· 适用人群：中小型的工业企业、中大型设备制造商、智能制造解决方案提供商

· 有以下需求必看：通过工业物联网平台解决生产需求，改进产品质量；不愿在搭建数据中心方面投入过多预算和人员

· 公司规模：50~500人

· 阅读时间：5分钟（文末附视频观看及文档下载链接）

今天，我们来三刷《升级工业4.0，你可以比别人少花60%时间》，前情回顾戳：美女与IT兽 | 升级工业4.0，你可以比别人少花60%的时间

为什么要三刷？因为今天你们要的实际操作案例...来了！

前情回顾

（部分在线公开课“IT兽”互动截图）

但我们以前就说过：工业升级，绝不是轻轻松松、敲锣打鼓就能实现的！虽然制造企业们纷纷着手实施工业联网，却大都进展缓慢，到底什么限制了制造业向智能制造转型？

前段时间，你们熟悉的美女主播微软智慧云拓展总监 Grace Peng，就专门请来了正在智能制造前线打造工业数据平台的上海以朴信息科技有限公司技术部门负责人孙清，分享：他们在行业中如何帮助客户缩短设备联网及数据采集时间，并利用人工智能和大数据让产线更快升级到工业4.0。

上海以朴信息科技有限公司（下文简称：以朴）通过在人、机、料、法、环之间的信息交互，从订单下单开始到产品完成的整个产品生产过程进行优化的管理，对工厂发生的实时事件，及时做出相应的验证、反馈和报告，并用实时准确的数据对生产操作进行指导和处理。

在汽车零部件产线，如机加工(Rack，Bullnut，Housing，Column，轴承等), IPA， Sensor、电子（SMT，HSG ASSY,Coil, Power Module, Power Connector, ECU Assy等），Motor，Column，Shaft，Bracket, EPP等领域有多年的MES实施经验。

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三大瓶颈

以朴在工业特别是汽车制造领域扎根10余年，其中一个客户是一家大型精密机加工企业，为多个知名整车厂供应产品。

有多个机加工车间，几百台数控机床及机器人，企业非常重视信息化改造。

通过调研与沟通，以朴发现客户要升级智能制造有几大瓶颈：

1. 设备联网和数据采集成本太高

客户现有的几百台机床型号相对老旧，产线设计对设备的数据要求过低(甚至没有)；且设备种类繁多，大多数是非标设备，数据的通讯缺乏统一的规范，改造和定制化工作较多。

设备和仪器产生的海量数据，大部分是中间过程数据，需要甄别、筛选、脱敏、排序、预处理等，这个过程中需要开发各种采集方式和工具，开发数据处理中间件、搭建大数据平台等......

以目前的统计来看，设备联网和数据收集的经济成本和时间成本占了整个工业物联网项目的一半以上，很多都在70%以上，这家客户也不例外。

2.设备的数量大，并发数据多

一个典型的工业企业可能存在几万甚至几十万台各种类型的设备和仪器，同一时间所产生的并发数据非常多，这些数据不仅包括“key:value”这样的典型数据，还包括图片、视频、曲线、结果文件等过程数据，并且很多数据需要实时关联、处理和反馈。

数据量达到一定程度后对数据存储、备份、安全等的维护也是很大的工作。对数据的并发传输、处理、分发、实时性、稳定性、大数据存储以及相关IT人员能力的要求非常高。

3.中小企业难以投入大量成本和人力搭建自己的数据中心

很多中小企业以及刚刚转型到智能制造的工业企业，并不具备自己搭建数据中心或者工业物联网平台的能力。

并且，大部分制造企业在升级转型时并不清楚自己需要什么功能，往往只能取决于方案提供商或者平台提供商的能力，一次性投入较高，拿回来却发现不是自己想要的。

综上所述，以朴要为客户打造的，是一个：价廉物美，按需搭建的灵活、安全的工业物联平台/应用。

以朴智能工业物联解决方案

设备联网及数据采集时间从占工业物联项目时间的70%缩短到10%

以朴作为一家软件公司，一开始其实是希望从市场上采购相关的设备和技术进行整合。

但了解了多家产品后，发现市场上可以进行PLC，CNC采集的公司和设备虽多，但能投入实际场景使用的很少——要么能采集的设备种类少，要么技术封闭，要么需要高昂的收费。

