离散生产型数字化工厂整体解决方案 离散生产型数字化工厂整体解决方案 目 录 CONTENTS 01 ╱ 离散生产型数字化工厂愿景 02 ╱ 数字化工厂整体解决方案 03 ╱ 数字化工厂应用案例 01 离散生产型数字化工厂愿景 生产人员密集 ，实 施自动化难度大 生产过程品种交替频繁 ， 产品非标多、变批量大 多品种 离散制造业 > 设备利用率低 > > 库存压力大 > 按期履约率低 > 一次检验合格率低 离散生产制造的特点 自动化水平 生产管理 生产计划 按订单组织生产，物料 多，计划执行困难 > 单件、小批量 > 多品种、变批量 > 个性化定制 多品种小批量特征的离散型制造特点： 自动化水平要求很高， 特别是缺陷自动检测， 自动识别能力要求高。 生产过程单一，缺乏灵 周期长。 规模生产 离散制造业 生产计划 生产计划一次要求需求量大，若 生产量不满足，生产成本会增加， 甚至生产计划组织不起来。 > 产量大而品种少； > 工艺过程与生产条件 稳定，不易变更； > 作业分工细，产线长； 离散生产制造的特点 自动化水平 生产管理 大批量单一产品特征的离散型制造特点 :

LED 显示系统的显示效果和一致性实现 了质的飞跃。 单点亮度校正 每个 LED 显示屏由很多个显示单元以及成千上万颗 LED 灯构成，三种颜色 LED 灯组合成为一个像素。由于 LED 的离散性，同一种颜色每颗 LED 的亮度都 不同，导致其每个像素的亮度有很大的差异。在同档同批筛选后的产品中，最 亮和最暗 LED 之间的亮度差有时甚至能高达 10%～15%。不进行修正将影响到 39 的亮度误差缩小±1.5%，实现单点亮度校正。 单点亮度校正后 41 XXXX 指挥中心建设项目解决方案 单点颜色校正 单点颜色校正技术即为将呈离散分布的同批同档 LED，经过色坐标变换校正技术，都移至 PAL 制式色度 区域内，使显示屏播放的视频颜色在 PAL 制式之内， 因此能够完全适合人眼对颜色的感觉习惯，真实还原自然界的颜色。 由于每颗 的真实还原；使每个 像素同种颜色的色坐标之间的误差△x，y<0.003，保证 LED 显示屏色彩还原的 均匀一致性。 如上图可见，将呈离散分布的同批同档 LED，经过色坐标变换校正技术， 都移至 PAL 制式色度区域内，使显示屏播放的视频颜色在 PAL 制式之内，因此 能够完全适合人眼对颜色的感觉习惯，真实还原自然界的颜色。下面列举单点

构可以清晰的划分各应用系统的业务边界以及要实现的业务需求，可以保障正 确高效的实现所有最终的业务需求、各应用系统之间正确有效的协同工作、避 免系统开发建设上的重复投资。 服务和应用整体架构包括数据的离散使用和综合分析两个层面，数据服务 层面着重于数据的可发现和可获取，数据应用层面通过建设业务应用体系实现 数据到信息、信息到知识的价值传递，支持业务分析和决策支持。 数据服务和应用体系建设是基于数据，满足业务需求的持续建设过程，为 架的无缝集成，平 台算法库在滚动更新，包括但不限于以下清单中的算法： 1. 信号处理算法 表 信号处理算法表 179 XX 旅游数据中心大数据集成应用平台 1 离散傅里叶变换 DFT 用于频域信号的离散化 2 离散余弦变换 DCT 时域信号变换到频域信号 3 快速傅里叶变换 FFT 时域信号变换到频域信号 4 拉普拉斯变换 时域信号变换到复频域信号 5 z 变换 时域信号变换到频域信号 统计分析算法（包括时间序列分析及特征提取算法） 表 统计分析算法表 1 一般线性模型 是基本统计模型的一种，常用语方差分 析 2 多元方差分析模型 用于两个及两个以上样本均数差别的显 著性检验 3 逻辑回归 用于回归分析，离散选择问题。 4 自回归模型 AR 时间序列的线性预测 5 滑动平均模型 MA 时间序列预测 180 XX 旅游数据中心大数据集成应用平台 6 自 回 归 滑 动 平 均 模 型 ARMA

