工业大数据:智能制造系统平台解决方案

   行业应用方案     2019-04-17     秀方案    集控科技    1044    0    
核心提示:工业大数据分析的创新给不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括挖掘客户需求和产品创 新、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销、行业生产KPI优化等诸多方面。
智能制造不仅生产过程须实现自动化、透明化、可视化、精益化,而且产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成,保证车间信息共享、准时配送、协同作业。

 智能制造 的实现必须依赖于无缝集成的信息系统(核心系统主要包括PLM、ERP、CRM、CPS、云平台和工业大数据分析),保障企业运营指令和经营数据的自由流通。在大量的经营数据存储云平台后,企业运用大数据分析,支撑业务战略决策,提高顾客服务水平,促进销售获得客户,开发创新产品,强化财务管理,实现决策自动化。





CPS
CPS是智能制造的核心,它是信息化、自动化和智能化的集成系统。CPS通过人机交互界面和通讯接口实现对物理系统的通讯和控制,并与
企业信息系统融合,实现数据采集、过程监控、设备运维与诊断、产品质量跟踪追溯和智能生产调度。

云平台
 云平台包括云存储、云计算和云服务三大部分。它支持PB级数据存储,将大量的供应链信息、CPS信息、生产信息、设备信息、质量信息、物流
信息和KPI信息等存储在云端,形成企业数据云和工业大数据云。用户通过云计算功能,实现企业的智能销售、智能服务、智能采购、
智能生产、智能质检、智能仓储、智能设备点巡检等功能。

工业大数据
工业大数据分析是基于工业大数据的数据挖掘、数据分析和数据展现工具。智能制造随着工业物联网、设备联网、安全监控和信息系统
(MES、CPS、ERP、OA等)的应用,企业每天产生大量的工业数据。这些工业数据已从TB到ZB的飞速增长,数据的存储结构
也日趋复杂。为了发挥工业数据的价值,企业须对工业数据的数据采集、数据存储、数据分析和挖掘等环节进行管理,
并运用大数据分析法去预测需求、预测制造,整合产业链和价值链,去发现价值
缺口,最终提升企业的核心竞争力。 

Agile-X平台
 Agile-X平台是基于微软.NET最新技术而研发的敏捷开发平台,用户在Agile-X
平台上可搭建云平台、CPS、MES和ERP等。企业通过Agile-X平台搭建的应用系统,能实现各系统
间信息互访,提高信息交流的效率和共享程度,使各协作机构、各部门间的信息交流更为稳定、快捷、安全、可靠。


—— 制造Agile-X系统平台 ——
Agile-X平台是基于微软.NET最新技术、采用业务模块驱动、运用SOA思想进行架构而研发的一套敏捷开发平台。Agile-X平台使业务开发从事务
对象开发转变面向配置开发的质变模式,彻底改变软件的生产方式,从根本上提高软件生产的效率和质量。

Agile-X平台由数据库服务、事务服务、应用服务组成,通过这三大服务快速低成本构建企业定制业务系统,Agile-X平台框架如下图所示。


Agile-X平台的技术包括



Agile-X平台的功能特色包括



—— CPS平台 ——

 

CPS监管分析层:
CPS互联状态分析;CPS关键参数分析;CPS故障统计分析;CPS协同效率分析

CPS执行层
班组作业CPS;设备操作CPS;管理维护CPS;检测监控CPS;
设计交互CPS;物流协同CPS

CPS基础配置层
通信配置;业务配置;许可配置;用户配置;对象配置;变量配置



CPS落地路径
CPS单元规划;CPS单元中心设定;CPS外围硬件规划;CPS硬件通信设计;CPS软件应用开发;
CPS软件互联设计开发;CPS硬件集成开发;CPS分项及综合测试;
CPS单元化上线;CPS全面部署;CPS试运行;CPS验收



—— “云”平台 ——
云平台:云战略

在的云视角里,云的发展必须经历三个阶段,即:硬件资源云- 服务云- 计算云,在制造业信息化领域的这三个阶段里,同时都会具备这三个应
用层面,不同的是在各个阶段,关注和解决的重心也将由硬件资源到服务应用再到大数据计算分析。当下,大多停留在IAAS 的基础硬件资源的市场
应用,通过公共云与混合云实现,从而降低客户的应用与维护成本,而支撑主要业务功能的SAAS 的应用逻辑更加扁平,真正提供完善的PAAS 平台
服务及SAAS 的应用服务,在制造业领域尤为少见。正走在制造型企业云服务潮流的前端。


云平台:技术架构

IAAS
Infrastructure as a Service

即基础设施即服务。提供给消费者的服务是对所有计算基础设施的利用,包括处理CPU、内存、存储、网络和其它基本的计算资源,用户能够部
署和运行任意软件,包括操作系统和应用程序。
 
PAAS
Platform-as-a-Service

即平台即服务。PaaS 将在运行方面提供高可用性保障、高速可靠存储、弹性计算能力、并行计算、服务整合能力支持。在安全方面具备通讯
安全机制、数据存储机制、系统防护,全面实现云计算的安全性。在运营方面,提供服务的运行管理和资源规划、协助服务提供商经营服务产品、协
助最终客户管理服务的消费。在开发层面,通过支持云服务的开发、多版本的服务管理、服务的发布、服务的上线审核、团队开发的云服务,帮助现
有的开发团队和产品平滑地迁移到云环境。
 
SAAS
Software-as-a-Service

即软件即服务。提供给客户的服务是运行在云计算基础设施上的应用程序,用户可以在各种设备上通过客户端界面访问。SAAS服务包括企业
数据云和工业大数据云两种,企业数据云的数据来自于企业内部的经营过程,工业大数据云的数据来自于工业大数据平台的分析。


—— “云”服务 ——



—— 工业大数据分析 ——
工业大数据分析


工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。工业大数据分析是一个多数据融合的数据平台,将企业数据和外部数据各类要素信息实现
同步采集、管理和调用,从各类活动数据中通过统计分析、特征提取、关联挖掘、模式识别和深度学习等智能分析方法,实现活动数据的认知和预
测,分析数据通过两个平台的实时传输接口,反应至“企业数据云”和“工业大数据云”,所有数据通过云平台发布至“企业互联和互动门户”。同
时,工业大数据分析采用开放式计算框架,企业、独立开发者可通过协议获取平台数据进行独立计算。
 
通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算、高级分析信息技术和云平台的深入融合,给制造型企业带来深刻的
变革,创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。


工业大数据应用
工业大数据分析的创新给不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括挖掘客户需求和产品创
新、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销、行业生产KPI优化等诸多方面。

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本文标题: 工业大数据:智能制造系统平台解决方案

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