智慧运维管理平台FThingmap

平台简介

力控工业云智慧运维平台FThingMap是一个智慧维保管理平台，可以助力公用工程运维单位进行互联网+产业升级，将部署不同城市和位置的公用工程相关设备通过工业云平台来集中统一管理，赋能传统端设备物联网化，从而提升提升运维水平。

平台架构

FThingMap托力控工业云生态体系，基于力控工业云实现数据治理和智慧服务的结合。数据接入层采用力控工业物联采集网关完成工业现场数据采集并通过物联网协议将数据上传到工业物联网平台中；平台层提供Paas、SaaS层服务，可独立部署在云环境，完成从物联数据的采集、处理、存储、分析、应用等多个层面，具备网关云端管理、设备在线监控、报警管理、运维检修、能耗统计分析等多方面的业务及可视化能力，顶层设计采用工业大数据平台处理工业多样化的海量数据并形成可视化分析，通过AI+来完成智能工厂的调度与现场级的智能优化。

平台特点

工业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集或控制传感或控制器以及泛在技术、移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。从应用形式上，工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性、和信息互通互联性等特点

以智能工厂为例

在中国当前政策利好的环境下，未来15年仅在制造业，工业物联网就可创造1960亿美元的累计GDP增长。同样在新基建的推动下制造业企业有了更多值得期待的地方。

目前工厂自动化程度已经达到较高的水平，设备可以昼夜不停生产，企业人工成本下降了25%~30%。但是智能制造不等同自动化，工业互联网技术的潜力还显示在追求更高价值上，比如良率改善、数据决策等方面。

从发展趋势来看，智慧化转型已经成为社会各界共识，但并不是所有企业都像大企业那样具有较高的信息化基础和资本支撑。运营成本、技术难题、数据割裂以及资金问题成为了把企业挡在信息化浪潮之外致命壁垒，如何把企业扶上云端，成为了关键。

“企业搭建数字化平台，必须打好信息化地基，只要在信息化的基础上，才可以结合互联的平台采集数据，通过分析平台给企业带来价值。”图扑软件某负责人说道。

那么如何将SMT/PCB行业较高的自动化与优秀的信息化管理相融合，基于 Hightopo 给出可以提高制造的信息化能力的解决方案。

智慧管理运作方式

通过工业监控系统，展现SMT贴片厂机械的实时运作状态。通过2D面板与3D模型结合，展示出设备的具体数据，例如贴片机的抛料数、工作时间、吸取数和产量；SPI监测出的良品数量和直通数量以及总产量，保证对印刷工艺的验证和控制；也包括自动光学检查（AOI）中监测PCB上各种不同的错装和缺陷的产品数量。产线上每小时的良率会直接传到可视化平台，如果良率低于设定的目标水平，就会驱动管理进行改善。硬件与软件结合，将“互联网+物联网+大数据+自动化设备”相互融合形成自我驱动效应。

智慧管理可视化系统通过对每一台设备数据进行整合，分析处理。形成产量、设备使用率和抛料率的统计，并且与历史数据组成直观的数据趋势图。为管理者提供可靠的数据，及时调节生产节奏提高生产效率反思工厂运作中的瑕疵与不足。利用平台和数据的驱动，将资源有效整合在一起，避免了信息不对称造成的资源浪费，为生产提供了有力支撑。

同样，智慧管理不应只体现在一体化的生产流程上，当人力需求减少的情况下，新技术则更应该为人服务，如工厂可视化平台可以显示出智能工位、 *** 作员的轨迹等数据。动态的展现方式，也促使管理者做出高效且更人性化的管理措施。

扩展

图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。

关于图扑软件(Hightopo)

图扑软件自主研发了基于 HTML5 的 2D、3D 图形渲染引擎。广泛应用于 2D、3D 可视化、工业组态与数字孪生领域。为工业物联网、楼宇、场馆、园区、数据中心、工厂、电站、医院、农业、学校、仓储等行业客户提供优质数字孪生解决方案。

本文介绍智慧选煤厂可视化解决方案及重点应用场景。

国家“十四五”规划，中国要实现“2060”目标，需要优化产业结构和能源结构。煤炭是我国重要的基础能源，为国民经济和社会发展提供了可靠的能源保障。在智能化发展大潮之下，煤炭行业亟待借势转型。

