制造联想智能制造解决方案集及案例介绍.ppt

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联想智能制造解决方案,联想智能制造解决方案全集,2,A1：

5G无线解决方案,方案重点覆盖范围,5G在制造行业的使用场景,4,极精确任务,无线覆盖,远程维护控制,区域内通信,产线快速重组机器间互联，移动性,需要精确的时间和流程控制的任务,AR/VR，实时视频,人员，机器，控制中心，广播,5G全面支撑智能制造,5,大带宽,低时延,大连接,边缘云,灵活独立部署,紧靠生产节点,算力下放,路径最短,安全，可靠,网络能力开放,工业互联网平台,大数据平台,行业AI平台,ERP,MES,IoT平台,无线化产线,生产系统部分迁移至边缘云，算力下沉，产线应用集中。

助力柔性制造。

高速、实时计算和指令传递。

支持立体仓储的自动物料运输与物料管理。

AI算法的边缘部署和实现。

支持质量、装配和人员管理。

实时交互信息采集和内容推送。

提高工艺控制水平和生产效率。

数字化终端信息采集和交互。

支持自动化设备监控、质量控制和预测性维护等。

5G,5G+AI+MEC，实现机器视觉检测产线,6,工艺,质量,装配,岗位,区域,5G,边缘云,中心云,5G网络宏微结合灵活覆盖采集设备接入5G网络,分流采集数据至边缘计算平台边缘计算平台按需配置加速硬件软件分布式部署在边缘计算平台如采用集中管理模式，需要与中心云的管理平台互联,支持集中管理模式边缘计算平台协同,前端UI按场景提供交互界面。

支持图片及视频采集。

支持每个采集设备单路或多路识别。

图片视频处理，标记和上报。

数据存储查询。

AI核心能力。

Web服务提供数据查询呈现能力,AI平台提供能力集和开发环境。

AI训练及优化。

分布系统集中管理，数据留存。

5G+AR在智能制造应用网络架构,7,被检测对象,AR和采集终端,5G网络,应用，平台和边缘云,后台和中心云,A2：

工业大数据解决方案,应用场景,数据采集,数据传输,存储处理,智能分析,数据应用,提供覆盖企业大数据全技术栈的解决方案,9,联想工业大数据定义,A2：

工业大数据解决方案,10,联想大数据企业级分析平台LEAP,A2：

工业大数据解决方案,海马汽车实现了全集团数据系统互通，全国销量数据每30秒更新一次；通过建立存量用户画像进行精准营销定向区域广告投放，每季度为海马节约营销广告费用500万800万，销量提升约3%5%；构建销售分析、品质分析等应用分析功能，使得分析效率提升40%；分析周期秒级相应；大数据分析平台上线后，人力成本下降60%，秒级分析整合多业务场景，统一数字化基础能力构建,核心数据源,外部合作数据（联想、掌通、TalkingData）,人口属性,兴趣标签,消费偏好,活跃区域,常用APP,金融标签,设备属性,通话行为,数据湖,DMS（维修单数据等）,moonfun（行为、车况数据）,质量管理检测（过程检查、线下检测）,舆情爬虫数据（海马、竞品车型质量数据）,资金健康度及库存预测,存量用户画像,存量客户回站预测,企业级数据湖,整车品质分析,零部件溯源分析,销量预测,企业舆情,业务目标&规划,应用效果,数据湖&建设内容,海马汽车案例:

工业大数据，数据湖助力全面数字化转型,工艺优化核心产品收率提升0.3%0.89%,关键点位异常检出率提升33%,异常操作检出提升26%,融合工业大数据机器学习与工业机理优化,工艺优化案例某石化催化裂化装置汽油产品收率优化,解决方案,下游行业用户需求波动愈发频繁，幅度愈发增大，急升快降.复杂无规律，峰值月各不相同,库存压力大，业绩差.如何提前掌握用户即将发生的需求变化？

项目收益,业务痛点,预测高精准度:

