上海羊羽卓进出口贸易有限公司智能制造系列（3）：智能制造的五级架构
导读：例如像波音747这样的飞机，制造和生产需要涉及多少环节和单位呢？据统计，波音747有850万个结构件，3500万个标准件。波音公司的零部件生产由分布在65个国家的1500家大企业和15000多家中小企业共同协作生产。
一个大型制造业，需要构造几个层级，才算是合理的。《智能制造的本质》中，设计了一个五级架构。从联盟，到底层连接，将一个复杂的管理与协作，降维落地。
1、智能制造总架构图
下面这张图中，从产品全寿命周期的维度和企业层次的维度，构筑了一张智能制造的总架构图。从上层，企业联盟层，有众多供应商，工厂，研发机构组成的企业联盟。经过内网和外网连接，连接到每一个企业的管理层，进而生产层，最后是控制执行层。
或者反过来，从底层向上梳理，企业最底层是智能设备和智能装备层，当这些设备和装备实现了数字化、数控化，并有可以连接的通信总线和通信协议之后，我们就可以使用计算机通过网络对其发送指令。并接受这些设备和装备在我们当前工作情况下的工作状态数据，计算机将分析所接受的数据，并在发现异常数据后发出报警。
生产加工过程涉及多道工序，这些设备和装备在企业生产过程中往往不是单独运行的，而是需要联网。这样就形成了车间层，也就是控制执行层。再往上，多个车间和分厂的运行和管理就构成了生产管理层。继续向上就是企业管理层。对大型复杂产品，企业往往无法独立完成，需要成千上万家企业共同合作，这样就形成了企业联盟层。
智能制造总架构图
智能制造的四个执行过程，也是16字箴言。“状态感知，实时分析，自主决策、精准分析”。
以下，就从顶层向下，用这四个过程，也就是16字箴言来分析不同层的任务和构成。
2、企业联盟层
当千万家企业同时为了一个复杂的产品开始合作时，首先要做的就是状态感知。这个层面的感知的内容是各家供应商的供货状态，供应链中存在的问题，以及会对最终产品交付造成的影响。其次，是“实时分析”。根据供应商过去多年的供货状态，以及给其他企业配套供应的情况进行大数据的统计分析，进行供应商评价。然后就是根据评价情况和结果，预测可能出现的问题和解决办法，提出辅助决策意见，供“自主决策”使用，最后是“精准执行”企业联盟层的构建基础是下面四层的构建，没有下层的完整构建，感知的数据就是假大空，肯定不能做出正确的决策。
企业联盟层架构
3、企业管理层
企业联盟层下一层，是企业管理层。在这个层，“状态感知”感知的是产品状态，资源状态，车间状态，企业运行整体状态以及“人，财，物，产，供，销“的 管理状态。通过感知的状态数据对企业财务，效益，产品成本，生产周期，产品质量等进行实时分析，经过状态感知与数据分析后就需要进行”自主决策“，对分析出来的数据做出绩效考评、优化安排资源计划，调整生产计划排产，做出新的工艺决策。最后就是实时调度生产，完成资源配送和调整、解决出现的问题和故障，生成新的工艺路线，以实现”精准执行“。
4、生产管理层架构
生产管理层，所管理的内容，基本上被ERP软件覆盖了。从企业的生产管理到总厂、分厂、车间，层层落地。“状态感知”感知物料状态、产品状态、设备设施运行状态、故障状态等。“实施分析”计算物料需求、工件质量、任务统计分配、故障分析分类等。“自主决策”完成作业动态调整，物料配送，作业单元定义，质量问题处理等。精准执行，通过数据调用，发送物料指令，运行指令实现任务执行等。
5、控制执行层架构
控制执行层，紧密金河生产现场和现场设备，这一层的状态感知，是在感知各类应该管理和检测的数据，包括工件状态，设备状态，位置状态和监测数据。数据需要传递到后台进行实时分析，分析工件的几何误差，设备运动误差，并对问题状态进行分类。自主决策，完成误差补偿，规则匹配，生成现场指令，完成作业数据生成。最后精准执行，实现控制设备运行，物料配送，作业执行，异常情况警示和显示等。
