智能制造導論 課件 第8、9章 遠程運維、個性化定制

第八章遠程運維遠程運維概要1遠程運維體系架構(gòu)2遠程運維服務(wù)案例3遠程運維概要1遠程運維體系架構(gòu)2遠程運維服務(wù)案例31、遠程運維概要1.1遠程運維的必要性及意義(1)遠程運維的必要性設(shè)備復(fù)雜程度和自動化程度的大幅度提高意外停機的巨大損失到場維修使得維護成本增加和資源浪費1、遠程運維概要1.1遠程運維的必要性及意義(2)遠程運維的意義提高設(shè)備的整體管理水平提高產(chǎn)品質(zhì)量，提高可靠性和可維修性提高企業(yè)的經(jīng)濟利益和社會效益1、遠程運維概要1.2設(shè)備維護技術(shù)發(fā)展歷程階段名稱所屬階段時間特點事后維修常規(guī)運維20世紀以前只有在設(shè)備發(fā)生故障之后才會進行診斷和維修預(yù)防維修20世紀初—20世紀80年代周期性維護，存在維修不足或維修過剩的缺點，停機損失大預(yù)知維修遠程運維20世紀80年代以后在設(shè)備需要維護時進行維護1、遠程運維概要1.3遠程運維定義與核心技術(shù)(1)遠程運維定義遠程運維集成應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)分析、智能化軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，建設(shè)設(shè)備全生命周期管理平臺，并對智能設(shè)備遠程操控、健康狀況檢測、設(shè)備維護方案制定與執(zhí)行遠程運維通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)遠程采集設(shè)備數(shù)據(jù)，采用先進的分析算法對數(shù)據(jù)中的隱形知識進行挖掘和建模，并在制造過程中識別、預(yù)測和避免問題1、遠程運維概要1.3遠程運維定義與核心技術(shù)(2)遠程運維核心技術(shù)①故障診斷技術(shù)主要是針對設(shè)備故障的診斷，是指在設(shè)備運行中，通過檢測手段來判斷設(shè)備性能狀態(tài)，并對診斷對象發(fā)生的故障和異常進行認識和確定的工作基于機理模型的方法基于信號處理的方法基于知識的方法1、遠程運維概要1.3遠程運維定義與核心技術(shù)(2)遠程運維核心技術(shù)②預(yù)測性維護技術(shù)預(yù)測性維護（PredictiveMaintenance，PM）是基于連續(xù)的測量和分析，預(yù)測諸如機器零件剩余使用壽命等關(guān)鍵指標基于機理模型的預(yù)測方法基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測方法遠程運維概要1遠程運維體系架構(gòu)2遠程運維服務(wù)案例32、遠程運維體系架構(gòu)2、遠程運維體系架構(gòu)2.1遠程運維系統(tǒng)組成現(xiàn)場采集設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)據(jù)中心，識別與預(yù)測設(shè)備的運行狀態(tài)設(shè)備專家與維護人員可遠程監(jiān)測和觀察設(shè)備的運行狀態(tài)診斷專家可遠程指導下位機上位機通信網(wǎng)絡(luò)2、遠程運維體系架構(gòu)2.1遠程運維系統(tǒng)的組成(1)遠程運維系統(tǒng)的組成上位機：設(shè)備檢測診斷系統(tǒng)。指人可以直接發(fā)出操控指令的集中管理監(jiān)控計算機下位機：數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)?，F(xiàn)場直接控制設(shè)備獲取設(shè)備狀態(tài)的裝置，一般來說是各種智能設(shè)備數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)：連接上，下位機系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)，上位機之間，下位機之間的網(wǎng)絡(luò)。實現(xiàn)系統(tǒng)中各個部分之間數(shù)據(jù)，信息的通信圖1.遠程運維系統(tǒng)的組成2、遠程運維體系架構(gòu)2.1遠程運維系統(tǒng)的組成(2)遠程運維系統(tǒng)的功能數(shù)據(jù)采集與傳輸（遠程運維系統(tǒng)基礎(chǔ)）智能診斷與遠程維護數(shù)據(jù)存儲與分析圖2.