制造业数字化转型解决方案V2.2.pptx

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1、制造业数字化转型解决方案,2,目录,2,制造行业解决方案,1,行业发展态势与机会,3,案例分享,4,制造行业方案目录,中国智能制造政策体系形成与落地,3,2015,2016,2017,2018,2015年开始工信部每年启动智能制造试点示范工作,国标委联合工信部成立国家智能制造标准化协调推进组、专家咨询组等； 工信部在世界智能制造大会发布智能制造发展规划（2016-2020）； 遴选智能制造试点示范项目60多个。,陆续出台增材制造产业发展行动计划（2017-2020等系列文件，多 层次协同推进体系基本建立，为加快智能制造发展提供重要政策推动力； 遴选智能制造试点示范项目97个。,政府工作报告：要

2、深入开展“互联网+”行动，实施“中国制造2025”， 创建“中国制造2025”示范区； 遴选项目总数超过100个：涵盖有色、稀土、纺织、家电等传统行业和 5G、物联网、车联网、智能交通等新兴领域,智能制造项目分布,国内智能制造市场展望,未来我国智能制造产业年复合增值率约为20%，到2020年产值有望超过3万亿元,中国制造2025实施以来，智能制造表现出良好、强劲的发展势头。据抽样调查显示，在全国10个城市1815 家企业中， 73%的企业有实施智能制造的强烈意愿；又据对智能制造相关项目的调查，2015-2017 年的308个项目进行智能化改造后， 生产效率平均提高34%，能源利用率平均提高17

3、.2%，运营成本平均降低22%，产品研制周期平均缩短32.4%，产品不良 品率平均降低29.4%；另据统计，广东、江苏、浙江等地的智能改造技术升级资金已占当地工业投资的70%以上。 * 摘自2018年智能制造系统集成市场数据,智能制造方案细分市场,从细分智能制造系统解决方案的市场规模看 2017年，排名前五位的智能制造系统解决方案主要有：柔性装配系 统、加工环节数字化系统、智能输送系统、智能仓储系统和企业资源计划 （ERP），前五位系统解决方案的市场份额为58%，同比2016年市场份额下降7个 百分点。 主要原因是： 受益于用户数字化建设的持续推进，用于研发、物流、 服务等环节的智能制造系统解

4、决方案也在加强，相关环节智能制造系统解决方 案的应用比例有所提升。 从细分智能制造系统解决方案的市场增速看 2017年，市场增速较快的智能制造系统解决方案主要有：工业云平 台、工业大数据、先进过程控制系统（APC）、调度优化系统等，市场增速同比 2016年均达到50%以上。 主要原因是： 一方面，伴随用户实施数字化改造的持续推进，系统解决方案步演进到综 合、集成的优化。在此过程中，用户对先进过程控制系统（APC）、调度优化系 统、制造执行系统（MES）等生产过程控制系统的需求明显增加； 另一方面，伴随用户互联互通的探索实践，带动工业物联网、工业云平台、 工业大数据等智能制造系统解决方案市场实现

5、较快发展。 * 摘自中国智能制造系统解决方案市场研究报告,关键技术,边缘计算、物联网、大数据、人工智能共同支撑企业智能制造转型,+,+,PAN,WAN,802.11af/ah,LTE-M,丰富的网络连接能力,广泛的设备接入能力,边缘计算 边缘智能,新型边缘存储与管理技术 边缘计算引擎与边缘计算框架 适合边缘场景的轻量级智能算法库 核心边缘计算硬件,History,Time- series,Relational,Log DB,Object DB,新型时序数据库,数字孪生,物联网 智能增强的工业机理,感知神经血液,数据湖,数据建模,大数据 高级数据分析,IT Data,OT Data,Social

6、 Data,后验,洞察,预见,智慧,大脑,智能感知,AR/VR,Computer Vision,NLP,Fusion Sensing,AI 智能规划与智能决策,智能规划,智能决策,智能优化,9,目录,2,制造行业解决方案,1,行业发展态势与机会,3,案例分享,4,制造行业方案目录,智能制造解决方案全景图,10,11,目录,2,企业数字化转型最佳实践,3,制造行业解决方案,1,行业发展态势与机会,4,案例分享,数字化咨询服务 智慧工厂解决方案 工业互联网解决方案,5,制造行业方案目录,咨询将通过丰富的自身实践与深厚的行业积累，借助新兴使能技术帮助制造业企业实现智能制造转型、,推动企业管理变革和运

