隨著物聯網、大數據、云計算、人工智能等新技術快速發展，給制造業帶來巨大的變革，工業互聯網、智能制造、數字工廠等形態不斷出現。數字工廠將監測、控制、管理有機融合，對全廠各生產環節進行綜合監控，對生產作業過程中產生的大量數據進行自動、實時采集，對實時報警事件進行及時處理，對生產效率和能耗情況進行分析，同時為了兼容未來信息化、智能化的發展要求，預留與其他系統類似MES/ERP 等的數據通信接口，具備從外界接收生產指令并向其反饋處理結果的能力。

數字工廠不僅能有效解決企業對生產現場作業管理的難題，使企業能更輕松地管理生產過程，實現全流程的實時監視和追蹤，而且也能為企業提供生產效能統計、能耗分析等數據，提高企業經營分析水平。

基于該平臺實現全廠區所有生產車間的工業以太網全覆蓋、全連接，為生產綜合監控系統采集工業數據和視頻監控提供網絡基礎。搭建“數據采集中心”，對各車間各工序的不同接口、不同協議的關鍵生產設備、檢測設備的設備信息、生產信息、工藝信息、能耗信息進行實時采集。

建設生產綜合監控平臺，包括可視化門戶、廠貌廠況、生產監控、數據管理、報表管理、能耗管理、設備管理、系統管理功能，以動態分析圖表、靜態統計報表等形式分析生產工況及運營情況。

集成現有系統和第三方通訊接口，方便與其他智能制造子系統通信或集成。一方面與現有的ERP、MES、BPM等業務系統對接，同時直接和已有物聯設備系統對接。

成本管理控制一體化，對成本自動核算，實現對成本管理有效統計與分析。生產執行一體化，與智能下料系統和BIM平臺全面集成，對生產全過程進行有效管理。質量管理一體化，做到生產進度可把控、質量情況可追溯，成品出庫可跟蹤。

建設三維模擬仿真平臺，建立數字工廠的主體規劃，周邊地形地貌三維數據，各主要車間和主要作業工藝流程的三維立體圖像建模及工藝流程三維動態模擬，展示整體廠區、主要車間的三維信息。

一、數據采集管理

數字工廠會自帶I/O數據采集器，里面集成了各種數據驅動，支持通過RJ45接口傳輸的常見的工業標準協議，絕大部分子系統可通過這些綜合監控軟件內置的驅動進行數據采集，少量的子系統需定制開發相應驅動或解析軟件，極少數子系統需通過專用的接口轉換/協議規范設備才能實現實時采集。

系統支持通過MODBUS/TCP通訊協議接入、OPC UA通訊協議接入、MODBUS/RTU通訊協議接入等多種接入方式。采集包括生產現場子系統設備的開閉情況、運行狀態、關鍵部件的電壓、電流值、電機頻率、用電量及各種儀表、傳感器的運行狀態、實時及累積讀數等。

對于采用PLC控制的子系統，平臺I/O服務器通過工業以太網與PLC的以太網接口相連，而該PLC通過其私有或標準的工業通訊協議與I/O服務器進行信息交互。該聯接方式須具備兩個條件：一是該PLC具有以太網通訊模塊或可插入以太通訊模塊，其次是子系統的控制邏輯在PLC中，而不是在其上位機中，并且配套廠家需提供PLC的接口協議資料。

嵌入式控制器以其系統結構簡單、價格便宜，但功能強大而受到工控業內人士青睞，I/O服務器通過MODBUSRTU/TCP或定制開發接口協議與該類型的嵌入式控制器PC相聯。傳輸該聯接方式須具備兩個條件：一是該嵌入式控制器具有以太網通訊接口，或控制器采用RS232\RS485的接口通訊，可通過串口轉換設備將其轉化成以太網的接口。其次配套廠家提供的統一格式的MODBUS等方式通訊的設備類型配置表。

對于專業性較強的子系統，I/O服務器通過工業以太網及OPC/DDE/FTP/XML接口協議與該類型的子系統主機相聯。傳輸該聯接方式須具備兩個條件：一是該上位機具有以太網通訊模塊。其次配套廠家提供的統一格式的OPC/DDE/FTP/XML等方式通訊的設備類型配置表。

