2023年绿色智能制造创新生态图谱.pdf

研发设计01绿色智能制造创新生态图谱 2023 版施耐德电气与创业邦联合出品02领导寄语科技是第一生产力、创新是第一动力，加强科创能力建设，关键要构建创新生态。“二十大”报告指出，要形成具有全球竞争力的开放创新生态，注重发挥市场力量吸引国内外各种创新资源要素参与其中。随着数字技术广泛深入渗透到经济社会发展各领域，加快打造数字技术与实体经济深度融合、科研与产业深度融合、大中小企业融通发展的数字创新生态，成为全球创新的重要方向。制造业是实体经济的基础，是经济发展之“筋骨”，更是科技创新的主战场。面对数实融合加速，工业企业需要加强产业链上下游各环节之间的协同和共享，构建合作共赢的创新生态，推动技术创新在更广范围、更深程度、更高水平上加速融合，才能实现更有效的创新突破，进而提升整个产业的竞争力和发展水平。基于此，施耐德电气联合产、学、研、用各方，在2020年发起“绿色智能制造创赢计划”，为产业上下游伙伴构建活力充盈的创新“栖息地”，建立技术创新与落地的多方合作机制，以技术融合创新推动工业企业数字化转型走深向实。今天，我们发布绿色智能制造创新生态图谱2023版，汇集了3年来“创赢计划”在技术创新、场景融合等纬度中的优秀成果，有效整合产业链上下游中小企业技术创新能力，以期打造大中小企业融通创新发展模式，引领行业创新。同时，生态图谱以细分行业和生产流程的全生命周期为脉络，梳理形成创新生态全景图，为行业用户的数字化转型提供技术支撑和参考借鉴。随着开放的绿色智能制造生态体系不断扩展，亦将形成稳固的创新联盟，产出越来越多的融合创新成果，为工业领域的创新发展持续赋能。在推动工业创新发展这场“攻坚战”中，施耐德电气愿与所有合作伙伴一道，协作共赢，共建创新生态，一起迈向更加可持续的未来工业。庞邢健施耐德电气高级副总裁工业自动化业务中国区负责人与伙伴合作共赢共建面向未来工业的创新生态1领导寄语在科技日新的数智化时代，企业和市场的边界被不断重构，企业面临的最大课题是如何保持生命力。大型企业如果仅仅依靠内部资源进行创新，显然无法适应瞬息万变的市场需求。开放场景，和小公司共同创新，打造良好生态，才是必然选择。开放创新不仅有助于降低大企业创新的风险，缩短产品研发周期、巩固市场地位，还能通过知识交互和共享产生溢出效应，促进创新生态体系的良性循环。这不仅关乎企业当下的生存，更关乎企业的长远发展。施耐德电气“绿色智能制造创赢计划”是大企业创新的经典案例。与创赢计划合作的三年，也是疫情最重的三年。这三年，我们见证了施耐德电气创新的耐心、对小公司的尊重、内部积极向上、平等对话的企业文化，也见证了创赢计划里创业公司的蜕变，有的得到市场认可拿下更多订单，有的获得资本青睐完成融资。创赢计划不是秀场，创业公司学习到在战略上如何打造可复制的产品和服务，在细节处如何雕琢产品手册和销售话术，从而收获品牌的升级和订单的增长。春暖花开时分，在施耐德电气和创业邦双方团队的共同努力下，我们顺利推出绿色智能制造创新生态图谱2023版，系统呈现了过去三年积淀的优秀案例，从管理创新到生产流程各环节的技术创新，涵盖了12个行业中的27个场景应用，堪称是企业数智化方案的实用宝典，也是施耐德电气开放创新的成果集锦。展望未来，企业间的竞争将演变为创新生态系统间的竞争。联合生态合作伙伴，发掘更多商业机会，才能找到企业再次腾飞的第二、第三曲线。同时，善待生态链伙伴、保持创新和团结向上的文化，拥有长线视野和对创新的包容和耐心，才是穿越技术和经济周期的关键法宝。知易行难，大企业创新生态系统的构建，需要大企业、小企业、政府和投资机构深度、高效的融合。创业邦作为中国创新生态平台的连接者，与有荣焉。南立新创业邦创始人兼 CEO创新是小企业脱颖而出的生命之源也是大企业蒸蒸日上的引擎2一.导言4二.施耐德电气联合创新生态打造未来工业5绿色智能制造创新生态图谱7三.方案介绍81.研发设计8电子半导体行业智造数字化平台9新能源行业实验室信息管理系统及试验数据管理平台 122.生产管理16冶金行业AIoT设备智慧管理解决方案17水泥建材行业设备智能诊断及健康管理系统23矿业设备故障预测和监控管理（PHM）系统26食品饮料行业关键设备智能诊断及健康管理系统29新能源行业光伏设备哨兵33化工行业MES解决方案37电子半导体行业MES解决方案30新能源行业MES解决方案44机械装备行业数字化生产管理MES系统49食品饮料行业制造协同平台55新能源行业智能供应链计划与排程59机械装备行业能源管理系统62冶金行业钢铁生产全流程质量管控系统66生命科学行业质量安全追溯与数字化转型69智慧农业产品全链路追溯72电子半导体行业LED封装制程优化75电力行业智能巡检兼安全风险管控平台78目 录CONTENT33.