数字化制造是实现制造业升级的可靠途径（智能制造请选天衡）
数字化制造是全球第四次工业革命背景下实现智能制造的必经之路。工业数据互联与挖掘是数字化制造的核心。全球首屈一指的咨询公司——麦肯锡指出“数字化制造技术将会改变产业链的每个环节：从研发、供应链、工厂运营到营销、销售和服务。设计师、管理者、员工、消费者以及工业实物资产之间的数字化链接将释放出巨大的价值，并彻底刷新制造业的版图”。数字化制造是实现制造业升级的可靠途径，工业大数据和工业物联网的融合以及机器学习技术的发展，加速了制造业的转型升级。
一、以工业数据互联与挖掘为核心的数字化制造具备三大特征：
1、安全可靠
2、互联互通
3、数据价值
二、智能制造技术是另一个世界：
1、数字化是一个技术升维的过程，而不是一个简单的技术叠加过程。
2、智能化是一个全新的技术领域，而非传统技术的简单叠加。
3、不管我们现在处在什么水平，数字化都是可以进行的，它与自动化、信息化是并行的。
4、数据技术的成熟度足够支撑制造业的数字化演进。
三、数字工厂转型升级工程实践五步法：
1、Step1：指设备改造，使制造设备具备数据感知和通信能力，可能涉及但不限于
•设备通信能力改造
•设备工艺参数采集
•设备软件升级
•在线检测设备建设
2、
•基础大数据平台框架建设
•原有信息系统数据融合；（ERP、OA、MES等）
•数据清洗和数据仓库建设
不管我们现在处在什么水平，数字化都是可以进行的，它与自动化、信息化是并行的。
•设备通信能力改造；
•设备工艺参数采集；
•设备软件升级；
•在线检测设备建设；
3、Step3：指企业内部流程管理，尤其是跨职能部门的流程管理软件开发，可能涉及但不限于
•设备管理
•过程管理
•状态分析和管理
4、Step4：指企业经营状态指标的分析，供决策者参考，主要涉及但不限于
•成本分析
•工艺参数优化
•效率分析
•ROI分析
5、Step5：指在数字化运营和管理过程中不断发现需要改进的地方，并为之制定相应的技术改造实施计划，可能涉及但不限于
•新增数据采集需求技改计划
•新增流程管理工具开发技改计划
•新增优化分析技改计划
•工具优化和改进技改计划
四、产品及服务架构：
1、数据应用层：跨职能跨流程管理软件系统和大数据分析工具的开发和定制。
2、IIOS平台层：是物联网平台和工业大数据平台的合体；实现企业内部一切连接功能，以及数据采集后的融合功能。
3、数据感知层：实现多源数据的产生与收集。
1）在线视觉：应用机器视觉技术替代产线人工视检，提升效率和可靠性；并实时向IIOS传输检测数据。
2）电子测量：应用先进工业测试测量技术替代产线手工检测，提升效率和可靠性；并实时向IIOS传输检测数据。
3）数据采集：应用传感器技术实现生产工位各类物理量数据的自动采集，并实时向IIOS传输数据。
五、核心层IIOS工业互联操作系统：
1、数据采集预处理模块：数据采集预处理模块的功能是实现各种通信协议标准的数据接入，并将各种原始数据按照大数据中心对数据存储要求进行解析处理，将处理后的数据推送至大数据中心。
2、大数据中心：基于开源社区软件Hadoop实现企业级增强，提供海量数据存储、查询、搜索、分析等功能，是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的数据存储管理系统。
3、对外服务模块：对外服务模块对大数据中心的数据资产及能力进行封装，通过API接口等方式，为上层应用开发提供数据调用和能力调用服务，同时保障相关开放性。
4、运营管理系统：作为运维系统，为地听®系统提供高可靠、安全、容错、易用的集群管理能力，可帮助客户解决在部署、日常维护、故障处理、业务开发场景下的相关问题，同时为用户提供系统级权限管理和分配功能。
六、数据感知层：
1、在线视觉检测：
1）通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统。
2）分析出被摄目标的形态信息，转变成数字化信号。
3）系统通过提取目标的特征，自动判别结果，控制现场设备的运转。
2、在线工位数据采集：
1）人员数据采集：通过移动终端、RFID设备、ID标签等实现工位的人员信息统计
2）工位设备数据采集：通过传感器或自身数据接口实现设备的数据采集
3）物料状态采集：通过摄像头、扫码器等终端实现物料状态跟踪，组装加工状态跟踪4）生产工艺采集：通过接入ERP、PDM等数据实现工位的工艺数据采集
3、在线电子测量：
将电子测量和检测技术应用于工厂。将电子测量技术、自动化技术、软件技术和数据技术融为一体，为产线提供自动化的手段和工具。电子测量技术提供测试数据采集基本功能；自动化技术测试工位以前后序工序协同提供控制和执行机构；软件技术实现自动化和测试流程的集成；数据技术为测试数据的存储、预处理和后处理提供支撑。
七、数据应用层：
1、智能设备管理系统：
对设备寿命周期全过程的管理，包括设备台账、设备使用记录、维护修理记录以及更新改造设备全过程的管理工作。同时设备管理实现了设备实时工作参数的在线监测和可视化。
2、智能能耗管理系统：
通过物联网技术和传感器技术，对设备的电能消耗、燃气流量消耗的数据进行实时的自动化采集，并对采集到的能耗数据进行实时分析和可视化展现，对用能单元的能耗水平进行自动分析和评估，并对高能耗设备和设施进行标注和跟踪，对能耗水平趋势进行预测。
3、智能排产：
4、工艺参数模型提取：
5、订单成本管理：
以订单为基本单位，跟踪统计和分析每一个订单从下单到执行过程中所有的成本，并对成本的结构进行分析，指导用户实现准确的成本管控。要实现这一目标，需要两个条件：1）实现全过程的成本数据采集和同步，包括设备损耗、能耗等成本；2）需要实现订单系统数据与制造执行过程管理数据的打通和融合。
6、实时OEE分析：
OEE(Overall Equipment Effectiveness)是一个独立的测量工具，它用来表现实际的生产能力相对于理论产能的比率。通过OEE模型的各子项分析，它准确清楚地告诉你设备效率如何，在生产的哪个环节有多少损失，以及你可以进行那些改善工作。长期的使用OEE工具，企业可以轻松的找到影响生产效率的瓶颈，并进行改进和跟踪。达到提高生产效率的目的，同时使公司避免不必要的耗费。
7、质量管理实时SPC：
基于数理统计方法的质量过程控制工具。通过对产品测试测量数据的分析，实现对生产过程的分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的
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