作規(guī)程缺乏標(biāo)準(zhǔn)、原料投入管理粗獷、能源使用不經(jīng)濟(jì)、現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集不及時(shí)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)難以實(shí)時(shí)掌控和數(shù)據(jù)采集靠手工等現(xiàn)象，同時(shí)傳統(tǒng)企業(yè)缺乏數(shù)據(jù)科學(xué)、大數(shù)據(jù)和 AI 的人才和知識(shí)儲(chǔ)備。新一輪技術(shù)革命浪潮帶來的機(jī)會(huì)，一些產(chǎn)業(yè)面臨轉(zhuǎn)型，需重新定義企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，市場(chǎng)和環(huán)境的影響力讓越來越多的企業(yè)加入了數(shù)字透明工廠建設(shè)。數(shù)字化透明工廠是一種基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的先進(jìn)制造模式。它通過建立數(shù)字化的“孿生體”，實(shí)現(xiàn)對(duì)工廠的全方位實(shí)時(shí)監(jiān)控、分析和優(yōu)化。

數(shù)字化透明工廠利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將工廠內(nèi)的設(shè)備、生產(chǎn)線、傳感器等連接起來，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和傳輸。通過云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)，這些海量數(shù)據(jù)被處理和分析，提供對(duì)工廠生產(chǎn)過程的深入洞察。同時(shí)，人工智能技術(shù)可以進(jìn)一步對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和利用，為工廠提供預(yù)警、優(yōu)化建議等智能決策支持。

基于《智能制造能力成熟度模型》（GB/T 39116—2020）要求，智能制造能力成熟度優(yōu)化級(jí)場(chǎng)景方案拓展，透明工廠需提供相應(yīng)的基于精準(zhǔn)場(chǎng)景的子閉環(huán)管理流程及算法，以下詳細(xì)展開論述。

2 數(shù)字透明工廠方案

2.1?需求分析

透明工廠是一種創(chuàng)新的生產(chǎn)模式，它通過提升透明度來增強(qiáng)信任，推動(dòng)智能制造的發(fā)展。當(dāng)前的工廠智能制造迫切需要提升幾個(gè)方面：①生產(chǎn)過程實(shí)時(shí)可控；②工藝規(guī)程優(yōu)化指導(dǎo)；③全過程質(zhì)量追溯；④生產(chǎn)成本精細(xì)化管理；⑤設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)；⑥能源優(yōu)化；⑦倉(cāng)儲(chǔ)物流優(yōu)化調(diào)度；⑧實(shí)時(shí)預(yù)警報(bào)警。

2.2?總體方案

數(shù)字化透明工廠的方案底層邏輯主要基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析和人工智能（AI）等核心技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)全面集成、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能制造體系。以下是方案具體應(yīng)用的核心技術(shù)闡述：

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）。設(shè)備連接與數(shù)據(jù)采集：通過部署各種傳感器和執(zhí)行器，實(shí)現(xiàn)對(duì)工廠設(shè)備和生產(chǎn)線的全面連接，實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)數(shù)據(jù)。邊緣計(jì)算：在設(shè)備端進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和分析，減輕云端計(jì)算壓力，實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)。

云計(jì)算。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：利用云存儲(chǔ)技術(shù)，安全、高效地存儲(chǔ)海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)。彈性計(jì)算：根據(jù)需求動(dòng)態(tài)分配計(jì)算資源，確保數(shù)據(jù)處理和分析的高效性。

大數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)清洗與整合：對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整合，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。數(shù)據(jù)挖掘與分析：通過算法模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的規(guī)律和問題。

人工智能。預(yù)測(cè)性維護(hù)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，預(yù)測(cè)設(shè)備故障并提前進(jìn)行維護(hù)。智能調(diào)度與優(yōu)化：通過優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃和資源調(diào)度的智能優(yōu)化。

