1、1 用友智能工廠解決方案 在工業4.0和中國制造2025的大背景下，用友致力于向制造業客戶提供智能制造的整體解決方案，解決方案全景如下：整體解決方案由智能化生產、智能化管理和產業鏈互聯三個層面構成，前兩個層面立足于企業自身，以智能工廠為建設目標，實習企業機體自身的智能化，而產業鏈互聯則是以互聯網技術為基礎，將企業融入到產業鏈的整體生態環境中，逐步實現制造資源的服務化和云化，并與生態系統中的所有要素協同互動，實現企業的智慧化。智能制造是一個比較寬泛的概念，本方案以智能工廠為建設目標，特指以物聯網、互聯網、大數據等技術為基礎，集成各類制造資源，通過對生產制造及物流系統的升級改造，逐步實現制造過程、

2、物流驅動、控制模式、決策方式等方面的智能化，構建起體系化的智能化的制造系統，打造數字化、透明化的智能工廠。智能工廠解決方案的整體架構如下：1.1 智能數據采集平臺智能數據采集平臺是智能制造系統的基礎平臺，是銜接生產物流現場與智能制造系統的接口平臺，主要功能是利用物聯網技術連接產品、設備及控制系統，建立智能制造系統與生產現場之間的通路，向智能制造系統提供生產現場實時數據并接收智能制造系統發出的指令。同時，通過統一的集成化數據采集平臺，可以將不同的現場設備及控制系統的數據信息整合在一起，從而為生產現場的協同、柔性、高效提供可能。智能數據采集平臺由以下關鍵要素構成：要素主要內容產品及物料標識目標：產

3、品及物料可由信息系統識別使用的載體主要是：條碼、二維碼、射頻芯片、電子標簽等智能設備生產現場常見的可接入設備包括：CNC/DNC設備、傳感器、機器人、檢測設備、控制設備、工業儀表、計量器具、攝像設備、物流設備等控制系統實時數據庫、PLC、嵌入式系統、數據采集與監視控制系統（SCADA）、分布式控制系統（DCS），現場總線控制系統（FCS）等終端采集設備掃描槍、PDA、工業平板電腦、觸摸屏等接口常見的接口方式：TCP/IP、RS232串口、RS485串口、USB、無線接入等智能數據采集平臺構建的總體工作內容如下：智能數據采集平臺依賴于生產現場的智能化，主要表現在現場生產設備及檢測設備的智能化改造

4、，具體可以采取的手段包括：n 用數字化智能化可編程控制設備替換傳統設備，CNC設備及機器人的使用逐步普及，一方面使生產線更加柔化，另一方面也可以提供更多的運行狀態數據；n 傳統設備的智能化改造，通過加裝位置、溫度、壓力、計數等各類傳感器改造現有設備，使現有設備達到一定程度的智能化，滿足讀取及監控的需求；n 在設備及產線旁加裝終端電腦（工業平板電腦），部署終端應用以方便人工采集設備運行及加工數據。讓加工檢測運輸等設備及軟件系統能夠認識物料是實現智能數據采集的另一項基礎工作，因此，需要用一定的技術手段標識物料，標識的載體可以是一維條碼、二維條碼、RFID芯片、IC/ID卡等，其中，以RFID為代表

5、的非接觸主動采集技術日益成熟并廣泛應用。標識物料的方式也可以是單品身份證或批次流轉卡，對于課題研制產品、技術驗證產品及主體單位需求的定型量產產品，要實現單品身份證管理，并且達到產品的全生命周期管理。對于量產民品，可根據需要選擇采用單品身份證或批次流轉卡管理。基礎網絡構建要求能夠覆蓋整個生產及物流現場，采用無線網絡及有線網絡，物理隔離涉密網及非涉密網，通過網絡總線接入及分布式部署的方式，將各類設備集成到統一的網絡之中，具體的網絡建設規劃可參考本規劃的專門章節。設備集成可通過訪問設備實時數據庫、PLC、嵌入式系統等方式，通過開放的輸出端口讀取所需的設備運行數據。智能設備一般都有開放的對外接口，可通

