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编写说明
为贯彻落实《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》
《工业互联网 APP 培育工程实施方案(2018-2020 年)》,促进工业 APP 产品的
设计、研发和测试,推动工业 APP 产业的发展,工业互联网产业联盟 2018 年-
2019 年面向社会进行了两轮工业 APP 产品案例征集,共收到 51 个案例。
本案例汇编收录了最终参与专家评审的四十一个案例,重点展示各 APP 的
功能、创新点以及技术方案,可以为工业 APP 方案提供商、工业 APP 应用企业
等提供参考,以促进整个产业的发展。
本汇编由中国信息通信研究院主编,各工业 APP 项目参加单位联合编写。
牵头编写单位:中国信息通信研究院泰尔终端实验室。
参与编写单位:北京索为系统技术股份有限公司、华为技术有限公司、北京
临近空间飞行器系统工程研究、寄云科技、全应科技、智擎信息技术(北京)有
限公司、沈阳机床(上海)智能系统研发设计有限公司、南京维拓科技股份有限
公司、紫光云引擎科技(苏州)有限公司、江苏徐工信息技术股份有限公司、天
津开发区精诺瀚海数据科技有限公司、蘑菇物联技术(深圳)有限公司、智能云
科信息科技有限公司、江苏海岸线互联网科技有限公司、格创东智(深圳)科技
有限公司、朗坤智慧科技股份有限公司、富顶精密组件(深圳)有限公司、中国航
天科工集团第九总体设计部、联合智造(北京)科技发展有限公司、海尔数字科
技有限公司、江苏斯诺物联科技有限公司、爱波瑞、苏州德姆斯信息技术有限公
司、大连冰山集团有限公司、济南大陆电机股份有限公司、贵州航天云网科技有
限公司、北京研华兴业电子科技有限公司。
因为案例汇编内容较多,且时间仓促,难免存在诸多不足,希望业界同仁多
提宝贵意见。
2018 年工业 APP 案例
全球制造大数据质量预警 APP
一、企业简介
华为是全球领先的信息与通信解决方案供应商,目前华为的电信
网络设备、IT 设备和解决方案以及智能终端已应用于全球 170 多个
国家和地区。华为专注 ICT 领域,在电信运营商、企业、终端和云
计算等领域构筑了端到端的解决方案优势,为运营商客户、企业客
户和消费者提供有竞争力的 ICT 解决方案、产品和服务。华为在芯
片、硬件、操作系统、数据库等能力上有深厚技术积累,在软硬件
协同一体化等方面具备优势。
为了促进工业企业数字化转型,华为积极推进工业互联网平台建
设:华为已完成物联网操作系统、终端芯片、工业联接、边缘计算、
可信 IaaS 和工业 PaaS 等关键解决方案布局。边缘计算实现工业现场
多样化设备的数据采集与处理,通过 eLTE、NB-IoT、5G 等无处不在
的工业联接传输到云端,工业 PaaS 提供工业设备管理、工业大数据
/AI 和工业建模能力,创造数据价值,同时面向工业应用提供工业云
中间件、应用开发工具和工业微服务,降低应用开发难度和成本。基
于华为通用工业 PaaS 汇聚工业伙伴的应用,提供包括设计仿真、生
案 例
1
产执行、经营管理、市场营销和智能服务等工业全流程业务云服务。
二、工业 APP 简介
(一)问题定位
打通供应商、研发、制造、市场返还等产业链全流程关键质量数
据,应用大数据分析及数学建模技术,构建数据驱动的全球测试大数
据质量预警体系,实现供应商来料质量预警、制造过程质量预警及网
上返还质量预警,质量预警从制造向上游研发、采购/产业链及市场/
用户的覆盖,驱动质量管控从事后拦截向事前预测、预防方向转变。
全球测试大数据质量预警 2017 年共触发预警物料、装备、设计、
工艺等方面隐性问题 X 起。通过自动捕获潜在风险,实现 2%小概率
可靠性批次风险可激发,提前拦截供应商来料质量问题,批量问题起
数降低 9%;开局坏件率改进 15%,早期返还率改进 24%。支撑公司网
上返还率、批量质量问题、PONC 等质量指标目标达成。
(二)创新点
供应商数据采集系统云化部署,制订统一的数据回传格式,打通
与来料供应商的系统对接;制造过程数据通过互联网、物联网等方
式进行实时采集;定时将产品网上运行环境数据及舆情数据采集、
回传到数据底座中。
数据底座中按照不同的数据类型与数据使用特点选择分布式文件
系统、内存数据库、关系型数据库等不同的数据管理引擎,实现数
据治理。
工业大数据建模与分析平台,负责在线实时任务与离线批量数据
分析,同时整合业界常用算法模型库,除了提供典型的机器学习算法
模型外,还针对工业特有的稳态时间序列、时空等数据,提供定制后
的模型算法。
(三)功能介绍
1、采集供应商来料关键测试参数,实现数据监控、分析及预警,
提前识别潜在的来料质量风险,并拦截在供应商处,提高来料入口质
量,质量控制前移供应商,在产业链源头构筑高质量。
2、汇聚全球加工网点(自制/EMS/ODM/海外供应中心等)制造过
程质量数据,在一些关键工序如 IQC、ICT、FT、可靠性、整机测试等
实现质量预警,提前识别和挖掘隐性质量问题,保障全球一致的出厂
高质量。
3、结合产品网上运行环境数据,用户舆情数据,网上返还数据,
以及产品加工过程数据,深度挖掘,实现产品潜在风险预测预警,识
别在研发设计、制程工艺、来料选型等方面改进机会点,驱动逆向改
进,在设计前端构筑高质量。
图 1 全球制造大数据质量预警 APP 界面图
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云236
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