數(shù)字化透明工廠的整體架構(gòu)可以分為以下幾個(gè)層次：①設(shè)備層，部署傳感器和執(zhí)行器，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)采集；②邊緣層，在設(shè)備端進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)處理和分析，實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)和減輕云端負(fù)擔(dān)；③云平臺(tái)層，提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算、分析和可視化等服務(wù)，支持工廠運(yùn)營(yíng)管理和決策分析；④應(yīng)用層，針對(duì)不同業(yè)務(wù)需求，提供生產(chǎn)監(jiān)控、質(zhì)量控制、能源管理、供應(yīng)鏈優(yōu)化等具體應(yīng)用；⑤用戶層，為工廠管理人員、操作人員和供應(yīng)鏈合作伙伴等提供直觀、易用的用戶界面和交互體驗(yàn)。透明工廠平臺(tái)層級(jí)圖如圖 1 所示。

圖 1 透明工廠平臺(tái)層級(jí)圖

根據(jù)數(shù)字透明工廠的建設(shè)需求，騰訊通過不同技術(shù)平臺(tái)建設(shè)滿足客戶需求。具體方案見下面詳述。

圖2 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)圖

（1）生產(chǎn)過程實(shí)時(shí)可控的方案?通過物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)，工廠生產(chǎn)線安裝傳感器和生產(chǎn)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，實(shí)時(shí)收集產(chǎn)線上的各種數(shù)據(jù)包括設(shè)備狀態(tài)、產(chǎn)線生產(chǎn)時(shí)間、物料消耗情況等，所有核心數(shù)據(jù)上傳騰訊微瓴物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行處理和分析，平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)圖如圖 2 所示，根據(jù)不同工廠具體情況定制不同數(shù)據(jù)分析算法和處理策略，可以實(shí)時(shí)進(jìn)行生產(chǎn)監(jiān)控和實(shí)時(shí)決策。對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行實(shí)時(shí)的調(diào)度、控制和優(yōu)化。確保工程生產(chǎn)過程順利進(jìn)行。

（2）工藝規(guī)程優(yōu)化指導(dǎo)?通過物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)，工廠生產(chǎn)線安裝傳感器和生產(chǎn)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，實(shí)時(shí)收集產(chǎn)線上的各種數(shù)據(jù)包括設(shè)備狀態(tài)，工藝參數(shù)、物料消耗情況等，平臺(tái)通過專門工藝規(guī)程算法對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，找出生產(chǎn)過程中的瓶頸、浪費(fèi)和不一致性，提供新的工藝規(guī)程優(yōu)化策略。

通過即視平臺(tái)，在關(guān)鍵部件和產(chǎn)線位置配置攝像頭，實(shí)時(shí)發(fā)送視頻到即視平臺(tái)，并呈現(xiàn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)和指標(biāo)能夠?qū)崟r(shí)展示給工廠技術(shù)人員，幫助及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行調(diào)整，確保產(chǎn)線按照工藝規(guī)程要求進(jìn)行生產(chǎn)。

基于大數(shù)據(jù)分析和可視化監(jiān)控的結(jié)果，可以對(duì)現(xiàn)有的生產(chǎn)工藝進(jìn)行優(yōu)化，確保設(shè)備布局、產(chǎn)線操作步驟、物料分配等，提高生產(chǎn)效率、降低能耗。

（3）全過程質(zhì)量追溯?工廠供應(yīng)鏈管理平臺(tái)，記錄原料的供應(yīng)商、來源、批次等信息進(jìn)行記錄和跟蹤，工廠供應(yīng)鏈管理平臺(tái)數(shù)據(jù)加密同步到工廠管理平臺(tái)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，確保原料質(zhì)量。工廠管理平臺(tái)架構(gòu)如圖 3 所示。

圖 3 工廠管理平臺(tái)架構(gòu)

生產(chǎn)過程中，通過即視平臺(tái)監(jiān)控生產(chǎn)人員工作習(xí)慣、設(shè)備生產(chǎn)視頻分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)線操作問題和設(shè)備生產(chǎn)異常導(dǎo)致的質(zhì)量問題，通過物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)檢測(cè)設(shè)備狀態(tài)、工藝參數(shù)等數(shù)據(jù)及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備故障避免產(chǎn)品質(zhì)量問題。質(zhì)量檢測(cè)流程：自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備發(fā)送檢測(cè)數(shù)據(jù)到即視平臺(tái)進(jìn)行自動(dòng)化質(zhì)量數(shù)據(jù)比對(duì)，發(fā)現(xiàn)異常及時(shí)報(bào)警并展示質(zhì)量原因給相關(guān)工廠技術(shù)人員。即視平臺(tái)并標(biāo)注產(chǎn)品關(guān)聯(lián)生產(chǎn)批次。