6、過串口、USB端口直接訪問硬件系統，或者通過開放的服務接口訪問設備的控制系統，但這類接口的訪問和集成目前沒有統一的標準，需要分別與設備供應商合作完成。通過數據采集平臺采集的各類數據信息需要存儲在服務器上以備其他應用使用，而數據采集平臺獲取數據往往具有大數據量及高并發的特點，因此，在數據庫服務器及數據庫系統選擇時要充分考慮到這些因素，充分利用目前互聯網應用中數據存儲的實現技術，更好的支撐應用需求。智能數據采集平臺是智能制造系統的基礎平臺，所有智能制造的應用都依賴于數據采集，只有對現場情況的充分掌握才能確保各類智能化應用有準確的數據輸入和及時準確的信息反饋，從而實現業務管理的閉環。1.2 智能運營

7、管理平臺智能運營管理平臺構建在智能數據采集平臺之上，所有管理都必須以數據為基礎，由數據來支持管理決策。而智能運營管理的范圍涉及企業自身運營管理的各個方面，而且呈現出碎片化的特征，企業運營管理的重心會隨著管理升級不斷改變，但無論如何，所有的運營管理都是圍繞著產品的生命周期展開的，只是著手的先后順序在個體企業間有所差別。1.2.1 協同設計產品設計是產品生命周期的起始，在需求個性化的社會經濟環境下，產品設計的重要性日益突出。產品設計本身都會有專業的軟件產品和技術支撐，而以下兩個特征是體現產品設計與整個體系銜接的智能化的標志：n 設計制造一體化設計的最終目標是指導制造實現，而設計與制造體系銜接的緊密

8、度和順暢度也是體現設計軟件是否融入智能制造體系的重要標志。設計制造一體化包括兩個方面：u 基礎數據的一體化：所有設計數據要求與制造系統無縫互通，在統一編碼、統一物料庫基礎上實現數據協同；u 設計過程的一體化：研發項目管理、設計變更以及消息互動等所有研發過程都要與制造系統銜接集成，避免設計活動孤立于制造體系，實現以產品生命周期為主線的設計制造業務一體化協同n 協同設計 在個性化定制及智能制造的業務環境下，設計活動不再由一個單一的設計部門完成，與第三方以及外部設計單元之間的協同也逐步常態化，尤其在工業互聯網及云設計環境下，設計的協同能力也是智能設計的重要特征。1.2.2 智能排程基于有限能力的排程

9、是銜接主生產計劃與現場作業執行的工具，其基本功能由以下幾部分構成：n 生產計劃導入：從計劃系統獲取生產需求n 排程模型構建：根據實際生產執行的情況建立排程模型，定義排程計算中需要考慮的影響因素和算法，常見的有TOC、JIT等排程模型n 排程算法執行：根據排程模型和生產需求計算各個工位起止時間和設備占用，生成可由現場執行的排程結果n 排程結果發布：排程結果傳遞到生產執行系統n 現場執行調度：根據排程結果驅動現場執行高級排程（APS）系統往往會以獨立工具或獨立軟件產品的形態提供，其重點聚焦在排程建模和排程算法方面，先進的排程工具的確能夠提供豐富的排程算法和友好的交互界面，但是，排程應該基于對現場執

10、行情況的實時掌控，排程結果與排程的執行必須是閉環并可隨時調整修正的，否則，就失去了排程的實踐意義。而獨立的排程系統由于無法獲知設備、作業、能源、材料、人員等各個方面的全面信息，難以做到綜合全局的排程。從實際的排程應用需求來看，每個企業的排程算法并不會特別復雜，而排程的難點往往在于排程結果與現場實際執行之間的脫節，這會導致排程工作流于形式，并不能成為調度和安排現場工作的依據。智能排程是智能制造系統之中的集成工具，與智能數據采集平臺緊密結合，實時掌握生產動態，隨時調整排程結果，做到與生產現場完全聯動，運行順暢后就會成為整個生產現場的核心調度系統，結合智能制造系統的其他工具，實現真正意義上的自主生產

