一、用户痛点 1、调优决策不及时 生产进度、执行过程不透明，产能、进度追踪不及时，导致调优决策不及时 2、成本居高不下 各类原辅料领料凭经验，投入与损耗难追溯，导致生产成本居高不下 3、品质难完全把控 二级品难追踪，投料精准度、关键指标难统计难管控，导致品质难以完全把控 4、生产周期拉长 各生产工序信息不共享，协同效率低下导致生产周期拉长 二、解决方案 依托物联网和工业互联网技术，打造3赋能+1协同，软硬件结合，MES制造一体化平台 1、制造设备数字化、生产信息数字化，实现透明化车间，解决企业生产制造周期，效益，成本，质量等问题，创造有效价值。 2、设备赋能：连接车间生产设备，采集数据，实时反应设备运转情况； 3、车间赋能：为车间提供数字化服务能力的载体，串联车间各个工序和数据，实现工序协同、数据采集、数据共享； 4、管理赋能：以数据为基础，提供数据集成、统计、分析、决策服务； 5、系统协同：与企业业务系统高度集成，打破信息孤岛； 三、产品服务特点 1、数采方案 不同车间不同设备统一接入系统平台，实时采集和记录设备运行数据。 设备运行故障处理效率提高35% 设备运维效率提高18% 生产管理决策效率提高12.5% 2、数采方案 支持多种采集方式，包括：原生、PLC、CAN、I/O等 提供硬件+软件一整套解决方案 数数据自动采集上报，推送云端进行存储，通过大数据对数据进行加工处理，转化为业务数据。 提供数据可视化展示应用 向其它业务系统提供数据服务 3、平台特性 统一接入数据采集设备和生产线设备，对设备进行统一管理，实现数据采集、汇聚、处理、储存，对生产线设备进行设备运行参数采集、产能数据采集、报警数据采集，同时向业务系统提供数据服务。 提供功能：设备接入管理、数据采集、数据规则链、数据处理、数据存储、数据服务。 4、MES中台 向平台提供基础功能和数据服务支撑能力，实现系统基础数据维护、策略规则设置、业务数据统计分析和系统监控，中台起到连接内外、业务服务融合扩展的作用。 5、核心算法 (1)监控检测算法 在工业制造场景中数据的收集、处理、建模、分析，依赖于云计算能力，能够实时/准实时地返回运营和生产环节的数据，及时预警和处理； (2)故障检测算法 通过机器学习算法，给工业设备提供预测性维护，根据设备运行数据情况，预测关键设备使用寿命，生产能耗预测等，对设备提前进行维护和更换，减少设备问题而导致产品缺陷损失； (3)智能决策算法 通过运筹优化算法，融合生产计划、盘点、库存等数据，帮助企业进行库存优化，通过业务场景抽象数据问题建模，设定目标和约束条件，运用整数规划，启发式算法等进行求解； (4)智能排产算法 主要通过梳理生产制造流程，运用运筹优化等算法，优化生产工序，根据订单需求计划进行智能排产等，通过考虑业务目标，生产中涉及的约束条件，搭建运筹数学模型，采用整数规划，启发式等算法进行求解。 四、服务成效 1、控制生产成本 降低40% 生产物料领取、使用、产出次品、余料清晰记录，可追溯，物料成本降低：35% 自动派工协同、数据共享、便捷报工，自动统计汇总，人力成本降低：10% 2、提升产品质量 提升25% 投入控制：原辅料按照工艺配方添加，控制投入量； 智能报警：监测设备，异常及时报警，超出工艺时间报警； 投入产出自动统计分析和呈现，生产过程质量洞察，质量提高：15% 3、提高部门工作效率 降低20% 采购部：正向领料，可以更早的采购材料； 生产计划部：更有效排产，充分利用产能，发现生产问题； 销售部：及时了解订单生产进度，维护客户； 财务部：更有效的行本成管理； 4、提升数据统计和分析能力 提升60% 采用数据采集，智能设备等可做过时时数据上报，过程记录形成波动图对过程更有利的管理；所有的数据上传均有记录如有异常可进行溯源。;

