GB/T 23031.3-2023 工业互联网平台 应用实施指南 第3部分：智能化制造

　　ICS 35.240.50 CCS L 67

　　中 华 人 民 共 和 国 国 家 标 准

　　GB/T 23031.3—2023

　　工业互联网平台 应用实施指南

　　第 3 部分:智能化制造

　　IndustrialInternetplatform—Application and implementation guide—

　　Part3:Intelligentizemanufacturing

　　2023-12-28发布 2024-04-01实施

　　国家市场监督管理总局国家标准化管理委员会

　　

　　发

　　

　　布

　　GB/T 23031.3—2023

　　目 次

　　前言 Ⅲ

　　引言 Ⅳ

　　1 范围 1

　　2 规范性引用文件 1

　　3 术语 、定义和缩略语 1

　　3. 1 术语和定义 1

　　3. 2 缩略语 1

　　4 智能化制造的主要活动 2

　　5 智能化制造的基础条件 3

　　5. 1 数据接入 3

　　5. 2 网络基础 3

　　6 面向智能化制造的工业互联网平台应用实施 3

　　6. 1 实施过程 3

　　6. 2 实施目标 4

　　6. 2. 1 泛在连接 4

　　6. 2. 2 数据汇聚 4

　　6. 2. 3 知识复用 4

　　6. 2. 4 智能分析 4

　　7 基于工业互联网平台的设备运行管理 4

　　7. 1 典型需求 4

　　7. 2 平台服务选择 5

　　7. 3 平台服务应用 6

　　7. 4 绩效分析 7

　　8 基于工业互联网平台的生产计划排产 8

　　8. 1 典型需求 8

　　8. 2 平台服务选择 8

　　8. 3 平台服务应用 8

　　8. 4 绩效分析 9

　　9 基于工业互联网平台的生产作业执行 9

　　9. 1 典型需求 9

　　9. 2 平台服务选择 10

　　9. 3 平台服务应用 11

　　9. 4 绩效分析 11

　　10 基于工业互联网平台的物流及仓储管理 12

　　10. 1 典型需求 12

　　10. 2 平台服务选择 12

　　Ⅰ

　　GB/T 23031.3—2023

　　10. 3 平台服务应用 13

　　10. 4 绩效分析 13

　　11 基于工业互联网平台的质量管理 14

　　11. 1 典型需求 14

　　11. 2 平台服务选择 14

　　11. 3 平台服务应用 15

　　11. 4 绩效分析 15

　　12 基于工业互联网平台的能源管理 16

　　12. 1 典型需求 16

　　12. 2 平台服务选择 16

　　12. 3 平台服务应用 17

　　12. 4 绩效分析 18

　　13 基于工业互联网平台的安全与环保管理 18

　　13. 1 典型需求 18

　　13. 2 平台服务选择 18

　　13. 3 平台服务应用 19

　　13. 4 绩效分析 19

　　14 基于数字孪生的全生产过程管理 20

　　14. 1 典型需求 20

　　14. 2 平台服务选择 20

　　14. 3 平台服务应用 21

　　14. 4 绩效分析 22

　　参考文献 23

　　Ⅱ

　　GB/T 23031.3—2023

　　前 言

　　本文件按照 GB/T 1. 1—2020《标准化工作导则 第 1部分 :标准化文件的结构和起草规则》的规定起草 。

　　本文件是 GB/T 23031《工业互联网平台 应用实施指南》的第 3 部分 。 GB/T 23031 已经发布了以下部分 :

　　— 第 1部分 :总则 ;

　　— 第 2部分 :数字化管理 ;

　　— 第 3部分 :智能化制造 ;

　　— 第 4部分 : 网络化协同 ;

　　— 第 5部分 :个性化定制 ;

