（63页PPT）智慧工厂智能制造全景解读.pptxVIP

工业互联网

2025智能制造深层剖析;;

类型;

产品

设计;;

数据：本质是数据智能在工业中的全应用，包括“采集交换-集成处理-建模分析-决策与控制”，形成优化闭环，驱动工业智能化。

网络：本质是实现数据智能的网络基础，包括网络互联、标识解析、应用支撑三大体系。

安全：本质是工业/产业互联网各个领域和环节的安全保障，包括设备安全、控制安全、网络安全、应用安全等。;;

认知制造;

实施阶段;

共享认知库;

2;;

IPv6

标识

解析;

产品

设计;

类型;

智能化生产网络化协同个性化定制服务化延伸

预测性运维产品良率资产优化设计协作供应协作制造协作C2B定制智能服务;

数据：本质是数据智能在工业中的全应用，包括“采集交换-集成处理-建模分析-决策与控制”，形成优化闭环，驱动工业智能化。

网络：本质是实现数据智能的网络基础，包括网络互联、标识解析、应用支撑三大体系。

安全：本质是工业/产业互联网各个领域和环节的安全保障，包括设备安全、控制安全、网络安全、应用安全等。;;

3;

认知制造;;

随着物联网和智能设备不断普及，工厂内产生了海量数据,然而企业的诸多业务挑战问题始终得不到有效解决;

共享认知库;

更强数据采集能力;

大数;

认知技术超越了传统的数据分析，擅长处理非结构化数据、机器学习和人机交互、对智能制造有着突破性的意义。;

认知技术超越了传统的数据分析，擅长处理非结构化数据、机器学习和人机交互、对智能制造有着突破性的意义。;

生态系统

个性化制造

数据整合

车间可视度

机器传感器数据

解决方案

自动故障检修主动维护;

目标:发现越早，损失越少;;

机器学习;

l

l

l

l

l

l

l;

实施阶段;;

?分析方法/模型:

相关数据异常分析模型

?输入数据:

传感器监控数据

?结果输出:

每个传感器在某时刻的异常评分;

关键性能指标（依赖关系图);

Higherthanusual;

1.基于时频域数据的决策树模型

-利用决策树技术，对设备历史故障频域数据进行分析,发现部件故障规则

-建立部件故障决策模型

2.基于故障频域对照表的故障诊断引擎

-基于频域故障对照表，建立故障诊断引擎

-分析设备特征指标的频域数据，判断设备故障原因

3.故障树显示故障原因及概率;

各部件的重要度排序;

输入数据

DCS/SCADA数据：

?电流

?

?电压

?环境

?功率

?转速等

故障历史数据

振动加速度传感器数据;

3;

?智能手机部件缺陷检查／分类;

学习系统;

!

?基于机器学习的分析方法有助于降低漏检率

?仅需要几天时间重新训练分析以适应新产品和新场景

?不特定于任何图像捕获系统，使其展

?采用通用硬件，降低运行和操作成本

?利用云技术，无需维护窗口

?大数据分析的一部分，可以跨多个工作单元驱动多个优化方案

?准确率越用越高;

将图像发送至检测室

进行人工检测;

孔洞、

板面损伤;;;

准确率65.12%;

初始化时间：12月6日星期五，上午

07:25:45（1秒）

运行时间：12月6日星期五，上午

07:25:46（41分31秒）

完成时间：12月6日星期五，上午

08:07:18（共计–41分32秒）;

降低人工成本;

3;;

关关关关关

标准/数据管理模型算法应用创新某省市场运营平台运维

专家专家团队团队团队;

关

行业

专家;

行业专家：参与到运维过程的咨询诊断等服务;;

了解工艺，发现能源优化空间

审查工艺，降低设备的气流量和

改进工艺接口如阻尼器及控制装置

评估购置其它节能组件，预测投资回报

研究关于系统改造/升级、高效换热器、新陶瓷介质等方案，更换过时元器件

考虑二次热量回收

考虑能效更好的新系统

ME在中国正在与污水处理、钢铁、制造行业的企业紧密合作，进行工艺改进和提高，同时向他们共享ME在全球的合作伙伴资源。;

目标

?确定每天车辆生产的最佳上线顺序

?最