SMT（Surface Mounted Technology，表面贴片技术）指的是在印刷电路板 （Printed Circuit Board，PCB）基础上进行加工的系列工艺流程的简称，是电子组装行业里最流行的一种技术和工艺。SMT 目前发展已有 40 多年的历史，现已广泛的应用于通信、计算机、家电等行业。并在向高密度、高性能、高可靠性和低成本的方向发展。
随着工业 4.0 与物联网的发展，大量 SMT 工厂依托数字孪生等新技术，纷纷开始“互联网 制造业”的智能化转型之路。其中数据可视化通过构建数据多维度呈现，让传统的信息制造业实现数据统一管理运维，赋能行业向智能化、绿色化发展。
目前，图扑软件可视化已携手华为云 IoT、武汉联想等企业共同打造 SMT 智慧工厂，通过可视化赋能数字孪生应用，帮助更多制造工厂打通物理世界与虚拟世界之间的桥梁，实现企业数字化转型升级。
图扑 & 华为云 IoT 携手打造 SMT 智慧工厂
8 月 10 日，图扑软件和华为云 IoT 共同在 DevRun 平台分享了关于“华为云 IoT 数字孪生 & 图扑可视化实现工业数字化转型”主题的直播。围绕工业数字化转型场景，直播介绍了华为云 IoTA 服务数字孪生技术结合图扑软件可视化产品在打造数字化工厂的应用案例实践，并进一步探索了数字孪生及可视化技术如何更好帮助工业企业实现数字化转型升级。
图扑软件提供了构建先进 2D、3D 数据可视化的解决方案，基于自主研发的 HT 图形引擎，可快速构建实时数据驱动的工厂设备和产线模型，为数字孪生提供丰富的可视化展示形式和效果；而华为云 IoT 提供了基于物联网资产模型的数据分析服务，能整合 IoT 数据集成、清洗、存储、分析，为 IoT 数据开发者提供一站式服务。
在华为云 IoT 平台快速构建设备资产模型和模型的属性、分析任务的基础上，借由图扑可视化实现了界面化动态配置产线模型。目前该 SMT 数字化工厂平台已实现智能化、无代码、可配置的工厂数字化管理。不仅能参数化建模和执行分析任务，并且极大降低了开发门槛，缩短开发周期。
目前，包括华为南方工厂（Huawei Mate 40 生产工厂）在内等多处制造工厂，对产线的数字化的需求日益迫切。通过打造 SMT 数字化工厂平台方案构建手机贴片产线的数字化孪生体，可以提升生产过程、优化制造工程厂商的管理以及质量控制的管理，让产线的效率得到大大提高。同时，快速实现 IoT 数据价值变现，也帮助企业降低运营成本，让工厂数字化转型升级“触手可及”。
工厂数字化转型痛难点及解决模式
当前，越来越多工厂正在“工业 4.0”数字化转型道路上积极探索，通过数据采集、分析、可视化等技术来挖掘数据价值，从而优化生产。但在这个实践过程中，不可避免会面临一些共性问题，诸如：
1、数据与信息孤岛，烟囱林立
一家工厂，在不同的阶段，因为项目的不同，有可能找不同的供应商去承接。分段式的项目供应商，导致的是不同的系统应用。形象点说，多系统不互通，就是像独立的“烟囱”，每个“烟囱”都有“烟”，但是却不互通。在工业 4.0 阶段，不互通，意味着信息孤岛，也就意味着企业的数字资产分布零散，维护成本高，使用效率低下。
2、应用上线慢，耗时耗力
信息孤岛的出现，源自不同系统之间的不互通，导致的是新的应用上线会“重复造轮子”：每个应用上线，都有大量的重复工作，浪费人力物力，且耗时长。更重要的是，新的应用带来的数据处理问题：由于缺乏统一的建模，每个应用在处理原始数据时，都需要重复处理。两个“重复”让本就高昂的成本，更加“雪上加霜”。
3、数据分析门槛高