工廠管理平臺(tái)記錄所有產(chǎn)品的生產(chǎn)信息、質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)等，掃描產(chǎn)品二維碼可查詢產(chǎn)品質(zhì)量信息，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全過程質(zhì)量追溯。

（4）生產(chǎn)成本精細(xì)化管理?工廠管理平臺(tái)進(jìn)行人員資格認(rèn)證：系統(tǒng)登入綁定用戶人員名稱，應(yīng)用于 MES 的邊端登入（PC）、質(zhì)量門登入（PAD）、關(guān)鍵件綁定登入（PDA）錄入各個(gè)崗位的人員信息，通過信息流人員追溯，實(shí)現(xiàn)計(jì)劃下發(fā)、生產(chǎn)跟蹤、質(zhì)量追溯和質(zhì)量在線防錯(cuò)等。

物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和騰訊即視平臺(tái)對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集。通過 AI 大數(shù)據(jù)算法，可以根據(jù)生產(chǎn)過程的各項(xiàng)數(shù)據(jù)包括物料消耗、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)等，對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃和調(diào)度進(jìn)行模擬和優(yōu)化，確保生產(chǎn)過程的順暢和高效。這有助于降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量、可以建立設(shè)備維護(hù)和保養(yǎng)的標(biāo)準(zhǔn)和流程，確保設(shè)備的正常運(yùn)行和延長(zhǎng)使用壽命，并作為將來成本分析的依據(jù)及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決浪費(fèi)問題等。

1）標(biāo)準(zhǔn)化：標(biāo)準(zhǔn)化是我們將核心標(biāo)準(zhǔn)、術(shù)語、原則、方法和工藝形成文件，并執(zhí)行、更新、再執(zhí)行的動(dòng)態(tài)循環(huán)過程。使工作達(dá)到穩(wěn)定的狀態(tài)，獲得一個(gè)統(tǒng)一的基準(zhǔn)，并以此作為發(fā)展和改進(jìn)的基礎(chǔ)。建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)來源，形成數(shù)據(jù)匯聚層。規(guī)范數(shù)據(jù)規(guī)則，輸出關(guān)鍵指標(biāo)，支撐業(yè)務(wù)決策。建立數(shù)據(jù)服務(wù)機(jī)制，為數(shù)據(jù)中臺(tái)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集服務(wù)。

2）業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一致性：MES 與 SAP、CIS、MDM 和QMS 多系統(tǒng)保持基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的唯一性；訂單數(shù)據(jù)一致性：從 DMS 接收客戶訂單，傳遞給 SAP，再下發(fā)給 MES 執(zhí)行，最后把信息下放到每臺(tái)設(shè)備，保證訂單數(shù)據(jù)全局一致性；

3）工藝數(shù)據(jù)一致性：研發(fā)時(shí)期的工藝數(shù)據(jù)，下發(fā)到生產(chǎn)階段，做到實(shí)時(shí)的生產(chǎn)工藝防錯(cuò)一致性。

4）制造質(zhì)量：將質(zhì)量控制融入制造過程，預(yù)防缺陷的產(chǎn)生、檢測(cè)到缺陷的存在、并采取對(duì)策防止缺陷流轉(zhuǎn)和再發(fā)。確保缺陷不會(huì)流到下道工序 / 客戶手中。

5）縮短制造周期：縮短從最終客戶下訂單到交貨收款的時(shí)間。在縮短制造周期的概念中有四種類型：①完整的制造周期（從收到訂單到收到貨款）；②產(chǎn)品開發(fā)周期（從概念設(shè)計(jì)到生產(chǎn)開始）；③生產(chǎn)制造周期（從原材料到最終裝配）；④整車運(yùn)輸周期（從生產(chǎn)基地到客戶）。目的：在保證高質(zhì)量的同時(shí)，通過更快地傳遞產(chǎn)品來獲得客戶熱誠(chéng)。最終，公司將受益于降低的成本和提升的客戶忠誠(chéng)。

