智能制造执行系统技术发展及工业软件平台构建与应用.pdf

责任编辑赵志远SystemMaintenance&Management系统维护与管理智能制造执行系统技术发展及工业软件平台构建与应用上海炬翊科技有限公司徐轶编者按：探讨智能制造执行系统技术的发展现状，以及基于智能制造的工业软件平台的构建与应用。智能制造通过整合信息技术、人工智能、物联网等先进技术，实现生产过程的自动化、智能化和高效化，为企业带来巨大发展机遇。在智能制造的实践中，智能制造执行系统技术和工业软件平台的构建与应用成为关键环节，需要开展多个方面的探索。本文旨在为制造业企业和研究机构提供有关智能制造执行系统技术和工业软件平台的发展趋势和实践经验。智能制造的发展前景趋势智能制造作为当今制造业的重要发展方向，具有广阔的发展前景和巨大发展潜力。一是自动化和智能化。智能制造以自动化和智能化为核心，通过引入机器人、传感器、人工智能等先进技术，实现生产过程的自动化和智能化。工厂将更加智能化地进行生产调度、设备控制和质量管理，提高生产效率和产品质量。二是数据驱动和智能决策。智能制造依赖于大数据和先进的分析技术，通过实时监测和分析生产数据，实现对生产过程的优化和预测。三是网络连接和物联网技术。智能制造通过物联网技术，实现设备之间的连接和信息的交互。工厂内的各个设备、工序和系统通过网上接第10 0 页身份信息录入操作，之后客户端程序在后台中运行，并在无感知下帮助用户完成正常操作。因此，该系统具有良好的交互友好性。结语在社会不断发展的过程中，互联网技术使用更加广泛。数据库是计算机体系关注的重点，要保护数据安全及用户合法权益，就要建立健全网络安全防护系统。本文基于数据库监控背景，探讨网络运行安全保障措施，识别计算机运行过程中的资源安全风险和技术风险，重视数据库建设过程中的内容安全、网络安全等，提高数据库资源使用效率，保障网络系统安全、平稳运行。N投稿信箱 2023.8101SystemMaintenance&Management系统维护与管理/责任编辑赵志远络进行实时通信和协同工作，实现生产过程的集成化和高效化。四是个性化定制和灵活生产。通过灵活生产系统和智能化的供应链管理，企业能够快速响应市场变化，实现定制化生产和快速交付。五是绿色和可持续发展。智能制造通过优化生产过程、减少能源消耗和废物排放，实现绿色生产和可持续发展，符合社会的环保要求和可持续发展目标。智能制造执行系统技术发展现状1.技术特点智能制造执行系统技术是实现智能制造的关键技术之一，通过实时数据采集、监控和管理，协调生产过程中的各个环节和资源，提高生产效率、质量和灵活性。该技术特点包含以下几个方面。第一，具备高度自动化的数据采集能力，能够实时获取生产过程中的各项数据并进行实时监控和分析，为决策提供准确的数据支持。第二，根据生产计划和需求，对生产资源进行合理调度和配置，优化生产过程，提高资源利用率和生产效率。第三，通过对产品质量的监控和管理，实现质量数据的采集、分析和追溯，帮助企业提高产品质量，降低质量风险。第四，与其他企业系统进行数据集成和信息共享，实现信息的无缝流通，消除信息孤岛，提高企业的协同效率。第五，随着人工智能和大数据技术的发展，逐渐引入智能化和自适应性特点，通过数据分析和智能算法，实现预测、优化和自动调整，提升生产的智能化水平。2.应用场景首先，智能制造执行系统在制造业中得到广泛应用，涵盖诸如汽车制造、电子制造、机械制造等多个领域，通过实时数据监控、调度和质量管理，提升制造过程的效率和品质。其次，智能制造执行系统在工艺过程控制中发挥着重要作用，通过实时数据采集和监控，实现对工艺参数的控制和优化，提高工艺的稳定性和可靠性。再次，智能制造执行系统与供应链管理系统集成，实现对物流过程的实时监控和管理，优化供应链的运作效率和响应能力。