随着信息技术、自动化技术和人工智能等技术的快速发展和应用，智能制造已成为全球制造业发展的主流趋势。智能制造是将智能化、自动化、数字化和网络化等技术手段运用到制造过程中，使生产过程具有高度智能化、自动化和数字化的特点，进而提高生产效率，降低生产成本，优化产品质量，推动环保和可持续发展，使企业的核心竞争力和市场地位得到进一步提升。

利用工业互联网技术，可以将生产过程中的设备、传感器、产品和人员之间的实时连接和数据交互，从而达到对生产过程的全方位监控和优化的目的，协助管理者及时地发现并解决生产过程中出现的问题，从而提升生产的安全性和可靠性。

本文将依托图扑自研 HT for Web 产品，打造轻量化智慧工厂管理系统。借助传感器、物联网、大数据和云计算等先进技术，将工厂分布及各个生产过程的数据、信息、状态等实时呈现在可视化大屏幕上，实现对生产数据的实时监测和分析，让企业管理者对生产情况有更好的了解，从而提升生产效率和质量，降低生产成本和能源消耗，推动企业的可持续发展。

另外利用图扑软件 Web 3D 技术，将智能工厂的工业互联网平台架构和全生命周期的生态平台架构，以三维可视化的方式构建出来，与传统的二维平面图相比，可以更加直观、全面、效果更好、交互性更强，将不同对象之间的空间关系和相互作用表现得更好。

工厂分布

考虑到市场需求、原材料来源、人工成本、交通物流等多方面的影响，该场景采取网络式分布模式，将工厂分布在多个城市，结合三维地图，形成构建一幅完整的企业分布地图。可通过点击交互事件，直观了解各个工厂的生产情况。通过互联网技术和物流配送等形式，实现生产流程的大幅优化，达到降低成本、提高效率的目标。

同时通过集成工厂的生产数据和运营数据，采用图表、表格、仪表盘等形式，将工厂的仓库总位、质检结果、产线情况、订单量等关键数据指标，以一种视觉化的方式进行展现，帮助管理者和生产人员迅速掌握工厂的实时生产状态和运营情况。实现对生产过程的精细管理和实时干预，及优化生产计划和资源实时调度。

智慧工厂

该场景通过 3D 建模和虚拟仿真技术，将实际生产线的设备、工艺和工作流程等对象，进行数字化建模，创建生产线的数字孪生模型。通过在生产线上安装的传感器和监控设备，实时采集生产线的运行数据，包括设备状态、工艺参数、产品质量等信息。将实时采集的生产线数据传输到数字孪生模型中，利用大数据处理与分析技术，可以对生产线的运行状况进行实时监测与数据分析，方便生产管理人员进行实时决策与调度。

工艺视图

运用图扑软件自主研发的 2D、3D 图形渲染引擎勾勒精准数据模型，多维动态展示智慧工厂生产工艺流程，让用户更加直观地了解在生产过程中的每一道工序、每一步操作，以及各个工序之间的关联和依赖关系。同时支持与其他信息系统（如ERP、MES 等）进行集成，实现生产过程的数字化管理和智能化控制，达到生产过程的高效、精确、灵活管理。

①物料柜

作为整个生产工艺的第一步，由于它是多层、多格的结构，所以它主要用于存放不同类型和规格的物料，例如零部件、工具、耗材等。具有整洁有序、快速取料、实时监控、节省空间和提高效率等优点。

② CNC 机床

又被称作数控机床，主要用于加工和制造各种零部件和产品，通过预先编写好的程序，由计算机控制机床和其他设备的运动工况，以完成复杂的工件加工和制造任务。

③清洗机

通过高压水或喷雾喷嘴将清洗液喷射到工件表面，借用水流的冲击力和溶解力去除污垢，是一种主要用于清洗、洗净或去除工件表面污垢、油脂、涂层等杂质的设备，广泛应用于汽车制造、航空航天、电子制造、金属加工、化工等领域。

④超声波清洗机

利用超声波振动产生微小涡流和涡旋，在液体中产生高频的冲击波，从而达到对工件表面清洗的目的。广泛应用于各种行业，如汽车制造、航空航天、电子制造、光学、医疗器械等。

⑤抛光机

通过旋转或振动的方式，将研磨、抛光材料与工件表面进行摩擦，从而实现对工件表面的研磨和抛光。可用于改善工件表面的光洁度、光亮度和平整度，提升产品的外观质量和性能。

⑥称重机

通过负载传感器、称重传感器或其他测力传感器等，将物体的质量或重量转换成电信号，并通过电子称重仪表或计算机等设备进行数据处理和显示，从而实现对物体的重量信息的准确测量，达到计量、计价、质检、控制和管理等目的。