7、营创新，规划发展未来新商业模式助力企业数字化战略的落地。,咨询业务,业务需求,管理需求,咨询,人,财,物,数据,产品,客户,服务,生产,智能 制造,供应链网络 管理,研发,服务,数字化生态,新生态,无缝新 营销趋 势,新 挑 战,新模式,关键使能技术,物联网移动互联大数据人工智能云计算,.,数字化咨询服务总览 Lenovo Consulting Service Overview,13,数字化平台咨询,智能制造咨询,智能制造规划 数字化改造与选型 生产过程改进 工艺过程优化,供应商管理 采购与物资 智能排产 库存与交付,客户识别与洞察 客户体验与发展 客户价值与提升 用户精准营销,数字化资产管理

8、 多渠道整合营销 数字化媒体分析 合作伙伴管理,产品服务化转型 服务数字化改进 智能化客服 反欺诈,数据变现 业务模式创新 价值链重构 构建生态体系,1数字化战略咨询,2数字化业务咨询,稳态IT系统微服务化咨询（规划、应用、与选型）,稳态OT系统微服务化咨询（规划、应用、与选型）,企业级数据中心规划,云架构（公/私/混合）规划基础设施全球化规划,基础设施与云,3 数字化技术咨询,智能供应链,数字化客户经营数字化整合营销,智能化服务转型,数字化新业务模式,大数据应用规划,数据体系与数据湖架构,物联网应用规划,物联网与边缘计算架构,AI业务应用规划,企业级AI平台架构,特定业务系统智能化重构,统一

9、数字化平台架构,数据治理,平台治理,IT系统架构,数字化组织文化与管理变革,数字化成熟度评估,企业数字化转型战略规划,与时俱进的方法体系,从实践中不断沉淀与更新知识资产，始终保持行业前沿,工业互联网能力框架 基于工信部工业互联网白皮书 以及行业实践形成具有可落地 性的工业互联网能力框架,智能制造成熟度评估模型 从11个（离散型）/10个（流 程型）关键能力，对企业全面 进行智能制造成熟度评估。,云计算能力框架 基于企业实际现状构建集团级 云计算能力，并制定相关的行 动路线图,数字化转型方法论START 集团级企业数字化转型方法 论帮助企业实现数字化转型 升级,双态IT架构设计方法论 稳态+敏态

10、双态IT架构帮助企 业应对不同的信息化支撑与运 营管理需求,微服务能力框架 集团级微服务能力框架，帮助 企业从评估，拆机，重构等多 阶段构建企业微服务能力,电力投资信息化能力模型 基于行业实践与积累，形成 了电力投资领域的信息化能 力模型,企业信息化评估方法论 多维度体系化帮助企业评估现 有的信息化能力与信息化资产,15,目录,2,制造行业解决方案,1,行业发展态势与机会,3,案例分享,数字化咨询服务 智慧工厂解决方案 工业互联网解决方案,4,制造行业方案目录,智慧工厂解决方案,16,智慧工厂,智能化供应,智能化生产,智能化销售,产品质量管理,制造工艺优化,智慧供应链,大数据舆情,SAP实施服

11、务,区块链平台,工业AR/VR,5G在生产制造中的应用,生产看板,数字化营销,电商平台,17,1. 数字化研发,1. 智能工业优化设计解决方案,两类核心问题：正向工程：快速评估设计创意；逆向工程：对于已有产品设计进行优化,汽车行业,叶轮机械,发动机动力总成优化设计：燃烧室喷嘴优化、活塞碗形状优化、冷却套优化、进/排气歧管优化、 EGR系统优化、空气管路优化等。性能更优的部件模型。 外气动优化设计：对各类汽车，如微型车、小型车、中大型车、SUV、MPV、跑车等进行外气 动优化设计。结合气动阻力分析技术，提高外形设计效率。 结构部件优化设计：包括白车身架构、悬臂系统、曲轴、传动系统等结构部件进行优

12、化设计。 结合部件质量、尺寸等约束条件对部件进行强度优化设计。,泵、风机、汽轮机、燃机等行业优化设计：各类泵、风机、涡轮增压器及汽轮机等 各类叶轮机械产品设计，包括建模、仿真、优化；流动性能分析、空化分析、结构 强度分析、振动分析、疲劳分析、流固耦合分析以及流动噪声分析。性能更优的部 件模型。,智能工业优化设计解决方案,船舶海工,两类核心问题：正向工程：快速评估设计创意；逆向工程：对于已有产品设计进行优化 航空航天 飞行器外气动优化设计：各类飞行器，如歼击机、加油机、大中小型商用客机、直 升机、导弹等的外气动优化设计。大大缩短现有外气动设计的工作时间。 发动机关键部件优化设计：对燃烧室、喷管、

