由于项目实际部署需求，需要开发自定义算子，当前模型转换成了ONNX格式，也可以转换成caffe格式（原格式pytorch的pt格式），但根据官方文档及论坛参考信息，无法有效开发对应的算子(算子编译，安装后无法找到)，请问该问题如何解决呢？

基于蜂窝工业物联网的智能工厂解决方案龚淑蕾1,2, 李堃3, 童恩1, 郭洪德3, 周毅1, 王晔1, 丁飞41 中国移动通信集团江苏有限公司，江苏 南京 2100292 南京大学电子科学与工程学院，江苏 南京 2100933 爱立信（中国）通信有限公司，江苏 南京 2111004 南京邮电大学物联网学院，江苏 南京210003摘要目前制造业整体信息化水平参差不齐，普遍存在工厂设备智能化程度低、系统封闭无法互联互通等问题。首先利用窄带物联网低功耗等特性，灵活部署传感设备，实现生产数据的实时采集和传输，然后建设基于蜂窝工业物联网的制造执行系统，实现“人、机、料、法、环”信息的闭环处理，进一步对贯穿整个生产流程的工业大数据进行建模、分析和处理，降低运维成本，提高生产效率和产品质量，最后对应用整体效益进行评估，使工厂产能得到有效提升。关键词： 蜂窝物联网 ; 工业物联网 ; 智能制造 ; 大数据1 引言制造业乃立国之本、强国之基。中国制造业的产值和产量自 2010 年以来已处于世界首位。我国主要依靠提供大量的廉价劳动力掌握下游的生产制造，从产业链价值角度来看，制造业属于低附加值部分，利润不高，大而不强，与美国、德国等制造业强国相比还有一定差距[1,2]。发展智能制造是推动中国制造业由大变强的根本途径，国家、地方政府纷纷出台政策大力扶持，目前主要存在以下发展难点：一是制造业的信息化水平参差不齐；二是受制于设备智能化程度低、MES等软件相对封闭无法互联互通、机器产生海量数据等因素，数据实时采集和存储能力受限；三是缺乏贯穿整个产业链的有效的大数据分析挖掘能力；四是标准体系不健全，产品网络互连和信息共享难。制造业的发展趋势是智能制造，实现途径是信息化和工业化融合。面向未来，必须深化供给侧结构性改革，全面落实“中国制造2025”。CB Insights指出，资产密集型的产业需要利用工业物联网来提升工作效率与成效，工业物联网可助力制造业转型升级。5G窄带物联网（NB-IoT，narrow band Internet of things）、uRLLC以及eMTC等技术的快速演进，为工业物联网提供了强大的技术支撑[3]。今年可基本实现NB-IoT全国覆盖，2020年将实现全国普遍覆盖，在室内、交通路网、地下管网等应用场所实现深度覆盖，基站规模达150万个[4]。蜂窝网络低功耗的特性可以使数据采集终端采用电池供电方式，安装灵活、切换灵活且不需要频繁充电。大连接、广覆盖的特性可高效实现各类传感器数据获取、传输和管理，改变传统自动化技术中被动的信息采集方式，自动、准确、及时地采集生产过程中的生产参数，从真正意义上实现生产制造流程中的人、设备、系统之间的无缝交互式连接[[4,[5,[6]。2 结束语基于蜂窝工业物联网的智能工厂解决方案充分利用NB-IoT低功耗等特性提出设备监控、精准维护等7个典型应用的灵活部署方案，与工厂原有多个独立生产系统互联互通，实现“人、机、料、法、环”信息的闭环处理，对贯穿整个生产流程的工业大数据进行建模、分析和处理，降低运维成本，提高生产效率和产品质量，经过评估，工厂产能得到了有效提升。蜂窝物联网与工业融合是一片蓝海，5G 技术将承载底层核心传输，解决人与物和物与物的海量连接、快速传输和信息共享，带来极致体验。未来的智能制造将基于泛在网络，从无人化向协同化方向发展，从需求驱动向数据驱动方向转变。The authors have declared that no competing interests exist.作者已声明无竞争性利益关系。3 原文链接http://www.infocomm-journal.com/wlw/article/2019/2096-3750/2096-3750-3-2-00108.shtml