分区域、品种的预测精准度达90%.分区域、制成品预测精准度达85%.智能预测推动按需生产、智能采购、优化库存准时交货率提升5%，每年节约成本近千万.,市场预测：

踏准节奏，向市场要效益,采购价格指数,采购需求预测：

缩短响应需求，延长采购周期,采购部的采购周期越来越短。

采购降本的要求高，与采购周期的缩短趋势相悖。

以生产现场的数据预测用户MRO采购需求的发生。

为集批采购、择机采购等采购策略的选择争取时间。

强化M2采购部统一备库的职能，优化备库结构。

2007-2016下游行业综合预警指数追踪图,某钢铁集团案例:

联想工业智能，助力客户建立智慧供应链,A3：

工业物联网解决方案,向智能制造转型升级的先进制造业,电子、家电,汽车、精工机械,食品饮料、医药,电力、新能源,钢铁、建材、矿业,石油、化工,机台绩效、敏捷生产协同,机台数采、全生产过程优化,产线绩效、电子批记录管理、追溯和分析,装置性能优化、设备远程运维,生产、质量、能效优化、设备预测性维护,装置预测性维护、生产管理协同,向卓越运营转型升级的重资产重能耗企业,LeapIOT是联想工业物联网平台用于支撑数据智能的解决方案为转型升级的先进制造业在数据的连接系统的协同信息的分析助力生产优化持续改善,LeapIOT依靠多年大数据技术积累，深度定义工业应用，全面覆盖工业智能核心需求。

设备Machine,边缘Edge,平台Platform,应用Applications,EdgeServer,Agent数据接入,发布,流设计,流监控,AI模型,查询交互,时序数据,PHM及设备状态分析,质量管理及良品率优化,设备绩效及OEE优化,生产分析及过程稳态识别,质量检测质量问题追溯,消息服务,DataPlatform,订阅,查询,缓存,管理,认证,能耗分析优化,物模型设计,流调度,ML算法库,物模型服务,集群管理,性能监控,安全认证,故障恢复,多租户管理,供应链分析优化,综合评价和可视化,边缘管理&监控,消息缓存,规则处理,边缘计算,智能算法,业务应用,权限安全,车间生产现场,上位机,智能工业设备,DCS/PLC/RTU,TCP/IP,TCP/MQTT,R485/232,RJ45,OPC/Modbus,EdgeAgent,智能仪表/传感器执行器,R485/232,RJ45,LeapIOTEdge,LeapIOTPlatform,连接,协同,分析,A3：

工业物联网解决方案,全面接入核心生产设备联网与数字孪生,设备维护有效提升设备点检维修计划的执行,抛料预测有效监控抛料率并分析根因，降低抛料率,EdgeAgent,EdgeAgent,EdgeAgent,EdgeAgent,设备采集,车间边缘计算,数据接入,边缘计算,数据缓存,数据上报,产线看板,北京数据中心,LeapIOT/HDPlatform,指标,设备,看板,告警,MES,消息服务,实时计算,机器学习,数字孪生,数据存储,API服务,LogAPI,RS485RJ45,SMT产线案例：

全面数据采集与多系统集成,能源行业案例：

新能源风机设备物联和数据采集实现预测性维护,业务目标：

实现风机设备在未来时间段的故障预警、分析故障问题并诊断故障发生原因、进而研判设备健康情况，为风机启停提供技术支撑，提升风机设备可靠运行能力。

解决方案：

利用风电机组的温度、油压、转速、有功功率、风速等各项指标数据，通过机器学习和数据挖掘技术探索风机发生故障时与哪些参数有关，进而从海量的风机运行数据中发现设备故障特征，形成故障诊断模型，应用故障诊断模型进行实时故障预警、故障诊断、预测设备健康度。

