CIMS基本知識與支撐技術-物聯網匯報人：AA2024-01-19AAREPORTING2023WORKSUMMARY目錄CATALOGUECIMS概述物聯網技術基礎支撐技術之云計算支撐技術之大數據支撐技術之人工智能總結與展望AAPART01CIMS概述計算機集成制造系統（ComputerIntegratedManufacturingSystems，簡稱CIMS）是通過計算機硬件和軟件，并綜合運用現代管理技術、制造技術、信息技術、自動化技術、系統工程技術等，將企業生產過程中的信息流、物流、資金流、價值流等進行集成和優化，實現企業生產過程的整體優化和高效運行。CIMS定義CIMS起源于20世紀70年代的美國，隨著計算機技術的發展和企業對生產效率的追求，CIMS逐漸在全球范圍內得到推廣和應用。經歷了從單機自動化、局部自動化到全局自動化的發展過程，目前已經成為制造業信息化的重要手段之一。發展歷程CIMS定義與發展歷程CIMS體系結構CIMS體系結構包括三個層次和兩個支撐環境。三個層次分別是制造系統控制層、制造執行系統層和企業管理層；兩個支撐環境是計算機網絡環境和數據庫環境。組成要素CIMS的組成要素包括人、經營管理、技術三要素。其中，人是最活躍的因素，是CIMS成敗的關鍵；經營管理是CIMS的龍頭，必須堅持以經營管理為中心；技術是CIMS的基礎和工具，先進的生產模式需要先進的制造技術支撐。CIMS體系結構及組成要素CIMS在國內外應用現狀我國自20世紀80年代開始引進和研究CIMS，經過幾十年的發展，已經在航空航天、汽車、鋼鐵、石油化工等制造業領域得到廣泛應用。通過實施CIMS，企業實現了生產過程的自動化、智能化和集成化，提高了生產效率和質量，降低了生產成本。國內應用現狀在發達國家，CIMS已經成為制造業信息化的重要手段之一。許多跨國公司和大型企業集團都建立了自己的CIMS系統，實現了全球范圍內的生產、銷售和服務集成。同時，一些國際知名的軟件開發商也推出了自己的CIMS解決方案，為制造業企業提供全面的信息化服務。國外應用現狀PART02物聯網技術基礎物聯網是指通過信息傳感設備，按約定的協議，對任何物體進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡。物聯網具有全面感知、可靠傳遞和智能處理等特點，能夠實現物與物、物與人的泛在連接，提供智能化的服務。物聯網概念及特點物聯網特點物聯網定義感知技術通信技術計算技術安全技術物聯網關鍵技術01020304包括傳感器技術、RFID技術、二維碼技術等，用于實現對物體信息的采集和識別。包括無線通信技術、有線通信技術等，用于實現物體之間的信息交換和通信。包括云計算技術、大數據技術等，用于實現對海量數據的存儲、處理和分析。包括加密技術、認證技術等，用于保障物聯網系統的信息安全。ABCD物聯網在CIMS中應用前景生產過程監控通過物聯網技術對生產過程進行實時監控，提高生產效率和產品質量。能源管理通過物聯網技術對能源使用進行監控和管理，提高能源利用效率。供應鏈管理通過物聯網技術對供應鏈各環節進行跟蹤和監控，提高供應鏈管理的透明度和效率。設備管理通過物聯網技術對設備進行遠程監控和維護，提高設備使用效率和管理水平。PART03支撐技術之云計算云計算定義云計算是一種基于互聯網的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬件資源和信息可以按需提供給計算機和其他設備。云計算原理云計算通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程服務器中，企業數據中心的運行將與互聯網更相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。云計算特點超大規模、虛擬化、高可靠性、通用性、高可擴展性、按需服務、極其廉價等。云計算概述及原理將制造資源虛擬化、服務化，構建制造資源云服務，實現制造資源的集中管理、按需分配和動態調度。制造資源云服務通過云計算實現制造過程的協同，包括設計協同、生產協同、供應鏈協同等，提高制造過程的效率和靈活性。