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大連亞明智能工廠規(guī)劃藍(lán)圖一共分為四個(gè)層級(jí)。最底層的“人、機(jī)、料、法、環(huán)”通過(guò)感知聯(lián)網(wǎng)將數(shù)據(jù)采集到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)層。上面則是整個(gè)制造與運(yùn)營(yíng)層面，包括計(jì)劃、作業(yè)、工藝、質(zhì)量、物流、設(shè)備、人員等等，所有的運(yùn)營(yíng)都通過(guò)系統(tǒng)來(lái)做管理和優(yōu)化。到最上層就可以實(shí)現(xiàn)可視化決策。這其中，中央調(diào)度中心能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)警、預(yù)測(cè)，AI智能化的輔助決策，真正變成企業(yè)的大腦，通過(guò)對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)進(jìn)行指揮和決策，最終實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效的目標(biāo)。而每一個(gè)層級(jí)落地的創(chuàng)新場(chǎng)景、實(shí)踐路徑以及成果，與大連亞明其后獲得的一系列榮譽(yù)幾乎完全對(duì)應(yīng)。

5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與分析應(yīng)用

5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是大連亞明智能工廠的基座。在工廠的基礎(chǔ)通訊層充分利用了5G網(wǎng)絡(luò)的高可靠、低延時(shí)和零維護(hù)保證了基座的性能，使得其可以很好的支撐大量設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)，大量傳感器和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)收集及分析應(yīng)用。

在設(shè)備數(shù)據(jù)采集與分析方面，大連亞明采用了自研的設(shè)備數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)，以及混合云的部署方式。設(shè)備數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)可通過(guò)智能網(wǎng)關(guān)適配工廠里大部分的標(biāo)準(zhǔn)化和非標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)備。通過(guò)對(duì)設(shè)備加裝傳感器以及控制器實(shí)現(xiàn)設(shè)備互聯(lián)互通，采集的生產(chǎn)線數(shù)據(jù)以及設(shè)備、生產(chǎn)環(huán)境壓力、溫度、濕度等數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)的上云，并且能夠做到異常數(shù)據(jù)的主動(dòng)推送和報(bào)警，大大提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率及質(zhì)量管控能力。采集上來(lái)的海量工藝數(shù)據(jù)，可以為其后的工藝分析和優(yōu)化提供第一手的資料，為決策提供支持。

與此同時(shí)，大連亞明通過(guò)生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采據(jù)與監(jiān)控系統(tǒng)提供的“員工考勤、食堂就餐、刷卡登錄、設(shè)備采集、質(zhì)量反饋、電子報(bào)工、零件二維碼、掃碼入庫(kù)”等一系列功能，實(shí)現(xiàn)了“人、機(jī)、料、法、環(huán)、測(cè)”互聯(lián)互通，形成了閉環(huán)。從而通過(guò)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，實(shí)現(xiàn)各個(gè)產(chǎn)線、設(shè)備運(yùn)營(yíng)等過(guò)程的可視化。

鑄云MES系統(tǒng)：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化生產(chǎn)管理系統(tǒng)

大連亞明的鑄云MES系統(tǒng)，是其數(shù)字化團(tuán)隊(duì)根據(jù)是根據(jù)壓鑄及模具車間需求，十年磨一劍自主研發(fā)的產(chǎn)物。其核心模塊包括“報(bào)工管理、質(zhì)量管理、設(shè)備管理、安燈快反、智能物流、協(xié)同辦公、模具管理、通知系統(tǒng)、計(jì)劃排產(chǎn)”?？蓪?shí)現(xiàn)“生產(chǎn)制造全過(guò)程管控;優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度排產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)及時(shí)交付;通過(guò)質(zhì)量管理追溯平臺(tái)，提高質(zhì)量控制能力，減少不良品產(chǎn)生;通過(guò)安燈快反、報(bào)工管理打造透明車間”。

AI賦能質(zhì)量監(jiān)控與預(yù)警

在質(zhì)量監(jiān)控與預(yù)警方面，大連亞明實(shí)現(xiàn)了模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量分析與質(zhì)量預(yù)測(cè)，利用海量數(shù)據(jù)收集的基礎(chǔ)建立預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果。再通過(guò)加持可解釋性人工智能方法，大連亞明能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的關(guān)鍵質(zhì)量影響因素的追溯和分析，從而識(shí)別質(zhì)量結(jié)果與良品條件的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這其中包含“質(zhì)量監(jiān)測(cè)、質(zhì)量預(yù)測(cè)以及質(zhì)量追溯與分析”三個(gè)核心功能。

通過(guò)該質(zhì)量監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)，大連亞明智能工廠實(shí)現(xiàn)了全流程的質(zhì)量追溯、產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)。同時(shí)，通過(guò)工業(yè)視覺(jué)的檢測(cè)以及生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量控制，最終實(shí)現(xiàn)全流程的質(zhì)量的管控。

決策支持系統(tǒng)應(yīng)用：可視化生產(chǎn)指揮中心

大連亞明的可視化生產(chǎn)指揮中心作為生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的大腦，可實(shí)現(xiàn)通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實(shí)時(shí)分析各生產(chǎn)車間的生產(chǎn)進(jìn)度、效率、品質(zhì)等信息;通過(guò)監(jiān)控生產(chǎn)車間的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)布設(shè)備故障監(jiān)控信息，合理進(jìn)行調(diào)度;通過(guò)生產(chǎn)庫(kù)存分析，進(jìn)行物料的預(yù)警監(jiān)控;所有數(shù)據(jù)通過(guò)大屏幕電子看板實(shí)時(shí)展示。

資源調(diào)度與管理

在資源調(diào)度與管理應(yīng)用方面，大連亞明通過(guò)三個(gè)步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)。其中通過(guò)5G專網(wǎng)連接設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線虛實(shí)同步運(yùn)行，虛擬再現(xiàn);通過(guò)三維數(shù)字建模，映射實(shí)體車間的生產(chǎn)活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線仿真、工藝優(yōu)化;實(shí)現(xiàn)車間生產(chǎn)運(yùn)行實(shí)時(shí)映射，為車間生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)控與優(yōu)化決策提供服務(wù)。

工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)

大連亞明基于5G的缺陷檢測(cè)和工藝維護(hù)系統(tǒng)，規(guī)避了人工檢測(cè)效率低，易出錯(cuò)的痛點(diǎn)。基于視覺(jué)和AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)了多場(chǎng)景的檢測(cè)應(yīng)用。其中包括Volvo缸體油孔與油道缺陷檢測(cè)、鑄件外觀缺陷檢測(cè)、視覺(jué)檢測(cè)量—孔的位置尺寸和半徑等。該系統(tǒng)曾視央視多次引用報(bào)道。