直击流程制造业数智化工艺痛点，这家专精特新小巨人做到了

近期，国家工信部第四批专精特新“小巨人”名单公示，其中，来自广东的广州博依特智能信息科技有限公司（下称“博依特科技”）成功入选。

博依特科技，其创始团队源自华南理工大学院士科研团队，是业内少有的长期专注于流程制造业数智化、绿色化转型的工业互联网公司。

据悉，刚过去的7月，博依特科技发布了流程制造企业专用的云桥工业互联网平台5.0，该平台包括三大系列产品：博依特一体化IoT（工艺桥）、博依特MOM⁺（工艺云）、博依特工艺AI（工艺大脑），该平台基于大数据和AI技术，采用经典的云-边-端的体系架构，支撑IT与OT融合，能够帮助企业沉淀数据资产，实现企业数据化运营，加快推动企业数字化转型，另外：

从整体规划能力看，该平台采用积木式配置，功能扩展更便捷，能够及时响应业务需求，降低企业数智化规划的难度和风险；

从安全防范能力看，支持多种云部署方式，运维更安全，成本更低；

从内部服务能力看，从流程制造业的生产工艺切入，紧扣业务，提升业务部门满意度和应用体验，创造新的业务价值。

云桥工业互联网平台5.0 

一体化IoT：安全、稳定、快速地接入工业互联网

在建设流程工业生产数字化系统的过程中，常常会面临工业现场设备类型繁杂、生产管理网络差异巨大、各类生产设备无法互联互通、生产数据缺乏安全管理、无法甄别异常生产数据等难题。 企业需要先完成底层设备组网通信、生产数据采集、数据边缘处理、数据安全等生产数据IoT管理后，才能进行生产数据应用工作，存在IoT投入建设成本大、部署维护难度高、日常维护和故障排查不及时等问题。 

博依特一体化IoT是基于流程工业生产数字化系统建设所开发的产品，包含工业安全网闸、工控网关、智能采集器、智能电表、无线集中器等智能硬件产品，提供设备IoT管理平台管理上述智能硬件，为企业提供快速接入工业互联网的轻量化IoT解决方案。产品既能为客户提供实时、安全、稳定的生产数据，又能提高交付效率和降低运维成本。

1.工业安全网闸：获公安三所安全认证，能实现20000标签秒级采集、处理、存储和传输，支持4G、5G。

2.工控网关：能实现10000标签秒级采集，支持4G、5G。

3.智能采集器：对接电表、气表、水表等各类仪表和PLC设备，能自定义复杂函数计算，数据存储达30天。

4.智能电表：自适应组网，数据自动采集，即插即用、无需配置，支持无线LoRa3级路由组网。

5.边缘设备管理平台：采用云边一体化技术，能实现集中监控、集中运维，使设备和数据传输保持健康、稳定的状态。

博依特一体化IoT架构图

应用案例：安徽山鹰

项目背景：针对工厂多个生产线无法集中管理的问题，安徽山鹰纸业选用博依特一体化IoT，通过工业安全网闸等智能硬件产品将现有业务系统统一接入博依特MOM⁺平台，让系统互联互通，打破内部信息孤岛。

客户痛点：数据分散，数据孤岛严重，生产异常追踪处置耗时长，且较难准确定位问题。

产品价值：通过使用博依特一体化IoT采集和对接数据，贯通底层数据，实现了数据的透明化。

（1）实时查看和追溯各车间DCS工艺和设备参数变化趋势，设备和工艺参数超标第一时间APP告警推送； 

（2）实时查看绩效数据：各车间产量、效率、能源单耗、断纸次数等； 

（3）对接企业各类系统和生产设备，数据采集覆盖率达100%，企业管理效率提升20%以上，生产透明度提升至100%，数据准确性和及时性提升至100%。 

山鹰生产数据化运营平台（即：MOM⁺）架构

由博依特硬件产品进行底层的数据采集、存储、清洗及初步分析

MOM⁺：集生产执行和运营管理为一体，让生产如期稳定运行  

流程制造业最大特点是用天然原料做标准化的产品，由于原料成分不确定性很强，生产操作强烈依靠老师傅经验；在连续性生产过程中，质量稳定的根在于工艺优化控制。但工艺就像一个黑匣子，搞不清工艺就无法动态调优，因此工艺数据分析至关重要，这也是流程制造企业面临的共性难点。