经营管理82电力行业电网智能数据平台83水处理行业精确曝气与智能加药精控系统87食品饮料行业透明供应链管理90机械装备行业智慧仓储管理WMS934.运维服务97电力行业电厂锅炉智能运维管理平台98新能源行业光伏电站清洗机器人101机械装备行业基于MR技术的工作流指引及远程协同平台1045.碳管理108可持续碳管理109四.行业梳理112施耐德电气绿色智能制造创新生态图谱方案113电力行业114化工行业114冶金行业115水处理行业115建材行业115矿业116食品饮料行业116生命科学117智慧农业117半导体行业117新能源行业118机械装备行业119碳管理助力全行业可持续发展119五.展望1214改革开放 40 年来，中国在工业领域取得的成就举世瞩目。随着近年来物联网、AI、5G 等新技术的应用，中国工业也处在“由大变强”的关键节点。企业需求直接决定行业走向，面对国内工业领域巨大的数字化转型市场，一系列的业内外企业纷纷发力，“智能制造”热度高居不下。在加速工业转型升级的道路上，施耐德电气一直进行有益尝试与创新：以先进的数字化技术结合细分行业具体的生产场景，以 IT 赋能 OT，加速企业转型并从中获益。不断贴近市场、聆听客户需求，在丰富的实践中总结出更符合中国工业数字化转型的方法论，这也是施耐德电气提出的“绿色智能制造”理念。施耐德电气提出的“绿色智能制造”理念，并非是简单的概念叠加，而是把两者有机地整合在一起，实现能源和工艺效率优化上的互相促进。企业以绿色智能制造理念进行转型升级，可以帮助其实现在设计、制造、物流、使用、回收、拆解与再利用等全生命周期的透明化，提升端到端管理与决策水平，利用数字化手段来打破传统行业壁垒，助力企业的能效、资产与运营管理水平的全面优化，使企业对环境影响最小、资源能源利用率最高，使企业经济效益与社会效益协调优化，真正做到“能源+数字化”的双转型。相应的，“绿色”这一概念也不仅仅限于节能、环保，而是有了更大的延伸。施耐德电气致力于为企业的可持续发展提供更多建议和解决方案，无论是从设计阶段、生产阶段，还是产品生命周期的末端的回收等均包含在内。而这仅靠施耐德电气自身的力量远远不够。施耐德电气始终坚持构建开放的绿色智能制造生态体系，重视与合作伙伴共同成长。绿色智能制造需要数字化线程(Digital Thread)贯穿始终，实现全生命周期的数字化，要落地到行业具体应用场景，需要产业链上下游企业共同努力，包括设备提供商、软件开发者、系统集成商、服务提供商、终端用户等共同参与。自绿色智能制造理念提出以来，有越来越多的来自不同行业的企业向施耐德电气提出或达成了合作意向。这一方面得益于施耐德电气自身多年来在能源管理和工业领域的丰富行业知识与实践经验，对于生产、运营的深刻洞察，另一方面也是施耐德电气始终将与生态圈合作伙伴共同成长作为发展目标，赢得了行业信任。绿色智能制造满足了当前中国制造业亟需的能效和效率双转型的需求，是创新性的解决方案。在加快推进传统制造业数字化转型升级的同时，借助绿色智能制造极大提升能源与自动化的效率，乃至整个商业运行的效率。随着开放的绿色智能制造生态体系不断扩展，产业链上下游企业紧密合作的案例将越来越多，并最终能够建立一个高效、清洁、低碳、循环的制造体系，助力中国制造实现转型升级。导言Introduction研发设计5人口变化和劳动力世代变迁的大趋势依然是制造业的达摩克里斯之剑，工业企业面临的挑战和机遇都是空前的。为了更好地帮助客户应对挑战、把握机遇，实现可持续发展，解决新业态模式下的业务痛点，施耐德电气凭借对场景需求的敏锐洞察力和行业发展趋势的前瞻性，联合业界优秀合作伙伴，组织搭建绿色智能制造创新生态平台，整合产业链资源，形成柔性、可扩展的技术方案，赋能绿色智能制造，加速工业双转型，帮助客户应对未来挑战，解决复杂场景下的业务痛点。施耐德电气联合政、产、学、研、用各方，通过资源共享、开放创新，打造绿色智能制造创新生态体系。