13、涵道、二次空气系统、冷却空气系统 等发动机关键部件、系统进行优化设计。对发动机关键部件进行性能优化。,船舶优化设计：传统船型如散货船，邮船，集装箱船的线型优化设计；复杂船型如双尾鳍船型， 双体船，三体船的参数化建模工作及线型优化。提高航速，降低优化助力（风、伴流）。 螺旋桨设计：一维的传统图谱螺旋桨设计环流理论设计方法进行二维的螺旋桨设计三维的 螺旋桨设计；。考虑船机桨匹配的效率以及桨径的空间限制，设计最优的螺旋桨。 海洋平台(钻井、采油、集运、观测、导航、施工)优化：提供各类供应船及浮式装置的线型优 化工作。提高航速，降低油耗;提高作业时常，增加经济效益。,智能工业优化设计解决方案-产品展示

14、,汽轮机运维诊断专家系统,线上叶轮机械智能设计平台,智能泵设计软件-AIPump,提供产品定制开发、产品 培训、产品实施等服务,智能工业优化设计解决方案-潜在客户,22,2. 智能化供应,2.1 智慧供应链,23,可以为制造型企业提供从需求预测，采购，生产，物流等端到端的智慧供应链解决方案。 供应链决策驾驶舱 供应网络端到端可视，监测与异常告警功能 销售和业务运作智慧工具集 衔接战略与战术决策流程,业务需求模块 需求感知与统计预测,库存&物流管理模块 多阶库存优化&物流优化,智慧排产模块 受限供应与无限需求计划 分配计划与订单重调度,2.1 智慧供应链,24,库存优化,仓储优化

15、,生产计划及排程,运输优化,定价管理,2.1.1库存优化为客户带来的关键价值,25,库存优化的不同层级,战略层优化：分仓网络设计,战术层优化：需求计划与库存管理,中央仓,大区域仓,大区域仓,消费者,小区域仓,门店,小区域仓,小区域仓,小区域仓,门店,门店,运营层优化：门店配补货优化,先进的需求预测引擎 提供丰富的预测模型，覆盖时间序列、机器学习 和深度学习等功能，模型可以定期重新自动调参 和迭代，实时滚动更新发布最新预测结果，并提 供丰富的报表与KPI展示，快速精准捕捉市场波动。,需求驱动的智能补货决策 在需求预测的指导下，针对不同仓库网络类型和 商品特性，我们均可为企业提供定制化的智能补 货

16、策略，包含动态安全库存补货、长尾品补货、,易腐品补货、促销活动补货等，帮助企业在提升 服务水平的同时降低库存积压。,更精准快速的销量预测 更低的库存占用成本 更高的库存周转率 更有效的部门间协同计划,2.1.1 库存优化解决方案技术架构,26,打通分析、预测、补货、库存的全链条、可扩展的模块组合,商品数据,促销数据,销售数据,季节气候,人口数据,舆情数据,地理数据,商圈数据,需求计划,智能补货,业 务 应 用 层,中 台 组 件 层,外 源 数 据,数 据 层,需求预测,需求管理,预测模型管理,工作流管理,采购数据,库存数据,供应商数据,BOM数据,算 法 引 擎,机器学习,运筹学,深度学习

17、分布数式计 算,配货优化,补货优化,网络优化,库存优化,库存仿真,历史库存仿真,算法结果与历史结果 对比,KPI分析报表,需求分类,多层级预测结果,预测报表,智能预测配补货技术架构 适配多种主流业务系统，大数据的分布式计 算架构，基于容器的可扩展快速部署体系,技术特色 人工智能预测算法、分布式计算、概率预测 的动态安全库存算法、多种库存策略、运筹 学库存优化算法,服务特色 提供城市地理大数据服务，支持门店级需求 预测 提供独立的预测和补货算法API服务 可根据客户场景定制算法和系统功能,2.1.1库存优化功能概览,27,服务水平优化,需求预测,补货计划,促销优化,多级库存优化,帮助权衡更高的服