⑦刻字机

也称为激光刻字机，通过在材料表面进行激光刻蚀，将文字或图案刻印在材料上，实现个性化、定制化或批量化的刻字需求。

⑧出料

作为整个生产制造环节的最后一步，已完成的工件在这里进行质量检验，以确保产品符合预定的质量标准和规范。质检合格的工件将进行后续包装和入库，不合格的工件则会进行报废处理。

图扑可视化解决方案支持跨平台，移动终端均可轻松打开场景，实现触屏设备的单指旋转、双指缩放、三指平移等操作，用户不必再为跨平台交互模式而烦恼。

能效视图

基于实时数据采集和处理技术，将能源消耗数据和生产效率指标以可视化的方式呈现出来（红色-高能效设备，蓝色-低能效设备），有助于企业对各种设备的能效转化情况进行直观的了解。

通过识别能效异常情况，分析设备的能效数据，协助企业评估现有设备的能效状态，进而评估出设备的效率情况。同时根据实际情况制定优化方案，提升企业的生产效率。

数据看板

通过从多个数据源实时获取数据，选用图扑 HT 丰富的图表、列表、指标等可视化组件进行直观展示，支持多维度对数据进行切片和切段分析，帮助企业实时了解业务运营情况、识别趋势和问题，并支持数据驱动的决策制定。

图扑 HT 可视化支持编辑器的自定义风格、布局和菜单工具条等内容。可将 2D 和 3D 场景在编辑器上互相嵌套叠加、旋转和缩放，高度组件化无缝融合，承载十万以上级别的 2D、3D 及 UI 的表格树通用组件图元量，满足海量物联网设备和数据场景需求。

生态平台

将各种不同的系统、技术、服务、资源和应用进行高度整合，构建一个足以实现生产过程数字化、智能化和协同化的智慧工厂生态平台。包括供货系统、生产现场系统(MES、SCADA 等)、客户管理系统(CRM)、企业资源计划系统(ERP)、物联网(IoT)系统、人工智能(AI)系统等。实现企业在生产过程中的高效管理、智能优化和持续改进，提高生产效率、质量和灵活性，推动制造业向数字化、智能化和可持续发展的方向发展。

图扑软件作为基于 HTML5（Canvas/WebGL/WebVR）标准的 Web 技术，满足了工业物联网跨平台云端化部署实施的需求，以低代码的形式自由构建大屏组态、UI 组态、工业组态、三维组态。从 SDK 组件库，到 2D 和 3D 编辑，到属性修改，构成了一站式的数据可视化解决方案、形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系。

平台架构

工业互联网平台架构是一种基于互联网技术和工业领域的融合应用，旨在通过数字化、智能化和互联网化的方式，实现工业生产、设备、资源和信息的高效集成、协同运营和优化管理。图扑 HT 智慧工厂结合工业互联网架构体系，总结出了自己的平台架构，主要由以下五个层级组成：

①设备层

主要为智慧工厂生产和运营中涉及的各种设备和系统，包括 CNC、AGV、六轴机器人、抛光设备、称重设备、物流线、立库、激光刻字等生产设备，以及传感器、工控系统、SCADA 系统（监控、控制和数据采集系统）、PLC（可编程逻辑控制器）等。设备层是工业互联网平台的基础，负责采集、传输和处理实时的生产数据和设备状态信息。

②边缘层

位于生产现场或离设备较近的一层，用于处理实时数据、实现本地决策和执行控制，并提供边缘计算能力。边缘层可以看作是设备层的一部分，负责在设备端进行数据处理、计算和控制，减少对云端的依赖，从而降低数据传输延迟、提高数据处理效率，并支持实时的生产监控、智能诊断和预测分析等应用。

③基础设施层

是支撑整个平台运行的底层基础设施，包括服务器、存储设备、网络资源、虚拟化和云计算等。基础设施层提供了支持工业互联网平台运行的物理和逻辑基础，并为上层的平台层和应用层提供了运行环境和支持。

④平台层

作为工业互联网平台的核心，提供了丰富的功能和服务，支持各类应用场景和业务需求，包括大数据管理平台、设备管理平台、互联网应用平台和集成应用平台等，它为上层的应用层提供了丰富的资源和工具，实现了智能制造和数字化转型的目标。

⑤应用层

作为工业互联网平台架构中的顶层，是直接面向用户的层级，负责提供各类应用和解决方案，主要包括订单管理、设备管理、产线管理、异地协同管理、设备健康监管、数字孪生等应用，满足企业在生产、制造、物流、质量管理等方面的具体业务需求。

