智能制造解决方案及应用案例

技术创新，变革未来

智能制造解决方案及应用案例

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 当前，我国大多数企业、行业智能制造系统都还处于局部应用阶段，只有少数大企业单项业务信息技术覆盖面较高，关键业务环节应用系统之间实现了一定的协同和集成。从制造企业生产力水平来看，大量企业处于工业2.0要补课，有些企业处于工业3.0待普及，有个别企业处于工业4.0要示范。 智能制造系统解决方案发展趋势 据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。 第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。 智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。 第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。 从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系

统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分（SFC、MES、ERP、PLM）的集成与发展，其中MES是软件层中最核心部分。 我国智能工厂发展趋势分析 当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。预计未来3-5年，全国将涌现出一批智能工厂。 智能工厂的内涵及建设重点 智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。

联想智能制造白皮书(2020版)

联想智能制造白皮书 （2020版）

目录 第一章智能制造的发展背景 (6) 1.1智能制造发展现状 (6) 1.1.1 世界智能制造发展保持活跃态势 (6) 1.1.2 我国智能制造发展面临的机遇和挑战 (6) 1.2智能制造的发展趋势和路径 (8) 1.2.1 智能制造的定义及发展趋势 (8) 1.2.2 智能制造的目标和方法 (10) 第二章联想智能制造实践和方法论 (12) 2.1联想智能制造发展概况 (12) 2.1.1联想智能制造的发展历程 (13) 2.1.2联想对智能制造的认知理解 (15) 2.1.3联想智能制造的体系框架 (15) 2.2：联想智能制造方法论 (16) 2.2.1战略：联想制造展望-LMO (17) 2.2.2战术：联想分域致胜-ZTW (18) 2.2.3策略：联想组织文化-TOC (19) 第三章联想智能制造关键技术 (22) 3.1：智能制造关键技术发展趋势 (22) 3.1.1 关键智能制造技术发展前瞻 (22) 3.1.2智能制造关键技术说明 (23) 3.2：联想智能制造技术的应用与探索 (24) 3.2.1 联想端、边、云、网、智建设整体说明 (24) 3.2.2 端：智能设备 (26) 3.2.3边：边缘计算和物联网 (28)

3.2.4 云：混合云与大数据 (29) 3.2.5网：5G与区块链 (31) 3.2.6智：人工智能算法和开放创新平台 (36) 第四章联想智能制造解决方案和应用场景 (41) 4.1：构建联想智能制造五大核心能力 (41) 4.1.1联想智能制造五大能力构建 (41) 4.1.2联想智能制造解决方案概述 (43) 4.2应用场景一产品设计 (43) 4.2.1 MBD解决方案 (44) 4.3应用场景一订单管理 (46) 4.3.1订单可视化解决方案 (46) 4.3.2订单自动化解决方案 (49) 4.3.3订单自主纠错解决方案 (51) 4.4应用场景一计划排产 (53) 4.4.1整合计划解决方案 (53) 4.4.2智能排程解决方案 (55) 4.4.3智能预测解决方案 (57) 4.4.4供应链智能控制塔 (58) 4.5应用场景一采购管理 (61) 4.5.1全球供应协同解决方案 (61) 4.5.2采购计划解决方案 (62) 4.5.3. 采购执行解决方案 (64) 4.6：应用场景一生产运营 (67) 4.6.1产线自动化解决方案 (67) 4.6.2 MES管理系统解决方案 (71) 4.6.3 LCD自动检测解决方案 (74)

