一家从服装厂转型而来的大数据工厂
2014年，以零库存实现150%的业绩增长;大规模定制生产，每天都能够设计、生产2000种完全不同的个性化定制产品;公司的核心竞争力是一套大数据信息系统，任何一项数据的变动都能驱动其余9000多项数据的同步变动。
——2014年，以零库存实现150%的业绩增长;
——大规模定制生产，每天都能够设计、生产2000种完全不同的个性化定制产品;
——公司的核心竞争力是一套大数据信息系统，任何一项数据的变动都能驱动其余9000多项数据的同步变动。
这一切都发生在一位30多岁的女性“创二代”领导的服装企业里。众所周知，从2013年开始，服装行业库存滞销、门店关闭、电商冲击等消息不绝于耳，甚至有人悲观估计所有库存加起来三年都卖不完。
那么，这家企业缘何能在一片低迷中逆势实现奇迹式的增长?4月25日～26日，深圳，吴晓波频道主办“转型之战：传统企业的互联网机会”，红领服饰总裁张蕴蓝，向你分享转型故事：一家从服装厂转型而来的大数据工厂。
| 红领总部大楼|
自创立以来，红领服饰一直从事服装生产业务，已有二十年。
红领总部位于青岛以北不远的古城即墨，坐落在以企业命名的红领大街上。园区的门口，贴着招聘信息：“不加班，8小时工作制，周日休息，月工资高于同行300～500元”。
而其官网上的招聘信息则会让人误会这是一家高科技公司，因为前三条的招聘对象分别是网络建设与网络安全研究员、大数据系统工程师、云计算工程师，学历要求都是博士。
从这两个细节，我们或许就可以从侧面窥得一二：它不是一家传统意义上的服装企业，也脱离了服装行业价格竞争的泥淖，它的高附加值在一片狼狈的服装行业里显得卓尔不群，而它最赖以发展的武器，是数据驱动的信息化体系。
现在：每件衣服背后都有它的故事
红领做服装的理念是“最适合的就是最好的”。红领人在外有一个习惯——观察其他人的衣服是否合身，这一点在红领总裁张蕴蓝的身上得以完全体现——她参加会议发言时，总是以“我上台之前观察了一下”开始。
“合身”，这个词摆在服装行业身经百战的企业家面前，或许不值一哂。但它背后所包含的审美意识绝不能被轻易忽视。如果你不能满足越来越多元的着装需求，消费者就会离开。中国的传统服装企业在国外时尚服装品牌和互联网电商品牌的双重冲击下节节败退，库存滞销，这一点可能是最大的原因。
红领则与这一切无关。他们走了一条更加极端的定制路线，生产的每一件衣服从生成订单前，就已经销售出去，这在成本上只比批量制造高10%，但收益却能达到两倍以上。红领有一套完善的大数据信息系统，目前每天能够完成2000件完全不同的定制服装生产。任何一个红领的顾客，只需要一周内就能拿到所需的衣服，而传统模式下却需要3～6个月。
定制的第一步是量体采集数据下订单。量体过程只需要5分钟，采集19个部位的数据。然后顾客对面料、花型、刺绣等几十项设计细节进行选择，或让系统根据大数据分析自动匹配。细节敲定，订单传输到数据平台后，系统会自动完成版型匹配，并传输到生产部门。
每一位工人都有一台电脑识别终端，这是他们工作最依赖的工具，所有的流程信息传递都在这上面进行。接到订单后，他们会核对所有细节，然后录入到一张电子标签上，这张电子标签是这套衣服的“身份证”，将伴随这套衣服生产的整个过程。
| 每件衣服都有自己的“身份证” |
随后的所有环节，每一位工人的第一项动作就是扫描电子标签进行识别，并根据其中显示的要求进行自动裁剪或细节处理，直到生产完成通过快递寄送至全球任何角落。
整个定制生产流程，称为红领西服个性化定制(RCMTM)，包含20多个子系统，全部以数据驱动运营。这一套系统是基于红领过去十年200多万定制顾客的数据进行深入分析后研发设计的，每一项数据的变化都会同时驱动9666个数据的同步变化。
