2018年工业互联网案例汇编-优秀应用案例.pdf

当前，互联网创新发展与新工业革命正处于历史交汇期，互联网从消费领域向生产领域、从虚拟经济向实体经济快速延伸，工业经济由数字化向网络化、智能化深度拓展，工业互联网正成为推动互联网、大数据、人工智能和实体经济融合发展的突破口。党中央国务院高度重视工业互联网发展，习近平总书记指出，要深入实施工业互联网创新发展战略。在工业互联网产业联盟的指导下，产业发展组连续三年面向联盟成员及全社会开展了优秀应用案例滚动征集工作，旨在发现我国工业互联网新技术、新应用、新业态、新模式的最佳实践，加快优秀案例的宣传推广和规模化应用，助推我国工业互联网产业和应用体系加速形成，贯彻落实国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见。通过联盟专家组的四轮评审，2018年共评选出了30个优秀案例，并由产业发展组组长和副组长单位牵头编写了优秀案例集。牵头编写单位：牵头编写单位：中国电信，中国信息通信研究院 参与编写单位：参与编写单位：青岛海尔工业智能研究院有限公司、西安航天自动化股份有限公司、华为技术有限公司、杭州海康机器人技术有限公司、比亚迪股份有限公司、美欣达集团有限公司、深圳华制智能制造技术有限公司、中化能源科技有限公司、中化泉州石化有限公司、用友网络科技股份有限公司、鸿富锦精密（成都）电子有限公司、富泰 167 华工业（深圳）有限公司、浙江飞戎机器人科技有限公司、哈尔滨电气集团有限公司、北京索为系统技术股份有限公司、中国华能集团有限公司、太极计算机股份有限公司、思科（中国）有限公司、富士康工业互联网股份有限公司、山西恒跃集团、山东恒远智能科技有限公司、上海理想信息产业（集团）有限公司、传化智联股份有限公司、中国大唐集团有限公司、浪潮软件集团有限公司、北京惠泽智信科技有限公司 编写作者：编写作者：中国电信：孙健、张东、徐敏捷、周骏、杨震、杨丹、王晶、刘丹蓉、季楠 中国信息通信研究院：余晓晖、冯旭、朱敏、刘默、李铮、杨楠、袁林 青岛海尔工业智能研究院有限公司：陈录城、张维杰、官祥臻、杨立发、高德、刘玲、崔向雨 青岛海尔工业智能研究院有限公司：张海港，欧阳佩佩，王士宁，高大群，马诚，石恒，张天 西安航天自动化股份有限公司：杨会甲 张建锋 李胜 光理 张建奇 田敏 郑伟 张亚军 华为技术有限公司：王斌、郭朝阳 杭州海康机器人技术有限公司:曹云、李生凯，胡水平 比亚迪股份有限公司：裘彦、罗小平、应正国 美欣达集团有限公司：李伟锋、沈燕、方明康、管会斌、尹其方、168 徐承、郭松亮、孙济涛 深圳华制智能制造技术有限公司：蒋俊峰、康健、刘斌、祁煜皓、程大彬、李红艳、贾旭光、尚志斌 中化能源科技有限公司：李希仁、姜国强、吕敬彩、李政、陈超、张雪 中化泉州石化有限公司：于月、陈锴 用友网络科技股份有限公司：贺唤平、杨运良、阙颖、李翠宁、薛帅 鸿富锦精密（成都）电子有限公司：夏子清、徐金文、李太敏、邱荣虎、邹三毛、赖丹婷、陈敏、朱建中 富泰华工业（深圳）有限公司：吴东，周朝晖，邱圣峰，萧伟郎，袁鋒，张龙 鸿富锦精密电子（成都）有限公司：张秉利、李雷、苏小虎、李国光、韦兰才、祝建芳、付璐璐、熊洁 浙江飞戎机器人科技有限公司：沈建飞、李自强、孙云涛、庄超、谭成才、徐海超、张佳焕 哈尔滨电气集团有限公司：张秋鸿、曲晓峰、毛静轩、苗东旭、傅磊、姜漫利 北京索为系统技术股份有限公司：郭瑜、曹帅 中国华能集团有限公司：朱卫列、杨正新、范伟宁、李振华 太极计算机股份有限公司：吕翊、彭丽林、刘刚、杜文博 思科（中国）有限公司：凌军，吴连军，王敬儒 169 富士康工业互联网股份有限公司：高子龙，蒋逸文，王雷，陈德仁，梁国钜，梁斌，桂卫峰，徐佳慧，周艳 山西恒跃集团：郑西昌、郑勇、李建、李小葡、张德威、管秀文 山东恒远智能科技有限公司：张永文、杨磊、马俊宝、赵一科、季东滨、刘帅、黄贤秋 传化智联股份有限公司：项天成、欧卫兵 中国大唐集团有限公司：吕庭彦、金英强、陈荣敏、马咸 浪潮软件集团有限公司：王腾江、赵文慧、高亚坤、赵立刚、赵在星、张立志、李娜、赵鹏 北京惠泽智信科技有限公司：宋平、彭勃、李朋博、李延旭 北京索为系统技术股份有限公司：杨潮晖、沈殿、张俊明、王书恒、何强、王振华、周培筠、王雪 格创东智科技有限公司：王锦，聂辉，宋志扬，周敬，王军，江渊，胡慧琳，李楠 江苏徐工信息技术股份有限公司：张启亮、张毅、顾金楼 浙江华峰智链工业互联网有限公司：蔡运明、杨绍杰、王亚光、吴志强、沈湘文 瀚云科技有限公司：邬明罡、林江斌、舒钟玲、李光 研华科技：顾振华、丁龙其、王沥、余洪龙 江苏斯诺物联科技有限公司：赵惠丹，梁淇，赵国荣，姚正发，沈安娜 170 1|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 案 例 1 企业对接省级国家级工业互联网安全平台 构建行业生态安全治理新思路 一、项目概况 1.