Brio Enterprise商务智能解决方案

Brio Enterprise 商务智能解决方案 只有 Brio Technology 为您提供了一个完整的并且完全集成的商务智能方案，该方案在客户／服务器和 Web 环境中具有强大的查询、分析和报表功能。为满足企业内所有用户的要求，Brio Enterprise 解决方案既考虑到专业用户的复杂需求又照顾了初学者查阅报表的简单要求。它使您的 IT 机构能够在整合体系结构以适应日益增长的工作量和用户的同时，通过严密检查、安全和零管理部署来维持集中控制。使用 Brio Enterprise，在提高 IT 机构效率的同时还可以从企业商务智能中获益。 成千上万用户的成功显著证明，Brio Enterprise 产品系列可以降低用于部署并维持一个高性能商务智能环境的成本。Brio Enterprise 产品系列将“推”和“拉”服务器技术与 Brio Enterprise Server结合起来。以客户／服务器和基于 Web 的用户为对象的功能强大和集成化的客户工具满足了企业每种用户的要求。 一、什么是 Brio Enterprise 6？ Brio Enterprise 6 (Brio 6)是一个企业级智能化解决方案，集查询、分析、报表、和OLAP技术为一体。它是 Brio 继 BrioQuery Enterprise 3.0 之后的最重要的产品。它对整个产品系列的功能进行了全方位的强化，其中包括：新增了报表设计器，全面支持 OLAP 服务，具有完善的分析应用程序开发功能，Brio Sever 产品在性能上可缩放范围大且十分可靠。同时，还增加了新的功能，从而使我们能够为整个企业提供商业智能及分析应用程序。 二、Brio Enterprise 6 的特点 1、简单易用 ●Brio 在一个界面上同时提供了查询、分析、报表及图表功能。这种界面设计使 终端用户能够更方便地访问和分析数据，从而制定出更好的商业决策。 ●您可以利用多种来源的数据创建您的报表。 ●由于始终贯彻了用户至上的思想，Brio 的界面非常直观、易懂。这些工具只要 一上手，您就可以发现并开始使用其中所具有的更强大的工具。 ●Brio 产品是业内最易学易用的产品。 2、管理方便 ●Brio 的设计可使终端用户获得强大的功能，使 IT 人员摆脱了诸如报表生成等 烦琐的工作，从而能够从事更为重要的工程。

零售行业商业智能应用解决方案

零售行业商业智能应用解决方案

前言 (3) BIZCOVERY 产品特色 (4) 零售行业商务智能解决方案 (6) B IZCOVERY系统架构： (6) B IZCOVERY平台商业分析优势 (7) 零售行业分析功能 (7) 经营分析 (7) 库存分析 (8) 采购分析 (8) 毛利贡献分析 (9) 客流分析 (9) 商品价格分析 (10) 商品流通周期分析 (10) 商品利润效率分析 (10) 会员卡分析 (10) 经营计划进度分析 (11) 财务分析 (11)

前言 随着零售业信息化的建设在不断的深入，从POS系统到ERP系统，从MAIL系统到OA 系统，整个行业的每项工作都与信息系统密不可分。但是随着信息系统的日益增多，面临的问题也不断涌现，企业的决策者面对IT部门提供的海量数据，难以对其加以分析或不知应该从何入手加以分析，从而企业领导的决策也不能得到确定。 数据分析方面： 难以有效利用数据：ERP系统中或在各个信息系统中积累了大量业务数据，但这些数据除了查询、跟踪外基本属于休眠状态，无法得到有效利用，很难分析和报告这些数据，领导依然很难得到需要的决策数据。 难以跨年分析：只能了解到当前的作业数据，无法获得历史的、综合的、全过程的数据并无法对历史数据进行分析，无法跨年做时间序列分析和对比分析，无法通过对历史数据的分析了解变化趋势，决策支持缺乏数据基础。 难以做到跨模块或跨系统分析：对相关业务难以做到跨模块的快速关联分析，致使得到的信息缺失，被迫在不完全的信息状况下凭经验做决策。 难以快速整合数据：需要花大量的时间去收集和整理数据，报表合并和编制工作非常繁重，数据的及时性和有效性非常不高。 应用功能方面 无法准确地了解到各类业务数据的变动情况与变动影响程度，例如当一个因素变化时整个公司的成本及利润是如何变化的。 影响利润或成本变化的因素很多，无法通过分析识别哪些是关键因素，导致不能采取有效措施扩大和创造利润。虽然有成本结构等数据，但无法通过分析判断成本结构是否合理，不能做到针对性的调整。 虽然有着准确的库存数据，但还是无法通过分析知道究竟设定怎样的安全库存才能既保证生产又不积压货物。 无法通过分析了解重点客户群的购买特点，导致无法采取针对性的措施以增加重点客户群。无法对客户地流失状况进行预警。 产品线很多但盈利能力还是很低，不知道哪些产品带来的利润最大，也不知道哪些产品是高盈利产品需要重点投入。 虽然有每笔销售订单与销售发票的数据，但企业难以对销售部门的业绩与效益进行量化考核。也无法准确了解销售计划的执行情况。无法量化地识别销售费用是否存在异常。 虽然有完善的总帐与应收应付模块，但企业决策管理者仍然无法预测未来的收入与支出是否能平衡。 企业决策管理者不可能每天都对着电脑或ERP系统，无法远程及时了解并操作公司的关键业务运作。 通过商务智能BI系统项目的实施，最有力的数据挖掘、信息分析整理、数据管理等解决方案，帮助企业梳理和制定完善的信息，为企业制定制有竟争力的分析模式和模型、充分利用现有信息资源，让各个部门实现销售、产品规划、财务、库存等核心业务的辅助决策。