正是基于这一套系统，红领的员工才能发出这样的感慨，现在人人都是设计师，“每件西服都是一个故事，从他们的衣服上可以猜测这背后大概是什么样的人穿，甚至以什么样的心情来穿。”
过去：超前十年的定制信息化
RCMTM系统的渊源，要追溯到2003年，它是张蕴蓝的父亲张代理力排众议的结果。当时服装还是一个遍地黄金的行业，但张代理眼中，“低成本+低价格+渠道”金字塔不是制造业的长期出路，只有高附加值才能有可持续发展。有一次张代理在参观一家日本的服装定制企业，看到对方在很多方面实现了自动化，比如激光裁剪、电脑设计和打版等。于是他萌生了以工业自动化的手段来实现定制的想法，而这是欧美日这么多服装大企业都没有完成的任务。
可以想见，在一个大路平坦的年代，偏要走一条崎岖的山路，绝非一个受欢迎的选择，哪怕山路之后风光旖旎。张代理的决定在公司内部没有受到一丁点的支持，而除此之外，更大的困难还在于服装定制技术的实现。
规模化最基本的要求就是标准化，张代理琢磨着如何把定制的各个环节都变成标准化的环节。但衣服定制的高附加值，就体现在量体、制版这个依赖于经验的人工环节上，因为每个人的体型有细微差别，驼背幅度、啤酒肚形状等等，差之毫厘可能谬以千里。
所有老师傅和国外专家都告诉张代理这个技能没法速成。无奈之下，他只有自己花时间研究，经过反复尝试改进，终于发明只需5分钟测量19个部位，就能准确掌握一个人的体型细节的方法。这一套方法叫“量得快”，时至今日还是红领量体的标准方法。
技术难关克服，推广难题又来了。最初，红领定制业务时经常出现不同门店同时下单，后台出现面料不足的情况。张代理想将流程整体打包信息化，最初他尝试从国外引进技术，但发现国外也没有成熟平台，又得从零开始研究，从每一个订单的每一个细节开始着手，从个性化的数据中寻找共性。
从市场大好的2003到萧条的2013，10年时间，投入自有资金2.6亿，经历了无数失败和推倒重来，大规模定制化的红领工厂已经完全成型，同时完成的还有销售运营、公司管理、组织架构、生产体系的整体转型。与当初领先于红领的品牌相比，红领至少超前了十年。
|大规模定制化是红领的核心价值|
未来：从生产产品到输出标准
2009年，张代理将公司总裁的位置交给女儿张蕴蓝。父女间接班的决定异常简单，父亲对女儿说“女儿，我觉得你可以上去了，我想举办个仪式，你准备
准备发言，谈谈对公司未来的规划，爸爸会请几个朋友来”。女儿也认可，顺理
成章。其时，张蕴蓝已经在红领各个基层部门轮岗三年之久。
张蕴蓝接手后，充分利用了规模化定制的基础，开始大刀阔斧招聘年轻人才、拟定新的发展战略，走多品牌运作的道路。在红领之外，推出更加多样化的定制品牌，包括针对婚庆礼服市场推出的R·PRINCE(瑞璞)品牌，国际化定制品牌CAMEO，以及最新推出的Cotte品牌。在定制形式上，在门店和预约上门两种量体下单方式外，还实现了O2O的模式，可直接通过App或者电脑进行在线设计下单。
2014年是红领收获果实的一年，也是名声大显的一年。经历了十多年定制模式探索，红领已经彻底完成了从服装企业到数据型制造企业的转型，与其说红领是一家服装企业，不如说服装只是红领的壳，它的内里其实已经是一家大数据企业。
它已经成为被学习、模仿、试图超越而未能成功的标杆对象，两个有趣的现象足以证明这一点。
第一是接待大量考察团，包括了业内龙头，也包括海尔、联想等制造业巨头。张瑞敏在参观现场就写了这样一段话：参观“红领”时，看到传自纽约的个人订单，在信息化流程中能迅速完成发货，感慨颇深。这正是互联网时代传统企业必须跨过的坎，从大规模制造转为大规模定制，以满足用户个性化的最佳体验，“红领”做到，是其心无旁骛，几年磨一剑的结晶。
第二是红领已对数千人进行了量体培训，其中为数不少已被挖走，但竞争对手仍无法做出足以和红领竞争的定制服装，因为量体数据只有与其大数据系统配合才有意义。