项目背景 海尔集团的信息安全建设已经进行了多年，在 2007 年海尔集团发布互联网战略后，海尔集团 IT 部门相应在互联网转型中承接互联网安全战略。建立安全防护体系、检查评估体系、数据防护体系、安全响应中心，在内部部署了从互联网安全检测到网络安全边界防护和内网检测防护产品和规则，具备全域的信息安全防护能力。在国家智能制造和工业互联网发展战略号召下，海尔工业互联网平台COSMOPlat 逐步发展，海尔对工业互联网安全保障能力的需求逐步增加，工业互联网安全防护平台的构建逐步提上日程。在多年互联网安全防护能力的基础上，针对海尔工业互联网平台 COSMOPlat 的安全防护，平台安全按照工信部相关政策指引，开启了海尔工业互联网生态安全项目海安盾，构建海尔工业互联网安全防护体系、安全评估体系、安全态势感知体系及应急响应体系，并与省-国对接，进行政企联动，实践行业的生态安全治理新思路。青岛海尔工业智能研究院有限公司 171 2|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 2.项目简介 海尔工业互联网生态安全项目是在基于实现海尔集团工业互联网网络安全、应用安全、设备安全、控制安全、平台安全和数据安全六大安全模块的基础上，通过大数据技术和机器学习技术构建了一套自主研发设计的软件平台，实现海尔集团工业互联网安全的一体化安全防护体系，构建安全态势感知体系，并逐步完善应急响应体系,形成企业统一安全运营平台。3.项目目标 海尔工业互联网生态安全项目针对各个安全模块实现安全防护，如网络安全、设备安全、控制安全、数据安全、云安全、平台安全，构建基于工业互联网安全的安全防护体系，并实现工业互联网安全各个安全模块的安全态势感知体系、安全检测体系与应急响应体系。最终实现海尔-省-国家的安全对接，形成在工业互联网安全方面企业省级国家级三级联动，协助国家构建工业互联网安全生态圈。二、项目实施概况 1.项目总体架构和主要内容（1）海尔工业互联网生态安全项目总体架构）海尔工业互联网生态安全项目总体架构 海尔工业互联网生态安全项目为海尔工业互联网安全提供一体化的安全防护体系，并在防护基础上逐步构建安全监测体系、安全态势感知体系和应急响应体系。在使用网络安全、数据安全、主机安全、终端安全和开发安全等六大安全模块 15 个安全组件为工业互联网安全提供防护的基础上，实现安全态势感知、安全防护、应急响应等功能。海尔工业互联安全防护功能共包括六大安全模块及 15 个安全组件如图 1 所示：172 3|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 图 1 海尔工业互联网安全防护架构 项目在其一体化的安全防护基础上，构建安全感知体系及应急响应体系，共同形成了海尔工业互联网安全解决方案。（2）技术逻辑架构）技术逻辑架构 采集工业互联网安全数据，大数据智慧大脑实构建安全模型，进行大数据分析，并通过海安盾威胁情报中心进行碰撞，动态识别安全威胁和安全风险，实现安全威胁智能拦截和安全事件敏捷闭环。海安盾具体实现逻辑架构如图 2 所示：图 2 海安盾逻辑架构 海安盾通过大数据手段将平台安全数据统一汇总，并通过安全模型进行安全展示、分析和运营。采用大数据技术分析以上工业互联网六大安全模块产生的安全日志，和通过流量探针采集到的工业互联网安全流量，在中间层构建一套安全 173 4|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 运营中心，通过权限管理为工业互联网平台各节点安全人员查询安全事件，实现安全溯源。通过大数据分析和大屏显示技术设计实现安全态势感知、安全监测中心、威胁情报中心和应急响应中心。海安盾通过大数据技术，实现月均 T 级数据量的存储分析及安全模型的创建。在智能化方面通过大数据实现 T 级数据自动化分析，安全威胁实时动态感知，威胁发现时间有天缩短为秒级别，由报表分析到动态显示快速排查定位。面对超级黑客的隐蔽攻击和渗透测试，能够第一时间识别和发现，通过态势感知的溯源系统信息。2.具体应用场景（1）工业互联网平台）工业互联网平台 COSMOPlat 应用应用 海尔的 COSMOPlat 已经为家电、家居、新能源等十多个行业的企业提供了产业链全流程升级、实现大规模定制转型的服务，包括消费级场景的物联网接入、工业级场景物联网设备接入和数据分析、支持第三方各类工业应用的开发、运行和监测服务。