智能制造系统解决方案

智能制造系统解决方案 据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。 第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。 智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命 周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。 第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。 从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案 商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分（SFC、MES、ERP、PLM）的集成与发展，其 中MES是软件层中最核心部分。 第三大趋势：凭借技术积累和对行业的深刻理解，领先制造企业逐渐将行业系统解决方 案作为新增长点。

近年来，领先制造企业积累了行业内相当程度的专业化知识、技术、能力，同时凭借其 自身对行业工艺的深入理解，自用智能制造系统解决方案日趋成熟。面对智能制造巨大的 市场空间，这些领先制造企业趋向于将自用解决方案提供给具有共性需求的同行业其他用户，寻求新的业务增长点。当前，已有深圳雷柏科技、陕鼓集团、企业将自身较为成熟的解决 方案作为独立业务对外提供，也有徐工集团、大型制造企业，将内部信息技术部门转型为外 部专业化的智能制造系统解决方案提供商。

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 当前，我国大多数企业、行业智能制造系统都还处于局部应用阶段，只有少数大企业单项业务信息技术覆盖面较高，关键业务环节应用系统之间实现了一定的协同和集成。从制造企业生产力水平来看，大量企业处于工业2.0要补课，有些企业处于工业3.0待普及，有个别企业处于工业4.0要示范。 智能制造系统解决方案发展趋势 据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。 第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。 智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。 第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。

从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分（SFC、MES、ERP、PLM）的集成与发展，其中MES是软件层中最核心部分。 我国智能工厂发展趋势分析 当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。预计未来3-5年，全国将涌现出一批智能工厂。 智能工厂的内涵及建设重点 智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此

用友智能工厂解决方案

1用友智能工厂解决方案 在工业和中国制造 2025的大背景下，用友致力于向制造业客户提供智能制造的整体解 决方案，解决方案全景如下： 整体解决方案由智能化生产、智能化管理和产业链互联三个层面构成， 前两个层面立足 于企业自身，以智能工厂为建设目标， 实习企业机体自身的智能化， 而产业链互联则是以互 联网技术为基础，将企业融入到产业链的整体生态环境中， 逐步实现制造资源的服务化和云 化，并与生态系统中的所有要素协同互动，实现企业的智慧化。 智能制造是一个比较宽泛的概念， 本方案以智能工厂为建设目标， 特指以物联网、互联 网、大数据等技术为基础，集成各类制造资源，通过对生产制造及物流系统的升级改造，逐 步实现制造过程、物流驱动、控制模式、 决策方式等方面的智能化，构建起体系化的智能化 的制造系统，打造数字化、透明化的智能工厂。智能工厂解决方案的整体架构如下： 1.1智能数据采集平台 智能数据采集平台是智能制造系统的基础平台， 接口平台，主要功能是利用物联网技术连接产品、 产现场之间的通路，向智能制造系统提供生产现场实时数据并接收 智能制造系统发出的指 令。同时，通过统一的集成化数据采集平台， 可以将不同的现场设备及控制系统的数据信息 整合在一起，从而为生产现场的协同、柔性、高效提供可能。 智能数据采集平台由以下关键要素构成： 是衔接生产物流现场与智能制造系统的 设备及控制系统，建立智能制造系统与生