1、机械式风速风向传感器机械式风速风向传感器由于存在机械转轴，因此分为风速传感器和风向传感器两款设备：风速传感器机械式结构的风速传感器是一种采用可以连续测量风速和风量（风量＝风速×横截面积）大小的传感器。比较常见的风速传感器是风杯式风速传感器，该传感器相传最早是由英国鲁滨孙发明的。测量部分是由三个或四个半球形的风杯组成，风杯顺着一个方向，按均等角度安装在垂直地面的旋转支架上。风向传感器风向传感器以风向箭头的转动探测、感受外界的风向信息，并将其传递给同轴码盘，同时输出对应风向相关数值的一种物理装置；它主体采用风向标的机械结构，当风吹向风向标的尾部的尾翼的时候，风向标的箭头就会指风吹过来的方向。为了保持对于方向的敏感性，同时还采用不同的内部机构来给风速传感器辨别方向。2、超声波风速风向传感器超声波的工作原理是利用超声波时差法来实现风速风向的测量。由于声音在空气中的传播速度，会和风向上的气流速度叠加。假如超声波的传播方向与风向相同，那么它的速度会加快；反之，若超声波的传播方向若与风向相反，那么它的速度会变慢。所以，在固定的检测条件下，超声波在空气中传播的速度可以和风速函数对应。 通过计算即可得到精确的风速和风向。由于声波在空气中传播时，它的速度受温度的影响很大；风速传感器检测两个通道上的两个相反方向，因此温度对声波速度产生的影响可以忽略不计。风速风向传感器作为风电开发不可缺少的重要组成部分，直接影响着风机的可靠性和发电效率，同时也直接关系到风电行业的利润、赢利能力、满意度。目前，风电厂大多位于野外自然环境恶劣的地方，气温低、沙尘大的环境，对系统的工作温度及抗折性要求很苛刻。现有的机械式产品在这方面稍有欠缺。为此，超声波风速风向传感器在风电行业或有广阔的应用前景。

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

没有什么烦恼是一顿饭解决不了的如果有那就再吃一顿过去，一道精美的佳肴是香气氤氲蒸腾，美味融于舌尖而今天，世界最大的单体食用菌智能工厂正在用科技守护舌尖上的美味小菌菇的出海“变形记”位于成都的丰科国际（蓉欧）食品加工产业基地是全球最大的单体食用菌智能工厂，它的出现填补了中国在“食用菌工厂化”培植领域的空白，实现了菌菇产能和技术的双重飞跃。丰科智能工厂日产菌菇可达100吨，年产超过35000吨，年产值4.5亿，亚洲第一。不仅畅销国内，更是远销全球57个国家，把“川字号”农产品“卖全球”。但菌菇的出海之旅也充满着挑战：订单激增或变更频繁时，往往难以用科学方式制定生产计划；生产监控、物流体系手段滞后、订单状态和物流信息无法跟踪同步；生产成本高居不下等问题。如何通过企业管理全流程数字化实现真正的降本增效？基于对业务发展的深度洞察，丰科生物携手华为云开启数字化探索之路。菌菇成长的“数字基因”华为云为丰科生物量身定制了一套集成化、标准化、智能化的平台来管理、监督并优化企业的管理水平和生产运行能力。通过与华为（成都）智能制造创新中心共同打造的无人化、规模化和国际化智能工厂，成都丰科生物科技实现了各个生产环节的数据打通，通过全车间物联网接入，实现大数据智能化分析和调控，呈现食用菌生产全场景智能。在菌菇培养环节：针对食用菌对温度、光照、湿度等因素的严格要求，智能工厂运用先进的科学技术和工厂化集中生产管理的方式，不仅解决了食用菌季节性生产的限制，为其提供最佳的生长环境，也能显著提高食用菌产量和质量。在接种发菌及出菇管理环节：智能工厂“面子”、“里子”两手抓。“面子”即实现数据可视化，如车间看板展示该车间实时设备运行状态、菌种生长环境参数信息等；而“里子”则是从原材料到菌种出库、包装、发货等生产全过程的数据可追溯、生产可控、品质可靠。在研发环节：利用各种天然原料测定其营养成分，进行精确配方配比，在开发出最适合蘑菇生长培养基配方的同时，实现了培养基的纯天然、无添加。“借助与华为（成都）智能制造创新中心共同打造的数字化工厂，能实现各个生产环节的数据打通，让各部门之间更高效的协作，管理层也能在第一时间发现问题，更精准地解决问题。“成都丰科生物科技生产厂长李德成道出了自己的心声。菌菇产业要发展，“绿色经济”正当时全流程管理数字化只是丰科生物的第一步，实现“双碳”目标、走出可循环之路是智能工厂、也是华为云的不懈追求。当前，智能工厂基地生产的食用菌通过209项无农残检测，保证了食用菌优质、安全、绿色的品质。菌菇种植的米糠、玉米芯等均来自于农业下脚料，菌菇采收后的废基料可作为农业有机肥还原土地，践行低碳绿色经济的同时，也大大提高了农民收入。数字化工厂打造是一个持续升级的过程。“成都丰科生物也在和华为云探讨其他方面的合作，比如利用算法能力对生产过程能耗进行分析优化，让丰科更低碳更绿色地发展。”李德成提到。华为云一直致力走科技创新、绿色高质量发展之路，为客户提供更安全、更环保、更高效的生产和服务。未来，华为云将携手产业伙伴、客户持续释放技术能力，让川味菌菇数字化之旅走的更稳更远。 

