MOM

1、挖掘 (Excavate)

 从海量、多维的制造数据中自动发现隐藏的规律、模式、因果关系和异常点。数据感知与融合： 收集来自各个层面的数据，模式识别：规则异常。

• 设备层： IoT传感器数据（温度、压力、振动、电流）、PLC、CNC数控代码、设备状态（运行、停机、故障）。
• 过程层： 生产节拍、工时、物料消耗、质量检测数据（SPC统计过程控制）、工艺参数。
• 业务层： 订单信息、物料清单（BOM）、人员排班、能源消耗。
• 关联规则挖掘： 发现事件之间的关联性。例如，“当环境湿度高于X%且使用Y批次的原料时，产品瑕疵率会上升”。
• 异常检测： 自动识别偏离正常模式的异常点，如设备早期故障征兆、次品异常增多。
• 根本原因分析： 当发生质量或设备问题时，通过分析数据链条，快速定位最可能的根本原因，而不是表面原因。

2、学习 (Learn)

将从“逻辑挖掘”中发现的模式转化为可持续、可迭代的系统性知识和动态链。

• 模型训练： 使用挖掘出的逻辑和模式作为特征，训练机器学习模型。
• 监督学习： 如果有历史标签数据，可以训练预测模型。例如，用历史数据训练一个“设备故障预测”模型，特征是振动、温度等传感器数据，标签是“是否发生故障”。
• 强化学习： 在没有明确标签的情况下，通过不断尝试和接收环境反馈（奖励或惩罚）来学习最优策略。例如，学习如何调整工艺参数以达到最佳能耗和质量的平衡。
• 知识库构建： 将学到的知识（模型、规则、模式）存入中央知识库或数字孪生模型中。这个知识库会成为企业的核心资产，不断积累和优化。
• 持续学习： 系统不是一次性的。新的数据会不断流入，用于微调和优化现有模型，使系统能够适应生产环境的变化（如设备老化、原料变更）。

3、建模 (Modeling)

基于学习到的知识，构建能够模拟和预测现实生产系统的数字模型。

• 数字孪生： 这是建模的最高形式。为物理实体（一台设备、一条产线、整个工厂）创建一个高度仿真的虚拟模型。这个模型：
• 描述： 实时映射物理实体的状态。
• 诊断： 分析当前和过去的状态。
• 预测： 基于AI模型，预测未来的状态。例如，预测设备剩余使用寿命（RUL）、预测订单完工时间。
• 处方： 模拟不同决策可能带来的结果，为“决策”环节提供依据。

• 仿真优化： 在数字模型上进行“what-if”模拟分析。例如：
• “如果我将注塑机的温度提高5度，会对产品质量和能耗产生什么影响？”
• “如果插入一个紧急订单，会对现有生产排程造成什么冲击？最优的插入方案是什么？”

4、决策 (Decided)

利用模型提供预测和模拟结果，生成最优决策建议或直接自动做出决策。

• 预测性决策：
• 预测性维护： 模型预测设备将于24小时后发生故障，系统自动生成决策建议：“在下一个可用维护窗口安排维护”，并预订备件和人员。
• 质量预测： 模型预测当前生产批次有高风险出现次品，决策系统触发“自动停机”或“通知质检员进行首件检查”。
• 优化性决策：
• 动态排产： 当出现设备故障、订单延迟、物料短缺等扰动时，系统实时重新计算，生成最优的新生产排程。
• 能耗优化： 根据实时电价和生产任务，决策系统自动调整非关键设备的运行时间，以降低总能耗成本。
• 参数优化： 为操作员提供最优的工艺参数设置建议，以实现最高OEE（整体设备效率）。

5、执行 (Act)

将决策转化为具体的、自动化的行动，作用于物理世界，并闭环反馈。

自动化执行：
直接控制： 通过MOM/MES系统向PLC、机器人等下发指令，自动调整设备参数、启停设备、引导AGV运送物料。
工作流自动化： 自动创建工单、下发电子作业指导书到终端、向操作员或维护人员的移动终端推送任务指令和操作指南。

人机协作执行：
对于需要人类判断的复杂决策，系统将决策建议（如“建议更换刀具”）推送给相关人员，由人确认后执行。

闭环反馈：
最关键的一步：执行后的结果（新的传感器数据、新的质量检测结果）会再次被系统采集，回流到“逻辑挖掘”环节。
系统会评估决策的效果：预测是否准确？决策是否有效？从而验证和更新模型与知识，开启下一个更智能的循环。

总结与价值

通过这五个环节的闭环，AI驱动的MOM系统实现了从被动响应到主动预测，再到自主优化的飞跃。其带来的具体价值包括：

质量提升： 减少缺陷，提高产品一致性。

效率提升： 最大化OEE，减少停机时间。

成本降低： 优化能耗、物料和人力消耗。

灵活性增强： 快速响应市场变化和订单扰动。

决策科学化： 从凭经验到靠数据驱动。

这个框架代表了“工业4.0”和“智能工厂”的核心思想，是制造业未来竞争力的关键。