SMT（Surface Mounted Technology，表面貼片技術）指的是在印刷電路板 （Printed Circuit Board，PCB）基礎上進行加工的系列工藝流程的簡稱，是電子組裝行業里最流行的一種技術和工藝。SMT 目前發展已有 40 多年的歷史，現已廣泛的應用于通信、計算機、家電等行業。并在向高密度、高性能、高可靠性和低成本的方向發展。

隨著工業 4.0 與物聯網的發展，大量 SMT 工廠依托數字孿生等新技術，紛紛開始“互聯網+制造業”的智能化轉型之路。其中數據可視化通過構建數據多維度呈現，讓傳統的信息制造業實現數據統一管理運維，賦能行業向智能化、綠色化發展。

目前，圖撲軟件可視化已攜手華為云 IoT、武漢聯想等企業共同打造 SMT 智慧工廠，通過可視化賦能數字孿生應用，幫助更多制造工廠打通物理世界與虛擬世界之間的橋梁，實現企業數字化轉型升級。

圖撲 & 華為云 IoT，攜手打造 SMT 智慧工廠

8 月 10 日，圖撲軟件和華為云 IoT 共同在 DevRun 平臺分享了關于“華為云 IoT 數字孿生 & 圖撲可視化實現工業數字化轉型”主題的直播。圍繞工業數字化轉型場景，直播介紹了華為云 IoTA 服務數字孿生技術結合圖撲軟件可視化產品在打造數字化工廠的應用案例實踐，并進一步探索了數字孿生及可視化技術如何更好幫助工業企業實現數字化轉型升級。

圖撲軟件提供了構建先進 2D、3D 數據可視化的解決方案，基于自主研發的 HT 圖形引擎，可快速構建實時數據驅動的工廠設備和產線模型，為數字孿生提供豐富的可視化展示形式和效果；而華為云 IoT提供了基于物聯網資產模型的數據分析服務，能整合 IoT 數據集成、清洗、存儲、分析，為 IoT 數據開發者提供一站式服務。

在華為云 IoT 平臺快速構建設備資產模型和模型的屬性、分析任務的基礎上，借由圖撲可視化實現了界面化動態配置產線模型。目前該 SMT 數字化工廠平臺已實現智能化、無代碼、可配置的工廠數字化管理。不僅能參數化建模和執行分析任務，并且極大降低了開發門檻，縮短開發周期。

目前，包括華為南方工廠（Huawei Mate 40 生產工廠）在內等多處制造工廠，對產線的數字化的需求日益迫切。通過打造 SMT 數字化工廠平臺方案構建手機貼片產線的數字化孿生體，可以提升生產過程、優化制造工程廠商的管理以及質量控制的管理，讓產線的效率得到大大提高。同時，快速實現 IoT 數據價值變現，也幫助企業降低運營成本，讓工廠數字化轉型升級“觸手可及”。

工廠數字化轉型痛難點及解決模式

當前，越來越多工廠正在“工業 4.0”數字化轉型道路上積極探索，通過數據采集、分析、可視化等技術來挖掘數據價值，從而優化生產。但在這個實踐過程中，不可避免會面臨一些共性問題，諸如：

1、數據與信息孤島，煙囪林立

一家工廠，在不同的階段，因為項目的不同，有可能找不同的供應商去承接。分段式的項目供應商，導致的是不同的系統應用。形象點說，多系統不互通，就是像獨立的“煙囪”，每個“煙囪”都有“煙”，但是卻不互通。在工業 4.0 階段，不互通，意味著信息孤島，也就意味著企業的數字資產分布零散，維護成本高，使用效率低下。

2、應用上線慢，耗時耗力

信息孤島的出現，源自不同系統之間的不互通，導致的是新的應用上線會“重復造輪子”：每個應用上線，都有大量的重復工作，浪費人力物力，且耗時長。更重要的是，新的應用帶來的數據處理問題：由于缺乏統一的建模，每個應用在處理原始數據時，都需要重復處理。兩個“重復”讓本就高昂的成本，更加“雪上加霜”。

