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智能制造的首要任务是信息的处理与优化，工厂/车间内各种网络的互联互通则是基础与前提。没有互联互通和数据采集与交互，工业云、工业大数据都将成为无源之水。智能工厂/数字化车间中的生产管理系统（IT系统）和智能装备（自动化系统）互联互通形成了企业的综合网络。按照所执行功能不同，企业综合网络划分为不同的层次，自下而上包括现场层、控制层、执行层和计划层。图2给出了符合该层次模型的一个智能工厂/数字化车间互联网络的典型结构。随着技术的发展，该结构呈现扁平化发展趋势，以适应协同的智能制造需求。

图2：智能工厂/数字化车间典型网络结构

智能工厂/数字化车间互联网络各层次定义的功能以及各种系统、设备在不同层次上的分配如下。

1）计划层：实现面向企业的经营管理，如接收订单，建立基本生产计划（如原料使用、交货、运输），确定库存等级，保证原料及时到达正确的生产地点，以及远程运维管理等。企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链关系管理（SCM）等管理软件在该层运行。

2）执行层：实现面向工厂/车间的生产管理，如维护记录、详细排产、可靠性保障等。制造执行系统（MES）在该层运行。

3）监控层：实现面向生产制造过程的监视和控制。按照不同功能，该层次可进一步细分为：

监视层：包括可视化的数据采集与监控（SCADA）系统、HMI（人机接口）、实时数据库服务器等，这些系统统称为监视系统；

控制层：包括各种可编程的控制设备，如PLC、DCS、工业计算机（IPC）、其他控制器等，这些设备统称为控制设备；

4）现场层：实现面向生产制造过程的传感和执行，包括各种传感器、变送器、执行器、RTU（远程终端设备）、条码、射频识别，以及数控机床、工业机器人、AGV（自动引导车）、智能仓储等制造装备，这些设备统称为现场设备。

工厂/车间的网络互联互通本质上就是实现信息/数据的传输与使用，具体包含以下含义：物理上分布于不同层次、不同类型的系统和设备通过网络连接在一起，并且信息/数据在不同层次、不同设备间的传输；设备和系统能够一致地解析所传输信息/数据的数据类型甚至了解其含义。前者即指网络化，后者需首先定义统一的设备行规或设备信息模型，并通过计算机可识别的方法（软件或可读文件）来表达设备的具体特征（参数或属性），这一般由设备制造商提供。如此，当生产管理系统（如ERP、MES、PDM）或监控系统（如SCADA）接收到现场设备的数据后，就可解析出数据的数据类型及其代表的含义。

数字化转型，让可视化先行——物联网+3D可视化+大数据打造三维立体化数据看板！

在这个大数据爆发的时代，数据可视化逐渐兴起，并且3D可视化相比于传统式大数据可视化更加直观，同时将3D与数据结合，让数据展示不再枯燥，反而生动有趣、灵活多彩。接下来就让我们来详细了解一下三维数据可视化吧。

数据采集是工业互联网的基础，没有数据的工业互联网将是无源之水，工业互联网的价值在很大程度上取决于采集数据的数量和质量。国机集团武汉纺友结合行业知识对这些数据进行进一步处理和挖掘，以量化、可视化等方式，定位生产中存在的问题并进行优化，可为企业智能制造提供源源不断的新动能，有效地提升企业竞争力。

国机集团武汉纺友结合互联网信息技术、3D/VR工业仿真技术、物联网技术，利用手机、大屏幕看板等数据展现的有效形式，在数据分析场景中，根据实际业务的需求，把多种数据视化形式有效融合，遵循简单、直接、易懂的原则，地传达数据分析的结果，为决策提供数据支持。

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