物聯網等技術實現工業全系統的互聯互通，有助于工業數據的充分流動和無縫集成。數據是基本，即通過網絡采集取得的工業生產全周期的海量數據，并開展大數據分析，形成基于數據的智能系統，實現機械彈性生產，運營管理優化，生產協同組織以及商貿模式創新。安全是保障，如果并未嚴謹的安全保障體系，上層的應用就無從談起，網絡和數據的價值就難以獲得不錯的應用。上圖是蜉蝣君根據工業互聯網聯盟的圖重繪的，可以看出在物理系統，網絡，數據，安全，以及應用和用戶中存在三個閉環（也就是圖中三個紅色的虛線圓圈）。首先是面向裝置運轉優化的閉環。通過工廠車間內的物聯網系統收集機械操作數據和生產環境數據，再經過外緣計算開展分析，實現裝置的動態智能調整和生產質量控制。然后是生產運營優化的閉環。其基本是基于上一層閉環中的數據分析結果，開展生產建模，仿真和分析，并將結論用以車間/工廠/企業的運營決策優化。**后是面向企業協同，用戶交互及企業服務優化的閉環。這一層次的閉環總算走出了企業內部局域網的范圍，確實實現了企業間的工業系統互聯和數據共享。可用于企業之間的資源組織，商貿活動創新，形成網絡化協同，個性化定制，服務化延伸等新模式。芯軟云工業互聯平臺可滿足用戶的數據管理需求.可任意部署,可以滿足您的設備和管理模式。威海芯軟云工業互聯平臺質量保證

車間是制造企業的基石，在實際生產過程中，車間既是生產計劃的執行主體，也是車間生產信息的主要反饋主體，產生了大量的實時信息，因此企業的生產系統中，很重要的一部分由車間生產管理和各類信息資源集成構成，車間生產管理以及各類信息系統的敏捷程度在很大程度上決定著整個企業的敏捷程度。芯軟云工業互聯平臺（MES系統）的任務是根據計劃部門制定的生產計劃，利用車間的各類生產資源、生產方法以及大量的現場實時數據快速、高效率地制造出合乎質量要求的產品，它的生產活動涉及訂單、設備、庫存、物料、數據采集，以及模具維護管理、產品質量控制及車間人員管理等。芯軟云工業互聯平臺（MES系統）集成了硬件和軟件系統，用以管理和優化從定單下達到產品出貨的生產活動全過程，它基于實時、準確的制造信息來指導、傳達、響應和報告車間發生的各項活動，同時為企業的各項決策提供依據和支持。德州芯軟云工業互聯平臺誠信推薦芯軟云工業互聯平臺對于加強工業互聯網領域的交流互動、合作共贏；

    軟件類別：制造執行系統（MES）。HoneywellHi-SpecSolutions；軟件類別：制造執行系統（MES），電子商務，數據庫平臺；MSAccess,MSSQLServer,Oracle；服務器平臺：DigitalOpenVMS,Unix；適用行業：消費品，食品&飲料，醫藥&生命科學，流程型（化工&塑料），批量。IndusInternational；軟件類別：CRM，企業資產管理(EAM)，ERP，制造執行系統（MES）；數據庫平臺：Oracle,Sybase；服務器平臺：OS400,UnixRockwellSoftware；軟件類別：企業資產管理（EAM），制造執行系統（MES），供應鏈管理，APS技術，倉庫管理；數據庫平臺：MSAccess,MSSQLServer,Oracle；服務器平臺：WindowsNTServer；適用行業：航空航天，汽車，消費品，食品&飲料，半導體，機械制造，按定單生產，醫學，生命科學，流程型（化工&塑料），批量型。KronosInc.；軟件類別：制造執行系統（MES）；數據庫平臺：IBMDB2,MSSQLServer,Oracle；服務器平臺：NovellNetware,OS400,Unix,Windows2000Server,WindowsNTServer。參考資料1.制造企業生產過程執行管理系統。

    “在早期，我們各站之間的生產過程都是手工記錄的報表，手工記錄的人為因素會阻礙數據獲取的真實性和及時性”針對這一生產過程中的“老大難”問題，結合芯軟云工業互聯平臺的導入，生產現場設置電子看板，在生產過程中實時采集數據，實時呈現在看板上，管理人員可以立即掌握每一道工序實際的良率產出、生產效率等，使得信息報表更透明更及時。圍繞實現決策透明化的訴求，芯軟云工業互聯平臺面向車間、品質、生產、管理等不同職能，建立多個運營能力模板面板，幫助企業高效率、低成本地搭建起數據應用體系，從數據接入獲取與整合，到數據處理與解讀、分析、挖掘，透過數據預警異常，再到多終端可視化，讓企業管理者及時、有效、迅速的看到相關信息，實現企業運營數據的數字化決策管理。 芯軟云工業互聯平臺將企業精益的管理思想植入其中，自上而下都能貫徹執行，有效保證產品的穩定有序的生產。

    智能設備管理：過往工業界對于裝置的管理主要使用的是人工定期點檢和保養就帶來以下幾個疑問：——裝置的實時狀況無法獲得監控，裝置使用效率無從管控——裝置時有發生故障后產生警報才能發現，且故障疑問需事后工程師結合經驗和裝置情形來找到緣故，影響裝置使用率——無法預測裝置或耗材的故障出現，需打算額外備件——點檢、定期保養消耗大量人力而這項應用主要通過搜集裝置數據，對業務邏輯建模，**后實現裝置實施監控和預測性維護等機能。它是目前工業互聯網**根基也是應用極其普遍的服務之一。實際事例如下：例1:GE在自己生產的每一臺發動機上安裝大量傳感器，不間斷收集每一次飛行的數據，并在飛行過程中實時將數據傳到數據中心展開分析，據此，GE數據中心能給飛機發動機提供預測性的維護保養，縮減了停機時間，經濟性和安全性都取得更好的優化。例2：在2013年，GE采用財產云管家軟件和診所進行合作。該程序可從遠端觀察到每一臺裝置的運行負載，開展遠程就診調控和分流，減低高負荷機械的運行時間，把等候看病的病患指引至閑置裝置，一方面使裝置利用率獲得了提升，避**臺機械長時間超負荷工作引致停機，同時也縮減了病患等待的時間。芯軟云工業互聯平臺通過使工廠更智能，幫助客戶實現品質和生產力的提升。專業芯軟云工業互聯平臺方案

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