3、數據分析門檻高

工廠，或者企業，有著一顆想要降本增效的心，比如想要通過分析現有的數據找到規律，從而優化流程，但卻因為數據分析的門檻高，望而卻步。這其中最關鍵的原因，是其業務場景不明確，沒有找到一個好的數據平臺。

以上痛點難點，是大部分工業領域的廠家在“工業 4.0”摸索過程中都會遇到的，而貫穿其中的是“應用”。也就是說，軟件開發者未做到足夠的分層解耦是造成上述問題的重要原因之一。以“應用”為基礎，工廠也經歷了幾種開發模式的演變：

早期模式經歷由模式一“煙囪式”應用到模式二統一數采平臺的演變，原因是業務數據單獨采集使用造成的缺乏整體規劃和效率低下問題，促進了統一平臺的衍生。而雖然通過生產線和應用之間的“平臺”集中統一開放，讓整體效率有所提升，但數據的使用仍然是獨立的，沒有實現真正的融合。

目前，“數據處理——統一孿生模型”作為新的模式，正同步解決“應用解耦”和“數據統一處理”問題。例如，華為云 IoT 運用“統一孿生模型”的方式，把物理世界的設備，抽象成數字世界里的模型，并把應用和物理設備的交互就轉變成了應用和數字孿生體的交互，實現了數字化統一處理。

在華為云 IoT平臺基礎之上，圖撲軟件構建的 3D 可視化應用層，通過 SMT 虛擬工廠，打通了抽象模型到數據呈現之間的橋梁，賦予以“類/對象“”形式表達的“設備模型/設備實例”仿真可視化的效果。同時，面板數據實時對接華為云 IoT 基礎平臺，映射了抽象的數字孿生體產線模型，實現了數字模型的數據驅動和交互效果。

基于 SMT 數字化工廠的數字孿生實踐

下面是基于華為云 IoT 數字孿生 & 圖撲可視化打造的 SMT 數字化工廠項目效果和開發流程。

在具體講解之前，先介紹在構建 SMT 工廠數據建模和分析應用當中涉及到的一些指標概念。

1、OEE 概念簡介

即設備綜合效率（Overall Equipment Effectiveness，OEE）。一般來說，每一個生產設備都有自己的理論產能，要實現這一理論產能必須保障沒有任何干擾和質量損耗。OEE 就是用來表現設備的生產能力相對于理論產能的比率。

在計算 OEE 的時候，會涉及到以 3 個維度：

時間利用率

時間利用率=Σ實際運行時間/Σ計劃開機時間*100%。用來評價停工所帶來的損失，包括引起計劃生產發生停工的任何事件，例如設備故障，原材料短缺以及生產方法的改變等等；

性能利用率

性能利用率=Σ[產出數量*一個產品在設備應有狀態下加工的周期時間]/Σ實際運行時間*100%。用來評價生產速度上的損失。包括任何導致生產不能以最大速度運行的因素，例如設備的磨損，材料的不合格以及操作人員的失誤等；

合格率

合格率=[合格產出數量]/[產出數量]*100%。用來評價質量的損失，它用來反映沒有滿足質量要求的產品（包括返工的產品）；

那么最終的計算公式就是，OEE=[時間利用率]*[性能利用率]*[合格率]*100%，這就是衡量設備綜合運營效率的一個關鍵指標，也是很多電子制造工廠以及其他類似廠房里的一個關鍵性指標。一般來說，國內廠家 OEE 的數值都不會太高，一般只有 70%，或者 80%，少的甚至只有 40%左右。

2、工廠孿生體產線和設備建模分析效果圖

工廠孿生體產線和設備建模分析，可以通過一些可視化的管理后臺進行查看。

3、資產建模實操

設備建模：SMT 產線印刷機設備

對物理世界事物構建數字資產模型時，必須先定義好資產模型，然后再創建資產。一般來說，一個產線有 7 種設備，我們以其中的印刷機為例，來看一下設備建模涉及屬性和呈現方式。

