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数字化智能工厂大数据库与云计算

数据库是信息化系统建设的基石，每个信息化系统都有一个数据库存储、查阅信息，大中心数据库的出现是为了将分散的信息化系统的数据库集成整合在一个性能强大的数据库中。云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。云计算服务通常提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用，软件和数据可存储在数据中心。大数据是云计算非常重要的应用场景，云计算则为大数据的处理和数据挖掘提供最佳的技术解决方案。

(资料图片)

智慧工厂大数据架构

智能制造大数据蓝图

数字化智能工厂的四个特点

① 能源管理智能化： 实时感知、监测、预警、控制用能，实时优化能源效益。

② 供应链智能化：构建网络式供应链，对由供应商、制造商、分销商及最终客户构成的供应链系统中的物流、资金流、控制和优化，以降低物流成本，缩短制作周期。

③ 设备智能化：设备具有感知、接受、自律、智能功

④ 生产智能化：信息化与生产深度融合，实现生产操作、生产管理、管理决策三个层面全部业务流程闭环优化管理。

智能工厂企业的愿景

①.虚拟现实（建模与仿真技术）；（面向未来的两大牵引技术之一）

②.人工智能（优化与智能技术）：（面向未来的两大牵引技术之一）

③ 工业智能机器人；（两大硬件之一）

④.工业网络安全；（两大硬件之一）

⑤ 工业自动化；（两大系统之一）

⑥ 工业物联网；（基于分布式连接的三大基础）

⑦.云计算；（基于分布式连接的三大基础）

⑧.大数据（云计算与数据挖掘技术）；（基于分布式连接的三大基础）

⑨视觉系统（两大系统之一）

数字化智能工厂的三层架构

三层架构

数字化智能工厂能量管理平台作用

① 数据收集和分析：能源信息的收集与分析。

② 预测：能源效率瓶颈与用能瓶颈的识别。

③协调与优化：用能设备协调与优化(智能)管理运营。

④效率提升：提高能效，节约用能。

逐步构建智能工厂

构建智能工厂

智能工厂应先数字化再智能化

先满足制造资源、现场运行、物料管控、生产过程、质量管控由数字化转型为智慧化。其参考参数如下：

制造资源：1.设备运行状态和运行参数；2.刀具/量具/模具在库/在工位；3.装运车辆的定位/跟踪/调度关键岗位；4.人员的定位/呼叫5.资源的能力/效率跟踪分析。

现场运行：1.安灯内容信息采集与发布;2.设备运行状态和运行参数;3.线边物料的消耗与配送;4.现场视频采集与近景分析;5.现场环境(光/湿/尘/气)。

物料管控：1.物流通道及设备监控;2.叉车/AGV运行情况;3.物流设备位置数字地图显示;4.配送执行状态跟踪及监控;5.仓库出入库/库存/缺料跟踪。

生产过程：1.WIP跟踪江位/工序/部件);2.各工位关重件安装匹配查验;3.生产报工与节拍价值分析;4.各型号/各订单的完工情况;5.各工褚彭各关重件实作工时。

质量管控：1.质量统计分析报表及异常报告；2.质检现场数据/质检设施数据；3.主机及关重件流转程监控；4.质量量报表数据/统计分析数据；5.现场质量事故位置与性质分析。

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