        近日，工信部公布2021年物联网示范项目名单，江西龙南骏亚精密电路有限公司《基于“大数据+物联网”的电路板智能工厂》成功入选。该项目经过中国联通（江西）工业互联网研究院及集团研究院团队一年打磨，解决了PCB行业智能制造的一系列技术难题。中国联通采用5G、工业PON、IPv6及边缘计算等新技术改造内网，将大数据、云计算、人工智能等信息技术与制造技术相融合，搭建骏亚“智能工厂”企业级工业云平台，实现了工厂运行透明化，并实现了生产资源的合理配置，公司生产效率提升10%以上，产品品质追溯准确率提升30%以上、降低车间在制品10%，提高产品良品率2%（即报废率降低2%），企业运营成本降低5%，节约设备投入1600万元。此前，龙南骏亚不仅成为江西省首批“5G+工业互联网”应用示范企业，还作为江西省唯一企业入选2019年工信部企业上云典型案例，并于2020年5月被江西省工信厅评为江西省首批“5G+工业互联网”示范企业。原文链接：https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_18845429

全球疫情已经导致人们对于个人防护设备（通常被称为 PPE）出现了迫切和持续的需求。但是，第一响应人员（从救护车到 ICU）仍然继续面临着 KN95／N95 口罩和其他防护装备的短缺。制造商正在 24/7 全天候无休地工作，才能出制造足够多的设备，跟上不断增长的需求。这些人们迫切需要的 KN95/N95 口罩只是一个例子，还有更多制造商不得不在一夜之间从制造一种产品转型为另一种。但重新部署生产线并不是一件容易的事。重新设置机器通常很麻烦，而安装各种传输设备则涉及大量的连接、集成和测试工作。（AI）、和强大的边缘计算技术领域的进步对于提高效率和质量控制来说非常关键，这使企业能够应对疫情期间对于安全和预防材料的激增的需求。平衡速度和质量当然，我们不能以牺牲质量为代价去追求速度。特别是，KN95/N95 防护口罩的质量要求比一般的口罩要严格得多。因此，制造商必须在保持极高的测试准确度的同时，提高检验效率。任何一方面都不能妥协。虽然传统的机器交付产品生产线和人工测试解决方案可能无法胜任，但是采用基于人工智能的机器视觉技术的全自动化系统却可以迎接这一严峻的挑战。这些系统在帮助企业快速部署和高效生产优质产品方面非常有效。通过自动化优化生产通过 KN95/N95 口罩生产线部署，大部分的工作负载包含与机器有关的安装和测试。印刷和剪切的相位同步以及传送鼻线和置入鼻梁条的机械步骤的时间控制尤其耗时。而且通常需要多个工程师同时进行协调与合作，多次尝试，才能完成这个流程。来自深圳汇川技术有限公司的 AC800 智能机械控制器能够帮助制造商解决这些挑战，加快生产并实行严格的口罩测试。控制器是一套完全自动化的系统，能够降低生产线的调试困难程度和工作负载，同时优化设备的性能和运行效率。用户可以基于人工智能开发一个采用工业视觉技术的检测系统，帮助制造商降低成本、提高效率并确保产品质量。借助采用灵活的伺服马达系统的全自动化平台，制造商能够及时通过自整定或模糊调整控制参数，协调生产线的所有组件，以实现更高的智能和准确性。此外，该系统将组件传输至生产线中最理想的位置，从而有效降低部署过程中的难度和工作负载，并大大缩短设备交付周期。但是，此解决方案比过去更加依赖于控制器的计算处理能力，并且在面对复杂操作时，现有的单一功能的控制器可能不够用。出于这个原因，汇川的 AC800 系列采用了高性能的英特尔? 酷睿? 处理器和英特尔? Industrial Edge Control 平台（图 1）。图 1． 汇川 AC800 系列高性能智能机械控制器。（资料来源：汇川科技）这些“软件定义”的工业 PC 使用户能够更换单一功能的控制器并实现边缘测试的负载集成，高效地协助设备制造商降低开发成本、缩短开发周期，使用户能够提高系统响应速度并降低运行和维护的困难，最终降低成本，并提高整个产业链的效率。借助人工智能和计算机视觉实现准确高效的检验质量检验尽管是工业生产中不可或缺的一步，却常常成为可能影响效率的瓶颈，因为传统的人工检验手段贯穿整个生产流程的多个节点。KN95/N95 口罩的检验尤其复杂。它们必须针对表面外来物质、鼻梁条和海绵条的对齐和平整性、密封边缘的宽度，以及耳挂的定位进行检验。但是由于缺乏统一的测试标准以及检验人员的疲劳，准确性可能会受到很大影响。采用汇川科技启用了人工智能的 KINOVISION 平台，有助于解决这些挑战。英特尔酷睿处理器和英特尔? OpenVINO? Toolkit 的集成，为整个流程优化了服务器和加速引擎。它已被部署在多个 KN95/N95 口罩生产线中，结果令人印象深刻。?受测试的体积达到每分钟 150 个口罩，准确率高达 99.98％。?一条平均水平的生产线可以减少 2-3 个检验人员。?制造商可以实现 24/7 无间断生产，在提高测试效率和确保质量标准的同时，有效地降低劳动力成本。全球响应和整备汇川 AC800 和 KINOVISION 平台正在使全球范围内的制造商得以在改善检验结果的同时加快生产线的重新部署。我们在响应全球疫情的挑战时，也正在逐步走向恢复，生产基本的 PPE 比以往任何时候都重要。创新性地将诸如人工智能、计算机视觉和高性能边缘计算之类的技术付诸应用，使之成为可能。借助同样的技术，制造商还可以部署全新的智能工厂解决方案，在未来几年中继续进行数字化转型。