一個典型的制造業工廠會包含以下分層結構，從最底層的設備層，到自動控和數據傳輸管理、生產執行管理、業務管理以及決策分析。由于在生產、質檢、管理等各個環節，制造行業都在產生著龐大的數據。內部信息系統之間缺乏統一的平臺對數據進行關聯、整合及聯通，導致產銷存等各環節無法協同工作，難以完全釋放數據的真正價值。

除了以上系統外，還可以直接對接現有的財務、人力、OA、CRM、物流等各種系統，實現多來源數據打通和融合，建立企業數據統一平臺，為企業提供統一的數據支持，推動企業精細化運營，實現傳統制造業業務創新和差異化競爭。

二、數據分析管理

能耗管理：

生產能耗作為制造型企業日常生產成本的一項重要開支，如何進行科學的能耗管控成為企業精細化管理的重要手段和途徑。能耗在線監測和能耗管理。一方面能夠為企業提供所有的能耗情況；另一方面幫助企業從根本上進行生產節能。

通過現場數據自動采集或人工錄入方式分類對生產過程中的能源數據進行管理，進行水、電、氣等消耗量的統計；結合不同工序每條線生產量情況，進行能耗成本平均核算；可以對企業設備信息進行統計以及設備報警、維修次數等。可以并根據相應的指標及形式，生成能耗趨勢圖和能耗日報表。

成本管理：

根據用戶需求利用系統中的歷史數據可以對生產現場的生產效率、物料的良率、人員的工作效率、設備效率、訂單的完成狀況等進行統計分析。并能夠將分析結果生成圖表統計形式，滿足工廠管理層的要求。成本核算我們主要以項目為核算主體，通過設備監控數據以及生產耗能統計獲取的數據進行匯總。

設備運行監控：

實時數據可以通過目前現場生產管理系統進行數據對接采集，對于未監測的機械設備可通過安裝智能傳感進行采集。目前可采集展示的參數有：設備的開閉情況、運行狀態、關鍵部件的電壓、電流值、電機頻率、用電量及各種儀表、傳感器的運行狀態、實時及累積讀數等。針對特殊設備可根據實際需求情況進行特定數值采集。

進度管理：

生產管理是指對整個生產運行系統中各個環節進行計劃、組織、協調和控制，達到降低成本，滿足產品交付，提升效益和實現公司各項運營目標。

三、可視化展示

基于三維模擬仿真平臺，建立數字工廠的主體規劃，周邊地形地貌三維數據，各主要車間和主要作業工藝流程的三維立體圖像建模及工藝流程三維動態模擬，展示整體廠區、主要車間的三維信息，能夠通過互動，實現三維場景各個角度的呈現以及站內的虛擬漫游；并可以展示靜態文字、視頻以及 3D 交互展示等多媒體信息。

利用高分辨率的航拍圖片、DEM 數據、矢量數據、工廠CAD 數據等等，通過一定的三維建模技術和三維顯示方法，快速構建真實的三維工廠，做到能夠實時、任意角度瀏覽工廠不同的車間場景、工廠的結構布局、車間的內部結構、生產線的重要設施，提供真實的三維空間環境。在三維場景中提供重要信息顯示功能，例如工廠出入口的信息。

在一個門戶頁面展示全廠關鍵、綜合生產相關數據，如：產量統計、車間進度、車間任務、任務保有量、任務狀態、負荷信息、關鍵設備狀態、各類數據統計。

智能制造的實現主要依托兩個基礎能力，一個是工業制造技術，另一個就是工業互聯網。前者包括先進裝備、先進材料和先進工藝等，是決定制造邊界與制造能力的根本；后者包括智能傳感控制軟硬件、新型工業網絡、工業互聯網平臺等，是充分發揮工業裝備、工藝和材料潛能，提高生產效率、優化資源配置效率、創造差異化產品和實現服務增值的關鍵。通過行業經驗知識積累，搜集智能工廠、車間計劃調度控制執行的實時數據，動態智能決策是工業大數據的關鍵應用，它將為智能制造提供關鍵的基礎設施，并打造新的工業生態體系。