　　— 第 6部分 :服务化延伸 。

　　请注意本文件的某些内容可能涉及专利 。本文件的发布机构不承担识别专利的责任 。

　　本文件由中华人民共和国工业和信息化部提出 。

　　本文件由全国信息化和工业化融合管理标准化技术委员会(SAC/TC573)归 口 。

　　本文件起草单位 : 中国信息通信研究院 、中国铝业集团有限公司 、中国石油天然气股份有限公司规划总院 、上海宝信软件股份有限公司 、安徽合力股份有限公司 、广域铭岛数字科技有限公司 、上海黑湖科技有限公司 、宜科(天津)电子有限公司 、浪潮工业互联网股份有限公司 、富士康工业互联网股份有限公司 、中国电子技术标准化研究院 、中国电子信息产业发展研究院 、国家工业信息安全发展研究中心 、广州赛宝认证中心服务有限公司 、北京航空航天大学 、蓝卓数字科技有限公司 、树根互联股份有限公司 、北京东方国信科技股份有限公司 、用友网络科技股份有限公司 、徐工汉云技术股份有限公司 、重庆忽米网络科技有限公司 、卡奥斯工业智能研究院(青岛)有限公司 、浙江中控技术股份有限公司 、广东美云智数科技有限公司 、江苏金恒信息科技股份有限公司 、江苏中天互联科技有限公司 、羚羊工业互联网股份有限公司 、中山市科彼特自动化设备有限公司 、中国科学院软件研究所 、中广核工程有限公司 、广州博依特智能信息科技有限公司 、上海人工智能实验室 、中车株洲电力机车有限公司 、理光软件研究所(北京) 有限公司 、深圳市佳运通电子有限公司 、青岛酷特智能股份有限公司 、北京智通云联科技有限公司 、联想新视界(芜湖)创新技术研究院有限公司 、施耐德电气(中国)有限公司 、浙江大学高端装备研究院 、海尔卡奥斯物联科技有限公司 。

　　本文件主要起草人 :朱敏 、刘默 、田洪川 、刘阳 、刘棣斐 、杨昊亭 、班帅帅 、孙绍铭 、张蕾 、赵旭 、洪雅兰 、安梦越 、李婷伟 、施云驭 、侯羽菲 、杨磊 、刘华林 、汪萌 、汪晶 、童年春 、王晓虎 、周宇翔 、张鑫 、刘品杰 、徐伟 、刘宗长 、周珂 、贾超 、黄琳 、李君 、罗力田 、牟华伟 、孙刚 、谢海波 、任涛林 、郭慧 、周志勇 。

　　Ⅲ

　　GB/T 23031.3—2023

　　引 言

　　工业互联网平台作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物 ,通过实现工业经济全要素 、全产业链 、全价值链的全面连接 ,支撑服务制造业数字化 、网络化 、智能化转型 ,不断催生新模式 、新业态 、新产业 。 当前 ,我国工业互联网平台进入加速发展期 ,平台应用深度与广度不断提升 ,企业普遍从数字化管理 、智能化制造 、网络化协同 、个性化定制 、服务化延伸等方面构建基于工业互联网平台的发展模式 ,对于加快企业数字化转型升级和创新发展意义重大 。然而 ,企业应用实施工业互联网平台过程中普遍面临过程不规范 、路径不清晰 、方法不明确等问题 ,亟需把握工业互联网平台应用实施的基础共性规律 ,研制形成工业互联网平台应用实施指南系列标准 ,为工业互联网平台应用实施提供规范化 、可操作 、易推广的方法指导 ,加快制造业数字化转型步伐 。GB/T 23031《工业互联网平台 应用实施指南》旨在给出一套应用工业互联网平台并开展创新发展模式构建的实施方法论 ,拟由六个部分构成 。

　　— 第 1部分 :总则 。 目的在于确立企业应用实施工业互联网平台的通用性方法 ,提出工业互联网平台应用实施的主要任务和关键步骤 。

　　— 第 2部分 :数字化管理 。 目的在于给出数字化管理对工业互联网平台的特定能力要求 , 明确数字化管理发展新模式构建所需的工业互联网平台服务内容和应用方法 。

　　— 第 3部分 :智能化制造 。 目的在于给出智能化制造对工业互联网平台的特定能力要求 , 明确智能化制造发展新模式构建所需的工业互联网平台服务内容和应用方法 。

