一、智能工厂概念

　　塔网智能工厂的构建基于公司的TN技术平台，系统融合了JIT、精益、TOC瓶颈理论的思想精髓，结合工业物联网、自动化、设备改造、移动互联网，实现工厂的流程优化，实现数字化透明车间、提高生产过程的可控性、减少产线人工干预、即时正确地采集产线数据，制定适合企业自身的APS计划排程与生产进度控制，从而有效的降低了生产成本，提高生产效率，确保产品质量的稳定与可靠。

　　并在此基础上向上游与CRM系统融合，下游与售后服务系统融合，最终帮助企业打通整个行业的供应链，实现全产业链的协同。

　　二、智能工厂建设步骤

　　智能工厂的构建需结合企业的实际状况，有针对性、有目的、有步骤的进行。

　　1、初始级

　　1.1)对影响车间生产效率和产品质量的关键设备进行数据采集，主要做设备稼动率分析与工艺参数分析，用以提高设备利用率，确保产品质量的稳定、可靠

　　1.2)对车间的物料信息进行条码管控，实现按流转卡的溯源管理或按关键物料的溯源管理

　　主要效果：提高生产效率、稳定产品质量、生产用料(流程)防错、产品溯源的基本实现

　　2、规范级

　　在关键设备、物料采集的基础上进行应用扩展，对车间的人员、物料、设备、工艺、环境、检测等数据全方位采集，将公司ISO9000体系在系统内进行实现，实现智能的生产产量、质量报工

　　主要效果：提高生产效率、提高产品合格率、降低生产成本、员工管理、产品溯源

　　3、集成级

　　在全面数据采集的基础上，实现APS高级排程，以拉动式计划为核心，统筹企业资源，实现物料、工装夹具、人员、设备、工艺等的实时齐套，对车间异常实时反馈与及时处理，确保资源处于最佳的利用状态，充分发挥企业的资源价值

　　主要效果：最优化排产、物料(刀具、工装)齐套、资源的最优化使用、管理的高效

　　4、优化级

　　利用自动化、信息化、设备改造等方法对生产流程进行优化，整合MES、ERP、PDM、CRM等信息化工具，实现虚拟信息流与工业控制流的融合，打造属于企业自己的智能化制造工厂

　　主要效果：流程的优化、自动化无人工厂的实现

　　5、引领级

　　通过企业、行业、产业链数据的分析与协同，结合人工智能和AI技术，将企业高效的融入整个产业链中，实现企业的智能化生产。

　　主要效果：使企业能高效的融入整个产业链中，实现整个产业链的高效协同。

　　三、塔网智能工厂的技术保障

　　1、通用数据采集平台

　　塔网的通用数据采集平台集条码、设备数据采集(与控制)于一体，采用C++语言开发，基于跨平台的Linux/Windows技术实现，提供超高的系统稳定，解决M2M的直接对接;系统提供多种插件，支持用户及第三方快速集成。平台自带实时数据库，能够应对各样的采集环境，并确保数据的安全性。

　　塔网通用数据采集平台是实现智慧工厂底层数据采集的基础。

　　2、智能业务设计平台

　　工厂在不断的业务更新过程中，需要对原有系统进行不断的改善与更新，传统系统在面对这类问题的时候显得非常吃力，而塔网智能业务开发平台的出现则打破了这种束缚，它是一个给用户开发图形用户界面的专业工具，它可在通过类似于Visio的方式来画图，然后通过Lua的脚本程序实现软件的开发。

　　系统提供丰富的控件库和模板库，提供业内唯一的包括用户界面，业务模型，现场控制，数据处理在内的综合设计平台。用户可以完全自由定义需要的功能。满足用户的个性化需求。用户可以在该平台上快速开发出适合于本公司需求的系统、界面或图表。

　　智能业务设计平台的出现，使得系统的开发、实施、维护更为便捷，也使得客户自行完善系统成为了可能。

　　智能业务设计平台是智慧工厂功能不断完善的平台化保障。

　　3、物联网云服务平台

　　工厂的数据分为实时数据和关系型数据，分别储存在实时数据库和关系型数据库中;同时随着业务量的增加，企业的数据量将会变得越来越大，严重影响系统的运行速度。

　　针对这种情况，塔网在采用了物联网云服务平台，实现了分布式的数据服务功能。基于面向服务的架构，采用插件、脚本、标准协议相结合的方式，实现了跨平台、大数量的处理、存储、分析系统。

　　通过TN-Cloud，企业可以在业务运作期间基于海量实时详细信息分析业务运营情况。企业可以探索和分析来源于所有数据源的全部交易数据和分析数据。运营数据在产生时由内存获取，并通过灵活的视图迅速将分析信息呈现给用户。外部数据可轻松的被添加至分析模型，与整个企业的数据进行整合。

　　塔网物联网云服务平台是智能工厂得以实现，并持续高效运行的服务保障。