制造過程協同將MES系統部署在云端，實現制造執行過程的集中管理和監控，提高生產現場的透明度和可追溯性。制造執行系統（MES）云服務利用云計算強大的計算和存儲能力，對制造過程中產生的大量數據進行分析和挖掘，為決策提供支持。制造大數據分析云計算在CIMS中應用場景010203案例背景某大型制造企業為了提高生產效率和降低成本，決定引入基于云計算的智能制造系統。解決方案該企業選擇了成熟的云計算服務提供商，構建了私有云環境，將原有的制造信息系統遷移到云端。同時，引入了先進的制造執行系統（MES）和高級計劃與排程系統（APS），實現了生產現場的數字化管理和智能化決策。實施效果通過引入基于云計算的智能制造系統，該企業實現了生產過程的可視化、透明化和可追溯性，提高了生產效率和產品質量。同時，降低了運營成本和維護成本，增強了企業的市場競爭力。典型案例分析：基于云計算的智能制造系統PART04支撐技術之大數據VS大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據價值挖掘方法包括數據清洗、數據整合、數據挖掘和可視化分析等步驟，通過統計學、計算機、數據科學等學科的理論和技術，發現數據中的隱藏價值，為企業決策提供支持。大數據定義大數據概述及價值挖掘方法生產過程監控通過實時采集生產線上的數據，利用大數據技術對生產過程進行實時監控，及時發現問題并進行調整，提高生產效率和產品質量。設備故障預測通過對設備運行數據的分析，預測設備的故障時間和維修需求，提前進行維護，減少停機時間，提高設備利用率。市場趨勢分析通過對市場數據的挖掘和分析，發現市場趨勢和消費者需求，為企業制定營銷策略和產品創新提供支持。大數據在CIMS中應用場景典型案例分析：基于大數據的生產過程優化解決方案通過采集生產線上的實時數據，利用大數據技術進行清洗、整合和分析，發現生產過程中的瓶頸和問題。針對這些問題，對生產線進行調整和優化，提高生產效率和產品質量。案例背景某制造企業生產線存在效率低下、產品質量不穩定等問題，希望通過大數據技術進行優化。實施效果經過大數據技術的分析和優化，該企業生產線效率提高了20%，產品質量也得到了顯著提升。PART05支撐技術之人工智能人工智能概述及核心技術人工智能定義研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，旨在讓機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。核心技術深度學習、機器學習、自然語言處理、計算機視覺等。故障預測與健康管理通過數據分析和機器學習算法，實現設備故障預測和健康管理，減少停機時間。供應鏈優化通過AI技術對供應鏈數據進行分析和預測，實現供應鏈優化和庫存管理。質量檢測與控制利用計算機視覺和深度學習技術，實現產品質量自動檢測和控制，提高產品質量和生產效率。智能調度利用AI技術實現生產資源的優化配置和調度，提高生產效率。人工智能在CIMS中應用場景解決方案引入基于人工智能的智能調度系統，通過對生產數據進行實時分析和處理，實現生產資源的優化配置和調度。實施效果智能調度系統顯著提高了生產效率，減少了生產等待時間和資源浪費，為企業帶來了顯著的經濟效益。案例背景某大型制造企業生產線復雜，涉及多個車間和工序，傳統調度方法效率低下，無法滿足生產需求。典型案例分析：基于人工智能的智能調度系統PART06總結與展望個性化定制物聯網技術可以實現與消費者的實時互動，收集消費者需求數據并反饋給生產系統，實現個性化定制生產。供應鏈優化物聯網技術可以實現對供應鏈全過程的實時監控和數據分析，幫助企業優化供應鏈管理，降低庫存和物流成本。智能化制造物聯網技術為CIMS提供了實時、準確的數據采集和傳輸能力，使得制造過程更加智能化，提高了生產效率和產品質量。CIMS與物聯網融合發展趨勢未來研究方向和挑戰數據安全與隱私保護隨著物聯網技術的廣泛應用，數據安全和隱私保護成為亟待解決的問題，需要加強相關技術和政策的研究。跨平臺集成與標準化物聯網涉及眾多技術和標準，如何實現跨平臺集