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数字化透明工厂建设方案及应用实践

数字化透明工厂是一种基于工业物联网、云计算、大数据和人工智能等技术的先进制造模式。它通过建立数字化的“孪生体”，实现对工厂的全方位实时监控、分析和优化。

1引言

当前传统工厂存在很多弊端，例如生产过程不透明、工艺规程难改进、操作规程缺乏标准、原料投入管理粗犷、能源使用不经济、现场数据采集不及时、设备运行状态难以实时掌控和数据采集靠手工等现象，同时传统企业缺乏数据科学、大数据和AI的人才和知识储备。新一轮技术革命浪潮带来的机会，一些产业面临转型，需重新定义企业的核心竞争力，市场和环境的影响力让越来越多的企业加入了数字透明工厂建设。数字化透明工厂是一种基于工业物联网、云计算、大数据和人工智能等技术的先进制造模式。它通过建立数字化的“孪生体”，实现对工厂的全方位实时监控、分析和优化。

数字化透明工厂利用物联网技术将工厂内的设备、生产线、传感器等连接起来，实现数据的实时采集和传输。通过云计算和大数据技术，这些海量数据被处理和分析，提供对工厂生产过程的深入洞察。同时，人工智能技术可以进一步对这些数据进行挖掘和利用，为工厂提供预警、优化建议等智能决策支持。

基于《智能制造能力成熟度模型》（GB/T39116-2020）要求，智能制造能力成熟度优化级场景方案拓展，透明工厂需提供相应的基于精准场景的子闭环管理流程及算法，以下详细展开论述。

2数字透明工厂方案

2.1?需求分析

透明工厂是一种创新的生产模式，它通过提升透明度来增强信任，推动智能制造的发展。当前的工厂智能制造迫切需要提升几个方面：①生产过程实时可控；②工艺规程优化指导；③全过程质量追溯；④生产成本精细化管理；⑤设备预测性维护；⑥能源优化；⑦仓储物流优化调度；⑧实时预警报警。

2.2?总体方案

数字化透明工厂的方案底层逻辑主要基于工业物联网（IIoT）、云计算、大数据分析和人工智能（AI）等核心技术，构建一个全面集成、数据驱动的智能制造体系。以下是方案具体应用的核心技术阐述：

工业物联网（IIoT）。设备连接与数据采集：通过部署各种传感器和执行器，实现对工厂设备和生产线的全面连接，实时采集生产数据。边缘计算：在设备端进行数据预处理和分析，减轻云端计算压力，实现快速响应。

云计算。数据存储：利用云存储技术，安全、高效地存储海量生产数据。弹性计算：根据需求动态分配计算资源，确保数据处理和分析的高效性。

大数据分析。数据清洗与整合：对采集的数据进行清洗和整合，确保数据的准确性和一致性。数据挖掘与分析：通过算法模型对数据进行深度挖掘和分析，发现生产过程中的规律和问题。

人工智能。预测性维护：利用机器学习算法对设备运行数据进行建模，预测设备故障并提前进行维护。智能调度与优化：通过优化算法，实现对生产计划和资源调度的智能优化。

数字化透明工厂的整体架构可以分为以下几个层次：①设备层，部署传感器和执行器，实现设备的联网和数据采集；②边缘层，在设备端进行初步的数据处理和分析，实现快速响应和减轻云端负担；③云平台层，提供数据存储、计算、分析和可视化等服务，支持工厂运营管理和决策分析；④应用层，针对不同业务需求，提供生产监控、质量控制、能源管理、供应链优化等具体应用；⑤用户层，为工厂管理人员、操作人员和供应链合作伙伴等提供直观、易用的用户界面和交互体验。透明工厂平台层级图如图1所示。

图1透明工厂平台层级图

根据数字透明工厂的建设需求，通过不同技术平台建设满足客户需求。具体方案见下面详述。

图2物联网平台系统架构图

（1）生产过程实时可控的方案?通过物联网（IoT）技术，工厂生产线安装传感器和生产设备联网，实时收集产线上的各种数据包括设备状态、产线生产时间、物料消耗情况等，所有核心数据上传物联网平台进行处理和分析，平台系统架构图如图2所示，根据不同工厂具体情况定制不同数据分析算法和处理策略，可以实时进行生产监控和实时决策。对生产过程进行实时的调度、控制和优化。确保工程生产过程顺利进行。

（2）工艺规程优化指导?通过物联网（IoT）技术，工厂生产线安装传感器和生产设备联网，实时收集产线上的各种数据包括设备状态，工艺参数、物料消耗情况等，平台通过专门工艺规程算法对大数据进行深入分析，找出生产过程中的瓶颈、浪费和不一致性，提供新的工艺规程优化策略。

通过即视平台，在关键部件和产线位置配置摄像头，实时发送视频到即视平台，并呈现关键数据和指标能够实时展示给工厂技术人员，帮助及时发现问题并进行调整，确保产线按照工艺规程要求进行生产。

基于大数据分析和可视化监控的结果，可以对现有的生产工艺进行优化，确保设备布局、产线操作步骤、物料分配等，提高生产效率、降低能耗。

（3）全过程质量追溯?工厂供应链管理平台，记录原料的供应商、来源、批次等信息进行记录和跟踪，工厂供应链管理平台数据加密