6、智能设备架构层
智能设备层是最底层，黄台感知，接受设备运行状态，受力状态，工作状态，I/O状态，耗能状态。实时分析，处理设备的异常状态，加工位置偏差，震动和噪音状态，I/O异常分析。最后，精准执行，更新设备的状态设置，实施位置调整，运动控制，进给控制，加工执行。
7、结束
有了这个整体架构，通过几大网络，和总线，进行数据传递，并在其中形成数据共享交互，算力的分配，分析和决策的执行。剩下的就是如何和实际的场景结合了。
关于智能制造系统架构，你知道哪些？-数字化转型网灯塔智造专题
【数字化转型网灯塔智造专题文章】
智能制造系统架构是现代工业生产中的关键组成部分，智能制造系统架构结合了先进的信息技术、自动化技术和人工智能，以实现生产过程的智能化、自动化和优化。
数字化转型网灯塔智造专题
一、什么是智能制造系统架构？
智能制造系统架构是一个多层次、模块化的设计，智能制造系统架构涵盖了从原材料输入到最终产品输出的整个生产流程。智能制造系统架构通常包括以下几个关键层次：
智能制造系统架构——感知层 ：通过传感器和执行器收集生产过程中的各种数据，如温度、压力、速度等。智能制造系统架构——网络层 ：利用物联网技术将感知层收集的数据传输到中央控制系统。智能制造系统架构——数据层 ：存储和管理生产过程中产生的大量数据。智能制造系统架构——分析层 ：应用数据分析和机器学习算法，对数据进行处理和分析，以发现生产过程中的模式和趋势。智能制造系统架构——决策层 ：基于分析结果，制定生产决策和优化策略。智能制造系统架构——执行层 ：将决策层的指令转化为具体的操作，如调整机器参数、启动或停止生产线等。二、智能制造系统架构的关键技术是什么？
智能制造系统架构的关键技术——传感器技术 ：高精度的传感器用于实时监测生产环境和设备状态。智能制造系统架构的关键技术——物联网（IoT） ：设备通过互联网连接，实现数据的远程收集和控制。智能制造系统架构的关键技术——云计算 ：提供强大的数据处理能力和存储空间，支持大数据分析和机器学习。智能制造系统架构的关键技术——人工智能（AI） ：通过机器学习算法，对生产数据进行分析，实现预测性维护和自适应控制。智能制造系统架构的关键技术——数字孪生 ：创建物理设备的虚拟副本，用于模拟、测试和优化生产过程。三、智能制造系统的实施有哪些挑战？
智能制造系统的实施挑战——技术集成 ：不同系统和技术的集成可能面临兼容性和互操作性问题。智能制造系统的实施挑战——数据安全 ：保护生产数据的安全，防止数据泄露或被未授权访问。智能制造系统的实施挑战——人才培养 ：需要具备跨学科知识和技能的人才来设计、实施和维护智能制造系统。智能制造系统的实施挑战——投资回报 ：智能制造系统的初期投资较大，需要评估长期回报。四、智能制造系统架构的未来趋势是怎样的？
随着技术的不断进步，智能制造系统架构将继续发展，包括：
智能制造系统架构的未来发展——更高级的AI算法 ：提高预测准确性和自适应控制能力。智能制造系统架构的未来发展——边缘计算 ：数据处理更靠近数据源，减少延迟，提高响应速度。智能制造系统架构的未来发展——增强现实（AR） ：在生产过程中提供实时信息和指导，提高操作效率。智能制造系统架构的未来发展——区块链 ：确保数据的完整性和可追溯性，增强供应链管理。智能制造系统架构是工业4.0的核心，智能制造系统架构正推动着制造业向更加智能、高效和可持续的方向发展。随着技术的不断成熟和应用的深入，智能制造将为全球制造业带来革命性的变化。
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