在 COSMOPlat 上，既有上千万的消费级设备接入，比如空调、冰箱、洗衣机等，用户可以随时随地的控制自己的消费产品。同时也有上万的工业级设备接入，比如工厂的关键核心设备、线体、工装器具等等，工厂可以实时查看和控制生产状况。然而，从信息安全的角度来讲，新技术、新形势必然带来了新的风险，一旦这些设备接入网络，意味着设备的信息，我们对设备的控制权都受到了潜在的威胁。通过监测发现，我们每天都面临大约 20000 多次网络攻击事件。如何保障接入平台海量的设备终端、用户数据的安全，对消费级和工业级网络在安全机制上的差异化处理，面临着很大挑战。比如如何防范工业控制领域设备、APP和云平台的信息泄露、弱口令、用户越权、数据重放、反编译逆向、传输劫持和OWSP 十大安全漏洞，确保工业网络值得信赖，是同时摆在制造业的厂商和管理者 面 前 的 最 重 要 的 问 题 之 一。其 他 痛 点 还 包 括 系 统 多 样 化（linux/android/ios/module），传统的 PKI 加密体系已经无法满足多个系统之间的加密传输要求。海尔工业互联网生态安全项目为海尔工业互联网平台 COSMOPlat 提供安全 174 5|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 防护、安全监测和安全运营，为 COSMOPlat 提供具体安全防护功能如图 3 所示：图 3 COSMOPlat 平台的应用 海尔工业互联网生态安全项目为 COSMOPlat 提供网络安全、数据安全、应用安全、设备安全、控制安全及态势感知等安全防护，行业首家打通用户、平台、工厂的工业互联网安全防护体系。具体安全防护如下：网络安全：针对 COMSOPlat 工厂的网络安全，首先采用网络隔离防火墙将工厂网络划分为工厂生产区、工厂服务器区、工厂办公区，以防安全攻击一旦进入，影响工厂生产。其次在工业互联网感知层，重点加强节点和汇聚节点之间以及节点和网络之间的安全认证，加强加密信息的传输、严格进行密钥分配与管理、完善身份认证机制提高入侵检测的手段，增强工业互联网端点智能安全能力，构建端点智能自组织安全防护循环微生态。在工业互联网网络层，重点建立完善异构网络统一、兼容、一致的跨网认证机制，完善网络安全协议，加强密钥管理，完善机密性算法，加强数据传输过程的机密性、完整性、可用性的保护。设备安全：针对工厂里的设备如 PLC、机器人等，通过身份认证和加密传输实现设备通信；通过漏洞扫描检测与漏洞加固对工厂设备的漏洞进行安全检测;通过在设备层与网络层设置安全网关，安全网关负责采集数据，如流量数据、设备状态等等，这些数据上传到应用层，利用应用层的数据分析能力进行分析，根据分析结果，下发相应指令，防护设备的安全。175 6|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 工控安全：主要针对工控主机安全进行防护，针对工业控制主机的运行软件设置白名单机制，管控工控主机进程实时监测工控系统控制器下装、上传、启动、停止等关键操作，支持多种工控设备实时监测工控系统控制器下装、上传、启动、停止等关键操作，支持多种工控设备，防止如 wannaCry 等勒索漏洞的爆发，保障工控设备的运营安全；用针对工控流量分析设备对工控运行指令实时监控，动态感知工控运行安全，监测工控系统的异常行为并加以记录。安全监测中心：针对工厂，设置工厂级安全监测中心，分析工控流量，解析工控协议，识别安全风险。另外通过安全网关上传数据至平台层，实现多个工厂数据集成，实现 COSMOPlat 的平台级监测中心。连接工控设备及安全设备，采集设备日志集中分析，发现安全威胁并通过多种途径告警，并对攻击链条回溯画像，统一管理安全事件。海尔工业互联网生态安全项目为 COSMOPlat 平台实现网络安全隔离、网络入侵防护与检测，针对工厂设备实现防病毒、漏洞扫描与加固，传输加密与认证，工控设备实现进程白名单设置，并针对工控流量进行监测，构建监测中心，动态感知工业互联网平台安全。（2）企省国工业互联网生态安全联动）企省国工业互联网生态安全联动 海尔响应国家工业互联网安全的号召，一方面为海尔工业互联网平台COSMOPlat 安全赋能，另一方面为实现工业互联网的生态安全，进行政企联动，共同开展工业互联网的成熟生态安全解决方案。目前海尔实现与省信管局的工业互联网安全对接，将海尔工业互联网安全解决方案与省信管局进行共享，最终实现与国家对接。政企联动，首先进行企业政府的单向联动，最后实现企业政府双向联动，共同完成行业的生态安全治理。