现场生产管理 – 生产详细信息 纸卷详细物 理信息 纸卷订单信息 … “ 信息监控” 智能显示 实时流程图 在一个画面上显示每个机器 的仪表盘 层层深入的细节显示： · 库存 · 停机时间 · 消耗 · 质量 · 订单 · 报警 … 以此监视生产线状 态 … 自动加载设定值 产品规格 产品规格和配方的管理 从 MES 获 取发送到 HMI 帮助操作员生产产品而 不仅是提供信息 原因树－－管理经验的学习与累积 标准停机查询 1 、开始日期 / 时间，结束日期 / 时间，正常运转时间，停机时间，停机位置，停机类型，停 机原因（层级） 2 、显示列自主定义 3 、不同颜色代表停机处理不同状态 4 、多种原因综合处理时的原因分解 5 、原因按层次逐级分析与处理 ©2010 GE Intelligent Platforms 停机分析查询（ Excel Report1 Report1 ） ©2010 GE Intelligent Platforms 停机概要查询 (Excel Report2) ©2010 GE Intelligent Platforms Web 报 表 Web 报告 - 停机原因分析：位 置 Web 报告 - 停机原因分析： 原因 Web 报告 - 停机原因分析：组 员 Web 报告 - 设备性能分析：产 品 Web 报告 - 设备性能分析：人

数字孪生平台 工厂 3D 数字孪生可视化及数采系统属于生产运营管理系统，实现对工厂生产运营以及产线设备、设备运行数据的目视化管理。利用全产线 3D 建模， 将设备运行状态、设备停机时间、生产线监控、 T/Time 、异常波动预警和品质控制等映射到模型，还原产线运行场景，实时展示全面的产线运行状态。整 合物联网技术，链接设备数据、工艺参数、产量等数据，实现产线设备作业管控，指 生产质量提高和生产成本降低等改善活 动。 设备级监控 铆钉、阀片、限位器、视觉前、铆接、视觉后、定心机、 Rotor 热装、加磁机、 3 点焊接机等设备 实时数据 秒级更新、展示设备状态、停机时间、 T/TIME 等数据 异常告警 设备异常时，场景告警弹窗实时出现，告警列表自动更新 自动统计 自动统计循环节拍，实时统计、计算生产实绩、工程不 良率、生产达成率等数。 工厂数字孪生平台 数字孪生平台 工厂数字孪生平台 品质控制子系统 虚拟设备与实体设备状态同步，通 过接收经过数据处理的实体数据， 做出相应动作，实现动作同步 自动筛选、计算统计数据，以最佳 方式显示设备停机时间和节拍时间， 对比目标，使设备问题显而易见 通过对核心检验工程加装按钮终端， 实现人机交互，实时上传品质数据 平台快速统计工程不良数量和不良 原因，同步展示到电子看板 实时计算不良品占比，辅助管控品

必要时，预留足够应对时间 给一线人员在故障前做出应对 维护方式 根据零部件的平均损坏率进行维护， 不考虑实际运行状态 根据设备的实际运行状态 决定维护方式及关注点 维护成本 维护成本高， 停机停产时间较长 维护成本低， 停机停产时间较短 使用场景 无法准确获得单体 设备运行状态时 单体设备状态可获知时 预测性维护与预防性维护虽然只有一字 之差 ，在理念上却截然不同。预防性维 护不考虑系统设备当前的运行状态和健 人工智能 (AI) / 机器学习 (ML) • 核心算法， • 用于数据模式识别、故障预测和 RUL 评估。 AI+ 设备管理（预测性维护）——综合价值 综合价值 大幅减少因故障导致的停机时间和维修 费用； 减少不必要的维护活动； 有助于企业合理安排生产计划，提高 生产线的稳定性和连续性； 及时发现潜在问题并采取预防性措施。 预警和故障定位 减少维护成本 提供实时机床健康状态信息 设备 IOT 平台 生产监控及分析 知识经验库闭环 故障模式识别 剩余寿命预测 维护决策 量化收益 设备综合效率 (OEE) 非计划停机 产能提升 维修成本 业务价值 18% 8%+ 25%+ 健康评分 模型库及自动更新 40% 减少故障停机损失 减少人工巡检工作量 降低维护成本 降低安全风险 浙江申轮——减速机基于振动的轴承故障预测分析（二） 2 ）采购振动传感器与振动分析