　　— 第 4部分 : 网络化协同 。 目的在于给出网络化协同对工业互联网平台的特定能力要求 , 明确网络化协同发展新模式构建所需的工业互联网平台服务内容和应用方法 。

　　— 第 5部分 :个性化定制 。 目的在于给出个性化定制对工业互联网平台的特定能力要求 , 明确个性化定制发展新模式构建所需的工业互联网平台服务内容和应用方法 。

　　— 第 6部分 :服务化延伸 。 目的在于给出服务化延伸对工业互联网平台的特定能力要求 , 明确服务化延伸发展新模式构建所需的工业互联网平台服务内容和应用方法 。

　　Ⅳ

　　GB/T 23031.3—2023

　　工业互联网平台 应用实施指南

　　第 3 部分:智能化制造

　　1 范围

　　本文件给出了面向智能化制造的工业互联网平台应用实施的具体方法 ,从典型需求 、平台服务选择 、平台服务应用与实施 和 绩 效 分 析 等 方 面 提 供 了 基 于 工 业 互 联 网 平 台 构 建 智 能 化 制 造 发 展 模 式 的指南 。

　　本文件适用于计划部署应用工业互联网平台的企业 、建设和推广工业互联网平台的第三方服务商及科研院所 ,针对工厂内部设备运行管理 、生产计划排产 、生产作业执行 、物流及仓储管理 、质量管理 、能源管理 、安全与环保管理等环节进行智能化改造 。

　　2 规范性引用文件

　　下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款 。其中 , 注 日期的引用文件 ,仅该日期对应的版本适用于本文件 ;不注日期的引用文件 ,其最新版本(包括所有的修改单) 适用于本文件 。

　　GB/T 23031. 1—2022 工业互联网平台 应用实施指南 第 1部分 :总则

　　3 术语、定义和缩略语

　　3. 1 术语和定义

　　下列术语和定义适用于本文件 。

　　3. 1. 1

　　智能化制造 intelligentizemanufacturing

　　面向工厂内部的生产制造环节 ,依托工业互联网平台数据汇聚 、知识沉淀 、智能分析和敏捷开发等优势功能 ,通过构建工厂级数字孪生优化体系 ,从而达到提升设备运行管理 、生产计划排产 、生产作业执行 、物流及仓储管理 、质量管理 、能源管理及安全与环保管理等场景智能化应用水平 ,帮助企业实现更大范围 、更深程度 、更高水平的提质 、降本 、增效和减排的一种新型制造模式 。

　　3.2 缩略语

　　下列缩略语适用于本文件 。

　　AGV: 自动导引运输车(Automated Guided Vehicle)

　　API:应用程序编程接口(Application Programming Interface)

　　APP:应用程序(Application)

　　CNC:计算机数字控制(Computer NumericalControl)

　　CPK:工序能力指数(Process Capability Index)

　　CRM :客户关系管理(Customer Relationship Management)

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　　GB/T 23031.3—2023

　　DCS:分布式控制系统(Distributed ControlSystem)

　　ERP:企业资源计划(Enterprise Resource Planning)

　　GPS:全球定位系统(GlobalPositioning System)

　　HSE:健康 、安全和环保(Health、Safety and Environment)

　　KPI:企业关键绩效指标(Key Performance Indicator)

　　MSA:测量系统分析(MeasurementSystem Analysis)

　　OEE:设备综合效率(OverallEquipmentEffectiveness)

　　OQC: 出货品质检验(Outgoing Quality Control)

　　PLC:可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller)

　　PPK:动态后处理技术(PostProcessed Kinematic)

　　SCM :软件配置管理(Software Configuration Management)

　　SDK:软件开发工具包(Software DevelopmentKit)

　　WIP:在制品(Working In Progress)

　　3D:三维图形(Three Dimensional)

　　5G:第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology)