图扑软件应用自主研发的 HT for Web 产品，搭建了选煤厂区建筑及生产设备、管线等设施的三维场景，将生产数据采集、安全监测监控与生产时空有机结合，构建了集智能巡检、设备安全监测、预警功能、企业管理于一体的三维可视化管理系统。全方位推动选煤厂精细化管理工作，实现减人增效的目的。

通过 Hightopo 构建 Web 智慧选煤系统。整体场景采用航拍建模方式获取，利用飞机或无人机搭载多台传感器，对选煤厂进行拍摄采集，快速高效获取真实反映厂区情况的数据信息。通过纠正、平差、多视影像匹配等一系列的内业处理 *** 作，最终获得三维模型。航拍建模的成果数据具有地理坐标系信息，可以准确地和 GIS 匹配。

HT 和 GIS 的集成方案中可提供根据经纬度和海拔数据构建漫游线路，让用户以第一人称的视角按照指定线路对厂区进行巡检漫游，在制定线路的时候可以参考重点区域或智能化水平较高的区域进行制定，给用户呈现选煤厂重点发展区域以及智能化发展成效。

在线监测核心设备运行情况，对选煤厂智能管控实现全覆盖，避免监控不到位、工作人员疏忽等问题所造成的各类事故的出现，确保了选煤厂机电设备的正常、平稳、持续、高效的工作。

本次三维选煤厂可视化项目，从日常管控、企业历程、应急管控为主体进行展示。系统聚焦产品运输、洗选加工关键流程管控，化繁为简，从根本上堵塞管理漏洞，通过精准监督推动企业高质量发展。

日常管控

大气监测

在生产过程中，选煤带来的环境污染非常严重，这一问题已经引起社会各界的重视。图扑软件运用丰富的可视化图表和动画效果，实时统计各厂区、监测点的监测设备数据，数据涵盖当日室外温度、湿度、压力、二氧化硫和颗粒物等多个关键指标。为制定对控制污染源无组织排放、减少大气污染等综合管理方案，提供可靠的数据信息。

水环境监测

结合图扑软件 Web 2D 组态功能，再通过数据采集，实现水环境监测可视化。数据包括 ph 值、化学需氧量、生物化学需氧量以及细菌总数等水体资源保护及污染控制的重要指标。技术员可及时掌握洗水变化规律，做出适当调整。

固体废弃物占比监测

煤炭固体废弃物是指煤炭在生产、加工和消费过程中不再需要或者暂时没有利用价值而被遗弃的固态或半固态物质。利用图扑软件可视化图表，将固体废弃物以及占比进行等关键数据进行可视化呈现。防止固体废弃物污染环境，保障人体健康，维护矿区环境景观。

主厂房数据管控

主厂房是选煤厂生产系统的核心建筑物，选煤工艺的大部分的流程都要在此完成。图扑软件将 BIM 技术应用到主厂房建设中，BIM 技术将模型进行细化及深化之后，配合图扑软件 HT 引擎，进行贴近现实的三维渲染动画。2D 面板联动三维场景，动态更新设备指标，时刻对选煤工艺进行安全监管。

图扑软件 HT 的轻量化方式是在传统的 GIS 和 BIM 技术上做出了全新的改变：HT 具有轻量化、低成本的优点，企业无需再购置笨重昂贵的 GIS 和 BIM 软件；而且起点低、效果好，传统 Web 开发人员可轻松上手，借力 HT 强大的 3D 渲染效果即可做出高仿真场景。

点击“楼层隐藏”切换透视效果，呈现厂房内三维设备在厂房分布情况，点击“楼层展开”切换查看不同楼层内场景的设备运行情况。

3D 主厂房

主厂房设备监控系统通过 HT 3D 效果，1：1 制作 3D 可视化仿真互动模型，并将重介洗煤工艺流程整合融入，将原煤进行洗选加工和综合处理的全过程信息监控。

系统可实时显示重介旋流器、精煤皮带、振动筛、原煤皮带等重要设备的动态数据，当点选不同楼层设备时，自动d出设备多重信息，创建多参数实时在线监测。

数据信息包括运行设备的振动频率、温度、故障信号、趋势信号等数据，管理人员可通过此功能，进行调用查看设备运行状态、故障属性及导致故障发生的相关联信息历史数据。

2D 主厂房

选煤厂主厂房负责把主井提升上来的精煤进行分选加工成原煤、块煤和矸石等产品。图扑软件以二维组态图方式搭建的选煤生产线，界面中可对用户所关注的产能信息、设备运行关键指标进行监测展示。覆盖精煤、中煤、矸石、煤泥的产品形成全过程。

