解决方案

　　大数据智能工厂通过构建连接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析，形成科学决策与智能控制，

　　提高制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、全球产业布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。大数据智能工厂平台是工业全要素链接的枢纽，

　　是工业资源配置的核心，对于振兴我国实体经济、推动制造业向中高端迈进具有重要意义。是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，

　　构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。其本质是通过构建精准、实时、高效的数据采集互联体系，

　　建立面向工业大数据存储、集成、访问、分析、管理的开发环境，实现工业技术、经验、知识的模型化、标准化、软件化、复用化，不断优化研发设计、生产制造、

　　运营管理等资源配置效率，形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业新生态。

背景

　　过去工厂

• 物料传输缺乏自动化
• 手写记录卡片在晶圆盒上
• 只有基本的设备标准
• 原始的设备控制
• 原始的制造解决方案

　　现代工厂

• 物料传输开始自动化
• 将基于统计数字的流程控制自动化
• 改进设备控制
• 改善库存控制和跟查
• 提高设备自动化的标准
• 高度整合的工厂运行解决方案
• 规划和供应链整合
• 改进决策系统

　　智能工厂

• 普及使用自动化的物料传输
• 普及使用标准化的设备
• 先进的生产执行方案
• 实时的异常情况控制系统
• 先进的流程控制和调整
• 预测式和灵活的维护
• 先进快速的决策
• 大数据存储
• 物联网与工业设备集成　　

　　管理层面

　　人工收集机台加工实际数据，无法实时统计机台产能和稼动率

　　手工收集发布机台故障信息，无法在第一时间反馈机台信息

　　安排人力整场巡视，手动收集机台加工作业信息和状态信息，准确性和实时性都无法保障

　　受制于技术和开发，新的应用无法及时完成，导致验证周期过长

　　生产层面

　　生产机台设备运行，只能通过现场机器屏幕看到，无法进行远程查看设备运行的详细状态及运行参数

　　每台机器都有其运行特点，人工无法精确统计每台机器的运行合理参数精确范围

　　机台历史数据没有系统备份，不方便维修和故障诊断，多数情况是根据现场维护人员经验决定维护质量

　　无预测性维护，只能等问题发生，然后处理维护，效率提升困难。

　　生产中，无法通过机台参数判断主要耗材，例如刀具状态、断刀，崩刃等

　　主要耗材例如刀具寿命，通过经验，无法精准判断寿命

　　没有及时的基础数据分析，延迟管理决策

　　基本功能

　　机器学习的人工智能

　　实际价值