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智慧工厂解决方案
工业大数据架构
智能制造大数据蓝图
智慧工厂方案提供数据采集、数据传输、大数据分析、智能化控制等功能，可帮助企业提高环境安全，加强人员管理，优化系统功能和资源配置，降低系统运营成本等。
智慧工厂解决方案
工业大数据特点
工厂数据湖
数据湖与价值发现
工业大数据建设目标
如下图显示的机器学习算法，多级算法分析引擎可以根据对工厂已安装设备的数据采集和工艺流程，自动绘制内在的逻辑关系，并显示哪个工艺流程和数据流之间直接或间接的相互关系，以及这种关系存在的原因。这种深层和独特的分析提供了一个高等级的平台来侦测异常，通过行为和运营表现来标记质量与效率，并进行微观辩证性的根源问题分析
产线数据建模
模型算法-DNN
模型与数据
智慧工厂方案架构
共分为三层：数据采集层（适配器）、数据支持层（Gards）、应用层（FIDIS应用系统）。
数据层：
提供BIOP—EG智能网关接入设备和BIOP的接入接口软件，支持各类工厂系统（DCS、PLC、SCADA等）、业务系统（ERP、MES、EAM、MRO等）、工厂设备和工厂产品的接入。全结构化工厂数据的智能感知采集技术，实现系统、设备、产品级等多种数据源接入，多种协议的智能解析（OPC、TCP/IP、Modbus、Profibus、CAN等），提供GB、TB、到PB级的智能数据采集。实现数据加密传输和加密存储功能，满足企业对数据安全的需求。
工厂平台层：
BIOP平台提供可扩展的工厂云操作系统，能够满足实现对硬件资源和开发工具的接入、控制和管理，为应用开发提供必要的存储计算、分析、挖掘、工具资源等支持。包括：分布式存储、分布式计算、数据质量及安全、数据分析、数据挖掘、数据可视化等功能模块。
工厂应用层：
通过云化软件和专用APP平台（支持第三方开发）应用架构，面向企业客户提供各类软件和应用服务。对第三方开发者提供开发环境和开发工具，且封装了大量的工厂技术原理、行业知识、基础模拟，以微服务组件方式为开发者提供调用，来开发更多面向用户的创造性应用。BIOP平台提供经营管理、能源管理、安全管理、环保管理、资金流管理及物资流管理、资产全生命周期管理及预测性维护（PHM）等应用服务，帮助客户实现优化企业资源配置，提高企业资源利用率，提升企业的管理能力、营销能力和资源整合能力，推动企业向智能制造迈进。
智慧工厂云平台对服务的设备提供全生命周期服务，主要侧重于设备生产制造后运营支持服务，包括：远程监测服务，辅助分析服务，智能化维护服务，安全报警服务，故障诊断服务，优化运行服务，设备信息服务，设备使用服务，设备知识培训服务，技术咨询服务，运行报告服务等。
优化建议：根据数据处理分析结果和专家经验，对锅炉运行优化提出建议，例如锅炉排烟温度很高，可以建立数学模型，模拟出各个运行参数对排烟温度的影响因子，分析出主要影响因素，再结合企业锅炉专家的经验，对排烟温度高的问题提出优化方案，从而提高锅炉效率、降低运营成本、辅助用户决策。
安全预警：设定对运行安全隐患进行预警及报警，并提出问题的解决方案，帮助用户提前消除安全隐患，减小安全事故的发生。
维修保养：根据锅炉配备的仪表、设备的实际情况，及时向用户推送设备更换、维护保养信息；根据现场返回的运行数据，及时向用户推送设备校准、维修信息。
全生命周期管理
“智能工厂”云平台标志着“智能工厂4.0”时代的到来！物联化、智能化和互联化是“智能工厂”云平台的基础，它将物联网、云计算、大数据、移动互联等技术与传统工厂深度融合，让工厂设备变得更节能、更环保、更安全。
智能工厂APP
设备预测性维修
异常监测
生产过程优化
人机协同优化
智能制造大数据战略
大数据应用
大数据应用
以大数据分析关联建模思想为指引，整合各环节大型设备的全面数据信息，全面分析重点设备在生产环节的自动化控制系统，实现对设备的全生命周期管理。同时，基于大数据设备预警分析，提升设备运行的安全性，减少停机维修时间，具体包括：
建立健全设备运行数据标准体系；
实现设备基础数据管理、运行维护管理、运行预测管理、物资管理、统计分析管理和其他系统的无缝集成等方面；
将设备运行自检数据和设备标准数据进行结合，驱动故障预测分析；
建立工厂设备画家评级系统；
建立智能预警和自动推送维护方案的智能应用。
设备管理体系
能效管理体系
能源平衡管理体系
安全管理体系
环保管理体系
产供销平衡体系
经营分析系统
人员画像
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