场景内可对脱介筛、磁选机、泄介筛、离心机等设备布局进行可视化展示，不同的产物生产线路采用不同颜色的线条标识，为作业人员提供图形注释。

同传统界面相比，图扑满足工业物联网现代化的、高性能的、跨平台（桌面 Mouse /移动 Touch /虚拟现实 VR）的图形展示效果及交互体验。同时还支持结合 VR/AR 进行展示，让用户能够沉浸在虚拟环境中进行体验，尤其对工厂、车间、生产线等大型场景更具有优势。

密控系统

通过图扑软件实现可交互的 Web 密控三维系统，针对重介系统的密度控制和数据监控而开发，可使测量密度值跟踪、趋近直至等于设定值。密控系统分为精煤密控、中煤密控和矸石密控三大板块，实现煤泥含量及旋流器入口压力的稳定控制。

浓缩车间数据管控

浓缩车间适用于选矿厂的精矿和尾矿脱水处理。图扑软件基于 HTML5 标准的组件库，构建车间三维场景。

设备可视化

浓缩设备具有以下特点：

添加絮凝剂增大沉降固体颗粒的粒径，从而加快沉降速度

装设倾斜板缩短矿粒沉降距离，增加沉降面积

发挥泥浆沉积浓相层的絮凝、过滤、压缩和提高处理量的作用

配备有完整的自控设施

其中絮凝加药机设置高亮显示，点击即可隐藏其他设备显示。

蓄水动画演示

通过图扑软件将 2D 和 3D 无缝融合，搭配数据面板以及动画驱动制作了蓄水工艺可视化。场景支持常规的旋转、平移和视角缩放。蓄水工艺包括蓄水、加药搅拌（添加絮凝剂）、放水、泵体放水等 *** 作的演示，营造具有真实沉浸感的体验。

压滤车间数据管控

压滤车间负责压滤处理煤泥、回收分离介质水，压滤机负责处理浓缩机底流。传统的压滤生产主要依靠人工 *** 作，需人工查看并判断压榨程度，工作效率低下，产品水分无法得到保证，存在液压系统破损或压滤喷料伤人的安全隐患。

图扑软件搭建的压滤车间可视化管理系统，通过 HT 引擎将压滤车间的压滤机以及楼层分布进行 1:1 还原，可随时查看设备基本信息、运行信息、故障信息等。点击左侧面板压滤机以及楼层展开，即可查看车间楼层分布情况以及压滤机工作状态。

实时监测系统内压滤机状态信息，包括松开、压紧、进料等各进程状态，打破压滤机与压滤机之间、压滤机与智能压滤检测系统相关辅助设备之间的信息孤岛。实现智能压滤检测系统内所有设备及相关信息的统一集中监管，降低岗位巡检工的劳动强度，方便生产监管。

每台压滤机增设故障信息以及运行信息，通过实时监测压滤机电流电压，结合本台压滤机运行状态、基本信息，可自动判断压滤机是否达到进料结束时机，保障压缩车间正常运行。

汽车装车站可视化

传统的汽车装车采用人工 *** 作装车。人工调度车辆位置和放料闸板开关存在人车精准配合难度大，容易出现溜槽磕碰、撒煤、超偏载等问题，装车工作效率低下。

图扑软件基于 Web 端的 UI/2D/3D、GIS、BIM 及 VR/AR 等可视化工具及应用，可以在浏览器上流畅展示，实现对车辆状态、料位状态、装载设备状态等关键信息的采集，并对设备进行控制，对司机进行提示，有效解决所需岗位人员多，职工劳动强度大等问题。