对中国制造业的企业而言，提高产品的附加值是一个比天还要大的命题，红领已经提供了一条可供参考的道路。这条路上荆棘重重，但无疑是一条可以看到
对岸的道路。
（原文载观察者转载请注明）
智慧社区大数据平台建设方案
目录 1.智慧城市介绍 (8) 1.1智慧城市建设背景 (8) 1.2建设目标 (8) 1.3参考资料 (9) 2.项目需求分析 (11) 第2章 (11) 2.1智慧城市服务信息化业务需求分析 (11) 2.2智慧城市建设要求分析 (13) 2.2.1功能需求分析 (14) 2.2.2性能需求分析 (20) 2.2.3项目建设难点和对策分析 (21) 3.项目总体架构设计 (22) 第3章 (22) 3.1总体设计思路 (22) 3.1.1开放平台及应用整合 (22) 3.1.2安全与隐私 (23) 3.1.3可控的技术体系 (23) 3.1.4整合资源提供便民服务 (23) 3.1.5面向运营的推广思路 (24) 3.2建设原则 (24) 3.3总体架构 (26) 3.3.1软硬件基础设施 (26) 3.3.2数据资源 (27) 3.3.3应用支撑 (27) 3.3.4社区业务开发运行平台 (28) 3.3.5业务应用 (29) 3.3.6系统门户（访问渠道） (30) 3.3.7支撑体系（信息安全与标准规范体系） (30) 3.4技术架构 (30) 3.4.1基础服务 (31) 3.4.2平台服务 (31) 3.4.3数据服务 (32) 3.4.4访问服务 (32) 3.4.5应用开发框架 (32) 3.4.6安全体系 (33) 3.5信息资源架构 (35) 3.5.1建设原则 (35) 3.5.2架构体系 (35) 3.6集成架构 (64) 3.6.1应用集成平台 (65) 3.6.2系统集成整合 (69) 3.7网络拓扑结构 (73) 3.8运维体系 (73) 4.社区人房关系验证和接口系统 (75) 第4章 (75) 4.1系统概述 (75) 4.2系统架构 (75)
智能车间、智能工厂、智能制造的三大层级！ 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 智能车间，智能工厂，智能制造，三个层级，各有不同。 其中智能车间和智能工厂属于术的层级，智能制造才属于道的层级。术无穷，道亦无尽;道尽，术亦可无穷，但较难有质的突破。道未尽，术无穷，一直持续下去，终究会有质的突破。 1 智能车间 以产品生产整体水平提高为核心。关注于生产管理能力提高，产品质量提高，客户需求导向的及时交付能力提高，产品检验设备能力提高，安全生产能力提高，生产设备能力提高，车间信息化建设提高，车间物流能力提高，车间能源管理能力提高，等方面入手； 通过网络及软件管理系统把数控自动化设备(含生产设备，检测设备，运输设备，机器人等所有设备)实现互联互通，达到感知状态(客户需求，生产状况，原材料，人员，设备，生产工艺，环境安全等信息)，实时数据分析，从而实现自动决策和精确执行命令的自组织生产的精益管理
境界的车间。 2 智能工厂 以工厂运营管理整体水平提高为核心，关注于产品及行业生命周期研究，从客户开始到自身工厂和上游供应商的整个供应链的精益管理通过自动化和信息化的实现，从满足到挖掘，乃至开拓和引领客户需求开始的销售与市场管理能力提高;提高环境，安全，健康管理水平;提高产品研发水平; 提高整个工厂生产水平，提高内外物流管理水平，提高售后服务管理水平，提高能源(电，水，气)利用管理水平，等方面入手，通过自动化，信息化来实现精益工厂建设和完成工厂大数据系统建立和发展完善，通过自动化和信息化实现从客户开始到自身工厂和上游供应商的整个供应链的精益管理，这是智能工厂。 3 智能制造 以提高国家竞争力为核心，关注整个制造业在全球产业和领域以及对应农业，服务业等国民经济组成部分的产业级管理水平的提高，结合智能工厂，智能服务，大数据系统(含软硬件建设)几个方面来实现精益管理思想文化，从而保证制造业的永续经营，国家的经济发展和长治久安，这才是一个“有智慧的”制造业。 举个例子说：以前因为重复建设造成的产能过剩现象，引进落后技术的
