数据驱动的离散制造全流程协同优化——以制造运营平台（AIMS-MOS）为基座的三位一体解决方案构建与应用

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摘要：针对离散制造行业数字化转型痛点问题，本文提出以制造运营平台（AIMS-MOS）为基座的三位一体解决方案。该方案融合多源异构数据融合、动态资源调度等六大核心技术，通过构建全域数据中枢、重构柔性物流网络、建立跨系统协同机制，形成“感知-决策-执行”闭环管理体系，并以某广东印刷包装集团智能工厂项目为例，对数据驱动模式在破解离散制造管理难题中的有效性进行验证，为行业提供可复制的技术路径与实践范式。

关键词：离散制造；实时感知；智能调度；柔性物流；协同管理；制造运营平台（AIMS-MOS)

作者：钟智敏

科大智能物联技术股份有限公司

在全球化与数字化浪潮下，信息技术、人工智能、物联网等新兴技术迅猛发展，为离散制造业（如印刷包装、服装、电子等）带来深刻变革，推动其从劳动密集型向技术密集型加速转型。这一转型的核心特征体现在智能化、数字化、网络化的全面渗透。然而，离散制造业的固有特性与问题给行业发展带来了严峻挑战，亟须通过数字化转型实现全流程协同管理升级。本文对离散制造业数字化转型过程中面临的问题进行分析，并提出以制造运营平台（AIMS-MOS）为基座的三位一体解决方案。

一

离散制造业数字化转型迫切性与挑战

1.离散制造业数字化转型的迫切性

离散制造的生产过程极为复杂，工序繁多、业务订单小和散、物料种类繁多，这导致生产管理在物料管理、设备管理、人员调度、排产排班、成本管理、经营决策等方面面临巨大挑战。因此，精细化管理成为必然要求。否则，物料短缺、设备故障、人员不足等问题将影响生产效率和产品质量，带来大量的资源浪费。

离散制造业的交货期紧张，生产计划的制定和执行如何保证按时履约成为企业痛点。生产周期涉及多个环节，需要详尽的生产计划，但不确定因素常常导致计划变更，进而影响生产进度和客户交付。这种复杂性使得企业难以在激烈的市场竞争中保持敏捷。

离散制造业的生产成本较高，利润空间较小，企业面临较大的经营压力。原材料、设备和人工等成本的高企，使得企业在维持竞争力的同时，往往不得不压缩利润空间。这种压力加大了企业的财务风险，并影响其长期生存和发展。

面对这些挑战，离散制造企业急需借助数据驱动的力量，通过“感知决策-协同执行-监控优化”等关键数字化手段，实现智能物流与制造运营相结合，达成全流程协同管理模式升级。

2.离散制造行业数字化转型挑战

（1）数据孤岛：决策的“盲人摸象”

离散制造行业生产环节众多，PLM系统里的工艺参数、MES反馈的实时产量、ERP系统中的物料库存数据，如同散落的拼图难以拼合。这种割裂直接导致管理层在评估订单交付风险时，往往只能依赖车间主任的“经验直觉”。更令人焦虑的是，设备状态、库位信息等关键数据仍需人工录入。数据链条的断裂，使得企业交期达成率长期徘徊在50%～60%，每次产能评估都像是在迷雾中摸索。

（2）资源错配：效率的“隐形黑洞”

离散制造行业生产过程中涉及大量的物料、设备、空间资源，但在传统“推动式”生产模式下，这些资源的动态协同机制未能有效建立，导致资源错配问题严重，成为降低生产效率的“隐形黑洞”。

在物料管理方面，由于缺乏实时的物料需求信息和有效的库存管理机制，常常出现物料供应与需求不匹配的情况。例如，部分生产设备因缺料而停机，而线边仓里同型号原料却堆积在超期库位上。这种矛盾现象背后，暴露出更深层的协同困境，如某企业虽将设计容量为4000储位的仓库扩建至9000储位，却仍频频爆仓，10%的超长库龄库存如同沉默的成本吞噬者；价值千万的设备综合效率（OEE）仅30%，维修团队在计划外停机中疲于奔命。

更严峻的是，半成品堆积占用消防通道的情况每周都在发生，场地坪效损失已达行业平均值的两倍。

（3）协作脱节：柔性的“缺失之痛”

离散制造行业面临着多品种、小批量的订单需求，这对这类企业的生产协作能力提出极高要求。然而，在实际生产过程中，企业各部门之间的协作脱节问题严重，成为制约柔性生产能力的“缺失之痛”。

生产计划部频繁面临客户订单的变更，由于缺乏有效的协同机制，计划变更需要耗费大量的人工协调时间，才能重新平衡切纸、印刷、模切等工序的负荷。例如，某企业当日生产计划变更的红色标记已覆盖60%的订单。客户临时插单的需求，往往需要耗费两小时的人工协调，才能重新平衡各工序的负荷。