问题识别 过程拦截 设备状态分析 设备保养计划 设备生产能力 计划调度 质量管理 生产统计 SPC 计划排产 集中调度 产量统计 工艺参数管理 质量统计分析 质量改进 设备基础信息 设备停机管理 设备指标管理 设备故障维修 物料调度 生产调度 质量检测管理 质量问题分析 生产标准 生产监视 设备报警 生产报警 质量报警 设备状态监控 生产过程监控 质量在线监控 现场管理 数据采集 间段内（当 班、当日、当月、当年）的生产订单及订单完成情况，表格显示的内容包括：订单号、 品种、委托方、数量、开工时间/预计开工时间、完工时间/预计完工时间、生产线号、 合格数量、不良品数量、停机耗时、生产耗时等。 26 在上述表格中管理人员可配置查询条件：查询的时间范围、订单完成与否、产品的 品种、委托方信息等。通过这些条件的设置可单独查询已生产的订单、未生产的订单、 某种品种的订单、某个委托方的订单。 间 – 维修、试车时间 - 停机损失时间)/员工工作时间 * 100%」「停机损失时间 = 无人/ 料/动力停机时间 + 故障停机时间 + 更换品种（或调整）时间」「设备综合效率 （OEE）= 时间利用率 * 性能利用率 * 合格率」「性能利用率 = 生产产品数 * 生产节拍 / 利用时间 * 100%」「利用时间 = 员工工作时间 – 维修、试车时间 – 停机损失时间」 「合格率 =（生产总数-不合格数）/

迈向智慧工厂之可视化监控管理与应用 热成像像机 视觉与热成像像机 5 月 28 日 10:59:42 ，督导收到微信推送冷库温度异常，通知负责人，经过排查发现制冷 机停机，重开机后，异常解除，冷库温度在 11:34:08 恢复正常。 环境安全管理模块 - 迈向智慧工厂之可视化监控管理与应 用 生 产 管理模块 PART- 5 迈向智慧工厂之 可视化监控管理与应用 迈向智慧工厂之可视化监控管理与应用 摄像机与 PLC 或 HMI 数据通讯 接收报警信号，触发生成报警文件 工程师到现场前，初步判断停机的原因 可以减少停机时间 提高成品率和开工率 摄像机与 PLC 或 HMI 通 讯 接收产线数据 叠加在视频画面上 通过站点号或其他关键 字 快速检索视频数据 查看产线状态 -- 迈向智慧工厂之可视化监控管理与应用

www.yourwebsite.com IDEA 无人值守之能源管理系统 对象 关注点 关键业绩指标 典型应用 工厂综合绩效管理  确保安全 减少事故停机  优化成本  可持续发展  能源消耗  能源成本  停机次数和时间 跟踪产品相关的综合能 耗和成本 了解和核查电力账单  建立基准值，进行绩效 比对 车间绩效管理 产品质量和产量 过程优化  合理安排生产，充分利 合理安排生产，充分利 用低谷电价  减少空运转时间 单位能源消耗（熟料综 合电耗、熟料综合热耗和 水泥综合电耗）  能源成本  能源利用率  用电低谷时间比例  停机次数和时间  设备运行效率 降低电耗成本，避免峰 值罚款  空运转监控方案 优化工艺袋式收尘器的 压降  优化篦冷机能耗  优化窑运行参数，防止 过烧、过冷  优化磨运行参数，防止 过粉磨 智能决策