动化、智 能化，可以实现网络数字化远程智能化监控。 B 、数字化：以及现代传感技术、通信技术、计算机技术、 多媒体技术和网络技术。为运营、运维等现代化技术的应用 打下了基础。 C 、集成化：将各离散的子系统进行集成是必然的趋势，提 高了智能系统的集成程度，实现了信息和资源的充分共享， 提高了系统的稳定度和可靠度。 什么是智慧福利中心 智慧养老： 指的就充分借助物联网、传感网，网络通讯技术融入福

利用生物工程学、 生物电子学等处理垃圾、 污水、废气、公害等，使资源可持续利用。 智慧化是未来社区发展的趋势 多媒体技术和网络技术。 为电子商务、物 流 等现代化技术的应用打下了基础。 将各离散的子系统进行集成是必然的趋势，提高了智能系 智慧化的社区能够全方位的为居民提供高品质、高质量的服务 智慧社区特点 运营与管理配套 高复制性 可视化管理 安全性能高 政务智能化 生活便利化

的整体提升与大跨步 发展。 和利时作为中国领先的自动化解决方案供应商，20 多年来始终围绕工业现 场生产制造和企业运营提供技术、产品和服务，累计实施了几万个各类工业自动 化项目，包括流程、离散和运营等不同类型工业领域和门类，深刻理解企业面临 的生产和运营问题。随着云计算、大数据、人工智能、物联网、边缘计算等新一 代信息技术的迅猛发展，和利时不断开发出融合新 ICT 技术或顺应技术发展趋

可靠性最优 流 设备 拓扑 Huawei Confidential 34 全网智能运维：实现故障自愈，保障业务 7×24 小时在线 网络复杂，超过个体智慧范畴，运维被动响应 1000+ 离散 KPI ， 100K 配置 百万流毫秒级突发 关系错综复杂 状态瞬息万变 AI 知识图谱 02 03 在线自学习 AI 训练 现网数据增量训练， 最高 97% 故障主动预测 数据挖掘与建模

统开发 1 安全中心 1 八 、运营维护 监测设备运维 2 1000 软件系统维护升级 2 云平台设备维护 2 数据分析 2 合计 12000 项目 数量 费用估算（万元） 一 、离散监测网络 在线雨量计 20 2600 在线液位计 150 在线流量计 40 水质在线监测一体 站 30 水质在线监测仪 26 视频采集设备 50 二 、厂站自控系统 污水厂控制系统

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转换，将其中字符型的属性转换为枚举型。  属性构造 根据已有的属性集构造新的属性，以帮助数据挖掘过程。很多情 况下需要从原始数据中生成一些新的变量作为预测变量。  数据离散化 将连续取值的属性离散化成若干区间，来帮助消减一个连续属性 的取值个数。 例如年龄字段取值大于 0，为了分析的方便，根据经验，可以将 184 智慧交通综合大数据管控平台设计建设方案 用户的年龄段分成 智慧交通综合大数据管控平台设计建设方案 X '=[ x11 ' x12 ' x1m ' x21 ' x22 ' x2m ' xn1 ' xn2 ' xn3 ' ] 为了判断 X 中各对象的离散程度，计算归一化处理后各对象两 两之间的相似系统rij，并构成相似系数矩阵 R=[ r11 r12 r1n r21 r22 r2n rn1 rn2 rnn] 其中，rij=1−√ 1 n∑ 数据立方体的方法；一种是序列异常技术，通过顺序的比较一个集 合中的对象来检测。 vi. 基于关联的孤立点算法 以上叙述的各种孤立点检测算法都只能适用于连续属性数据集， 但对于离散属性数据集并不适用，其中的主要原因是很难对离散属 性数据进行求和、求距离等数字运算。 基于关联的孤立点算法其核心是通过发现频繁项集来进行孤立点 230 智慧交通综合大数据管控平台设计建设方案 检测。其思想非常简单：由关联规则算法发现的频繁模式反映了数