设备的智能化改造 物料标识 智能数据采集平台依赖于生产现场的智能化， 主要表现在现场生产设备及检测设备的智 能化改造，具体可以采取的手段包括： 用数字化智能化可编程控制设备替换传统设备， CNC 设备及机器人的使用逐步普 及，一方面使生产线更加柔化，另一方面也可以提供更多的运行状态数据； 传统设备的智能化改造， 通过加装位置、温度、压力、计数等各类传感器改造现有 设备，使现有设备达到一定程度的智能化，满足读取及监控的需求； 在设备及产线旁加装终端电脑（工业平板电脑） ，部署终端应用以方便人工采集设 备运行及加工数据。 让加工检测运输等设备及软件系统能够认识物料是实现智能数据采集的另一项基础工 作，因此，需要用一定的技术手段标识物料，标识的载体可以是一维条码、二维条码、 RFID 芯片、IC/ID 卡等，其中，以 RFID 为代表的非接触主动采集技术日益成熟并广泛应用。标 识物料的方式也可以是单品身份证或批次流转卡， 对于课题研制产品、技术验证产品及主体 单位需求的定型量产产品，要实现单品身份证管理，并且达到产品的全生命周期管理。 对于 量产民品，可根据需要选择采用单品身份证或批次流转卡管理。 基础网络构建要求能够覆盖整个生产及物流现场， 采用无线网络及有线网络，物理隔离 涉密网及非涉密网， 通过网络总线接入及分布式部署的方式， 将各类设备集成到统一的网络 之中，具体的网络建设规划可参考本规划的专门章节。 设备集成可通过访问设备实时数据库、 PLC 嵌入式系统等方式，通过开放的输出端口 读取所需的设备运行数据。智能设备一般都有开放的对外接口，可通过串口、 USB 端口直接 访问硬件系统，或者通过开放的服务接口访问设备的控制系统， 但这类接口的访问和集成目 前没有统一的标准，需要分别与设备供应商合作完成。 通过数据采集平台采集的各类数据信息需要存储在服务器上以备其他应用使用， 而数据 采集平台获取数据往往具有大数据量及高并发的特点， 因此，在数据库服务器及数据库系统 选择时要充分考虑到这些因素， 充分利用目前互联网应用中数据存储的实现技术， 更好的支 撑应用需求。 智能数据采集平台是智能制造系统的基础平台，所有智能制造的应用都依赖于数据采 集，只有对现场情况的充分掌握才能确保各类智能化应用有准确的数据输入和及时准确的信 息反馈，从而实现业务管理的闭环。 1.2智能运营管理平台 智能运营管理平台构建在智能数据采集平台之上， 所有管理都必须以数据为基础， 由数 据来支持管理决策。而智能运营管理的范围涉及企业自身运营管理的各个方面， 而且呈现出 基础网络构建 设备集成及 T 取数接口开发 数据存储

用友智能工厂解决方案

1用友智能工厂解决方案 在工业和中国制造2025的大背景下，用友致力于向制造业客户提供智能制造的整体解决方案，解决方案全景如下： 整体解决方案由智能化生产、智能化管理和产业链互联三个层面构成，前两个层面立足 于企业自身，以智能工厂为建设目标，实习企业机体自身的智能化，而产业链互联则是以互 联网技术为基础，将企业融入到产业链的整体生态环境中，逐步实现制造资源的服务化和云 化，并与生态系统中的所有要素协同互动，实现企业的智慧化。 智能制造是一个比较宽泛的概念，本方案以智能工厂为建设目标，特指以物联网、互联 网、大数据等技术为基础，集成各类制造资源，通过对生产制造及物流系统的升级改造，逐步实现制造过程、物流驱动、控制模式、决策方式等方面的智能化，构建起体系化的智能化 的制造系统，打造数字化、透明化的智能工厂。智能工厂解决方案的整体架构如下： 1.1智能数据采集平台 智能数据采集平台是智能制造系统的基础平台，是衔接生产物流现场与智能制造系统的 接口平台，主要功能是利用物联网技术连接产品、设备及控制系统，建立智能制造系统与生 产现场之间的通路，向智能制造系统提供生产现场实时数据并接收智能制造系统发出的指令。同时，通过统一的集成化数据采集平台，可以将不同的现场设备及控制系统的数据信息 整合在一起，从而为生产现场的协同、柔性、高效提供可能。