其中使用模型贴图的 UV 偏移动画模拟了煤矿运输过程。场景中还有与图纸按钮的功能交互，如溜槽展示、煤储动画以及栈桥动画的启停动画及演示，以及运输设备的单独查看。

能源管控

图扑软件自主研发的 HT 选煤厂能源管控系统，展示了厂区所有建筑用能、重要设备或工艺的能源消耗。点选内场景建筑图标，可以清晰明了地看出对应建筑当日及一周内用水、用电、用气的累计值以及变化趋势，能源管理一键触达。

用电管控

接入削峰、填谷实时数据形成峰谷时段用电柱状图表，选煤厂据此可实施"避峰就谷"生产用电管理模式，在完成生产任务的前提下，通过合理组织安排生产时间，降低电费平均价格，从而实现降低生产用电成本。

吨煤介耗

介质消耗是重介质选煤厂的主要辅助材料消耗之一，也是评价重介质选煤的一项主要技术经济指标。图扑软件通过对接数据接口，将本月吨煤介耗以及环比数值进行可视化表达，在后台，管理员可以对工厂用能进行全面检查，并及时反馈相关问题。

生产管控

选煤厂的生产是连续性很高的过程，连续的生产过程是由多个执行不同任务的工艺环节和多种工艺设备及相应的辅助设备来完成。

图扑软件通过对接生产线上所有设备数据，构建选煤厂生产管控系统。2D 面板展示实时产量、库存量以及生产数据等关键数据指标，利于明确各车间的生产任务及生产进度，实现车间生产现场管理透明化；协助车间生产管理人员及时处理突发状况，确保生产稳定进行。

传送带集中控制

煤矿输送带的运输方式与其他井下运输相比在运输速度、运输效率等方面具有十分明显的优势，可以实现短期内对大量煤炭物资的运输。图扑软件针对煤矿运输环节容易出现的各种问题，对传送带运输在线监测，降低煤矿运输成本的同时，保障运输人员的安全性，提升运输的整体速度。

支持模拟无人机视角漫游，当经过厂区建筑时，可自动d出对应设备信息及瞬时带煤量变化趋势、在线统计设备故障数量，值班人员根据实时显示的数据进行复查留存，实现对煤炭产量的实时准确监管，有效解决职工不履职、工作疏忽容易造成事故隐患的现象，防止皮带断带等事故的发生。

参观模式

企业历程及荣誉

图扑软件依托自主研发的 HT 产品，对企业的品牌文化进行整体设计，展示企业的发展历程、成就以及业务等。通过数据可视化、分布式数据展示，既能客观真实地展示出企业经营状态、未来发展前景，也能更好地赋能企业发展，助推企业的进一步升级。

企业管理

人力资源管理是现代企业管理中的一个重要环节，随着企业信息化的不断推进发展，企业人力资源管理对大数据的应用也成为必要趋势。图扑软件搭建的企业管理平台，支持通过自定义的数据指标，展示如员工数量、职位结构、公司股东等情况，清晰的展示企业组织内部人才资源的基本概况，让管理人员对企业的人才组织现状有全方位动态的掌握。

经营绩效

图扑软件建立的以经营绩效为中心的可视化面板，实时展示企业的支出、收入金额、上缴税金，实现企业运营的穿透管理，满足领导“看得见、看得清、看得远”的需求，为企业资产经营管理、生产运营管理、产业结构调整等决策提供支持。

应急管控

安全四色图

图扑软件对选煤厂所有风险进行辨识分级，不同危害级别区域选用不同的颜色显示，建立安全四色图。方便建立安全风险分级管控工作体系，明确负责安全风险分级管控工作的管理部门。

不同风险和危害级别制定具体的防控措施进行管理。在图扑软件 2D 面板展示应急预案，应急物资、剩余应急物资信息。规范厂区应急救援工作，提高应对风险和防范事故的能力，保证职工安全的健康，最大限度的减少财产损失。

疏散路线

场景内通过流动线条标示输送路线，指向疏散出口方向。支持模拟多条疏散路线并预测时间，测出最佳逃生路线。

安全监测

选煤厂内车间设备分布不规律、跨楼层，涉及的监测点多达两百多个，因此需要根据监测点位置分布特点合理设置监测子站的位置，以及每个监测子站的监测范围。通过图扑软件 HT 打造的三维可视化系统支持根据现场摄像头实际点位，接入所对应的摄像头视频画面，实现场景还原。

