工业物联网怎么做

一、将真实的加工制造连接到工业40
如果使用了工业40技术，一个新的加工制造生产线可以实现多达25种的产品变化，同时将产量提高10%，库存减少30%。工业40架构的应用让制造商在生产过程中可以获得更丰厚的投资回报率。
工业40是一场工业的革命，目的是将信息技术(IT)的虚拟世界、机器的物理世界以及互联网合为一体。其中心是将具有IT功能的所有工业领域都整合起来。这些科技提高了灵活度和速度，能够使产品更具有个性化，生产更高效且规模可扩展，以及在生产控制方面具有更高的可变性。机器与机器之间的通讯和先进的机器智能化，提高了工艺的自动化水平，并带来了更多的自我监控以及实时数据。开放的基于Web的平台会增加制造企业的竞争力。
1分布式智能
这里说的分布式智能是指在智能传动和控制技术网络的机器设备中，加入尽可能多的智能和控制功能、或者单独的传动轴，而不是从一个中央处理单元（CPU）来处理所有的动作。
拥有机器层面的过程数据并决定用它做什么，反映出了人们相信一台机器可以经过装备使用过程数据做一些事情并且独自改善工艺流程，诸如实现调整产量、更加有效率的利用能源等目标，而不是依赖“云”来处理所有这些任务。
联网的机器可以与更高的生产线级别、工厂级别以及企业级别的网络进行通讯，从而能够实现对特定事件或特定产品的实时调节。集成了传动的伺服马达和无机柜传动系统将传动组件和运动逻辑顺序放到了单独的轴向上。
　 2快速连接
那些允许数据在整个企业架构中自由流动的系统，往往需要持续的投资和改进。一家工业40工厂车间所产生的大数据和信息流，可能会让公司的网络不堪重负。我们该如何改进自动化系统中的硬件和软件的功能，使这种设计流程更简单、花费更少的时间以及更加开放？通讯路径随着其创建和实施而变得更加流畅。在决定应该使用现场总线的什么功能时，应该看一下生产平台是否支持例如OPC
UA（来自于OPC基金会）这样的标准。消除不同供应商系统的障碍，而且对通讯和控制平台采取一种更加开放的方式很重要。
3开放标准和系统
重点是要思考系统到底“开放”到什么程度，是否支持新兴的通讯协议和软件标准，以及开放的独立组件如何让工业40成为现实。
开放标准允许基于软件的解决方案可以更加灵活地集成，并有可能将新的技术移植进现有的自动化架构中。开放的控制和工程软件也沿着这个方向将自动化和IT软件程序之间的间隙弥合。一个开放的控制器核心能够使用常用的高级IT语言（例如Java和C++）来创建自动化应用程序。
一台机器的 *** 作应该支持与智能手机或平板电脑进行简单的连接。软件可以借助控制器与3D模型软件的连接来加快自动化系统的设计和调试。一个运动控制器可以与模型之间发送指令以及接收反馈，使得机器的功能性在机械设计阶段通过运动控制就得到优化。这也让机器测试和编程可以在调试之前进行。在部件订货、组装机器之前，虚拟机器可以用来进行测试并完善设计。
4实时数据整合
在工业40的工厂里，可能利用实时的机器和工厂性能数据来改变自动化系统和生产工艺的管理方式。不用捕捉并分析数月以来有价值的关于生产率、机器停机时间或者能源消耗的数据，支持工业40的平台能够将数据整合到常规的工厂管理报告之中。这会让制造商和机器具备详细的信息来执行快速的工艺和生产变更，以实现产品满足特定客户需求的愿景。
5自适应性
现实世界中的主动性可以让生产更加连贯并以需求为导向。科技帮助生产线变得主动。目标就是让工作站和模块可以适应个性化的客户或产品需求。
在一个制造液压阀的工厂里，一套新的自适应组装生产线在每一件被加工件上都使用射频识别芯片。生产线上的9个智能站会识别出最终产品是如何被装配的，以及哪些工具设置和 *** 作步骤是必须的。每个相关加工件都带有蓝牙标签，会自动将信息传送给装配站。装配步骤信息会根据不同的产品以及相关加工件的技术水平不同而显示出来。该生产线可以生产一批相同尺寸的液压阀，也可以不需要人工干预就能生产25种不同产品型号。不再需要设定时间或者多余的库存。这使得生产线的产量增加了10%，库存减少了30%。
二、让工业40和IIoT在智能工厂里运行
工业40和工业物联网(IIoT)能够为设备（从传感器到大规模控制系统）、数据和分析之间提供更好的连接性，Beckhoff自动化的TwinCAT产品专家Daymon
Thompson这样认为。传感器和系统需要网络连接来共享数据，分析有助于做出更明智的决策。
物联网主要包括4个基本元素：实体的设备、与设备之间的双向连接、数据以及分析。设备可以是小到一个传感器大到一个大规模控制系统中的任何一种。传感器和系统需要与更大的网络进行连接，以共享由传感器或系统产生的数据。对此数据进行的分析会产生可执行的信息，其结果是让人们做出精明的决策。
在IIoT的实际应用中，
企业通过将设备或资产连接到云或者本地信息技术(IT)设施上来进行数据的采集和传送。然后对采集到的数据进行分析，可以发现设备或资产更多的潜在信息，防患于未然。
例如
，监控机械组件运行温度的传感器可以追踪任何异常状况或者偏离底线的情况。这使公司可以主动地处理不希望发生的行为，从而在可能造成有害危险的系统故障加剧之前进行预测性维护，否则这些系统故障可能会导致工厂停机以及生产收益损失。这种类型的信息有助于企业新产品的设计、系统性能效率的提高以及实现利润的最大化。
工业40让加工制造更灵活
在一个生产制造流程，甚至是整个供应链中，通过连接性推动更多的新发现和系统优化，这是工业40的核心概念之一，这种科技进步也被称为第四次工业革命。
工业40工作组成员、德国国家科学与工程院Acatech，将18世纪蒸汽机的发明和广泛使用定义为第一次工业革命。第二次革命是20世纪早期在装配线上使用传送带。第三次革命是在20世纪中叶开发出来的微电子学、PC和可编程逻辑控制器(PLC)。第四次革命是将PC和机器连接到互联网，并启用信息物理系统（CPS）。
工业40要求传统的生产制造工业实现计算机化。使用物联网和信息物理系统的概念会帮助实现“智能工厂”的目标，使生产制造具有前所未有的灵活性和非常高的精益生产效率。在生产制造中，一个显着的特点是重点关注的领域从产品本身扩展到了生产这些产品的工艺上。
制造商需要灵活的生产线来适应快速变化的客户需求。灵活的机器运行能够生产很多类型的产品，通过调整批量大小来获得更高的生产利润，这使得同一个生产线可以运行更复杂的混合产品以适应客户不断变化的需求。

