《EMQ：2024軟件定義制造白皮書-工業AI加速智能生產（12頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《EMQ：2024軟件定義制造白皮書-工業AI加速智能生產（12頁）.pdf（12頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、目錄引言.1理解軟件定義制造.2關鍵概念與技術.2挑戰.2優勢.3工業制造業如何 AI 優先.4AI 如何改變制造業.4軟件定義制造與 AI 優先的智能制造系統關鍵組件.5開放制造中心：智能制造的架構設計.6案例研究 1：新能源儲能監控系統.7案例研究 2：半導體生產監控與設備控制.8未來趨勢.9白皮書軟件定義制造：工業 AI 加速智能生產聯系我們，了解更多解決方案1引言在全球工業領域，軟件定義制造（Software Defined Manufacturing,SDM）和人工智能（AI）正在引領一場智能制造革命。這場變革不僅重新定義了生產流程，還改變著工業企業的運營模式。軟件定義制造作為一種新

2、興的制造模式，強調利用軟件技術優化和控制生產流程，實現更靈活、高效的生產管理。結合工業 AI 強大的數據處理和分析能力，軟件定義制造正推動制造業向更高級別的自動化和智能化發展。本白皮書將闡述軟件定義制造和 AI 如何成為現代工業生產的關鍵力量，通過設備實時監控、預測性維護、遠程運維等各類智能應用，提高生產效率和產品質量，同時降低成本和資源消耗。白皮書軟件定義制造：工業 AI 加速智能生產聯系我們，了解更多解決方案2理解軟件定義制造軟件定義制造是工業 4.0 在實際生產中的具體體現，它代表了制造業向數據驅動、網絡化、智能化方向轉型。軟件定義制造利用軟件和信息技術來驅動和優化制造過程，軟件不僅是生

3、產過程中的一個輔助工具，也成為了定義、控制和管理整個生產系統的核心要素。關鍵概念與技術實時可見：軟件定義制造通過集成 AI 和機器學習算法，使整個制造過程和生產數據可被實時監控并可視化展示。數字化運營：通過打通各類系統和設備的連接、數字孿生和 AI 驅動的自動化控制，提高生產效率和生產質量。自動化制造：通過各類智能應用，使生產系統能夠實現自主決策和優化，優化供應鏈管理和生產。挑戰傳統網絡硬件數字化不足：許多工廠使用的老舊網絡設備存在高延遲等問題，與現代技術標準不兼容，并且存在安全隱患，這些問題限制了數字化轉型的步伐。設備標準化缺乏：工廠中關鍵的信息技術（IT）和操作技術（OT）基礎設施缺乏統一

4、標準，阻礙了產品價值鏈的擴展性和創新能力。IT 與 OT 設備隔離：實現 IT 與 OT 基礎設施之間的端到端數據通信需要標準化的協議和傳輸流程。目前，許多工廠尚未建立這樣的標準和流程，導致數據孤島。OT 設備網絡化不足：許多傳統的 OT 設備和協議原本不支持網絡連接功能，為了啟用最新的通信和安全協議，需要對這些設備進行端點升級，而升級的成本往往高昂。白皮書軟件定義制造：工業 AI 加速智能生產聯系我們，了解更多解決方案3基于以太網電纜的連接問題：以太網電纜在工廠環境中容易受到重型機械的運動和環境變化影響而損壞或斷裂，影響網絡的穩定性。網絡覆蓋不足：工廠內部可能存在網絡覆蓋的盲區，這導致關鍵的

5、數據系統和業務洞察無法覆蓋到所有區域，影響了整體的運營效率和數據的完整性。優勢提升客戶滿意度提高生產力降低成本實現自動化生產數字化控制中心可持續生產白皮書軟件定義制造：工業 AI 加速智能生產聯系我們，了解更多解決方案4工業制造業如何 AI 優先AI 如何改變制造業預測性維護：利用 AI 和機器學習算法分析傳感器和設備數據，預測潛在故障和維護需求，減少意外停機時間，提高生產效率。質量控制：通過 AI 圖像識別和數據分析技術，自動檢測和分析產品缺陷，確保產品質量，減少人工檢查成本，提升產品合格率。流程優化：利用 AI 對生產流程進行實時監控和分析，分析各類數據源、識別瓶頸環節、優化作業流程，以降

6、低生產周期，提升資源利用和生產效率。供應鏈管理：利用 AI 進行需求預測和庫存管理，實現供應鏈的智能化，減少庫存成本，提高響應速度和供應效率。能源管理：通過智能監控和數據分析優化能源消耗，實現節能減排，降低生產成本，支持綠色制造。協作機器人（Cobots）：集成 AI 技術的協作機器人能與人類工人共同工作，提高生產靈活性和安全性，適應復雜或變化的生產需求。需求預測：運用 AI 算法分析歷史數據，預測市場趨勢和消費者需求，幫助企業制定更準確的生產計劃和庫存策略。白皮書軟件定義制造：工業 AI 加速智能生產聯系我們，了解更多解決方案5軟件定義制造與 AI 優先的智能制造系統關鍵組件工業物聯網和邊緣

