2025信息模型伙伴计划-数据互操作应用案例集

2025 信息模型伙伴计划-数据互操作应用案例集 华为智能工厂数字化项目 华为技术有限公司作为全球领先的信息与通信技术解决方案提供商，近年来持续推动工业数字化转型与智能制造发展。在其精密制造领域，华为深入贯彻“标准引领、平台赋能、数据驱动”的策略，构建了覆盖全流程的智能工厂数字化系统，其中包括M2M平台，制造执行系统（MES），IOC参数管控系统、全息追溯平台、错误侦测系统等数字化应用，并在多个制造基地的精密制造智能工厂项目中广泛应用。 华为智能工厂数字化系统基于电子装联设备交互信息模型（以下简称“交互信息模型”）标准体系，构建统一数据底座和流程流程编排引擎，支撑设备自动化控制、实时监控、质量预警与闭环反馈等功能。 华为精密制造智能工厂通过集成5G工业物联、AI智能诊断、边缘计算、工业信息模型等关键技术，实现了设备层到平台层、再到应用层的全贯通，支撑了九大基础能力和八大高阶应用场景 的规模部署。打造出行业领先的“极速部署、智能运营、精益制造”的工业互联网标杆案例，全面助力华为制造体系迈向智能化、透明化、高效化的新阶段。 一、项目概况 本项目聚焦于华为在精密制造领域的智能工厂建设，围绕“标准统一、平台融合、数据驱动”三大主线展开，明确将“设备物联、信息模型构建、生产现场管理”作为核心建设方向。项目以提升精密制造产线的自动化水平、透明化能力与智能化管理为目标，依托交互信息模型平台，推动生产设备数字化升级、业务流程优化重构及质量管理智能闭环，旨在构建具备高响应、高可靠、高效率能力的标杆型智能制造体系，全面提升华为制造业务的柔性化、智能化水平，增强企业核心竞争力。 1.项目背景 华为作为全球领先的ICT（信息与通信技术）企业，在自身制造体系中同样面临着高端精密制造设备类型多样、产线部署复杂、系统孤岛严重、异常响应滞后等挑战。随着产品多品类、小批量、高质量的制造模式不断深化，如何实现跨设备、跨系统的数据统一与流程协同，成为制约制造效率与质量稳定性的关键因素。 在新一轮工业智能化浪潮与工业互联网技术加速融合的大背景下，华为以内部精密制造基地为试点，启动智能物联与信息模型平台(M2M平台)建设工程。项目聚焦于打通设备层、数据层、业务层之间的信息壁垒，构建统一交互信息模型标准体系，推动设备互联互通、数据精准采集、异常快速诊断与远程协同处理， 通过数字化与智能化手段破解传统制造系统分散、响应慢、效率低等问题，打造智能制造的新范式。 2.项目简介 华为智能工厂数字化项目，基于“设备全面联网+标准化建模+流程智能闭环”思路，打造了集协议集成、信息建模、数据治理、服务抽象、流程编排于一体的数字化平台。通过集成数字应用，支撑工厂精益化的设备管理（TPM）、质量管控（TQM）、工艺追溯（QCP）、预测性维护（PHM）等关键业务场景，推动制造流程向标准化、透明化、智能化升级。 平台通过交互信息模型标准体系实现多品牌设备的统一接入，通过模型驱动实现状态、参数、事件的语义对齐，形成可扩展的信息模型体系。同时，基于M2M平台构建原子服务库，覆盖生产控制、异常闭环、预警监控等场景，支撑设备一键换线、参数远程下发、异常自动诊断，一键处置及闭环等功能，全面提升生产效率与工厂柔性。 信息模型体系从设备级到工厂级形成完整层次化结构： 设备级：通过交互信息模型标准实现设备参数、状态、事件的统一建模，打通不同品牌设备的语义对齐； 产线级：基于M2M平台构建原子服务库与流程编排机制，实现产线工序级联、异常闭环与自动调度； 车间级：以统一模型驱动构建多维监控与全息追溯体系，支撑质量预测与工艺协同； 工厂级：通过信息模型的全域集成，构建跨系统的智能中枢，实现生产、质量、运维的统一数据底座与智能决策闭环。 3.项目目标 华为智能工厂数字化项目致力于打造智能化工业数据中枢，通过构建"平台化-标准化-智能化"三位一体的数据底座，实现制造全链路的数字化升级。