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2010SiemensPLMSoftware征文：PDM在江麓的应用

随之而来的电子文档的管理数量急剧增加，存在着数据管理困难、信息安全保密程度低、信息共享程度低及传递速度慢、业务管理落后、应用集成系统效率不高等一系列问题，因此公司需要一个产品数据管理系统，将产品数据有机地管理起来而且根据公司信息化建设总体规划，公司即将上马的ERP系统，需要PDM系统导出的数据作为ERP的数据源头。而产品信息的编码管理是PDM系统实施的最重要的工作之一,它能在数据源头规范产品数据信息，这关系到系统的成败,一旦确定就不可轻易更改。其次，我们把建立公司历史产品数据的电子仓库作为首要任务，一方面对历史的基础数据进行了整理，另一方面，方便了设计人员在PDM系统中对历史数据进行查询和重用。，理顺产品数据在几大信息系统中的流通。

来源：e-works

2010-06-22

潘睿刚正泰集团股份有限公司CIO

1、工业互联网平台建设在智能制造建设框架指导下，通过设备连接、数据采集、数据传输、应用服务、对外接口等标准建设；从设备安全、边界安全、网络安全，结合传统IT应用安全管理以及生产过程的监控管理，打造正泰工业互联网平台安全管理标准图5智能制造建设框架从标准、技术、方法、建立一套设备与产品的数据采集系统，实现拥有自主知识产权的设备数据采集能力解决方案，支持PLC设备接入、SCADA系统接入、IoT网关数据接入等多种数据采集接入方式工业互联网平台提供设备接入引擎、协议解析引擎、规则处理引擎等基础数据处理能力，支持工厂多种设备的快速联网和数据解析；提供统一的多源异构数据存储能力和数据智能管理工具，为上层应用提供统一的数据服务；提供低代码的组态化可视工具图8智能配送3、大数据监控与决策平台建设大数据监控与决策平台，与智能制造平台、工业互联网平台集成，实现IT/OT数据融合，通过对数据的概念模型、逻辑模型、物理模型的设计，从公司、制造部、车间、产线、工序五个层级 ●运营成本降低36%●产品不良率降低53.9%●生产效率提升252%●关键加工工序数控化率达100%●生产数据自动采集率达100%●数据采集分析系统与MES之间的数据自动传输率达100%2、社会效益项目成功实施提高我国在低压电器行业制造水平

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2021-01-29

三棵树涂料的移动营销之道

3.1平台打造构建云计算数据中心，采用先进的集中存储技术、数据镜像存储、虚拟技术整合服务器群资源，有独立运行的管理规范、标准、先进的数据中心；企业的业务数据得到集中存储、管理、安全保障；整个数据中心有统一实现同城后备的数据中心标准机房；异地容灾运营机房。通过数据中心两地双中心双活的国内首家应用的上线，使得所有核心应用、系统及数据在虚拟环境上运行。保障了业务不中断、数据不丢失以及双机房的保障级别，打造业内具备首屈一指的数据安全保障机制。、建立灵捷营销的数据管理目的以及全程可追溯管理；同时通过数据收集和分析达到聚粉（粉丝）以及吸油（油木工）的目的，进一步达到CRM的效果以及数据挖掘和利用的目的；（4）通过组织及流程的优化，技术的实现以及数据的挖掘和利用 2016年主要内容是深化BI+BSC的数据分析与应用以及供应链管理全面数据化。

来源：e-works

2018-01-19

高端轮式起重机智能工厂

以行业大型结构件焊接智能化生产线为突出特点的轮式起重机智能工厂（以下简称智能工厂），通过优化焊接工艺和集成检测校形智能装备等手段，解决了焊接率低、占用人员多等问题，实行工件自动焊接与自动检测、生产设备实时监控与数据采集图1徐工重型智能制造蓝图（二）构建数据驱动的协同研发平台。建立数字化产品研发设计系统和工艺设计系统，提升产品智能化水平和可靠性、工艺文件指导性；建立高切合度实验验证平台和测试数据管理系统TDM，提升产品研发可靠性；建立产品数据管理系统PDM，提升数据化管理水平（四）打通数据链。应用多源异构信息系统数据集成技术，促进产品全生命周期全过程优化，突破产业链信息流瓶颈；建设工厂网络架构，实现全流程数字化管理；基于工业控制系统信息安全标准，部署网络安全防护体系，提升数据稳定性和安全性。

来源：中国智能制造系统解决方案供应商联盟

2021-05-24

中控技术新一代智能运行管理与控制（i-OMC）系统重磅发布

比如，流程工业企业大型化、集约化和一体化程度不断提升，迫使企业对大规模联合控制系统的灵活性、开放性、可维护性等要求也越来越高；大数据时代，如何利用企业海量的过程数据资产，破除数据孤岛，进一步释放数据价值中控i-OMC系统突破了传统控制系统在开放性、数据挖掘、智能应用等方面的局限，是结合时代进步、洞察用户需求的匠心之作。另一方面，面对流程工业企业普遍存在大量的“烟囱式”应用、数据孤岛林立、信息碎片化的现状，中控技术i-OMC系统以“工厂操作系统平台+工业APP”的架构，基于设备对象化的工厂模型和统一数据软总线，以数字化方式连接企业生产设备、工艺、数据等全要素，构建出开放、可持续、多方参与的统一工业数字基座。该架构将极大促进流程企业在工业数据融合与集成、工业数据综合治理与加工、工业数据价值挖掘与应用、生产流程优化与业务协同等方面进行可持续的改进和提升。