（5）設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)?工廠生產(chǎn)線設(shè)備通過傳感器接入騰訊微瓴物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控（包括溫度、振動(dòng)、壓力、電流和電壓等關(guān)鍵信息），可實(shí)時(shí)監(jiān)控工廠設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。

物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)收集到的數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行整合通過AI 算法進(jìn)行分析和處理，建立設(shè)備性能的工作趨勢(shì)圖，提前預(yù)測(cè)設(shè)備未來可能出現(xiàn)的故障或性能下降，以及定位故障發(fā)現(xiàn)的具體位置，維護(hù)的時(shí)間點(diǎn)，維護(hù)資源數(shù)目，維護(hù)的優(yōu)先級(jí)，平臺(tái)提前發(fā)出故障預(yù)警。物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)具有 AI 深度自學(xué)習(xí)功能：通過收集和分析設(shè)備維護(hù)后的數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化故障預(yù)測(cè)模型和故障維護(hù)策略，以提高工廠設(shè)備的長(zhǎng)期性能和可靠性。

（6）能源優(yōu)化?通過傳感器（包括智能電表）連接到能源管理系統(tǒng)（EMS）實(shí)時(shí)監(jiān)控透明工廠的能源使用情況，并和騰訊工廠管理平臺(tái)做數(shù)據(jù)加密同步。能源數(shù)據(jù)分析，分析能源使用的情況，找到生產(chǎn)環(huán)節(jié)和生產(chǎn)設(shè)備的能源消耗點(diǎn)，制定優(yōu)化方案。能源數(shù)據(jù)分析出能源消耗設(shè)備，通過升級(jí)設(shè)備解決設(shè)備能源消耗。優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)節(jié)中不合理的生產(chǎn)工藝和流程，降低生產(chǎn)環(huán)節(jié)能源消耗。

EMS 根據(jù)大數(shù)據(jù)的分析，建立能源管理策略和標(biāo)準(zhǔn)操作流程（SOPs），設(shè)定生產(chǎn)線的能效指標(biāo)，不斷做持續(xù)優(yōu)化改進(jìn)達(dá)到能耗目標(biāo)，并可通過自動(dòng)化程序智能控制產(chǎn)線設(shè)備生產(chǎn)完成目標(biāo)。更換能源系統(tǒng)，可采用太陽(yáng)能、風(fēng)能發(fā)電等實(shí)現(xiàn)綠色能源并利用余熱回收系統(tǒng)回收廢熱。

建立員工培訓(xùn)手冊(cè)，自動(dòng)下發(fā)員工，指導(dǎo)員工了解節(jié)能措施。大數(shù)據(jù)計(jì)算產(chǎn)線員工能耗指數(shù)，對(duì)于節(jié)能員工予以獎(jiǎng)勵(lì)。

（7）倉(cāng)儲(chǔ)物流優(yōu)化調(diào)度?倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)，建立原料立體智能倉(cāng)儲(chǔ)，通過 RFID 技術(shù)、條形碼掃描等手段實(shí)現(xiàn)貨物數(shù)據(jù)上傳到倉(cāng)儲(chǔ)管理平臺(tái)。展示了設(shè)備、物料的信息及倉(cāng)位狀態(tài)。在途預(yù)報(bào)、日入庫(kù)量、日出庫(kù)量和實(shí)時(shí)庫(kù)存等重要生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)呈現(xiàn)；集成了 WMS （倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)）、PMS （生產(chǎn)管控系統(tǒng)）及 NC（大型企業(yè)管理與電子商務(wù)平臺(tái)）等系統(tǒng)數(shù)據(jù)。

系統(tǒng)還能夠通過 AI 大數(shù)據(jù)分析顯示庫(kù)存和質(zhì)量管控信息、倉(cāng)位及所存儲(chǔ)原料信息并根據(jù)這些信息做倉(cāng)儲(chǔ)布局策略、貨物分配策略并根據(jù)產(chǎn)品特性、存儲(chǔ)要求和流量模式進(jìn)行優(yōu)化。建立庫(kù)存預(yù)警系統(tǒng)，及時(shí)提醒補(bǔ)貨或調(diào)整庫(kù)存水平，避免斷貨或積壓現(xiàn)象。系統(tǒng)通過 GIS（地理位置系統(tǒng)）實(shí)現(xiàn)物流路徑優(yōu)化方案。即視平臺(tái)通過實(shí)時(shí)視頻做倉(cāng)儲(chǔ)安全監(jiān)控，包括貨物安全和人員安全。

