【精品方案】智能制造项目-数字化工厂规划与建设方案（65页PPT）

引言： 随着科技的飞速发展，数字化、智能化已成为制造业转型升级的重要方向。数字化工厂作为制造业创新的关键平台，能够显著提升生产效率、降低运营成本、增强产品质量和市场竞争力。因此，制定一个全面、系统的数字化工厂规划与建设方案，对于企业的可持续发展具有重要意义。在这个方案中基础是实现工厂的IT和OT数据融合；经过数据治理，有了全面和多维的高质量数据，它赋予工厂的管理者监控运行和过程的能力大为增强，甚至可以预测到可能发生的任何意想不到的事件，未雨绸缪；可以说高质量数据是数字化工厂和智能制造的灵魂。

技术术语：

IT：Information Technology的缩写，指信息技术；主要指的是制造型企业中的各个应用系统，包括ERP、MES、EAM、OA等，分布部署在不同的网络层级。除了应用系统，还有计算机，服务器等等，总之就是企业的网络架构的相关技术和硬件。

OT：Operational Technology的缩写，指操作层面的技术，比如运营技术；主要指管理生产车间的硬件和软件，包括PLC、SCADA、网关、机器人等等。OT主要分为设备层、控制层、网络层。

现代工业网络主要呈“两层三级”状，都依附于工控系统。“两层”即“IT层”和“OT层”，“三级”即工厂级、车间级、现场级。其中，IT层覆盖工厂级，OT层覆盖车间级和现场级。

OT层作用

◉数据采集：指通过在线的传感器等设备对被测对象进行自动采集数字或模拟信号，并传送到DCS、PLC、SCADA、仪表等系统进行分析、处理。全部的数据采集系统包含了传感器、通讯接口，以及信号处理设备等。

◉设备维修与维护：指为保持、恢复以及提升设备技术状态进行的技术活动，按事先规定的计划或相应技术条件的规定进行的技术管理措施。包括事后维修、预测性维护等。

◉远程监测与控制：通过有线或无线网络的方式，通过计算机系统对远程的设备进行运行状态的数据采集与视频监控，并可通过网络实现远程对设备的启停、运转速度等运行状态的控制。

IT与OT大致的区别？

IT技术主要应用于企业内部的信息管理、业务处理、数据分析等领域。比如制造业中IT用于生产计划管理、库存管理、供应链管理等方面。

OT技术主要应用于现场运营控制、设备监控、数据采集等领域。比如制造业中OT主要用于生产过程的控制、设备的监控和维护等方面。

换句话来说，处理工厂的数据和信息，并以维护所制造产品的质量为目标的团队，就叫IT。另外的团队控制和分析整个的生产过程以获得进一步的改善，这就是OT。

IT与OT结合好处

将 OT 和 IT 分开是工业4.0之前的思维方式。

● 数据融合：将二者数据进行整合，做大数据分析，能够打破数据孤岛，使得产品从设计、制造、安装、运维到服务的所有环节都被打通，管理智能化，提高经营决策效率。

●生产高效：通过IT技术对OT生产过程进行实时监测和控制，实现自动化控制和优化，使产出最大化。

● 优化服务：实现对产品生产的个性化定制和智能化管理，提高客户满意度和市场竞争力。

● 设备优化：对车间设备进行性能监控和预测性维护，提高生产过程的安全性和可靠性，使生产性能最优化。● 大大减少生产耗费的运营成本和时间成本。它会加速生产节拍或速度、使能源和时间的消耗最小化，以及降低监控资产的成本。

图：IT与OT融合后数字化工厂的5层系统架构

未来随着人工智能的发展，AI在智能工厂作用会越来越大，在OT领域参与边缘的计算，设备疲劳度的预测，后续AI也会参与到智能运营工作中，不断提升数字化工厂的智能化程度。

推荐方案介绍 ： 本方案旨在通过引入先进的信息化技术和管理理念，构建一个高效、智能、可持续的数字化工厂。具体目标包括：

本数字化工厂规划与建设方案是一个全面、系统的转型方案，旨在帮助企业实现数字化转型和智能制造升级。通过实施本方案，企业可望在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现可持续发展。

部分方案内容：

PPT丨32页丨埃森哲-流程制造智能工厂规划设计方案

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流程制造智能工厂规划简介

这篇文档主要介绍了流程制造-智能工厂的总体设计方法、业务调研与分析、智能工厂总体规划、建设路线规划、系统初步设计与项目卡片、集中集成设计、技术架构与部署路线以及附录中的智能工厂标准框架。

总体设计方法：

遵循完整性、集成性与延续性的原则，设计应用架构。

设计各应用所需包含的功能模块，识别新技术应用要求和管控要求。

设计各应用所对应的信息系统，并识别出建智能工厂所需要的项目列表。

设计各应用之间的横向和纵向集成关系，及集中集成设计。

根据各应用系统、项目及项目间的依赖关系，对项目实施的优先级排序给出建议。

业务调研与分析：

对智能工厂的理解、领先实践与标准。

基础情况调研、发展战略解读、业务需求收集。

建设目标和愿景、业务架构、应用架构、数据架构、集成架构、技术架构。

业务流程概览、支撑能力分析、数据架构设计、数据分布关系、总体集成架构、集成关系梳理、应用功能架构、应用功能设计、系统架构设计、总体技术架构、业务域设计、技术路线、部署架构。

智能工厂总体规划：

智能工厂业务域设计，涵盖计划经营、原料采购、生产运行、储运管理、质量管理、能源管理、计量管理、健康安全环保(HSE)以及设备管理9大业务域。

各业务域的具体内容和功能模块。

智能工厂建设路线规划：

基于IaaS平台在其上构建ODS，进行底层数据的整合，打破数据孤岛，实现各系统的数据贯通，并提供全局数据分析能力。

以多服务节点分别部署应用和数据库，分为五个阶段进行。

以单服务节点部署单一应用和数据库。

基于第四阶段成果，以SOA理念借助于中间件，从接口层面实现系统集成和业务贯通。

以安全治理为导向，构建安全管理、安全运维体系，提升信息安全防护、监测、响应和恢复能力。

智能工厂系统初步设计与项目卡片：

系统功能架构、系统模块功能描述。

基建期项目、运营期项目、建设项目卡片、初步设计、系统集成架构、系统数据接口设计。

集中集成设计：

各应用系统在界面划分基础上，通过横向与纵向集成，实现流程贯通与信息共享，消除信息壁垒，促进业务协同。

技术架构与部署路线：

统一的技术架构，符合先进性、可扩展、兼容并举的特征。

信息安全、运维及容灾、管理、运营应用等。

非技术架构内容。

智能工厂标准框架：

详细描述了智能工厂的标准框架，包括决策、标准框架、营运分析与决策支持、应用工作台等。

总结：这篇文档系统地介绍了智能工厂的设计方法、业务调研与分析、总体规划、建设路线规划、系统初步设计与项目卡片、集中集成设计、技术架构与部署路线以及标准框架，为流程制造-智能工厂的建设提供了全面的指导和参考。

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流程制造智能工厂规划参考

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