一、智能制造发展趋势
工业互联网包含有三大要素，即“工业”、“互联”和“数据”，就是把以5G为代表的网络基础设施和以互联为特征的新一代信息技术，融入到工业生产上，让原来封闭在现场控制系统和各个业务系统的数据能实现“流动”、“共享”，推动制造业的数字化、网络化、智能化发展，促进工业企业的转型升级。
在今年两会的会议中指出：工业数据的采集和如何形成闭环支持生产流程，仍是限制数据价值释放的重要短板。
同时，工业制造的领域知识和智能建模等数据处理能力的提供者存在脱节，专家经验无法有效固化到软件平台。在应用层面，多集中在“可见”场景，对“不可见”的复杂、不确定性工业场景应对不足。
会议指出，当前工业大数据价值创造还处在起步阶段，服务制造业快速迭代、持续优化潜力巨大。为更好解决工业企业实际问题，进一步提升制造业“数智化”水平。
二、高精度定位助力智能制造
高精度的位置数据作为智能工厂数据流的重要组成，是业务流中时间、空间、状态三大数据指标之一，空间位置数据的精确、实时性以及覆盖完整性，是智能工厂前端感知质量的重要评价维度。
通过构建数字化制造模式和管理平台，打破传统制造业机械加工设备、质量检测设备、物料仓储设备等的数据壁垒，打通ERP、MES、WMS、AMS 等多种软件系统的数据链，打造全设备物联、全数据共享、全流程互通、全方位可视化的数据交互模式，实现产品全生命周期的数智化。
三、智慧工厂高精度定位应用
在规定区域内部署UWB定位基站，人员、车辆、物料佩戴UWB定位标签，精准定位人、车、物的实时位置。
结合系统业务功能、从而提高人员作业效率，协助改善工厂的物料管理，优化工艺流程，实现人机料法环的闭环，提高智慧工厂管理水平。
四、系统主要实现以下功能：
1.实时定位
全局位置可视：所有定位信息都会在地图上呈现，高精度呈现人员、物料、车辆位置数据，位置信息一体化展示。
实时精准定位：对现场作业人员和车辆进行精准定位，并支持查看其身份信息、位置轨迹等信息，同时实现定向通信。
2.人效管理
自动考勤统计：实现自动化考勤点名与工时统计，全面记录员工工作状况，方便管理人员的查询与管理。
违规行为监测：规避员工不安全行为，确保工作行为规范的落实，提高工作效率，消除事故隐患。
3.作业管理
智能指挥调度：查看人员、车辆位置状态，根据位置数据就近调度，实现故障快速响应，提高作业效率。
作业路径优化：查看历史路径轨迹，分析作业效率，为提出优化策略提供数据支撑。
4.安防监控
区域严密监控：通过灵活设置电子围栏，在作业过程中有效制止人员误入禁区和违规作业现象，加强区域管控能力。
人车测距防撞：智能人车测距防撞方案，对应不同危险程度作出不同级别的声光报警，有效预防、杜绝车辆碰撞碾压等高危事故发生。
灾难应急求救：应对突发事故，通过环境监测设备与视频系统，可快速定位事故区域,，有效提高灾难响应效率。
5.厂区管理
设备维护作业：建立设备档案，故障及时响应；实现设备作业标准化、计划自动化、任务移动化、管理可视化。
资产物料管理：通过对重要资产安装定位标签，可在区域内查看物品实时位置、数量、移动轨迹、使用状态等情况。
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