印刷機 OEE 數據

印刷機業務數據

首先，是屬性的配置。針對于印刷機，定義的三種屬性分別為：

靜態配置屬性：產品理想印刷時長、設備型號

測量數據屬性：印刷速度、脫模速度、印刷高度

分析任務屬性：時間利用率、性能利用率、合格率、OEE

三種屬性數據通過印刷機“OEE 數據”和“業務數據”的設備信息面板實時呈現。

分析任務屬性同時又有以下計算配置：

轉換計算：計算時間利用率、計算性能利用率、計算 OEE 以及判斷溫度狀態

聚合計算：計算實際工作時長、計算實際工作時間、計算合格率

流計算：SMT 場景暫未使用

上圖為所有參數都配備完成之后的完整樣例。在這里面可以看到大概有 70 個左右的屬性，這些屬性都是模擬了真實產業的一些屬性。

分析任務的告警邏輯配置

觸發可視化告警效果

在交互層面，華為云 IoT 提供了業務功能的邏輯判斷配置。以印刷機分析任務的“轉換計算”為例，只需要讀取上報的溫度值，并做一個表達式判斷，比如說溫度大于 25，小于 35，那么就認為是正常溫度，一旦發生告警，華為云 IoT 平臺就會自動推送告警信號和對應關鍵數據到圖撲的可視化應用界面?？梢暬缑鏁ㄟ^動態效果實時反饋告警信號，通過交互點擊，用戶可以進一步查看告警的詳細信息。

產線建模：SMT 產線

產線建模實際上也和設備建模的概念相同，模型類似。產線相對簡單一些，主要是求 OEE 的值，也就是分析任務屬性，包括 OEE 相關的四個指標，以及轉換計算、聚合計算和流計算。

接下來，我們來看看產線資產是如何構建的。產線資產一共分三層：

第一層是工廠（父資產）

第二層是產線（子資產）

第三層是設備（子資產）

資產運行監控

在所有的產品創建、屬性配置都完成之后，即可點擊“發布”，將模型發布并運行。模型在定義的時候，本身是一個靜態的過程，一旦發布，就會激活。根據前序定義的任務分析邏輯，系統將會自動計算，并得出實時結果，進行上報。所有的數據都可以在下圖中觀察看到。

隨著實際產線的調整，已發布的模型可能需要調整。在此基礎之上，可視化界面已實現跟后臺配置界面自動聯動，下面是產線創建/刪除爐后 AOI 實例對象前后對比，可視化產線模型的爐后 AOI 設備根據后臺配置的產線數據模型對象自動實現了創建/刪除。

發布后的產線數據，還能根據業務的需要，將數據展示成折線圖、熱力圖、曲線圖等不同圖形展示方式，從而更易進行數據理解和分析，用于輔助管理決策：

以上，基于華為云 IoT 數字孿生 & 圖撲可視化工廠打造的 SMT 數字化工廠，通過將產線生產過程透明化，實現生產有序可控。智能化、無代碼、可配置的一站式方案，可快速搭建產線，一定限度上降低開發門檻，縮短開發周期。應用常規上線時間從原來的 6-9 個月，縮減至 3 個月或更短。同時，孿生建模分析+數據可視化方案，實現了 SMT 數字工廠的全要素聯結，用數據驅動智能生產，大幅度提升數據利用效率。依托于上述數字底座的通用化，同樣的技術方案也可以應用到更多正在進行工業數字化轉型的行業、企業當中。

圖撲&聯想，武漢 SMT 智能化產線助力高效復工復產

2019 年圖撲軟件助力武漢聯想打造全新的 SMT 貼片機生產線 3D 可視化仿真運維系統。SMT 運維系統基于圖撲可視化技術，可對產線各種基礎信息進行快速建檔、數字化實時監測，實現對貼片產線的全生命周期和精細化管理。通過 3D 產線建模和業務聯動，可遠程監控每條產線的運行狀態，實現了“無人化、自動化”運營，助力企業增產增效。在一些設備的維護和停機等待時間的處理上面，比以前至少要提升 20% 的效率。