18、务水平与额外库存 成本的关系，通过敏感性分析指导企 业在指定库存需求的情况下达到最合 理的服务水平，找到最佳的经营模式,结合传统时间序列与AI算法，充分 利用企业内外部数据，为多种类别 的商品提供更精准的需求预测，同 时也将新品、促销等特殊场景纳入 考量，对补货及库存优化提供支持,基于需求预测对常规品、长尾品、易腐 品、促销品等不同类别的商品采用针对 性的补货建议，在保证满足率的情况下 降低库存水平,为了应对节假日、促销事件、新品上市 或旧品退市等重要的事件导致的销量 “异常”波动，我们会针对客户场景定 制化建立异常识别机制与异常事件处理 机制，保证促销期间预测补货稳定性,通过建立多级分仓网络

19、，企业可以 把热销货品前置到区域仓，并通过 调拨实现总仓和前置仓之间的货物 分配，使货物集中运输，降低运输 成本，同时提高货品的运输时效， 提升用户体验,库存管理解决方案 功能概览,2.1.2 仓储优化的关键优势,28,收货作业,补货作业,装车作业,拣货作业,交叉转运,上架作业,库存盘点,基于人工智能+运筹学的仓储大脑 基于人工智能及优化运筹算法，突破传统标准业 务规则下的效率瓶颈，动态配置上架策略、补货 策略、波次策略、拣货路径优化策略及任务分配 策略，大幅提升库内整体作业效率。,多样化的功能配置 算法具有高度的扩展性与灵活性，结合行业特 性与业务特色，为企业量身定制智能、轻量、 可配置的仓

20、储算法优化解决方案，最大化仓库 内各业务流程的效率同时协同合作 。,仓内优化的关键环节,更高的出库效率 更均衡的仓内任务负载 更低的仓库运营成本,2.1.2 仓储优化技术架构图,29,智慧仓储技术架构 通过API的方式和客户的WMS系统进行交互，从 而实现传统WMS在业务规则层上的优化,启发式算法,技术特色 大规模整数规划近似算法 解决的业务问题,基于AI和优化算法，在上架过程中即可动条 调整sku的最优摆放 对于上架、拣选任务，考虑不同类型设备， 给出最优路径规划，提升效率 通过API的方式实现与传统WMS的对接,TMS系统,ERP/MES/OMS 系统,WMS系 统,智慧算法API,布局优

21、化,路径优化,任务均衡,波次优化,拣选优化,补货优化,上架策略,作业分区,PLC,AS/RS,shuttle,AGV,自动化设备,WCS系 统,2.1.2 仓储优化算法功能概览,30,上架优化 路径优化 布局优化,收货完毕，在考虑相关性及热度的智能分布和 最优上架路径实时计算出每一板货的最优上架 货位,库存管理优化 布局优化 补货优化,对sku的相关性及热度分析给出最优初始布局，并 在每日运作中做动态调整,任务管理优化 人力、设备、路径、时间的均衡,在考虑多变量的情况下，用算法强大的数据整合 能力均衡仓库内所有任务和相应资源（人，设备， 路径，时间点）的匹配,波次优化 订单批组 均衡仓库作业量

22、，用动态的时间点及任务量对多 订单进行整合,货到人拣选优化 路径优化 任务分区 AGV匹配 任务,调度,将传统的播种拣选用AGV在算法指引下选用最优路 径和任务均衡，减少人工多次来回行走的路径，,提高拣货效率,人到货拣选优化 布局优化 路径优化 在波次优化的结果下，针对个sku及订单特性并结 合路径优化结果产生最优拣选列表任务,入库存储,出库,2.1.3 智能排产排程解决方案的关键优势,31,当业务流程及生产场景复杂度不断提升，确保计划可执 行的同时降低各项生产成本，优质的功能与丰富的场景 支持，正是企业所需要的能够带来显著效益端改善的解 决方案。解决方案可帮企业实现：,多工厂协同，打通供应链

23、信息，实现全局透明化管理 计划排产一体化，日/周/长期计划完全掌握 最小化总成本，保证订单交付满足率（平均提升15 ） 可实现复杂生产要求 支持更多元的生产模式 更加智能的处理急单插单（响应速度提升3倍） 支持多场景模拟，提供多种决策建议 智能推送订单交付报告与采购建议,排产计划,产能规划,生产上线,信息化建设,生产建模,Gap1：忽视企业自身数据 需求及质量与生产建模的满 足性关系 结果：导致建模结果输出与 实际考虑逻辑差异大，输出 计划与实际执行差异大,Gap2：生产建模与实际业 务规则及复杂度不匹配，复 杂业务场景无法考虑 结果：导致建模结果输出范 围有限（如多工厂、复杂物 料规则等）,