经过与多位专家的沟通，以朴论证了对主流机加工机床数据采集的可行性，利用自身在数据采集领域多年的技术积累，建立自主研发的设备和采集平台。

平台分为：

“蒲公英Edge”设备交互终端，专门负责数据（机床的主轴功率、加工程序、刀具寿命、报警、产量等信息）采集、联网与传输。

用传统的产品需要与用户沟通接口，而“蒲公英Edge”集成了主流PLC，CNC的驱动，联网和采集数据原来要花1-2周的时间，现在基本上一天不到就可以连接设备并组网进行数据采集与通讯了。

（与设备交互的终端 蒲公英Edge ）

以及“蒲公英Cloud”端：让海量数据直接在微软公有云平台Azure上保存、分析和查询，省掉了以往服务器选型、安装部署、系统安装、据库安装的时间。

之所以选择Azure，是因为以朴研究了多家物联网平台后发现：绝大多数在工业物联网领域的支持都比较薄弱。

以数据传输为例，微软的IOT Hub的双向交互能力就是很多同类产品不具备的，并且对数据安全性的支持也比较好。

（工业大数据高并发传输及存储分析平台-基于Azure IoT的工业物联网平台）

综合下来，客户的设备互联与数据采集环节时间和经济成本从以前的70%降低到10%！

预测性预警

系统还带有安灯系统，如有机器故障，操作人员可以第一时把信息上报，维修人员看到呼叫能及时响应并到现场进行问题处理。系统会自生成一个维修工单流程，跟踪处理的状态。安灯系统能为OEE、MTTR、MTTB等报表提供准确的数据。

数据分析及可视化展示

机加工设备的采集数据、安灯的呼叫处理数据，这些信息可以实时显示在大屏幕上，同时也使用微软IoT技术发送到Azure IoT Hub，利用Azure平台进行分析、清洗保存，通过Power BI技术进行展示。 Azure IoT Hub还有一个很强大的功能就是从云端对设备的控制，如：远程设置刀具补尝参数等。

系统实施完成后，客户可以实时查看整个工厂设备的加工状态，也可以选择其中一台查看详细的数据，如：加工的产品、加工数量、加工的参数、刀具曲线、负载曲线、坐标轨迹等一系列图表，在任何一个可以联网的地方都能实时查看生产的加工过程，下达任务、调整产能。

（以产线为颗粒度的数据采集及可视化平台）

客户收益

通过以朴这套智能工业物联解决方案，客户在工业数据源头就省下了大量时间和经济成本。

1. 设备调试时间接近于0，最终用户和设备供应商只需关注与生产、工艺和质量相关的数据的验证；

2. 新设备的接入成本为0，最终用户随时可以接入新设备无需供应商支持；

3. 不再出现孤立设备，设备层面数据孤岛为0，以前不能联网的设备都可以联网并具备双向交互能力；

4. 设备供应商上位软件团队需要人数为0，仅需向客户提供数据提供能力说明，更多精力用于关注设备设计本身；

5. 设备状态随时随地可见，设备故障第一时间准确诊断和维修，设备故障造成的停机时间下降50%以上；

6. 设备供应商数据能力接口一键开启，给客户带来便利和提供更多增值服务的同时提升了自身整体能力。

“未来有计划将IOT Edge整合到我们现场的采集平台，提供数据的实时处理和反馈的部分。其AI前移的部分未来也可以看到有很多应用场景。

我们的产品部门也在积极研究微软在Azure上和工业物联网领域的其他技术和解决方案，相信里面很多的经验可以给我们提供很多帮助，减少我们的研发成本。”

（上海以朴信息技术有限公司技术部负责人 孙清）

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*本文来源【微软商业视角】

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