在生产线上，自动化设备的利用率较低，某企业的AGV物流车的使用率不足设计值的40%，工人依然沿用纸质单据进行人工叫料。当质量检测发现印刷问题时，异常信息需要层层上报，工艺参数的调整往往滞后半天以上。这种流程迟滞在应对多品种、小批量订单时尤为明显，紧急订单的响应迟缓，直接会导致企业失去重要客户。

二

构建“三位一体”协同解决方案

针对离散制造行业数字化转型痛点问题，科大智联研发并推出了“三位一体”协同解决方案，涵盖数据驱动、物流重构和协同进化三个方面。

1.数据驱动：构建数字决策中枢

科大智联以制造运营平台（AIMS-MOS）为基座，开启数据治理的深层变革。

在工况监测场景中，通过在关键机台节点部署iDTU智能数据终端，可自由采集机台的电流、电压、振动、噪声等多源信号；同时，PLC控制器里的实时振动数据、RFID标签记录的物料轨迹、视觉检测系统捕捉的质量特征等，均通过边缘计算网关实时汇入统一数据湖。

图1 从数据采集到决策的全场景管理视图

在打破PLM系统、MES、ERP系统壁垒的过程中，技术团队构建了“物料统一编码”体系，并将其应用到物联网与信息系统，实现对历史系统中海量数据的动态映射。

当在该数据湖上引入基于LSTM的多元时序异常检测算法对三年设备维修记录进行深度分析时，模型输入了电流、电压、振动加速度与噪声强度等4维序列，意外发现某型号模切机的轴承故障呈周期性规律，使得预测性维护准确率提升至85%。

更具突破性的是，在订单交付风险评估场景中，销售团队输入客户需求后，系统基于蒙特卡洛模拟算法，对原材料到货延迟、人力可用性、设备产能、运输资源、仓储容量等因子进行分布采样，在20秒内完成原材料风险、人力风险、设备产能风险、交期风险、运力风险、仓储容量风险等多维度推演；并结合历史专家经验知识库，通过AI推荐算法，为各类风险生成针对性应对决策建议。

同时，科大智联自研的iDTU智能数据终端是一种集成化的数据采集与传输设备，主要用于实时采集、处理、存储和传输来自传感器、仪器或工业设备的多类型信号（如模拟量、数字量、温度、压力等）。其核心功能是将物理信号转换为数字信号，并通过网络或本地接口传输至监控系统或云端平台。实现多源异构数据融合：新一代数据采集产品支持多种数据源的并行采集，包括API、IoT传感器、日志文件等23种数据源。例如，数据接入模块可以自动解析PDF表格、图像识别等非结构化数据，将数据准备效率提升85%。数据采集盒子通过物联网技术实现多源异构数据采集，支持数字化车间全面集成，驱动部门业务协同与各应用深度集成。敏感字段误采集率从2.7%降至0.03%；通过智能巡检系统可自动识别网络波动、接口变更等132种异常场景。实时流式处理：通过Kafka、Flink等流处理框架，将数据延迟控制在毫秒级。实时分析看板可同步呈现采集数据，某电商平台借此将促销活动效果评估时效提升至分钟级响应。

图2 APS+LES全场实时动态物料拉动

2.物流重构：激活物料生命线

通过智能物流体系建设，使物流效率显著提升。如，在新建的自动化立库中，32米高的货架通过双循环堆垛机系统，将存储密度提升至传统仓库的4.2倍。当WMS系统感知到线边库的瓦楞纸板存量低于安全阈值时，AGV调度系统会在0.3秒内规划出最优补货路径。更精妙的是，LES物流执行系统将生产节拍与配送频次深度耦合，客户的急单生产过程中，物料补给实现“零等待”衔接。这些变革使得线边库存周转周期从24小时压缩至6.8小时，设备缺料停机率下降72%。

3.协同进化：重塑组织基因

在数字化车间指挥中心，APS高级计划排程系统与JIT控制塔系统相互配合，实现生产的端到端实时监控。

当某台印刷机突发故障时，强化学习算法会在43秒内重新平衡四个车间的工序负荷，并将调整指令同步推送至12个相关岗位。这种敏捷响应能力，源于企业建立的“数字工艺中枢”——MES可自动下发3000余种工艺参数组合，调机时间从平均45分钟缩短至8分钟。更具战略意义的是，采购部门与核心供应商建立了数据共享通道，原材料周转率提升31%的背后，是实时透明的产能数据在驱动准时化协同，当采购订单确认后，APS在几分钟内完成排产，WMS在100毫秒内完成库存锁定同时将采购需求同步到ERP系统，当采购计划下达后，运输计划、仓容计划被同步更新锁定。而跨部门KPI体系的革新，将设备OEE、库存周转率等18项指标纳入考核，打破了“部门墙”。

