智慧工厂云边协同：如何设计质量预警平台(智慧工厂协同管控下载)

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以下需求，根据真实情况改编。

监控工厂端生产过程（MES）、售后管理（CSM）、库存管理（WMS、TMS）等制造环节，对一些关键节点的低效作业、异常操作、不良信息、关键动作等进行监控预警，帮助提前发现问题，辅助及时制定处理策略等。

监控方案需要提供支持基于时效和事件的维度

监控在要求时间内未完成的任务进行预警，例如检验不合格单，检验异常单，制程异常单...等业务操作，未在规定时间完成，则预警相关人员进行监督，提高作业效率。

监控相应指标不良指标大于某些值进行预警，例如测试不良率、老化不良率...等业务操作，对品质不良监督，尽早发现问题。

支持云端（集团）监控所有工厂的质量情况

支持工厂端实时查看工厂制造环节的数据看板及数据分析(BI)

支持云端（集团）分钟/小时/天级别查看所有工厂制造环节的数据看板及数据分析（BI）

等等

需求的背景是什么？是否是某整体方案的一个部分？是否需要考虑智慧工厂业务和技术架构？

有多少工厂？工厂和集团的系统架构（网络带宽、IT系统部署、通信协议、硬件资源）是如何的？

工厂与集团的数据规模、数据格式、数据维度（业务系统）、数据操作（CURD）如何？

实现需求的预算成本是多少（硬件预算、人力预算、软件预算）？

需求的人力投入及交付时间如何？负责人是谁？各职能参与人员是谁？

等等

根据需求调研整理的信息，完成方案的约束条件梳理。例如：

工厂（边）与集团（云）通信网络，有5个工厂是通过VPN通信，带宽10MB。则这类受限网络会影响大量数据传输，是否未来会升级专网？如果不升级改如何设计方案，保证数据传输稳定性？

工厂端软硬件部署情况及资源预算，工厂只有一台普通配置服务器，安装了业务IT系统+PostgresSQL数据库，为了节约成本，不计划在工厂扩建大量服务器，可以接受一台普通配置服务器（X86 IBM  48GB  4TB）？3-4W左右预算？。则这类约束条件，要求方案不能使用复杂的、依赖多服务器的数据处理、监控及预警方案。

等等

通过方案整体逻辑图，初步梳理方案的数据流向及关键技术点。通过图的方式，让业务相关方、需求提出者、方案设计者、方案实现者能够快速了解整体设计方案，而不用深入技术细节。

整体逻辑图，有多种呈现方式和维度，具体的理论可以参考软件设计UML图。为了敏捷开发，不建议前期花太多时间按理论流程绘制各种视角的UML图。先绘制一个整体的流程图/框架图，能够让相关方在同一个图上，就需求点、技术点等达成共识。例如：

将识别出来的约束条件，在业务逻辑图的每个环节一一关联起来。例如：

VPN网络相关约束条件，影响实时数据回传方案设计及技术选型

工厂端硬件资源预算约束条件，影响数据处理方案设计及技术选型

业务系统类型（PG/Oracle）约束条件，影响数据处理方案设计及技术选型

等等

通过业务逻辑图识别出需求约束条件及方案设计与技术选型关联关系后，可以整理根据业界经验、团队经验及架构师经验，筛选出关键技术点及关键技术点的备选方案。

然后，根据备选方案，逐一验证对约束条件的匹配情况。同时，也需要考虑一些技术维度的约束条件，例如：稳定性、运维性、安全性等，这个根据企业的模版和规范去补充思考。

常见的技术选型表格如下，以方案中数据处理关键技术点的选项为例：

搭建实验环境，准备需求中的约束条件，进行业务逻辑测试及方案验证。

按照验证环境的实施路径，考虑生产情况，完成资源申请、环境准备、系统部署、参数调优、代码开发、应用部署、文档补充等工作。

按照验证环境的实施路径，结合生产环境情况，系统部署、参数调优、监控预警。

上线后，根据运维过程中发现的问题以及需求的调整、变动或者新增，对方案进行迭代。