11、和智能制造，是建設數字化無人工廠的中樞系統。1.2.3 智能調度智能調度是將工序作業計劃變為作業指令，并驅動現場按指令運作的活動，智能調度要解決以下兩個重要問題：n 現場作業調度的形式車間現場的作業模式多種多樣，現場作業調度的具體形式也會比較豐富，但抽象整理后，都會集中到以下基本形式：u 單品身份證：為每一個流轉的產品標識唯一的身份信息，生產調度過程管理到每個具體的單品u 工藝流轉卡：工藝流轉卡往往以批次為管理單元，極端情況下也會以將批量降低到1，成為單品工藝流轉卡u 派工報工（工票）：將生產任務分解為單個碎片的工作任務，由工人領取并完成，派工報工往往會與計件工資一并使用u 固定地點/流水線裝

12、配：組裝工藝的調度模式，管理的重點往往集中在記錄組裝關系以便后續品質追溯 上述集中方式在一個工廠或車間中并非孤立存在，經常是幾種形態并存，但管理模式一般會傾向于趨同，將不同的形式融入到一種主流模式中，盡量避免差異，降低管理成本。n 作業指令發布到現場生產指令形成后，需要有一定的技術手段發送到現場，發布的內容主要包括：工藝指導文件、數控文件、嵌入式軟件等。在設備集中型的車間，可以考慮通過數字化手段將指令及相關文件信息發布到DCS或DNC/CNC，控制設備運行；而在人工為主的車間，生產指令的發布需要通過一定設計的載體。不論如何，發布的目標是向生產現場準確發布指令信息，以便現場正確執行。1.2.4

13、智能物流與制造系統相關的物流主要是廠內配送物流和車間作業物流，不論哪種物流，其主要目標是要在恰當的時間將恰當的物料送到恰當的位置，保證生產環節不發生停工待料。立體倉庫和AGV是實現智能物流的硬件平臺，WMS是其軟件平臺，二者結合使用，可以根據指令達到上述目標，但是，重點在于“指令”本身，這個指令就是要告訴系統：什么時候什么位置需要什么物料，如果沒有集成化的智能制造系統，只是靠人為發出指令就大大降低了整體系統的執行效率。智能物流系統是集成化的智能制造系統的子系統，其主要職能就是依據智能數據采集平臺收集到的現場執行進度和加工節奏，結合加工工藝和BOM信息，自主計算判定各個位置在未來各個時點的物料需

14、求，進而向物流設備發布指令，驅動物流設備到適當的位置獲取正確的物料，并運送到需要的工位或庫位。智能物流是智能制造系統的循環系統，通過智能物流系統可以有效的提高物流效率，降低現場庫存，減少運輸錯誤，實現生產物流的智能化。以上下游加工過程銜接的物流供需協同為例，總體流程如下：以后端拉動的方式驅動整體物流運轉，其中最重要的影響物流效率的因素是物流供需狀態的共享和協同。由下游工序發出指令并傳遞到電子看板系統，上游工序通過備貨看板實時發布生產執行情況，上下游共享物料供需信息。上游工序加工過程中由系統自動采集的進度信息實時同步到備貨看板，更新中轉庫存量，便于后工序隨時掌握前序的加工狀況，并匹配與自身加工節

15、奏的同步性。下游工序根據自身的加工節奏并結合上游的加工進度，通過要貨看板驅動上游送貨。在上下游加工過程不完全同步時，也可人工通過“點菜”的方式向上游中轉庫存發出要貨信息，保證物流的平穩順暢。此外，在加工裝配環節，還要隨時監控物料的齊套狀態，避免出現線上缺件的發生。1.2.5 品質管理質量溯源及控制系統主要包括如下業務應用：n 不良信息維護u 質檢指標設定：u 檢驗標準：u 不良綁定：n 品質記錄品質記錄的原始數據來源于智能數據采集平臺，主要包括：PQC記錄、IQC記錄、巡檢記錄、駐廠檢驗記錄、售后記錄等，品質記錄負責整理和清洗數據，形成供應商來料品質記錄、產品品質記錄書等，其中，產品品質記錄書

16、用于記錄產品全生命周期的品質數據，是最重要的品質記錄。n 產品品質追溯依托于產品品質記錄書，提供產品品質追溯功能，產品品質追溯支持從兩個視角展開：u 由產品查詢相關的各類品質信息，在產品品質缺陷分析或工藝設計改進時，提供準確的用料信息、部裝信息以及加工過程的質量數據，并可進一步延展到售后服務階段，提供全生命周期的質量信息；u 從材料出發，反向查詢受到影響的部件及成品，從而精確界定由特定批次的材料品質缺陷影響到的成品范圍，以便召回或主動維護。n 生產防錯生產過程中由于各類錯誤可能會引發重大的質量事故，智能數據采集平臺可以采集到實時的加工信息，生產防錯系統可以依據系統識別到的加工工藝、BOM及當前