一旦管辖区域内的监控摄像头拍摄到异常现象，系统会把摄像头信号调到显示大屏上，同时报警装置响起，提醒相关人员查看、解决问题。

预警统计

设备在线监测与预警是现阶段选煤厂“智能化”普遍建设内容，现场使用效果较为理想。但普遍存在浅尝辄止，数据监测类型单一，没有对在线预警数据进行深度挖掘、分析等问题。图扑软件对接多类传感器，多数据的监测与健康评估，实现故障定性、定量、定位诊断，包括燃气、电气、节能等运行参数。

融合红外成像和 AI 摄像头，系统可自主设置电子围栏内容、生效范围，实时监测设备关键部位温度，通过电子围栏看板，职工可实时查看现场中的设备情况以及设备统计。

重点监测

针对选煤厂重点区域，图扑软件依靠三维可视化技术划定重点监控对象，联动 HT 视频融合技术，将监控画面以 2D 方式融合到场景的三维模型中，为 *** 作人员提供直观的视频图像和简单的视图控制，保证选煤生产的高效、有序进行。

采煤工艺全流程可视化

图扑软件还搭建了 2D 采煤工艺全流程监控可视化解决方案，对采煤工艺流程相关的设备和 *** 作进行展示。实现设备全量全要素的模拟仿真反演。

相较于 InTouch/IFIX/WinCC 这些传统组态软件，图扑基于 Web 的平台更适合 C/S 向 B/S 转型的大趋势，多元素丰富的可视化组件和支持快捷的数据绑定方式，可用于快速创建和部署。实现零代码、低代码生成页面，可以快速搭建可视化页面生产平台，大大降低页面生产成本。为各类工业场景提供 2D、25D、3D 多种清晰美观的可视化服务模式。

其中，图扑软件搭建的智慧电力可视化解决方案，可帮助决策者从微观到宏观地掌握全省电网运行态势，形成数据和服务闭环。虚拟电厂既可以作为“正电厂”向系统供电调峰，又可作为“负电厂”加大负荷消纳配合系统填谷。

打造健康舒适厂区

系统对接环境监测系统，实时采集厂区内各监测指标，以及选煤厂房内各有害气体，并选用图扑软件丰富的图表、平面图等形式形象展示，通过设置环境数据预警值和告警值实现平台环境监测的自动告警。

优化选煤厂用能

HT 能耗监测系统的监测范畴涵盖厂区的电、水、气，通过智能设备对能源消耗进行全面感知，对各类能耗进行采集统计，并经过能耗分析挖掘对厂区生产生活的整体用能优化。

完善选煤厂安全建设

通过搭载智慧化物联网设备，对厂区资产信息进行统计分析，实现厂区资产的数字化管理。同时也能进行物资定位与盘点，实现管理人员对物资的全生命周期管理。

保障厂区生产生活安全

图扑软件对每日巡更计划的实施情况进行有效监测，并可联动 3D 场景查看巡更计划在厂区中路线、视频点位等信息。同时图表化展示巡更过程中的异常上报趋势，分析出巡更异常的高发时间段与区域。

目前，随着人工智能、5G 等新一代信息技术的迅猛发展，正处于从工业经济向数字经济转型过渡的大变革时代。图扑软件以“黑色煤炭、绿色发展、高碳能源、低碳利用”的管理理念，以精细化的管理模式，建立的智能化洗煤厂平台，最大限度以用户需要提供优质信息，发掘业务协同价值，多维度多层次展现，帮助用户迅速做出决策，提高选煤厂业务效率及质量。未来，图扑软件将紧跟 5G 时代的脚步，为选煤厂管理及技术创新、减人提效、降低成本、转型发展注入新动能。

如今，超过250亿台“物体”连接到互联网上，预计到2025年，这个数字将翻一番。工业物联网（IIoT）以一种爆炸式的方式迅速发展。工业物联网（IIoT）设备、标准和通信协议的激增，使得对IIoT的有效管理变得非常具有挑战性。

如何定义工业物联网 （IIoT） 平台？

工业物联网平台 是一种工业物联网软件，它使组织能够安全地管理工业物联网生态系统中所有连接的人、系统和对象。

在界定工业物联网平台时，我们应该认识到，物联网已经创造了一个新的整合水平。随着成千上万的工业物联网设备接入网络，企业需要管理比以往更多的端点。然而，这不是一个简单的设备问题，工业物联网实际上是一个由人、系统和对象组成的数字生态系统。这就需要一个工业物联网平台来安全有效地管理生态系统的每一个元素。