（8）實(shí)時(shí)預(yù)警報(bào)警?騰訊微瓴物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)時(shí)收集工廠設(shè)備關(guān)鍵參數(shù)，發(fā)現(xiàn)異常實(shí)時(shí)預(yù)警報(bào)警，并自動(dòng)記錄所有觸發(fā)的預(yù)警和報(bào)警事件，包括時(shí)間戳、觸發(fā)條件、處理方式等信息。

建立合理的預(yù)警報(bào)警策略，優(yōu)化閾值，避免誤報(bào)警。建立工廠管理平臺(tái)可視化展示界面并連接到大屏，采用圖標(biāo)、地圖、儀表盤等模式實(shí)時(shí)展現(xiàn)數(shù)據(jù)和報(bào)警信息，根據(jù)不同的異常級(jí)別，采取不同的報(bào)警方式，如聲音、燈光、短信、郵件或電話通知等。建立潛在報(bào)警機(jī)制，提前預(yù)警，通過 AI 大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)能力對(duì)報(bào)警數(shù)據(jù)深入分析，達(dá)到提前預(yù)警能力。

2.3?透明工廠通用平臺(tái)

透明工廠以騰訊云微瓴物聯(lián)平臺(tái)為中心，工廠的多系統(tǒng)接入并進(jìn)行數(shù)據(jù)集成，以數(shù)字方式為物理對(duì)象創(chuàng)建高寫實(shí)虛擬模型，并模擬、分析、預(yù)測(cè)其行為，最終在大屏上聯(lián)動(dòng)展示，將透明工廠的廠區(qū)和生產(chǎn)狀況完全透明可視化，從而達(dá)到事前預(yù)判及告警，事中聯(lián)動(dòng)觸發(fā)及協(xié)同，事后快速溯源生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)問題的目的，實(shí)現(xiàn)響應(yīng)時(shí)間短、資源消耗減少、質(zhì)量效益提升、運(yùn)營(yíng)成本降低和環(huán)境生態(tài)友好的現(xiàn)代工廠。透明工廠平臺(tái)架構(gòu)圖如圖 4 所示。

圖 4 透明工廠平臺(tái)架構(gòu)圖

主要架構(gòu)包括邊緣數(shù)據(jù)采集層、云基礎(chǔ) IaaS 層、工業(yè) PaaS 層和工業(yè)應(yīng)用 SaaS 層。建立各級(jí)標(biāo)識(shí)解析節(jié)點(diǎn)和公共遞歸解析節(jié)點(diǎn)，促進(jìn)信息資源集成共享；利用工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線、TCP 等技術(shù)，建立工廠內(nèi)網(wǎng)，搭建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)并可擴(kuò)展采用 5G 工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)裝備、智能傳感器、控制系統(tǒng)與管理系統(tǒng)的互聯(lián)互通。

3 典型場(chǎng)景成效

3.1?某工廠數(shù)字物聯(lián)基礎(chǔ)建設(shè)

某工廠定制化數(shù)據(jù)采集平臺(tái)如圖 5 所示。數(shù)據(jù)采集的內(nèi)容豐富，包括了人員、設(shè)備、材料、方法、環(huán)境和檢測(cè)等眾多內(nèi)容；數(shù)據(jù)采集的方式多樣，有 TCP/IP 以太網(wǎng)方式、數(shù)據(jù)采集卡方式、系統(tǒng)集成方式和人工輔助方式。

圖 5?某工廠定制化數(shù)據(jù)采集平臺(tái)