三、下一步实施计划 1.构建面向大、中、微型企业定制化安全解决方案 完善海尔工业互联网生态安全体系，扩展工业互联网防护体系的防护对象，完善工业互联网安全监测体系和安全应急体系，适用对大中小型企业工业互联网安全解决方案。176 7|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 2.政企安全平台实现双向对接 完成工业互联网安全成果与省信管局的对接，并进行与国家工业互联网安全成果的学习与借鉴，形成企业级省级国家级工业互联网生态安全的三级联动，构建完善的工业互联网安全生态圈，形成标准的工业互联网安全解决方案。四、项目创新点和实施效果 1.项目先进性及创新点 创新点：（1）采用高新技术如大数据、机器学习等对安全数据进行建模、分析（2）将工业互联网安全的各个安全模块：网络安全、应用安全、设备安全、控制安全、平台安全、数据安全建立统一安全平台，实现分散数据统一分析。（3）针对工业互联网工厂安全，实现了集网络安全、设备安全、工控安全等安全模块的安全监测中心。先进性：行业首家与省、国对接的工业互联网安全平台，完成行业的安全治理。为工业互联网安全治理拓展了新的思路。2.实施效果 COSMOPlat 工厂实施效果，如图 4 所示：图 4 工业互联网工厂实施效果 177 8|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 海安盾提高了工业互联网安全风险发现率，规避了因安全威胁和安全漏洞产生的安全损失，实施案例如胶州工厂，实现工厂的安全监测中心，涵盖工业互联网工业设备和工控主机的安全风险发现和安全闭环。2018 年案例如下：2018 年 7 月，通过海安盾安全态势感知功能，在 COSMOPlat 下的一互联工厂的上位机设备上发现休眠勒索病毒。该勒索病毒为 wannaCry 的变种，病毒在2017 年 5 月份在全球范围内爆发，多达 150 个国家受到该病毒勒索，涵盖多个行业如医疗体系、加油站和高校等，爆发率高达 95%。工厂受该病毒感染的设备为执行工业控制系统的上位机。一旦出现问题，将耗时两天才能恢复，因此会导致工厂生产停滞一天，经工厂产值估算，一天将引起一千万的价值损失。海安盾通过对工业互联网的互联工厂的安全识别，实现勒索病毒的及时发现，第一时间规避风险损失千万级别。178 案 例 2 数字化到智能化赋能精密组装堆叠 数据价值设计创造与执行 富泰华工业（深圳）有限公司主要从事信息产业、通讯产业、自动化设备产业、光电产业、精密机械产业的制造、销售与服务；专注于科技创新，将工业互联网融入到高科技产品生产中，助力中国制造 2025 目标达成。凭借在 3C 高端产品的制造经验，结合信息化、网络化和智能化技术的开发与应用，致力成为创新数位系统产品制造的智能工厂典范。富泰华工业（深圳）有限公司成立于 2007 年，注册资本 3.7 亿美元，现在职员工人数逾 12 万人，其中研发人员超过 3500 人，办公面积 30 万平方米，研发场地 8 万多平方米。公司荣登深圳巿 2016 年度工业百强企业排行榜第二名、GDP 贡献前三强。至 2016 年底累计拥有专利申请数 3133 项，其中发明专利申请数 2920 项，实用新型专利申请数 79 项，外观设计专利申请数 134 项，累计已获准且维持中的专利数 449 项。公司以中国制造 2025为指导原则，建立“硬软整合、实虚结合、万物互联”的智能工厂，专注于高科技产品的智能生产。在智能工厂运作过程中建立了天行者平台，将一系列数字化集成系统进行智能化升级，同时深化平台安全防护，每年通过国际 ISO27001 信息安全认证。通过专业服务团队，与客户携手，永续经营，打造世界级的行业应用标杆。富泰华工业（深圳）有限公司 179 2|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 一、项目概况 1.项目背景 富泰华公司可携式智能产品智能生产示范项目，根据中国制造 2025整体战略要求及贯彻关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见，并落实富士康集团工业互联网行动纲领，特在深圳厂区建立智能生产工厂天行者平台，以期达到提质增效，降本减存。2.项目简介 智能示范工厂是富泰华工业（深圳）有限公司专门从事可携式智能产品生产的工厂，是创新型的离散型智能制造企业。在示范工厂中，建构的天行者运行平台，透过智能设备采集数据，建立大数据模型，利用公司内部通信网络，将一系列数字化集成系统进行智能化升级。