因此，博依特MOM⁺产品在市场上常见工业软件品类MOM的基础上，还增加了数字工厂、生产异常告警、质量追溯、以及各类数据分析工具，集生产执行和运营管理为一体，能完整覆盖从生产计划、生产执行到运营管理的全链路业务闭环，让生产过程可视化、可追溯和可定位，保障生产如期稳定运行。

博依特MOM⁺产品架构图

MOM⁺应用案例——维达集团‍

客户痛点

后加工工序是典型的离散生产工序，集团的生产效率目标是75%，但是各基地的实际运行效率普遍平均只能达到40~55%，如何提升后加工的生产效率是企业一直以来的痛点。

博依特解决方案

从2014年起，维达11个生产基地、58条纸机生产线和8条护理用品线陆续上线博依特工业互联网平台，将各工序的设备运行状态参数采集到系统平台，建立起设备与设备之间的生产线平衡状态分析，实时监控生产瓶颈工序，提供生产指导，实现整个后加工的生产线平衡。

实现价值

a.生产管理：实现后加工效率提升至平均65%，一条生产线产能提升约3600t/年；

b.数据价值挖掘：截止目前，利用平台数据分析工具帮助维达各基地实现价值案例产出多达数百项，实现企业经济效益超1000万元/年。

工艺AI：流程工业的工艺大脑

萃取老师傅操作数据，建立智能优化模型

博依特工艺AI产品，是通过人工智能技术与工业场景、工艺知识相结合，将人工经验转化为算法模型，形成可复用的资产，协助企业实现优化决策和智能控制。 

主要应用于以下几大流程工业业务领域：

1.原料与配方优选：结合不同原料成分信息搭配出尽可能接近目标配方成分的原料配比。

2.间歇性设备调度优化：在保障生产如期按质交付的前提下，降低核心设备的能耗成本。

3.工艺参数优化：帮助企业找到影响成品质量和能耗成本的关键参数，降低能耗且稳定控制工艺。

4.质量预测：建立质量指标的预测模型和识别影响质量的关键因素，提升产品质量。

5.工艺参数异常诊断：挖掘能耗与重点设备及过程变量之间的内在规律，提升异常诊断的时效性和准确性。

博依特工艺AI应用于多个流程工业业务场景

值得一提的是，在工艺AI完成建模后，可以通过持续获取最新工况数据，进行自学习完成模型的迭代升级，保持对最新业务场景的适配能力，实现数据驱动生产过程优化，并沉淀行业Know-How，让工业AI发挥驱动智能制造“工艺大脑”的作用。

工艺AI应用案例——南玻集团

客户痛点

由于白云石成分波动大，原料技术人员需将多个批次组合搭配使用，得到相对稳定的成分再与其他物料混合形成配合料，耗时耗力且配合料“组间稳定性”较难保持一致；

配方各配料成分均有波动，且约束条件多，配方精准度要求严格，计算耗时且精准度难把控；

关于气泡质量问题，无法在问题发生时就发现并处理，都是发现问题再分析原因，造成玻璃生产的浪费。

博依特解决方案

上线原料优选模型；

上线配方优选模型，基于原料优选的结果进行更高层级的约束计算，快速得到最优（价格最低、稳定性最高）结果；

上线气泡模型，抓取各项生产关键参数及生产动作事件，综合评估造成异常的参数。

实现价值

原料优选效率提升32%；

配方优选效率提升27%；

气泡预测模型可预测3小时后的气泡数量，准确性高达82%。

结语

传统的流程制造业线性的生产方式，过去是“分头把关，各管一段”，为保证产品质量的统一性，常常过分强调每一个环节的管控，但结果适得其反，反而造成了更多的能源和物料浪费。

华南理工大学原校长、俄罗斯工程院外籍院士、同时也是博依特科技联合创始人及首席科学家的刘焕彬院士表示，要用「大系统思维」推动流程制造业数字化转型，构建数实融合的生产运营大系统，组成由“数据驱动+工业知识+数学模型”组成的智能优化闭环。

博依特科技的这套云桥工业互联网平台5.0产品，能够实现标准化、规模化复制，大量生产过程中沉淀的数据，能够支撑企业远期构建数实融合的生产运营大系统的目标，相信能为流程制造企业乃至整个行业的数智化转型构建坚实的数据底座，支撑行业和企业的长远发展。

本文来自微信公众号“智能制造”（ID:mfg2025），36氪经授权发布。