机械加工行业属于离散制造，多以单台设备组成的机组群，设备状态无监控是机加工车间普遍存在的问题。包括：设备当前的状态无法实时监控，发生报警时无法及时获知；设备的报警、故障信息不能有效记录，不利于设备的维护保养。如果状态不清，工厂里设备的突然停机，会给生产经营带来损失。

　　用友AIoT平台可便捷实现OT-IT融合，采集设备数据、让工业数据说话。在用友AIoT平台上构建设备的数字化模型，在关键位置增加传感器，可以对设备进行全视角的健康监测。

　　例如：实时的电机振动频谱、关键部件的使用寿命统计、故障分布统计等。由此可进行专业的预防性维护，实现设备状态的稳定可控，杜绝异常停机。

 应用场景一：程序管理 

　　用友AIoT平台的NC程序管理，解决了NC数控程序的传输和管理难题，通过与订单关联，自动将数控程序下发至单台数控机床，便于版本控制，防止不确定因素，可实现PLM、AIoT和MES的融合。

　　相比于人工，用友AIoT平台的NC程序管理，显著缩短了生产准备的时间、提高了设备利用率和产能。不仅省时省力，还可以在机床操作工修改NC程序后自动保存和回传，避免宝贵经验的损失。

 应用场景二：设备OEE 

　　OEE (整体设备效率)是衡量生产设备利用率的重要指标，用友AIoT平台从设备中实时提取运行数据和生产数据。运行数据如：开机、停机、故障、加工等信号；生产数据如良品率、返工率、废品率等。由此针对不同设备、不同班组、不同产品生产过程中设备的产出率情况进行分析，找到瓶颈，持续改进。

 应用场景三：设备调度自动化 

　　设备实时自动化调度、敏捷制造：与AGV、数控机床、机械手等自动化系统紧密集成，使产线不缺料、不堵料，顺畅生产。

　　如：AGV运送工件至工位接驳台，AIoT接到到位信号后，智能评估各个数控机床的负载能力，经过运算得出最优生产方案，下达指令给机械手臂，机械手臂自动将工件从接驳台搬运至对应数控机床。全程无需人工干预，大幅度提高工作效率。

 应用场景四：预测性维护 

　　在离散制造行业，现场有较多大型数控机床、龙门加工中心等，这些均为重资产、高价值的设备，如何高效利用这些设备？如何避免非计划停机？如何避免对生产的不利影响？

　　用友AIoT平台可利用从设备中提取的实时数据，如数控机床的电流、转矩、主轴速度等，利用高级算法提取特征值并进行异常预警，帮助设备管理人员及时维修维护，减少非计划停机、延长设备运行周期。

 应用场景五：3D数字工厂 

　　运用3D技术为工厂、产线搭建数字化工厂，同时联动AIoT从现场设备中实时采集的数据，做到3D实例与实际设备无缝联动，虚实结合。如果现场发生故障或者报警，3D模型也会实时联动报警，管理人员可通过3D模型查看、分析故障及报警原因，减少宕机时间，提高运行效率。

 应用场景六：设备后服务 

　　智能设备在交付给客户使用后，会产生大量的运行数据，利用AIoT平台可以采集这些数据，并形成多领域的分析应用，如：分析使用情况、故障情况，制定生产计划、服务计划、备件计划，为营销、研发提供数据支持等，以此提升生产商的运行效率。

　　案例

　　1.某工程机械企业：

　　产品覆盖装载机、挖掘机、叉车和路面机械等四大品类，型号超过500多种，凭借高品质和高性价比，市场占有率逐年提高。

　　• 实时监控：通过物联网平台实时监控车辆状态、油耗状态、故障情况等，使用户做到心中有数。

　　• 车辆维保：通过车辆实时数据，实现数据驱动的智能维保、预测性维护。

　　• 租赁管理：用户可通过解锁车、电子围栏等方式增强车辆管控。

　　• 售后服务：运用实际车辆运行情况，升级高价值售后维护体系。

　　2.某汽车零部件公司：

　　以上海为龙头，多地联动统筹发展，努力为乘用车主机厂提供优质的配套零部件产品和服务。

　　面临问题

　　配套厂商多，协同难度高

　　要求全生命周期质量追溯

　　生产线工人招工难

　　建设内容

　　• 连接设备1800台：

　　• 其中包括机器人岛361台套

　　• AGV31台

　　• 移动设备300余台等

　　• 月均采集设备数据240亿条

　　• 最高采集频率50毫秒

　　应用价值

　　• 产量增加22%

　　• 人员减少31%

　　• 缺陷从0.3%下降到0.1%

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