天行者平台将智能工厂全流程信息进行集成，建构战情指挥系统，进行可视化智能管理，平台应用简介如下：（1）信息物理设计反馈系统：通过各环节数据进行物理检测与实验，进行验证与优化，提升可携式智能产品用户体验；（2）智能设备监控系统：通过智能传感与控制装备，实现智能检测与智能生产；（3）智能生产管理系统：将人、机、料等生产数据自动上传，及时预警，异常监控；（4）智能品质管理系统：监控来料品质并监控示范工厂生产产品全生命周期品质；（5）智能良率/重测率系统：进行实时的数据采集、建模、分析，进行测试流程防呆及失效分析建模，指导实时决策。智能工厂建立在安全、高可用性、持续性、可快速复制扩充的基础上，保护客户新产品信息安全，每年零损失、零泄露，每年通过 ISO 27001 国际信息安全管理体系认证。180 3|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 3.项目目标（1）落实中国制造 2025 战略目标，成为中国工业互联网发展的主要推手；（2）致力成为创新数位系统产品生产的智能工厂典范，最终成为工业互联网智能制造世界级的行业应用标杆；（3）运用大数据技术实现智造系统的可视化、预测化、协同化，最终实现无忧的智造环境。二、项目实施概况 1.项目总体架构和主要内容（1）项目总体架构（1）项目总体架构 图 1 天行者平台总体架构图 天行者平台是富泰华工业(深圳)有限公司示范工厂打造的核心工业互联网平台，是万物互联互通时代，工业生产资源接入管理、数据采集的有效解决方案，可以通过天行者平台高效、安全的将工业设备连接至边缘计算及云端，并在核心层和云端进行设备管理、监控，数据储存、分析，建立数据模型运算和关键数据指标可视化呈现，给予企业经营管理决策支持。181 4|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 （2）应用案例-信息物理反馈系统（2）应用案例-信息物理反馈系统 图 2 信息物理反馈系统架构图 信息物理反馈系统通过对产品零件精密堆叠组装、测试、用户体验等产品全生命周期数字化信息进行采集、建模、分析，进行物理检测与实验，进行设计参数验证与优化，调整示范工厂生产工艺流程和设备参数，不断提升示范工厂整体营运效率和生产产品品质，不断提高用户满意度。工业互联网的重点是工业，工业的重点是产品与服务，产品与服务的重点是品质，品质是设计出来的。设计品质的精神就是让生产一台跟五千万台的品质都是一样的。图 3 以 ISO9001 为标准的系统设计顶层架构图 设计数据种类：结构化数据分析模型有判定树、聚类、神经网络、多元回归等;非结构化数据分析模型有图像识别、图像分割、点检测等。182 5|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 图 4 以 ISO9001 为标准的系统设计数据模型（3）应用案例-智能品质管理系统（3）应用案例-智能品质管理系统 图 5 智能品质管理系统架构图 运用工业互联网平台，使供应商和示范工厂之间的流程重组、信息互通、资源共享，形成更快速、更高效的新品质管理模式，以实现双方互利共赢的目标。（4）应用案例-智能生产管理系统（4）应用案例-智能生产管理系统 图 6 智能生产管理系统架构图 183 6|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 智能生产管理系统通过连接人脸识别考勤机、人事考勤系统、薪资管理系统等，建立员工大数据库。通过生物特征识别系统采集员工信息，运用智能派工模型自动匹配工作岗位，缩短员工岗位调配时间，提升工作效率。智能生产管理系统对员工操作岗位推行实时奖金激励，激发员工士气。智能生产管理系统将 ERP 系统和 SFC 系统的信息互联互通，可实现计算机辅助计算线体综合生产力，实现最优生产安排，减少和避免停线损失。（5）应用案例-智能设备监控系统 （5）应用案例-智能设备监控系统 图 7 智能设备监控系统架构图 智能设备监控系统通过对设备、治具数据采集并链接 SFC/备品系统/PDCA 等系统数据，通过数据服务器进行数据存储整合、分析，建立数据分析模型，达到智能判断预警。智能设备监控系统能实时监控设备状况、工站良率，实时采集关键因子数据并自动判定结果，对设备点检保养、耗材寿命、库存实时智能预警。（6）应用案例-智能良率/重测率系统（6）应用案例-智能良率/重测率系统 图 8 智能良率/重测率系统架构图 184 7|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 智能良率/重测率系统从监控生产流程工艺品质出发，测试工站智能设备进行采集产品实时生产测试参数，进行边缘数据处理。