17、加工任務，在加工開始前與線上產品或投入的材料再次驗證，核對無誤后方可執行加工動作，最大限度的降低出現錯誤或不按規程操作的情況，實現預防性的質量控制。n 首件質檢首件質檢是批量加工前品質確認的活動，智能制造系統提供首件質檢的應用，通過識別加工件信息及工藝要求，提取質檢方案，由現場工人和QC人員逐條確認檢驗指標的檢驗值并判定檢驗結果。對于首件質檢不合格的批次，會提交到生產防錯系統中，控制該批次不可向下流轉。n 現場巡檢基于現場移動網絡，提供手持設備（PDA）接入，通過手持設備上部署的現場巡檢應用，采用文字、音頻、視頻等多種形式，實時記錄現場物流、存儲及加工過程中的質量問題，以便隨時糾正及后期改進。

18、同時，可以在質量事故發生的第一時間記錄并反饋實際情況，以便及時采取應對措施，將影響范圍控制到最小。n 質量SPC統計工序控制 即SPC（Statistical Process Control）。它是利用統計方法對過程中的各個階段進行控制，從而達到改進與保證質量的目的。SPC強調以全過程的預防為主，因此，需要結合智能數據采集平臺提供的現場運行數據和累積歷史數據，運用大數據分析技術，通過建模分析和趨勢預測，有預見性的提出工藝工程改進建議，保證加工過程可靠，產品質量持續穩定。1.2.6 設備管理在設備加工為主的工廠，尤其是設備現代化程度日益提高，設備管理也會成為工廠日常運營管理的重要內容。與現場相關

19、的設備管理主要在以下幾個方面：l 設備檔案及設備日歷：記錄每一臺設備以及這些設備的運行時間計劃，設備日歷會影響到計劃排程l 日常運行記錄：主要記錄設備的啟停時間、加工時間、設備參數等信息l 維修保養計劃：制定日常的維修保養計劃并在實際執行時記錄維修保養記錄，維修保養計劃會影響到設備日歷l 設備異常管理：設備異常發布、異常處置及記錄等內容，結合異常管理，解決與設備相關的突發異常事件，異常情況會影響到設備日歷1.2.7 異常管理生產現場會有各類異常事件的發生，這也是現場管理的重點內容，異常管理主要包括以下幾個內容：l 異常申報：在發生異常時由現場申報異常狀況，通常需要通過現場終端將異常信息發布到系

20、統l 異常推送：系統接收到異常信息后，需要根據異常類別將異常信息通過短信、微信、消息通知等機制推送到異常相關人員的終端設備l 異常響應：異常處置人員接收到異常信息后，需要對異常做出響應，并根據異常信息提出現場預處置意見和現場處置時間l 異常處置：異常處置人員赴異常發生現場處置異常，并記錄異常解決情況l 現場巡視：主動發現現場異常的行為，主要工作是記錄并及時糾正現場異常1.2.8 售后運維智能制造關注產品全生命周期管理，在最終產品交付客戶使用后，依然保持著對產品的持續追蹤、維護、保養、維修等服務活動，在此過程中，同樣持續主動收集數據信息，并將數據信息反饋到智能數據采集平臺。產品售后保障主要涵蓋以

21、下工作： 安裝調試：安裝調試是產品交付過程，需要將此事項納入系統管理，記錄安裝調試任務的人員安排、執行情況、過程數據、最終結果等信息，并將數據反饋到系統中，可用于改進安裝調試工藝及過程規范 定期保養：生成各個產品的保養計劃，并按計劃安排返廠或上門保養，記錄保養過程數據，以及保養過程中發現的各種異常事項 配件供應：根據安裝調試及維修保養任務計算生成配件及備品備件的采購計劃，完成采購過程、入庫及發出的管理 故障維修：為用戶提供便捷的故障申報通道，安排維修人員響應故障申報，記錄設備故障原因和維修過程，反饋這些數據信息到系統中 技術支持：為客戶提供產品使用過程中的技術支持，記錄支持信息 投訴建議：記錄