　　4 智能化制造的主要活动

　　智能化制造包括设备运行管理 、生产计划排产 、生产作业执行 、物流及仓储管理 、质量管理 、能源管理 、安全与环保管理 7个主要活动 ,并由基于数字孪生的全生产过程管理贯穿其中(见图 1) 。

　　a) 设备运行管理 :按照设备智能化制造成熟度不同 ,划分为设备状态监控 、设备故障诊断 、设备预测性维护和设备自适应控制四个业务阶段 ,发挥工业互联网平台泛在连接和智能分析优势 ,逐级提升设备智能化制造水平 。

　　b) 生产计划排产:按照工厂生产计划排产操作逻辑 ,划分为原料采购与市场订单洞察 、生产计划优化和生产调度优化三个业务活动 ,包括围绕三个业务活动并基于工业互联网平台开展智能化应用的主要模式 。

　　c) 生产作业执行:重点围绕在线派单管理 、生产过程监控和工艺参数调优三个业务活动 ,涵盖基于工业互联网平台优化生产作业效果的主要模式 。

　　d) 物流及仓储管理 :重点围绕物流仓储仿真 、物流调度优化和仓储及物料管理三个业务活动 ,发挥工业互联网平台数据汇聚和资源配置能力 ,提升物流及仓储综合管理水平 。

　　e) 质量管理 :重点围绕质量策划 、质量控制和质量改进三个业务活动 ,基于工业互联网平台实现质量管理全流程优化 。

　　f) 能源管理 :重点围绕能源统计监测 、能源在线调度和能源预测优化三个业务活动 ,基于工业互联网平台开展能源管理应用 。

　　g) 安全与环保管理 :重点围绕安全管理和环保管理两个业务活动 ,基于工业互联网平台数据监控和智能分析能力 ,提升工厂安全与环保管理水平 。

　　基于数字孪生的全生产过程管理是重点围绕生产现场全流程可视化 、生产数据分析与辅助决策 、远程控制与指挥调度三个业务环节 ,发挥工业互联网平台数字孪生建模与工业机理分析能力 ,通过数字孪生赋能生产现场管理 ,实现生产过程全透明化管理 ,生产产品全生命周期管控 ,生产现场作业协同高效的闭环优化管理目标 。

　　2

　　GB/T 23031.3—2023

　　图 1 工业互联网平台智能化制造业务体系图

　　5 智能化制造的基础条件

　　5. 1 数据接入

　　企业的生产设备 、传感与控制设备 、仓储物流设备和质量检测设备宜具备自动化基础 ,具备数据接入接 口 ,可实现数据采集 。

　　5.2 网络基础

　　企业生产现场宜实现网络覆盖 ,主要的生产设备 、传感与控制设备 、仓储物流设备和质量检测设备宜具备网络化基础 ,具备网络接入能力 ,企业软硬件可通过网络实现数据的传输 。

　　6 面向智能化制造的工业互联网平台应用实施

　　6. 1 实施过程

　　拟基于工业互联网平台构建智能化制造发展模式的企业宜依据 GB/T 23031. 1—2022,结合智能化制造的具体需求和特点,推进工业互联网平台的应用实施 ,具体如下 :

　　a) 总体规划:围绕第 4章所述的智能化制造的主要活动 ,分析基于工业互联网平台构建智能化制造发展模式的可行性 ,确立基于工业互联网平台实施智能化制造的总体目标 ,并选择适宜的工业互联网平台应用实施方式 ;

　　b) 整体设计:明确工业互联网平台的应用范围和边界 ,参考 7. 1、8. 1、9. 1、10. 1、11. 1、12. 1 和 13. 1所列的典型需求 ,分析定位企业当前对智能化制造相关活动实施工业互联网平台的需求 ,依据GB/T 23031. 1—2022的第 6章选择适宜的工业互联网平台服务商 ,制定面向智能化制造的工业互联网平台应用实施方案 ,并安排相关资源投入 ;

　　c) 实施准备:依据 GB/T 23031. 1—2022的第 7章 ,做好智能化制造相关的设备联网 、网络改造和

　　3

　　GB/T 23031.3—2023

　　数据准备等工作 ;

　　d) 平台实施:依据 GB/T 23031. 1—2022的第 8章 ,开展平台开发 、平台部署 、资源接入 、试运行与上线和安全保障等工作 ,重点做好战略管理 、组织管理 、运营管理和财资管理等必要业务系统的云化改造及与平台的适配连接 ;

　　e) 平台应用:依据第 7章 ~第 13章给出的基于工业互联网平台的设备运行管理 、生产计划排产 、生产作业执行 、物流及仓储管理 、质量管理 、能源管理和安全与环保管理方法 ,按需选择并调用适宜的工业互联网平台服务 ,提升基于工业互联网平台的智能化制造水平和能力 ,系统分析并持续改进基于工业互联网平台的智能化制造绩效 。

