实时故障诊断系统
安全预防 管理
以太网、互联网等
车间管理网络
批量控制 协同控制
工业装备数据管理
现场数据 管理
运动控制 逻辑控制 连续控制
监控软件开发平台 IEC61131-3编程、SCADA数据管理、HMI人机界面
EPA、Modbus TCP、MB+、D-Bus、Profibus-DP等控制总线
控制总线层
大数据的智能控制技术
智能技术
DCCE NEAS 组件
信息开发平台（HMI/MES/ERP) 开发平台
网络化程序开发平台
技术
软PLC控制系统
可编程控制器（PLC/NC/DCS）
系统控制 技术
嵌入式可编程序控制器
关键控制单元
单元控制
EPA/WIA + 其它网络
网络集成
智能制造控制系统
控制网络和信息网络融合日趋明显
(1)符合工业应用环境， (2)具有可编程功能，(3)支持网络功能
仪表、控制器和驱动器统一成整体 控制系统形式多样化
1、智能制造汇报控提制纲-技3 术与问题 2、系统控制技术与趋势 3、突破几个关键技术 4、应用案例
智能工厂的定义
智能工厂：面向产品全产业链环节，综合应用现代传感技术、网络技术、 自动化技术、智能化技术和管理技术等先进技术，与现有生产过程的工艺 和设备运行技术高度集成的新型工厂，以实现复杂环境下生产运营的高效、 节能和可持续为目标。
❖ 1）网络功能无处不在（移动互联）
有线无线通信技术已经成熟 现场总线、控制总线、互联网、移动终端可以混合使用
系统控制技术趋势
❖ 2）硬件软件化趋势日益明显
+
=
+
=
仪表功能集成到控制器中，测量功能做成软件功能块 执行器中具有可编程控制功能，执行器就是一个可编程序控制器
系统控制技术趋势
❖ 3）可编程控制系统，嵌入式系统（板级，芯片级）和MEMS （微机电系统）等多种形态的统一
• 多种信息有效集成和管理 为制造过程智能化提供技 术基础；
• 统一数据描述、一致性、 互操作性标准化技术体系 是技术发展趋势
1、智能制造汇报控提制纲-技2 术与问题 2、系统控制技术与趋势 3、突破几个关键技术 4、应用案例
智能制造系统控制技术组成
智能制造控制系统组成:
1）单元控制技术——解决特种仪表、控制器和执行器中的关键单元技术 2）系统控制技术——用可编程系统解决制造高效/安全/绿色等关键技术 3）开发平台技术——程序开发、组态监控和信息集成等开发平台技术 4）智能控制技术——对数据进行分析和处理，实现系统的智能化（知识自动化） 5）网络互联技术——解决不同系统的信息互通和统一理解（不同系统的集成）
解决四个关键技术：
1）数据智能采集技术
支持设备、条码、IC卡以及视频等 信息集成；信息自动获取。
2）全互联网络集成技术
各种生产过程数据全集成，消除各 种信息壁垒。
3）协同自动化技术
实时数据和数据库多种信息集成， 实现监控（HMI）、制造执行（MES）、 企业资源管理（ERP）以及产品全生命 周期管理（PLM）。
4）制造全信息化技术
人、机器、资源如同在一个社交网 络里自然的相互沟通协作
智能装备和智能产品
嵌入式可编程控制器，具 有视觉测量、距离测量、 环境测量、输出驱动、运 行执行和网络通信等功能。
智能制造控制系统要解决问题
智能制造 全集成系统架构
内部诊断 中心
数据管理层
制造过程 数据分析与故障诊断
产品数据 中心
PLC、NC、PAC可编程控制器 仪表、传感器、驱动器、执行器
FF、HART、Modbus、Profibus-PA、ZigBee等现场总线
现场总线层
• 网络由现场总线、控制总 线、车间级管理总线组成 ，多种网络集成技术是控 制系统要解决的问题
• 开放的感知、控制和驱动 一体化控制技术是系统控 制技术的新特点
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业务使用统一模型描述。 业务系统按统一组件化 标准开发。
统一标准的组件可以 快速装配出适合业务 需要的系统。
开发团队1 开发团队2
业务系统A
业务变化时，业务 系统可以快速重组， 适应变化。
1、智能制造汇报控提制纲-技1 术与问题 2、系统控制技术与趋势 3、突破几个关键技术 4、应用案例
智能制造控制系统
流程制造(DCS/大型PLC)
离散制造(PLC/ECU) 汽车
高铁
原
然油等
飞机
油
有机材料
家电
微机
通信
纺织
煤
电力等
轻工
炭
能源动力
食品
工程 机械
矿
金属等
工业机器人
石
无机材料服务机器人 特种机源自人高效、绿色、安全、智能无人制造(MC/NC/Robot)
德国工业4.0的内涵
• 德国工业4.0
德国工业 4.0的特性
信息技术深度融合制造 过程
全产业链能够自组织集 成
通过信息技术改变制造模式 实现产业工人与制造过程分
离
制造具有个性化制造特 征
实现用户对制造过程的深度 参与
德国工业 4.0的重点是创造智能产品、程序和过程
自由通信
开发过程全部工具化。 重复劳动环节全部自 动化。
人、机器、资源如同在一个社交网络里自然的相互沟通协 作
智能产品和制造过程与用户密切结合，产品功能和服务能 力得到较大提高
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智能制造内涵
制造智能：随着互联网、物联网、大数据、云制造等技术的发展，使制造装 备和过程与信息技术深度融合，制造具有概念、判断、推理以及自诊断、自 维护，自恢复等能力。 如：德国推出工业4.0、美国提出智能制造、日本提 出的“智能制造系统计划”等 。
智能工厂当前的潜在应用
• 利用嵌入操作员工具和服务信息系 统的数字化控制系统，优化生产操 作和提高安全性 • 利用预防性维护、统计评价和度量 进行资产管理，提高工厂的可靠性 • 利用智能传感器检测异常，避免非 正常和灾难性事件 • 智能系统、能耗管理系统、外部智 能电网集成，进行实时能源优化
• •
智能工厂的必要技术
• 传感器网络 • 数据互操作性 • 大规模动态建模与仿真 • 智能化自动控制 • 可伸缩的、多层次的信 息安全
智能工厂带来的收益
• 降低产品上市周期 • 推动动态的、基于需求的生产模式 • 带来全局性的竞争力优势 • 使过程向零事故和零排放方向发展 • 利用能耗管理与智能电网集成的优势 • 快速响应消费者需求的变化