22、并響應客戶的投訴與建議除此之外，隨著產品的智能化改進，產品在交付客戶后也會在不侵犯用戶隱私的前提下，主動反饋產品運行參數，廠家可根據收集到的數據分析產品運行狀態，預測產品未來的運行狀況，為用戶提供主動服務，防患于未然。1.3 商業智能分析平臺智能數據采集平臺和和智能運營管理平臺都是業務數據的供應商，在系統中積累了海量的業務數據，這些數據要為決策所需，就需要有數據的整理發布平臺，商業智能分析就是以大數據為基礎的智能化的數據平臺。1.3.1 智能監控及生產輔助無論如何智能化的系統，都需要有可視化的監控體系來保障，智能監控是實現可視化管理的支撐系統。智能監控及生產輔助系統由現場看板、電子作業指導書（

23、E-SOP）、安燈系統、中控系統等構成。n 現場看板種類比較多，常見的現場看板有：計劃看板、效率看板、品質看板、配料看板、機位/工位看板等，各類看板分別針對不同的管理目標，用數字化或圖形化的方式實時展現現場執行狀況，以便在異常發生時及時發現并糾正。n 電子作業指導書是生產作業輔助系統，可通過機位終端展示工藝工程圖紙和三維圖形，并查詢標準作業方式。電子作業指導書的前提是設計成果的電子化。n 安燈系統也是傳統的目視管理系統，用于隨時監控現場設備的運行狀況，并及時響應異常。與智能制造系統結合后，可基于預設模型并根據智能數據采集平臺獲取的加工數據分析判定及預測設備運行狀況，反饋到安燈系統，指揮設備維護

24、或工藝技術人員及時關注潛在問題，從而達到預防為主的設備管理模式。n 中控系統是總體上展現生產現狀和趨勢的看板系統，形式上采用中控室或管理駕駛艙等，主要用于輔助企業整體運營和快速決策。智能監控系統是智能制造系統的數據整理和展現模塊，依托于智能制造各子系統采集和加工得到的數據，通過分析建模工具構建業務模型，并通過圖形化的方式展現和發布。智能監控系統可支持多類終端設備，如：電子顯示屏、平板電腦、移動設備等。同時，還需要支持異常信息的通知和預警機制，在異常發生的第一時間以短信、微信、郵件等形式將異常信息推送給相關責任人。除了實時監控和展現外，智能監控系統的智能化更體現在對未來的預判和感知，通過對現場加

25、工數據的收集、整理和計算，并結合歷史數據比對或分析模型構建，系統可以主動發現生產設備、工藝過程、材料品質等諸多方面的異常，或推斷可能發生的異常，并將這些信息反饋到監控系統中，幫助監控人員及時快速決策。1.3.2 電子看板電子看板是現場目視化管理的關鍵內容，在我們的解決方案中，電子看板所使用的硬件是安卓平臺的LED智能電視，或者普通的液晶電視配安卓平臺的電視盒子（如：小米盒子等），在實際應用中，這兩種選擇都是可行的。以下是普通液晶電視配小米盒子的硬件方案基礎上實現圖形化電子看板的實拍圖片，數據可由后臺實時刷新，圖表展現形式可任意選擇。這種電子看板解決方案的硬件要求和軟件實現成本均較低，便于在生產

26、現場隨需部署，有效的實現現場信息傳遞的要求。為了達到更優的展現效果，也可以利用大數據分析工具實現實時監控電子看板，以下是看板示例：l 質監站看板l 過站良率看板l 單車品質看板：1.3.3 分析及預測模擬數據分析是對歷史數據的消費，預測模擬是站在現有數據基礎上對未來的預估，這些都是企業運營和決策的基本手段。在有豐富數據支撐的基礎上，配合專業的商業分析工具，能夠更大限度的發揮數據的效用。同時，商業分析工具的數據倉庫也是集中各類異構系統產生的各種數據的優秀載體，這樣能夠將數據分析擴展到更大的范圍，配合根據企業管理需要設計的分析預測模型，就能夠使數字化管理真正落地。大數據平臺整體技術架構如下：分析報

