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1 解決方案的目標和概述

伴隨著智能制造的發展和兩化融合的不斷深入，制造企業對于生產智能化的需求逐漸向集成化、復雜化不斷拓展，單一的智能制造解決方案常常顧此失彼，客觀上要求我們具備提供復合型解決方案的能力。易往信息的智能工廠整體解決方案正是應對這一挑戰的上佳選擇。我們注重不同系統之間的集成和聯合，發揮它們的協同作用，產生1+1大于2的效果，放眼全局，著眼細節，解決客戶痛點。

智能工廠整體解決方案把智能制造作為主攻方向，深化互聯網、物聯網和務聯網在制造領域的應用，發展基于互聯網的個性化定制、眾包設計、云制造等新型管理制造模式，推動形成基于消費需求動態感知的研發、制造和管理組織方式，并構建優勢互補、合作共贏的開放型管理生態體系，提出了整個M端的解決方案，平臺基于SOA的架構模式、分布式設計思想、大數據和云計算技術、中間件組件化設計思想、Saas + Paas 服務模式的架構和設計理念可以讓平臺業務系統功能在運營中滿足柔性化、可重構、精益化、數字化、敏捷化和可配置化的要求。針對智能制造架構的三個維度：系統層級（設備、控制、車間、企業、協同）、生命周期（設計、生產、物流、銷售、服務）、智能功能（資源要素、系統集成、互聯互通、信息融合、新興業態），結合成功的客戶實施案例經驗解決企業協同管理的痛點，在技術上實現物理信息融合，全面覆蓋了企業生產、管理，銷售與信息決策全過程，實現智能制造。

2 系統解決方案詳細介紹

智能工廠整體解決方案總共分為四個層級，智能決策層、智能運營層、智能生產層和智能裝備層。

智能決策層提出了基于私有云或混合云、以大數據為核心、人工智能輔助決策的“智造大腦”方案，以數據驅動智能制造決策。其中的MEI-Brain工業大腦通過機器學習技術，對產品進行非接觸式的視覺檢測，能大幅提高產品檢測的一致性和可重復性，降低誤測率和漏檢率及人力成本。

智能運營層變革傳統生產模式，關注端到端的業務數據采集、分析、展現、決策，不僅局限于企業內部的運營優化，還包括整個供應鏈級別的計劃與優化，幫助企業提高運營管控水平。

智能生產層級綜合考慮了訂單、計劃、生產、人員、設備、物料、成本等企業生產中面臨的各種難題，通過平臺中的高級計劃與排程、制造執行、倉儲管理等系統的無縫融合，借助數據采集工具、大數據平臺等技術手段，實現企業信息空間與物理空間數據的自由流動與多維度分析，從而解決企業面臨的各種生產問題，循序漸進實現智能生產的目標。

智能裝備是實現智能制造的基石，一方面，智能裝備協助、彌補其它模塊的不足，共同完成智能生產，另一方面，通過n-Join解決方案進行數據收集，并進行廣泛的大數據和深度學習算法的分析，再通過智能決策、智能運營與智能生產協同合作，形成完整的生產全生命周期閉環。

四大模塊彼此環環相扣，緊密連接，共同貫穿于制造企業生產管理的始終，給生產管理者一個全局、清晰的視野，幫助制造企業打造透明工廠，實現智慧制造。

3 代表性及推廣價值

易往信息的智能工廠整體解決方案按國家標準并充分參照國際標準量身定制打造，具有廣泛適用性，先進性，滿足中國眾多制造企業迫切需要升級換代，加速信息化的需求。相比較其他產品而言，智能工廠整體解決方案有著無可比擬的優勢：

它體現了信息化軟件和自動化設備的完美集成。打破了信息孤島以及徹底解決了傳統子系統之間相互通訊需要通過定義接口或增加適配轉換層才能相互交換數據的弊端，其提供的標準化的數據服務及接口，可以與任何平臺、任何系統、任何業務進行對接！為將來的大數據及服務、供應鏈金融提供強大的支撐和基礎。

服務及業務組件一體化，采用模塊化，組件化，服務化設計，將所有M端涉及的業務邏輯、模型算法、中間件等服務全部標準化，建立各類組件包，為上層各類業務提供支撐，同時，由于這些組件是全部標準化的，可以與任何平臺、系統進行對接。

嚴格按照工業云標準體系（IaaS、PaaS、SaaS）構建平臺框架及層次，平臺核心均是基于云架構設計，是工業級別的云平臺，支持兩個一體化；嚴格按照工信部CPS標準開發的開放式服務接口，具有高安全性，交互性，易擴展性；制造業專業算法模型。界面友好的支持2D，3D圖形展示的人機交互界面，3維建模，供應鏈仿真；全過程運行實時監控，故障檢測報警。

來源：易往信息技術（北京）有限公司