　　6.2 实施目标

　　6.2. 1 泛在连接

　　通过工业互联网平台建立高效信息通道 ,实现制造过程中设备 、物料 、产品和人员等各类制造资源的互联互通 。

　　6.2.2 数据汇聚

　　通过工业互联网平台实现制造过程全要素和全价值链海量数据的全面采集与集中管理 。

　　6.2.3 知识复用

　　通过工业互联网平台积累和管理制造过程知识 ,建立知识图谱 ,通过对知识的复用降低知识生产成本 ,提高决策效率 。

　　6.2.4 智能分析

　　通过工业互联网平台 大 数 据 和 人 工 智 能 等 智 能 化 技 术 的 应 用 , 实 现 对 制 造 过 程 海 量 数 据 的 分 析洞察 。

　　7 基于工业互联网平台的设备运行管理

　　7. 1 典型需求

　　针对以下需求 ,企业可基于工业互联网平台实施设备运行管理 。

　　a) 设备监控需求 :

　　● 离线设备实时运行状况不清楚或信息延迟 ,生产 、运营决策缺乏有效支撑 ;

　　● 传统数据采集按点位采集 ,难以从设备维度对数据进行管理 ;

　　● 设备运营指标数据依赖人工统计 ,数据时效性和准确性差 ;

　　● 设备维护人员无法实时了解设备故障点位 , 问题处置效率低 ;

　　● 设备 “点巡检修 ”数据录入 “有纸化 ”,记录统计汇总及数据使用不便 ;

　　● 设备维修保养记录不完整 ,后续的维保缺乏信息参考 。

　　b) 设备诊断需求 :

　　● 设备故障发现不及时 ;

　　● 设备故障原因和位置不明确 ;

　　● 设备故障判断依靠工人经验 。

　　● 设备故障维修所需备件信息不明确 。

　　c) 设备预测性维护需求 :

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　　GB/T 23031.3—2023

　　● 高价值设备和关键设备无法事先预测 ;

　　● 设备故障事后维修成本高 ;

　　● 被动维修和过度维修的矛盾 ;

　　● 设备备品备件的备货和更换缺乏数据支持 ;

　　● 设备运行维护成本高 。

　　d) 设备自适应控制需求 :

　　● 无人值守设备控制难 ,控制及时性 、准确性和规范性无法保证 ;

　　● 无法保证产品精密制造的高质量要求 。

　　7.2 平台服务选择

　　企业可针对设备运行管理以下业务活动选择应用相对应的平台服务 。

　　a) 围绕设备监控阶段 ,企业可选择调用的工业互联网平台功能服务包括但不限于 :

　　● 边缘节点通信服务 ;

　　● 协议转换服务 ;

　　● 数据建模服务 ;

　　● 数据预处理服务 ;

　　● 数据存储服务 ;

　　● 大数据处理服务 ;

　　● 人机交互服务 。

　　b) 围绕设备诊断阶段 ,企业可选择调用的工业互联网平台功能服务包括但不限于 :

　　● 边缘节点通信服务 ;

　　● 协议转换服务 ;

　　● 边缘应用部署及分析服务 ;

　　● 边云协同服务 ;

　　● 数据预处理服务 ;

　　● 数据分析服务 ;

　　● 模型管理服务 ;

　　● 工业机理模型服务 ;

　　● 人机交互服务 。

　　c) 围绕设备预测性维护阶段 ,企业可选择调用的工业互联网平台功能服务包括但不限于 :