7、計算在智能制造系統中，工業物聯網和邊緣計算通過降低延遲、增強實時處理能力，并支持分散決策，對提升系統的響應能力至關重要。MQTT 中間件：數據管理的中樞IT 與 OT 的集成與隔離通過統一標準且受控的協議和安全措施實現，確保數據能夠端到端無縫傳輸。AI/ML 工具和平臺AI 工具和平臺通過學習歷史數據并適應不斷變化的條件，顯著提升了自動化水平、效率和決策能力。網絡安全考慮隨著 IT 與 OT 網絡的互聯，必須升級安全措施，以覆蓋新設備和終端，提高整體安全狀態。軟件定義制造的實時監控中心作為連接設計和生產系統的核心，集中的路由和調度系統成為整個軟件定義制造的“大腦”。軟件定義制造提供工廠核心網絡

8、的全局視圖，它允許遠程控制 SDN 交換機，監控從邊緣端基礎設施傳輸的數據?？刂?IT 和 OT 之間的每一條通信流。按需提供虛擬化網絡設備，無需硬件更改。確保流量通過虛擬機到達交換機。及時有效地進行必要的配置。白皮書軟件定義制造：工業 AI 加速智能生產聯系我們，了解更多解決方案6開放制造中心：智能制造的架構設計開放制造中心（OMH）是由 EMQ 提出的一種開放的工業物聯網解決方案，充分發揮了工業互聯和實時數據的真正潛力。這一解決方案擁有三層結構，并通過企業級 MQTT 物聯網接入平臺 EMQX Platform(以下簡稱 EMQX)和工業邊緣網關軟件 NeuronEX，確保數據高效的交換、

9、管理和消費。所有連接的設備和應用程序被劃分為兩個主要的層級。底層是自動化層，頂層是應用層。中間層為數據通道。在中間層，EMQX 和 NeuronEX 幫助實現底層現自動化層與頂層應用層之間的無縫數據交換。白皮書軟件定義制造：工業 AI 加速智能生產聯系我們，了解更多解決方案7案例研究 1：新能源儲能監控系統此案例涉及建設與運營管理一個大規模水電、風電和光伏發電的新能源儲能項目。能源存儲設備和系統需要智能化管理、安全監控和環境監測。物聯網技術的發展促進了生產管理中感知、傳輸、分析和控制，提高了能源發電項目的管理水平。NeuronEX 實時數據采集：接入 Modbus 協議，以毫秒級頻率采集電池單

10、體、PCS（電力轉換系統）和環境數據，轉換為 MQTT 協議，實現云邊協同。NeuronEX 邊緣數據處理：通過內置的流式分析引擎，提供低延遲數據分析和針對業務需求的系統響應。EMQX 無縫數據集成：EMQX 匯聚高頻邊緣數據后，通過規則引擎與各種后端數據系統無縫集成。云邊協同：從云端實現對邊緣設備、網關和軟件的統一遠程控制和管理，實現集中控制。白皮書軟件定義制造：工業 AI 加速智能生產聯系我們，了解更多解決方案8案例研究 2：半導體生產監控與設備控制此案例涉及一家高科技的 PCB（印刷電路板）研發和制造企業。其半導體芯片生產涵蓋了多個生產流程，并使用了來自不同制造商的 200 多套 PLC

11、（可編程邏輯控制器）設備進行生產控制任務。上層應用軟件：向 PLC 發出指令，用于現場設備裝料與卸料，以及流程協調。高頻數據采集：收集生產流程參數和數據，用于產品質量追溯。質量分析報告：根據收集的數據，向客戶提供缺陷產品的質量分析報告。NeuronEX 能夠以 100 毫秒的頻率從現場各種 PLC 設備實時采集數據。NeuronEX 同時也是一個部署在邊緣端的流式分析引擎，可根據預定義規則對實時數據進行過濾、分析和預處理。上層應用直接使用 NeuronEX 的 HTTP API 或 MQTT API 進行指令下發和流程協同控制。過濾后的數據推送至 EMQX 企業版，以減少后端數據存儲量。流程上

12、，EMQX 企業版從部署于 邊緣端的 NeuronEX 集成數據，然后將其推送至數據庫和大數據系統進行持久化存儲。白皮書軟件定義制造：工業 AI 加速智能生產聯系我們，了解更多解決方案9未來趨勢軟件定義制造與 AI 優先的制造模式的融合，標志著制造業演進的重要里程碑。在這一模式下，AI 的應用不僅超越了傳統自動化的范疇，并在塑造一個靈活多變、智能化且具備自適應能力的制造生態系統。未來十年，制造業的發展將與軟件定義理念及 AI 技術能力深度融合、緊密相連。通過積極采納這些前沿技術，制造業企業能夠從海量的生產數據中提煉出有價值的信息和洞察。這將促成更多行業建立一個涵蓋工業數據采集、數據分析、數據交

13、換、數據匯聚以及數據價值挖掘的完整數據管理系統。2024 杭州映云科技有限公司獲取更多技術干貨免費試用 EMQX Enterprise連接物理世界與人工智能EMQ 映云科技是全球領先的端邊云一體化數實融合解決方案供應商。公司通過自主研發領先的 MQTT 軟件，實現物理世界與數字世界間的數據采集、傳輸、轉換、存儲、分析與控制。利用技術解決方案幫助企業應對關鍵業務領域的挑戰，支撐創新業務場景，包括軟件定義汽車、智慧工廠、樓宇科技、智能零售、機器人、無人機、船舶航運以及大規模分布式設備網絡（如新電源電站、分布式儲能、輸配電網絡，燃氣水務網絡等）。公司成立于 2017 年，旗艦產品 EMQX 擁有來 自 50 多個國家的 500 多家企業用戶，連接全球超過 2.5 億臺智能聯網設備。訪問官網：連接物理世界與人工智能免費試用 EMQX Enterprise：https:/