數(shù)據(jù)采集與傳輸圖3.機載與遠程監(jiān)控中心遠程通信示意圖2、遠程運維體系架構(gòu)2.2基于狀態(tài)的遠程運維系統(tǒng)架構(gòu)基于狀態(tài)的維護方式架構(gòu)（Condition-basedMaintenance，簡稱CBM）是遠程運維系統(tǒng)中常用的架構(gòu)。CBM架構(gòu)是通過對設(shè)備工作狀態(tài)和工作環(huán)境的實時監(jiān)測，借助人工智能算法等先進的計算方法，診斷和預(yù)測設(shè)備未來的有效工作周期，為現(xiàn)場操作人員提供系統(tǒng)目前健康狀況的準確評估，預(yù)測系統(tǒng)的剩余壽命，合理安排設(shè)備未來的維修調(diào)度時間。圖4.CBM架構(gòu)圖2、遠程運維體系架構(gòu)2.2基于狀態(tài)的遠程運維系統(tǒng)架構(gòu)圖5.CBM層次模型數(shù)據(jù)采集層（dataacquisition）：從底層設(shè)備采集，整理后輸出數(shù)據(jù)處理層（datamanipulation）：數(shù)據(jù)采集層的輸出數(shù)據(jù)進行預(yù)處理狀態(tài)監(jiān)測層（conditionmonitoring）：輸出數(shù)據(jù)與系統(tǒng)工作限定值比較等健康評估層（healthassessment）：監(jiān)測系統(tǒng)，子系統(tǒng)，組成不安的當前狀態(tài)與性能衰退進行評估預(yù)診斷層（prognosticassessment）：基于數(shù)據(jù)信息建立預(yù)測模型，推斷設(shè)備未來的有效工作時間決策支持層（decisionsupport）：提供推薦的系統(tǒng)維護動作和指令，并對決策信息進行保存表示層（presentationmodule）：數(shù)據(jù)的可視化展示或圖形化操作并展示給用戶2、遠程運維體系架構(gòu)2.3關(guān)鍵技術(shù)信號采集：設(shè)備工作性能狀態(tài)監(jiān)測是故障預(yù)測和診斷的前提。備性能狀態(tài)的準確表達模型、參數(shù)實時測量、特征信號提取，以及如何用最少的傳感器，獲取最多的設(shè)備狀態(tài)信息等數(shù)據(jù)傳輸：將數(shù)據(jù)從信號采集設(shè)備傳遞到遠程故障診斷，預(yù)測平臺上?；贐US總線的傳輸、使用TCP/IP協(xié)議傳輸或者OPC協(xié)議傳輸在實際應(yīng)用中都有體現(xiàn)。。數(shù)據(jù)處理：對原始信號的二次處理，剔除無用信息，提取特征信息知識數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計：遠程運維依賴數(shù)據(jù)庫和知識庫支撐智能故障診斷方法以及智能設(shè)備狀態(tài)預(yù)測方法：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法對故障診斷，狀態(tài)預(yù)測進行建模，通過人工智能技術(shù)，基于設(shè)備的歷史信息訓練模型，提高模型的識別與預(yù)測能力。遠程運維概要1遠程運維體系架構(gòu)2遠程運維服務(wù)案例33、遠程運維服務(wù)案例3.1寶鋼遠程運維案例(1)傳統(tǒng)運維的不足定期維護，導致過度維護或維護不足；定檢維護對關(guān)鍵點維護無能為力，對突發(fā)或偶發(fā)事故缺少預(yù)警連鑄產(chǎn)線的設(shè)備狀態(tài)信息的獲取依靠點檢技術(shù)人員人工在設(shè)備現(xiàn)場通過手動的方式測試獲得，點檢人員在各個狀態(tài)受控點人工采集數(shù)據(jù)，工作強度非常大，人身安全時刻受到威脅設(shè)備現(xiàn)場大都環(huán)境惡劣，分布分散，許多地方人員無法進入，造成了人員工作強度大，提取的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)量少、時效性低生產(chǎn)線設(shè)備缺乏對故障歷史數(shù)據(jù)與知識庫的積累，建立設(shè)備數(shù)據(jù)中心與決策服務(wù)中心勢在必行3、遠程運維服務(wù)案例3.1寶鋼遠程運維案例(2)遠程運維總體框架

