江苏科兴电器有限公司成立于2001年智能工厂感应器，是一家专业从事35KV及以下的电磁式、电子式互感器研发、生产、销售、服务为一体的高新技术企业；公司“COSINE”商标被国家工商总局认定为“中国驰名商标”智能工厂感应器，科兴电器荣获江苏省5A级数字化企业、江苏省科技型中小企业、江苏省管理创新示范企业、江苏省高成长型中小企业等；多个创新项目获江苏省重点创新项目、多个新产品被认定为江苏省高新技术产品或优秀新产品；公司建立了江苏省企业技术中心、江苏省工程技术中心、江苏省研究生工作站。
科兴电器全自动智能化互感器生产线被评为“科技进步一等奖”，公司建有全球规模最大的静态混料真空浇注系统，车间采用精益化的U型布局，所有产成品全部通过自动流水线流转，保证产品质量，提高工艺水平和生产效率。其中线圈生产、成品装配及全自动检测流水线、线圈干燥用真空隧道炉、烘模及后固化隧道炉、AGV自动流转机器人等设备均为行业首创。目前中压互感器年生产能力可达40万台以上。凭借公司优良的服务和产品良好的质量口碑，科兴电器先后成为各大外资企业、输配电行业龙头企业及在国家电网、南方电网大量中标的成套企业的首选供应商，熟悉国家电网、南方电网、各省电力公司及各大外资企业对互感器的特殊技术要求。
江苏科兴电器有限公司领导层一直注重企业信息化管理，2005年即引入某品牌ERP，由于系统的适用性问题，信息化一直停留在“购销存总账”的电子账阶段。
2009年，引入普实AIO7.0平台的ERP项目。科兴有15000+种产品、5000+种材辅料，工序流程超过20道；双方密切合作，仅四个月时间，即完成购销存产财成本一体化运行；特别基于生产订单型的成本系统自动运算，对企业的耗料数据采集、工时数据采集难度很高，科兴团队付出了巨大的努力。
2010年，开始导入固定资产管理、成品移动条形码管理、重点工序过数条形码管理（绕制、浇铸工序）。成品100%实现了单品序列号管理，重点工序的计件工资也在系统内开展。
2014年，科兴在泰兴城东工业区建设了花园式工厂并投入运行。在搬至新厂区以前，进行了ERP系统的升级，升级至普实AIO7.5平台，并于10月启动了OA单元启动，进一步规范及完善企业工作流，提高了企业整体协同能力。
2015年，科兴借助AIO75平台，导入阿米巴经营管理体系。按阿米巴要求的数据粒度，从ERP中抽取相应数据，达到“人人都是经营者”的精细化价值管理；也是普实软件迄今之止，阿米巴数据与ERP结合最完美的案例。
科兴ERP系统已经正常深入运行5年，完成了“购销存产财成本一体化”，对于原料、半成品、产品的管理已经非常到位，同时对于资金类数据也非常准确，产品成本也由系统自动生成，2014年升级成AIO75系统，AIO75构建于云端，顺应移动办公潮流，同时打通了OA+ERP。AIO75内置BI数据分析引擎，便于未来的企业大数据应用，极大提高了企业的办公效率；科兴具备了上MES的信息化先决条件。
中国制造2025新形势下，落后产能过剩即将被淘汰，企业转型升级成为必然。制造业的核心竞争力是合适的成本适时交付出高性价比的产品，来满足客户各方面的需求。客户为什么选择我们企业的产品？ 质量、交付、服务、价格 四要素智能工厂感应器！如下图智能工厂感应器：
1.使产品有足够的质量性能优势。原料是否合格？操作机台、人员、经过的工序、生产时间是否可追溯？关键工艺参数是否可控？能否防止工人部件装错、产品生产流程错误、产品混装？
2.使产品有足够的交付优势。平均生产周期是否明显高于同行业平均水平，加工周期是否稳定，是否预先可知准确的交付日期？生产过程中是否可以及时知道产品所在的工序位置？若工序中报废，是否可以立即捕获到报废数据，并补投料进行加工？
3.使产品有足够的成本优势。内部精益生产的水平？影响产能的原因是：设备故障？调度失误？材料供应不及时？工人培训不够？还是工艺指标不合理？是否使设备OEE、材料利用率达到行业领先水平？
4.在客户心目中科兴有足够的服务优势。是否可以引入客户自助服务APP，让客户录入订单号自行查看其对应订单的执行进度、产品的质量状态，方便地追溯产品的原料批次、工艺参数是否在控制线以内？
