智  能  制  造

OTD（Order to Delivery），即从客户接洽开始至订单到最终交付，对于制造加工企业通常涉及到如下业务环节，对于大多数加工制造企业来说，核心的业务逻辑流程如下：

企业生产主流程图

智慧工厂就是以较大的视角，较大的范围，纵观OTD，系统地，完整地考虑企业经营涉及的所有业务环节，达成企业经营数字化、网络化和智能化，让制造更智能、更简单、更高效！ 智慧工厂/智能工厂概念模型如下。

物流装备行业智能工厂概念模型

登科云制造执行系统D-MES，以贴合业务需求，解决实际问题，支撑企业业务发展为原则，基于新一代信息技术构建。 以70%~80%共性模块与功能为产品基础，适配行业套件，为装备制造、3C电子、半导体和新能源（光伏）等行业提供解决方案。

D-MES功能架构

从长远看，MES整体应用需求旺盛，呈向上升趋势，已应用企业升级优化意愿增强。 企业实施MES系统的五大核心需求是:生产过程可视化、生产过程控制、产品追溯与追踪、质量控制、物料跟踪。 MES满足企业个性需求及未来扩展需求、满足行业特性是企业MES选型考虑的两大核心要素。未应用MES企业比较看重平台产品的成熟度，已应用企业更关注软件的定制开发能力。 MES系统的产品化程度有所提升，各模块总体应用满意度及项目实施满意度呈现向好趋势。 MES持续向着更稳定可靠、模块化、标准化、高扩展性以及平台化方向发展。 低代码将给MES的应用和实施、MES的生态建设带来新的改变。

作为生产环节的管控系统，MES是企业“承上启下”、“承前启后”的核心系统，需要与众多系统进行业务协同、数据交互。调研数据显示， 目前与MES系统集成最为密切的系统仍是ERP系统；其次是与WMS集成比例达到49%；研发设计的PDM/PLM系统集成度也有所提升，占比从31%提升到37%。

针对已应用MES的企业调研发现，总体上看，系统的应用效果比较好。据e-works的中国制造执行系统（MES）应用研究报告（2023版）介绍，7.6%的调研企业认为实施的MES系统可以很好的支撑当前业务和匹配发展要求，应用效果非常好； 34.4%的企业认为系统可以支撑大部分业务需求以及未来3-5年的发展要求，应用效果比较好；51.3%的调研企业认为系统可以基本满足生产运营管理需求，能够支撑基础工作，也可以支撑未来需求但需要再增加资金投入。 在MES系统应用成效方面，调研数据显示，企业普遍认为通过MES系统的实施提高了生产过程可视化水平；61%的企业认为MES系统帮助其提高了生产效率；48%的企业认为MES系统帮助他们提高了产品质量和报表实时性。 还有一部分企业认为实施MES系统，在提高设备利用率、缩短交付周期、提高库存效率与资金周转、降低合规性风险、减少车间人员方面同样起到了积极的推动作用。

D-MES目标是覆盖装备制造、3C电子、半导体和新能源（光伏）等行业

• 深圳某专用车制造有限公司，包括冲压车间、部装车间、总装车间、喷砂油漆车间等
• 江苏某模塑包装科技有限公司，中国有影响力的模塑包装制造企业，为USA苹果手机供应商

质量检验业务贯穿于企业采购来料环节、加工制造环节、成品入库发运等众多环节，伴随着产品全部制造交付过程，与企业生产等各业务密切相关， 故纳入智慧工厂平台统一交互管理，实现平台化实时通知、追踪监管、自动记录归档，简化工作同时提高各业务部门协作效率。

自动化检验设备不需要人工参与，但自动化检验设备相当于由设备自动将检验结果录入系统，质量异常判定逻辑与人工操作一致； 质量检验工作通过移动终端设备实现移动作业，将所有报检呼叫、待检通知、不合格处置、纠正预防等工作统一纳入系统平台实时触发、记录追踪管理， 实现所有缺陷闭环管理；并通过对不合格等异常分类归集，为生产研发等提供持续改进参考依据；并通过信息系统快速实时检索特性，辅助各类质量检验工作追踪、同步更新、统计分析等工作。