政府端为施耐德电气创新平台提供指导意见和政策引导，帮助聚焦政策重点扶持的产业领域，形成具备产业级赋能属性的创新生态网络体系；产业端，重点在于以龙头企业为引领，打破产业链上下游资源流动、施耐德电气联合创新生态打造未来工业6创新生态信息互通壁垒，推动产业链内技术迭代和场景落地，带动整体产业链优化升级，目前施耐德电气已经与中科创达、亚马逊云科技、亚信安全等多家龙头企业建立合作关系；学术端，为创新生态体系提供理论层面技术演进方向指引，帮助企业端用户规划实现路径，给企业提供理论指导和落地意见，目前施耐德电气已经与包括清华大学在内的多家高校建立了合作关系；研究端，借助自身研究能力给企业提供针对业务场景下的指导和建议，帮助企业攻克技术难点，截止目前施耐德电气已与多家研究院所建立合作关系；应用端，重点针对细分领域复杂场景下存在多年业务痛点的企业级用户，为技术落地提供试错与应用的具体场景。搭建了从创意到概念、从原型到验证的模型，融合场景形成创新生态网络，构建技术创新与落地的多方合作机制。与此同时，施耐德电气联合工业和信息化国际经济技术合作中心、亚马逊云科技、中科创达、清华全球产业研究院和创业邦共同打造“绿色智能制造创赢计划”，协助客户分析场景痛点，匹配核心技术，挖掘科技企业，实现概念验证(PoC)，打造可落地可复用的技术方案。依托智能制造生态体系，联合创新生态圈伙伴力量以及自身对场景需求的洞察，将客户需求拆解为：研发设计、生产管理、经营管理、运维服务四个阶段，融合信息技术(IT)、运营技术(OT)、数据技术(DT)、通信技术(CT)、能源技术(ET)五大技术体系，构建绿色智能制造技术内核，使得技术能力向柔性、可扩展性进一步延伸，为满足工业领域客户场景需求提供了更加稳固的技术底座，并辅以碳管理促进企业可持续发展。2022 年，“创赢计划”已经迈入第三年，施耐德电气进一步汇聚强大的绿色智能制造生态圈力量，创新推出加速营结合成长营的“双营模式”。加速营：第三季将延续招募、筛选报名企业的加速营模式，针对一线工业场景亟需的高可复制性的数字化解决方案，“由 0 到 1”进行创新，从而解决终端客户和市场需求，为构建工业底层的数字化能力添砖加瓦。成长营：开启全新的“从 1 到 N、快速复制推广”的成长营模式，从前一季 PoC 成果中筛选出获得客户及市场认可、有前景且较为完整的联创方案，进行更有针对性的改进和提升，使之快速落地形成规模化复制。此外，由施耐德电气、亚马逊云科技、中科创达等专家组成的“绿色智能制造技术融合创新专家委员会”正式成立。面向绿色智能制造市场需求，通过技术融合创新指导及咨询、创新趋势把握、外部调研和参访等，为入营企业提供更加科学、长期的发展规划，更好地促进技术融合、创新合作。截止到目前，“创赢计划”收到三百多家企业提交报名信息，其中近 40 家创新科技企业加入，顺利完成 PoC 的企业与施耐德电气签署联创方案合作协议并开始进行复制推广。现已帮助化工、电力、冶金等多个行业切实解决客户痛点并实现中小企业商业落地，进一步推进节能减排、绿色制造。基于此，施耐德电气从技术创新、场景融合等角度筛选出其中的优秀案例，从行业和生产流程的维度梳理出绿色智能制造创新生态图谱 2023 版。从打通数字化转型“最后一公里”到共建生态，施耐德电气用心架接合作桥梁，通过凝聚“政产学研用”各方资源协同创新，携手并行致远，正加速推动工业企业数字化低碳双转型，迈向数字化工业新未来。7生态图谱施耐德电气绿色智能制造生态图谱流程离散电力化工冶金水处理建材矿食品饮料生命科学智慧农业电子半导体新能源机械装备研发设计经营管理运维服务碳管理生产管理研发设计数字化产品设计验证数字化工艺设计生产过程管控生产计划排产能耗管理物料管理质量管理安环管理一体化运营平台客户洞察与销售管理供应链与物流管理仓储管理产品运维应用运维设备全生命周期管理一般聚焦比较聚焦非常聚焦解决方案聚焦度研发设计8传统制造企业研发设计面临市场需求响应慢、团队内部沟通低效、产品设计与生产条件不匹配等痛点。随着数字经济的发展，数智化技术正从单点应用向整个研发链条的赋能渗透，基于数据和算法，降低对人员经验和知识的依赖，将设计、创意迅速且准确地转化为成果，为企业产品的迭代带来响应速度更快、资产轻和门槛低等显著优势。研发设计的数字化为企业构建了由数据驱动、高度自动化的研发模式。在这一模式下，数智化研发设计系统广泛应用在研发设计的方方面面，让专业人员更加聚焦在业务改进和决策上，企业也能使用数智化技术实现技术趋势预测、快速产品定义、快速原型验证、真实世界验证条件模拟、需求和质量一致性管理、风险自动预警等。施耐德电气联合创新生态圈技术合作伙伴，形成半导体、新能源等行业的研发设计方案供业界参考。