1.1     工業背景

制造業是實體經濟的主體，在國務院印發的《關于深化制造業與互聯網融合發展的指導意見》中指出，制造業是實施“互聯網+”行動的主戰場。推進互聯網與制造業融合進一步深化，提高制造業數字化、網絡化、智能化水平。

在《中國制造2025》中提出以推進信息化和工業化深度融合為主線，大力發展智能制造，構建信息化條件下的產業生態體系和新型制造模式。智能制造被定位為中國制造的主攻方向，是實現制造大國向制造強國轉變的重點戰略目標。

“中國制造2025” 和“工業4.0”從大的方向上來說，不謀而合、異曲同工。二者相同的地方，就是實現信息技術和先進制造業相結合，用互聯網+先進制造業的結合，帶動新一輪制造業發展。

1.2     智能制造體系架構

智能制造系統架構通過生命周期、系統層級和智能功能三個維度構建完成，

智能制造系統架構

生命周期是由設計、生產、物流、銷售、服務等一系列相互聯系、相互影響的價值創造活動組成的鏈式集合。

系統層級自下而上共五層，分別為設備層、控制層、車間層、企業層和協同層。體現了裝備的智能化和互聯網協議（IP）化，以及網絡的扁平化趨勢。具體包括：

智能功能包括資源要素、系統集成、互聯互通、信息融合和新興業態等五層。

通過二維碼、射頻識別、軟件等信息技術集成設計施工圖紙、產品工藝文件、原材料、零部件、能源、設備制造設備、生產車間和工廠等各種制造資源。由小到大實現從智能裝備到智能生產單元、智能生產線、數字化車間、智能工廠的集成，做到機器之間、機器與控制系統之間、企業之間的互聯互通。

利用云計算、大數據等新一代信息技術，在保障信息安全的前提下，實現信息協同共享，推動個性化定制、遠程運維和工業云等服務型制造模式。

1.3     智能制造主要特征

智能感知與云架構的控制系統作為核心生產控制手段，工業物聯網技術，在供應鏈體系中應用傳感網絡技術，基于智能傳感器和智能儀表，實現數據自動化采集，設備遠程監控管理，生產環節智能監測，生產全流程自動控制，并為生產工藝過程優化提供基礎支撐。

建立適合企業生產實際的MES系統，實現車間級生產計劃管理、生產運行管理、物料移動，各工序設備管理，全過程質量管理與追溯，生產信息綜合查詢統計等功能。MES系統與企業資源管理系統ERP、***排程系統APS、產品數據管理PDM，分布式數控DNC無縫集成，實現生產動態優化，過程量化管理，成本和質量動態跟蹤。

構建基于大數據技術的實時數據庫平臺和云服務平臺，大數據分析指導生產，輔助決策。建立企業級數據中心，實時數據庫平臺匯聚企業內各廠、各車間的生產數據，對數據進行清洗、過濾、分類、歸檔。

基于私有/公有云服務平臺，運用大數據處理技術，基于采集關鍵參數與關鍵回路的實時數據，采用多種統計分析方法，獲得裝置操作的優化邊界，***挖掘主要工序與設備的潛力，提供設備故障預測與診斷，報警分析與預警，綜合能效評估與優化等服務。

1.4     基礎設施層面，構建智能工廠體系結構

按照企業架構，靈活構建智能制造體系結構，搭建工業物聯網、企業級數據中心、大數據云服務中心，運用信息技術將物流、基礎數據流、決策信息流集成，從大數據中獲取知識實現決策，指導生產，實現集團/工廠智能***生產。

1.5     設備運行層面，實現”智慧設備管控”

以設備在線監控為核心，運用設備感知技術、數據模型分析技術、三維可視化技術，對設備運行實時狀態進行監控，通過分析設備運行規律，得出故障發生規律，提前檢修預判，降低故障率，分析設備有效作業時間，得到關鍵備件運行周期，實現備件準備和快速更換，實現設備的有效管控。

1.6     生產執行層面，實現”智慧生產執行”

在已有自動化、計算機計算應用的基礎上，對各生產環節進行整合，運用物聯網技術、物料平衡與跟蹤技術等建設生產制造執行MES系統，實現精細化生產、準時化組織、自動化調度，降低企業消耗。