样本数据,模型训练,设备维护预测,设备运行数据采集点,A4：

智慧供应链解决方案,18,运输智能调度解决方案-典型客户及案例介绍,95%+每日到店时间波动5分钟内门店占比,大型冷链物流同城餐饮配送,考虑北京市区复杂交通限行状况，车辆限制，严格装卸货时间窗约束，多种车型限制，不同门店货物变动卸货时间因素等，每日规划多波次最优配送路线,整车物流企业每日实时调度系统,在考虑每辆车最低有效行驶里程，装卸货时间，保障性质业务等限制下，优化单公里成本，订单覆盖率，空驶率，输出区域内地区短途整车每日调度车辆运单匹配结果，用于每日实时调度及招投标报价，降低空驶提高自有车利用率,2%空驶率下降,千万利润提高量级,10%日均接单水平提高,60%路线中标率从10%提升至,5.8%平均每日用车数,30分钟每日调度时间由4小时下降至,顶级家具公司同城配送,考虑一线城市道路限行，客户收货时间窗严格且节假日分布不同，家具安装服务复杂多变时间预估难度大，不同车组服务能力差异较大等因素，为其定制化每日配送计划，实现多维度复杂均衡、动态多维度配送业务分区,25%用车成本平均下降,6%行驶公里数平均下降,30%时间窗满足率提高,15分钟每日调度时间由3小时下降至,7%平均节省行驶里程,仓储优化解决方案-典型客户及案例,某旗舰型电商无人仓调度算法设计,智能仓的系统解决方案包括：

商品布局优化方案、闲置机器人摆放及充电方案、订单任务指派方案、机器人拣货路径设计方案及托盘回库方案等问题。

显著提升模型的求解效率，从而大幅提升仓库出库效率。

某大型生活类电商仓库仓储系统优化,通过定制化算法为电商仓提供集货位分配、补货策略、波次生成、拣货路径设计一体化的算法优化解决方案，在不额外占用库容的情况下帮助仓库减少人工成本，提升仓库在波峰时的出库效率。

1.8s无人仓内AGV大规模调度问题求解速度,3x-4x无人仓相较有人仓出库效率提升,18%拣选路径单均距离节省,15-20%拣货效率提升,生产排程典型客户及案例,28天+10周排产周期分钟级别求解速度,某大型电子行业制造巨头多工厂生产排程引擎,10%+订单满足率提升30%产能损失降低,帮助该企业重新设计在多工厂网络协同的生产、转运、采购一体策略，帮助其建立了新的多工厂协同的生产排程引擎。

在满足各项复杂生产约束的同时，提升订单满足率。

某大型汽车制造商智能工艺排序,5倍+求解效率的提升,10%工作台/节拍的效率提升,结合运筹与数据能力，定制化的为客户的组装产线的工艺排序进行智能的重新排序，提供了精确的系统模型刻画，保证了求解的最优性与求解效率的同时，提升了产线的组装效率。

某汽车零配件生产巨头生产排程优化项目,帮助该企业对涉及到上千种SKU的注塑，喷涂，装配等环节的产线的协调进行优化，具体对企业的每个塑件批次的生产天数及对应的喷涂圈数进行决策，可直接输出供企业直接落地使用的生产批次计划，帮助该企业直接降低喷色环节每圈的换色次数从而降低该企业的生产成本,保证100%满足供货需求的情况下,30%喷枪换色次数下降,百万级别年成本下降,生产计划及排程,大型物流企业定价体系优化案例,价格问题诊断,客户定价模型,区域价格模型,淡旺季价格模型,综合考虑内外部因素影响，确定距离、时效等十余个影响因素，构建价格体系对比线路现价、体系基准价、同行价，以及时效对比等，输出有明显价格偏差路线，并给予修正给出差异化定价的可行性及带来的效率、效益预判,分析不同区域、不同行业、不同体量大客户的历史折扣与货量信息，构建大客户折扣模型，支持一线开发客户，防止折扣漏损交付根据不同区域、行业、货物类型等因素实现自动定价的方案以及相关使用手册,结合不同区域的产业布局、经济发展情况等因素，对区域进行差异化分析交付根据不同区域等因素实现自动定价的方案以及相关使用手册,分析不同区域不同行业分淡旺季的价格与货量关系，制定旺淡季价格策略，指导公司营销活动，平衡淡旺季货量交付根据淡旺季价格策略实现自动定价的方案以及相关使用手册,定价项目历史三个月，对客户10万线路两年的庞大数据，以及竞争对手价格时效信息等维度的分析，先后输出价格问题诊断、大客户定价模型、公布价模型（包括区域以及旺淡季影响）模块内容，并且会协助客户将各部分定价引擎嵌入至业务系统中。