疫情期間，受影響人員的生產不確定對制造工廠自動化水平、提質增效都提出了更高的要求。本次聯想武漢產業基地作為聯想在全球最先進的產業工廠，從受疫情影響嚴重到短期恢復萬人到崗滿產運營，并協同供應鏈上下游同頻復工復產，得益于大力推動的自身數字化轉型。而包括武漢聯想產業基地在內，圖撲軟件 SMT 可視化方案已在多個智能工廠落地，也將助力更多企業解決智能制造與數字化轉型中面臨的挑戰。

圖撲軟件智能制造之 SMT 產線監控管理可視化

圖撲軟件的可視化采用輕量化建模的方式與強大的可視化引擎技術搭建了全新的 SMT 工藝流程監控管理可視化系統案例，打造集智能化、綠色化的數字型智慧工廠。為想要數字化轉型的企業，如智能車間、智能裝配工廠、工程機械設備廠、汽車制造業、物流倉管管理等行業提供轉型新思路。

SMT 數據可視化

針對行業運營、政企決策需求可通過多維度數據面板展示產線整體的主要數據，基于用戶數據建設運行成果，將枯燥、分散的數據進行圖形化、場景化，展示各線體的 OEE（設備綜合效率）、時間利用率、性能利用率、產量完成度、直通率、設備使用率、不良率、物聯連接率等。

依托于圖形組件和界面設計，UI 部分對數據面板實現了數據動態加載效果，更加直觀的將各個圖表數據形成對比，用戶所感受到視覺效果相比較于靜態的圖表數據，可謂是更上一層樓！

設備信息可視化

通過對接數據接口實現三維場景里重點設備業務數據可視化，在頁面中展示重點關注設備狀態，利用不同顏色的設備數值、圖標代表不同的設備狀態。并加入智能預警分析功能，一旦設備數據超過既定閾值并且歷史數據進行分析研判，將在三維場景內對設備進行標紅閃爍處理，由常規的人工巡檢轉換為智能巡檢，及時了解設備的健康狀態。

向華為理念學習，打造國產化自主引擎

圖撲軟件自創業以來，一直堅持自主研發可視化產品，打造屬于自己的國產化自主引擎。作為華為的合作伙伴，不僅有著緊密的合作關系，也有著不謀而合的企業理念。

依托各自的技術積累和行業實踐深化合作，進一步推動各自產品體系的優化升級，促進在工業、城市、通信、交通等重點行業的通力合作，為客戶構建完善的場景化解決方案。

中國的發展離不開企業的自主科技創新，吾輩當自強?！翱茖W技術是第一生產力”的重要理論也正是在告訴我們只有通過自主研發屬于自己的技術產品，才能在未來科技的道路上面對一切挑戰。

國產化替代大勢所趨，圖撲軟件堅持自主可控

“要緊緊牽住核心技術自主創新這個‘牛鼻子’，抓緊突破網絡發展的前沿技術和具有國際競爭力的關鍵核心技術，加快推進國產自主可控替代計劃，構建安全可控的信息技術體系?！?，以及中興事件、華為等事件都在告訴我們要想不受控于人，就要全力打造屬于自己的“可控”的技術。

圖撲軟件長久以來一直致力于多樣化行業系統可視化的搭建，涉獵的技術行業所累積的經驗，通過自主創新研發的技術產品，已經打造出許多行業上具有代表性意義的可視化管控系統，在未來科技進步的前沿，圖撲軟件也將繼續跟隨著前進的步伐，創新出更多工業互聯網可視化系統的解決方案。順應工業 4.0 的發展、5G 網絡以及數據中心等新型基礎設施的建設，不斷完善產品，加以創新，迎接未來的科技賦予的機遇與挑戰！
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