基于平台的产品设计协同流程管理、协同文件管理、协同工具管理等管理模式加速形成，数字孪生技术应用持续深化，平台化设计工具、虚拟化仿真工具、测试验证和设计优化等相关功能组件和模型库不断细化，无实物样机生产模式加速应用，设计工艺一体化、设计制造一体化和设计运维一体化的实践应用加速深化，对产品结构、工艺、功能、性能、服务等要素的设计制造协同体系加快构建完善，支撑了跨企业、跨部门、跨区域、跨学科的多主体依托平台开展协同设计，产品研发设计周期不断缩短、试错成本不断降低、研发效率持续提升、产品质量显著提高。研发设计1研发设计9研发管理半导体AIoT电子半导体行业智造数字化平台场景与痛点新一轮科技革命进程不断深入，各领域数字化转型持续加速。近年来，得益于大数据、云计算、人工智能等数字技术和数字资源的应用，企业数字化转型呈爆发式增长。拥抱数字经济、推动数字化转型已经成为企业提升综合竞争力、实现高质量发展的必然选择。目前某电子企业寻求数字化转型过程中发现存在如下痛点，期望针对痛点有切实可行的解决方案。方案一痛 点期 望缺少专业IT人员系统维护困难业务需求变更频繁信息化流程难同步灵活应对需求变更随时随地快速调整软件采购投入大，风险高低成本信息化建设降低对IT人员的依赖系统定制开发部署周期长，进度难把控高效率，短周期软件开发研发设计10方案简述效果呈现本方案是一个基于积木编程的aPaaS平台，企业通过平台进行组织及用户管理，通过在线开发环境进行应用开发，开发好的模块，一键部署到在线运行环境或离线部署到本地运行环境。自动编程在配置模型内容后一键帮你对表单的增删改查页面及前后端逻辑积木进行自动编程并生成对应的使用页面；生成后，即可直接使用，也可进入后台按需修改后再使用。零代码UI开发布局常规数据、报表等多样化的UI组件，自由组合拖拽搭建，自定义组件属性，快速搭建形成报表看板，满足各种系统前端样式需求。零代码建模数据库透明，运行设计时区分，自由设定模型信息，模型间自由关联，一键创建，更新模型；模型方法无代码积木搭建，提高开发效率。电脑HTTPS门户平板笔记本手机工控机物联网关在线运行环境在线开发环境负载均衡器应用服务器应用服务器应用服务器关系型数据库关系型数据库文件存储分布式数据库文件存储负载均衡器负载均衡器定时服务定时服务消息队列消息队列消息队列研发设计11客户价值零代码逻辑开发基于积木实现负责逻辑，包含逻辑、控制、文本、列表、对象等多种积木类型，支持复杂算法、数据库存取、系统集成、物联网、边缘计算等。设备互联支持多种通讯协议，集成软网关，CNC采集器，通用型看板，OEE分析等功能，快捷部署，轻松配置数据采集点。零代码逻辑开发 基于拼图实现代码级功能；支持复杂算法运算处理；支持数据库存取；支持系统集成；支持物联网、边缘计算；开发时间减少60%。表单自动生成 仅需定义字段名称和类型，即可快速生成表单界面，以及一系列增删改查操作。对于生成的页面，可以直接使用，也可以进行二次调整再使用，减少了大量的重复编码开发操作。零代码UI开发 UI组件化、属性化；组件事件驱动机制；基于拼图的前端逻辑；报表便捷开发；开发时间减少75%。设备互联 支持Modbus/MQTT/RabitMQ等通讯协议；集成软网关，支持主流PLC型号；集成CNC采集器，支持常见CNC设备型号；快捷部署，轻松配置数据采集点；集成通用型看板，OEE分析等功能。零代码建模 数据库对用户透明；设计时、运行时分开；一键创建、更新模型。研发设计12研发管理新能源行业实验室信息管理系统及试验数据管理平台场景与痛点某新能源企业在研发过程中用到了大量的电子测试测量仪器完成信号系统评估及其他相关检验。各种的仪器需要构建复杂的编程环境，安装不同的驱动程序，学习各自的编程方法，熟悉不同的编程命令，需要大量的专业工程师投入，是长期困扰企业的一大难题。目前该企业急需专业的系统来协助提高研发实验过程的数据留存和后续分析，从而提高实验室数字化水平：1、产品设计和实验过程的数据记录缺失，导致设计人员离职后产品研发过程无法回溯，造成企业知识价值损失；2、研发过程中，实验用例修改频繁，固定控制流程的用例编程不适用，基本要依靠手动测试的方式进行研发实验，不仅效率低，还可能影响实验的准确性；3、实验数据结果数字化程度低，产品质量出问题后回溯缺乏关键数据，不利于产品的迭代和质量改进。工业互联网新能源方案二研发设计13现场设备方案简述方案系统由执行层、网络控制层和系统层组成。