5.使企业各级管理者享用清洁及时的生产数据，让整个生产现场完全透明化，以便做出最合理的决策。能否废除人工报表，自动统计每个过程的生产数量、合格率和缺陷、设备台时、设备运行参数、利用率、OEE等；能否针对在线检测数据与关键工序的运行参数，通过大数据分析的方式，寻找出适合于企业的最佳的产品工艺……
企业的管理人员，无论何时身处何地，只要透过Internet就能将生产现场的状况一览无余；通过MES获取信息运筹帷幄，远在国外的客户也可以来关心智能工厂感应器他们的订单进度、产品品质。
科兴导入MES正是围绕着打造幸福企业的目标，提高企业核心的产品研发、产品制造能力，使科兴具备引领互感器市场，让员工拥有一个稳定幸福的家，为时代做出自己的贡献。
2015年，科兴组织企业中高级管理人员，频繁走访参观国内信息化示范工厂，包括华为、西门子、海尔、徐工、红领等企业。决定引入MES系统，并于11月开始陆续考察MES供应商。
2016年3月，普实通过了科兴严格的供应商筛选，荣幸地成为科兴MES供应商。
2016年4月，科兴与普实联合甄选车间工位机、流程RFID卡、模具RFID卡，普实针对选定的工位机开发相关程序，并接进AIO75的MES平台中。
2016年5月，科兴现场工位机安装、传感器安装、PLC改造、立式触摸屏安装、条形码扫描器布置、ZigBee及WIFI信号调试。
2016年6月，现场测试MES程序并优化；召开设备供应商会议，由普实提供MES的API接口，设备供应商针对科兴所使用的设备进行软件二次开发，以期使现场重要设备数据能实时汇入MES系统。同时，进行大规模的模具清理与改造，模具植入RFID芯片。
2016年7月，设备供应商陆续完成软件的二次开发，进入产线进行联调。MES进行现场试运行，并于7月10日，全面取消车间现场流程卡。制造过程中的工艺参数及图纸，全部通过网络在车间终端上刷卡阅读。在重点生产线布置电子看板，及时反应各工序的计划目标与生产任务。通过近一个月的运行，现场数据达到95%的准确率，MES开始显现出威力。原来要找某订单的在制品，需要花费大量人工，现在直接仅需在系统内查看具体工位即可准确定位；即使在烘房内，也可以准确定位至烘房的某屋某层上、预计出烘房的时间、现在烘房内的温度是多少……
2016年8月，科兴大数据中心硬件安装完成，科兴与普实经过密切沟通，规划了覆盖企业重要管理点的数据分析模型，普实投入大量技术人力开发数据分析，如期交付并进行了系统联调。
2016年9月，科兴大数据优化并验收完成，标志MES成功上线。
企业感言
董事长
◇手工排程，生产计划与实际生产进度脱节，在制品动态无法及时掌握，造成计划排程调度混乱，往往要交的产品不生产、生产的产品又不要交，严重影响产品正常交期。
◇主要以纸单形式报价，凭经验管理，粗放、效率低；对于交期，由于现场在制品情况不明，业务人员反馈交期时往往会留足时间余量，客户服务质量受到影响。
◇生产过程中缺少产品品质追溯管理。
◇车间在制品多，产品生产周期长，造成车间管理难度大，管理成本高；特别是无法及时掌握产品质量损失，往往在交期前紧急补单，给产线安排造成极大混乱。
◇生产过程中工时难以统计、人工填报误差大，工人绩效考核管理有漏洞。
科兴的MES项目从生产过程控制为突破口，依靠信息化系统强大的数据集成能力，成功的解决了传统行业上述的难题。该系统适合于传统离散型中小型制造企业，资金投入少、建设速度快、运行稳定、数据统计准确，彻底解决了科兴电器在数字化时代转型的难点和痛点。
总经理
目前中小企业已经普遍应用ERP，销售、采购、财务、库存等模块应用得比较好，但是车间生产更多的依靠人工去管理，生产排程以及生产进度管控都是靠基层管理人员去完成，设备与模具的使用状态与实时监测数据也未能与ERP系统互联互通。
随着用户个性化的要求越来越多，如何用批量化的手段来满足个性化的需求，将客户端的价值需求作为整个产业链的出发点，改变以往从生产端向消费端、从上游向下游推动的模式，以客户的价值需求出发提供定制化的产品和服务。这就要求产线必须是能够随时换型，根据产品加工状况的改变自动进行调整。
科兴的CPS智能制造一体化系统，基于公司ERP系统开发MES系统，实现与设备、模具的互联互通，监控和管理生产的每一个步骤和工序如何实现，生产部门各个生产设备之间、生产设备和控制器之间，通过制造执行系统（MES）连通起来。满足客户个性化的需求，客户可以在线自主选型，解决生产过程的失控、在制与库存品的大量积压，采用工业智能制造手段（物联网、RFID等技术）提高生产资料的利用率，在智能制造的基础上实现透明生产、精益生产，打造玻璃化透明的幸福企业。