圖6.遠程運維平臺總體框架3、遠程運維服務(wù)案例3.1寶鋼遠程運維案例(2)遠程運維總體框架數(shù)據(jù)采集層主要是通過物聯(lián)及互聯(lián)技術(shù)獲取設(shè)備狀態(tài)運行數(shù)據(jù)及其他相關(guān)數(shù)據(jù)應(yīng)用APP層主要是結(jié)合針對各種設(shè)備、采用不同形式的運維需求，通過平臺軟硬件資源的調(diào)用組合與配置，形成滿足應(yīng)用功能、管控流程的定制應(yīng)用分析處理層主要以運維數(shù)據(jù)分析處理中心為基礎(chǔ)，針對工藝參數(shù)和設(shè)備運行數(shù)據(jù)多源時域、頻域數(shù)據(jù)融合分析，對設(shè)備狀態(tài)進行及時決策，為設(shè)備狀態(tài)智能診斷、綜合診斷的數(shù)據(jù)分析提供技術(shù)支持，從而實現(xiàn)故障的準確預(yù)報和精確定位。3、遠程運維服務(wù)案例3.1寶鋼遠程運維案例(2)遠程運維總體框架圖7.運維數(shù)據(jù)分析處理中心功能架構(gòu)3、遠程運維服務(wù)案例3.1寶鋼遠程運維案例(2)遠程運維總體框架圖8.平臺共享功能組件構(gòu)成平臺服務(wù)層主要由平臺共享功能組件和數(shù)字化模型組成。平臺共享功能組件是以設(shè)備遠程運維為目標，實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)信息與相關(guān)工藝過程信息相關(guān)聯(lián)，形成包含智能模型判斷、專家知識決策和業(yè)務(wù)流程管控等要素、貫穿于運維全過程的服務(wù)功能組件3、遠程運維服務(wù)案例3.1寶鋼遠程運維案例(2)遠程運維總體框架主要工作流程圖9.遠程運維典型工作流程圖遠程運維結(jié)果：維修成本降低15%，突發(fā)故障持續(xù)時間降低20%，工作效率提升20%，基于狀態(tài)的維修準確率大于80%。同時，系統(tǒng)運行可靠性達到99.9%，設(shè)備異常預(yù)警率99.9%，異常預(yù)警可靠性85%，故障智能判定模型準確率85%3、遠程運維服務(wù)案例3.1寶鋼遠程運維案例(3)遠程運維平臺的優(yōu)勢改變了傳統(tǒng)的設(shè)備狀態(tài)人工點檢模式降低了點檢人員勞動強度提高了設(shè)備狀態(tài)的把控能力。改變了傳統(tǒng)運維的計劃維修模式提高了人員效率和設(shè)備效率實現(xiàn)了運維狀態(tài)數(shù)字可視化。3、遠程運維服務(wù)案例3.2高檔數(shù)控機床遠程運維服務(wù)系統(tǒng)(1)傳統(tǒng)運維的不足機床故障機床傳統(tǒng)維修流程：工人主觀判斷嘗試參數(shù)修正維修班檢修機床大修解決解決事后維修的狀態(tài)，嚴重拖延了故障診斷和解決問題的時間3、遠程運維服務(wù)案例3.2高檔數(shù)控機床遠程運維服務(wù)系統(tǒng)(2)遠程運維總體框架圖10.遠程運維平臺圖積累數(shù)控機床故障數(shù)據(jù)庫、知識庫；智能故障診斷技術(shù)進行在線監(jiān)測診斷。圍繞容易引發(fā)故障的關(guān)鍵零部件，開發(fā)遠程運維平臺3、遠程運維服務(wù)案例3.2高檔數(shù)控機床遠程運維案例狀態(tài)信息采集：對數(shù)控機床的數(shù)據(jù)采集依賴傳感器的使用。通過有限元分析技術(shù)、磨床傳動運動模型等分析大型數(shù)控磨床關(guān)鍵性能參數(shù)采集的優(yōu)化布局方案，優(yōu)化了大型數(shù)控磨床的傳感器布置，實現(xiàn)了以較少的傳感器對大型數(shù)控磨床性能的全息監(jiān)測，降低了傳感器設(shè)備的成本。故障數(shù)據(jù)庫建立：需要建立高檔數(shù)控機床性能特征數(shù)據(jù)庫和故障模型庫。為充分利用這些數(shù)據(jù)的信息，指導機床的正確操作與故障排除，需要在專家系統(tǒng)理論、知識挖掘理論的指導下，研究歷史經(jīng)驗與故障診斷方法。(2)遠程運維總體框架圖11.以大型曲軸磨床為例的現(xiàn)場狀態(tài)信息采集實現(xiàn)圖12.高檔數(shù)控機床數(shù)據(jù)中心建立3、遠程運維服務(wù)案例3.2高檔數(shù)控機床遠程運維案例模型開發(fā)：基于模型的方法是針對數(shù)控機床的關(guān)鍵部件，建立相應(yīng)的物理模型，通過各種實驗?zāi)M，得到各種工況下關(guān)鍵部件的實驗數(shù)據(jù)，為數(shù)控機床的故障判別提供數(shù)據(jù)支持。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法，讓模型從大量的歷史設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)中提取信息，對模型進行訓練。常用的數(shù)據(jù)驅(qū)動故障診斷方法例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。平臺搭建