根据statista的数据，在2021 年，全球工业物联网 (IIoT) 市场规模超过了 2630 亿美元。预计未来几年市场规模将大幅增长，到 2028 年将达到约 1.11 万亿美元。智能工厂中的热门工业物联网用例在许多制造流程中，用连网设备取代人类活动已经彻底改变了制造业的形象。远程监控：物联网设备无需人员在场即可监控工业流程。该解决方案可以帮助企业更好地管理生产活动、节约运营成本并确保质量，尤其是在不同地点运营多家工厂的情况下。预测性维护并优化机械和设备性能：通过从传感器收集数据（与温度、转数、压力、电压等相关），再结合与操作历史、维护历史、操作计划相关的数据，……系统可以预测故障，并根据操作计划安排服务团队进行维护，从而最大限度地降低设备停机风险，并优化设备的正常运行时间。数字孪生：设备和工厂的数字副本，包括设计、运营、维护数据在内，使企业能够模拟多个流程、进行测试、发现问题并提供补救措施，而不会对实际资产造成风险或损坏，以及支持生产计划，优化设备和操作流程的运行时间。确保职业安全：在危险的工作环境中，工人可以配备连接到控制中心的智能可穿戴设备，以测量和检测问题，例如监测个人健康、确定与机器的安全距离、检测气体泄漏……可以帮助工厂更快地检测问题并及时做出响应。工业物联网技术应用的障碍尽管工业物联网正在改变行业的未来，但企业很难实施这项技术。以下是企业在实施过程中面临的常见挑战：投资成本：工业物联网解决方案的实施成本比较高。尽管工业物联网的主要好处之一是提高生产力和降低成本，但企业不确定该解决方案是否能够实现预期的投资回报。连接性：应用工业物联网的主要需求之一是从设备收集可靠的数据。然而，有许多原因导致无法从老式设备和不支持数据收集或遵循不同专门协议的设备收集数据。网络安全：工业物联网设备也给企业带来了更多的安全漏洞。当受到攻击时，除了丢失重要数据外，这些设备还可能被误操作、停机，进而影响企业的声誉和财务状况。员工技能：对于许多企业而言，培训或寻找能够开发、部署和操作现代工业物联网解决方案的新员工是一个巨大的挑战。实施工业物联网战略：逐步将工厂转变为智能工厂现状评估：审查设备系统、生产线、工业流程的情况，以及工厂面临的各种问题。在我国，在许多行业中，设备的自动化水平可能比较低，数据访问受限或不遵循主流的行业协议，这是企业在采用工业物联网技术时遇到困难的常见原因。确定目标：在评估了工厂的现状后，企业需要确定工业物联网技术可以帮助解决的问题，并优先考虑对工厂生产活动有重大影响的领域或流程。通常，制造企业需要优先处理一些基本问题，如数据收集和实时监控工厂运营。在获得数据后，企业可以解决其他问题，例如优化运营、预测性维护等…寻找合作伙伴和解决方案：根据提出的问题，企业需要找到合适的合作伙伴和技术解决方案，以拥有解决特定问题的方法和路线图。除了技术问题外，还需要对解决方案的成本和有效性进行整体评估。测试和实施：对于对工厂生产运营有重要影响的解决方案，小规模测试解决方案对于评估技术可行性、符合当前流程和经济效益至关重要。测试成功后，企业可以大规模部署该解决方案，应用于许多不同的部门。工业物联网技术是制造企业数字化转型过程中的重要因素。然而，许多工业企业缺乏相关人才，无法系统、有条不紊地实施上述步骤。因此，企业需要寻找专业的、经验丰富的数字化转型咨询合作伙伴来制定战略和路线图，以实施适当的项目、最大限度地降低风险，并确保数字化转型成功。（编译：iothome）