硬件
RFID工位单板机
RFID工位单板机
数据采集器
数据采集器
RFID PDA
条形码PDA
传感器
PLC
广告触摸屏
广告触摸屏
科兴MES项目，经过双方5个月密切合作，达成了MES项目设定的目标，实现了以下六大核心模块的上线运行。
车间排产是根据生产订单及物料的工艺路线来编制工序排产计划；车间执行通过工位机、设备自动计数，利用RFID、条形码、传感器、PLC通讯、设备厂商第三方API系统等方式，及时完成产品加工过数、工时、工艺及缺陷的采集，若有不合格品或报废数据，掌握实时数据以便于在第一时间补单，满足交付。动态实时准确的WIP数据，也是排产调整的依据。
基于订单、瓶颈工序产能、模具状态的工序排产，帮助计划员有效安排车间作业计划，排产数据动态发布至产线，并将排产数据与车间完成数据进行实时比对，车间看板显示作业的达成率。
反映车间各工序实时的在线堆积数，便于车间调度者及时协调资源解决工序瓶颈，保证生产流动的均衡性，最大化的压缩在线产品数量，以达成快速响应客户交付与变更的目标。
智能工厂是企业信息化发展的新阶段，设备联网更是迈向智能工厂的关键一步。以最有效率的方式取得不同品牌、不同通讯协议设备的状态参数信息，并将数据传送至管理系统进一步分析、实现远程监看控制。将设备与生产订单、工序加工相结合，实时反应设备上正在加工的产品，并附加产品上当前的设备参数、实际运行数据，便于后期产品追溯。
设备综合效率是Overall Equipment Effectiveness，简称OEE。每一个生产设备都有自己的理论产能，要实现这一理论产能必须保证没有任何干扰和质量损耗。OEE由三个关键要素组成：OEE=可用率*表现指数*质量指数。
通过设备联网捕获设备加工频率，与制造数据上工艺设计的理论加工效率、工厂的工作日历，再结合在线检测一次合格率等数据可得到OEE指标，以帮助企业有效改善及提高现场的生产管理水平。
实时捕获设备动态的运行状态，与安灯模块配合，获得无效工时的原因数据，帮助企业提高设备的运转效率。同时，通过进出的扫码或RFID感应，清晰掌握当前设备正在加工的产品；对于批量间隙式生产的设备，方便追踪存放于设备内产品的序列号或批次。
科学完善的设备管理系统，将紧急性维修改进成预防性维护。为设备创建巡检计划、定期维保计划以及年度大修计划。此外，为了确保设备维保活动能够顺利执行，可以在计划中定义好任何所需的资源、备件、注意措施以及相关文档。
与ERP制造数据模块关联，定义产品工艺参数规范，并管理相应的工艺参数值。通过设备联网，将工艺参数传送至相应的PLC、工位机显示、现场触摸屏显示。
通过传感器、OPC等采集设备实时运行参数，并处理、传输、存储以及为决策支持层提供生产工艺方面的数据依据，真正实现了企业数据的共享。
工艺参数预先定义，以便生产过程中各工序应用。与现场工艺显示设备配合，以达到工艺管理的无纸化传递。若产生ECN设计变更，可与工序加工指令相结合，锁定生产订单某些工序的执行。
通过设备内传感器或直接获取设备PLC等方式，实时采集设备运行参数，为后续品质判定、工艺改进、生产决策提供数据支持。并提供超过工艺控制线的运行报警，以便工艺设备人员及时跟进，防止出现质量事故。
利用设备联网或现场加装工位机等设备，将工艺参数传送至相应的PLC、工位机、现场触摸屏显示，以使各工序电子化查看工艺参数、图纸、SOP及视频操作指南。
模具管理工作是制造型企业的重要工作。模具管理包括新开模具、模具出入库、模具工作量工时统计、模具常规性维护及异常维护等管理工作；查看模具动态的状况，利用率分析等。同时，引入条形码、RFID等技术，还可以起到模具防呆的功能。
通过装模工序，将生产流程卡（或生产订单）与模具相关系，实时捕获模具动态的状态。模具进出的扫码或RFID感应，清晰掌握当前模具的使用次数及生命周期数据，同时为排产、质量分析提供数据支撑。
在模具使用寿命和次数达到设定的数值时，提供检修预警或报废提示，并根据剩余寿命及订单状态，制定开模计划。
安灯系统主要功能是使JIT发生的问题得到及时处理，为了消除中断或至少减少复发的可能性，用灯光或其它信息化手段发问题信号，通知到相应的处理人员。系统根据呼叫、应答、处理完成等数据，来加快异常事务处理，提高生产率。并通过以上数据进行分析，异常呼叫类型统计、应答率及平均延时、处理率及平均延时等。