基于Web技術(shù)，開發(fā)高檔數(shù)控磨床遠程安全監(jiān)控子系統(tǒng)、安全預(yù)警子系統(tǒng)、故障診斷子系統(tǒng)、維護服務(wù)子系統(tǒng)等。當設(shè)備出現(xiàn)故障或者需要進行維護時，以數(shù)據(jù)庫、知識庫、故障診斷模型為支撐，為設(shè)備各個相關(guān)人員提供設(shè)備狀態(tài)信息發(fā)布與信息交互平臺，從而完成對設(shè)備的多方協(xié)同維護與故障診斷。(2)遠程運維總體框架圖13.典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖3、遠程運維服務(wù)案例3.3杜克能源公司運維案例維修專家現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)返回電腦，查看分析數(shù)據(jù)提高數(shù)據(jù)分析時間，降低數(shù)據(jù)收集的時間人力成本，提高數(shù)據(jù)分析效率故障診斷，設(shè)備風險評估效率低數(shù)據(jù)采集NICompactRIO監(jiān)控系統(tǒng)異常狀態(tài)報警發(fā)送電子郵件，給出初步建議查看設(shè)備，進行維修3、遠程運維服務(wù)案例3.4通用電氣公司Predix平臺(1)遠程運維總體框架圖14.通用電氣Predix平臺GE在邊緣計算提供的功能幾乎覆蓋了邊緣設(shè)備需要解決的所有問題邊緣計算是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務(wù)a）邊緣端3、遠程運維服務(wù)案例3.4通用電氣公司Predix平臺(1)遠程運維總體框架Predix最強大的地方是提供了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析功能，即將物理設(shè)備的各種原始狀態(tài)通過數(shù)據(jù)采集和存儲，反映在虛擬的信息空間中，通過構(gòu)建設(shè)備的模型，實現(xiàn)對設(shè)備的掌控和預(yù)測。平臺端PredixCloud是整個Predix方案的核心，圍繞著以工業(yè)數(shù)據(jù)為核心的思想，提供了豐富的工業(yè)數(shù)據(jù)采集、分析、建模以及工業(yè)應(yīng)用開發(fā)的能力b）平臺端c）應(yīng)用端Predix應(yīng)用為各類工業(yè)設(shè)備，提供完備的設(shè)備健康和故障預(yù)測、生產(chǎn)效率優(yōu)化、能耗管理、排程優(yōu)化等應(yīng)用場景，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動和機理結(jié)合的方式，旨在解決傳統(tǒng)工業(yè)幾十年來都未能解決的質(zhì)量、效率、能耗等問題，幫助工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；同時，Predix采用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興IT技術(shù)，擺脫人的經(jīng)驗和知識積累的局限性，從只能解決已知的、經(jīng)驗性的問題，逐步帶入到對未知世界的掌控中。3、遠程運維服務(wù)案例3.4通用電氣公司Predix平臺(2)Predix平臺實踐——東方航空公司圖15.