24、Gap3：隔离式的排产计划未协同/ 充分考虑物料/产能的实际情况及约,束 结果：排产计划沟通成本未能有效 降低，输出结果执行率低,Gap4：缺乏MES系统或实际执 行的生产反馈环节，或者实时性 响应效率低 结果：造成生产问题的积压，进 一步影响计划执行率,综合提升整体生产环节的制造柔性,定制化、多场景、智能化的 排产排程解决方案,2.1.3 智能生产计划及排程界面展示,32,计划看板提供直观可视化数据展示，一站式了解未 来计划下订单、产能、物料、成本情况，让决策者 提早做出应对,智能计划排产引擎有能力对企业各个生产环节、要素建模，以领先 的求解能力同步考虑各方面多重限制和优化目标，产出实时最优

25、生 产计划，并模拟不同目标导向下的生产计划，一键应用，轻松切换 全盘生产计划,2.1.3 智能生产计划及排程功能概览,33,智能排产排程解决方案 功能概览,数据平台,智能排产,模拟引擎,生产监控,扩展功能,基于产线状况、员工绩效等指标合理 预测产线产能情况，实现数据的标准 化流程，为排产引擎提供良好的数据 源，构建产能数据平台,基于多种生产排程业务需要，通过 基础排产引擎生成排产计划，加速 排产过程，实现提高产能利用率， 降低订单延误率,基于基础排产引擎，通过调整不同参数 或加入不同业务约束（换线次数限制， 交期提前，部分交期优先满足）进行模 拟排产，提高排产决策效率,每天实际生产中，可通过排

26、产平台，监 控生产状况，产出延误预警，分析缺料 情况，推送优先缺料警报，提供补料建 议，提高各个环节响应与决策效率,基于基础排产引擎，增加可视化、紧 急插单、生产重排功能，模拟产能推 迟情况，在损失最小的情况下，重新 安排生产计划,2.1.4 定制化智能运输解决方案,34,国内运输调度现状 人工调度作业效率低下，难以满足日益增长的业务量需求 完全依赖调度人员人工经验无法挖掘潜在的成本节约机会 无法自动考虑国内复杂多变的运输/配送环境和现实约束 有限的运输资源，多变的客户需求，激烈的行业竞争，都给运输配送环节 带来极大挑战 智能运输解决方案 可支持基于特殊客户需求场景的定制化开发 通过独有的高效

27、优化算法，为企业提供多维度、多目标、多场景的配送任 务分配以及路线规划建议 在考虑多种业务约束同时，全局统筹资源，减少运输成本，提升业务响应 速度 可应用于同城运输/支线运输/干线运输/人员拜访等多种调度场景 可支持SaaS产品/API接口等多种服务方式,2.1.4 运输智能调度方案功能及收益,35,潜在收益,提升调度方案落地可执行性 减少人为干预工作量 提升调度工作效率,运输调度方案 基础功能,基于既定运输网络+客户订单输入，考虑多种约束，高 效输出优化的调度计划，实现运力资源的最大化利用,考虑因素： 车型限制、时间窗限制、网点限制、商品限制、客户特,定规则限制、多承运商限制,提升满载率 减

28、少运力资源浪费 减少行驶里程、运力使用 降低整体运费成本,使用业界唯一的货运版地图数据，考虑分城市分车型分 时段的精细限行规则 运用领先的AI技术大幅提升运算精准度：预估行驶时长， 预估装卸时长 运用创新的分区算法实现区域间需求及运力负载均衡 深度建模+算法定制能力，量体裁衣,运输调度方案 进阶功能,2.1.4 运输优化产品界面展示,36,输入数据管理,多维参数设置,输出车次展示,输出路径展示,运输地点分布展示,运输线路链式图,2.1.5 科学定价为企业带来快速可视的收益提升,37,科学定价的整体方案思路,线上产品定价 在快速变化的电商经营环境中，及时捕捉流量、价格 对产品销量的影响，实现销售

29、和利润的增长 我们的产出 流量及转换率分析 购物篮分析 商品动态定价策略,线下多层级收益管理 从总部的销售费用决策优化(提升ROI)，到渠道画像， 区域网络分析，以及渠道价格管理，再到零售端的 定价和促销策略，为企业体统全方位的收益管理建议。,快速见效的收益提升 精细化、可落地的价格策略 价格推荐动态更新 辅助业务决策的消费者画像,关联分析：分析产品之间、品牌之间、客群之间、产品与竞品的相关性等,商业智能,消费者画像 渠道分类 产品分析 业绩跟踪,管理部门,经销渠道,价格弹性：分析不同客群对不同商品的价格敏感程度,价格政策,经销商聚类 区域协同分析 差异化定价 组合管理优化,需求价格拟合：反映