安灯系统与设备联网获得的实时运行状态数据相结合，获取更精确的设备OEE数据。安灯系统能显著提高日常生产过程中的异常响应、异常解决的效率，从而提高设备的有效运行时间。
安灯系统与设备联网获得的实时运行状态数据相结合，针对停机区分出准确的停机原因。利用现场看板、APP推送，推动异常的快速解决。
AIO75质量管理方案，包括检验项目、工具、水平、标准等，含数据采集、信息传递、数据分析、实时监控、信息反馈、文档管理、客诉处理、量具管理，对于原材料进厂、生产制造和在用户使用过程中的产品整个生命周期进行数据化、网络化、动态化管理，通过持续不断的改进，进一步完善生产质量管理直至企业层的整体化全面质量管理体系(TQM)。
通过在线检测设备所附加的程序API接入MES系统，并获取当前产品关键工序的实际生产运行的工艺数据，将同一产品的质量检测数据与工艺数据进行比对，给客户更多的产品性能的信心保证。若检测有问题，也能帮助企业改善工艺。
统计质量数据的采集、规格化汇总、多维度分析，获取产品合格率趋势、缺陷分布、缺陷损失、报废损失等，以便企业制定合理的质量方针与管理措施。
用到光电传感器、水银角度传感器、接近开关传感器、磁感应传感器等
自动化生产线的基本装置有：机身、滑台、伺服、电机、微动行程开关、传送装置、电气控制箱等基本元器件组成 。
可根据需要进行灵活组合，但传感器是根据需要来选的，如光耦、压力传感器、温度传感器等。
例如：可以用超sheng波传感器测距离和红外测试是否有包装箱通过，根据包装箱的长度和生产线速度计算通过时间等。
自动生产线的传感器有多种，主要用途是检测生产线上有无产品存在，常用的有位置传感器，计数传感器等。常用类型有光电传感器、电感或电容式传感器等。
望采纳！
人工智能大家可能都见过，在电影中的钢铁侠就是一个很好的代表，钢铁侠在出战前将数据进行可视化的分析以及预测性的维护，就连在战斗的过程里人工智能也可以进行自智能工厂感应器我的诊断这就是人工智能。
智能工业其实就是应用到工业领域的人工智能。智能工业主要分为三类智能工厂感应器：
第一类就是人工智能通过收集设备运行时的数据，储存并提供二次的分析，用以检测设备是否正常生产;
第二类，若是生产流水线突然出现故障时，机器人就能自己进行故障的判断，自己解决问题进行自我修复;
第三类，就是通过人工智能进行设备的预测性的维护，预防机器人在工作时突然出现故障，造成巨大的损失。
和生英钛集团的智能工厂解决方案中的几大系统应用在工厂制造业生产模式中就是人工智能引领智能化发展的最好体现。但相信在未来，人工智能会全面的应用在各个领域，为我们的打造最优越的生活工作品质。
先提一个问题：
某设计师在为一套别墅设计其中的KNX智能控制系统。在二楼的走廊里，他想设置一个红外的人体感应器来自动控制走廊的灯光。走廊大概有10米长，2米宽（豪宅啊！），走廊的一头是入口，侧面分别有两个房间。于是，他选择了一款最远探测距离为12米的墙装式感应器，装在了正对走廊入口对面的墙上。你觉得，他的设计有什么问题吗？
在回答这个问题之前，让我们先来研究一下人体感应器，这个在智能家居和智能楼宇控制系统中经常出现的设备。
人体感应器的分类和工作原理
人体感应器在智能家居和智能楼宇控制中被广泛使用，除了面板，人体感应器应该是被采用最多的一种控制手段了。而且由于面板控制还属于手动控制范畴，感应器控制则属于自动控制范畴，因此人体感应器也是体现一个系统“智能性”的重要手段。
目前市面上最常见的人体感应器大体分为3类：声控感应器、红外感应器和超声波感应器。其中，声控感应器属于上个世纪的产品，既不方便，也不稳定，已经逐步趋近被淘汰。而红外感应器从性能稳定性和成本方面，目前还是优于超声波感应器，因此目前成为市场上的主流。
人体红外感应器的工作原理，是通过发射红外射线，并接收反射，在有热源物体对射线实现切割的时候，即判断为有人，从而触发控制信号。可以看出，红外感应器必须在有人移动的时候，才可能感应到人的存在。因此，红外感应器也常常被称为移动感应器。不同的红外感应器有不同的精度，主要源于其发射的红外线密度不同。密度高的则更容易探测到更微小的动作，但是无论怎样，都必须要有移动才行。如果有人在探测范围内保持一动不动，红外感应器也就会认为该区域内没有人了。因此，有些厂家把自己的红外感应器称为“存在感应器”，我认为是一种不太严谨的做法。