就拿智能制造来说，智能制造他包含哪些内容，哪些方面？这个问题换个问法就是，作为企业，哪些地方可以体现智能化，那我们的企业是不是就得思考一下？

什么是智能化

我的产品是不是可以智能化？我产品的生产过程是不是可以智能化？我的研发，管理，物流供应链的管理上是否可以智能化？我的产线是否要换很多智能装备？比如机器人，比如加工中心，在比如各种各样的智能设备，以实现我们数据获取的智能化，从而实现我共产生产线的智能化？那么如果这些都实现了智能化，这些的实现又如何的来智能化影响我们的决策层，基于工业大数据分析从而实现决策智能化呢？

方面很多，那么我们就需要将自己（这个自己可以简化抽象成一家普通的工厂），但实际上每家工厂在当下都是或多或少的有着一些软件或者自动化装置等再用的（那我们姑且也不考虑）。

智能工厂（或者说智能企业）整体的智能体现：

智能制造包含哪些技术

智能制造包含什么我们知道了，那么我们实现智能制造需要哪些分门的技术来支撑呢？这个也很容易可以罗列出来：

1、信息与通信技术；

2、自动化技术

3、先进制造技术 每个行业每个产业都应该有与之匹配的先进生产技术促使其发展

4、人工智能技术 脸部识别 语音识别 翻译 工业上的故障诊断 缺陷查验等

5、精益思想技术  现代生产企业的智能制造构建不能基于没有精益生产思想的基底里

上面的技术，其实分开说都是可以延伸出非常庞大并且深邃的知识技术架构体系，我们不可能每个技术都是用最精锐，最高端的，再说了技术这个东西 永远没有最前沿，永远有新的技术出来。那么我们就得基于这些技术，勾勒下智能工厂的架构。

1基础设施层 工厂网络 车间联网 信息安全 视频监控 身份识别 工业安全

2智能装备层 智能生产设备 能源测量与监控设备 智能物流设备 智能检测与数据采集设备

3智能产线层 自动化 柔性生产线 电子看板 创阿奇 机器视觉 SPC

4智能车间层 MES APS WMS 车间仿真 AGV 立体仓库等物流设备

5工厂管控层 生产指挥系统

智能工厂规划（无行业特征）

下面就是智能工厂的规划，搜集的几个方面，其实是个框架，（其实相对来说还是比较粗的没有具体到某个行业某个企业），每个人参考只能看到个粗线条的思路，可以参考的步骤，具体到某个企业的时候，做智能工厂那是需要具体的调研规划的，具体从哪几步开始，三年内完成几项，还是怎么的？不过一些接口协议，一些设备采购上一定是要考虑在前面的，稚嫩工厂是个长远的路，如果要做，前期的功课一点也少不了：