工厂，或者企业，有着一颗想要降本增效的心，比如想要通过分析现有的数据找到规律，从而优化流程，但却因为数据分析的门槛高，望而却步。这其中最关键的原因，是其业务场景不明确，没有找到一个好的数据平台。
以上痛点难点，是大部分工业领域的厂家在“工业 4.0”摸索过程中都会遇到的，而贯穿其中的是“应用”。也就是说，软件开发者未做到足够的分层解耦是造成上述问题的重要原因之一。以“应用”为基础，工厂也经历了几种开发模式的演变：
早期模式经历由模式一“烟囱式”应用到模式二统一数采平台的演变，原因是业务数据单独采集使用造成的缺乏整体规划和效率低下问题，促进了统一平台的衍生。而虽然通过生产线和应用之间的“平台”集中统一开放，让整体效率有所提升，但数据的使用仍然是独立的，没有实现真正的融合。
目前，“数据处理——统一孪生模型”作为新的模式，正同步解决“应用解耦”和“数据统一处理”问题。例如，华为云 IoT 运用“统一孪生模型”的方式，把物理世界的设备，抽象成数字世界里的模型，并把应用和物理设备的交互就转变成了应用和数字孪生体的交互，实现了数字化统一处理。
在华为云 IoT平台基础之上，图扑软件构建的 3D 可视化应用层，通过 SMT 虚拟工厂，打通了抽象模型到数据呈现之间的桥梁，赋予以“类/对象“”形式表达的“设备模型/设备实例”仿真可视化的效果。同时，面板数据实时对接华为云 IoT 基础平台，映射了抽象的数字孪生体产线模型，实现了数字模型的数据驱动和交互效果。
基于 SMT 数字化工厂的数字孪生实践
下面是基于华为云 IoT 数字孪生 & 图扑可视化打造的 SMT 数字化工厂项目效果和开发流程。
在具体讲解之前，先介绍在构建 SMT 工厂数据建模和分析应用当中涉及到的一些指标概念。
1、OEE 概念简介
即设备综合效率（Overall Equipment Effectiveness，OEE）。一般来说，每一个生产设备都有自己的理论产能，要实现这一理论产能必须保障没有任何干扰和质量损耗。OEE 就是用来表现设备的生产能力相对于理论产能的比率。
在计算 OEE 的时候，会涉及到以 3 个维度：
时间利用率
时间利用率=Σ实际运行时间/Σ计划开机时间*100%。用来评价停工所带来的损失，包括引起计划生产发生停工的任何事件，例如设备故障，原材料短缺以及生产方法的改变等等；
性能利用率
性能利用率=Σ[产出数量*一个产品在设备应有状态下加工的周期时间]/Σ实际运行时间*100%。用来评价生产速度上的损失。包括任何导致生产不能以最大速度运行的因素，例如设备的磨损，材料的不合格以及操作人员的失误等；
合格率
合格率=[合格产出数量]/[产出数量]*100%。用来评价质量的损失，它用来反映没有满足质量要求的产品（包括返工的产品）；
那么最终的计算公式就是，OEE=[时间利用率]*[性能利用率]*[合格率]*100%，这就是衡量设备综合运营效率的一个关键指标，也是很多电子制造工厂以及其他类似厂房里的一个关键性指标。一般来说，国内厂家 OEE 的数值都不会太高，一般只有 70%，或者 80%，少的甚至只有 40%左右。
2、工厂孪生体产线和设备建模分析效果图
工厂孪生体产线和设备建模分析，可以通过一些可视化的管理后台进行查看。以下分别三个不同功能的效果图。
图 1：展示的共有 1 条产线，可以进行适当地拖放。图里可以看到每个设备的 OEE 数值。通过资产建模和分析能力可实时计算出产线和设备的 OEE，各设备关键指标实时监控，同时可查看历史数据。
图 2 ：为设备建模图。通过设备上报故障消息和设备模型相结合，实时监控设备运行状态。
