SCADA APS 4 设备图纸 检测包装 工艺 方案 设备 图纸 包装 技术准备 手工数据 设备异常数据 工艺参数 数据采集 控制参数 质量管理 物料信息 工序物料校验 返工 返修 基础 信息 设备 维保 设备接口 CNC 设备采集接口 11 成品出入库 9 ERP WMS 8 材料出入库 线体生产软件 下料 ERP 3 生产 BOM 生产组件物料 工 8 、结合生产方案配料领料发料和工装模 具 数据采集 方案参数 质量跟踪 质量异常报警 生产计划 生产排产 车间计划 4 CRM 客户要货单 1 BOM 物料 设备管理 备品 备件 故障 告警 首检 制程巡检 末检 9 、产成品入库发货 10 、生产过程质量管控和分析 11 、生产过程数据采集分析 12 、生产数据、异常数据实现可视 化 质量 勤 数据输出 订单进度 工单进度 设备产量 员工产量 物料追溯 RFID 读卡 器 其他设备采集接口 其他 生产进度 7 生产执行 过程加工采集 物料信息采集 材料批次采集 设备信息采集 模具信息采集 在线 SOP 人员信息采集 过程质量采集 业务蓝图规划 销售订单 销售预测 5 6 实施路线（阶段）规划 2020.08 基于前期调研了解与

IT 系统 高昂投入运维复杂 各种异构系统 信息及数据烟囱化 设备数据采集 种类繁多技术复杂 昂贵的工业分布式控制系统 边缘云 (I/P/Daas) 智能 硬件层 技术趋势： 执行与控制分离、 软件定义装备。 工业互联网将加快这个趋势 基于开放工业 OS 的 OCS （开放控制系 统） 数据采集和接口转换终端 智能传感和控制终端 工业中台（业务、数据） 工业 OS （ (4G/5G): 定向安全代理 办公网和物联网隔离： 安全访问 柔性制造单元 智能工位机 远程运维 PDA 开放无线物联网（ WI FI6/5G ） : 免布 线 AGV/IGV PLC 数据采集 利用工业魔方的 有线、 无线组网 能力以及边云架 构 ，我们可以快 速为工厂搭建端、 边、 云架构的工 业互联网数字化 网络 ，且组网灵 及提炼 ， 可实现不同异构系统之间的业务协同、 数据共享能力 ，从而消除孤岛、 互联互通 IOT 平台是工业魔方的核心价值 ，具备双向能力 ， 可以实现工业全场景物联采集及反向智能控制 工业魔方可利用工业现场的控制层（ PLC 、 IO 、 传 感器等） 快速实现全场景数字化、 装备智能化 ， 从而可低成本、 快速实现数字化生产、 智能 制造

工业互联网 工业 4.0 www. sun wayland com.. cn 产业生态链 PLM 、 CRM ERP 、 APS M 工单调度 E 生产单元分配 数据采集 工业控制 设备联网 传感器 + 效率 + 智 能 制 造 智能制造 创新 速度 + 解决方案 / 体系分 工 物联网 互联网 厂 工 S 智能工厂 特征 数字化 借劣覆盖全厂的网路平台实现生产数据 的实时采集，快速掌握生产运行情况， 实现生产环境不信息系统的无缝对接， 提升了管理人员对生产现场的感知和监 控能力。 模 型化 基亍工厂模型构建各类工艺、业务 生产 智能生产调 度指挥中心 MES 生产制造执行系统 三维工厂仺真 能源分析 三维生产监控 车间资源管 理 三维工艺仺真 质量检验 能源监控 设备在 线监测 不控制 系统 数据采集管理模块 智能工厂建设以智能化装备为基础， 数字 化生产过程 ，幵应用网络技术和信息化技术， 集成基亍大数据的智能化分析不决策支持方法 , 本方案涉及智能工厂建设，实现 了智能工厂 生产的智能化分析和管控。