库存优化典型客户及案例（需求预测类案例）,某大型跨国快消品牌商需求计划,基于对历史数据的挖掘与分析，并充分考虑未来各种影响因素，输出多维度的需求预测结果。

提供需求预测管理平台，最终发布一致性需求计划。

某国际汽车品牌售后零备件需求预测,10%+预测准确率平均提升,80%-90%高频高量备件预测准确率区间,通过机器学习的技术预测月度零备件来自经销商的需求。

通过更合理的采购补货来加快库存周转，减少资金占用,某领军型物流企业件量预测,结合经典的时间序列与最新的深度学习模型，我们提供细至波次粒度（每30分钟一次）下高精度的实时预测解决方案,2x原有准确率误差率10%之内占比高达39.76%，较原模型提升一倍,30分钟滚动预测，原模型无法实现,月+仓库平均预测准确率从65%提升到75%,周+仓库平均预测准确率提升了15%,A5：

工业AR/VR解决方案,24,基于AR设备的即席图像分析应用解决方案,视频图像采集,分析应用展示及交互,业务系统数据接入,其他传感器数据采集,AR设备的前端应用,支持公有云或私有化部署,实现视频通话及图像匹配,根据每针检测内容进行图像的分发处理,A5：

工业AR/VR解决方案,应用场景：

工业维保远程专家指导,现场工程师,现场的技术人员将第一视角视图传送给远程的专家，寻求协助和指导，支持AR视频录制；,远程专家,远程专家在屏幕上查看工程师的第一视角，圈点勾画，并将指示标记实时传送给工程师的眼镜端，支持冻屏，传送图片文档；,可用于工业维保中专家远程指导和教学培训,应用场景：

培训教学,工业维修应用中，制作并展示操作教程，可用于维修现场操作指导和培训。

轻松如做PPT。

Web编辑器,应用场景：

联想AR辅助EWIS装配,ARCloud,第一视角的高清音视频虚实融合的EWIS端插指导云端的实时视频录像与M立方飞机现有系统深度融合,EWIS：

电器线路互联系统,指导操作画面,登录画面,A6：

智能工业优化设计解决方案,联想提供：

咨询服务分析优化平台（软硬件）产品定制开发产品培训产品实施服务,应用场景：

两类核心问题：

正向工程：

快速评估设计创意；逆向工程：

对于已有产品设计进行优化汽车行业-发动机动力总成优化设计、外气动优化设计、结构部件优化设计叶轮机械-泵、风机、汽轮机、燃机等行业优化设计航空航天-飞行器外气动优化设计、发动机关键部件优化设计船舶海工-船舶优化设计、螺旋桨设计、海洋平台（钻井、采油、集运、观测、导航、施工）优化,29,A7：

工业机器视觉解决方案,3D相机,2D相机,高速相机1000fps,高速相机4000fps,高清相机7000万像素,SE-1高速高清三维成像系统,SE-2大视野高速高清三维成像系统,自主研发的三维成像算法,质量实时监控分析,客户在钢卷生产过程需要在钢板成卷前30分钟内完成质量检测原有质检系统仍然为半自动化，仍需要大量人工参与检测原有系统只能对单个采集点缺陷判断，不能判断整卷钢材是否合格；相机扫描速度快（为1m/s5m/s），人工仅能以抽检的方式进行监控；人工检测准确率低，造成退货成本高,钢材合格预测模型,高清工业相机,人工在线抽检,缺陷聚类+合格专家模型支持多种型材合格预测秒级输出合格预测结果,大数据质检平台：

基于实时流处理架构帮助客户实现实时智能检测,满足产线-车间-钢厂3级应用支持在线钢卷缺陷人工查看,项目背景,原始检测数据实时采集,每10分钟4GB大量图像文件的集中同步专业图像系统的协议对接,分钟级全程检测,全程在线监控,客户价值,客户原有钢卷检测模式,高速照片+单点缺陷数据,检测覆盖率98%,机器视觉质量应用-实时质量检测与过程改进,在不影响产能和节拍的情况下，原有产线快速引入机器视觉增强品控能力,Basler/acA2440-20gm/4路相机Basler/FL-CC1214A-2M/4路镜头,自动分级：

A（最严重）、B、C（最轻微）自动分类：

孔洞、轧凹、外折、轧痕、结疤、机械伤、青线、麻面,A类缺陷检出率100%其余类别缺陷检出率95%,客户价值,客户背景,机器视觉帮助钢管生产企业实现瑕疵自动化检测,A8：