最后，智能制造执行系统应用于能源管理领域，通过对能源消耗的监控和分析，实现节约和优化能源的目标，降低能源成本。3.应用趋势第一，随着物联网和大数据技术的发展，智能制造执行系统越来越依赖数据的收集、分析和应用。未来的趋势是，将更多的传感器和监测设备应用于生产环境中，实时采集和分析生产数据，并基于这些数据，智能化地制定决策，实现生产过程的优化和效率的提升。第二，随着人工智能技术的快速发展，智能制造执行系统将更多地与人工智能技术相结合，实现人机协作和智能化决策。通过机器学习、自动化控制和机器人技术等手段，智能制造执行系统可以更好地与人类工作者协作，提高生产的灵活性和响应能力。第三，随着云计算和边缘计算技术的成熟，智能制造执行系统的部署将越来越趋向于跨平台和云端部署。通过将系统部署在云端，可以实现资源共享、数据集中管理和远程访问等优势，提高系统的可扩展性和灵活性。基于智能制造的工业软件平台构建与应用1.构建需求分析一是业务需求分析。需要了解企业的核心业务和生产流程，明确工业软件平台在业务处理方面的功能需求。例如，生产计划与调度、质量管理、设 2023.8投稿信箱责任编辑赵志远SystemMaintenance&Management系统维护与管理备管理、供应链管理等。二是数据管理需求分析。考虑企业生产过程中所产生的数据类型、数据来源和数据流程，明确数据管理的需求。例如，数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面的功能。三是运维管理需求分析。分析企业的设备管理和维护需求，确定工业软件平台在设备运维管理方面的功能。例如，设备状态监测、维修记录、设备保养计划等。四是用户界面需求分析。考虑不同用户群体对工业软件平台的使用，设计对用户友好的界面，方便用户进行操作和信息查询，例如界面布局、操作方式、数据展示等方面的要求。五是安全和权限需求分析。确定工业软件平台在安全和权限管理方面的需求，保护企业的敏感数据和信息安全，例如用户身份验证、权限控制、数据加密等方面的功能。六是可扩展性需求分析。考虑到企业的发展和变化，需要设计一个具有良好可扩展性的工业软件平台，能够适应未来的需求扩展和业务变化。七是与其他系统的集成需求分析。分析工业软件平台与其他企业系统（如ERP、SC M等）的集成需求，确保数据的无缝对接和信息的共享。2.平台构建路径（1）定义目标和范围。第一，明确平台所提供的主要功能和服务。这些可能包括生产过程管理、设备监测与维护、数据分析与决策支持等方面的功能。第二，确定平台的应用领域和适用范围，例如可以针对制造业、物流业或能源行业等特定行业。第三，了解用户的需求和痛点，确定平台所需满足的主要用户需求。这些需求可以通过市场调研、用户反馈和需求分析等方法来获取。第四，评估所选技术和工具的可行性，以满足平台的功能要求。这些内容涉及选择合适的软件开发框架、数据库管理系统、云计算平台等。第五，考虑平台的可扩展性，以适应未来的业务需求和技术发展。该项内容可以通过设计灵活的架构和采用标准化接口和协议来实现。第六，确保平台具备安全性和隐私保护的能力。这些能力包括数据加密、身份认证、访问控制等。第七，评估平台的成本效益，考虑平台建设和运维的成本，以及预期的效益和回报。(2）架构设计。一是采用模块化的设计方法，将平台划分为各个功能模块或子系统。每个模块负责特定的功能，模块之间具有良好的接口和交互方式，以提高平台的可维护性和扩展性。二是采用分布式架构，将平台的功能和任务分散到多个节点或服务器上，以提高系统的可靠性和性能，并支持横向扩展。三是设计适合平台需求的数据管理方案，包括选择合适的数据库管理系统、数据存储和访问方式等。四是采用服务导向架构（SOA），将平台的功能抽象为可独立调用的服务。这样可以实现松耦合和可重用的组件，提高平台的灵活性和可扩展性。五是在架构设计中考虑安全性，并采取相应的安全措施。