红外感应器的主要应用场景
基于红外感应器的特点，目前在控制系统中被主要用于人员活动比较多的区域，比如走道、开放的办公区、衣帽间、楼梯等等。通过红外感应器，在这些区域都可以实现人来开灯，人走关灯的自动控制效果。感应器可以纯粹根据人员的活动情况来控制，也可以结合其他方面的条件进行逻辑组合控制，比如：
与照度相结合：大部分红外感应器都会自带照度感应功能，可以设定一个照度值，做到当环境照度高于设定值的时候，即使感应器感应到有人，也不会开灯；
与时间相结合：有些公共区域，可以通过定时器在某些特定时间段（比如上班时间段）让感应器停止工作，而只在其他时间段（比如下班时间段）起作用；
与手动面板相结合：在某些私人空间，有人是否开灯比较随意，则可以考虑让感应器处于半自动状态，即在有人进入的时候，感应器不会自动开灯，需要通过墙上的面板手动开灯，但是在人离开后，感应器还是会自动把灯关掉，避免浪费。
红外感应器使用注意事项
以上这些应用在项目中都已经比较多了，但是，在实际的使用过程中，很多设计人员还是会忽略一些细节，造成会有用户反映感应器有时灵有时不灵，怀疑感应器的质量有问题。但实际上，都是一些细节没有处理好，造成的隐患。总结下来，常见的有以下几种：
安装环境的选择问题：忽略了周围的干扰
由于红外感应器是通过对热源的感应来实现信号触发的，如果周围环境中有其他热源产生干扰，就会严重影响红外感应器的正常工作，发生误动作。比如：
距离感应器很近的发热灯具
在感应范围内的电暖设备、电吹风等
在感应范围内频繁移动的机械设备等
在设计安装的时候，要避免出现上述情况的出现，以保证系统的稳定运行。
安装位置的选择问题：难以形成切割
由于人体移动要对红外射线产生切割，才能触发感应信号， 因此在选择安装位置的时候，要选择人员走动方向与红外感应器的发射方向相对有较大夹角，而不是平行的位置。 比如针对开头我们提出的案例问题，设计师以为把感应器安装在正对门口的墙上是最佳位置，但这是个误区。实际上，如果有人从门口走进来，由于TA的行进路线和红外射线几乎平行，而且在远离感应器的位置，射线密度很低，并不能在最短时间内产生切割，结果就会出现进入走廊很久，灯还没有被打开的现象。在这种环境中，一个探测范围足够大的吸顶式感应器是更为合适的选择。
探测范围的计算问题：不同场合的精度需求不同
由于红外感应器所发射的红外射线是以感应器为原点，呈扇形或者锥形发散，因此离感应器越近的地方，射线密度越大，越容易感应到微小的动作。相应地，离感应器越远的位置，射线密度越大，被切割的可能越小，因此所能感应到的动作就要越大才行。 所以，同样一个感应器，用在不同场合中，其所适用的感应范围是不同的。 举例来讲，对于一款吸顶式的红外感应器，通常会有一个参数指标是感应范围，常规是安装高度在2.5米的时候，到达地面的探测范围，比如说是7米直径的圆。那么这个7米只能作为用在走道等人员动作比较大的区域的一个参考值（当然也要留出余量），如果要用在办公区等人员动作不大的区域，就要按照更小的探测范围来考虑，不同厂家产品会有不同，一般大概只能在5米左右。而有些产品，由于其发出的射线密度本身就不够，可能根本就不适于安装在办公区。只有合理选择合适的产品，以及合适的感应范围，才能保证感应器的控制达到预期的效果。
多个感应器共用的问题：没有进行信息互通设置
在一个比较大的区域，往往需要几个感应器才能覆盖整个区域，但是控制的灯光回路却是同一路。例如在一个长的走廊里，共有3个感应器覆盖整个走廊，如果3个感应器之间不进行互相沟通，就会出现控制上的问题。当有某个人站在其中一个感应器所感应的区域中，在另外2个感应器的感应之外，那么这另外2个感应器会发出关灯指令把走廊的灯关掉。为了避免这种情况，大部分感应器具备主从设置功能。 设置为“从”的感应器，只负责向设置为“主”的感应器发出通知，告诉主感应器自己所在的区域内是否有人。 主感应器负责判断，只要有任意一个感应器感应到有人，即发送开灯指令，而只有所有感应器都说自己的区域内无人，主感应器才会发送关灯指令。这样就解决了误关灯的问题。