“三位一体”协同解决方案使企业效率明显提升，并重塑组织的决策模式。当生产总监通过三维数字孪生系统透视车间运行状态，当质量工程师调用区块链溯源数据定位问题批次，当客户在移动端查看订单的实时生产轨迹——这些场景印证着数字化转型的真正价值：数据、物流、协同三股力量的融合，正在构建离散制造的新生态。

图3 新老配送方式对比

三

制造运营平台（AIMS-MOS）的技术解构

作为“三位一体”协同体系的基座，制造运营平台（AIMS-MOS）具备多项关键技术，为企业的数字化转型提供了坚实支撑。

1.多源异构数据融合技术

基于统一设备接入与协议解耦层，构建面向多品牌、多协议、多型号的工业设备的标准化数据融合体系。通过定义设备物模型，将不同通信协议（如Modbus、OPC UA、EtherCAT等）的控制指令与数据格式进行抽象化封装，实现机器人、AGV、堆垛机等异构设备的“即插即用”接入。采用分布式数据采集技术，支持百毫秒级设备状态刷新，并整合传感器、业务系统（MES/WMS）等多源数据流，形成全域实时数据池。通过驱动管理机制动态适配设备协议差异，消除数据孤岛，为上层调度提供高一致性的数据支撑。

2.动态资源调度优化算法

依托时空智能决策引擎，创新融合多目标优化算法与实时调度技术。核心技术包括：

路径规划算法：基于时间窗的动态路径规划、静态最短路径算法，支持AGV/RGV多机协同避障。

资源匹配模型：采用遗传算法优化设备-任务匹配效率，结合仓储粒子群调度算法实现货位与物流路径协同。

冲突消解机制：通过分层并行计算框架，在亚秒级内完成设备运动模型分析、场景阻塞度评估及优先级排序，实现99.5%无冲突调度。

该引擎支持每秒千级任务并发处理，降低产线堵塞率，可将异常响应时间压缩至200毫秒以内。

3.跨系统数据治理标准体系

构建三层标准化架构，实现跨系统的数据治理：

接口标准层：制定统一API规范，打通MES/ERP/WMS等业务系统数据交互通道，数据延迟降低至毫秒级。

语义模型层：建立设备、工艺、物流等领域的通用数据字典，实现跨系统语义一致性解析。

安全治理层：通过数据分级授权与加密传输机制，保障工业现场数据全生命周期安全。

该体系支持20多类工业协议转换，形成覆盖设备控制指令、生产状态、质量参数的全维度数据治理能力。

4.面向工业现场的资源调度与底层控制能力

实现跨系统的数据治理：内置工业级调度内核，具备对物理资源（如AGV、机器人、堆垛机、传感器等）和逻辑资源（任务、工单、路径等）进行统一建模、动态调度和冲突管理的能力。

通过驱动适配层将硬件进行抽象封装，在统一模型上实现设备级指令的下发与反馈，真正构建“软硬一体”的执行控制平台。

覆盖园区、仓储、车间，人与自动化设备的统一协同调度。

5．低代码开发工具

打造可视化流程编排平台，突破传统工业软件开发壁垒，主要包括：

模块化组件库：封装设备控制、工单管理、物流调度等50+个标准化功能模块。

拖拽式逻辑编排：支持流程图、状态机等多模式业务建模，开发周期缩短至传统模式的1/3。

开放API生态：提供RESTful接口与SDK工具包，实现与既有系统的无缝集成。

该工具已支撑20多个工业APP快速部署，在印刷包装行业实现新功能上线效率提升。

6.全场景数字孪生

构建虚实联动的数字孪生体系，覆盖工厂全生命周期：

支持多种协议与各类设备的仿真。

融合CAD图纸与IoT实时数据，构建高精度模型与物理世界映射。

支持产能规划、工艺变更、设备故障等多种场景模拟。

通过全场景仿真验证方案的可行性并测算整体运行绩效，保证方案可落地。

以上六大技术通过操作系统级内核深度融合，形成“数据融合-仿真预判-动态调度-人机协同-快速迭代”的闭环赋能体系。经多个标杆项目验证，可有效提升整体设备利用率，缩短交付周期，为制造业智能化升级提供可复用的工业级实时协同控制技术底座。

四

某广东知名印刷包装集团智能工厂建设案例

1.项目概况与建设目标

某广东知名印刷包装集团在全球布局30多个生产基地，业务覆盖全品类包装产品研发制造，产品囊括精品盒、彩盒、纸箱、烟包、酒包、皮盒、木盒、说明书、纸浆模塑、不干胶、精密模切等印包行业十余种产品。为解决“用人难”和“管理难”等问题，集团启动智能工厂建设项目，重点打造以数据流为核心的智能仓储、生产协同与物流调度系统。项目规划通过三期工程实现全流程数字化升级，构建包含智能仓储、自动化配送、生产协同及智能调度的数据驱动的智能化生产模式。