通過數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)，構(gòu)建出車間生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)綜合數(shù)據(jù)的交換，可以將設(shè)備狀態(tài)、車間工況、生產(chǎn)數(shù)據(jù)予以采集、傳遞、分析等，最大限度滿足生產(chǎn)管理需要等，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)管理的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及云計(jì)算功能。為智能制造工作環(huán)節(jié)提供了技術(shù)支撐，成為智能制造的基礎(chǔ)。小程序、公眾號(hào)、APP 等各種形式的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和系統(tǒng)。為方便設(shè)備和應(yīng)用的接入，騰訊云微瓴提供了物聯(lián)SDK、邊緣網(wǎng)關(guān) / 視頻網(wǎng)關(guān) /API 網(wǎng)關(guān)等各種類型的數(shù)據(jù)接入能力，并作為物聯(lián)設(shè)備數(shù)據(jù)的集散中心，將建筑空間、設(shè)施系統(tǒng)和應(yīng)用服務(wù)根據(jù)使用場(chǎng)景和業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行組合優(yōu)化，通過智能化處理和分析挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，同時(shí)整合了騰訊大數(shù)據(jù)、地圖服務(wù)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)安全等相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品資源，聯(lián)合生態(tài)伙伴提供不同建筑業(yè)態(tài)的行業(yè)解決方案，通過設(shè)備數(shù)字化、智能分析、事件告警和多系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)等方式實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的互聯(lián)互通與高效協(xié)同。

以騰訊云微瓴為中心，從安防監(jiān)控、PMS、生產(chǎn)線等多系統(tǒng)接入進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，以數(shù)字方式為物理對(duì)象創(chuàng)建高寫實(shí)虛擬模型，并模擬、分析、預(yù)測(cè)其行為，最終在大屏上聯(lián)動(dòng)展示，將某工廠的園區(qū)和生產(chǎn)狀況完全透明可視化，從而達(dá)到事前預(yù)判及告警，事中聯(lián)動(dòng)觸發(fā)及協(xié)同，事后快速溯源生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)問題的目的。騰訊平臺(tái)和工廠平臺(tái)系統(tǒng)整合圖如圖 6 所示。

圖 6?騰訊平臺(tái)和工廠平臺(tái)系統(tǒng)整合圖

3.2?某工廠透明化定制化建設(shè)

“100% 無人化”生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)貫通集成，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備網(wǎng)絡(luò)化、生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化、生產(chǎn)過程透明化和生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)無人化的目標(biāo)。

“100% 數(shù)字化”智能倉(cāng)儲(chǔ)，集成了倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)、生產(chǎn)管控系統(tǒng)、大型企業(yè)管理與電子商務(wù)平臺(tái)等系統(tǒng)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)還能夠通過 AI 分析顯示庫(kù)存和質(zhì)量管控信息、倉(cāng)位及所存儲(chǔ)原料信息。

“100% 透明化”生產(chǎn)工序，從原料進(jìn)廠開始，產(chǎn)品的專屬二維碼便自動(dòng)生成，一直到交至用戶，整個(gè)產(chǎn)品生產(chǎn)周期有了全流程身份認(rèn)證。管理細(xì)微到生產(chǎn)所消耗的每一度電都能從“透明工廠”中自動(dòng)生成折算出來。

（1）某工廠能效優(yōu)化?通過光伏能耗應(yīng)用模塊，對(duì)廠區(qū)光伏系統(tǒng)總發(fā)電量、分產(chǎn)線用電量、各環(huán)節(jié)至各設(shè)備用電量的進(jìn)行實(shí)時(shí)把控，有效建立客觀的以數(shù)據(jù)為依據(jù)的能源消耗評(píng)價(jià)體系，提高了能源管理的效率，及時(shí)了解真實(shí)的能耗情況并協(xié)助公司管理者制訂能源管理措施和考核辦法，實(shí)現(xiàn)能源績(jī)效管理、綜合分析等自動(dòng)化和無紙化，做到了向能源管理要效益。

值得一提的是，通過某透明工廠“光伏能耗”模塊的上線，累計(jì)完成二氧化碳減排近 8600 t，各項(xiàng)能源消耗數(shù)據(jù)也得到有效降低。模塊上線前后的各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)比見表 1。

表 1 能效模塊上線前后各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)比

（2）某工廠制造與工藝管理透明化?將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)與高溫耐火材料生產(chǎn)工藝流程相結(jié)合，依托智能數(shù)據(jù)中臺(tái)，進(jìn)行生產(chǎn)過程全生命周期數(shù)據(jù)的采集。協(xié)同多層級(jí)系統(tǒng)及網(wǎng)絡(luò)，利用數(shù)字孿生、動(dòng)態(tài) 3D 大數(shù)據(jù)可視化、AI 數(shù)據(jù)應(yīng)用分析等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能倉(cāng)儲(chǔ)、自動(dòng)化配料、精密壓制成型等關(guān)鍵工藝節(jié)點(diǎn)設(shè)備的協(xié)作與集成。改造前傳統(tǒng)產(chǎn)線依賴人工操作和監(jiān)控，生產(chǎn)效率受限，生產(chǎn)周期較長(zhǎng)；改造后數(shù)字化透明工廠通過自動(dòng)化、智能化改造，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動(dòng)化和智能化，生產(chǎn)效率大幅提升。

