全生命周期数据采集在智慧工厂中的应用：全生命周期数据采集在智慧

原标题：全生命周期数据采集在智慧工厂中的应用

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十四五规划在新基建的基础上进一步加快了制造业转型升级的步伐，对5G、工业互联网、AI、工业大数据、工业软件等技术或产品作了进一步的强调，未来制造业的发展方向将是高效节能、绿色环保的智慧工厂。
全生命周期通常是指某个集合的数据从产生或获取到销毁的过程，智慧工厂是在数字化工厂的基础上，以数据为轴激发企业智慧化进程，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务，清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据，以及合理的生产计划编排与生产进度。

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智慧工厂包含工厂运营管理的五个方面，制造资源控制、现场运行监管、物流过程管控、生产执行跟踪、质量工作监督，通过对MES、QMS、ERP、SCM等系统的集成以及对自动化设备传感器数据的对接，打造企业的智慧工厂管理平台，实现制造管理的统一化与数字化。
在中天智造负责的工厂的建设过程中，不同的业务活动衍生出不同的信息化功能需求，而不同的功能需求又促生了不同新技术的发展，业务、功能与技术的结合形成了智慧工厂的应用场景。基于上述智慧工厂管理平台五大协同的内容，中天智造提炼出了智慧工厂的应用场景。
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应用场景一：云监造平台
随着制造企业对内部生产过程管理能力的提高，促生出了上下游监造管理的需求，一方面是对供应商原材料质量管控的进一步延伸，另一方面是对客户满意度更加重视的表现。从供应商到工厂到最终客户的云监造平台，是智慧工厂的核心应用场景。
为了满足大客户监造接入需求，企业可利用微服务技术通过接口将生产过程数据和作业视频提取出来，同时利用数据分析平台给客户提供带有分析结果的产品出厂数据，通过权限管理开放给对应客户，实现快速响应客户监造平台数据对接以及远程厂验的需求，提升客户对产品的信任度。

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而对于供应商的监造管理需要从四个方面入手：
第一，对接其产线设备传感器数据，掌握供应商生产过程中的设备参数，便于后期异常追溯；
第二，接入生产监控视频，实现对供应商生产作业的实时监控，提高管理力度；
第三，打通供应商的生产信息系统，掌握供应商订单的执行进度与质量情况，可有效预估订单风险；
第四，开发数据上报界面，对供应商临时零散的数据做到及时规范的收集，提高协同能力。
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应用场景二：质量闭环追溯
传统的质量管理方式局限于对当时产品生产过程数据的监控，在出现批量质量异常时无法有效锁定不良批次，对导致异常的物料无法追溯使用在哪些成品中，增加了质量处理成本与管控难度。
质量追溯可帮助企业更实时、高效、准确、可靠的实现生产过程和质量管理，结合条码自动识别技术以及条码设备，可有效收集产品或物料在生产和物流作业环节的相关信息数据，每完成一个工序或一项工作，记录其检验结果、存在问题、操作者及检验者的姓名、时间、地点及情况分析。

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在产品的适当部位做出相应的质量状态标志，跟踪其生命周期中流转运动的全过程，使企业能够实现对采、销、生产中物资的追踪监控、产品质量追溯、销售窜货追踪等目标。
最后利用数据分析工具建立质量计划、过程控制、发现问题、异常处理、管理决策、问题关闭的质量闭环管理平台，形成经验库与分析报表来支撑企业打造一套来源可溯、去向可查、责任可追的质量闭环追溯系统。

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智慧工厂的应用远不止于此，随着新技术、新理念的诞生，智慧工厂也将在新时代有新的表现形式，制造管理者应把握新形势，通过执行层自动化与管理层信息化的融合，加快智慧工厂的建设步伐。
【全生命周期数据采集在智慧工厂中的应用】企业要实现数据价值的挖掘和应用，需要对数据全生命周期管理加以重视。数据采集策略和范围、存储和计算资源投入、数据整合能力、可视化的程度和分析的广度与深度等方面，都需要相应的资源投入。