　　● 边缘节点通信服务 ;

　　● 协议转换服务 ;

　　● 数据预处理服务 ;

　　● 数据分析服务 ;

　　● 模型管理服务 ;

　　● 工业机理模型服务 ;

　　● 知识图谱服务 ;

　　● 人工智能服务 ;

　　● 人机交互服务 。

　　d) 围绕设备自适应控制阶段 ,企业可选择调用的工业互联网平台功能服务包括但不限于 :

　　● 边缘节点通信服务 ;

　　● 协议转换服务 ;

　　● 边缘分析及应用部署服务 ;

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　　GB/T 23031.3—2023

　　● 数据存储服务 ;

　　● 指令控制服务 ;

　　● 边云协同服务 ;

　　● 模型管理服务 ;

　　● 工业机理模型服务 ;

　　● 人工智能服务 ;

　　● 安全防护服务 。

　　7.3 平台服务应用

　　企业可针对设备运行管理以下业务阶段 ,利用工业互联网平台所提供的服务开展实施 。

　　a) 设备监控的实施要点包括但不限于 :

　　● 利用平台的边缘 节 点 通 信 服 务 , 通 过 连 接 边 缘 网 关 和 外 加 传 感 器 等 方 式 , 实 现 设 备 数 据采集 ;

　　● 利用平台协议转换服务 ,通过协议解析和嵌入式 SDK等方式实现数据上云上平台 ;

　　● 利用数据建模服 务 , 通 过 构 建 设 备 的 数 字 孪 生 体 , 实 现 从 设 备 视 角 统 一 管 理 采 集 的 点 位数据 ;

　　● 利用平台数据预处理 、数据存储及大数据处理服务 , 通过对设备数据的处理及分析 , 实现对设备运行状况数据的统一汇聚 ;

　　● 利用平台的人机交互服务 ,通过平台提供的数据可视化工具 ,实现设备数据的可视化查看 ;

　　● 利用边缘节点通信服务 ,实现设备的定位 、使用权限和使用状态管理 。

　　b) 设备诊断的实施要点包括但不限于 :

　　● 利用平台的边缘 节 点 通 信 服 务 , 通 过 连 接 边 缘 网 关 和 外 加 传 感 器 等 方 式 , 实 现 设 备 数 据采集 ;

　　● 利用平台协议转换服务 ,通过协议解析和嵌入式 SDK等方式实现数据上云上平台 ;

　　● 利用平台的边缘分析及应用部署服务 ,通过在边缘侧嵌入规则算法等边缘计算模块 ,实现设备故障的边缘侧实时诊断 ;

　　● 利用平台数据预处理和数据分析能力 ,通过对设备数据的清洗处理 ,实现设备数据的统 一汇聚及分析 ;

　　● 利用平台模型管理及工业机理模型服务 , 通过对故障模型的构建 、配置及调用 , 实现对设备故障的实时报警 ,并对设备故障的位置和原因进行诊断 , 给出故障处置意见 , 明确故障维修所需技术方案和备品备件资源信息 ,能与设备维修管理系统实现数据互通 ; 同时利用平台边云协同能力 ,将成熟算法和模型等下发至边缘智能网关 ,实现设备在边缘侧的实时诊断 ;

　　● 利用平台人机交互服务 ,通过对故障结果的及时告警及可视化展示 ,实现设备故障诊断的实时展示 ;

　　● 利用数据模型服务 ,通过数字孪生技术 , 实现故障点的物理场景模拟 , 指导维修人员进行故障诊断 。

　　c) 设备预测性维护的实施要点包括但不限于 :

　　● 利用平台的边缘 节 点 通 信 服 务 , 通 过 连 接 边 缘 网 关 和 外 加 传 感 器 等 方 式 , 实 现 设 备 数 据采集 ;

　　● 利用平台协议转换服务 ,通过协议解析和嵌入式 SDK等方式实现数据上云上平台 ;

　　● 利用平台数据预处理及数据分析服务 ,通过对设备采集数据的清洗处理 ,实现设备数据的统一汇聚 ;