智能良率/重测率系统对产品流程工艺进行管控，监控生产工艺水平，预测不良潜在的风险，及时通知责任人采取措施，避免隐性问题导致不良品产生和设备停机，建立良率/重测率实时监控预警机制，达到提质、增效、降本、减存的目的。2.网络互联架构 图 9 网络互联架构图（1）利用现有三层网络规划，采用多链路，将设备连接至网络，保证设备冗余；（2）各区域主干网络与核心网络分别采用双线路连接，以保证链路冗余与带宽负载；（3）生产网络与办公网络进行物理分离，各自独立运行，减少网络负载，提高网络可用性；（4）架设无线网络，满足多种移动终端的稳定，高效访问网络资源，为各项移动应用提供有力的支撑；（5）园区之间通过 VPN 连接，DMZ 为对外服务提供安全的接入环境；（6）客户通过专线或 VPN 接入生产网络。185 8|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 3.数据架构和应用 图 10 数据架构图 数据采集：应用 Sqoop/Flume 采集结构化/半结构化/非结构化数据；AP&APP写入数据等。数据存储：应用 MongoDB、Cassandra、Redis、SequoiaDB、Hadoop 等技术存储海量数据。数据处理：应用 Spark、Java、Hive 等技术进行数据清洗、建模。数据应用：应用 Spark、SPSS、R 等技术进行数据分析、预测、决策判断、商品推荐等。运用 CNN 算法、拉普拉斯算法、LBP 算法、Tensorflow 技术进行大数据应用。4.安全及可靠性 图 11 安全架构图 设计信息安全框架：在 ISO27001 国际信息安全体系及客户信息安全要求为信息安全基线的基础上，融入国内外工业互联网信息安全框架，制定及实施公司 186 9|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 信息安全政策，确保设备安全、控制安全、网络安全、应用安全及数据安全。在边缘层、IaaS、PaaS、SaaS 层实施讯息安全控制措施以确保设备安全、控制安全、网络安全、应用安全及数据安全。（1）达成系统可靠的方法（1）达成系统可靠的方法：a.遵循 ISO20000 IT 服务管理作业流程(服务水平管理、服务报告、服务连续性和可用性管理、服务的预算和核算、容量管理、业务关系管理、供应商管理、事件和服务请求管理、问题管理、配置管理、变更管理、发布和部署管理)；b.通过冗余、热备援、虚拟化、负载均衡、灾害恢复演练、容灾机房等技术建立高可用性的网络、数据及应用系统；c.建立智能化集成监控与管理系统，及时发现解决问题。（2）信息安全管理实施成果：（2）信息安全管理实施成果：a.保护客户新产品信息安全，每年零损失、零泄露；b.每年通过 ISO27001 国际信息安全管理体系认证；c.实现客制化软件安全保障，零黑客攻击损失；d.每年系统可用性达 99.999%。5.其他亮点（1）客制化订单处理（1）客制化订单处理 图 12 客制化订单处理流程图 示范工厂生产可携式智能产品客制化订单处理流程，已打通用户个性化需求、零组件厂商、精密组装堆叠各环节，将网上交易、线下交货等信息，实现无缝衔接。187 10|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 （2）移动战情工业 APP（2）移动战情工业 APP 图 13 移动战情工业 APP 运行示意图 天行者工业 APP 的特点着重在大规模生产海量数据的整合，能实时掌握生产系统信息，高效的收集数据和掌控生产进度，提高解决异常问题的效率，实现在线监测，运营优化和预测性维护等功能，现场用户通过调用 APP 可实现对智造资源优化配置。三、下一步实施计划（1）深化工业互联网思维，全方位覆盖数字化、网络化、智能化；深度理解提炼工业机理，优化大数据算法模型，找到最优参数，提升生产效率和产品良率。（2）落实智能工厂能耗管理系统，提高能源使用效率，降低单位能耗，实现节能减排。（3）提升设备智能化水平，实现自感知、自预测、自比较、自重构，达到无忧工厂生产环境。四、项目创新点和实施效果 1.