边缘计算终端通过LAN等不同的接口与实验仪器通讯，获取或控制仪器，完成实验用例的自动化操作。系统层可编辑用例，并获取边缘侧测试结果，进行综合的存储、展示和分析。效果呈现通过实验室管理、设备管理、实验任务管理、实验对象管理、报告管理五大模块，以实现实验用例自动化、实验室管理数字化、实验室报告生成及审批在线化。系统层执行层控制层网络层云服务智慧实验室云服务系统LMS智慧实验室云平台边缘仪器伴侣 智能终端智慧边缘RS232、RS45、LAN等接口实验仪器示波器、万用表、电源、功率分析仪、负载、PLC控制器电池模块、各级BMS电路板、待测模块等高低湿箱、温度计、湿度计实验对象实验环境状态感知Sensor仪器伴侣Connectivity智能实验室云服务Cloud在线看板Dashboard工况感知通用仪器接入euLab云服务手机、平板、电脑随时随地知识识别设备状态接入支持私有云、混合云网页及手机app环境感知资产识别介入提供REST APIs远程实验监控事件、提醒及报告分析研发设计14 实验室管理是对整个实验环境和资产的管理，在这个模块客户可以实现实验室设备的自动盘点，即实验室设备的所在位置、当前使用状态、归属人等信息自动的生成报表，实验室管理人员无需再挨个查找设备登记记录，节省管理成本。实验室的环境变化，例如温湿度情况可以实时掌握，如果超过实验室的环境要求还可以报警提示。设备管理模块主要是对实验室的设备进行管理，包括设备位置、使用情况、维修流程的管理、校准信息的管理等，设备需要校准时可以提前提示，避免超期造成设备计量的误差。设备基本信息记录设备的所有关联信息，包括厂家、型号、出厂日期、维修记录等。实验室任务管理模块可以把每个实验用例用任务的方式管理起来，固化实验用例，可以进行反复的试验使用，提高实验效率。实验用例可以自动化运行，对设备进行远程控制，尤其是对需要反复、重复验证的试验，自动化方式可以大大节省时间和重复性的工作。实验数据可以自动保存和汇总，尤其是试验中间数据可以得到很好的保留和归总，便于后续跟踪改进，保护数据资产。研发设计15 实验对象管理是对物料、bom等进行进出库管理，每个物料使用情况都清晰可查。物料的组装图可以把产品使用到的物料列表式展开，层级关系一目了然。物料短缺可以设置预警值，低于预警值自动报警，提醒补货。实验报告支持自定义，灵活可配置，适应客户使用习惯。完善的实验报告线上审核流程，报告审批管理更便捷。支持报告导出打印，适配传统的管理方式。实验数据和结果自动导入报告，高效便捷。客户价值 自动的试验数据采集远程自动采集测量数据并保存到数据平台，不再需要手动记录摘抄仪器测量的结果；更智能的试验过程无需手动对仪器进行繁琐的操作和配置，可以把反复进行的试验交给系统自动的完成，减轻人员的工作负担；更全面的试验结果展示试验过程中的仪器数据、现场照片、音频视频、文档记录、数据分析等以多媒体的方式展现，就像看一份数字杂志，全面而直观；更智能的资产管理资产设备可以加装无线射频模块，来快速定位其所在位置，不用再花时间寻找那些频繁移动、随意用取的仪器；更专业的数据分析系统支持丰富的图表来展示各种维度的数据分析结果，并且可以根据具体的需求定制不同的数据分析算法。仪器校准管理设备位置管理设备维修状态跟踪资产自动盘点工艺文件管理提醒功能物料管理设备使用时长统计实验报告审批任务进度查询改手动测试为自动执行实验数据自动采集自动生成实验报告决策人员实验室管理人员实验操作人员生产管理16生产管理是对企业生产系统部署和运行各项管理工作的总成。从内容上看，生产管理包括设备全生命周期管理、生产过程管控、生产计划排产、能耗管理、物料管理、安环管理等方面。但随着企业生产规模不断扩大、产品定制属性不断增强，传统生产模式引致的库存管理滞后、排期缺乏弹性、物料采购难以满足生产管控等问题逐渐成为企业发展的重重阻力，如何将数字化、智能化技术应用于企业生产管理，帮助企业打破传统生产瓶颈，最大化实现降本增效，成为企业燃眉之急。企业利用数字化和智能化技术可加快构建柔性化生产能力。开展对生产运行参数采集、监控、预警和综合管理，构建定制化、柔性化的生产制造系统，进行生产计划排程和资源优化配置，在保持规模经济性的同时提供个性化的产品，可有效满足市场多样化需求，解决制造业长期存在的库存和产能问题，实现产销动态平衡，提高整体生产效率。施耐德电气联合在生产管理环节具备创新解决方案和场景落地的优秀技术提供商，给制造企业提供细分环节更加高效的生产管理创新技术方案，综合对人员、设备、物料、订单的智能、精益管理，实现生产环节的数字驱动、柔性升级、敏捷生产，为制造企业提供生产优化、智能管理的优质示范。