1、制造工艺的分析与优化

考虑制造工艺分析优化，这是智能工厂的最最最基础的，你的工艺功夫如若还是落后的，那么你的网络，你的设备再好，也是华丽的外壳落后的动力，比如做一条新的生产线或者建一个新的工厂，首先得思考你的核心工艺是什么：  冲压？ 锻造 热处理？ 喷涂啊？等，这工艺本身有什么特点，

举个例子：参观德国奥迪A8的工厂，这个奥迪A8主要是铝制车身，一旦材料变成了铝再加上少量的高强度钢和其他的一些复合材料以及金属镁这些材料，那么他的制造工艺就完全变了， 传统的点焊就不适用了，那么就要用到其他的工艺，比如摩擦焊 、激光焊加上一些铆接等等方法。这个算是内功的修炼了。

2数据采集

不管你现在采集不采集，在规划的时候一定要按照将来要采集这个先决条件来规划，预先考虑好数据采集接口的规范，以及SCADA系统的应用。

3设备联网

这边就是需要考虑几点：如何实现设备与设备之间的互联？采用怎样的通信方式（有线还是无线）？采用哪种通信协议和接口方式？采集出来的数据如何处理？等

这些问题都想明白了并且解决了，差不多是工厂网络基础算是建好了。

4工厂智能物流

建立集中拣货区域，

规划采用带有导轨的工业机器人、桁架式机械手等方式来传递物料

采用AGV、RGV或者悬挂式输送链等方式传递物料；

根据前后道工序之间产能的差异，设立生产缓冲区；

应用立体仓库和辊道系统。

▽自动拣货 （图源自网络）

5质量管理方面

我们都听过这样一句话：质量是设计生产出来的，不是检验出来的，检验是产生数据，那么对这些数据的管理就是要下功夫的地方，我们需要将质量控制在信息系统中嵌入生产主流程，如：检验，试验在生产订单中作为工序或工步来处理。

质量审理以检验表单为依据启动流程开展活动，最小单位订单量，以及质量检验表单数据与生产订单相互关联、穿透，建议做到订单与质检数据可以一步阅取，那么数据有记录，数据有关联，这还不够，需要按结构化数据存储质量记录，为产品单机档案提供基本的质量数据，为质量追溯提供依据；质量控制设置--检测--记录--评判--分析--持续改进。

数据得以分析，在质量检验上做调整，比如：可分为自检，互检，专检，也可分为过程检验和终检；当然最重要的还是在生产工艺生产设备上的原因检查与改善，产品就是设备生产出来的孩子，那么产品的缺陷有些是可以后期修改依然可以合格，更主要的是要检查是不是 机器吃的东西不好，是不是机器自身的那个零件不好，温度，压力不对等等，这些都是可能的原因，当然具体是从哪个方面改进是需要我们的工艺工程师进行专业性的判断的。

质量管理的目的是降低浪费，这个环节在一些安全性产品零件行业就很重要，大大的影响着企业的品牌形象，客户满意度等，

6设备管理方面

生产管理信息系统中设置设备管理模块，使得设备有宏观的掌控，可以释放最高产能，在设备管理模块中，建立各类设备数据库，设置编码，及时对设备进行维保，通过实时采集设备状态数据，为生产排产提供设备的能力数据；同事要建立设备的健康管理档案，根据积累的设备运行数据建立故障预测模型，进行预测性维护，就是从机器坏了再修，到预防性维修，再到预测性维修，当然某些行业还要进行设备的备品备件管理。

设备的管理其实最主要的是提现精益的思维，机器的产能都是生产企业比较关注的，机器的投资价值也都不低。

7智能装备的应用

这个一部分是智能化提现的比较明显的一part,

首先是数控装备，这个是数字化所必须的，然后就是智能装备，比如：制造设备与切削加工设备组合应用的智能制造单元，可以实现部分工序（或者部分产线）的自动化，数字化，智能化

再比如：SCADA机器人，并联机器人，协作机器人这些装备的联合运用等等。

8智能产线规划

智能产线设计的注意点这个很重要：

1）需要考虑节约空间，减少人员的移动，如何进行自动检测，从而提高生产效率和生产质量

2）需要分析哪些工位可以布置自动化设备以及机器人，哪些工位只能采用人工，

当然在规划之前首先得知道智能产线的功能，他可以实现什么或者说可以带来哪些便利？

1）智能产线是可以自动采集生产和装配过程中的生产，质量，能耗，设备等等的数据的；

2）通过电子看板能显示实时的生产状态，防呆措施；

3）通过安灯系统实现设备维护与工程人员的信息传递，减少设备异常反馈时间，提高生产效率；比如：机器异常，红灯闪烁，那么我们的主管维修人员手机就收到了一个短信，那么就可以快速的去进行检查：

