【案例】福田康明斯打造端到端全数字化智能工厂
数字化转型六大方向
福田康明斯的成功，得益于其战略中的四大亮点、六大特色做法。
福田康明斯的工厂数字化平台系统，将发动机设计、制造和售后等环节数据互联互通，保证问题的可追溯性和解决的时效性。该数字化平台系统包括数据层、业务层和服务平台层，围绕产品设计、零部件管理、生产制造和售后响应等全价值流业务需求，开展工厂数据层建设；基于IOT、AI、机理模型等搭建业务层边缘计算系统，支撑实时业务需求和管理；服务平台层支撑工业APP运行的业务模型，开展AI+机理的数据分析，实现工厂的闭环管控。平台架构如下所示。
福田康明斯工厂数字化平台架构
福田康明斯配置了大量的高精度CNC、专机等设备，实现了关键零部件关键尺寸管控，采集包括功率、电流、振动等机床运行状态基础参数，并通过大数据分析，建立机床运行状态与机床加工零件质量的关联数学模型，利用“机理+AI建模”技术实现加工状态的预测，提前识别异常点。通过数据建模为设备预测性维护、刀具寿命分析等提供基础，支持建立产品健康档案、质量追溯分析等。
系统与机床的连接示意图
福田康明斯运用3D视觉、协作机器人、智能相机和高精度拧紧、压装和试漏等先进制造技术，建立了柔性智能装配产线，提升工厂自动化率、降本增效，保证生产过程稳定受控、提升产品质量。如识别先进制造技术在拧紧、涂胶、打磨、清洁、防错、装配、喷涂、分拣、物流等多个工艺场景下的应用，并搭建针对厂内业务需求的测试系统，开展先进制造技术应用标准化工作。
基于设备健康度管理，福田康明斯构建了设备故障预测与健康管理系统（PHM），进行设备失效模式判断、预测性维护及运行参数调优，实现设备的趋势分析、设备故障的预警管理和设备维修备件管理等。如设备物联数据全量采集后，上传工业互联平台，采用故障机理+AI分析模型、信号处理和解析、深度学习等技术，搭建设备异常检测模型和设备趋势判定模型，指导备件订购和生产维修工作，保证设备综合效率。同时福田康明斯工业APP平台搭建健康管理系统，基于多源设备历史数据，分析设备运行状态和潜在风险，实现设备全生命周期管理。
01完善、健全的基础设施——建立完备的基础架构布局，为网络化、信息化、数字化和网联化提供全方位服务和保障。
02多功能互联网络生态圈——建立了百余个信息化系统和数字化工具，建立了移动办公、知识培训、企业文化、服务支持等移动服务工具，实现了业务全覆盖。
03可拓展的工业互联网平台——打造工业互联网平台——福田康明斯数字化平台，选用开源灵活框架，支持无限扩展。
04敏捷工作模式——在应用新技术时采用了敏捷工作模式，帮助工厂在短时间内验证概念，从试点阶段进入到扩展阶段。
05深度商业智能——打造了完整的大数据技术生态，可以满足工业互联网的海量设备接入、数据采集与智能分析。商业智能渗透到生产运营每一个环节，为管理层和具体业务参与者提供决策依据。
06打通端到端价值链——实现了从供应商到客户的全流程创新，并实现从设计、订单、生产、物流、质量等全价值链可视化。