工业物联网平台有哪些不同类型？

虽然工业物联网平台研发的初衷是对工业物联网的设备和数据进行管理和控制，但为了适应不同的用例，已经开发了许多不同类型的平台。事实上，工业物联网平台很难分类，反而工业物联网平台供应商正在改进其平台产品，以满足客户需求和特定的业务需求。

工业物联网平台将提供不同的功能组合，包括工业物联网的端点管理和连接、物联网数据的采集、接收和处理、数据的可视化和分析，以及将物联网数据集成到业务流程和工作流中。在比较不同类型的平台时，应根据组织的业务需求和特定的IT基础设施，并将其与工业物联网的解决方案相匹配。

工业物联网平台应该具备哪些特点？

因此，最好的工业物联网平台因组织而异，单个平台功能集无法为每个用例提供足够的解决方案。但是，任何一个工业物联网平台都应该具备以下特点：

安全

安全性是工业物联网平台的核心，它不仅可以保护所有物联网端点免受外部网络攻击，还可以处理来自组织内部的潜在恶意活动。

连接性

每一个工业物联网设备都必须快速、安全地进行配置，并对其生命周期的所有阶段进行管理，包括在设备配置、注册、激活、挂起、未挂起、删除和按需重置时对其进行跟踪和授权。

集成

集成是工业物联网面临的最大挑战之一。工业物联网平台允许物联网设备与不同的企业应用、云服务、移动应用和传统系统无缝、安全地连接和共享信息。

识别

工业物联网平台可以支持最广泛的物联网设备。无论在工业物联网架构中的任何地方，都能自动感知物联网设备的存在，建立安全连接，并能快速建立设备凭据，或在需要时自动分配。

分析

物联网设备大大增加了组织中的数据量。分析工业物联网应该是工业物联网平台最强大的功能之一。它可以对工业物联网数据进行适当的可视化和分析，为改进数据驱动的决策提供实际的见解。

管理多个工业物联网传感器很简单，但如今，企业拥有数十万台工业物联网设备来执行遍及组织内部的众多任务。工业物联网设备有多种形状和尺寸，没有通用的工业物联网标准或连接方式。管理一个工业物联网网络意味着能够监控一系列异构的工业物联网设备。

如今，工业物联网（IIoT）平台为工业物联网在几乎所有行业的快速发展提供了解决方案。工业物联网平台能够将设备和企业应用软件完美融合，使数据在互联的人、系统和对象之间无缝、安全地流动。

一、将真实的加工制造连接到工业40

如果使用了工业40技术，一个新的加工制造生产线可以实现多达25种的产品变化，同时将产量提高10%，库存减少30%。工业40架构的应用让制造商在生产过程中可以获得更丰厚的投资回报率。

工业40是一场工业的革命，目的是将信息技术(IT)的虚拟世界、机器的物理世界以及互联网合为一体。其中心是将具有IT功能的所有工业领域都整合起来。

工业物联网（IIoT）设备要想创建工业40生产制造环境需要注意以下5个方面。

在工业40中，对机器工具或一组机器的 *** 作，应该允许使用诸如智能手机或平板电脑这样的智能设备进行简单的连接。

1分布式智能

这里说的分布式智能是指在智能传动和控制技术网络的机器设备中，加入尽可能多的智能和控制功能、或者单独的传动轴，而不是从一个中央处理单元（CPU）来处理所有的动作。

2快速连接

在决定应该使用现场总线的什么功能时，应该看一下生产平台是否支持例如OPC UA（来自于OPC基金会）这样的标准。消除不同供应商系统的障碍，而且对通讯和控制平台采取一种更加开放的方式很重要。

3开放标准和系统

开放标准允许基于软件的解决方案可以更加灵活地集成，并有可能将新的技术移植进现有的自动化架构中。

4实时数据整合

可能利用实时的机器和工厂性能数据来改变自动化系统和生产工艺的管理方式。不用捕捉并分析数月以来有价值的关于生产率、机器停机时间或者能源消耗的数据，支持工业40的平台能够将数据整合到常规的工厂管理报告之中。这会让制造商和机器具备详细的信息来执行快速的工艺和生产变更，以实现产品满足特定客户需求的愿景。

