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1、目录引言.1理解软件定义制造.2关键概念与技术.2挑战.2优势.3工业制造业如何 AI 优先.4AI 如何改变制造业.4软件定义制造与 AI 优先的智能制造系统关键组件.5开放制造中心：智能制造的架构设计.6案例研究 1：新能源储能监控系统.7案例研究 2：半导体生产监控与设备控制.8未来趋势.9白皮书软件定义制造：工业 AI 加速智能生产联系我们，了解更多解决方案1引言在全球工业领域，软件定义制造（Software Defined Manufacturing,SDM）和人工智能（AI）正在引领一场智能制造革命。这场变革不仅重新定义了生产流程，还改变着工业企业的运营模式。软件定义制造作为一种新

2、兴的制造模式，强调利用软件技术优化和控制生产流程，实现更灵活、高效的生产管理。结合工业 AI 强大的数据处理和分析能力，软件定义制造正推动制造业向更高级别的自动化和智能化发展。本白皮书将阐述软件定义制造和 AI 如何成为现代工业生产的关键力量，通过设备实时监控、预测性维护、远程运维等各类智能应用，提高生产效率和产品质量，同时降低成本和资源消耗。白皮书软件定义制造：工业 AI 加速智能生产联系我们，了解更多解决方案2理解软件定义制造软件定义制造是工业 4.0 在实际生产中的具体体现，它代表了制造业向数据驱动、网络化、智能化方向转型。软件定义制造利用软件和信息技术来驱动和优化制造过程，软件不仅是生

3、产过程中的一个辅助工具，也成为了定义、控制和管理整个生产系统的核心要素。关键概念与技术实时可见：软件定义制造通过集成 AI 和机器学习算法，使整个制造过程和生产数据可被实时监控并可视化展示。数字化运营：通过打通各类系统和设备的连接、数字孪生和 AI 驱动的自动化控制，提高生产效率和生产质量。自动化制造：通过各类智能应用，使生产系统能够实现自主决策和优化，优化供应链管理和生产。挑战传统网络硬件数字化不足：许多工厂使用的老旧网络设备存在高延迟等问题，与现代技术标准不兼容，并且存在安全隐患，这些问题限制了数字化转型的步伐。设备标准化缺乏：工厂中关键的信息技术（IT）和操作技术（OT）基础设施缺乏统一

4、标准，阻碍了产品价值链的扩展性和创新能力。IT 与 OT 设备隔离：实现 IT 与 OT 基础设施之间的端到端数据通信需要标准化的协议和传输流程。目前，许多工厂尚未建立这样的标准和流程，导致数据孤岛。OT 设备网络化不足：许多传统的 OT 设备和协议原本不支持网络连接功能，为了启用最新的通信和安全协议，需要对这些设备进行端点升级，而升级的成本往往高昂。白皮书软件定义制造：工业 AI 加速智能生产联系我们，了解更多解决方案3基于以太网电缆的连接问题：以太网电缆在工厂环境中容易受到重型机械的运动和环境变化影响而损坏或断裂，影响网络的稳定性。网络覆盖不足：工厂内部可能存在网络覆盖的盲区，这导致关键的

5、数据系统和业务洞察无法覆盖到所有区域，影响了整体的运营效率和数据的完整性。优势提升客户满意度提高生产力降低成本实现自动化生产数字化控制中心可持续生产白皮书软件定义制造：工业 AI 加速智能生产联系我们，了解更多解决方案4工业制造业如何 AI 优先AI 如何改变制造业预测性维护：利用 AI 和机器学习算法分析传感器和设备数据，预测潜在故障和维护需求，减少意外停机时间，提高生产效率。质量控制：通过 AI 图像识别和数据分析技术，自动检测和分析产品缺陷，确保产品质量，减少人工检查成本，提升产品合格率。流程优化：利用 AI 对生产流程进行实时监控和分析，分析各类数据源、识别瓶颈环节、优化作业流程，以降

6、低生产周期，提升资源利用和生产效率。供应链管理：利用 AI 进行需求预测和库存管理，实现供应链的智能化，减少库存成本，提高响应速度和供应效率。能源管理：通过智能监控和数据分析优化能源消耗，实现节能减排，降低生产成本，支持绿色制造。协作机器人（Cobots）：集成 AI 技术的协作机器人能与人类工人共同工作，提高生产灵活性和安全性，适应复杂或变化的生产需求。需求预测：运用 AI 算法分析历史数据，预测市场趋势和消费者需求，帮助企业制定更准确的生产计划和库存策略。白皮书软件定义制造：工业 AI 加速智能生产联系我们，了解更多解决方案5软件定义制造与 AI 优先的智能制造系统关键组件工业物联网和边缘

7、计算在智能制造系统中，工业物联网和边缘计算通过降低延迟、增强实时处理能力，并支持分散决策，对提升系统的响应能力至关重要。MQTT 中间件：数据管理的中枢IT 与 OT 的集成与隔离通过统一标准且受控的协议和安全措施实现，确保数据能够端到端无缝传输。AI/ML 工具和平台AI 工具和平台通过学习历史数据并适应不断变化的条件，显著提升了自动化水平、效率和决策能力。网络安全考虑随着 IT 与 OT 网络的互联，必须升级安全措施，以覆盖新设备和终端，提高整体安全状态。软件定义制造的实时监控中心作为连接设计和生产系统的核心，集中的路由和调度系统成为整个软件定义制造的“大脑”。软件定义制造提供工厂核心网络