MES提供實現從訂單下達到完成產品的生產活動優化所需的信息。運用及時準確的數據，指導、啟動、響應并記錄車間生產活動，能夠對生產條件的變化做出迅速地響應，從而減少非增值活動，提***率。

MES是面向車間層的管理信息系統 ，它位于上層的ERP計劃管理系統與底層的工業控制系統之間，是企業資源計劃系統和設備控制系統之間的橋梁和紐帶，是制造企業實現敏捷化和全局優化的關鍵系統。

MES不但可以改善資本運作收益率，而且有助于及時交貨、加快存貨周轉、增加企業利潤和提高資金利用率。MES通過雙向的信息交互形式，在企業與供應鏈之間提供生產活動的關鍵基礎信息。

MES制造執行與反饋流程

MES系統有明顯的行業特性，面向流程制造和離散行業有不同的應用模塊，其中主要的管理功能包括：

基礎數據管理：實現系統運行所必需的基本配置和公用基本數據的管理，包括公共數據管理、資源管理、物料數據管理、產品數據管理、工藝數據管理，也可通過與其他系統集成的方式可提取基礎數據，如BOM。

工廠建模：實現工廠模型建模，包括車間生產資源模型，BOM模型，工藝路線模型（解決工序損耗問題），檢驗模型，以此來事前優化生產過程。

生產過程實時監控：通過組態畫面監控工具，模擬實際的工廠設備布局，通過圖形化的監控一目了然的監控到各設備的狀態(加工、停機、維修)，并可以點擊對應的設備，查看當前設備的具體參數，實現從下料開始到成品入庫的整個車間生產過程的數據采集與實時監控，滿足車間實現實時監控的需要。

生產計劃管理：負責車間產成品計劃、車間作業計劃的編制與管理，通過MES系統工具，幫助計劃員制定計劃，檢查計劃的可行性，計劃變更時可以快捷的獲取影響面，快捷的調整計劃或改派工作。

車間生產運行管理：通過MES的實施，及時有效準確的采集作業現場的數據，包括人、機、料、法、質量等數據，使得整個生產過程透明化，包括在制品狀況，各個工位的產能和負荷狀況，及時發現生產過程中的各種預警信息。

物料管理：車間物料管理應能對車間庫房物料以及生產過程中在制品活動進行管理，實現從毛坯、外協外購件入車間到成品出車間全過程物流的管理。包括庫存操作管理、庫存信息采集、庫存物料跟蹤、在制品跟蹤管理等內容。

設備管理：建立設備層次結構、位置體系和分類體系，并且建立完備的設備檔案。通過系統可以隨時查看各生產設備的狀態和相關生產數據。當設備發生異常時，系統能夠及時的通知設備維修部門人員，并通過MES系統管控督促設備維修人員到場維修。設備管理包括設備基礎信息、設備運用管理、備件管理、設備故障管理、設備維修、統計分析等。

質量管理：通過對車間生產節點的質量管控，提供符合用戶要求的成品，實現從毛坯入車間到成品出車間的全過程質量管理，包括基礎數據管理、質檢計劃管理、質檢派發管理、質檢執行管理、質檢信息采集、質檢跟蹤追溯、質檢決策分析等。

信息綜合查詢與統計：MES系統根據報表類型自動統計生產過程中調試、關鍵件檢驗、生產終檢相關記錄，分析生產質量問題，為生產管理部門提供改進工作的客觀依據。

1.7     拓展”云計算”應用空間，實現廣泛應用服務

工業大數據平臺是基于產業鏈中的企業之間的信息集成，是智能制造的一個核心，將傳感器、終端系統、智能控制系統、通信設施通過集成平臺形成一個智能網絡，使人與人，人與機器，機器和機器以及服務和服務之間能夠互聯，從而實現橫向，縱向和端到端的高度集成。

云平臺體系架構

大數據分析對體量龐大的結構化和半結構化數據進行***率的深度分析，挖掘隱性知識，以安全預警分析應用為例，報警優化的目的在于大幅度消除無效報警，突出嚴重報警，使操作人員和調度人員聚焦于真正嚴重的問題上，不被無效報警所干擾，從而減少生產事故和人員傷亡，提高生產效率。

工業大數據應用平臺按照行業類別設計應用服務，如智慧油氣、能耗管理、安全預警、質量追溯，實現從集團層面到企業工廠層的縱深管理，強化大數據平臺應用效果，改變企業服務及經營模式。