物料标识 智能数据采集平台依赖于生产现场的智能化， 主要表现在现场生产设备及检测设备的智 能化改造，具体可以采取的手段包括： 用数字化智能化可编程控制设备替换传统设备， CNC 设备及机器人的使用逐步普 及，一方面使生产线更加柔化，另一方面也可以提供更多的运行状态数据； 传统设备的智能化改造， 通过加装位置、温度、压力、计数等各类传感器改造现有 设备，使现有设备达到一定程度的智能化，满足读取及监控的需求； 在设备及产线旁加装终端电脑（工业平板电脑） ，部署终端应用以方便人工采集设 备运行及加工数据。 让加工检测运输等设备及软件系统能够认识物料是实现智能数据采集的另一项基础工 作，因此，需要用一定的技术手段标识物料，标识的载体可以是一维条码、二维条码、 RFID 芯片、IC/ID 卡等，其中，以 RFID 为代表的非接触主动采集技术日益成熟并广泛应用。标 识物料的方式也可以是单品身份证或批次流转卡， 对于课题研制产品、技术验证产品及主体 单位需求的定型量产产品，要实现单品身份证管理，并且达到产品的全生命周期管理。 对于 量产民品，可根据需要选择采用单品身份证或批次流转卡管理。 基础网络构建要求能够覆盖整个生产及物流现场， 采用无线网络及有线网络，物理隔离 涉密网及非涉密网，通过网络总线接入及分布式部署的方式， 将各类设备集成到统一的网络 之中，具体的网络建设规划可参考本规划的专门章节。 设备集成可通过访问设备实时数据库、 PLC 嵌入式系统等方式，通过开放的输出端口 读取所需的设备运行数据。智能设备一般都有开放的对外接口，可通过串口、 USB 端口直接 访问硬件系统，或者通过开放的服务接口访问设备的控制系统， 但这类接口的访问和集成目 前没有统一的标准，需要分别与设备供应商合作完成。 通过数据采集平台采集的各类数据信息需要存储在服务器上以备其他应用使用， 而数据 采集平台获取数据往往具有大数据量及高并发的特点， 因此，在数据库服务器及数据库系统 选择时要充分考虑到这些因素， 充分利用目前互联网应用中数据存储的实现技术， 更好的支 撑应用需求。 智能数据采集平台是智能制造系统的基础平台，所有智能制造的应用都依赖于数据采 集，只有对现场情况的充分掌握才能确保各类智能化应用有准确的数据输入和及时准确的信 息反馈，从而实现业务管理的闭环。 1.2智能运营管理平台 智能运营管理平台构建在智能数据采集平台之上， 所有管理都必须以数据为基础， 由数 据来支持管理决策。而智能运营管理的范围涉及企业自身运营管理的各个方面， 而且呈现出 设备的智能化改造 基础网络构建 设备集成及 取数接口开发 数据存储

BI整体解决方案

?Q likView BI整体解决方案 伴随着企业各种数据积累的日益繁多,ERP后时代,BI开始愈发引起更多大中小企业的关注.然而,关注群体虽多,但真正让BI应用发挥极致的却是零星散点.更多的CIO对于BI 应用还停留在观望的层面. 假使任由这种状况继续,BI应用的普及之路必将漫漫修远.那么是什么因素阻碍着BI在企业中的应用呢?大家对于BI的普及又抱有何种态度呢?BI普及的突破口又在那里呢? 商务智能分析 商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写.商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具.这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据.而商业智能能够辅助的业务经营决策,既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策.为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术.因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用. 商业智能的概念最早在1996年提出.当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用.目前,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具.这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据,以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据.而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策.为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术.因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用. 因此,把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当.商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持. 目前,商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案等.