最近，我看到中兴通讯南京滨江智能制造基地落地，心里沒有半点喜悦。不是说我对科学技术不感兴趣，不支持高科技发展，而是对高科技产业发展感到担心。作者：阳城导航   来源：今日头条最近，我看到中兴通讯南京滨江智能制造基地落地，心里沒有半点喜悦。不是说我对科学技术不感兴趣，不支持高科技发展，而是对高科技产业发展感到担心。正如《从“人找货”到“货找人”，中兴通讯5G智造基地有多牛》文中所说，智能工厂的诞生，大大解放了人力。那么在市场经济环境下，这解放出来的人力又将干什么去?这不是变相的“机器换人”吗? 我们中有许多同志，是从物资短缺时代走过来的，他们对于物资短缺有着刻骨铭心的记忆，对于发展生产力，提升科学技术能力，对于提升企业效率有着异乎寻常的热情。但是，随着科学技术发展，生产能力大为提高，人类告别物资短缺之后，就迎来了“物质过剩”与“人力过剩"时代。我们都知道，大力发展生产力不是为了生产“过剩”，而是使人民群众过上更美好的生活。现在越来越多的人们失业了，没有收入了，“需求收缩"了，这智能工厂生产出来的海量物资又将供给谁消费呢? 现如今，“需求收缩”与“物资过剩"明显地摆在了全社会的面前。一位叫“mr孙宁”的朋友这样写到：“如今国家最大的价值：不是如何继续让经济飞速发展，而是如何让大多数人共享发展成果，而是如何让高品质的生活覆盖大多数人，并且让大多数人幸福的生活持续下去。所以，今后中国经济发展的重点已经不是致富问题，而是：均富问题。最大程度的确保资源既不闲置也不浪费，最大程度的确保经济发展的成果被大多数人享有，最大程度的实现社会主义的初心：人人平等，共同富裕。这，才是我们下一步应该去做的。才是中国今后应该重点去做的。记住：人人平等、共同富裕才是我们的初心和使命。现在先富已经起来来，如何让后富跟上先富，或者说如何让后富和先富实现平均。才是社会主义中级阶段应该去做的!”我赞同孙宁老师的观点。即使科技再发达，社会物资再丰富，如果社会大多数成员不能享用，那也不叫富裕，而叫穷。衡量经济发展的标准，不仅仅看你生产了多少东西，而且还要看能否合理地分配下去，让全社会享用，并通过市场交换在全社会流通，形成一个有序的“生产一分配一交换一消费”机制。通过按劳分配，把全社会成员的积极性调动起来，形成强大的凝聚力，以便使得一个组织一个国家政通人和，上下齐心，协调有序，充满活力。 假如说按现在这种状况走下去，智能工厂建设一批，人员裁减一批，社会就业率不能提高，购买力上不去，“需求越收缩"，这不是加快“过剩式生产"步伐吗?经济不内卷又去做啥?最后不是毁了实体经济吗?实际上，越来越多的人开始反思：为什么生产力越发展，科技越发达，而经济越困难呢? 最近，Zy将“需求收缩”作为三重重压的第一重压力，是有道理的。而解决“需求收缩”的有效办法又是什么呢?再次重申，笔者不反对技术创新，但是必须理清技术创新的目的是什么。是将技术作为造福人类生活的工具?还是与人类争夺生存空间的恶魔呢? 这的确需要人们反思了。【责任编辑：未丽燕 TEL：（010）68476606】

智能工厂需要以下几部分构成:1.服务器系统包括软件、硬件2.工业网络、办公网络包括网络安全3.WMS系统、agv小车调度系统包括软件、硬件4.数据采集软件系统5.MES软件系统6.QMS系统7.REP软件系统8.SRM软件系统9.CRM软件系统10.大数据平台软件系统

导语：企业信息化建设可采取总体规划分步实施的原则避免出现信息孤岛ERPPLMMES和WMS系统是智能工厂信息化建设的重点各系统的架构和功能设计以及系统间数据的接口设计是信息化规划的关键各系统应实现信息的无缝集成和数据交互以实现企业智能制造的最终目标智能工厂信息化系统建设需要将现代管理理论、智能制造理论与最新信息技术、自动化技术、网络通信技术、信息物 理系统、大数据技术、云计算技术等深度融合，通过科学规划 和全面集成企业设备单元、生产监控、制造执行、企业管理、设 计研发等各类系统，最终构建由智能设计、智能经营、智能生 产、智能决策组成的智能工厂。1 规划范围基于智能工厂所需的主要业务系统进行规划建设，主要有：（1）ERP（企业资源计划系统）：它是企业信息化的核心系统，管理销售、生产、采购、仓库、质量、成本核算等。（2）PLM（产品生命周期管理系统）：它负责产品设计的图文档、设计过 程、设计变更、工程配置的管理，为ERP系统提供最主要的数 据源BOM表，同时为MES系统提供最主要的数据源工艺路线文件。（3）MES（制造执行系统）：它负责车间中生产过程的数 字化管理，实现信息与设备的深度融合，为ERP系统提供完 整、及时、准确的生产执行数据，是智能工厂的基础。（4）WMS（仓库管理系统）：它具备入库业务、出库业务、仓库调拨等功 能，从ERP系统接受入出库物料清单和MES系统中接受入出 库指令，协同AGV小车完成物料配送的自动化，实现立体 仓库、平面库的统一仓储信息管理。2 智能工厂信息化总体架构基于企业系列标准的支持和企业级别的信息安全要求，在信息物理融合系统（CPS）的支持下，构建智能设计、智能产 品、智能经营、智能服务、智能生产、智能决策六大系统。其中，通过服务网、物联网将企业设施、设备、组织、人互通互联，集计算机、通信系统、感知系统一体化，实现对物理世界的安全、可靠、实时、协调感知和控制；同时，通过企业信息门户（EIP）实现与客户、供应商、合作伙伴的横向集成（如协同商务和信息共享），以及实现企业内部的纵向集成（如不同系统之间的业 务协同）。