30、不同产品对不同客群在不同价格设定下的需求预估,2.1.5 收益管理解决方案概览,38,收益管理解决方案 功能概览,费用优化,价格诊断,动态定价,促销优化,渠道定价,根据对不同品牌、品类、地区和系统 的投入产出分析，辅助建立费用分配 模型，辅助品牌商实现最优费用投入 组合,结合不同的业务目标，分析商品的 价格敏感性以及业务目标的置换效 率，输出差异化的定价策略,实时创建价格优化策略，动态高频输出 价格调整建议，结合业务规则和AI算法， 自动适应不断变化的零售环境,覆盖线上和线下场景，挖掘促销活动 中的产品相关性、销售环境影响和消 费者购买行为，辅助促销规划，优化 促销策略,针对不同销售系统和渠道

31、进行精准 分类，把握各个销售系统的投资转 化率，优化渠道出货价格和返点政 策,2.2 区块链在供应链中的应用,39,安全,容器化平台 管理框架,工具集,CC智能合约 全生命周期管理,隐私保护,安全框架,容器管理 DLT浏览器,ID,交易数据 智能合约 执行状态,支持审计,密钥矩阵 广播加密 国密算法,性能增强,系统 平台,行业增强,供应链,财务 生产制造,场景,快 变更+部署 易 配置+升级 省 异构+渐进,40,信息点对点、单向传递 每一方独特且局限的可见性 每一方都有自己所认为的事实（数据） 难以链接所有参与方,供应链最大的障碍就是缺乏透明度以及快速反应的能力 供应链交互面临挑战区块链的优

32、化机会,多对多的连接能力，形成联盟网络 参与方全局共享数据，增强数据透明度 经过共识的不可篡改的数据增强可信度 结合IoT、AI等技术实现供应链全方面优化,84%,的供应链管理者认为缺乏透明度是他们最大的挑战,87%,的供应链管理者认为缺乏数据的透明度会让预测和 主动应对供应链中断变得异常困难,2.2 区块链在供应链中的应用 供应链协同应用总结,41,3. 智能化生产,3.1 产品质量管理：持续质量管理CQM，为产品质量保驾护航,QA过检不合格多维度问题挖掘 先后工序关联分析及问题挖掘,入市前质量预测，助力快速通过APQP 入市后质量预测，尽快识别问题车辆覆 盖范围，广度及深度,核算召回整体固

33、定、非固定成本 计算最佳召回时间和地区,传统的质量监控如优率、SPC等无法与质量根因、趋 势、综合成本等做关联并得出相应的知识,通过采用CQM质量管理监控体系，能够帮助车企在根 因分析上缩短70%时间，质量预测准确度达90%以上,价值,现状,缺陷识别,片伤聚类,良品判定,高清工业相机,质量看版,缺陷判定及分布,缺陷聚类,单产品缺陷分析,质量监控平台,3.1 产品质量管理:实时质检平台构建产线智能表面缺陷检测,3.1 产品质量管理: 产品质量检测解决方案,44,3D相机,2D相机,高速相机 1000fps,高速相机 4000fps,高清相机 7000万像素,SE-1 高速高清三维成像系统,SE-

34、2 大视野高速高清三维成像系统,自主研发的三维成像算法,应用场景： 批量产品加工 重复性、高强度工序岗位，当前依赖于人力密集投入 产品外观、瑕疵、尺寸等工业检测 工位上下料、装配的机械手定位引导,提供： 前端（硬件）：一台3D高速工业摄像机， 进行产线图像采集 后端（软件）：一套缺陷图像识别系统+ 大数据分析平台，实现产品缺陷自动缺陷,的优势：,监测 机械臂对接（服务）：缺陷图像识别系统， 打通产线接口协议，驱动机械臂实现产线 缺检自动化、智能化,前端：3D摄像头精度高， 识别范围广 后端：图像缺陷分析+ 大数据分析端到端解决 方案 有多个行业案例,3.1 产品质量管理: 设备预防性维护：助力