分析 生产流程中的瓶颈,从而调整资源配置,优化生产线布 局,提高整体生产效率。 同时,AI 技术能够通过分析 设备的运行数据,预测设备故障的可能性,提前进行优 化维护,从而减少设备故障导致的停机时间,提高了生 产线的整体效率。 1. 2 AI 促进制造业提高产品质量 AI 技术通过优化生产流程和智能控制能够显著 提高制造业的产品的良品率。 通过高分辨率摄像头和 图像处理算法,AI 此外是预测性维护。 基于大数据分析与机器学习 算法,在生产设备运行过程中,AI 技术实时收集和分 析机器的运行数据,并基于数据分析结果预测潜在的 故障和维护需求,自动提醒相关人员并执行维护计划, 从而减少意外停机时间和维修成本,提高生产效率。 最后是智能安全监控,结合视频分析技术与高精 ·44· �N����7C7� �� �����0 ���� 度传感器网络,实时监控生产环境,精确识别不合规的 能够准确预测设备潜在的故障点,从而提前进行维护 或更换零部件,有效避免设备突发停机,减少停产时间 与维修成本。 例如,通用电气利用小模型对风力发电 机进行预测性维护,通过传感器实时收集风力发电机 的震动、温度、压力等关键数据,AI 专用小模型对这些 数据进行分析并预测可能的故障点,从而及时发现潜在 问题并安排维修,避免了设备停机并降低了维修成本。 ���� � � � ���� ��

数据采集 • 设备 / 人员工时 • 实际产量 • 换模 • 废品 • 停机 生产监控 • 任务分配 • 生产进度 • 设备实时状态 • 设备停机记录 • 模具使用记录 • 质量问题 排产与优化 • 生产精细日程安排 • 自动设备调度 • 自动换模优化 客户关系管理 ( 客户管理、会员管理、商机管理、渠道管理、导购助手、销售管理等 ) 2.1 数字化工厂信息化架构规 划 设备实时监控管理 生产数据记录管理 设备停机记录管理 设备异常处理管理 设备数据分析管理 设备可视化管理 企业资源计划 （ ERP ） 采购管理 (PO ） 返工工时报表 生产呆滞报表 异常责任矩阵 产品异常看板 成品发货看板 设备异常统计 在制任务看板 物料错漏分析 异常清单 异常处理追溯 设备 OEE 报表 任务单状态报告 工时利用率报表 停机时长报表 设备状态报表 设备负荷报表 合同报工报表 合同分解报表 物料拉动看板 产线状态地图 人员出勤报表 事件响应分析 产品追溯报表 人员 OLE 报表 进度偏离看板 订单交期分析

水泥选粉机 • 配料装置 方案架构 痛点分析 p 经济损失大 ： 水泥生产流程化，意外停机、 生产中断，造成严重紧急损失。 p 易发生事故 ： 设备重资产，动设备故障引发 安全事故。 p 运维成本高 ： 大量备品备件囤积，占用企业 资金。设备运维依靠经验丰富的专家。 方案价值 p 实现预测性维护，减少非计划停机； p 准确定位重要机组部件故障，避免过维修和 欠维修；降低巡检人力成本； 降低人员成本，装料岗位人员配置由 8 人降低 至 3 人，年用人成本降低约 40 万元； p 防止人工失误导致的溢料，减少环境污染。 项目痛点 p - 招工难 p - 突发性故障停机 p - 检修周期根据经验 p - 点巡检模式的效果差 实施内容 p - 前端数据通过 5G 回传 p - 平台算法提前诊断故障 p - 对关键设备采用点检仪抄录 原料磨、水泥磨、窑系统 等关键设备进行机理建模，基于大数 据模型进行 设备故障诊断 ， 故障智能分析 提升设备故障处理效率、实时报警规避故障影响扩大损失、健康 预警推动 预防性维护管理 ，从而减少设备异常停机时间，提高水泥企业设备运转率。 感谢聆听

智慧工厂 . 追 溯 报 表 • 员工终端上设计常用的停机原因 按键， • 自由切换不同的停机状态 智慧工厂 . 生 产 执 行 选 择 停 机 原 因 监测出不合格产品 特 殊 原 因 停 止 设 定 根据产品的合格率设定 “停机”指令 ， 当 监测到某设备或者某生产线或生产节点出 现不合格产品 ，则立即停机； 系统自动 排查分析 “ 问题源”。 智慧工厂 . 生