图 3：资产分析图。通过资产模型分析能力，可实时分析和监控上报的设备数据是否存在异常。比如说，湿度正常情况下是到 45%~63%，如果上报的数据不在这个范围内，则属于不正常数据。界面就会显示一个黄色的点，表示这里的设备上报的数据有异常。可以看出，数据分析是可以实时计算，实时监控的，如果有些严重异常的话，甚至可以推送到运维人员。
3、 资产建模实操
设备建模：SMT 产线印刷机设备
对物理世界事物构建数字资产模型时，必须先定义好资产模型，然后再创建资产。一般来说，一个产线有 7 种设备，我们以其中的印刷机为例，来看一下设备建模涉及属性和呈现方式。
首先，是属性的配置。针对于印刷机，定义的三种属性分别为：
- 静态配置属性：产品理想印刷时长、设备型号
- 测量数据属性：印刷速度、脱模速度、印刷高度
- 分析任务属性：时间利用率、性能利用率、合格率、OEE
三种属性数据通过印刷机“OEE 数据”和“业务数据”的设备信息面板实时呈现。
分析任务属性同时又有以下计算配置：
- 转换计算：计算时间利用率、计算性能利用率、计算 OEE 以及判断温度状态
- 聚合计算：计算实际工作时长、计算实际工作时间、计算合格率
- 流计算：SMT 场景暂未使用
上图为所有参数都配备完成之后的完整样例。在这里面可以看到大概有 70 个左右的属性，这些属性都是模拟了真实产业的一些属性。
在交互层面，华为云 IoT 提供了业务功能的逻辑判断配置。以印刷机分析任务的“转换计算”为例，只需要读取上报的温度值，并做一个表达式判断，比如说温度大于 25，小于 35，那么就认为是正常温度，一旦发生告警，华为云 IoT 平台就会自动推送告警信号和对应关键数据到图扑的可视化应用界面。可视化界面会通过动态效果实时反馈告警信号，通过交互点击，用户可以进一步查看告警的详细信息。
产线建模：SMT 产线
产线建模实际上也和设备建模的概念相同，模型类似。产线相对简单一些，主要是求 OEE 的值，也就是分析任务属性，包括 OEE 相关的四个指标，以及转换计算、聚合计算和流计算。
下图为印刷机的设备资产配置图示例和自动生成的其中一条 3D 产线模型：
接下来，我们来看看产线资产是如何构建的。如下图，产线资产一共分三层：
- 第一层是工厂（父资产）
- 第二层是产线（子资产）
- 第三层是设备（子资产）
以上 3 张图：
- 图 1 是产线和设备逻辑结构图。产线和设备同样有模型，三层模型构成了一个“父子关系”的资产数。资产来自于模型，由模型实例化而来，同时，模型实例化为资产时可以根据业务场景来指定层级关系，且资产之间相互独立。
- 图 2 是构建好的资产树。相比于上一张图的逻辑图，这是一个示例图。图中表明一个电子工厂有三条 SMT 产线，每条产线有 7 个 SMT 设备。
- 图 3 是最终自动生成的工厂 3D 模型场景电子工厂。通过数据模型的映射，共生成三条 SMT 产线，每条产线有 7 个 SMT 设备。其中，设备的型号、数量、面板信息自动生成并进行实时数据关联。
资产运行监控
在所有的产品创建、属性配置都完成之后，即可点击“发布”，将模型发布并运行。模型在定义的时候，本身是一个静态的过程，一旦发布，就会激活。根据前序定义的任务分析逻辑，系统将会自动计算，并得出实时结果，进行上报。所有的数据都可以在下图中观察看到。
随着实际产线的调整，已发布的模型可能需要调整。在此基础之上，可视化界面已实现跟后台配置界面自动联动，下面是产线创建/删除炉后 AOI 实例对象前后对比，可视化产线模型的炉后 AOI 设备根据后台配置的产线数据模型对象自动实现了创建/删除。
发布后的产线数据，还能根据业务的需要，将数据展示成折线图、热力图、曲线图等不同图形展示方式，从而更易进行数据理解和分析，用于辅助管理决策：