电商平台解决方案,33,客户群：

需要实现销售业务线上转型、线上线下多渠道整合的制造企业（如服装类、日化类、食品类、汽配等）。

联想提供：

规划和设计咨询电商平台定制化开发,A9：

智能车联网解决方案,34,覆盖车载终端、数据传输、通信管理、信息服务以及增值服务的端到端解决方案前装后装Tbox（定位、远程升级、呼叫、CAN通信、数据上传下载等）；直连全球运营商的网络连接平台+可定制的流量套餐；智能车联平台（MNO+TSP）+新能源管理平台+充电桩管理平台；车联大数据运营；一站式管理和私有化布署。

联想提供,车辆实时监控新能源车MNO运营、TSP服务车联数据挖掘分析和预测,应用场景：

THINKIOT智能车联行业方案能力,V2X,智能CMP,eSIM全球服务,跨网统一平台管理,千万级平台运营,人车流量共享,开放平台共建TSP新能源管理平台充电桩管理平台,TBOX/ADAS/车机,汽车总线CAN总线/以太网,智能车联TBOX,自动驾驶ADAS/ADS,Cloud,北斗/GPS,2G/3G/4G/5G多网络聚合,车与车,车与交通,毫米波雷达,三网通信,车规级贴片式通信卡,智能车联平台（MNO+TSP）,ThinkTbox（4G）:

Tbox-V2X,呼叫中心,道路救援,车联大数据,增值服务,2017LenovoInternal.Allrightsreserved.,一站式管理私有化布署,支持二次运营,SDD流量池多样化计费模式定向锁定访问,多APN，多区域管控分离计费生命周期定制开发,连接服务接口（信息查询、状态变更、流量、用量）实名制接口能力,MNO与TSP平台能力,THINKIOT车联网整体优势,端到端方案产品线丰富,成熟的服务能力,A10：

工业互联网平台解决方案,如何一个平台支撑工业设备与商用设备,大数据如何更好的助力物联网,工业互联网平台的开放难题,海量的工业、商业设备如何统一连接与管理过程？

大量的物联网接入数据如何存储与持续分析利用？

除了自有工厂，还需要服务于服务商与跨行业客户，平台如何开放，如何支撑生态？

联想助力构建国家级工业互联网平台，打造稳定的基础支撑，满足海量工业应用的定制开发与运营使用，联想物联网及大数据平台作为基础设施，完成海量工业设备及数据的接入与数字化，可以采用云服务的模式对制造业企业内外提供稳定的连接、存储、智能化分析服务。

技术难点：

1、海量设备数据上云与数字孪生，兼顾工业与商业多场景2、物联网与大数据的融合架构以及应用的孵化3、从私有部署到开放平台，对生态的支持,联想物联网与大数据助力工业互联网开放平台建设,平台开放融合工业、商用不同类型设备与数据，支撑COSMOPlat开放平台持续服务,数字孪生平台接入30万台设备数据上云，实现设备运维效率提升,某光纤企业与联想达成战略合作协议，共建工业互联网联合实验室，以联想在工业互联网、大数据方面的领先技术，重构企业现有的IT、OT相关架构，在宏观层面建立全新的数字化工厂，在微观层面通过引入人工智能，优化现在工艺、质量、供应链等各个生产经营环节。

数字化转型方向：

工业互联网架构在企业落地；数字工厂及从传感器到大数据的链路打通；关键业务应用借助人工智能的优化与改造；,工厂存在大量信息孤岛,设备缺少联网监控与优化,如何利用数据提质降耗,现有生产多个系统数据孤立，信息断层，满足不了不断扩展的产品种类与生产需求，需要在新的平台上重构整体生产过程。

异地多工厂，不能对生产设备联网有效监控，总部工艺专家不能第一时间解决生产现场问题。

海量检测数据，没有被有效用于缺陷检测,某光纤工厂构建工业互联网，助力企业数字化转型,工厂级能源监控,设备级生产监控,关键工艺参数监控,智慧工厂数字孪生（实时），从园区、工厂、车间到设备，能耗优化,A11：