一、应用场景/解决方案案例简介 福建省力诚食品有限公司是一家集肉制品研发、生产、销售于一体的大型休闲肉制品企业。目前拥有四家现代化工厂，建筑面积近33万平方米，拥有十几条专业的肉制品生产线以及完善的生产、管理、品控、营销和售后服务体系，现有职工1000多人。万物智联根据通过对力诚公司二厂蟹柳车间（作为样板车间）各个环节实时数据采集和处理，将生产信息实时反馈到各生产看板，让管理者第一时间掌握车间物料、设备运行、生产进度等情况，让车间生产流程更加透明、信息传达更加及时，实现车间生产数据的闭环，从而提升车间管理效率和生产效率。 二、服务对象的痛点和需求 力诚公司陆续采用了行业标准的一些系统软件，包括：ERP、CRM、OA、财务软件等，但是在生产这个环节仍然缺乏有效的管理手段和软件工具进行支撑业务的开展，且目前都是采用传统作坊式管理，比较粗糙效果不佳，出现诸多生产的问题，详细如下: 1.各工序生产过程缺乏有效监管手段，包括：产能、产量、投入产出、生产进度都不透明，各个工序环节无法及时了解上个工序生产情况，管理者无法掌控全生产线进度、产能情况，没有足够多的生产过程大数据辅助管理者进行管理和决策。 2.财务部门目前难以准确的统计每个工序，每个订单，每个班组，每台机台的投入与产出情况，包括计算每道工序成品率、次品率、耗损率。 3.生产管理部门难以实时了解订单的工序进度情况，品项的次品率情况。 4.生产车间主任，无法进行车间生产数据查看，订单执行跟踪，进度，产能分析。 5.生产车间班别生产产能情况采用线下登记和汇总，耗时耗力，效率低，数据汇总不及时，周期长。 6.车间斩拌工序重量、原料损耗、包材用量、损耗靠人工统计，工作量大等 三、项目内容 采用主流的云化架构进行设计和部署，按分层结构，松耦合原则，整体划分为SaaS、PaaS、IaaS三层，结合安全体系和运维体系构建了一个完整的云化技术架构，采用微服务技术将一个完整的应用按照一定的业务拆分规则拆分成多个不同的服务，每个服务都能独立地进行开发、部署、扩展，采用微服务架构，使用容器进行部署。 工业APP应用 为企业车间提供数字化服务能力的载体，串联企业生产车间各个工序和数据，实现工序协同、数据采集、数据查看能力，提供功能包括：工序报工、物料盘点、订单移交、工单查询、工序执行跟踪、二级品管理、订单变更、正向领料、标签打印、展码、扫码等功能。 MES中台 为企业提供底层基础技术支撑能力的载体，为前端应用服务提供基础的技术能力，提供功能包括：工艺路线管理、工序管理、工序规则配置、订单管理、料框管理、二维码管理、人员信息管理、班组管理、数据看板、数据可视化分析、数据报表、系统管理等功能。 物联网IOT平台 统一接入数据采集设备和生产线设备，对设备进行统一管理，实现数据采集、汇聚、处理、储存，对生产线设备进行设备运行参数采集、产能数据采集、报警数据采集，同时向业务系统提供数据服务；提供功能：设备接入管理、数据采集、数据规则链、数据处理、数据存储、数据服务。 3.1 实施路径（部分） 生产工序协同 MES系统无缝对接客户业务系统（例：ERP、CRM等）提供多种灵活对接方式，实现系统间交互协同，客户业务系统生产工单，推送MES系统，MES生成订单匹配工艺路线，按工艺路线进行各个工序间的工单流的流转和协同，实现企业生产过程各工序协同处理和数据共享，可以按需灵活设计工艺路线，工序处理规则可配置，支持多种方式对接企业业务系统。 二级品管理 生产过程中产生二级品，通过该模块可以对二级品进行精准的管理，对于二级品来源和投入去向可以进行跟踪，产出二级品进行称重、扫码入库，系统记录入库数据，二级品重新投入进行扫码出库，系统记录出库数据，后台形成库存数据台账和出入库记录台账数据。 生产数据看板 生产计划：直观展示当日车间生产计划和订单明细，体现：物料名称、计划产量等关键信息。 实时产能汇总：汇总展示车间当日订单总量与完成情况，当日计划产量与产量完成情况。 四、项目成效 控制生产成本 生产物料领取、使用、产出次品、余料清晰记录，可追溯，物料成本降低：35%；自动派工协同、数据共享、便捷报工，自动统计汇总，人力成本降低：10%；优化生产车间人力结构，节省人力成本； 提升产品质量 投入控制：原辅料按照工艺配方添加，控制投入量； 智能报警：监测设备，异常及时报警，超出工艺时间报警； 投入产出自动统计分析和呈现，生产过程质量洞察，质量提高：15% 提高部门工作效率 采购部：正向领料，可以更早的采购材料； 生产计划部：更有效排产，充分利用产能，发现生产问题； 销售部：及时了解订单生产进度，维护客户； 财务部：更有效的行本成管理； 提升数据统计和分析能力 采用数据采集，智能设备等可做过时时数据上报.;