智慧园区大数据平台建设需求分析 1.1.1采购范围与基本要求 建设XX高新区开发区智慧园区的人口库（12万居民）、法人库(1200家企业)、地理信息库(已建设区域35平方公里的3维电子地图、未建设区域80平方公里的航拍电子地图)、视频库(1000个摄像点)、大数据处理平台、数据管理服务平台。 1.1.2建设内容要求 1.1. 2.1人口库 人口库的基本信息以公安部门户籍和暂住人口信息为基础，整合人社、计生、民政、教育等多个部门信息资源，建设统一规范的人口库和人口信息服务平台。 (1)人口库的内容目录
(2)人口信息服务平台功能需求 数据库层：能够安全存储人口库的内容目录中列出的信息内容，对居民、企业、政府提供安全的人口信息服务，为人口大数据分析提供基本数据源。 应用支撑层：包括门户框架、数据库维护、报表组件、数据挖掘等，用于为应用层提供应用支撑。数据挖掘提供常见的数据分析/挖掘工具、通用算法，利用大数据平台的计算能力进行分析，对人口库数据进行数据挖掘与发现，提供有价值的分析结果。 应用层：包括人口信息服务、人口专题分析、公共服务等。 1.1. 2.2法人库 法人库以工商部门的企业信息为基础，整合各参建部门系统中的法人信息，如机构代码、机构名称、机构类型、经济行业、业务经营范围、机构地址、法定代表人等字段信息，建成标识统一、结构科学、查询快捷、动态管理的法人信息库。制定与交换平台对应的相关标准、制度和规范管理体系，实现工商局、地税局、国税局、质量技术监督局等法人数据相关业务部门之间的网络互联和业务数据的实时交换与应用。 (1)法人库的内容目录
(2)法人信息服务平台功能需求 数据库层：能够安全存储法人库的内容目录中列出的信息内容，对居民、企业、政府提供安全的法人信息服务，为法人大数据分析提供基本数据源。 应用支撑层：包括门户框架、数据库维护、统计与报表组件、数据挖掘等，用于为应用层提供应用支撑。数据挖掘提供常见的数据分析/挖掘工具、通用算法，利用大数据平
智慧园区建设 解 决 方 案
目录 1.概述 (4) 1.1.建设背景 (4) 1.2.园区信息化现状 (5) 1.3.信息化发展趋势 (5) 1.4.建设目标 (7) 2.智慧园区需求分析 (8) 2.1.园区涉及主体 (8) 2.2.园区主体的信息化诉求 (9) 2.3.园区信息化需求 (10) 3.智慧园区平台建设内容 (11) 3.1.智慧园区平台总体构架 (11) 3.2.智慧园区云平台建设 (11) 3.3.智慧园区基础数据库建设 (12) 3.4.智慧园区管理系统 (14) 3.4.1.GIS可视化应用与服务 (15) 3.4.2.智慧园区综合管理查询 (17) 3.4.2.1.地块信息管理 (17) 3.4.2.2.企业信息管理 (17) 3.4.2.3.道路交通信息管理 (17) 3.4.2.4.管网信息管理 (18) 3.4.3.一卡通管理 (22) 3.4.3.1.出入管理 (23) 3.4.3.2.考勤管理 (23) 3.4.3.3.消费管理 (23) 3.4.3.4.车辆管理 (23) 3.4.3.5.巡更管理 (23) 3.4.3.6.一卡通应用效益 (23) 3.4.4.应急指挥系统 (24) 3.4.4.1.应急值守管理 (25) 3.4.4.2.应急系统管理 (26) 3.5.智慧园区政务系统 (26) 3.5.1.OA办公系统 (26) 3.5.1.1.公文流转 (28) 3.5.1.2.园区公文下发 (30) 3.5.1.3.企业上报 (30) 3.5.1.4.电子邮件 (31) 3.5.1.5.通讯录 (31) 3.5.1.6.待办事宜 (31) 3.5.1.7.系统后台管理 (32) 3.5.2.综合业务服务系统 (32)
