互联：实现设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户之间的全面互联，通过物联网技术收集和传输数据。
集成：将采集到的数据与现有的企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）等系统集成，实现数据的无缝流动和业务流程的优化。
数据：利用工业大数据技术，对收集的数据进行存储、分析和挖掘，以支持决策制定和业务优化。
创新：基于数据分析结果，推动产品和服务的创新，以及生产流程和商业模式的创新。
转型：通过工业互联网技术，实现制造业从单一的生产制造向服务型制造转型，提供全生命周期的服务。
智能制造：以信息物理系统（CPS）为核心，实现智能工厂的动态配置生产方式，关键在于信息技术的应用。
生态系统：构建包括供应商、企业客户、个人客户在内的工业互联网生态系统，实现原材料模块化供货、智能物流、设计服务等。
智能工厂的构成：包括智能排程、灵活的生产岛、拉动式生产、生产过程监控透明化、绿色能源利用等。
技术因素：涉及系统工程/建模、通信技术、智能工程、传感器和执行器等，以支持智能生产技术的发展。
人的因素：考虑人机交互、数据和隐私保护、培训和教育以及法律条款等，确保技术的人性化和合规性。
经济环境：考虑商业模式、服务内容等经济因素，以适应市场变化和消费者需求。
真实环境：涉及机器对机器（M2M）通信、资源利用效益、网络基础设施等，以提高生产效率和效益。
智能生产与排程：
高级计划排程系统（APS）：优化生产流程和排程，考虑订单变化、设备故障等实时因素，以实现最小化延迟和成本。
最小化在制品库存：通过精确的排程和生产控制，减少在制品库存，降低存货成本。
生产过程管控：
制造执行系统（MES）：监控生产过程，确保生产计划的执行，同时收集生产数据以供分析。
数据采集终端：通过无线数据采集终端收集考勤、工时、完工和质量数据，以及设备运行参数和能耗数据。
全过程质量管理：
MES质量管理：建立从原材料检验到成品发货的全过程质量控制体系，确保产品质量符合标准。
供应链管理：
供应链管理系统（SCM）：与主机厂及供应商进行订单和需求协同，优化供应链效率。
定制化与个性化：
定制化平台：提供个性化定制服务，满足市场对个性化产品的需求。
智能服务与研发：
智能服务平台：提供售后服务和产品支持，增强客户满意度。
智能研发：利用工业互联网技术加速产品开发周期，提高研发效率。
数字化设计与工艺：
数字化工艺仿真：在生产前进行工艺仿真，优化产品设计和生产流程。
设备智能化与数据采集：
智能设备：实现设备间的通信（M2M），提高生产自动化水平。
设备大数据：收集和分析设备数据，进行预测性维护和性能优化。
能源管理：
智慧能源管理：监控和优化能源使用，实现能源节约和成本降低。
物流与仓储管理：
智能物流系统：自动化物流和仓储系统，提高物料流转效率。
系统集成：
工业云与大数据分析：集成各种系统和数据，提供决策支持和业务洞察。
安全与合规：
网络安全：保护工业互联网系统免受网络攻击，确保数据安全。
39页PPT