4）能够及时快速的发现冗余产能，设备，可以根据反馈及时作出生产调整等；

5) 工人的工位 *** 作基于智能的提示，比如：生产工位上工位机的使用就很方便：查阅SOP，生产 *** 作指南等

9MES的规划与应用

MES是智能工厂规划落地的着力点，（虽然说上了MES不等于就是智能工厂，但是不得不说现在很多企业在做智能工厂的时候 很多都仅仅是用了个MES）旨在加强MRP计划的执行功能，贯彻落实生产策划，执行生产调度，实时反馈生产进度

面向生产线上的工人，他需要生产什么，按照什么生产，需要达到什么标准，什么时候开始生产，什么时候完工，使用什么原料等；

当然生产过程的“人员，物料，工艺，质检等”各种数据都可以及时获得；

MES从ERP中获取生产订单信息，获取BOM信息，获取产品库存信息，工艺信息从而可以提高设备资源的利用率和生产排成效率。

转的一张图，好像上一篇博客中也有

其实细分还有很多方面，产品全生命周期成本管理，电气设计软件开放数据模型等等非常多的方面，今天先梳理到这里吧，

更多分享与整理，慢慢梳理，关于制造业，关于信息化，关于智能工厂。

自从工业40概念的诞生，以智能制造为主导的第四次工业革命正轰轰烈烈的到来，而智能工厂将是构成未来工业体系的一个关键所在。在智能工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作，高效便捷的完成繁重的生产任务。可以参考工业40标准制定者之一的德国公司SAP的研究，工业互联网及工业40前沿研究报告>说起智能工厂，人们总是将其与无人化工厂相联系，其实智能工厂并不一定是“黑灯工厂”，或者说，智能工厂也不应该仅仅是“黑灯工厂”。对于现在大部分存量工厂而言，如何变成智能工厂，其实就是要弄清楚对于存量工厂而言，其痛点是什么；或者说，什么方式可以帮助其智能化转型，并为其所用。在 科技 进化到一定阶段之前，存量工厂如何智能化？

那么，在探讨存量工厂智能化转型之前，我们首先要知道几个概念：物联网是什么？工业互联网又是什么？

简单来说，工业互联网由工业物联网和产业互联网组成。

工业物联网是物联网（IoT）在工业场景的应用，可以打通工业“人机物法环测”六大要素。

产业互联网使产业链上下游互联互通。

工业互联网+云计算+大数据处理+人工智能，构成针对工业的综合性技术。

对于单体工厂来说，IoT是变成智能工厂的第一步，只有迈出了这第一步，才能实现数字化、智能化。

阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司（简称“ALSI”）为制造业提供多元化智能工厂规划方案。其中，ALSI大连IoT解决方案主要根据制造现场实际情况，完成“人机物法环测”六要素有效数据的自动采集与上传，并进行数据分析与管理。

总体来说，ALSI大连IoT解决方案有五大特点：

1适用范围广。无论是由专用设备组成的产线，还是通用设备，都可以采用。

2具有强大的兼容性。无论一条产线上有多少种不同品牌、型号的设备，都可以统一入网进行全自动数据采集。

3接口完全开放，可与各种管理软件无缝衔接。如MES、PLM、WMS，都可调用ALSI的IoT解决方案采集的数据，也可以通过ALSI直接定制智能产线控制系统，实现现场管理的智能化转型。

4传感器技术先进。ASLI大连的集团公司ALPSALPINE，是世界知名的传感器研发生产企业，品质卓越，技术领先。“稳定”、“安全”是它的特点；“精准”、“可靠”是客户对它的评价。ALSI大连在IoT解决方案中根据应用场景需求选用最适合的传感器，完成向智能工厂转型的坚不可摧“基建”工作。

5成本相对较低、实施难度小。以生产设备智能管理为例，其成本仅为PLC的1/3，加装数采设备时不用停产，而且数采设备可以随时更换，或用于其它设备或产线，自由、方便、灵活。

对于存量工厂而言，一味地追求智能工厂建设不科学，而直接转变为“黑灯工厂”更是不现实的事情，在一定的 历史 时期，我们要考虑智能工厂的目的是什么，或者说，对于存量工厂来说，什么才是“智能工厂”，那一定是落地的、切实可行、将影响降到最小的解决方案，才是其智能化的切入点。

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