27、表：監控中心：2 軟件系統及技術優勢2.1 系統概況系統的整體結構由后端網站和前端應用兩個主要構成部分：n 后端系統：主要的設計目標是支持基礎的參數設置，業務準備活動，一般不會涉及日常的業務操作，也不是車間現場人機交互的平臺。在日常業務階段，后端系統要保證的是能夠高效完整記錄業務數據，能夠支持大數據量I/O和高并發。n 前端應用：主要的設計目標是滿足車間現場HMI（人機交互）的要求，要保證交互友好，并且具有分散性和移動化的應用特征。目前系統的應用地圖如下（綠色為后端系統，藍色為前端應用）：后端系統為網站架構，登錄畫面如下：前端應用我們提供了基礎運行平臺，畫面如下：2.2 系統特色智能制造并不簡

28、單等同于MES系統，“中國制造2025”倡導用數字化、網絡化、智能化的路徑利用新興技術條件解決傳統制造業難題，因此，支撐系統本身相對于傳統MES系統要有足夠的先進性。并且，隨著工業互聯網逐步推進落地，先進制造模式將會向制造的云化和服務化轉變，這必將要求制造系統能夠平滑的支持互聯網化和云化，不再是傳統的MES系統那樣單一的以功能為核心的模式。基于此，我們的解決方案在以下方面具有特色及比較優勢：l 專注離散制造領域，更適合離散制造企業的智能化升級l 以系統集成的思路提供一體化解決方案l 應用的終端化和碎片化，系統有充分的擴展彈性l 全面運用互聯網產品技術，帶來全新體驗：n 靈活的系統架構u 支持云

29、端部署或私有部署u 只需一套產品適配多個工廠n 優秀的人機交互體驗u 流行的Html5前端界面u 基于安卓平臺的終端應用n 強大的壓力負載能力u 更好的支持大數據量存儲u 更好的支持多終端并發l 移動應用的廣泛使用，現場操作更便利l 集成大數據分析工具，數據分析、預測、模擬更靈活2.3 技術優勢在技術路線選擇方面，要充分考慮到智能工廠的應用特點：n 業務邏輯相對簡單，而業務數據量大n 并發點多，并發量大n 相對于ERP系統的邏輯復雜度，MES系統的數據I/O更重要n 單點的業務需求簡單，而操作頻次高n 操作者文化層次相對低，不能要求復雜操作鑒于此，本系統在技術路線方面有如下選擇：項目技術選擇優

30、點系統架構B/S架構l 降低了系統部署的難度l 網絡允許的情況下，可以多個工廠共用一套系統l 通過Chrome瀏覽器訪問，無需客戶端支持數據庫MongoDBl 文檔存儲結構：可以使用一個數據表存儲原來需要使用多表關聯才能存儲的數據，還可以將文檔的屬性定義為子文檔，極大的減少了數據表的數量和多表關聯的情況l 存儲動態性：MongoDB面向文檔的存儲結構可以輕意的增加和刪除屬性，能夠較好的適應業務變化帶來的數據結構改變l 性能優越：千萬級別的文檔對象，近10G的數據，對有索引的數據查詢與mysql相當，而對非索引字段的查詢，則是全面勝出，而且占用CPU較少l 成本低：MongoDB運行在PC服務器

31、集群上，PC集群擴充起來非常方便并且成本很低服務端NodeJsl 支持高并發（最重要的優點）：傳統的請求都是單線程，一個請求一個線程，這非常消耗服務器內存，而NodeJS使用非阻塞的異步 I/O 調用，所有連接都由一個主線程處理，并發支持能力數倍增加l 由于NodeJS采用異步調用的機制，在處理請求的過程中無需等待返回結果，所以執行效率更高，更適合I/O密集型應用網站頁面Html5 + AngularJSl 采用主流的標準 Html5 開發終端應用Androidl 安卓系統為開源體系，無授權問題l 交互體驗與智能手機類似，學習成本低l 采用移動應用普遍選用的混合開發模式，技術成熟，開發資源豐富