生产管理2生产管理17设备生命周期管理AIoT冶金行业 AIoT 设备智慧管理解决方案目前冶金行业的设备管理领域普遍存在着基础管理、点检管理、检修管理、备件管理等方面问题。国内某大型钢铁集团目前存在如下痛点：设备管理标准不健全、点检检修作业管控不到位。管理不够精细、检修计划不准确，造成一定的生产成本浪费，备件库存资金占用和备件消耗比同行业成本高。设备故障造成非计划停机，影响生产，甚至引发安全事故。经项目组深入分析，发现具体问题如下：1、记录收集困难且分散，点检标准、制度与实际脱离；2、点检不到位、漏检情况频繁发生，点检记录与实际不符；3、检修后处理方法不当，隐患故障不能彻底有效解决或者造成过修、欠修等状况；4、没有检修计划管理。大修工程的各项记录不能形成完整的资料以备下次检修参考；5、物料编码规则不清，造成重码现象严重；6、设备管理信息化、智能化程度偏低，设备管理系统主要在用功能点检模块、周期性维护模块，缺少在线设备状态监测及智能预警和智能诊断功能。场景与痛点冶金行业方案三生产管理18方案简述本平台以设备为核心，实现AIoT全周期管理，以数据为载体，赋能工业数据化，以供应链为脉络，实现全过程追溯品控。项目的关键技术包括设备管理四大标准和数学模型建立、设备检修闭环体系集成、工业物联网异构设备接入与数据采集技术、动态阈值预警等。给企业提供设备管理所需的数字标准、流程管控、预测性诊断和实时预警，辅助点检和检修业务，减少故障、节约费用，做到全过程、全业务、全价值的闭环管理。应用层人工智能分析层大数据感知层物联网设备制造商备件供应商对标企业物流企业金融担保机构设备管理者设备操作工认证机构检修队伍回收厂商业务管理应用动设备静设备电器设备仪器仪表AI应用采购电商检修模型优化备件优化维护策略优化设备健康评价寿命预测智能诊断智能报警业财一体异常工单检修管理点检管理设备树档案实时库存专家云诊断风机模型数据导入数据清洗数据存储数据分发数据管理数据导出数据安全电机模型齿轮箱模型大机组模型其他模型泵机模型内存实时数据库5G连接 边缘计算点检在线数据PLC/DCS/MES/SCADA设备管理备件管理基础管理立项管理隐患/故障管理设备调拨设备闲置采购计划设备基础管理供应商管理设备在线监诊备件台账管理供应商管理价格管理备件计划管理备件采购管理备件结算管理备件领用管理机旁备件管理备件库存管理备件报废与处置备件修复管理备件寿命跟踪设备离线点检给油脂管理检修/执行派工计划 检修验收及结算管理检修计划管理检修外委管理设备转让设备台账管理事故管理招投标管理价格管理设计管理选型管理预算管理随机备件管理备材采购管理管理制度各项标准业务流程绩效考评各相关部门、各相关人员设备前期管理设备中期管理设备后期管理生产管理19全厂3D设备指挥大屏以全厂3D大屏的形式，展示全厂设备管理状态汇总、异常情况汇总、检修情况、报警情况等，让管理人员可以更加直观和清晰的了解全厂设备运行情况。效果呈现设备数据看板以大数据看板展示设备的使用寿命、采购及维护费用等主要信息，同时显示下辖的所有子设备使用及维护情况，以及该设备所用关键备件的上下机、采购、库存等信息。生产管理20设备档案追溯通过设备3D模型+档案的形式，展示设备形貌以及全生命信息的记录，包括设备信息、点检润滑等各项标准，以及点检、润滑、隐患、维修、设备备件上下机、事故故障等相关联的历史信息。设备维修标准分解与模拟通过设备3D可视化，可实现维修技术标准按动画步骤拆解，可实现在线维修作业模拟、学习、培训、知识储备和作业指导。生产管理21设备状态监测针对关键设备加装无线振动温度传感器，并通过工业协议接入设备的运行工况等数据，基于智能边缘对多维数据进行整合，通过智能预警应用，实现关键设备运行状态的异常监测。移动端APP通过移动APP可实现点检、润滑任务的执行，点检隐患异常的快速报警处理，检修工单的下达、执行和验收，事故故障报告的审核与查看，图纸、档案和备件库存的查询。生产管理22客户价值减少突发事故造成的经济损失降低设备或流程的停机时间35-45%，避免停产损失数十乃至数百万。提高生产效率增加设备运转时间，优化设备性能。保障现场人身安全无需现场工作人员进行巡检并可以及时发现故障，保障现场工作人员的安全。降低设备维护成本根据设备情况，制定合理的维修计划，避免过维修或欠维修。