这些措施包括身份认证、访问控制、数据加密等，以保护平台和用户的数据和隐私。六是考虑平台的可伸缩性，即在面对不断增长的用户和数据量时，能够保持性能和稳定性，可以通过设计弹性的架构和采用云计算技术来实现。(3）数据模型设计。第一，对平台功能和业务进行全面分析，确定所需的数据类型、属性和关系。这可以通过与相关领域专家和利益相关者的讨论和需求收集来完成。第二，基于需求分析结果，采用“实体关系”模型（ER模型）进行数据建模。在该模型中，实体表示系统中的实际对象或概念，关系表示实体之间的联系和依赖关系。第三，对每个投稿信箱 2023.8103SystemMaintenance&Management系统维护与管理/责任编辑赵志远实体和关系定义相应的属性，并选择合适的数据类型来表示其属性。确保属性定义准确、完整，符合数据的语义和约束要求。第四，定义实体之间的关系，并进行规范化处理。规范化可以消除几余数据，提高数据存储和查询效率，并确保数据的一致性和完整性。第五，设计适合平台需求的数据访问和操作方式，包括数据的增删改查、数据关联和关系维护等，可以通过制定数据访问接口和操作规范来实现。第六，考虑数据的安全性和权限控制机制。确定哪些数据需要进行访问控制，以及如何保护数据的机密性、完整性和可用性。第七，根据平台的规模和需求，选择合适的数据存储和处理技术，包括关系型数据库、NoSQL数据库、大数据处理平台等。（4）开发与集成。一是建立开发团队，确保团队成员的技能和能力与项目需求相匹配。在团队内部建立良好的沟通机制，确保成员之间的协作和信息共享。二是根据平台的需求规格和用户要求进行功能开发，包括前端界面开发、后端业务逻辑开发和数据库设计等方面。采用合适的开发方法和工具，编写高质量的代码。三是要将各个功能模块进行集成，确保它们能够协同工作。在集成过程中，要进行充分地测试和调试，确保模块之间的数据传输和功能交互正常。四是设计对用户友好的界面，使用户能够方便地使用平台。考虑用户的习惯和需求，确保界面清晰、简洁，易于操作和导航。五是设计合理的数据管理方案，确保数据的完整性、安全性和可靠性。采用适当的数据存储和备份策略，保护敏感数据的安全。六是进行全面的测试工作，包括单元测试、集成测试和系统测试等，以确保平台的稳定性和功能的正确性。实施质量保证措施，监控平台的性能和可靠性。七是编写相应的用户手册、操作指南和技术文档，方便用户使用和维护平台。开展培训活动，确保用户对平台的使用和操作具备必要的知识和技能。3.平台的应用分析第一，评估和分析平台的各项功能，确定平台能满足企业的实际需求，并能提供有效的工业解决方案。评估平台在生产计划、设备管理、质量控制、物流管理等方面的应用效果。第二，评估平台在生产过程中效率的提升效果，包括缩短生产周期、降低生产成本、提高生产质量等。分析平台在资源利用、任务分配、工作流程优化等方面的应用效果。第三，评估平台在数据分析和决策支持方面的能力，包括数据采集、数据处理、数据分析和预测等功能。分析平台对生产数据、设备状态、质量指标等的分析能力，以提供对生产过程的深入洞察和决策支持。第四，评估平台与现有系统的集成效果，包括与企业现有ERP系统、MES系统、设备控制系统等的无缝集成能力。分析平台对现有系统的数据交互、业务流程衔接等方面的应用效果。第五，评估平台的用户界面和操作体验，分析平台的易用性、用户学习曲线和用户满意度。考虑用户对平台的接受程度和使用效果，以提供良好的用户体验和用户支持。结语基于智能制造的工业软件平台能够有效地提升生产效率、优化决策和提高产品质量。在平台构建过程中，需要注重需求分析、系统集成、数据安全等方面的问题，并进行充分测试和培训，以确保平台的可靠性和用户满意度。笔者希望以此为企业的智能化转型和升级提供有益的指导，推动制造业向着更加智能、高效和可持续的方向发展。 2023.8投稿信箱