所谓“六维智能理论”，就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂，这6个方面包括：

　1、智能计划排产，是从计划源头上集成ERP，进行APS高级排产。

　首先从计划源头上确保计划的科学化、精准化。通过集成，从ERP等上游系统读取主生产计划后，利用APS进行自动排产，按交货期、精益生产、生产周期、最优库存、同一装夹优先、已投产订单优先等多种高级排产算法，自动生成的生产计划可准确到每一道工序、每一台设备、每一分钟，并使交货期最短、生产效率最高、生产最均衡化。这是对整个生产过程进行科学的源头与基础。

　2、智能生产协同，从生产准备过程上，实现物料、刀具、工装、工艺的并行协同准备。

　为避免贵重的生产设备因操作工忙于找刀、找料、检验等辅助工作而造成设备有效利用率低的情况，企业要从生产准备过程上，实现物料、刀具、工装、工艺等的并行协同准备，实现车间级的协同制造，可明显提升机床的有效利用率。

　还比如，随着3D模型的普及，在生产过程中实现以3D模型为载体的信息共享，将CATIA、PRO/E、NX等多种数据格式的3D图形、工艺直接下发到现场，做到生产过程的无纸化，也可明显减少图纸转化与看图的时间，提升工人的劳动效率。

　3、智能的设备互联互通，是CPS信息物理系统的典型体现，实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状态的实时监控等。

　无论是工业4.0、工业互联网、还是中国制造2025，其实质都是以CPS赛博物理系统为核心，通过信息化与生产设备等物理实体的深度融合，实现智能制造的生产模式。对企业来讲，将那些贵重的数控设备、机器人、自动化生产线等数字化设备，通过DNC/MDC的机床联网、数据采集、大数据分析、可视化展现、智能决策等功能，实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状态的实时监控等，就是CPS赛博物理系统在制造企业中最典型的体现。

　　DNC是Distributed Numerical Control的简称，意为分布式数字控制，国内一般统称为机床联网。DNC系统通过一台服务器可实现对所有数控设备的双向并发通讯，支持Fanuc、Siemens、Heidenhain等上百种控制系统，兼容RS232、422、485、TCP/IP、无线等各类通讯方式，具有远程通讯、强制上传等常见功能，将数控设备纳入整个IT系统进行集群化管理。

　管理学大师彼得•德鲁克曾经说过“你如果无法度量它，就无法管理它”，我们不仅需要通过DNC解决互联的问题，更需要通过MDC(Manufacturing Data Collection，直译为制造数据采集，俗称为机床监控)解决数据自动采集、透明化、量化管理的问题。

　MDC通过一台计算机可以同时自动采集4096台数控设备，兼容数控机床、热处理设备（如熔炼、压铸、热处理、涂装等设备）、机器人、自动化生产线等各类数字化设备，兼容西门子等所有机床控制系统，以及三菱、欧姆龙等各类PLC的设备。

　对高端带网卡的机床，可直接采集到机床的实时状态、程序信息、加工件数、转速和进给、报警信息等丰富的信息。并以形象直观的图形化界面进行显示，比如，绿色表示机床正在运行，黄色表示机床开机没干活，灰色表示没开机，红色表示故障，鼠标在机床图形上一点，相关的机床详细信息就全部实时地显示出来，实现对生产过程的透明化、量化管理。

　如果要实现更逼真的显示效果，可通过3D虚拟技术以立体的形式展现车间、设备、人体模型等，可以实现人体的行走、机床的放大缩小、设备信息的实时显示等各种操作，给用户一个更直观、形象的展现。

　4、智能资源管理，包括对物料、设备、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益化管理、库存智能预警等。

　通过对生产资源（物料、刀具、量具、夹具等）进行出入库、查询、盘点、报损、并行准备、切削专家库、统计分析等功能，有效地避免因生产资源的积压与短缺，实现库存的精益化管理，可最大程度地减少因生产资源不足带来的生产延误，也可避免因生产资源的积压造成生产辅助成本的居高不下。

5　、智能质量过程管控，是对影响产品质量的生产工艺参数进行实时采集、控制，确保产品质量。

　除了对生产过程中的质量问题进行及时的处理，分析出规律，减少质量问题的再次发生等技术手段以外，在生产过程中对生产设备的制造过程参数进行实时的采集、及时的干预，也是确保产品质量的一个重要手段。

　通过工业互联网的形式对熔炼、压铸、热处理、涂装等数字化设备进行采集与管理，如采集设备基本状态，对各类工艺过程数据进行实时监测、动态预警、过程记录分析等功能，可实现对加工过程实时的、动态的、严格的工艺控制，确保产品生产过程完全受控。

　当生产一段时间，质量出现一定的规律时，我们可以通过对工序过程的主要工艺参数与产品质量进行综合分析，为技术人员与管理人员进行工艺改进提供科学、量化的参考数据，在以后的生产过程中，减少不好的参数，确保最优的生产参数，从而保证产品的一致性与稳定性。

　6、智能决策支持，是基于大数据分析的决策支持，形成管理的闭环，以实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。

　在整个生产过程中，系统运行着大量的生产数据以及设备的实时数据，在兰光创新的很多用户里，企业一个车间一年的数据量就高10亿条以上，这是一种真正的工业大数据，这些数据都是企业宝贵的财富。对这些数据进行深入的挖掘与分析，系统自动生成各种直观的统计、分析报表，如计划制订情况、计划执行情况、质量情况、库存情况、设备情况等，可为相关人员决策提供帮助。这种基于大数据分析的决策支持，可以很好地帮助企业实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。

　总之，通过以上6个方面智能的打造，可极大提升企业的计划科学化、生产过程协同化、生产设备与信息化的深度融合，并通过基于大数据分析的决策支持对企业进行透明化、量化的管理，可明显提升企业的生产效率与产品质量，是一种很好的数字化、网络化的智能生产模式。

    应用前景

　“六维智能”分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等6个方面着手实现智能工厂，这6个方面涵盖了工业生产的6个重要环节，可实现全面的精细化、精准化、自动化、信息化智能化管理与控制，通过底层设备的互联互通、基于大数据分析的决策支持、可视化展现等技术手段，实现生产准备过程中的透明化协同管理、数控设备智能化的互联互通、智能化的生产资源管理、智能化的决策支持，从而全方位达到智能化的生产过程管理与控制。

　从“六维智能”解决方案在青岛海尔模具有限公司的实际应用效果来看，较好地达到了智能化生产过程管理与控制的目的。该系统是专门为海尔模具定制的，是海尔模具生态圈的主要组成部分，系统以生产设备为核心，从设备底层层面实现了机床、对刀仪等设备的互联互通与大数据分析，从生产管理层面实现了协同准备并行作业，从展现层面实现了生产信息的可视化。实施本系统后，操作工的作业效率从原来1个人管理3台设备提升到7～8台设备，设备利用率提升25%以上，使生产管理更加透明、科学、高效，应用效果比较明显，在海尔模具的数字化制造与管理中发挥了重要的作用。