工业互联网三要素

①智能机器：以崭新的方法将现实世界中的机器、设备、团队和网络通过先进的传感器、控制器和软件应用程序连接起来。

②高级分析：使用基于物理的分析法、预测算法、自动化和材料科学，电气工程及其他关键学科的深厚专业知识来理解机器与大型系统的运作方式。

③工作人员：建立员工之间的实时连接，连接各种工作场所的人员，以支持更为智能的设计、操作、维护以及高质量的服务与安全保障。

工业互联网四大特征

①泛在连接，具备对设备、软件、人员等各类生产要素数据的全面采集能力。

②云化服务，实现基于云计算架构的海量数据存储、管理和计算。

③知识积累，能够提供基于工业知识机理的数据分析能力，并实现知识的固化、积累和复用。

④应用创新，能够调用平台功能及资源，提供开放的工业 APP 开发环境，实现工业 APP 创新应用。

工业互联网发展现状

①网络体系建设不断推进，基础电信企业加快外网建设，工业企业推进内网改造升级，五大国家顶级节点建成并稳定运行。

②平台体系纵深范围不断扩大，有全国影响力的工业互联网平台已经超过 150 家，接入设备总量超过 7600 万台。

③数据汇聚赋能初见成效，国家工业互联网大数据中心已形成覆盖京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝双城经济圈的体系化布局。

④安全体系不断强化，顶层设计不断完善，威胁监测和信息通报处置不断强化。

体系框架组成

①业务指南：体现工业互联网产业目标、商业价值、数字化能力及业务场景。

②功能框架：明确支持业务实现的功能包括基本要素、功能模块、交互关系和作用范围。

③实施框架：描述实现功能的软硬件部署，明确系统实施的层级结构、承载结构、关键软硬件和作用关系。

④技术框架：汇聚支撑工业互联网业务、功能、实施所需要的软硬件技术。

发展瓶颈

①碎片化市场，用户需求不统一：工业物联网是一个极其碎片化的市场，需要契合不同行业的不同特点。因此，工业物联网需要模块化、定制化、可扩展性的整体解决方案，这对于目前整个产业来说是个全新的挑战。

② IoT 芯片仍存短板：物联网芯片发展的最大痛点依序是：缺乏标准、功耗较高、开放性不够、集成度不高、安全问题、易用性差。

③缺乏主导 Alot 产业的企业：市场竞争非常激烈，多家企业在市场上平衡竞争，另外随着技术不断演进，市场格局可能会不断变化，没有一个企业能够持续占据主导地位。

未来工业发展规划

①人工智能：推动人工智能技术的研发和应用，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等，应用于各行各业，提升产业智能化水平。重点关注 AI 在自动化、智能制造、医疗健康、交通运输、农业等领域的应用。

②先进制造技术：加强先进制造技术的研发和应用，包括 3D 打印、数字化设计与制造、机器人技术、自动化生产线等，提高生产效率和产品质量，实现智能制造。重点关注先进制造技术在汽车、航空航天、电子信息、新材料等领域的应用。

③量子信息科学：加强量子信息科学的研究和应用，包括量子通信、量子计算、量子传感等领域，推动量子技术在通信、计算、安全等方面的突破和应用。重点关注量子信息科学在金融、能源、医疗等领域的应用。

④ 5G 技术：推动 5G 技术的发展和应用，提升通信网络的速度、容量和连接性，支持智能产业和数字化经济的发展。重点关注 5G 技术在智能交通、工业互联网、智能城市、医疗健康等领域的应用。

智慧工厂与工业互联网的融合实现了设备、生产线和整个生产过程的互联互通，实现数据驱动的生产优化、智能化生产决策、设备和生产线的智能管理，支持数字化供应链管理，并促进智慧工厂生态系统的建设，从而提高生产效率、质量和灵活性，推动制造业向更加智能、高效和可持续的方向发展。

随着科技的不断进步和数字化转型的推动，智能制造时代已经到来。工业互联网与智慧工厂的融合，为企业带来了前所未有的机遇和挑战。通过深度整合信息技术和制造业，智能化生产线将成为未来工厂的标配，助力企业提升生产效率、降低成本、提高产品质量，并推动企业向智能制造和高端制造转型升级。在智能制造时代，企业需要紧跟技术发展趋势，积极推动工业互联网与智慧工厂的融合，不断提升数字化和智能化水平，以保持竞争力，实现可持续发展。

利用图扑软件 HT for Web 可实现在 Web 浏览器中创建和展示高性能的交互式 3D 可视化解决方案，允许用户创建、编辑、渲染和导出三维模型，适用于各种工业互联网领域。HT 使用 HTML5 现代 Web 技术，无需安装任何插件或附加软件，即可在各种 Web 浏览器中运行。并提供了丰富的功能和工具，包括模型加载、材质编辑、动画制作、光照渲染、碰撞检测等，可以满足复杂的 3D 可视化、数字孪生应用需求。