智慧社区大数据网格化管理平台建设和运营一体化解决方案 智慧社区整体解决方案 一、背景 社区网格化服务管理是针对传统社区中出现的多头管理、职能交叉、资源共享不畅、服务不能落地等问题提出的新的社区服务管理模式，是网格化管理技术和管理理念在社区管理中的应用。 社区网格化服务管理依托统一的社区网格化服务管理平台，根据属地管理、地理布局、现状管理等原则，将管辖地域划分成若干网格状的单元，并把“人、地、物、事、组织”等全部纳入网格管理，对每一网格实施精细化、主动化、可视化管理；同时根据网格划分，按照对等方式整合公共服务资源，对网格内的居民进行多元化、便捷化、个性化服务，实现社会服务“零距离”、社会管理“全覆盖”、居民诉求“全响应”。 社区网格化服务管理系统建设以满足政府对社区的管理需求、优化管理模式、提升效率、建设服务型政府为基本需求；同时为社区居民和社区小微企业构建和谐环境，引导创新应用，提升生活品质，打造高效、便捷、幸福生活。 以智能、人文、服务为理念，通过整合街道管理和服务运行的关键信息，探索社会管理、社区服务、惠民兴业的发展新途径，通过细
分责任网格和规范工作流程，建立科学有效的监督考核机制，打造资源数字化、管理精细化、服务人文化、工作规范化、组织高效化的社区工作运行新模式。 社区网格化服务管理实现对社区的精细化管理，使管理更高效，并实现公共服务业务下沉，由“被动受理”变为“主动服务”，由以前的线条管理演进到为社区居民提供综合服务。社区网格化服务管理系统的建设，有助于转变政府职能，着力打造“服务型政府”，对于加强政府与居民的联系，提升社区行政服务能力具有现实意义。 二、建设目标 依托社区网格化服务管理系统，整合资源，精细管理，改变传统的城市管理运行模式，提升政府管理和服务效率，实现： 1、资源整合，统筹管理，一处采集，多方共享。 针对人、地、物、组织等各类城市综合管理要素进行统一的采集、校对、分析，并采用信息化手段实施资源数据多渠道、标准化的整合，在实现统筹管理的同时，为各相关职能部门提供信息共享。 2、业务优化，协同办理，条块融合，整体联动。 围绕城市综合管理的各类资源，以所发生的事件为驱动，制定统一的处置流程，对各类资源情况变动、资源所涉及的各类社会问题、不稳定因素等通过信息化手段进行全面整合，对承担社会管理的条块
基于大数据的智能精益制造模式分析 发表时间：2019-10-24T16:12:17.447Z 来源：《科学与技术》2019年第11期作者：娄玉飞 [导读] 对基于大数据的智能精益制造模式进行分析，以供参考。 中车长春轨道客车股份有限公司吉林长春 130062 摘要：由传统工业化向精益工业化的过程，中国的制造业已经发生了很大的变化。但是新一轮的信息革命使得市场竞争日益激烈，外来影响复杂多元，中国制造企业正面临着多种力量的综合作用和新的挑战。制造企业必须重新审视和积极迎合外部环境变化，必须从现有的思路、方法、手段转向新的理念、模式、路径以提升竞争力，在未来的新环境中坚持稳中求变原则。为此，我们可以通过数据化、智能化与制造融合、渗透来建立制造业的“人脑”模式，通过智能自动化技术的运用强化制造业，让制造充满生命活力。鉴于此，本文对基于大数据的智能精益制造模式进行分析，以供参考。 关键词：精益制造；大数据；智能模式 中图分类号：F273 文献标识码：A 引言 有效的精益活动能真正帮助我们企业进行改善。只要我们牢牢把握大数据、精益化、智能化三个层面，与时俱进地运用先进的方法和工具，如大数据技术和智能技术等，不断创立更有针对性的新制造模式，就一定能支撑企业从卓越走向持续卓越。