35、生产节拍稳定,设备预防性维护方案：,通过全生命周期健康管理，洞察设备的 过去现在和未来，预测准确率达78% 通过故障根因分析及处置策略，快速给 出宕机原因，维修建议和人员安排等， 节省综合成本达50% 通过预防性保养策略，给出合理的保养 时间窗口，保养策略和人员安排等，并 提供维修决策分析（换新换配件 etc）,设备预防性维护的目标：,确保现场设备的稳定运转，保养时间 窗口的合理合法 保养策略正式且高效，是保证产能的 基础之一，也是降低运营成本的有效 途径,保养策略,停机维护,预测维护,紧急 维护,正常 停机 维护,基于时 间的维 护,基于条 件的维 护,人,时 间,备 件,SOP,分析 报告

36、,设备预防性保养策略, ,震动磨损疲劳失效电耗载荷,故障 分析,人员 安排,维修 建议,推荐 工具,厂商 报警,设备故障根因分析及处置策略,根因 分析树,出厂信息 过程数据,传感器数据 维修数据 人力数据,设 备 全 生 命 周 期 健 康 监 控,告警监控室,告警监控,超过1 月,超过1,超过1 天,47,40,32,120,10,30,120,10,30,设备监控 连接状态,运行状态,设备管理 设备数：160,3.2 石油石化流程制造工艺优化,46,在石油及化工的生产加工过程，原料从进入加工流程到变成产品的过程中，需要在经过众多设备如加热炉、反应器、分馏塔、 换热器等，同时在这个过程中进行

37、一系列的化学（在催化剂的作用下）或物理变化，这个过程需要严格控制好温度、流量、 压力、液位和催化剂的活性等生产参数。 不同的生产参数，不同的生产条件，原料变成产品的过程中所消耗的成本，如原料的转化率、设备的损耗、装置的能耗、催 化剂的消耗、产品的产量和质量都会有非常大的差异，由此决定了生产加工的成本和效益有着天壤之别。 因此，在这个生产过程中，需要采用一系列技术对这个过程进行控制和调优。确保在最合适的温度、压力、流量和催化剂的 活性的控制之下，装置的投入产出能达到最优的状态，这一系列的技术，统称为装置生产优化。,3.2 石油石化流程制造工艺优化: 生产优化一体机,47,产 品 特 点 1、基于

38、模式运行优化和先进的生产管理理念； 2、结合基于化学计量学的物性快速检测技术，对全厂生产过程的各种工艺变量和物性数 据进行大数据分析，提炼工艺变量与物料性质的变化关联，实时调整工艺操作，实现产品 最优控制； 3、将各级生产管理与生产经营者从繁杂的各类参数中解放出来，聚焦在整体运行优化层 面；监控目标围绕生产装置平稳运行、产品质量优化控制、产品分布优化、能耗最小化等 方面进行设计。 4、全面支持设备运行级、装置运行优化级、公司运营优化级应用；,3.2 石油石化流程制造工艺优化: 生产优化一体机,48,1、生产过程状态在线分析与监测 非正常状态时间和概率预警 报警滚动分级和管理 预警信息的可视化和

39、信息、报表推送 报警智能化分析（溯源分析）和处理步骤 局部设备的运行健康实时监控 2、控制与优化 以收益或效率或特定状态模式作为优化价值函数 以历史最优模式为目标，提供最优的操作运行方向 按时间滚动列出优化抓手变量 3、分级/分层的嵌套模式 滚动浮现不同层级的KPI（抓手变量）：设备级、 装置级、厂级或公司级,4、不同形式的数据融合 传统过程测量数据 新型感知仪器（谱数据） 市场类数据，开关类数据等 实验室分析数据,3.2 石油石化流程制造工艺优化: 生产优化一体机,49,工 厂 级,设 备 级,装 置 级,运行状态,分析结果,集成网页可视化界面 实现逐级信息掌握 轻松监控生产运行,3.2 石

40、油石化流程制造工艺优化: 生产优化一体机,50,基于大数据可视化算法的装置运行状态监控技 术，可用于设备级、装置级、工厂级的模式化 运行管理。,3.2 石油石化流程制造工艺优化: 生产优化一体机,51,3.3 实时生产看板（CPS系统）,DCS/PLC/ RTU,Pannel/ Device,CNC/Server/R obot,Measur./ Instru.,现场设备、 仪表和工控设备,LeapIOT Platform LeapIOTEdge,LeapIOT,Things Modeling,Asset Mgmt.,Quality Mgmt.,Inventory Mgmt.,Productio