项目先进性及创新点 188 11|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 富泰华工业（深圳）有限公司示范工厂是六流信息整合运行典范，将实体端的人流、过程流和物流信息以及虚拟端的讯息流、金流和技术流信息在示范工厂进行整合，提取四项主要先进性如下：（1）人流：示范工厂采用生物特征识别技术采集人员信息，连接人员管理系统和智能生产管理系统，透过建模分析，实现智能派工；（2）过程流：透过智能设备对产品全生命周期进行实时监控；示范工厂已经逐步实现客户、供应商、产线信息互联互通；（3）技术流：建立失效分析大数据资料库，指导实时决策及经验传承；透过信息物理系统反馈，优化产品工艺参数，提升产品品质；（4）金流：智能生产管理系统及财务系统无缝衔接，在生产现场实时显示激励奖金，提升员工士气和产品品质。天行者平台依托丰富的智能制造经验及数据积累，可做到数据模型化、模型服务化等集成，将智能升级经验推广到全产业链，实现价值链延伸。2.实施效果 自国家 2015 年提出中国制造 2025战略，富泰华工业(深圳)有限公司就开始进行天行者平台的推行和实践，迄今为止每年为智能工厂带来显著效益，具体如下：（1）效率提升 18%，产品良率提升 10%；（2）生产人力减少 22%，停线损失降低 33%；（3）库存周转天数缩短 32%，成本降低 28%。189 案 例 3 可携式电子产品智能制造 七化融合，实现关灯智能生产 鸿富锦精密电子（成都）有限公司（简称“鸿富锦（成都）”）成立于 2010年 7 月，注册资金 9.5 亿美元，是一家专业从事时尚平板电脑、台式电脑、一体机、笔记本电脑及服务器等多类电子产品研发与制造的公司。凭借强大的核心竞争力服务全球一流客户，近两年荣获战略性新兴产业五十佳企业和成都制造业百强企业第二名等奖项。坚持科技创新，将工业互联网引入到高科技产品制造中，结合在 3C 高端产品上的制造经验，实现数字化、网络化和智能化技术的研发与应用，致力成为创新数字系统可携式电子产品制造的智能工厂典范，助力中国制造 2025。一、项目概况 鸿富锦（成都）引进专业的工业互联网人才与技术，结合多年可携式电子产品制造经验，应用互联网、大数据、AI 等技术，进行生产模式创新、工业变革升级。打造了硬件集群化、流程自动化、设备智能化、信息网络化、数据模型化、模型业务化以及软件服务化的（“七化”）智能制造基地。鸿富锦精密电子（成都）有限公司 190 2|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 1.项目背景 自工业互联网概念提出以来，全球产业界积极开展应用实践和探索，新一轮科技变革和业务创新应运而生，工业互联网逐渐发展为重要的智能基础设施、先进的生产力和新型的经济形态。在新一轮科技革命和产业变革的时代趋势下，鸿富锦（成都）把握数字化、网络化、智能化带来的历史性机遇，加快制造业转型升级，提高供给对需求的适应性和灵活性，形成新的增长动力，并应用到可携式电子产品的智能制造中。2.项目简介 本项目推陈出新，打造 Inline 生产模式，集成所有硬件，并研发应用六轴机器人、载具回流、智能料车等自动装置，实现产品不落地生产。通过加装 CCD、温度等传感器，智能化原有短板设备，引进高端镭射机，搭建工业无线网，运用 PLC、SCADA 等，实现全线设备互联互通（IoT）。结合 IoT（含工业无线网）、SFC（Shop Flow Control）、PDCA（Production Data Collection&Analysis）、Office（办公网）、Internet、私有云与 Fii 公有云，将 WMS、MES、MQM、Tiptop、EISP 等工、生、品、经系统集成，连接供应商、生产现场与客户，实现数据交互应用，并确保一致性与高效性。三层交换机、防火墙等软硬结合、防管兼施，确保网络安全与数据安全。最后，通过算法将制造过程 4M1E 多维数据模型化、工业机理业务化，定制出反向式设计、客制化生产、智能分析与决策等 APP，可复制应用到电子产品制造行业。3.项目目标 建立“软硬整合、虚实结合，万物互联”的智能工厂，致力于高精密堆叠的时尚平板、笔记本等可携式电子产品的智能制造。基于工业互联网天行者平台，将智能生产管理、智能分析决策等十二大智能系统进行集成，以自动化设备为基础，以智能生产系统为导向，最终实现增质高效的无人化关灯智能生产。同时，深化平台安全防护，与客户携手，永续经营。191 3|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 二、项目实施概况 本项目从边缘层、IaaS 层、PaaS 层、SaaS 层，层层递进，全面革新。IoT联通现场移动终端、传感器、机器人与工业电脑，采集关键有效数据，并通过统一协议平台提供开放的业务接口，进行大数据分析和计算，最终为 SaaS 应用开发提供各种易用高效的微服务功能模块，从而实现生产状态实时监测、生产过程灵活控制、生产决策智能制定，解决了人工作业失误多、应急处理难度大等问题。