物联网、移动互联、大数据和智能终端等信息技术的迅猛发展和运用，正在深刻改变着制造企业的运作方式。为了更好地控制生产质量、信息、成本和提升竞争力，制造方式必须顺势而为，与时俱进，才能适应外部竞争的残酷环境。大数据，智能和精益生产在制造领域的融合运用，代表着未来新型管理形态和价值创造模式。 1工业大数据的概念及优点 工业大数据在很多领域都有多种大量数据，但它具有四个非常重要的特性:大容量、快速更新、多类型和高价值。众所周知，数据本身对企业的管理和运营没有价值的利益，这些数据的技术也不能直接促进制造业的发展。但是，如果您将这些数据整合并转化为制造所需的生产信息，则这些数据将实现巨大的业务价值。如果环境系统和智能工厂之间可以交互和共享资源信息，则这些设备提供自我感知功能，并在此基础上自我学习，以满足更高的标准，并实现智能控制和优化的控制。在此基础上，这些模型主要将非结构化操作系统中的数据(包括警报、流程参数和供应商以及公共网络数据)有机地结合在一起。企业随后会分析这些行业大数据本身之间的联系，以获得通常包括制造业生产和运营方法在内的有用信息。挖掘数据，分析数据以获得相关信息，企业就能实现智能生产制造，使我国能够发展成为工业强国。2生产过程与精益生产 过程是一组将输入转化为输出的相关活动，过程有三个要素，既输入、输出和活动，输入是过程的起点和前提，输出是过程的结果，活动是实现增值转换的过程。生产过程（Process）是一种手段，可以把人、材料、方法、设备以及工具进行生产集成，产生出所预期的半成品或产品。 精益生产（LeanProduction，LP）是美国麻省理工学院数位国际汽车计划组织IMVP的专家对日本丰田准时化生产JIT（JustInTime）生产方式的赞誉称呼。精益生产是通过系统结构、人员组织、运行方式和市场供求等方面的变革，使生产集成系统能快速适应用户需求变化，并能使生产过程中一切无用、多余的东西被精简。最终达到包括市场供销、生产运营各方面最好结果的一种生产管理方式。与传统的大生产方式不同，其特色是多品种，小批量。 3大数据+智能+精益生产的应用 我们不仅要考虑标准、技术、安全和人才四个核心问题，还要从以下四个方面考虑和实施。（1）用管理换脑。发挥云计算、大数据在解决生产问题、企业管理决策、绩效报告等方面的作用。（2）新产品换代。实现产品的智能化升级，进行产品全生命周期的管理。（3）机器或智能自动化换人。制造设备的智能化、自动化、网络化，用智能化设备或机器人替代有规律性、重复性的操作。（4）制造过程换方法。生产现场的人、设备、材料、信息等互联，建立制程控制系统，在生产线上将配备传感器以采集数据，经过无线通信连接网络传输数据，对生产本身进行实时监控。 实操项目的执行层面上，必须围绕客户的需求、市场竞争的要点、公司的实际运营状况以及产品制程的特点，建立自身衡量和改善的动态指标（即切入点，KPI）。找到目前状况和目标之间的差距，建立改善项目，融合各种工具方法（大数据技术、智能技术和精益生产工具等方式）持续推进改善。 （1）在管理上，实现智能绩效指标衡量系统，实时监控各种生产大数据（QCDSMIE），进行全面综合的信息化管理。（2）在生产制程改善上，促进制造工艺制程能力的提升，生产线应从以工艺为导向变革为产品或模块导向，建立简单完美流水生产线布局，使用简单的、智能的、稳固的生产设备，并连接起来，形成综合生产布局；布局改善提高线平衡和人机比；建立人机联动装置（作业时，如果发现其有规律的往复运动，即可以用简单自动化设备作取代，但要计算投资回报率）。（3）在生产现场管控上，建立简单智能控制设备或系统来稳定作业或流程。（4）在机器维护上，建立设备整个生命周期的维护保养系统。（5）在仓库管理上，结合仓库管理系统和精益生产方法，设计防呆的低成本的精益包装流水线。