用友智能工厂解决方案

1用友智能工厂解决方案 在工业4.0和中国制造2025的大背景下，用友致力于向制造业客户提供智能制造的整体解决方案，解决方案全景如下： 整体解决方案由智能化生产、智能化管理和产业链互联三个层面构成，前两个层面立足于企业自身，以智能工厂为建设目标，实习企业机体自身的智能化，而产业链互联则是以互联网技术为基础，将企业融入到产业链的整体生态环境中，逐步实现制造资源的服务化和云化，并与生态系统中的所有要素协同互动，实现企业的智慧化。 智能制造是一个比较宽泛的概念，本方案以智能工厂为建设目标，特指以物联网、互联网、大数据等技术为基础，集成各类制造资源，通过对生产制造及物流系统的升级改造，逐步实现制造过程、物流驱动、控制模式、决策方式等方面的智能化，构建起体系化的智能化的制造系统，打造数字化、透明化的智能工厂。智能工厂解决方案的整体架构如下：

1.1智能数据采集平台 智能数据采集平台是智能制造系统的基础平台，是衔接生产物流现场与智能制造系统的接口平台，主要功能是利用物联网技术连接产品、设备及控制系统，建立智能制造系统与生产现场之间的通路，向智能制造系统提供生产现场实时数据并接收智能制造系统发出的指令。同时，通过统一的集成化数据采集平台，可以将不同的现场设备及控制系统的数据信息整合在一起，从而为生产现场的协同、柔性、高效提供可能。 智能数据采集平台由以下关键要素构成： 智能数据采集平台构建的总体工作内容如下： 设备的智能化改造 物料标识基础网络构建 设备集成及 取数接口开发 数据存储 智能数据采集平台依赖于生产现场的智能化，主要表现在现场生产设备及检测设备的智能化改造，具体可以采取的手段包括： ?用数字化智能化可编程控制设备替换传统设备，CNC设备及机器人的使用逐步普 及，一方面使生产线更加柔化，另一方面也可以提供更多的运行状态数据； ?传统设备的智能化改造，通过加装位置、温度、压力、计数等各类传感器改造现有 设备，使现有设备达到一定程度的智能化，满足读取及监控的需求； ?在设备及产线旁加装终端电脑（工业平板电脑），部署终端应用以方便人工采集设 备运行及加工数据。 让加工检测运输等设备及软件系统能够认识物料是实现智能数据采集的另一项基础工作，因此，需要用一定的技术手段标识物料，标识的载体可以是一维条码、二维条码、RFID 芯片、IC/ID卡等，其中，以RFID为代表的非接触主动采集技术日益成熟并广泛应用。标识物料的方式也可以是单品身份证或批次流转卡，对于课题研制产品、技术验证产品及主体单

银行商务智能解决方案

银行商务智能解决方案 北京恒远至达科技发展有限公司 2020年12月13日

目录 1项目背景 (3) 2解决方案概述 (4) 2.1 经营分析 (5) 2.2 战略决策支持 (5) 2.3 绩效分析与管理 (5) 3方案优势和业务收益 (8) 3.1 企业报表服务场景 (8) 3.2 专业数据分析服务场景 (8) 3.3 企业绩效管理与决策支持服务场景 (9) 4总体架构和主要功能模块特色 (10) 4.1 商务智能后端业务数据建模与存储 (10) 4.2 商务智能前端业务桌面 (12) 5案例列表和重点客户案例分析 (15) 5.1 世界银行“实时”经济指标数据库—快速分析，提高贷款效率 (15) 5.2国内某移动通信业务经营分析系统—提升市场反应能力 (15)