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　　GB/T 23031.3—2023

　　● 利用平台模型管理及工业机理模型服务 , 通过对设备模型的建模 、管理及调用 , 实现对设备运行状态特征的相关性分析 ;

　　● 借助平台人工智能工具 ,对设备历史数据和实时数据开展大数据建模分析 ,通过对设备状态特征的实时异常分析 ,发现设备运行中的不稳定时段或异常时段 ,进行异常预警 ;

　　● 利用平台人机交互服务 ,通过对故障结果的及时告警及可视化展示 ,实现设备异常告警和预测性维护提示等应用服务 ;

　　● 利用数据模型 服 务 , 通 过 建 立 疲 劳 模 型 , 对 结 构 性 能 进 行 评 估 , 对 结 构 生 命 周 期 进 行 预测 ,估算结构整个生命周期的修复或维护费用 ,实现设备跟踪和网络平台的远程监测等在线支持服务 ;

　　● 利用设备监测数据 ,建立健康监测服务系统 ,通过基于测量的量化指标来确定维护的优先次序 ;

　　● 利用业务数据 ,分析该类设备预测性维护规律 ,沉淀丰富知识图谱 。

　　d) 设备自适应控制的实施要点包括但不限于 :

　　● 利用平台的边缘 节 点 通 信 服 务 , 通 过 连 接 边 缘 网 关 和 外 加 传 感 器 等 方 式 , 实 现 设 备 数 据采集 ;

　　● 利用平台协议转换服务 ,通过协议解析和嵌入式 SDK等方式实现数据上云上平台 ;

　　● 利用平台边缘分析及应用部署 、指令控制服务 ,通过边缘部署决策算法和 自适应模型等模块 ,实现设备的运行状态自检测及自适应控制调整 ;

　　● 利用平台人工智能及边云协同服务 , 通过远程监控平台借助人工智能实现相关算法和模型的训练及下发同步 ,实现设备自适应调整目标状态的及时更新 ;

　　● 利用平台模型管理及工业机理模型服务 ,实现远程监控平台上对设备模型的建模 、修改及下发等功能 。

　　7.4 绩效分析

　　针对设备运行管理以下业务阶段 ,企业宜采取对应的指标监测 、评价和分析工业互联网平台的综合绩效 。

　　a) 设备监控的绩效指标包括但不限于 :

　　● 设备联网覆盖率 ;

　　● 设备数据采集点数 ;

　　● 设备数据采集频率 。

　　b) 设备诊断的绩效指标包括但不限于 :

　　● 设备故障维修时间 ;

　　● 设备故障间隔时间 ;

　　● 设备平均故障间隔时间 ;

　　● 设备故障平均维修时间 ;

　　● 备品备件库存流通率 。

　　c) 设备预测性维护的绩效指标包括但不限于 :

　　● 设备故障率 ;

　　● 设备维护成本 ;

　　● OEE。

　　d) 设备自适应控制的绩效指标包括但不限于 :

　　● 可自适应控制设备联机率 ;

　　● 设备自适应控制加工产品占比 。

　　7

　　GB/T 23031.3—2023

　　8 基于工业互联网平台的生产计划排产

　　8. 1 典型需求

　　针对以下需求 ,企业可基于工业互联网平台实施生产计划排产 。

　　a) 原料采购与市场订单洞察需求 :

　　● 原材料市场价格波动大 ,配置优化难度大 ;

　　● 原材料品类多 ,采购信息收集整理难度大 ;

　　● 市场客户多 ,订单管理混乱 ;

　　● 订单异常频繁 ,进度难以跟踪 。

　　b) 生产计划优化需求 :

　　● 企业(年/季/月/旬/周)各个周期生产计划排产不灵活 ;

　　● 多品种混流共线生产和跨车间协同计划编排难度大 ;

　　● 原料 、产品 、设备和中间料等关键要素的边际效益分析难度大 ,依赖专业统计人员 ;

　　● 企业内部设备和物料等生产条件发生变化时 ,生产计划调整缓慢 ;

　　● 企业外部产品市场发生变化时 ,产品结构调整难度大 。

　　c) 生产调度优化需求 :