（6）在厂务和EHS等维护管理上，可以建立有效的数据维护和点检管理系统，在提高工作效率的同时，通过大数据，进行从预防性到预见性管理。 4大数据助推智能制造快速发展 4.1优化供应链管理 如今的供应链管理不同于以往ERP系统，现在较广泛地称之为“智能制造”，通过信息技术收集来自用户的数据。这些数据主要以用户需求数据为主，数据作为系统正常运转的推动力，而且这种系统与供应商连接，数据运用云技术等技术筛选分析传到制造厂中，很快可以进行样品生产，再进行报价，保证了企业的交货速度。 4.2优化产品质量 企业在日常生产过程中，分析供应链中存在的问题，以减少因此环节造成产品的质量差，减少不必要的损失。通过大数据分析，生产过程数据越多，分析就越详细，在信息量足够的情况下，生产线上机器人通过自学，对异常点进行分析，从而使得流程设计合理化、目的化，提升良品率。这样一套较完整的大数据系统，对产品的参数、误差的校验更加精确，使得产品的质量水平得以提升。
苏州市智能工厂建设指南 1 总则 1.1 总体框架 智能工厂应实现多个数字化车间的统一管理与协同生产，应将车间的各类生产数据进行采集、分析与决策，并将优化信息再次传送到数字化车间，实现车间的精准、柔性、高效、节能的生产模式。智能工厂包括“A 离散型”、“B流程型”、“C拓展应用”、“D 新型技术应用”、“E 绩效优化”、“F 模式创新”；智能工厂的总体框架如图1示。 图1 智能工厂总体框架图 具体而言，A离散型或B流程型包括智能生产、智能装备/产线、智能管理、智能物流、集成优化、信息安全；C拓展应用包括智能设计（离散型）、智能工艺优化（流程型）、售后服务；D新型技术应用包括工业互联网、工业云平台、工业大数据、人工智能应用；E绩效优化包括生产效率提高30%以上、运营成本降低30%以上、产品研
制周期缩短30%以上、产品不良品率降低30%以上、能源利用率降低10%以上。F模式创新包括大规模个性化定制、远程运维、网络协同制造、全生命周期服务。 1.2 基本要求 智能工厂的基本要求如下： (1) 设施全面互联 建立各级标识解析节点和公共递归解析节点，促进信息资源集成共享；建立工业互联网工厂内网，工业以太网、工业现场总线、IPv6等技术，实现生产装备、传感器、控制系统与管理系统的互联；利用IPv6、工业物联网等技术实现工厂内、外网以及设计、生产、管理、服务各环节的互联，支持内、外网业务协同。 (2) 系统全面互通 工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型可进行模拟仿真，应用数字化三维设计与工艺技术进行设计仿真；建立制造执行系统（MES），实现计划、调度、质量、设备、生产、能效等管理功能；建立企业资源计划系统（ERP），实现供应链、物流、成本等企业经营管理功能；建立产品数据管理系统（PDM），实现产品设计、工艺数据的管理；在此基础上，制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）与数字化三维设计仿真软件、产品数据管理（PDM）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）等系统实现互通集成。 (3) 数据全面互换 建立生产过程数据采集和分析系统（SCADA），实现生产进度、现场操作、质量检验、设备状态、物料传送等生产现场数据自动上传，并实现可视化管理。制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）
