工厂网络特点

工业场景的多样性对工业网络提出了多种要求，使得工厂网络呈现出多种特点，其中比较典型的特点有：

一是网络隔离，“专网”，尤其是生产网络，必须保证高性、高稳定性和高可靠性。

二是数据不出厂，考虑到数据，工厂更愿意采用对数据进行本地分离，在工厂自己的云设备/服务器上存储数据。

三是针对特定生产场景，存在超低时延、超大带宽、稳定时延、高可靠性的要求，配合生产节拍，具体要求略有不同。

四是工厂设备多样化，面向工业互联网需要数据上联，突出的问题是数据互通，大量设备采用不同的协议，因此数据协议转化一般需要在设备侧/工厂服务器/平台等完成。

五是多数工厂具有内网和公网同时访问的需求，如：不同地区厂区的互联、移动办公的场景。六是伴随着5G商用，5G赋能工业需求日趋旺盛，工厂越来越需要固移融合，同时满足有线连接和无线连接，数据可以协同共享，利用AI技术不断优化工厂管控模型，提升生产效率。

数字化工厂的来源

数字化工厂(DF)是指以产品全生命周期的相关数据为基础，三维数字化工厂公司，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。

现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，它的出现给基础制造业注入了新的活力，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。

“数字化工厂”提供了全方面的制造过程管理，在实际产品生产前，在计算机模拟的环境中完成虚拟生产全部过程，生成经过“数字化工厂”验证过的、实际生产所需的各种工艺数据和文档。

简而言之，三维数字化工厂，“数字化工厂”的出现，可以概括为以下四点：

00001. 数字化工厂是制造信息化的需求；

00002. 数字化工厂是并行工程的体现；

00003. 数字化工厂是是虚拟制造的发展趋势；

00004. 数字化工厂是是计算机辅助工程发展的高阶段。

智能时代，数字化工厂好在哪里？?

1、传统工厂：人工统计，效率低且不准确

对于现状分析，要明白我国制造行业多是由传统中小制造企业所构成，它们对于设备的生产数据采集一般依靠人工完成。流动的人员、零散的数据，造成数据的保存方面成为一大难题。关键是，人工统计的效率比较低，且不能保证数据信息的及时性和准确性。

2、数字化工厂：设备联网，数据自动上传反馈

在数字化工厂，普遍利用物联网技术实现设备、人、系统之间的互联互通，在一定程度上“信息孤岛”的存在。物联网将人、设备，通过数据建立紧密联系。通俗的来讲，一个工厂的管理者，可以通过移动终端来进行设备数据的实时监控，并能根据所反馈出来的数据信息进行生产决策，更重要的是，可以通过历史数据来进行未来生产计划的分析与判断。

3、传统工厂：设备意外停机频发，造成大量损失

除了数据管理问题之外，还有一大关键问题，就是生产过程中的意外停机。要知道意外停机不光会导致生产进度的停滞，还会对设备造成隐性破坏，给未来设备生产埋下一个隐患。

4、数字化工厂：设备意外停机预警通知，让设备时刻保持好的运行状态

随着科技发展，制造企业都比较清楚人工作业形式中的不足之处，所以数字化工厂建设就显得尤为重要。数字化工厂能使整个工厂内的生产设备都被监控起来，不仅可以实时收集、分析数据，三维数字化工厂解决方案，还会通过每一个参数的变化来进行相关的分析，对意外停机情况进行预警，并及时发送信息给工厂管理者进行决策的执行，从而保证工厂设备生产过程中实时处于运行状态。

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