GE發(fā)動機葉片運維收集與葉片損傷相關(guān)聯(lián)的數(shù)百個參數(shù)數(shù)據(jù)，篩選后確定關(guān)聯(lián)度最大的參數(shù)，包括飛機所執(zhí)飛航線的空氣污染程度。GE使用這些參數(shù)建立了葉片損傷分析預(yù)測模型搜集了500多臺CFM56發(fā)動機的高壓渦輪葉片保修數(shù)據(jù)，結(jié)合遠程診斷紀錄和第三方數(shù)據(jù)，建立了葉片損傷分析預(yù)測模型Thankyouforlistening!謝謝聆聽!第九章個性化定制個性化定制概述1個性化定制模式系統(tǒng)架構(gòu)2典型案例31、個性化定制概述1.1個性化定制場景Yooshu—沙灘鞋西門子—高爾夫球桿

定義：個性化定制是指基于新一代信息技術(shù)和柔性制造技術(shù)，以模塊化設(shè)計為基礎(chǔ)，以接近大批量生產(chǎn)的效率和成本提供能滿足客戶個性化需求的一種智能服務(wù)模式。1、個性化定制概述1.2個性化定制內(nèi)涵制造業(yè)發(fā)展流程

特征：區(qū)別于以往發(fā)展的制造模式，個性化定制模式最重要的特征是明確的以消費者為中心，并且由訂單驅(qū)動進行大規(guī)模小批量的生產(chǎn)，其將銷售過程前置。銷售前置的大規(guī)模個性化定制模式個性化定制概述1個性化定制模式系統(tǒng)架構(gòu)2典型案例32、個性化定制模式系統(tǒng)架構(gòu)2.1

個性化定制模式變遷傳統(tǒng)商業(yè)模式：線下交易為主體C2M(Customer-to-Manufacturer)商業(yè)模式網(wǎng)絡(luò)電子商務(wù)模式B2B(Business-to-Business)：一般不針對大眾消費品，產(chǎn)品也相對復(fù)雜，需要專業(yè)人士人工參與判斷商品的質(zhì)量好壞，通常在企業(yè)之間產(chǎn)生訂單。B2C(Business-to-Customer)：主要針對普通大眾消費市場，這種模式可以按組織層級簡述為“店鋪→商品頁→商品信息→購買按鈕”。C2C(Customer-to-Customer)：針對普通大眾，第三方提供交易平臺，個體戶作為賣方將產(chǎn)品銷售給買方，平臺從中提取傭金?！?、個性化定制模式系統(tǒng)架構(gòu)2.1個性化定制模式變遷什么是C2M商業(yè)模式？C2M，就是將制造商和消費者直接聯(lián)系，除去冗長的中間環(huán)節(jié)，砍掉流通加價環(huán)節(jié)，最大程度的去中間化，讓消費者以最低的價格買到高品質(zhì)、可個性化定制的產(chǎn)品，是一種新型的電子商務(wù)互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式。2、個性化定制模式系統(tǒng)架構(gòu)2.2體系架構(gòu)個性化定制體系架構(gòu)是工業(yè)4.0技術(shù)中端到端數(shù)字集成的重要應(yīng)用過程。端到端數(shù)字集成主要是利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，在生產(chǎn)商和消費者之間建立信息交互渠道。這一架構(gòu)也是對市場商業(yè)模式向C2M轉(zhuǎn)變的一個反映。以數(shù)據(jù)為核心，將各層級相互串聯(lián)個性化定制體系架構(gòu)2、個性化定制模式系統(tǒng)架構(gòu)2.2

體系架構(gòu)

從客戶訂單到售后維護，以客戶為中心，客戶全程參與商品的生產(chǎn)過程，制造商根據(jù)客戶要求，可以隨時對未出廠的商品進行調(diào)整，對出廠后的產(chǎn)品，制造商提供全程在線的服務(wù)支持通用的個性化定制生產(chǎn)流程2、個性化定制模式系統(tǒng)架構(gòu)2.3

相關(guān)技術(shù)1.工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)共有五個部分，分別為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲與集成層、數(shù)據(jù)建模層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)交互應(yīng)用層。2、個性化定制模式系統(tǒng)架構(gòu)2.3