来源：中控

2022-07-26

实施ERP有哪些最佳解决方案？

此外，从中央数据库检索实时数据的增强报告将有助于企业更好地计划、预算和预测。其他有形的好处包括：●改进协作：ERP软件提供对所有部门数据的访问，允许员工共享集成信息以远程做出更好的决策。 ●改进的客户服务：ERP允许客户服务团队通过访问集中式数据库并快速解决问题，对供应商、客户或业务合作伙伴的问题做出更快的响应。 ●改进的数据安全性：ERP可以更好地控制谁可以访问数据，并消除存储在单独应用程序中的数据，以实现更好的整体问责制。ERP应用程序还有助于满足合规性和审计要求。管理ERP实施计划需要哪些技能？ ●数据分析和迁移：审查来自内部和外部来源的数据，以确保数据对于迁移到ERP解决方案是必要的。●设计：了解当前工作流程并为新的ERP解决方案开发详细设计，包括要迁移的数据。此外，必须考虑为这些主要过程提供数据的辅助过程，包括任何内部或外部数据。范围蔓延很快就会失控，因此仔细考虑在确定二级流程时至关重要。

来源：e-works

2022-05-25

5个顶级的工业物联网用例

数据驱动的第四次工业革命将依靠工业物联网来处理更广泛的数据收集和通信。更严格的网络安全标准可以应对不断增长的网络威胁，例如信息安全标准ISO27001，它提供了一个减轻数据泄露的框架。实时精确的位置数据消除了混乱，员工可以更快地找到他们需要的东西。位置跟踪系统面临的最大障碍之一是网络覆盖。因此需要可靠一致的连接来支持跨多个资产的实时数据，而企业可能没有这些数据。 (3)工作场所分析随着更多工业物联网设备到位，企业可以访问和利用更多工作流数据。数据科学家可以将数据输入分析引擎，寻找效率低下的地方，并提出优化运营的方法。位置数据分析还可以突出显示仓库组织中的效率低下的地方。与预测性维护类似，这些工业物联网应用程序需要大量可靠的数据才能有效。

工业互联网

来源：企业网D1Net

2021-10-14

未来属于智能传感器

智能传感器不仅能向过程控制设备发送补偿测量值，而且还能发送传感器自动记录和存储的各种诊断数据。这种数据记录和发送功能从设计上早已超越了FDA和GMP（药品生产质量管理规范）的要求。 PAT计划鼓励企业进行更多的数据采集过程，相应技术也会继续推进，以便操作者可以采集、存储和利用这一数据流（详情请参见专家访谈）。在这种场景之下，过程控制系统将从传感器收到数据并即时将数据发送到云端。ARQUINT：云端将存储用于过程分析、预防性维护和资产管理的信息，使得这些过程的效率大幅提升。通过采用以太网通信协议，我们能够处理现代过程所需要的丰富数据。随着获得越来越多的可用数据，就有可能开展各种各样的新型和回溯式分析，由此达成最终产品的持续改进。流程工业领域的科学家们将能越来越多地了解到所研究的过程，其所采用的数据传输和管理工具也将越加复杂。

智能传感器

来源：流程工业

2021-09-01

某军工企业PLM系统的工程变更管理研究

1变更管理现状分析经调研该企业实际的变更管理业务，目前企业的更改申请和执行过程是靠手工传递信息，从一个部门到另一个部门工作是串行的，每发生一次工程变更，必须逐一对不同位置的数据进行改图，效率低下，且更改没有关联性 3.1变更流程工程变更管理是PLM中的一个重要组成部分，而PLM系统能够对工程变更各个子流程中相关数据及工程变更活动进行跟踪、记录和控制。 3.2变更模型工程变更流程是针对该企业研发中的图样和技术文件进行规范管理的操作流程，变更流程适用于已经发布的数据、已经发布且完成归档的数据和试制生产过程中的数据变更。 3.3变更管理中的数据管理变更管理中所涉及的产品数据往往比较复杂，所以必须确保数据修改与版本升级保持一致，以便在任何时候都可以获得完整一致的描述产品维护状态的数据。同时，记录数据的版本演化关系，保证数据的可跟踪性。对此根据企业具体的变更业务，针对零部件具体的变更情况，在PLM系统中建立相应的管理模型，如下图3所示。

来源：互联网

2021-04-12

陶振华汉斯格雅卫浴产品（上海）有限公司中国区CIO

预警、巡检等信息都会直接和MES相连，但是在松江工厂有大约300台非联网的设备，所有这些设备的信息以及每年上万次的维修以及巡检记录都是由机修人员人工记录在纸上或者excel中，这样一来会造成大量错误的数据以及数据丢失，二来根本没办法充分利用这些数据来进行分析，甚至提供预警。大数据和AI驱动的智能制造随着越来越多关于IT+OT数据的整合，例如设备运营状况、人员行动轨迹、库存变动、财务状况等，大数据分析以及人工智能会在智能制造中起到更加核心的作用。通过对于这些数据的分析来提供预警（设备故障）以及库存备货推荐等。通过整合OT产生的广泛的数据和IT应用程序已消耗的数据，并在每个应用程序的范围内对其进行情景化，制造企业可以获得用来构建数字孪生模型的原始数据

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2021-01-22

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