质量检验工作时常存在异常反复、反向追溯分析、异常现象重现描述等需求，诸如：来料检验时单据标识为合格，但用料加工时发现来料异常，此时原因界定困难且缺乏依据； 加工或检验过程中出现异常报检，但检验时却正常；隐蔽工程用料或用零部件是否符合要求，在隐蔽工程完工后难以有效考察取证等。 而这些环节往往又需要得到高度重视且能够明确界定问题原因所在，故质量检验依据追踪纳入系统平台管理解决已成为企业制造经营的正常需求。

通过对来料检验、生产过程、检验测试等环节通过多功能移动终端，在相关作业环节过程增加单据、实物、现象、现场等拍照或视频录制， 由系统平台自动关联存档并上传存储到服务器；在后续需要时，通过系统平台调取图片或视频及其他记录信息，供追溯分析确定问题所在， 解决传统的质量检验模式依据无法有效追踪考证问题。

质量管理流程

集团的集装箱、罐箱是国际物流的主要运输装备，国际货运的 90%通过集装箱运输完成， 每年超过 3000 万 TEU 重箱在全球进行流通。我国是集装箱生产大国，每年中国出口的集装箱在 700 万只重箱。 而对于像集装箱制造这种大规模、快节奏的生产组织方式，和先进国家相比， 我国的集装箱生产在精益制造和敏捷制造等方面的指标还有较大差距，现场生产管理、信息收集、 跟踪与监控主要还是通过手工完成，信息化程度落后。在中国制造面临挑战的今天， 精益生产和 MES 可以成为促进集装箱制造模式升级和管理模式升级的两个引擎， 必将在集装箱行业的信息化和工业化融合中起到举足轻重的作用。

D-QMS目标是覆盖装备制造、3C电子、半导体和新能源（光伏）等行业

• 深圳某专用车制造有限公司，包括冲压车间、部装车间、总装车间、喷砂油漆车间等
• 江苏某模塑包装科技有限公司，中国有影响力的模塑包装制造企业，为USA苹果手机供应商

企业当前设备管理面临着诸多挑战：1）设备供应商众多，设备系统数据接口不统一；2）设备间工序流转自动化程度低，流转信息取得方式靠人工记录，效率低且容易出错； 3）缺乏专业的管理平台，对设备使用情况，保全维修情况，备件备品进行规范管理；4）某些行业，如半导体行业还需要设备支持行业专用协议（SECSII/HSMS/GEM）。

D-EAM支持不同数据接口格式，可以方便的取得设备状态信息，生产信息以及故障信息，对设备进行全方位监控；2）系统将所有设备进行规范管理，建立设备的保全及维护标准，通过自动化、信息化的手段来对设备进行有针对性的管理，促进6S管理体系建设； 3）通过系统来实现流程的改进，逐步实现数字化，智能化，提高生产效率。

简而言之，实现设备管理统一规范，标准化作业，通过信息化管理，预测性维护（闲时维护），提高设备有效利用率，降低故障时间，提升设备生命周期，减少设备维护成本。

图1.设备管理多维架构

图2.设备管理TPM(全民自主保全)框架

图3.设备管理技术架构

图4.设备管理大数据看板

D-EAM是基于新一代信息技术和工业知识，主要进行设备的日常管理、故障管理、检修管理、备件管理；在设备知识管理维度，主要进行设备相关的基础数据、业务数据、文档数据、设备知识、报表统计管理等； 在设备专业管理维度，针对静设备、动设备、仪表设备、动力设备等进行专业化的设备台账管理，形成设备的管理维保档案等功能。设备从购进后便开始导入设备管理系统，形成相应报表， 安排劳动工时计划与人力资源计划，充分地利用有限的人力资源，使得维护人员能够专注自己的任务；对于非常规维护现象可以输入系统，以控制设备维护管理系统的准确性，延长设备的生命周期； 同时设备管理往往与MES、ERP各个模块紧密配合。