构建的智能化工厂总体框架如图1所示。根据信息化系统规划范围及建设相关要求，本文参照智能化工厂的总体 框架，构建符合企业业务特点的信息化系统架构，如图2所示。3 信息化系统规划的主要内容3.1 ERP系统3.1.1 功能和目标ERP系统着重解决物料台账、合同、计划、采购、成本等相关管理目标，具体如下：（1）提升管理概念。由定性管理转变为定量管理；由单一的职能式管理转变为资源式管理。（2）理顺管理流程。理顺和制定适应单件小批量加工装配型企业的生 产管理流程，规范生产流程环节中的各类票据，根据岗位说明 书制定相应的操作制度及条例。（3）实现物料配送，建立缺件报警制度。将领料制仓库变成配送制仓库，在装配前做缺件分 析，推行缺件报警制度。（4）有效控制库存。提出配套库存的管 理思想，努力降低库存中长短件的比例。（5）降低成本。从限额 发料、控制库存、缩短生产周期等方面降低生产成本。（6）缩短生产周期。通过提高设计及生产环节对工程变更的反应速度、提高装配中物料的齐套率、减少生产装配中停工待料的时间和缩短采购周期等措施，实现缩短成品的生产周期。（7）建立生 产的可预见性机制，包括销售预测、库存预测、缺件预测、生产过程预测、客户定单交货期预测、采购到货期预测、生产成本 预测等。（8）建立生产计划的控制和反馈体系，实现各类生产计划的闭环管理。（9）建立价格管理和多层次成本控制体系。建立原材料基准价管理体系、零部件/外协件的定额成本价、 合同的实际成本计算体系等，形成完善的销售报价审计、采 购合同价格审计、设计成本审计和完工审计制度。（10）建立高速、专业、准确的报价体系。（11）最终实现公司生产、运营、 财务一体化管理。3.1.2 系统架构规划ERP系统的架构规划如图3所示。3.2 PLM系统3.2.1 功能和目标PLM系统着重解决工艺设计、图纸管理、设计变更等相关管理目标，具体如下：（1）建立统一、高效、规范的文控体系，实 现企业资料的有效沉淀和有序管理。（2）建立企业物料标准 库，规范管理物料。（3）搭建图文档管理平台和工艺信息管理平台，前端支持各类CAD数据的集成，包括常用的AutoCAD、SolidWorks等数据格式，实现对CAD数据的信息提取、在线浏 览等。（4）通过图文档管理系统平台，实现产品数据安全共享、 产品结构化管理，在审批流程方面，实现电子审批。（5）通过工艺信息管理平台，实现工艺卡片图文混排编制、工艺路线的编制，通过汇总报表实现各类BOM的输出，支撑生产。3.2.2 系统架构PLM系统架构如图4所示。3.3 MES系统3.3.1 功能和目标MES系统着重解决生产过程管控、防错防呆、产品质量追 溯、设备运行等相关管理目标，具体如下：（1）全面集成。承上 启下，完成公司所有与MES系统链接的信息化系统（如ERP、PLM等）、自动化控制系统（如钣金、铜排、二次裁线、产线等）和设备（如实验设备等）的无缝集成，通过MES系统整合上下 游信息流，建立一个业务统一、流程顺畅、数据规范的生产管 理平台。（2）精益排程。结合ERP系统建立先进的计划体系，制定在产能和物资等资源约束条件下的详细排程计划，统一指 挥控制物料、人员、流程指令和设备等工厂生产资源。（3）自动 化物流和物料管理。MES系统应覆盖部分WMS功能，并实现与自动化物流系统（如自动化立库、AGV小车等）一道完成生 产物流管理，在数字化工厂内实现无人化自动物料流转，MES系统指挥和跟踪物料流动、管理物料消耗、编制物料投料计 划等，同时采用工单、批次管理，实现对物料的跟踪和回馈。（4）质量管理。质量管理以生产过程质量信息汇总和控制为核心，建立快速、高效、全过程的质量反馈、质量处理、质量跟踪控制，MES系统自动生成各类质量报告和出厂试验报告等资料。（5）生产过程管理。以全厂数据采集系统为基础，建立起综 合监控系统，包括电子看板、SCADA系统集成、监控中心和Andon系统等，实时显示整个生产过程的各种现场数据，并按 照预先设定的报警条件，出现异常情况应及时报警提醒，并采取相应的调度措施。（6）设备管理。对生产车间主要生产设备 的使用频率、运行状况、工时、标准、定额、能耗、产能等有关信 息进行采集和分析，对设备进行全面的运筹管理以达到保持 设备完好率、充分发挥其效能的目的。（7）统计分析。对实时数 据进行统计分析，通过对大量数据的综合分析，可以对生产运 行情况进行有效评价，为优化组织、提高产量质量、提高设备 保障能力、降低生产成本提供强有力的手段，如员工绩效管 理、核算计件工资、设备效率分析等。