以上，基于华为云 IoT 数字孪生 & 图扑可视化工厂打造的 SMT 数字化工厂，通过将产线生产过程透明化，实现生产有序可控。智能化、无代码、可配置的一站式方案，可快速搭建产线，一定限度上降低开发门槛，缩短开发周期。应用常规上线时间从原来的 6-9 个月，缩减至 3 个月或更短。同时，孪生建模分析 数据可视化方案，实现了 SMT 数字工厂的全要素联结，用数据驱动智能生产，大幅度提升数据利用效率。依托于上述数字底座的通用化，同样的技术方案也可以应用到更多正在进行工业数字化转型的行业、企业当中。
图扑&联想，武汉 SMT 智能化产线助力高效复工复产
2019 年图扑软件助力武汉联想打造全新的 SMT 贴片机生产线 3D 可视化仿真运维系统。SMT 运维系统基于图扑可视化技术，可对产线各种基础信息进行快速建档、数字化实时监测，实现对贴片产线的全生命周期和精细化管理。通过 3D 产线建模和业务联动，可远程监控每条产线的运行状态，实现了“无人化、自动化”运营，助力企业增产增效。在一些设备的维护和停机等待时间的处理上面，比以前至少要提升 20% 的效率。
疫情期间，受影响人员的生产不确定对制造工厂自动化水平、提质增效都提出了更高的要求。本次联想武汉产业基地作为联想在全球最先进的产业工厂，从受疫情影响严重到短期恢复万人到岗满产运营，并协同供应链上下游同频复工复产，得益于大力推动的自身数字化转型。而包括武汉联想产业基地在内，图扑软件 SMT 可视化方案已在多个智能工厂落地，也将助力更多企业解决智能制造与数字化转型中面临的挑战。
图扑软件智能制造之 SMT 产线监控管理可视化
图扑软件的可视化采用轻量化建模的方式与强大的可视化引擎技术搭建了全新的 SMT 工艺流程监控管理可视化系统案例，打造集智能化、绿色化的数字型智慧工厂。为想要数字化转型的企业，如智能车间、智能装配工厂、工程机械设备厂、汽车制造业、物流仓管管理等行业提供转型新思路。
SMT 数据可视化
针对行业运营、政企决策需求可通过多维度数据面板展示产线整体的主要数据，基于用户数据建设运行成果，将枯燥、分散的数据进行图形化、场景化，展示各线体的 OEE（设备综合效率）、时间利用率、性能利用率、产量完成度、直通率、设备使用率、不良率、物联连接率等。
依托于图形组件和界面设计，UI 部分对数据面板实现了数据动态加载效果，更加直观的将各个图表数据形成对比，用户所感受到视觉效果相比较于静态的图表数据，可谓是更上一层楼！
设备信息可视化
通过对接数据接口实现三维场景里重点设备业务数据可视化，在页面中展示重点关注设备状态，利用不同颜色的设备数值、图标代表不同的设备状态。并加入智能预警分析功能，一旦设备数据超过既定阈值并且历史数据进行分析研判，将在三维场景内对设备进行标红闪烁处理，由常规的人工巡检转换为智能巡检，及时了解设备的健康状态。
国产化替代大势所趋，图扑软件坚持自主可控
“要紧紧牵住核心技术自主创新这个‘牛鼻子’，抓紧突破网络发展的前沿技术和具有国际竞争力的关键核心技术，加快推进国产自主可控替代计划，构建安全可控的信息技术体系。”，以及中兴事件、华为等事件都在告诉我们要想不受控于人，就要全力打造属于自己的“可控”的技术。
图扑软件长久以来一直致力于多样化行业系统可视化的搭建，涉猎的技术行业所累积的经验，通过自主创新研发的技术产品，已经打造出许多行业上具有代表性意义的可视化管控系统，在未来科技进步的前沿，图扑软件也将继续跟随着前进的步伐，创新出更多工业互联网可视化系统的解决方案。顺应工业 4.0 的发展、5G 网络以及数据中心等新型基础设施的建设，不断完善产品，加以创新，迎接未来的科技赋予的机遇与挑战！