减少备件库存占用了解设备状况，预测设备寿命，制定合理的采购周期和库存。建立完备的设备档案完善设备管理基础工作，提升标准化水平，为经营决策提供数据支撑。010203040506应用价值故障后维护周期性维护基于点巡检人工维修大数据驱动预测性维护初级阶段智慧阶段生产管理23设备生命周期管理建材行业AIoT水泥建材行业设备智能诊断及健康管理系统水泥工厂设备维护工作的状态大多属于“故障性抢修+人工定期巡检+定期预防性维修”，存在维修效率低，欠维修过维修同时并存，维修成本高等弊端，需要把重点转向预测性维护，即使用高级数据分析，将传感器数据与设备相关生命周期参数相结合，建立设备早期故障预警模型。预测性维护技术可以识别故障潜在的早期征兆，指导按需维修决策，避免定期“调度”维护造成的不必要的维修成本和高昂的停工成本，让设备更高效、更可靠地运行更长时间。方案针对水泥行业关键主机设备（例如高温风机、球磨机、辊压机等）的关键部位的健康管理，在充分研究分析基于运行原理和经验建立的机理模型的基础上，根据表征设备健康度的关键参数建立数据驱动的模型，并进行预测性维护验证。场景与痛点 现场环境恶劣且巡检强度大；当前巡检方式较为原始（人耳听音、测振笔），不能很好发现机器内部的故障及故障的位置；当前无法预测机器状态变化所导致的故障，导致严重故障出现时维修准备不足造成损失；目前维修策略大多依赖定期维修，易造成部分设备的欠维护和过维护。人工定期巡检+故障性抢修+定期预防性维修设备维护策略金字塔To beAs is客户目前采用的解决方案被动维护预防性维护预测性维护主动维护基于状态监测的维护预测性维护，发现设备早期故障（基于大数据建模的早期预警）居于设备状态监测的维护工作（振动在线监测，巡检）周期性或基于统计数据停机检修（设备管理系统）以可靠性为中心的运维计划管理设备故障后进行维修方案四生产管理24对象针对水泥行业关键主机设备（球磨机、辊压机、高温风机等）的关键部位。作用 为水泥厂提供运维管理提供云端频谱分析，故障预警告警，健康诊断报告。设备健康预测及维修保养建议。实现对水泥设备不平衡、不对中、松动、齿轮磨损、轴承老化等故障的预测诊断。技术 利用振动温度传感器，采集水泥加工设备振动波形样本及表面温度，生成设备的振动特性。利用机器学习算法对大数据进行建模分析，构建出“设备预测性维护系统”。振动温度一体传感器突破行业传统的压电方案边缘计算网关突破行业传统工控机的技术 全新MEMS传感技术；采样频率超20kHz；三轴实时振动采集；可实时同步输出振动数据；数据预处理，提供高达百种特征值，如速度均方根、加速度峭度、波峰因素等；精密小体积，多种现场安装方式；CE认证+IP67防护等级，应对恶劣工况。支持高达6路通道的三轴振动传感器；支持机油温度及电机三相绕组温度监测；支持WIFI，4G等无线入云通信方式；内嵌Machine Expert故障预测智能算法模型；高性能的边缘AI计算能力，实时优化算法模型；支持内置和外置天线，适用室内外安装；CE认证+IP67防护等级，应对恶劣工况。捕捉每秒超2万的设备振动数据点内嵌智能算法模型复制交付能力强方案简述效果呈现CloudAPP端WEB端Cloud高频振动传感边缘计算网路旋转机械WTS6V3X减速机/齿轮箱空压机水泵风机电机机床加工风机辊压机球磨机WTS4V3XWTG9XXXWTG4XXXWTS4V3C-振动温度传感器WTS4V3C-振动温度传感器24V电源 断路器24V电源 断路器边缘计算网关边缘计算网关4GAPP 端Web 端SaaS 云平台数据大屏展示192.168.0.166系 统 架 构振动数据采集数据采集数据上传数据数据展示数据挖掘192.168.0.160192.168.0.161生产管理25客户价值Web页面App页面 提供专业的设备故障诊断定位及维修建议 历史报表自动/手动生成与维修建议查阅 设备全生命周期数据积累及特征分析功能 24/7/365无忧监测 口袋式“点检仪”告警及故障诊断推送 实时数据监测：能够对设备的振动及温度数据进行实时监测，同时判定设备当前的健康状态；预警告警功能：能对设备进行状态的变化对巡检人员进行提示；设备健康报告：能够定期生成设备健康状态数据报告，对设备状态数据进行存储，方便追溯；定位故障部件：能够判断振动及温度异常的位置，提示巡检人员进行重点巡查，并根据数据及经验进行原因诊断及维护。诊断结论：综合电机运作状态，目前电机存在对中、基础松动这样的隐患，并把该结论发送给客户。