8、的全局视图，它允许远程控制 SDN 交换机，监控从边缘端基础设施传输的数据。控制 IT 和 OT 之间的每一条通信流。按需提供虚拟化网络设备，无需硬件更改。确保流量通过虚拟机到达交换机。及时有效地进行必要的配置。白皮书软件定义制造：工业 AI 加速智能生产联系我们，了解更多解决方案6开放制造中心：智能制造的架构设计开放制造中心（OMH）是由 EMQ 提出的一种开放的工业物联网解决方案，充分发挥了工业互联和实时数据的真正潜力。这一解决方案拥有三层结构，并通过企业级 MQTT 物联网接入平台 EMQX Platform(以下简称 EMQX)和工业边缘网关软件 NeuronEX，确保数据高效的交换、

9、管理和消费。所有连接的设备和应用程序被划分为两个主要的层级。底层是自动化层，顶层是应用层。中间层为数据通道。在中间层，EMQX 和 NeuronEX 帮助实现底层现自动化层与顶层应用层之间的无缝数据交换。白皮书软件定义制造：工业 AI 加速智能生产联系我们，了解更多解决方案7案例研究 1：新能源储能监控系统此案例涉及建设与运营管理一个大规模水电、风电和光伏发电的新能源储能项目。能源存储设备和系统需要智能化管理、安全监控和环境监测。物联网技术的发展促进了生产管理中感知、传输、分析和控制，提高了能源发电项目的管理水平。NeuronEX 实时数据采集：接入 Modbus 协议，以毫秒级频率采集电池单

10、体、PCS（电力转换系统）和环境数据，转换为 MQTT 协议，实现云边协同。NeuronEX 边缘数据处理：通过内置的流式分析引擎，提供低延迟数据分析和针对业务需求的系统响应。EMQX 无缝数据集成：EMQX 汇聚高频边缘数据后，通过规则引擎与各种后端数据系统无缝集成。云边协同：从云端实现对边缘设备、网关和软件的统一远程控制和管理，实现集中控制。白皮书软件定义制造：工业 AI 加速智能生产联系我们，了解更多解决方案8案例研究 2：半导体生产监控与设备控制此案例涉及一家高科技的 PCB（印刷电路板）研发和制造企业。其半导体芯片生产涵盖了多个生产流程，并使用了来自不同制造商的 200 多套 PLC

11、（可编程逻辑控制器）设备进行生产控制任务。上层应用软件：向 PLC 发出指令，用于现场设备装料与卸料，以及流程协调。高频数据采集：收集生产流程参数和数据，用于产品质量追溯。质量分析报告：根据收集的数据，向客户提供缺陷产品的质量分析报告。NeuronEX 能够以 100 毫秒的频率从现场各种 PLC 设备实时采集数据。NeuronEX 同时也是一个部署在边缘端的流式分析引擎，可根据预定义规则对实时数据进行过滤、分析和预处理。上层应用直接使用 NeuronEX 的 HTTP API 或 MQTT API 进行指令下发和流程协同控制。过滤后的数据推送至 EMQX 企业版，以减少后端数据存储量。流程上

12、，EMQX 企业版从部署于 边缘端的 NeuronEX 集成数据，然后将其推送至数据库和大数据系统进行持久化存储。白皮书软件定义制造：工业 AI 加速智能生产联系我们，了解更多解决方案9未来趋势软件定义制造与 AI 优先的制造模式的融合，标志着制造业演进的重要里程碑。在这一模式下，AI 的应用不仅超越了传统自动化的范畴，并在塑造一个灵活多变、智能化且具备自适应能力的制造生态系统。未来十年，制造业的发展将与软件定义理念及 AI 技术能力深度融合、紧密相连。通过积极采纳这些前沿技术，制造业企业能够从海量的生产数据中提炼出有价值的信息和洞察。这将促成更多行业建立一个涵盖工业数据采集、数据分析、数据交

13、换、数据汇聚以及数据价值挖掘的完整数据管理系统。2024 杭州映云科技有限公司获取更多技术干货免费试用 EMQX Enterprise连接物理世界与人工智能EMQ 映云科技是全球领先的端边云一体化数实融合解决方案供应商。公司通过自主研发领先的 MQTT 软件，实现物理世界与数字世界间的数据采集、传输、转换、存储、分析与控制。利用技术解决方案帮助企业应对关键业务领域的挑战，支撑创新业务场景，包括软件定义汽车、智慧工厂、楼宇科技、智能零售、机器人、无人机、船舶航运以及大规模分布式设备网络（如新电源电站、分布式储能、输配电网络，燃气水务网络等）。公司成立于 2017 年，旗舰产品 EMQX 拥有来 自 50 多个国家的 500 多家企业用户，连接全球超过 2.5 亿台智能联网设备。访问官网：连接物理世界与人工智能免费试用 EMQX Enterprise：https:/