相關(guān)技術(shù)數(shù)據(jù)采集層RFID條碼掃描器生產(chǎn)和監(jiān)測設(shè)備數(shù)據(jù)清洗……制造領(lǐng)域多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)信息采集工具傳感器數(shù)據(jù)交換數(shù)據(jù)歸約同構(gòu)化預(yù)處理互聯(lián)網(wǎng)或現(xiàn)場總線等準確傳輸技術(shù)2、個性化定制模式系統(tǒng)架構(gòu)2.3

相關(guān)技術(shù)數(shù)據(jù)存儲與集成層存儲技術(shù)：主要采用大數(shù)據(jù)分布式云存儲的技術(shù)，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)有效存儲在性能和容量都能線性擴展的分布式數(shù)據(jù)庫中。元數(shù)據(jù)技術(shù)：實現(xiàn)對訂單元數(shù)據(jù)、產(chǎn)品元數(shù)據(jù)、供應(yīng)商能力等進行定義和規(guī)范。標識技術(shù)：包括分配與注冊、編碼分發(fā)與測試管理、存儲與編碼規(guī)范、解析機制等。數(shù)據(jù)集成技術(shù)：主要指面向工業(yè)數(shù)據(jù)的集成，包括互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、工業(yè)軟件數(shù)據(jù)、設(shè)備裝備運行數(shù)據(jù)、加工控制數(shù)據(jù)與操作數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)建模層

包括對設(shè)備物聯(lián)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)經(jīng)營過程數(shù)據(jù)、外部互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)的建模方法和技術(shù)。對無法基于傳統(tǒng)建模方法建立生產(chǎn)優(yōu)化模型的相關(guān)工序建立特征模型，基于訂單、機器、工藝、計劃等生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)及相關(guān)生產(chǎn)優(yōu)化仿真數(shù)據(jù)，采用聚類、分類、規(guī)則挖掘等數(shù)據(jù)挖掘方法及預(yù)測機制建立多類基于數(shù)據(jù)的工業(yè)過程優(yōu)化特征模型。

2、個性化定制模式系統(tǒng)架構(gòu)2.3

相關(guān)技術(shù)數(shù)據(jù)處理層數(shù)據(jù)交互應(yīng)用層在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上，結(jié)合新興的云計算、Hadoop、專家系統(tǒng)等對同構(gòu)數(shù)據(jù)執(zhí)行高效準確地分析運算，包括大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、通用處理算法和工業(yè)領(lǐng)域?qū)Ｓ盟惴ā?jīng)處理、分析運算后的數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、3D工業(yè)場景可視化等技術(shù)，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以更為直觀簡潔的方式展示出來，以便消費者理解分析，提高決策效率。企業(yè)管理和生產(chǎn)管理等傳統(tǒng)工業(yè)軟件與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合，通過對設(shè)備、消費者、市場等數(shù)據(jù)的分析，提升場景可視化能力，實現(xiàn)對消費者行為和市場需求的預(yù)測和判斷。結(jié)合智能決策技術(shù)，進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)輔助生產(chǎn)制造決策的價值。2、個性化定制模式系統(tǒng)架構(gòu)2.3

相關(guān)技術(shù)2.信息集成與協(xié)同

信息集成與協(xié)同包括企業(yè)內(nèi)部和企業(yè)之間協(xié)同，在復(fù)雜多變的市場競爭環(huán)境中，尋找最優(yōu)制造資源；在保證制造品質(zhì)的前提下最大程度降低企業(yè)運營成本；通過協(xié)同為制造過程提供最優(yōu)化的解決方案。構(gòu)建精益生產(chǎn)運行管理平臺，構(gòu)成完整的產(chǎn)品生態(tài)體系閉環(huán)幫助工廠量身定制解決方案。通過集成供應(yīng)鏈管理、高級排程、制造執(zhí)行、倉庫管理、仿真模擬、大數(shù)據(jù)分析等系統(tǒng)，實現(xiàn)對整個生產(chǎn)周期的管理。整個生產(chǎn)周期包括生產(chǎn)、協(xié)同、設(shè)計、制造、物流及服務(wù)等多方面的信息。這些管理系統(tǒng)之間在產(chǎn)品生產(chǎn)中相互協(xié)同交互，為保障生產(chǎn)提供了必要的信息保證。信息集成示意圖2、個性化定制模式系統(tǒng)架構(gòu)2.3