类似的问题还会存在于感应器和面板共同控制一个回路的情况。这是需要做一个状态反馈的互通，否则就有可能出现用面板把灯关掉，过一会儿回来，希望感应器自动把灯打开，但是感应器没反应的情况，因为感应器并不知道灯已经被关掉了。解决方案与多个面板共同控制同一个回路的方法是一样的。
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
一、加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。
这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。
二、设备故障分析及预测
在制造业生产线上，工业生产设备都会受到持续的振动和冲击，这导致设备材料和零件的磨损老化，从而导致工业设备容易产生故障，而当人们意识到故障时，可能已经产生了很多不良品，甚至整个工业设备已经奔溃停机，从而造成巨大的损失。
如果能在故障发生之前进行故障预测，提前维修更换即将出现问题的零部件，这样就可以提高工业设备的寿命以及避免某个设备突然出现故障对整个工业生产带来严重的影响。随着工业4.0的到来，智能工厂的工业设备都配上了各种感应器，采集其振动、温度、电流、电压等数据显得轻而易举，通过分析这些实时的传感数据，对工业设备进行故障预测将是一种行之有效的措施。
因此设备故障预测方案成为了制造行业所青睐的解决方案，其具备的核心功能有：
1、故障超前预警，减少设备停机时间；
2、分析结果实时推送，减少人工成本；
3、适用于企业各种类型的设备，通用性强。
三、工业物联网生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。
首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
四、产品销售预测与需求管理
近年来，保险业加速了数字化进程，大数据与保险营销深度融合，成为现代化保险营销的重要武器。慧都大数据助力保险行业精准营销，并成功帮助中意人寿保险有限公司更好地服务客户和发挥忠诚客户，提高销售效率及客户复购率。
五、工业供应链的分析与优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
六、生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的 历史 数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现 历史 预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。
七、生产质量分析与预测
在工业生产中，设备失效、人员疏忽、参数异常、原材料差异、环境波动等因素而导致质量偏离，引起质量等级的缺陷和损失非常巨大。工艺流程复杂的大型制造业，如钢铁、 汽车 、电子、服装等行业，信息数据孤岛凸显，导致质量问题频发，尤其需要“及时发现和预测异常，迅速控制和分析质量异常的原因，进行生产过程改进，稳定生产过程，减少产品质量波动”。
生产质量分析，从工厂订单下单-订单生产-流入市场， 针对整个生产链进行全面的质量分析。其中，打通质量和人、机、料、法、环等数据，各生产数据环环相扣，聚焦质量管理的全量数据分析，帮助企业快速 探索 缺陷根本原因。
1、打通质量和人、机、料、法、环，对影响质量的全量数据进行交互分析， 探索 相互关系，挖掘数据背后的真实原因，获取结果“是什么”，回答“为什么”。
2、将传统的静态汇报模式，改为交互式动态会议，随时随地可以组织生产、质量相关专题会议。通过对维度展示生产和质量KPI，实时预警、掌握产线运营状况。
3、简单易上手的质量分析工具，员工只需对数据进行选取、拖曳，自助灵活地达成期望的数据结果。
4、摒弃以往静态的数据报表，整合多个业务系统数据，多场景数据大屏，自适应多屏，进行综合展示分析，让决策更清晰。
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位置监控。激光测距传感器在智慧工厂零件加工中的应用是运动物体位置监控、铁路接触网测量、建筑物限界测量。传感器是一种检测装置，一种获取信息的工具，或者说是一种传递感觉的机器。
