制造联想智能制造解决方案集及案例介绍PPT课件下载推荐.ppt

制造联想智能制造解决方案集及案例介绍PPT课件下载推荐.ppt

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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