5自适应性

科技帮助生产线变得主动。目标就是让工作站和模块可以适应个性化的客户或产品需求。

二、让工业40和IIoT在智能工厂里运行

工业40和工业物联网(IIoT)能够为设备（从传感器到大规模控制系统）、数据和分析之间提供更好的连接性，Beckhoff自动化的TwinCAT产品专家Daymon Thompson这样认为。传感器和系统需要网络连接来共享数据，分析有助于做出更明智的决策。

物联网主要包括4个基本元素：实体的设备、与设备之间的双向连接、数据以及分析设备可以是小到一个传感器大到一个大规模控制系统中的任何一种。传感器和系统需要与更大的网络进行连接，以共享由传感器或系统产生的数据。对此数据进行的分析会产生可执行的信息，其结果是让人们做出精明的决策。

关于智能工厂的3个思考

在决定实施工业40之前，要对智能工厂提出的3个问题是：

1你是否想要自动完成快速的产品转换，以及对市场需求的响应更好？

2你是否想通过识别出可以进行持续改进的区域来提升你的设备综合效率（OEE）以及生产总产量？

3你是否想要根除浪费，例如能源、原材料和闲置时间？

在确定和完善真实世界里智能工厂的目标之后，采用基于PC控制的硬件和软件有助于帮助你早日成功。

三、为什么要部署工业物联网？

因为在工业世界里普遍使用了联网的传感器而比商业的物联网(IoT)更加先进，这些传感器就是物联网里面的“物”。数以亿计的联网的有线及无线压力、液位、流量、温度、震动、声波、位置、分析仪表以及其他传感器被用于工业领域，而且每年以数百万台的速度增加，为工厂提供了更多的监控、分析和优化。

IIoT通过将传感器连接到分析和其他系统中，来自动提高性能、安全性、可靠性和能源效率，具体方式为：

1从传感器上采集数据比以往经济有效得多，因为传感器很多都是电池供电和无线通讯的

2使用大数据分析和其他技术将这些数据翻译成可以理解的信息。

3将这些可 *** 作的信息在正确的时间呈献给正确的人员，要么是工厂人员，要么是远程专家。

4如果工作人员采取了正确的 *** 作，将带来性能上的提升。

四、基于平台的工具克服了IIoT的复杂性

基于平台的方式提供了一种灵活的硬件架构，可以部署在许多不同的应用场合中，消除了硬件的复杂性，并让每一个新的问题基本上都成为软件方面的挑战。系统设计师选择的平台应该基于一个对信息技术(IT)友好的 *** 作系统(OS)，这样它们可以安全地进行供给和配置，进而来正确地认证和授权用户维护系统的整体性，并让系统最大程度地可用。

五、基于数据的工业物联网

如果没有数据，就没有大数据、云和分析功能，也没有区别于物联网(IoT)的工业物联网(IIoT)；PI北美组织的副总监Carl Henning说，IIoT中的“物”造就了IoT中的“物”。IIoT需要开放的标准，以太网和软件标准可以为控制和制定决策所需要的信息提供数据。

其中一部分）时，大多数人认为最有用的特性是实时功能。

六、优化布线是提升工业物联网性能的基石

通过将信息、自动化、以及运行在工业物联网上的生产系统之间不断融合，物联网正在积极地影响着未来的工业自动化，Softing 有限公司市场部副总裁Mark Knebusch指出。随着以太网速度越来越快，电缆系统的集成更加重要，而电缆的认证有助于提升工业网络的性能。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。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、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新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产品创新、产品故障诊断与预测、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等诸多方面。本文将对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
1加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。
2产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。
3生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。
4工业供应链分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
5产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。
6生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。
大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。
帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。
8工业污染与环保检测
工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。
工业大数据的应用将推动工业企业基于对内外部环境相关数据的采集、存储和分析，实现企业与内外部关联环境的感知和互联，并利用工业大数据分析技术开展挖掘分析，支撑工业企业基于数据进行决策管控，提升企业决策管控的针对性、有效性。

---