　　● 企业中短周期(月/旬/周/日)生产调度作业计划排产不及时 ;

　　● 以完成长中周期生产计划 ,最小库存成本和生产波动为前提 ,生产批次和资源配置优化难度大 ;

　　● 企业发生设备故障和安全事件等突发事故时 ,应急调度指令制定效率低 。

　　8.2 平台服务选择

　　企业可针对生产计划排产以下业务活动选择应用相对应的平台服务 。

　　a) 围绕原料采购与市场订单洞察活动 ,企业可选择调用的工业互联网平台功能服务包括但不限于低代码开发服务 。

　　b) 围绕生产计划优化活动 ,企业可选择调用的工业互联网平台功能服务包括但不限于 :

　　● 大数据预处理 、接入 、存储和分析服务 ;

　　● 工业模型管理 、数据科学模型和工业机理模型应用服务 ;

　　● 工业应用低代码开发服务 ;

　　● 平台间数据和应用调用服务 。

　　c) 围绕生产调度优化活动 ,企业可选择调用的工业互联网平台功能服务包括但不限于 :

　　● 大数据预处理 、接入 、存储和分析服务 ;

　　● 工业模型管理 ,数据科学模型和工业机理模型应用服务 ;

　　● 工业应用低代码开发及人机交互服务 。

　　8.3 平台服务应用

　　企业可针对生产计划排产以下业务活动 ,利用工业互联网平台所提供的服务开展应用实施 。

　　a) 原材料与市场订单洞察应用的实施要点包括但不限于 :

　　● 利用平台内原材料采购管理相关微服务 , 通过平台 “拖拉拽 ”低代码开发能力快速开发符合企业个性化需求的原材料采购管理 APP;

　　● 利用平台内市场订单管理相关微服务 , 通过平台 “拖拉拽 ”低代码开发能力快速开发符合企业个性化需求的市场订单管理 APP;

　　8

　　GB/T 23031.3—2023

　　● 利用平台数 据 接 入 底 层 能 力 , 通 过 平 台 内 嵌 数 据 接 口 , 打 通 用 户 企 业 的 CRM、SCM 和ERP等业务系统 ,抓取希望获取的原材料供应和市场订单数据 。

　　b) 生产计划优化的实施要点包括但不限于 :

　　● 利用平台的低代码开发服务 ,通过平台内嵌生产计划优化相关微服务 , 以 “拖拉拽 ”形式快速开发符合自身企业业务发展的生产计划优化工业 APP;

　　● 利用平台数据接入服务 ,通过平台间数据调用和异构数据协议转换等功能 ,实现企业原材料数据 、生产产能数据 、市场订单数据和库存数据等基础数据快速接入 ;

　　● 利用平台数据科学模型 、工业机理模型及数据分析服务 , 通过对行业特征的分析 ,借助平台模型服务实现垂直领域内普适性的生产计划优化模型的构建 、管理与优化 , 同时结合生产数据指导生产计划排产的及时调整 ;

　　● 利用平台工业模型管理服务 ,不断沉淀生产计划优化模型 ,实现成熟生产计划优化模型和应用的高效复用 。

　　c) 生产调度优化的实施要点包括但不限于 :

　　● 利用平台的低代码开发服务 ,通过平台内嵌生产调度优化相关微服务 , 以 “拖拉拽 ”形式快速开发符合自身企业业务发展的生产调度优化工业 APP;

　　● 利用平台数据接入服务 ,通过平台间数据调用和异构数据协议转换等功能 ,实现企业计划数据 、原材料数据 、生产产能数据 、市场订单数据和库存数据等基础数据快速接入 ;

　　● 利用平台数据科学模型 、工业机理模型及数据分析服务 , 通过行业特征分析 ,得到垂直领域内普适性的生产调度优化模型 , 同时结合生产调度数据实现对企业生产调度的及时优化与指导 ;

　　● 利用平台工业模型管理服务 ,不断沉淀生产调度优化模型 ,实现成熟生产调度优化模型和应用的高效复用 。