金蝶K/3WISE攻入“工业云”
NEWS INFORMATION边缘计算作为边缘式大数据处理方式——数据不用再传到遥远的云端，在本地边缘侧就能解决，这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。金蝶K/3 ERP系统通过与互联网、物联网、边缘计算技术不断融合，构建企业级的工业互联网平台，支持制造业“设备上云”，成为更敏捷、更简化的技术服务提供者，最终赋能企业价值，助力数字化转型。
云计算风起云涌，加快与各行各业的融合。在制造领域，云计算通过IAAS支持高性能计算，实现计算资源的有效利用和可伸缩，还可以通过基于SAAS应用，实现业务的移动与云端协作。
但随着制造企业的智能工厂建设，需要通过物联网采集设备、生产、能耗、质量等方面的实时信息，实现对工厂的实时监控；但是处于底端的设备与云端数据交换，就会出数据处理加重负荷，数据延迟等情况。
边缘计算的兴起，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。
工业物联网是智能制造的基础。边缘计算支撑设备所具备的本地计算能力能让设备更快的采取本地行动，经过本地和后台数据聚合以及分析，提升生产效率。边缘计算技术正加快工业物联网在制造业的融合应用。
金蝶K/3 ERP系统通过与互联网、物联网、边缘计算技术不断融合，构建企业级的工业互联网平台，支持制造业“设备上云”。
金蝶K/3的工业互联网与数字化管理平台由边缘计算层、IAAS层、开发平台、工业应用、大数据分析5层构成：
边缘计算层：由金蝶K/3的物联网与数据采集平台、金蝶边缘计算盒子组成，支持工厂传统设备、数字设备的连接，各种数据的采集；
IAAS层：采取的数据可以根据企业的需要存储在本地或者阿里云等云平台，实现工业数据上云；
开发平台：由设备对接与控制开放平台、企业应用开发平台等组成，支持企业通过开放平台扩展实现个性化应用；
工业应用层：由工厂设备管理与维修、业务应用、车间管理、云应用等组成；
大数据分析层：实现企业利用采集的数据进行工厂监控、业务运营监控.
▊金蝶工业云
双模IT—制造业核心业务私有化部署与设备数据上云
制造业上云，推荐为双模：
其一、金蝶边缘计算数据盒（Edge Cube）通过设备CNC\PLC获取工业数据，在IAAS平台实现工厂监控，如设备运行监控、安全预警、质量监控。
其二、通过K/3 ERP系统获取生产信息进行生产监控，如设备OEE、生产单元效率、生产进度。
最终，实现设备上云：通过金蝶边缘计算数据盒（Edge Cube）将设备数据上传到阿里云进行存储分析，在移动端和K/3及设备中展示生产及运营数据。
▊金蝶边缘计算盒（Edge Cube）：即插即连即采即算的数据处理
制造企业通过金蝶工业互联网平台打通“任督二脉”，其中一脉就是打通信息与设备的互连互通，实现设备连接，数据的采集，最终达到M2M(机器与机器对话）。
如何让工厂的设备快速实现连接与数据采集，金蝶边缘计算数据盒（Edge Cube）实现工厂即插即连即采即算的数据处理。
通过配置，实现设备连接与数据采集。
通过盒子，进行数据的计算与加工处理：
盒子加工后的数据可以存储到云平台，以便工厂进行应用：如工厂监控：设备运行监控、设备安全预警、加工过程质量监控；
设备运行数据与ERP的生产数据匹配后，可以形成生产监控：如设备绩效、生产进度等
▊基于设备联网的信息物理系统（CPS）
金蝶CPS系统包括设备层、边缘计算层、调度层、ERP计划层四个层级，从生产计划的制定、生产调度，再经过边缘计算层的数据处理，对生产指令的执行及设备的监测，最后驱动设备生产。
生产自动化：CPS实现M2M
设备联网后，设备状态直接触达管理者，设备与设备的连接，实现设备自动化，如设备要加工时，上道的上料机器人自动进行上料。
金蝶的ERP系统提供《设备调度系统》可以将每台设备要工作的内容明细到分钟，并可以通过设备的信息反馈节点，再指令下一道设备进行加工处理。
▊工业大数据应用
金蝶K/3企业数字化作战室
基于金蝶工业互联网平台的K/3企业“数字化作战室”全面集结数字化企业生产运营9大模块：企业成本分析、车间质量管理看板、业绩看板、生产进度看板、费用分析、生产工序进度管理看板、销售出库看板、设备状态跟踪与监控、车间监控系统。
全面实现可视化、企业运营数据实时展现、实时分析运营状况：车间现场中控、设备与人员绩效、供应商协同、客户服务、动态物流、生产车间成本数据等内容立体呈现透明化企业，赋能企业数字化转型。
一部手机掌控工厂
K/3手机工厂监控方案，通过设备联网，实现设备间的信息、数据互联共通。提升了工厂生产运营监控的深度和广度。同时接入云之家，进一步打通了设备与人的连接，利用移动设备，逐步将工厂云端化。通过移动终端实现工厂的监控与管理，打造云端智慧工厂。工厂状况实时跟踪、设备参数即时监控、设备运行状态即时监控、实现无人值守工厂、充分挖掘设备利用效率。