是生产管控系统，涉及制造企业最 核心的生产业务，即使是同行业不同企 业的特点和需求都可能不同 多方关系难以协调 功能模块规划难 MES 功能模块多，模块之间先后顺序、 重要程度的判断比较困难 各类数据采集难 MES 需要收集生产过程中的各类数据，如 生产运行、工艺流程、物料、设备状态等， 数据来源多且分散，设备开放程度不同 复合型人才缺乏 系统边界难以区分 MES 与 ERP 、 QMS 到系统、数据库、功能界面 注重功能，不关注平台化 MES 个性化强，常常会面临定制化 开 发，平台化、可配置产品将大幅提 高 实施效率 MES 需求分析的常见误 区 需求分析 常见误区 将自动化控制系统联网，自动采集生产过程的数据，实现企业生产 信息集成，建立实时和历史数据库，是流程行业企业实现 MES 应 用 最基础、最核心的任务。 离散制造行业产品种类多，既有按订单生产，也有按库存生产， 既有批量生产 需求 MES 需求分析方法 基础数据 分析 需求 分析 方法 生产工艺 建模与分 析 系统需求 与架构设 计 现状评估 与 MES 集 成 制定实施 方案 数据采集 分析 流程梳理 与分析 8 works 咨询 一、基础数据梳理 基础数据标准化是 MES 系统应用的重要工作之一，建立规范 统一的基础数据，是保证企业 MES

........................................................................................50 6.4. 数据采集................................................................................................... 米。 目前 XX 已有 ERP(模块:销售、采购、计划、库存、生产、财务、质量)、 PLM(产品的文件和图纸管理)、OA（办公管理）、HR(人力资源管理)等系统； 但对生产设备的数据没有进行采集、分析、统计和交互，生产过程都是通过纸 质文件进行指导操作，无法追溯生产过程中各环节要素，生产计划只能做到按 天按批生产，无法实现自动排产到分钟、到机台、到人员，在制品仓的库存难 实时和准确反映。 企业服务总线 XX-SCADA XX 数据采集和监视控制系统 XX-HMI XX 工业现场人机交互系统 OPC-UA OPC 统一架构 智能工厂／ 数字化车间 智能工厂是现代工厂信息化发展的新阶段。是在数字化工厂的基 础上，利用互联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务； 清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工 的干预、即时正确地采集生产线数据，以及合理的生产计划编排

新工业 智物联 目标愿景 采集自动化 ：工业物联网平台自动采集入网设备的运行数据 ，对水、 电、气、 热、 冷等能耗数据 和设备运行状况进行采集 ，使其以符合规范和标准的数据格式传输和存储。 数据可视化 ：在数据采集的基础上 ，应用强大的 BI 商务智能工具 ，对原始数据进行统计分析、 聚 合计算、数据钻取和可视化 ，数字工厂的建设会开展多个系统的实施 ，并具有 较多的应用功能和分析场景 • 多源数据映射 • 灵活稳定的数据处理 i 数据 存储 • 丰富多样的基础平台服务 • 丰富的数据采集协议 • 采集可编程 • 全面的工业设备、工业装置、 工业场景 接入服务 & 负载均衡 ModBus OPC 产线生产管理 环境安全管理 业务系统 业务应用 实时生产 数据平台 MixIOT 数据采集 设备 / 现 场 • 产线、业务、产品价值链统 一管理 • 数据链内多结点数据流动和 跨链信息交互 数据服务 数 据 路 由 数 据 交 换

产品品质要求 客户需求个性化 快速响应需求 库存积压 设备异常 成本居高不下 材料异常 工艺异常 资金周转率低 资源浪费 生产不均衡 质量不稳定 交货不及时 制造周期长 物料管理失控 数据难采集 过程难管控 产品难追溯 生产进度难查询 生产效率低 技术资料更新传递不及时 排产不科学 异常处理不及时 经营环境压力增大 客户需求不断增多 内部管理问题迫切 管理落后 信息不畅 创新不足 业务财务一体化 数字化工厂应用目标和价值 事务管理透明化 质量管理全面化 生产指挥科学化 资源管控精细化 现场作业少人化 14 12 07 08 03 01 决策支持 智能化 04 数据采集实时化 异常响应敏捷化 13 过程管控精益化 11 06 09 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2025 年 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2025 年 睿利而行 睿利而行 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2025 年 睿利而行 数字化工厂蓝图规划 统计与分析 集中控制 状态实时监控 智能物流 智能仓储 智能设备 多端化展示 物料数据采集 无纸化作业 生产计划与调度 质量追溯与分析 能耗监控与分析 移动化事务处理 制造过程可视化 自动化 数字化 网络化 智能化 整理制作：郎丰利 1519 制作时间： 2025 年

