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大家好！我是来自艾欧史密斯环境电气的。接下来，我将为大家简单分享一下智能制造工程的数据采集和决策应用，我们会快速过一下，内容分为七个模块 。

一、智能制造工程概述

首先介绍的是我们智能制造的采集数据、特点及要求。我们采集的数据源来自现场设备的所有传感器，包括温度、流量、压力、重量，以及生产过程相关的所有维度的数据。

这些数据的连接方式有所不同，有的直接连到设备，有的采用物理接线方式。针对不同场景，我们会采用不同的协议、通过不同方式来完成数据采集。

智能制造的发展，起初是机械化，随后迈向数字化，如今进入智能制造阶段。随着互联网、物联网、人工智能及大数据的应用，智能制造得到了快速提升，这也是目前的行业状态。

二、数据采集技术

接下来讲讲其中涉及的核心技术：

第一，与现场设备相关的 PLC 控制系统。目前，大多数现场传感器都已接入 PLC 系统。还有基于 PLC 系统的 SCADA 系统，它能将现场的 PLC 数据抓取并存储到本地服务器。有了数据后，我们就能进行数据可视化、远程控制以及报警管理。例如，数据传输到后台后，用户需通过可视化的 BI 分析和展示来查看数据。同时，我们的数据设有预警机制，一旦数据出现异常，便会自动生成工单，并委派给相应负责人及时处理。

第二是智能网关。当现场生产过程中的控制系统、控制硬件不足以实现数据抓取时，我们会借助智能网关这一媒介。智能网关通常支持多种通讯协议，如工业控制中主流的 232、485 等接口，以及一些网络协议。

关于传感器采集方法，现场传感器种类繁多，我们会根据传感器类别进行分级。例如，有些与产品质量无关或无法直接产生效益的数据，我们暂不处理；而对生产过程有影响，涉及质量、安全及中断的数据，则会实时抓取。

传输方式主要有有线和无线两种。如今，物联网技术成熟，通过 wifi、蓝牙、LoRo 或蜂窝技术都能实现敏捷的数据传输。数据可视化技术，就像前面几位嘉宾提到的，包括常用的可视化工具。

三、数据采集挑战与解决方案

下面讲讲数据挑战及采集的挑战与解决方案：

第一，数据源多元性。传感器分布在制造环节的各个领域，较为分散。

第二，时序数据与实时分析。涉及质量或关键数据时，实时性要求高；定时定量监控时，时序性要求相对较低。

第三，结构化和非结构化数据融合。以 AI 视觉为例，每次检测完的数据及拍摄的照片都需存储。

第四，大数据存储和管理。

第五，数据质量控制与清洗。与工业控制相关的并行计算技术，我们一般会使用智能网关，或自行开发软件，在数据读取后进行并行计算和清理。

传感器的选择依据现场产品要求而定。例如，当现场控制系统，如 PLC、单片机等不支持网络时，我们需要选择智能传感、智能仪表进行后续的数据扩展。还有数据采集节点控制器，它作为传感器和传输的中间介质，与工业智能网关共同发挥作用。在数据处理存储方面，我们的采集方法多会用到 FID 等协议，数据清理和预处理则借助具有并行计算能力的智能设备完成。

四、数据驱动决策框架

在数据存储方面，对于更新速度快的实时数据，我们采用非关系性数据库的方式。访问权限及权限管理，与前面嘉宾所讲的方式相同。关于数据驱动与决策框架，主要包含五个方面：

1.智能决策定义与核心。

2. 决策主要技术。

3. 应用场景。

4. 智能决策挑战。

5. 未来发展趋势。

这些都随着互联网技术的不断发展，推动着物联网技术和智能制造的进程，这便是我们的技术应用。

五、数据采集在智能制造中应用

我们的优化涵盖四个方面：低策略、质量提升、强化质量意识，精细化生产管理，全面质量管理，利用大数据进行优化，以及加强供应链质量管理。

六、典型案例分析

接下来进行案例分析。例如，在风力发电场景中，风机高度较高，人员不便定时检查，于是在风机内安装了大量传感器，如震动、温度、压力传感器，实时采集设备运行数据，并利用机器学习算法进行分析，以此避免人员在高危环境中频繁作业。在家电行业，公司的白色家电产品已配备温度、湿度、压力、光纤、加速度等传感器，可实时监控产品在家庭中的使用状态。通过后台数据，如客户分析，能实时掌握用户对产品的使用情况，以便进行定向售后跟踪 。

关于工业智能决策平台，目前我们公司采用 “IT 即业务、业务即 IT” 的模式。作为智能制造牵头部门，我们会定期选派相关人员到 IT 部门学习，例如进行低代码平台搭建，学习开源的简单应用场景系统。这样，作为非 IT 人员的业务部门牵头人员，在 IT 部门学习后，能够掌握并快速使用低代码分析工具，具备前端和后端搭建能力。

七、未来发展趋势及建议

完成此类项目后，公司会获得相应收益。当然，公司开展诸多智能制造项目，也获得了政府部门的补助，这是对企业建设的积极推动。

对于未来，“业务即 IT，IT 即业务” 的理念十分正确。我们每年会制定计划，向 IT 部门输送一定数量的人员，并将 IT 人员分配到业务部门，促进双方的了解与融合，不断迭代发展。

谢谢大家！