智能制造与工业大数据研究团队 团队负责人孔宪光 团队成员 团队简介 该团队现有教师25人，顾问8人，博士研究生11人，硕士研究生70余人，形成了一支机械、数学、计算机、管理等学科交叉融合，数字化、可靠性、健康管理、仿真、统计分析、大数据、人工智能等技术交叉融合团队。承担了国家科技重大高端装备专项、国家发改委大数据专项、国家工业互联网平台专项、工信部智能制造项目、教育部、国防科工局、军委装备发展部、国家自然基金、省科技统筹创新及国际合作交流专项、省教改项目等，获得了省科技进步奖、省教学成果奖等，授权受理专利40多项，软件著作权近20项。 建立了陕西省电子装备虚拟仿真实验教学中心，陕西省研究生联合培养示范工作站（西电-上海航天精密机械研究所可靠性与虚拟仿真人才培养示范工作站），西电-800可靠性试验与仿真联合实验室，西电-美国堪萨斯州立大学质量大数据联合技术研究中心，西电-紫光
云引擎工业互联网与工业大数据联合研发中心，西电-顶逸轨道交通及工业大数据联合实验室，西电-中铁盾构工业大数据联合技研究中心，并与国际知名的工业大数据机构IMS紧密合作。中心积极开展产学研合作，与航天800所、空军装备研究院、中铁一局、西电集团、中兴通讯、航天15所、中电29所、中电27所、中电深科技、航空430厂、西门子、陕鼓、清华紫光、网易、新华三等公司在内的10余家单位建立了密切合作关系。参加中国信息通信研究院主办的首届工业大数据创新竞赛，阿里云-天池工业大数据竞赛，取得了不错的比赛成绩。 围绕国家智能制造与中国制造2025的军民重大需求，中心正逐步将智能制造成果拓展应用于航空航天、电子电器、高端装备智能制造、城市地下空间工程智慧建造等领域，推动中国工业转型升级，培养新工科跨学科人才，致力于产学研成果转化并成为国内有影响力的智能制造与工业大数据研究中心！ 人才、重要成果及奖项 1.国务院政府特殊津贴专家、陕西省有突出贡献专家：仇原鹰 2.华山学者讲座教授、美国辛辛那提大学杰出教授：李杰 3.兼职教授、上海航天800所副所长：李中权 4.兼职教授、西电研究院总经理：康鹏举 5.兼职教授、西安交通大学教授、博导：王军平 6.陕西省智能制造专家委员会委员，陕西省大数据与云计算创新联盟理事，陕西省信息技术标准化技术委员会委员，陕西省军民融合专家
人教版七年级上册英语语法知识 Be动词专项练习用am, is, are 填空: 1. I ______ a student. ______ you a student? No, I _____ not. 2. The girl______ Jack's sister. 3. The dog _______ tall and fat. 4. The man _______ a teacher. 5. ______ your brother in the classroom? 6. Where _____ your mother? She ______ at home. 7. How _______ your father? 8. Jane and Tom _________ my friends 9. Where _____ my pen ? 10. Where ______ my books ? 11. That ______ my red skirt. 12. Who ______ I? 13. The jeans ______ on the desk. 14. Here ______ a photo of my family . 15. Here ______ some sweaters for you. 16. The black book ______ for Su Yang. 17. This pair of socks______ 20 dollars. 18. The two cups of milk _____ for me. 19. Some tea ______ in the glass. 20. How much ____ the skirt? 21 How much ______ the trousers ?