41、n Mgmt.,Production Mgmt.,HSE Mgmt.,LeapCPS,平台产品,解决方案 工程可复,用包,Apps,OEE,PHM,WMS,QMS,EMS,接入外部设备,资产,过程,技术,人,物料,设备,成熟后 提炼 下沉入,平台,3.3 实时生产看板: SMT数据采集 产线采集,采集数据（单一产线） 生产过程状态采集点：120+； 设备告警数据采集点：30+； 生产工艺数据采集点：30+，抛料、刮刀、炉温等； 最大设备日产生数据量：108G，如AOI 平均产线日均采集总数据量：200G+ 采集延迟：5秒以内，平均在毫秒级延迟； 数据类型：DB、jpg、log、txt、bar、

42、xml、tif等十几种类型,采集协议： TCP通讯类：如AGV 串口采集类：TuoTong、Conber的轨道、各类接驳台 日志采集类：DEK、Dtek、BTU、AOI、SPI、ERSA、KE700、ORMON等设备 文件采集类：老化房等CSV格式数据 专用接口类：如西门子OIB接口、或工业数据库，如贴片机 采集保障： 有效解决协议适配、时间一致性、传输稳定性、故障恢复、设备侵入性等问题；,提供生产现场各类工业设备实时接入、采集、数据转换清洗以及工业现场应用，如生产看板、抛料分析、设备预测性维护等,3.3 实时生产看板: 建模，让系统再现现场,数字镜像 数字建模：建立数字化物模型体系，构建物模

43、版、物对象、物属性、 物事件、物方法，参照设备的属性与功能，将物理世界的设备抽象 为数字世界的对象； 设备实体：实现物理世界的设备与数字世界的对象的一对一映射， 匹配工业数据采集点与设备对象属性关系，单一或批量的实现数字 映射； 设备服务：数字镜像成为物理设备的服务的载体，构建设备即服务 的模式，任意对数字镜像的访问与操作都转化为对物理设备的访问 与状态变更，通过抽象与服务代理方式完成工业应用与物理设备的 解偶与业务重构； 设备智能：与人工智能、机器学习工具与服务进行整合，在数字世 界为数字镜像添加智能算法，在物理世界做设备智能改造； 设备可视：对工业设备数字建模后的内容，通过数据分析工具或可

44、 视化工具，展现物理设备的2D、3D、AR/VR监视内容；,建立用户认识、构建和管理系统的基础,3.3 实时生产看板: 多角度全部边缘设备全生命周期管理，诊断一目了然，维护一键搞定,提供所有边缘设备的状态和维 护管理,配置每一个边缘设备的： 计算处理插件类型和个数 数据接入和转出的连接,配置每一个边缘设备内计算模 块（插件）的： 协议转换 数据处理 边缘计算,选择相应边缘设备，显示设 备详细信息以及边缘计算任 务状态的监控和管理 支持CPU、内存、网络、 JVM等多种资源的使用监控， 对数据处理过程、条数、错 误数量等进行统计,连接，让现场情况更清晰 连接现场各类信号，将工业智能的触角伸到一线

45、 对接不同协议，提供万能对接 采集多种设备数据,3.3 实时生产看板: 数据洞察提供系统多维的展示分析结果，简单拖拽生成多维度、多角度复杂分析,仪表板：提供快速的数据可视化设计 仪表板，即时分析物联网采集数据； 超过40中预置分析模板 数据连接：可以连接平台内的TSDB 或者物模型，以及外部的关系型数据 库，形成综合看板； 内嵌超过50种数据源连接,3.4 工业AR/VR,57,具备SLAM能力的MR摄像头,第三视角的4K视频流,无需眼镜的混合现实体验,在同一空间的多人互动,AR解决方案 为用户建立起AR展览展示平台基础设施及AR应用解 决方案构建能力 支持用户能与展示的数字内容进行交互，且多

46、维度展 示相关内容 可单独观看，也可与多人共享 即时通讯和直播。 提升设备销售能力，具有科技性，容 易吸引客户眼球，从而提升商品的展 示效果及潜在销售机会。,3.4 工业AR/VR: 远程维保,58,减少企业维保费用，提高现场作业 人员的专业化技能，以帮助其更快 地诊断和处理故障，提升工作效率,冻屏,MR标注,图片文档传送,多终端支持,技术文档共享,N2N高清音视频,AR工作流,智能识别定位,精准虚实叠加,3.4 工业AR/VR: 数字说明书,59,支持多种媒体数字内容映射至真实物体 支持技术文档的沉淀，形成知识库 支持多款眼镜终端，一键即可把云端内 容发布至作业人员视野,作业人员按需操作的效率显著提升