随即联系客户并提供维修建议：建议客户检查电机的工况问题；对基础松动进行排查；排查电机对中的情况。在客户对电机进行维修后，振动能量明显下降，并一直平稳运行。施耐德电气预测性维护系统成功帮助客户避免一次大的运行事故的发生，客户对于本故障诊断方案非常认可。正常工作阶段：峭度处于一个平稳的状态；故障发展期：垂直端（三轴传感器的优势）的峭度处于一个上升的趋势；故障期：峭度值变大现象依旧没有消失。生产管理26设备生命周期管理矿产矿业设备故障预测和监控管理（PHM）系统我国矿业已经基本实现了机械化，生产效率和安全性大幅度提高。机械化的同时，设备维护成为了矿业企业运营的重要一环，矿业设备维护难源于其存在以下特点：1）不同于其他行业装备，矿山设备的整体结构非常复杂；2）在运行的过程中是环环相扣，出现设备故障时会由点及面；3）设备故障具有潜在性，通常故障问题不会表现出来，而是潜在存在在机械设备内部。国内某大型实业集团十分重视设备的故障预测及监控管理，急需 PHM 系统对电机、变压器等大型用电设备进行在线故障预警或预测性维护，从而为维修决策提供依据，有效降低故障率和故障损失。场景与痛点人工智能方案简述设备故障预测和健康管理（Prognostics and Health Management）：随着工业 4.0 时代的到来，工业物联网的智能化开始突破到更高层面。对于工业设备维护领域，故障预测和健康管理（Prognostics and Health Management）成为了关键的技术创新点。故障预测和健康管理是是对未来健康状态的预测，变被动式的维修工作为先导性的维护保障。借助于信息技术、人工智能推理算法来监控、管理与评估系统自身的健康状态，在设备发生故障之前对其进行预测，并结合现有的资源提供一系列的维护建议，是一种集故障检测、隔离、健康预测与评估及维护于一身的综合技术。方案五生产管理27设备运行数据物联传感器物联中继器工业智能维护大屏智 能 A I 算 法 模 型 精 确分 析 设 备 健 康 状 态，检 测 异 常，深 度 定 位故障原因。设备运行产生振动、噪声、温升以及磁场变化，蕴含着丰富运行状态信息，反映着设备的健康状态。1.监测传感器 7/24 捕获数据并将数据传输至云平台。4.响应用户与系统协作并根据系统引导采取行动，以改善设备和运行的健康和效率。2.诊断Al实时预测故障，解释故障发生的原因，并向用户提供对应的解决方案。3.指导云平台、Al洞察分析和专家支持使用户能够对机器健康状况进行优先级排序和计划。提取多维度数据特征，进行本地智能分析，并发送给云平台。无线加速度振动温度传感器实时监测，收集运行数据无线中继器数据无线传输自主研发芯片无线温度传感器效果呈现智能AI算法模型精确分析设备健康状态，检测异常，深度定位故障原因生产管理28第一次预警预测性维护系统监测到某破碎机的减速机出现振动异常，且振幅有持续增大的趋势，系统发出AI报警。但工人们现场核实，设备照常运行。第二次预警系统又一次发报警，但现场核实发现设备照常运行。遂未对设备进行检修。第三次预警系统第三次发出AI报警，设备依然照常运行，选厂工人遂将此报警做误报处理。故障发生第三次预警两天内，该破碎机出现运行异常，减速机冒烟，杂音大，并有漏油情况，于是工人师傅立即停机，最终经拆修检查，发现该破碎机减速机轴承有断裂的现象。这次设备预警，PdM 预测性维护系统提前了 14 天左右，并且系统三次发出相应预警。遗憾的是，工人们盲目相信自己的经验，并没有引起足够的重视，对设备进行彻底检查，所幸并没有人员伤亡。客户价值 减小非正常停机时间；减少关联设备二次损坏；减少备件库存量；延长设备使用寿命；显著降低突发性生产事故；变大修为小修，减小损坏报废率；有计划安排维修，大幅降低维护成本。生产管理29设备生命周期管理食品饮料AIoT食品饮料行业关键设备智能诊断及健康管理系统当前食品饮料行业导致产线停产的高风险设备就是少数几个关键设备，国内某食品饮料集团目前应对设备故障的方案通常是被动维修和定期点检和更换备件。而食品饮料行业向智能制造转型过程中一个重要方面就是对关键设备进行预测性维护（如均质机，灌装机，冷冻机等），本需求提出后明确的开发内容就是通过传感和数据分析对关键设备的健康状况进行评估，对关键部件的故障进行早期预警。安全:连续性、高要求生产环境设备安全及人员安全；管理:管理运维复杂、设备种类多，维护人力有限，整体难度大；品质:设备疲劳、生产不稳定，导致工艺质量问题；可持