摘要：工业互联网为智能制造系统提供了新型基础架构和技术支撑。通过设计并实施基于边缘计算的多源异构数据采集系统、基于数字孪生的生产监控平台与智能质量管理系统，解决了制造过程中设备互联互通难、生产状态实时监控难与产品质量全程追溯难等问题。实验证明，该系统在实际应用中可提升设备综合效率15.3%，减少计划调整频次38.1%，显著降低质量缺陷率24.4%。研究成果为中小制造企业数字化转型提供了可复制的技术路径与实施方案。

关键词：工业互联网；智能制造；边缘计算

引言：

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，正在重塑传统制造业的生产模式、组织方式与商业形态。相较于传统制造系统，基于工业互联网的智能制造系统通过泛在连接、数据驱动与智能分析，能够有效解决制造过程中信息孤岛、决策滞后与资源配置不优等问题。然而，在实际应用过程中，企业仍面临设备异构性强导致数据难以统一采集、生产现场复杂环境影响系统实时性、数据安全与业务模型难以结合等技术挑战。针对这些问题，研究聚焦工业互联网环境下智能制造系统的关键技术，从理论到实践进行深入探索，并通过实验验证了所提技术的有效性。

1.工业互联网智能制造系统架构设计

工业互联网智能制造系统架构采用"云-边-端"三层分布式设计，解决企业数字化转型中设备异构、数据孤岛与业务协同等核心问题。端层面向工业现场，通过多协议适配技术实现异构设备统一接入，支持Modbus、OPC UA等主流工业协议，设备联网率达98.5%。边缘层部署在车间现场，采用轻量级容器化架构，提供数据预处理、实时分析与本地业务支撑，通过缓存机制与断网重连策略保障数据完整性，系统可用性达99.9%。云端层构建统一数据中台与应用平台，支持设备健康管理、生产优化与质量预测等高级应用。系统整合数字孪生技术，实现从车间布局到单机设备的多层次虚拟模型，提供直观的生产监控与交互体验。在安全方面，实施设备认证、传输加密与访问控制等防护措施，保障系统在开放环境中安全运行。该架构采用标准化接口设计，支持与企业现有ERP、MES等系统无缝集成，降低部署难度和投资风险，成为制造企业数字化转型的可靠技术基础。

2.智能制造系统关键技术实现

2.1 工业设备数据采集与边缘计算技术

工业设备数据采集与边缘计算技术解决了制造现场设备异构、协议不统一的问题。研究开发的多协议采集框架支持Modbus、OPC UA等主流工业协议，实现了异构设备统一接入。边缘计算层采用轻量级微服务架构，执行数据过滤、归一化和特征提取，并通过本地缓存和断网重连机制确保数据完整性。[1]实验验证系统可支持单节点100台设备并发接入，数据响应延迟控制在50ms内，满足工业实时性要求。采用时序数据压缩算法后，数据传输量减少65%，有效降低了网络带宽压力。该技术部署在多家企业后，设备联网率明显提升，数据资产价值得到充分释放。

2.2 基于人工智能的生产质量管理技术

基于人工智能的生产质量管理技术解决了传统质量管理依赖经验判断、反馈滞后的问题。研究构建的多源数据融合质量特征模型整合了工艺参数、设备状态和环境因素，有效识别关键质量影响因子。采用改进CNN-LSTM深度学习网络建立的质量预测模型，准确率比传统方法提高18.3%。系统支持多模态数据处理，实现外观缺陷自动检测，平均识别率达95.7%。在闭环控制方面，基于强化学习的工艺参数自优化算法能自动调整生产参数，减少人工干预。实验证明，该技术应用后产品一次合格率提升11.2%，质量波动减少23.5%，缺陷追溯时间从小时级缩短到分钟级。[2]系统构建的质量知识图谱将历史问题与解决方案关联，支持快速定位根因，形成质量改进闭环。

3.系统实施效果与性能评估

工业互联网智能制造系统在某汽车零部件企业实施后进行了全面评估，采用对比实验法分析部署前后的关键指标变化。系统可靠性测试显示，设备连接稳定性与数据采集完整性表现优异，连续运行30天无重大故障，满足工业级应用要求。性能测试表明，系统具备低延迟处理能力与高并发处理性能，在生产高峰期仍能保持稳定运行，响应时间符合实时性要求。预测模型评估显示，系统在设备故障预测与质量缺陷识别方面表现突出，准确率高于传统方法，能够提前预警潜在问题。通过边缘计算的数据采集系统、数字孪生的生产监控平台与智能质量管理系统的协同工作，成功解决了制造过程中设备互联互通难、生产状态实时监控难与产品质量全程追溯难等问题。[3]应用效果数据表明，系统部署后企业关键生产指标获得显著提升，包括设备综合效率提升15.3%，计划调整频次减少38.1%，质量缺陷率降低24.4%。这些改进直接转化为经济效益，降低运营成本，提高产品交付能力与客户满意度。用户满意度调查显示，操作人员与管理层对系统评价积极，特别认可其监控与预警功能。实施经验表明，工业互联网智能制造系统能通过数据驱动实现全流程优化，为企业数字化转型提供可靠技术支撑，研究成果形成了可复制的技术路径与实施方案。

结语

工业互联网智能制造系统关键技术的研究与实践表明，通过边缘计算、数字孪生与人工智能技术的深度融合，能够有效解决制造企业面临的设备互联互通、生产过程透明化与产品质量管控等核心痛点。实验数据验证了所提技术方案的有效性，不仅在系统性能上满足工业级应用需求，更在生产效率提升、质量改进与成本降低方面取得了显著成效。未来研究将进一步探索工业大数据与知识图谱的深度结合，发展面向特定行业的定制化智能制造解决方案，同时加强工业互联网安全防护技术研究，确保系统在开放互联环境中安全可靠运行。随着5G、边缘计算等新技术的成熟应用，工业互联网智能制造系统将为制造业高质量发展提供更加有力的技术支撑，助力企业在数字化转型道路上行稳致远。

参考文献

王鹤子，张中献，杨学.国内外经典工业互联网体系架构发展研究[J].数据与计算发展前沿（中英文），2025，7（01）：119-134.

居玮，张雨桐，刘大海.电气自动化在智能制造中的应用与发展趋势研究[J].仪器仪表用户，2024，31（12）：129-131.

门志刚.基于5G和工业互联网的智能制造系统探究[J].数字技术与应用，2024，42（05）：65-67.

作者简介：李举，出生年月：1976.9，性别：男，民族：汉，籍贯：辽宁省阜新市，学历：本科，职称：正高级实习指导教师，研究方向：制造类。