（3）工廠生產(chǎn)設(shè)備透明化?依托現(xiàn)有智能倉(cāng)儲(chǔ)、自動(dòng)化配料、精密壓制成型等關(guān)鍵工藝節(jié)點(diǎn)設(shè)備，結(jié)合騰訊云微瓴，配置新型傳感器、智能控制系統(tǒng)、工業(yè)機(jī)器人及自動(dòng)化設(shè)備，實(shí)現(xiàn)各工藝設(shè)備與物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的深度融合，開發(fā)高溫耐火材料智能成套裝備，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)設(shè)備的智能管理服務(wù)，提升產(chǎn)品質(zhì)量與能效。

（4）某工廠智能倉(cāng)儲(chǔ)透明化?原料立體智能倉(cāng)儲(chǔ)，展示了設(shè)備、物料的信息及倉(cāng)位狀態(tài)；在途預(yù)報(bào)、日入庫(kù)量、日出庫(kù)量和實(shí)時(shí)庫(kù)存等重要生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)呈現(xiàn)；集成了 WMS、PMS 及 NC 等系統(tǒng)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)還能夠通過 AI 分析顯示庫(kù)存和質(zhì)量管控信息、倉(cāng)位及所存儲(chǔ)原料信息。

（5）某工廠質(zhì)量檢測(cè)透明化及預(yù)測(cè)性維護(hù)?工廠質(zhì)量檢測(cè)模塊獲取工廠產(chǎn)線、測(cè)試裝備，產(chǎn)品售后、租賃資產(chǎn)的運(yùn)行數(shù)據(jù)和維修數(shù)據(jù)、識(shí)別早期設(shè)備異常并預(yù)警，維修系統(tǒng)集成和維修計(jì)劃調(diào)整、間接性的備件優(yōu)化。產(chǎn)品制造質(zhì)量回溯和質(zhì)量改進(jìn)、工藝改進(jìn)的策略。實(shí)時(shí)計(jì)算和分析影響產(chǎn)品質(zhì)量的根因、主成分分析和實(shí)時(shí)批次曲線。對(duì)于設(shè)備和產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)AI 算法分析和處理，建立設(shè)備性能的工作趨勢(shì)圖，提前預(yù)測(cè)設(shè)備未來可能出現(xiàn)的故障或性能下降，以及定位故障發(fā)現(xiàn)的具體位置，維護(hù)的時(shí)間點(diǎn)，維護(hù)資源數(shù)目，維護(hù)的優(yōu)先級(jí)，平臺(tái)提前發(fā)出故障預(yù)警。

改造前質(zhì)量控制主要依賴人工檢測(cè)，難以確保產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和一致性；改造后數(shù)字化透明工廠通過引入先進(jìn)的質(zhì)量檢測(cè)設(shè)備和系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警。同時(shí)，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)歷史質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，為質(zhì)量控制提供數(shù)據(jù)支持。這有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問題并采取相應(yīng)措施，提高產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性和一致性。

綜上所述，通過透明工廠項(xiàng)目在高溫耐火材料行業(yè)中的深度應(yīng)用，融合產(chǎn)品工藝數(shù)據(jù)及產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)價(jià)信息，進(jìn)行產(chǎn)品全生命周期質(zhì)量追溯及智能工藝流程優(yōu)化與調(diào)控，促進(jìn)高溫耐火材料及其相關(guān)產(chǎn)品乃至行業(yè)的質(zhì)量和能效提升。