1.项目总体架构和主要内容 首先对生产过程进行物理信息系统的整体规划，勾勒出智能制造蓝图，进而对生产过程实现“七化”智能改造：在边缘层引入工业机器人、应用 SMT 高端智能化设备，并大量部署智能传感器，提高原有短板设备的智能化程度；在 IaaS层完善物联网生态，联通 PDCA、SFC、Office、Internet，并利用科学合理的软硬件手段，保证网络和数据安全；在 PaaS 层搭建云平台，进行大数据分析计算，向外提供多类服务；在 SaaS 层利用 PaaS 层提供的服务，集成开发各种分析和管理类的智能应用程序。项目总体架构如图 1 所示：图 1 项目总体架构 下面将从硬件集群化、流程自动化、设备智能化、信息网络化、数据模型化、模型业务化以及软件服务化七个方面介绍项目的实施情况。192 4|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 2.硬件集群化与流程自动化 SMT Inline 联机集群化与自动化拉动式生产，实现“Continuous flow process”，产品流不间断、不落地，产品信息流、过程流智能追溯，生产全制程自动化。结合 PLC，传感器，Fox Robot 等硬件设施与物联网技术，标准化数据采集，最终迈向无人化关灯智能工厂。要点如下：(1)人机协作，全制程自动化(2)全域智能物流，AGV 智能调度无人化(3)高精度操作可视化 图 2 Inline 精益生产模式 3.设备智能化 设备智能化途径主要为原有短板设备升级改造及新型智能化设备引进，其目的是实现设备的泛在连接，互联互通，构建一个精准、实时、高效的数据采集环境，从而实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析，奠定科学决策与智能控制的基础，提高制造资源配置效率。基于此理念，本项目重点打造了 6 大设备智能功能：(4)自动 PCB 激光打标(5)自反馈调节智能印刷(6)贴片机 Pick&Place Insight(7)工作头与 Feeder 智能保养(8)工艺曲线 Reflow 管理(9)联合构建边缘计算系统与雾计算系统 193 5|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 图 3 设备智能化系统 4.信息网络化（1）IoT、PDCA、SFC、Office、Internet 五网整合五网整合 通过嵌入式系统的开发、数据采集卡和智能网关的使用，利用协议解析和协议转换，将各种传感器和设备信息连入 IoT。再让 IoT、PDCA、SFC、Office 与Internet 互联互通，达成数据共享，实现信息网络化。图 4 网络系统 194 6|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 （2）安全防御体系）安全防御体系 在 IoT 与各网段之间部署硬件防火墙，同时配置系列的 IDS(入侵检测)、预警系统、漏洞侦测、补丁修补等，形成健全网络及数据防护体系。图 5 安全防御系统 5.数据模型化与模型业务化 利用 IoT 网络，打通数据壁垒，实时获取全域数据，依托分布式存储与分布式运算的数据平台，构建智能派工、Smart Debug、良率预测的智能应用，实现对员工数字化描述（包括个人信息、在岗状态、生产行为、工站良率以及工作绩效等信息）与自动岗位派遣；结合维修大数据和分析工程师经验进行建模运算，来快速诊断不良品；并实现产品各制程段良率预测与不良预防。图 6 数据应用架构（1）智能派工）智能派工 1、员工画像的建立：用大数据构建员工画像，进行数字化描述，包括个 195 7|工业互联网先进应用案例集工业互联网先进应用案例集 人信息、在岗状态、生产行为、工站的良率以及工作绩效等信息。2、岗位建模：用大数据构建生产岗位模型，进行数字化精准分析，包括技能等级、劳动强度、性格特质、身体特点、稳定性等岗位需求模型。3、智能派工：用大数据配对算法，按照每日出勤状况自动匹配员工画像模型与岗位需求模型的拟合程度，智能派遣最适合该岗位的员工上岗作业。图 7 智能派工模型（2）Smart Debug 1、运用 K 均值算法进行电子产品的测试、测量数据智能分析，自动收敛出每个量测线路的规格及对应的元器件。2、再依据历史维修数据与专家经验，建立决策树自主判定出不良品的最优诊断线路及顺序。让不懂电路知识的作业员都可轻松诊断不良品，颠覆了传统的维修模式。3、运用编辑距离算法，比对历史产品与新产品的不良项目相似度，将可用数据快速迁移到新产品中，大大减少了新产品的模型训练成本。图 8 Sma