1 项目背景 银行伴随着业务的发展，虽然企业的规模在不断的扩张，但是金融市场的竞争也更加激烈。如何提高银行对市场分析的能力，减少对市场变化的响应时间，已经成了银行的当务之急。伴随银行信息化的深入,银行积累的数据和信息海量的增长,银行发现做出正确和快速的市场和商业决策不是拍脑门就能解决问题的。数据仓库和商业智能技术的成熟,给银行的提供了一种快捷、方便、准确解决方案平台，其中智能报表和智能分析在金融领域的应用尤为突出。 对于银行来说数据是做出决策的依据,而报表就是银行看到数据以及业务状况的窗口。之前，银行实施过类似的报表系统，由于当时的数据分散、各种业务比较独立等因素，所以由报表系统产生出的报表会比较固定，而实际上，随着业务的发展，银行对报表的需求是多方向的、综合的、易用的、可变的,不仅仅需要有灵活的制定方法,还要优异的性能及良好的可扩展性。因为银行的报表需要面向各个业务层面、领导层面以及一些相关部门，这些部门和人员对数据观看的角度不同，使用的场景不同，或者是一种动态的报表需求，现有的报表系统已经无法满足这些特点。 如何在银行现有报表系统基础上建设更加灵活的报表系统，如何能够利用商业智能成熟的技术，同时又不需要耗费大量的人力、物力和财力，而能够满足银行对综合报表管理的实际需要，成为银行信息化建设很重要的环节。 微软的SQL Server软件包是迎合银行需求的最合适的工具，在微软的SQL Server中包含了商业智能和数据仓库的所有组件。微软公司提供的工具一向是以易用性见长，其中的Reporting Services可以提供简单的生产型报表或是复杂的OLAP（在线分析）报表；其输出形式也相当灵活，可以基于文件的输出，也可以通过Web Service传递数据，满足银行多种复杂需求。随着现在分散、灵活的组织方式的流行，越来越多的公司在自己的不同系统中采用了不同的数据库或数据仓库产品。Reporting Services的一个关键特性在于，它可以连接到不同的数据源上，不论是简单的无格式的文本文件和Microsoft Excel数据表---- 它可以在支持OLE DB、ODBC、https://www.sodocs.net/doc/7411448272.html,的同时，支持复杂的关系数据库和多维数据集,例如 DB2、Orcale,或者XML数据格式等。更为方便的是，你还可以在一份报表中访问多种不同的数据源，通过与不同的数据集成和连接多数据源的功能，我们可以从分散在银行中的各种数据源获取我们所需要的重要信息。以下内容将针对SQL Server 对银行综合报表的实现展开阐述。

第一篇-主流商务智能解决方案的对比和分析

主流商务智能解决方案的对比和分析 摘要 针对市场上五种比较流行的商务智能解决方案供应商的产品进行了不同角度的分析与对比，指出了各种解决方案之间的共性和特性，并分析对比了各个产品之间的优劣势。以此作为国内企业寻找切合本企业实际利益的商务智能解决方案的一个依据。 1.引言 商务智能，指用现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商务智能（Business Intelligence，简称BI）最早由Gartner Group于1996年提出。Gartner将BI定义为“各种不同的应用程序和技术，可用于收集、存储、分析、共享数据并提供数据访问，从而帮助企业用户做出更好的业务决策。”商务智能的基本理念便是提升业务洞察力，将数据信息转化为商务价值。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP 工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。借助这一手段，企业可以在市场更加多变、竞争更加激烈、组织越来越复杂、规模越来越庞大的商业环境下高效运营、正确决策、快速响应，从而实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化。因此商务智能应该被看成是一种更好的为企业制定决策提供数据支持和信息知识的解决方案。 既然是解决方案型的技术，便不是一个高下立判的问题。因此我们便有必要对一些主流BI解决方案进行有针对性的分析，提取出其中值得企业关注和投资的信息，以便为企业选择BI解决方案提供一个有针对性的依据。一下便是有关IBM、Microsoft、Oracle、SAS、SAP这五大BI解决方案提供商的对比分析。2.五大主流BI解决方案提供商的对比 2.1 IBM商务智能解决方案特性 IBM 公司在数据仓库/商业智能行业处于领先地位, 根据Survey. com 的2001 报告“数据仓库解决方案”, IBM 的市场占有率将近61% 。全世界跨各行各