GB/T 32045 节能量测量和验证实施指南 GB/T 33656 企业能源计量网络图绘制方法 GB/T 36713 能源管理体系 能源基准和能源绩效参数 GB/T 38619 工业物联网 数据采集结构化描述规范 GB/T 38692 用能单位能耗在线监测技术要求 GB/T 38899 化工行业能源管理体系实施指南 GB/T 39218 智慧化工园区建设指南 GB/T 40063 工业企业能源管控中心建设指南 system of smart chemical industry park 2 一种利用信息基础设施，结合云计算、物联网和大数据等技术建设支撑平台，通过数据 交汇整合、集成和应用，实现对园区各能源数据的采集监测、能耗预警、统计分析、能效分 析及优化等功能的应用系统。 4 总体要求 4.1 系统应具有可扩展性，可实现在线扩展和系统扩展。 4.2 系统应具有可靠性，确保系统具有较长的运行周期。 4 量器具的有效位数应保持一致， 数据采集应与现场对应能源计量器具的实际读数在允许误差范围内。 6.2.7 用能单位能源计量仪器及器具安装和准确度应满足 GB50093 的要求。 6.2.8 不具备能源计量的用能单位可委托具备法定资质的社会公正计量行(站)对大宗能源 的贸易交接、能源消耗状况提供公正计量数据。 6.3 数据采集终端 6.3.1 数据采集终端应实现数据接入、数据处理存储及上传、安全隔离、运维管理等功能。

革，降低生产成本和提高产品质量。 建设方案的目标与定位 智能工厂总体结构规划 02 实际工厂设备、生产线等，包括各种机床、设备、传感器等，负责 产品的制造和加工过程。 物理层 负责数据的采集、传输、存储，包括各种数据采集设备、网络传输 协议、数据库等，实现工厂数据的数字化管理和远程监控等功能。 数据层 包括 MES 、 ERP 等系统以及各类智能化应用，如智能调度、仓储管 理等，实现工厂生产过程的数字化管理和智能化控制等功能。 智能化改造 对工厂设备进行智能化改造，引入各种传感器、控制器等，实 现设备的智能化管理和远程监控等功能。 物理层规划：设备布局与生产线优化 数据采集 利用各种数据采集设备，如传感器、 PLC 等，从工厂设备、生产线等采集数据，实 现数据的实时获取和监控等功能。 数据传输 通过网络传输协议，如以太网、 Wi-Fi 等， 将数据传输到远程监控平台或数据库服务器 上，实现数据的实时传输和共享等功能。 上，实现数据的实时传输和共享等功能。 数据存储 将数据存储在数据库服务器上，实现数据的 永久保存和管理等功能。同时，对数据进行 备份和恢复等操作，确保数据的安全性和可 靠性。 数据层规划：数据采集、传输与存储方案 通过自动化生产线实现产 品的自动化生产和加工过 程，提高生产效率和质量。 自动化生产线 智能调度 仓储管理 通过智能调度系统实现生 产过程的自动化调度和管 理，提高生产效率和管理

高效制造首先要求信息和数据能高效地传输， 人和机器在现场 采 集 的 数 据 能 及 时 传 输 到 MES 服务器 ，而 MES 的信息数据也 能及时传递给生产现场的人和机器。现场智 慧终端完美扮演了现场数据采集以及在人机 MES 之间高效数据传输的角色。 人 机 人与设备连 接 智能终端连接人、设备、系统 APCOS 让工厂中每一个设备进化为大脑 ， 自主且动态运行。 基于自主产权普适内核可实现适当的时间将适当的服务提供给适当的人。 彻底消除过剩与匮乏两个极端。 每个设备具有独立思维 APCOS 区块链 去中心化 海量连接的稳定保 障 企业机房 l 通过多工厂计划实现计划、物料、工序的协同；通过智能终端、现场看板、现场设备信息自动采集、智能拣货安灯系统实现车 间作业现场的数字化、透明化管理； l 通过手机等智能终端的应用 ，实现业务全过程的透明化管理与服务。 销售订单 总装厂 计划订单排程 产线平衡评估 生产过程检验 研发中心 集团总部 集中计划 协同计划 工序委外 整 体委外 集中产品仓库 Delivery 存储中心 采 购 订 单 供应商 分厂二 分厂三 分厂一 外协厂 报警 实时设备采集 料废 换料申请退料 工序返工 返工工作台 物料挪用 挪料单 产品返修 返工工单 柔性流水线 柔性流水线提升生产效率 大批量 僵化 生产线切换复杂 难以应对个性化、小批量市场需求