图4 某广东知名印刷包装集团某车间规划图

2.数据驱动的智能化生产模式构建与实践

本项目通过构建全流程数据闭环管理体系，打造以制造运营平台为基座的智能化生产模式。项目分三期实施数字化物流与生产系统改造，实现从原料供应到成品交付的全价值链数据贯通。通过APS、MES、WMS、LES、uRMS多系统深度协同，结合智能装备集群调度算法，形成“数据感知-智能决策-精准执行”的智能制造闭环。

该智能工厂由原材库、生产车间、成品库、发货备货区及智能化调度系统组成，其中原材库面积超过4000平方米，设有卷筒纸存储区和平张纸存储区，其中卷筒存储区混合存储4种不同尺寸卷筒纸，卷筒储位约10000个，通过混合存储，在满足效率的基础上，实现有限空间内最大化存储；平张纸存储区设有全开和对开托盘近4000个储位。通过板链、输送机、AGV等自动化设备，实现原材到车间以及半成品回库的全自动化作业，所有物料均通过WMS进行数字化管控。

在车间物料管理方面，采用AGV进行物料转运，并通过WIP实现精准管理。同时对生产设备所有的自动上下纸进行改造，显著减少物流搬运及上下料人员需求，提升物料管理精度。跨楼层物料转运通过提升机与AGV系统对接，并借助信息系统调度，大幅提升转运效率与准确性，避免传统人工叉车电梯转运的弊端。

图5 AGV车间物料转运

基于全面感知互联与数字化架构，自动上下纸系统与生产设备智能联动，AGV实现高效的工序间物料转运。通过系统整合，构建全流程自动化物料处理与数据贯通的生产体系，赋能生产系统。该体系集成自决策、自组织与自学习能力，逐步演化为动态自优化的智慧制造系统。

（1）数据中枢构建全局感知决策能力

建立贯穿原材料仓储、生产配送、成品发运的全链路数据平台，集成MES、WMS、TMS等核心系统数据，实现设备状态、物料周转、订单执行的实时可视化。通过多源数据治理形成标准化指标体系，开发智能排产与路径优化算法模型。系统动态分析机台工况与物流设备运行数据，自动生成最优配送方案，显著降低车间物流能耗，并提升空间利用率。

（2）智能物流重构生产物料体系

①智能仓储与自动化配送：原材库通过数字孪生技术实现三维可视化管理，基于MES系统自动叫料指令，由uRMS调度AGV与板链系统完成跨楼层精准配送。二期引入机械臂码垛与AGV集群调度技术，大幅提升成品入库作业效率。

②拉动式生产补给：建立以工单数据为驱动的需求预测模型，通过实时采集设备运行与工序节拍数据，动态计算安全库存阈值。当原料存量触达预警值时，系统自动触发补货指令并生成最优备料方案。

（3）运营协同优化生产流程

①多工序协同排产：构建涵盖主要工艺段的数字化主线，基于订单优先级与设备状态等多维参数，实现跨车间智能排产。通过数字孪生技术验证生产方案，有效提升设备综合利用率。

②人机协同流程再造：在月台调度环节，TMS系统整合车辆定位与库存数据，提前生成智能装车方案。二期项目应用视觉识别技术自动校验装载状态，显著缩短车辆等待时间。

③跨部门协同机制：建立覆盖生产、物流、销售的多部门协同平台，通过可视化看板实现订单进度、物流时效等关键指标的实时共享，有效压缩产品交付周期。

3.实施成效

该智能工厂建设项目通过构建数据驱动的智能化生产体系，集成制造运营平台与多系统协同，实现全流程数字化升级。项目建成后，达成年节约材料成本超2000万元、节省人力成本超4000万元，人均产值提升20%，拣配效率翻倍。项目成功打造了高效、敏捷的智能制造闭环，显著降低运营成本、优化资源效率，为离散制造业数字化转型提供了可复制的标杆实践。

五

总结

本文系统阐述了离散制造业在数字化转型中的核心痛点与创新解决方案。针对行业普遍存在的数据孤岛、资源错配及协作脱节等难题，提出以制造运营平台为基座的“三位一体”协同体系：通过构建全域数据中枢实现设备、物料、订单数据的实时融合与智能决策；重构柔性物流网络，采用AGV集群调度与智能仓储技术提升物料周转效率；建立跨系统协同机制，打通生产、物流、销售全链路数据流。通过某广东包装集团智能工厂项目实践，使数据驱动模式在破解离散制造管理难题中的有效性得到验证，为行业提供了可复制的技术路径与实践范式。

———— 物流技术与应用 ————

编辑、排版：王茜

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