（8）移动化应用。支持手机、PDA等移动终端，实现移动端的派工报工、接料发料、数据录入、生产进度跟踪、实时统计分析展示等。3.3.2 系统架构MES系统架构如图5所示。3.4 WMS系统3.4.1 功能和目标WMS系统着重解决实物仓储、出入库、物料质检、组盘等 相关管理目标，具体如下：（1）实现原材料、成品、备品备件的出入库、调拨、转换、质 检、在库等过程的有效的全方位管控。（2）实现ERP系统、WMS系统及库存实物信息交互的及时 性和一致性。（3）实现账务相符、物料流转及消耗的精准追踪、多样化 盘点功能应用。（4）底层技术应用，实现自动化调度。3.4.2 系统架构WMS系统架构如图6所示。4 结语企业信息化建设可采取“总体规划、分步实施”的原则，避免出现信息孤岛，ERP、PLM、MES和WMS系统是智能工厂信息化建设的重点，各系统的架构和功能设计以及系统间数据的接口设计是信息化规划的关键，各系统应实现信息的无缝集成和数据交互，以实现企业“智能制造”的最终目标。原文标题 | 智能工厂信息化系统建设规划来源 | 本文来源于网络，本着学习交流的目的进行转载，已标注原始作者和出处 新工业网作者 | 安恒智能科技有限公司 梁华文章链接 | https://www.xingongye.cn/cms/Intelligent_manufacturing/619.html

某上市公司成立于 1993 年，现有员工 1000—3000 人。作为广东省模协副会长企业及深圳机械行业协会副会长企业，自成立以来，一直致力于精密制造技术水平的提升，现已发展成为集大型复杂精密模具设计开发到塑胶五金制品产出为一体的专业结构件制造公司。随着工厂规模的扩大，在生产过程中，机器监控缺失导致的稼动率（订单量/设备满负荷开工能力）不明，就会造成商品积压或是设备浪费等情况；另外，对工艺分析环节的缺失，也导致了众多的产品质量问题。 针对用户痛点，华为云云市场联合前海数智工厂提出以下解决方案：1.实现注塑机联网，实现实时监控与分析，基于生产工艺进行综合分析评估，精准发现异常生产的具体时间、原因，自动生成设备稼动率报表。2.生产过程品质分析包括：调参频次分析；生产过程品质参数的稳定性分析（波动率）。3.工艺卡分析：设置参数与工艺卡参数偏离度分析；工艺卡的时效性分析与建议，保障企业工艺卡记录的完整性。最终，用户通过数智工厂生产管理与协同系统查看WEB端、移动端和电子看板，掌握设备运行状态、生产工艺和OEE等信息，快速发现设备异常和质量，提升产品生产质量，更高效的实现工厂现场的生产执行与生产管理；减少2-3个人员做报告，做报表。减少人力成本投入；减少原料浪费，工艺质量提升，带来原料浪费的减少，节约成本。文中提到的商品链接：数智工厂生产管理与协同系统【华为云云市场，助你上云无忧】

据iottechnews报道，爱立信位于德克萨斯州路易斯维尔的5G智能工厂获得了世界经济论坛（WEF）的高度表彰。世界经济论坛授予该工厂“全球灯塔”奖，以表彰其在第四次工业革命中的全球领导者地位。通过部署自动化技术，这家智能工厂每名员工的产出提高了120％，人工物料搬运减少了65％。爱立信执行副总裁兼网络主管Fredrik Jejdling表示：“使用最新技术运营全自动工厂是我们打造更具弹性和可持续性全球供应链战略的一部分。这表明我们致力于继续与客户紧密合作，最终使我们能够减少排放。”“此次世界经济论坛的表彰突出了5G技术的变革性影响，特别是对我们工厂的影响，进而使整个企业和社会受益。”全球灯塔奖授予“从试点到大规模集成采用第四次工业革命技术的工厂，从而实现了显著的财务和运营效益。”世界经济论坛（World Economic Forum）先进制造和生产负责人弗朗西斯科·贝蒂（Francisco Betti）评论道：“这是一个无与伦比的行业转型时期，未来属于那些愿意接受颠覆性技术并抓住新机遇的公司。”“尽管面临挑战，但今天的颠覆是对重新设想增长的有力邀请。灯塔照亮了制造业和工业的未来。”爱立信已在该公司的首个5G智能工厂中投资超过1亿美元，以确立其在未来可持续供应链中的作用。爱立信还在为其爱沙尼亚、中国和巴西的工厂快速跟进类似计划。为了实现《巴黎协定》中规定的1.5°C的目标，世界需要在2030年之前将全球排放量减少一半，并在2050年之前达到净零排放量。爱立信支持具有历史意义的气候变化协议，并相信物联网和人工智能等提高效率的4IR技术将有助于到2030年将全球排放量减少15%。转自：https://www.iothome.com/news/2021/0316/11571.html