SAP数字化制造实施,SAP制造执行套件,自动数据录入（设备连接）,车间层,LIMS,SCADA/HMI,PlantDataCollection,WirelessIntegration,EnvironmentalBuildingManagement,PlantHistorian,DCSPLC,物流,Sensors,PoweredbySAPHANA,设备层,流程与生产计划,预测性维护,SAPFiori,资产智能网络,SAP集成业务计划,数字化制造洞察,分布式制造,人工输入操作员面板,本地部署/云部署,总体解决方案：

云部署/本地部署/车间,SAP数字化制造实现端到端制造流程,S/4HANA,SAPMES,SAPMES,S/4HANA,生产计划&排产,订单派工&调度,过程执行&监控,生管人员,车间领班,操作员/质量工程师,物料清单工艺路线特性,生产计划安排有限资源排产自动下达生产工单至MES,生产工单按实际生产批次大小，进行派工（SFC）,按工单特性自动：

调适工艺流程调适检验规则依据现场状况，实时调整任务派工不合格处置（Nonconformance）,生产信息自动上传综合生产分析报表,企业生产制造洞察,工厂车间实时监控,工单/产品追踪追溯,DMI,MII,A11：

SAP数字化制造实施,联想咨询将通过丰富的自身实践与深厚的行业积累，借助新兴使能技术帮助制造业企业实现智能制造转型、推动企业管理变革和运营创新，规划发展未来新商业模式助力企业数字化战略的落地。

联想咨询业务,业务需求,管理需求,联想咨询,人,财,物,数据,产品,客户,服务,生产,数字化生态,新生态,新趋势,新挑战,新模式,关键使能技术,物联网,移动互联,大数据,人工智能,云计算,.,联想智能制造咨询业务概览,双态NewIT规划,数据智能规划,智能应用规划,双态newIT规划，旨在承接企业战略层需求，在业务和技术的双向驱动下，兼顾“稳态”与“敏态”，从而制定合理的双态IT架构策略、蓝图及建设路线，实现数字化技术和传统技术的结合，保证业务目标与IT支撑系统二者的和谐性，及技术路线延续性,数据智能规划围绕新一代数字化使能技术，通过数据中台规划、数据湖规划、物联网规划、AI平台规划、数据治理、微服务规划等服务，帮助企业构建数据智能技术体系，灵活、便捷地使用数字化技术，构建企业数字时代的IT核心能力。

以实现数据业务价值为驱动，运用数据挖掘、运筹优化、人工智能等技术手段，帮助企业规划与实现智慧供应链、智能制造、数字化客户经营、数字化整合营销等领域创新型业务应用，帮助企业升级生产方式，变革服务模式，实现产品创新，提高经营管理效率。

联想智能制造咨询业务服务范围,制造,汽车装备制造电子钢铁医药消费品,资源,电力能源化工公共事业,政府服务与科研机构,城市管理公安交通公共服务高校,金融服务,银行互联网金融保险供应链金融,数据湖,物联网架构,AI业务应用规划,企业级AI平台架构,智能制造应用,数据治理,数据中台,信息安全,机器学习,数据化转型战略,数字化成熟度评估,业务架构,应用架构,数据架构,技术架构,特定业务系统智能化重构,应用微服务化规划,数字化业务模式,企业级IT治理,智慧供应链应用,运筹优化,知识图谱,双态NewIT规划,数据智能规划,智能应用规划,数字化营销应用,多行业实践,三大业务范围,与时俱进的方法体系从实践中不断沉淀与更新知识资产，始终保持行业前沿,电力投资信息化能力模型,基于工信部工业互联网白皮书以及行业实践形成具有可落地性的工业互联网能力框架,从11个（离散型）/10个（流程型）关键能力，对企业全面进行智能制造成熟度评估。

基于企业实际现状构建集团级云计算能力，并制定相关的行动路线图,工业互联网能力框架,智能制造成熟度评估模型,云计算能力框架,数字化转型方法论START,集团级企业数字化转型方法论帮助企业实现数字化转型升级,稳态+敏态双态IT架构帮助企业应对不同的信息化支撑与运营管理需求,多维度体系化帮助企业评估现有的信息化能力与信息化资产,双态IT架构设计方法论,集团级微服务能力框架，帮助企业从评估，拆机，重构等多阶段构建企业微服务能力,微服务能力框架,基于行业实践与积累，形成了电力投资领域的信息化能力模型,企业信息化评估方法论,