相關(guān)技術(shù)3.智能工廠

智能工廠是實現(xiàn)個性化定制的基礎(chǔ)與前提，在組成上主要分為三大部分：產(chǎn)品工程、生產(chǎn)工程和集成自動化系統(tǒng)。企業(yè)層——實現(xiàn)基于產(chǎn)品全生命周期的管理，也包括企業(yè)管理職能，屬于產(chǎn)品工程部分管理層——實現(xiàn)生產(chǎn)過程管理，屬于生產(chǎn)工程部分集成層——包括操作層，控制層，現(xiàn)場層，屬于集成自動化系統(tǒng)部分智能工廠架構(gòu)2、個性化定制模式系統(tǒng)架構(gòu)2.3

相關(guān)技術(shù)4.智能物流與倉儲

智能物流及倉儲系統(tǒng)是由立體貨架、有軌巷道堆垛機、出入庫輸送系統(tǒng)、信息識別系統(tǒng)、自動控制系統(tǒng)、計算機監(jiān)控系統(tǒng)、計算機管理系統(tǒng)以及其他輔助設(shè)備組成的智能化系統(tǒng)。系統(tǒng)采用集成化物流理念設(shè)計，通過先進的控制、總線、通訊和信息技術(shù)應(yīng)用，協(xié)調(diào)各類設(shè)備動作實現(xiàn)自動出入庫作業(yè)。減輕勞動強度節(jié)約用地提高倉儲自動化水平及管理水平避免貨物損壞或遺失降低儲運損耗提高物流效率……個性化定制概述1個性化定制模式系統(tǒng)架構(gòu)2典型案例33、典型案例3.1某實驗室智能小車制造示范線

某實驗室的智能小車制造示范線是一條標準的研究型個性化定制生產(chǎn)線，在實驗室內(nèi)模擬了個性化定制全流程。該生產(chǎn)線是實驗室模擬生產(chǎn)線，消費者、制造商均由實驗室人員模擬擔當，設(shè)計并搭建了訂單處理中心、PLM系統(tǒng)、MES和柔性生產(chǎn)線。個性化生產(chǎn)全流程示意圖消費者通過內(nèi)部局域網(wǎng)或者個人終端下單，選擇基礎(chǔ)模塊信息（例如智能小車整體架構(gòu)），向制造商提供消費者信息、自定義尺寸和自定義組件需求（例如傳感器類型、小車體積大小等信息），生成個性化定制訂單。處理中心協(xié)同PLM系統(tǒng)提供滿足需求的產(chǎn)品設(shè)計參數(shù)、工藝設(shè)計CAD模型等，裝配之前利用軟件進行裝配過程模擬，以檢驗整個裝配過程的合理性，并對部分參數(shù)進行優(yōu)化。個性化生產(chǎn)全流程3、典型案例3.1某實驗室智能小車制造示范線個性化生產(chǎn)全流程裝配前，制造信息被提供給AGV，從物料倉庫中選取符合制造信息的原料。利用CCD識別各原料特征，將檢測所得信息反饋至系統(tǒng)，比對實際庫內(nèi)原料與托盤RFID芯片上信息，若比對一致，則正常出庫，送至裝配中心。裝配過程：從原料庫獲得的已有部件和原料，首先利用已有部件，分別裝配小車下層、中間層和上層，實現(xiàn)客戶化定制。利用AGV將裝配好的三層輸送到總裝加工中心，先進行下層和中間層裝配，再進行總裝?？傃b完成后，進行功能檢測。在最后一個加工單元，利用激光鐳射技術(shù)對金屬塊進行加工，制造個性化銘牌，并裝配在小車對應(yīng)位置，最終完成產(chǎn)品制造過程。AGV將合格的成品送至倉庫，同樣利用CCD技術(shù)識別成品，與托盤信息對比，防止混料，完成成品入庫。3、典型案例3.2紅領(lǐng)集團青島紅領(lǐng)集團依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，在全