实际上，智能工厂领域中的所有现代解决方案都与我们在一两年前所见的相同。在这方面没有发生任何根本性的突破。公司使用相同的技术，但是他们正在学习更有效地做到这一点。数年来，物联网一直被视为有前途的制造技术。但是，该技术的采用相当缓慢。最初在这方面进行投资的少数几家公司现在已成为数字制造转型的领导者，并且比其他公司具有优势。直到最近，在制造业中引入数字技术的主要态度还是拭目以待。但是，许多专家认为2020年将是一个分水岭。例如，麦肯锡（McKinsey）2019年的一份报告称，制造商的主要重点应该放在向工业4.0的过渡上。否则，他们将有可能被淘汰。 如今，该行业的状况正变得越来越严峻：即使花费最少的时间和资源，或者以相同的成本实现质量的最小提高，也是有价值的。诸如IoT或AI之类的新技术被许多人视为发展的唯一现实方法。根据普华永道的预测，在未来5年中，将有85％的制造公司在所有关键流程中实施数字技术。让我们看一下在未来几年中最流行的四个关键趋势。工业物联网和分析根据微软的研究，有94％的公司计划在2021年之前将工业物联网引入生产流程。物联网已经不再只是一个概念或实验；它正在成为一种实用工具，并传播到各个领域。根据IDC的预测，到2022年，物联网支出将达到约1万亿美元。投资分析可以使公司有意识地前进，与竞争对手保持一致甚至领先于竞争对手。当必须使用分析工具时，将不再可能基于直觉来构建策略。AI和MLAI和ML技术使生产进入下一个阶段，这就是为什么它们的应用在数字化中如此重要的原因。人工智能的引入使公司可以在三个方向上跨越：速度，规模和便利性。通过自动化生产过程和数据分析来实现速度和可伸缩性。AI和ML使人们比人类更快地分析大型数据成为可能。同时，机器学习技术也在不断进步。它们变得更快，更容易在云中扩展。AI和ML的引入还简化了分析结果的工作，并使它们通用且易于理解。边缘和混合计算的发展边缘和混合计算已成为云存储和处理数据的更便捷替代方案。边缘计算是一种多功能选项，与使用云存储相比，它提供了更快地处理数据的机会。Edge可用于无法等待信息发送到云的应用程序。根据预测，最早到今年，几乎所有物联网数据中的一半将通过边缘计算进行处理和分析。在公司需要集中存储（只能是云）的情况下，可以应用“在边缘进行处理，在云中存储和分析”的原理。混合云模型使公司可以将公共云和私有云的优点融合在一起。敏感数据可以在私有云中得到保护，而供公众访问的信息（例如分析和应用程序）则放置在公共云中。统计数据表明，大多数公司都喜欢混合计算模型。5G和智能工厂许多人期望2020年实现5G的大规模发展。世界各地的运营商正在通过增加发射塔和本地发射器来提高连接质量。在生产过程中简单实施5G的可能性不是几年，而是几个月。5G将大大提高传感器数据的使用效率以及与云的交互。第五代互联网将使物联网更加高效。来源：72iot

据iottechnews报道，爱立信位于德克萨斯州路易斯维尔的5G智能工厂获得了世界经济论坛（WEF）的高度表彰。世界经济论坛授予该工厂“全球灯塔”奖，以表彰其在第四次工业革命中的全球领导者地位。通过部署自动化技术，这家智能工厂每名员工的产出提高了120％，人工物料搬运减少了65％。爱立信执行副总裁兼网络主管Fredrik Jejdling表示：“使用最新技术运营全自动工厂是我们打造更具弹性和可持续性全球供应链战略的一部分。这表明我们致力于继续与客户紧密合作，最终使我们能够减少排放。”“此次世界经济论坛的表彰突出了5G技术的变革性影响，特别是对我们工厂的影响，进而使整个企业和社会受益。”全球灯塔奖授予“从试点到大规模集成采用第四次工业革命技术的工厂，从而实现了显著的财务和运营效益。”世界经济论坛（World Economic Forum）先进制造和生产负责人弗朗西斯科·贝蒂（Francisco Betti）评论道：“这是一个无与伦比的行业转型时期，未来属于那些愿意接受颠覆性技术并抓住新机遇的公司。”“尽管面临挑战，但今天的颠覆是对重新设想增长的有力邀请。灯塔照亮了制造业和工业的未来。”爱立信已在该公司的首个5G智能工厂中投资超过1亿美元，以确立其在未来可持续供应链中的作用。爱立信还在为其爱沙尼亚、中国和巴西的工厂快速跟进类似计划。为了实现《巴黎协定》中规定的1.5°C的目标，世界需要在2030年之前将全球排放量减少一半，并在2050年之前达到净零排放量。爱立信支持具有历史意义的气候变化协议，并相信物联网和人工智能等提高效率的4IR技术将有助于到2030年将全球排放量减少15%。转自：https://www.iothome.com/news/2021/0316/11571.html