D-EAM目标是覆盖装备制造、3C电子、半导体和新能源（光伏）等行业

• 深圳某专用车制造有限公司，包括冲压车间、部装车间、总装车间、喷砂油漆车间等
• 江苏某模塑包装科技有限公司，中国有影响力的模塑包装制造企业，为USA苹果手机供应商

装备制造行业，车间机加工操作员需要现场阅览技术图纸进行加工过程控制，传统方式为公司设计部门设计完毕图纸，按工艺和工序所需打印多份纸质图纸， 交由制造部门员工进行按图加工，加工完毕后复核回收保存，图纸可能为一次性使用，也可能为重复使用。这些企业的痛点是，图纸如何方便传阅，如何保密管控， 如何追溯，如何按所需授权分发管控。电子图纸系统D-DrawingViewer应运而生。

装备制造企业一般会上ERP、PLM、三维设计等系统，以生产指导资料较为核心的图纸电子化为牵引， 辅助其他生产资料如工艺指导、质检说明、材料定额、生产计划、物料计划、质检计划等，统一纳入综合电子化平台管理与追踪，将各业务部门流程规范统一， 以保证订单交付为主的生产计划为总纲，牵引监控其他各部门关联业务与流程，最终实现公司围绕订单开展业务各环节透明、可视、可控，进而实 现有意义的全面数字化平台透明工厂监管，优化、简化、精准化管理与决策支持。

D-DrawingViewer目标是覆盖装备制造、机加工等行业

• 扬州某物流装备制造公司，包括冲压车间、部装车间、总装车间、喷砂油漆车间等
• 安徽某压缩机制造公司，中国有影响力的压缩机企业

工业企业全能源管理的对象是水、电、气、煤、油。

能源管理系统主要分为四层：边缘层、中间件层、业务应用层、模型改善层。

1、边缘层 负责数据采集，基于D-AIOT物联平台把车间各个设备数据采集上来。针对特殊设备，需定制开发驱动。

2、中间件层 负责数据的缓存、转储。对接D-AIOT采集回来的数据，将数据解析入到对应的数据监控库、业务库中。/p>

3、业务应用层 提供采集对象的建模、采集项的配置、报警内容设置、能耗数据实时监控、数据综合分析。

4、模型改善层 平台沉积优秀的工业知识，并进行AI赋能，将成熟的模式复制推广到其他企业。本系统均支持PC、移动应用两种形式。PC、移动应用均能查看能耗数据的实时监控、数据分析以及对应的异常报警。

全能源管理架构

全能源管控中，尤其对“电”比较关注，也是企业实施的主要内容。

D-EAM目标是覆盖装备制造、3C电子、半导体和新能源（光伏）等行业。

• 福建漳州某物流装备有限公司，包括全厂水、电、气、煤、油等全能源在线实时数据采集与管控
• 江苏太仓某物流装备有限公司，包括全厂水、电、气等全能源在线实时数据采集与管控

云原生是新一代信息技术，基于云原生技术的一组架构原则和设计模式的集合便是云原生架构，云原生架构可以帮助企业和开发充分利用云平台所提供的平台化能力和弹性资源能力，让开发人员将精力聚焦于业务。

企业级工业数字化开发平台架构

云原生是目前热点技术，越发受到开发者和应用者的青睐。

• 快速迭代：利用云原生应用程序开发，多种技术、多种方案相互融合，为项目交付提供自动化和编排的快速迭代方案。
• 自动部署：云原生的方法对于传统的方法而言，直击代码质量低下、发布流程繁琐的痛点，通过其具备的自动化和组合功能，针对编译、测试、部署等过程建立良好流程基础，快速交付。
• 独立高效：云原生带来的微服务化框架，打破了传统的开发模式，对于一个应用来说，一个微服务就是一个可独立发布的应用；对于一个团队来说，为各个部门，不同岗位提供更多协同与沟通上的的思路。

基于新一代信息技术构建开发平台，技术赋能企业数字化转型。

• 覆盖登科云自研全系列产品
• 天津某复合材料有限公司，从订单到交付全价值链的智慧工厂