32、l 應用更具有針對性，交互效果和效率更優l 應用輕量化、碎片化，易于維護和升級換代，并且開發周期可明顯降低總體來說，整個系統的技術選型均采用當前成熟應用的開源框架體系，在實現方式上，前后端系統都使用JavaScript，無需其他開發語言，學習成本較低，上手快。此外，系統提供了各種輕量級控件以及UI數據收集、緩存處理及統一的持久化機制，并且，數據讀寫基于ORM思想，開發速度快，維護容易，擴展簡單。2.4 系統部署支持局域網或公有云兩種部署模式：l 局域網模式l 公有云模式推薦的硬件清單如下：類別型號詳細描述數量服務器應用服務器CPU雙核，內存16G,硬盤1T，操作系統：Linux系統（Ubunt

33、u14.04系統）。1數據庫服務器CPU四核，內存16G,硬盤1T SSD，操作系統：Linux系統（Ubuntu14.04系統）。1數據采集偵聽服務器Cpu雙核，內存8G，硬盤無特殊要求，操作系統：win7及以上或win server2008及以上版本的64位系統。1終端設備摩托羅拉MC3200手持PDA 顯示屏：3.0 英寸彩色 (TFT) (320 x 320) 顯示屏 觸摸面板：化學強化玻璃，電阻式觸控 可選鍵盤：28鍵數字、38 鍵切換字母和 48 鍵字母數字 擴展插槽：可供用戶使用的 SD 卡插槽（最多可支持 32 GB microSDHC） CPU：雙核 800 MHz OMAp

34、4 處理器（標準）或雙核 1GHz OMAp4 處理器（高級） 操作系統：可選擇 Windows embedded Compact 7.0 （標準或高級）或 Android 4.1（高級） 內存：512 Mb RAM/2 Gb 閃存（標準）1Gb RAM/4 Gb 閃存（高級）待定ZEBRA MC36手持PDA 顯示屏：4.3 英寸LCD顯示屏 觸摸面板：電容式觸控面板，支持兩點觸控 可選鍵盤：24鍵數字 擴展插槽：可供用戶使用的 SD 卡插槽（最多可支持 32 GB microSDHC） CPU：1.3GHz 四核處理器 操作系統：Android 4.4.2 Kitkat 內存：1Gb RA

35、M / 8 Gb 閃存待定NORCO PPC-3315C觸屏液晶平板電腦 硬件架構：基于ARM Cortex-A9架構 操作系統：Android 4.4.2 顯示屏：15 TFT，電阻觸摸LCD液晶屏，面板IP65防護等級 分辨率：1024768 CPU：采用Freescale基于ARM Cortex-A9架構的高擴展性多核系列應用處理器 內存：1GB DDR3高速內存，8GB iNAND flash 支持HDMI擴展異步高清輸出，具有超強的圖形處理能力、1080P高清播放以及應用計算能力 接口：支持6x USB2.0、4x 232串口，1x 485串口，2路CAN，1個SD卡 網絡：Wi-F

36、i（可選）/千兆以太網/3G（可選）待定HTK-1047PT 10.1寸工業安卓平板電腦 操作系統：Android 4.4.2 顯示屏：10.1寸高亮度LCD液晶顯示器，可選電阻（標配）、電容式觸摸屏（訂做），符合NEMA/IP65防塵防水標準 分辨率：1024768 CPU：Intel Mobile core A9 內存：2G DDR3（可選4G） 支持HDMI擴展異步高清輸出，具有超強的圖形處理能力、1080P高清播放以及應用計算能力 接口：3個USB2.0接口，4個RS232串口 輸出：音頻輸出及HDMI顯示接口 網絡：1* Realtek RTL8111EL PCI-E千兆網卡 DC 12V寬壓電源輸入方案，為適應復雜工業現場要求增加了過流、過壓、浪涌和反接保護措施； 1* WIFI，1*TF卡槽，1*SD卡槽 存儲：2*cfast (SATA 接口) 16G待定3 實施規劃及實施效果智能制造體系是一個逐步漸進持續迭代的建設過程，從總體上，建設步驟如下圖：具體到本規劃方案所涉及的內容，大體的建設節奏和周期如下表：與建設節奏相關，智能制造體系也是逐步見效的，最終的建設目標如下：n 計劃執行高效協同n 生產過程透明可視n 產品質量穩定可溯n 內部物流順暢及時n 生產設備高效可靠n 運營指標全面實時