具體意義和價(jià)值體現(xiàn)：①通過智能裝備的應(yīng)用和工藝流程的優(yōu)化，減輕勞動(dòng)強(qiáng)度，減少用工人數(shù)，優(yōu)化管理模式，提升勞動(dòng)生產(chǎn)效率；②通過 PLM 和大數(shù)據(jù)的管理，減少用戶需求評(píng)估、試驗(yàn)方案篩選和新產(chǎn)品研發(fā)時(shí)間，縮短產(chǎn)品升級(jí)周期；③通過全生命周期質(zhì)量監(jiān)控，提高產(chǎn)品質(zhì)量管控水平，提升產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性，并通過人工智能動(dòng)態(tài)工藝參數(shù)優(yōu)化來提升產(chǎn)品質(zhì)量；④通過優(yōu)化工藝參數(shù)，提高能源利用率，降低能耗。該項(xiàng)目預(yù)期能夠應(yīng)用于多類型高溫耐火材料的智能制造中，也能夠在相關(guān)產(chǎn)品制造行業(yè)中推廣應(yīng)用，能夠推動(dòng)我國(guó)高溫耐火材料產(chǎn)業(yè)及其上、下游相關(guān)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化進(jìn)程，加快產(chǎn)業(yè)升級(jí)步伐，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展。

4 結(jié)束語

以云計(jì)算為基礎(chǔ)支撐的數(shù)字化解決方案，在助力傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同時(shí)，實(shí)現(xiàn)低碳化。數(shù)字化是指使用數(shù)字技術(shù)改變傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)模式，并提供收入增長(zhǎng)和價(jià)值創(chuàng)造機(jī)會(huì)，使業(yè)務(wù)模式向數(shù)字模式轉(zhuǎn)變的過程；低碳化是指減少經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中碳排放，是經(jīng)濟(jì)和科技發(fā)展必然走向的一條可持續(xù)之路。數(shù)字化可以為低碳化提供技術(shù)解決方案，提升能源與資源的使用效率，減少能源與資源消耗，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率與碳效率的雙提升。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)也為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)碳排放監(jiān)測(cè)提供了實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的工具?；谖锫?lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，云碳引擎解決方案，打造從多源數(shù)據(jù)匯接，到可視化算式編輯，再到一次設(shè)計(jì)、自動(dòng)計(jì)算的零門檻碳排放計(jì)算工具；對(duì)產(chǎn)品生產(chǎn)工藝過程中的空間、時(shí)間、狀態(tài)三維度數(shù)據(jù)進(jìn)行同步動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與反饋，構(gòu)建核心工藝數(shù)據(jù)流。在現(xiàn)有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)內(nèi)融合高溫耐火材料產(chǎn)品工藝數(shù)據(jù)及產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)價(jià)信息，篩選整合從產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造到售后維護(hù)的全生命周期協(xié)同數(shù)據(jù)，進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量追溯與反演，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期質(zhì)量管控。

將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)與高溫耐火材料生產(chǎn)工藝流程相結(jié)合，依托智能數(shù)據(jù)中臺(tái)，進(jìn)行生產(chǎn)過程全生命周期數(shù)據(jù)的采集。協(xié)同多層級(jí)系統(tǒng)及網(wǎng)絡(luò)，利用數(shù)字孿生、動(dòng)態(tài) 3D 大數(shù)據(jù)可視化、AI 數(shù)據(jù)應(yīng)用分析等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能倉(cāng)儲(chǔ)、自動(dòng)化配料、精密壓制成型等關(guān)鍵工藝節(jié)點(diǎn)設(shè)備的協(xié)作與集成。解決行業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（原料、產(chǎn)品、配方編碼等）不規(guī)范問題，為各部門提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)來源；解決管理粗放問題，規(guī)范企業(yè)成本管理活動(dòng)、加強(qiáng)生產(chǎn)過程中物料消耗的統(tǒng)計(jì)，提高成本準(zhǔn)確性；解決數(shù)據(jù)孤島問題，建設(shè)多系統(tǒng)集成應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)多系統(tǒng)數(shù)據(jù)共享，達(dá)到數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性、完整性；解決流程不暢問題，從原料采購(gòu)、生產(chǎn)計(jì)劃下達(dá)，半成品、成品出入庫(kù)等，全面優(yōu)化各項(xiàng)業(yè)務(wù)流程。

原文刊載于《智能制造》2024年第4期 作者：黃亞如 龍海兵

來源：新工業(yè)網(wǎng)