项目以"信息模型"为技术底座，依托精益制造方法论指导，创新构建"模型驱动→数据沉淀→服务解耦→流程编排"的四级演进架构，贯通设备感知层到数字化应用层的数字通路，最终达成生产可视化监控、质量预测性管控、运维自主决策的智能制造闭环。 （1）实现工厂自动化、智能化 自动化场景从单纯设备自动化控制迈向"感知-分析-决策-执行"的全价值链闭环，通过大数据平台及工业AI引擎持续进化，实现生产效率、质量控制与资源利用最优。 自动化场景从"单机控制单元"向"整线设备集群"的模式跃迁，通过数据分布式采集、集中处理的方式实现跨设备信息共享、多设备联动控制模式，使产线生产效率达到全局最优状态。 （2）增强设备数字化实施和生产效率 平台提供全栈式数字化实施工具套件，通过预集成生产控制、异常闭环、监控预警等核心场景解决方案，实现软件开发、物联部署到量产运营的全生命周期覆盖，打造从实施到运营的端到端效率提升体系。 （3）提升制造管理的标准化与透明化 通过构建统一的信息模型体系标准，实现多类型设备、多协议系统的集成管理，消除数据孤岛。通过数据采集、建模、治理等手段，保证数据的完整性和数据质量。在应用层部署多维感知数字看板，提升数据的透明性。 （4）推动参数全流程管控和数据全息追溯 通过构建参数智能管控平台与全息追溯平台，建立覆盖产品全生命周期的质量闭环管理体系（产前校验-过程监控-产后分析），实现数据驱动的质量风险预警与异常溯源，确保产品质量稳定可靠、生产环节全流程可追溯。 二、项目实施概况 华为智能工厂数字化项目，依托M2M平台、交互信息模型标准体系及数字化工具的集成，通过端到端的数据采集、模型驱动、业务编排、远程运维等能力，全面构建适用于多业务场景的工业智能平台，实现设备可视、过程可控、异常可追、业务可调的数字化闭环管理。 1.项目总体架构和主要内容 项目按照“感知层—适配层—平台层—应用层—运营层”五层架构进行规划，重点构建了以下核心能力： 统一设备集成接口：基于交互信息模型中定义的状态机模型，打通设备通信协议“七国八制”难题，实现跨品牌、跨型号设备的统一接入与建模，支撑工厂全量设备集成。 原子服务库：沉淀30+类生产控制类原子服务（如物料校验、进出站、载具绑定、RECIPE参数下发等）和40+异常诊断、异常处置服务、70+监控、预警服务。 可编排业务流程：提供图形化的开发工具对各类原子服务进行编排，生成端到端的生产控制、异常闭环、监控预警流程。通过预集成70+业务流程，实现设备开箱即用的目标。 生产现场两级看板：构建设备级、线体级两级生产现场看板，使能生产现场全景可视，通过提供各种交互控制功能，实现生产现场远程可视可控的能力。 全栈物联实施工具链：通过一站式物联工作台将设备实施活动集成到线上完成，以缩短建线周期，保障项目快速上线。 质量预警与FDC分析系统：基于CTQ参数实时采集与IOC平台算法分析，推动工艺质量在线监控与波动提前识别，确保良率稳态控制。 全息追溯系统：构建统一的多维追溯平台，覆盖产品、物料、人员、工装、设备参数等关键追溯字段，达成IPC1782国际标准Level4级追溯能力。 2.具体应用场景和应用模式 （1）自动化过站与程序控制 设备支持无感自动过站及RECIPE参数一键切换，提升产品 切换效率，避免人为误操作，提升自动过站成功率。 （2）远程调试与设备协同控制 通过PDA远程运维工具与设备控制集成，支持远程上下料、异常放行、程序切换等常规指令，有效保障生产不中断。 （3）多维CTQ监控与FDC分析 结合信息模型结构，设备CTQ参数实现曲线可视、波动预警与质量闭环，提升工艺稳定性。 （4）异常实时识别与一键处置 提供116类异常场景的自动诊断及实时提醒，支持自动、一键手动两种处置模式，降低异常处置的人员技能要求及异常宕机时间。 （5）生产现场监控与预警 提供50+现场监控场景，监控人、机、料、法、环等关键生产要素的正确性、可用性和齐套性，提前识别引起生产异常的的风险因素，提前预警以消除风险。 （6）AI辅助判断与智能视觉质检 应用AI机器视觉于包装、贴片等关键工序，实现人力替代与实时判断，减少人因干扰，提高一致性。 3.安全及可靠性 华为部署独立的工业网络系统与工业边缘平台，结合端到端的加密传输机制，实现设备、平台、数据全链路的安全可信。同 时在物联平台中集成分层访问控制与操作留痕机制，保障现场操作安全性和可审计性。 4.项目亮点 （1）精益生产理念驱动智能闭环 通过信息模型+原子服务编排方式，推动多工序精益管控，实现设备自动上报—质量异常预警—工单生成—远程调试等环节的一体化协同。 （2）推拉结合的柔性排产体系 通过WMS对接与产品履历管理，实现标准件“预测式”推式加工与客户订单“响应式”拉式组装，保障交付灵活性与库存最小化。 三、下一步实施计划 在现有平台能力与应用场景的基础上，华为将继续深化精密制造数字化水平，推动平台能力模块化、标准化、智能化升级，构建更加高效、协同、可扩展的工业互联网体系。下一阶段的重点实施计划包括以下三方面： 1.强化平台统一与模型标准化能力 围绕交互信息模型标准持续迭代，推动设备信息、控制协议、运行状态等多维模型在跨工厂、跨业务线间统一适配，构建多工 艺通用型模型库，实现“一类模型、多端复用、动态适配”，为生态融合奠定数据底座。 2.拓展AI智能分析与预测能力 在已有CTQ预警与FDC基础上，进一步引入AI算法与机器学习技术，提升设备健康预测、异常趋势识别和工艺优化能力。构建设备PHM与产线智能调优联合机制，逐步实现“预测+预警+自优化”的闭环自适应系统。 3.推动多场景集成与业务协同联动 持续推进平台与各类数字化应用深度对接，形成多系统协同执行的业务网络；拓展更多典型场景（如多品种小批量柔性排产、异常溯源联动远程运维、定制工艺一键模板化配置等），实现设备数字化从“广度覆盖”到“深度赋能”的转变。 四、项目创新点和实施效果 1.项目先进性及创新点 （1）设备物联与信息模型深度融合的行业首创实践 项目全面落地交互信息模型标准协议，支持多品牌、多协议设备统一接入，同时构建涵盖“人、机、料、法、环”的统一信息模型体系，打破传统系统“点对点”对接的瓶颈，通过部署M2M平台，打破OT与IT间的技术壁垒，实现设备与数字化应 用间的联动及透明化处理，在精密制造领域率先实现“协议统一—模型驱动—服务编排—应用使能”的全栈式智能物联架构。 （2）基于云服务和规则引擎快速实现应用集成 基于M2M平台，沉淀27类通用原子服务和40+种异常诊断处理服务，支持生产控制、质量追溯、异常诊断、工单调度等流程的“配置式、可复用、即插即用”编排，降低产线导入与系统部署门槛，实现设备上电即识别、上线即联通、配置即运行的高效实施能力，产线导入周期平均缩短30%以上。 （3）AI增强质量管理与预测性维护能力 结合CTQ关键参数、FDC过程分析与AI算法模型，构建生产质量在线预警机制；设备层面引入PHM（预测性健康管理）与远程调优模块，实现参数波动趋势预测与异常快速自愈，提升良品率、减少突发故障，推动质量管控从“被动反应”向“主动预防”转型。 （4）多源数据驱动的数字孪生与智能决策闭环 通过构建设备、工艺、人员等多维数字孪生模型，支撑产线仿真模拟、过站路径规划与异常场景演练。结合Dry-run工具、实时反馈机制和多看板融合呈现，实现制造场景的动态调度、异常态预演与运营态评估，增强生产系统的柔性与鲁棒性。 2.实施效果 项目全面部署以来，在多个精密制造工厂试点验证并推广， 取得以下典型成效： （1）产线效率与调度能力显著提升 设备联网覆盖率达99%，支持设备无感过站、程序自动切换，产线换线时间平均缩短40%； 异常闭环平均响应时长由17分钟下降至小于5秒，一键恢复率达85%。 （2）设备可用性与运维成本大幅改善 通过预测性维护与远程诊断，设备故障停机时间