數(shù)據(jù)采集層
恩易物聯(lián)數(shù)字化工廠解決方案的數(shù)據(jù)采集，通過部署各種智能數(shù)采網(wǎng)關、傳感器（如溫度、壓力、濕度、位置等傳感器）對生產(chǎn)設備、物料、人員等關鍵要素進行實時數(shù)據(jù)采集；確保數(shù)據(jù)的準確性和及時性。
利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）技術，將生產(chǎn)線上的機器設備，如數(shù)控機床、自動化裝配設備等，進行聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)設備運行狀態(tài)、加工參數(shù)、故障信息等數(shù)據(jù)的自動傳輸。
數(shù)據(jù)傳輸層
恩易物聯(lián)數(shù)字化工廠解決方案的數(shù)據(jù)傳輸實現(xiàn)方式，建立高速、穩(wěn)定的工業(yè)網(wǎng)絡，采用以太網(wǎng)、WiFi、4G、5G 等先進的網(wǎng)絡技術，確保采集到的數(shù)據(jù)能夠快速、可靠地傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心。
利用網(wǎng)絡安全技術，如防火墻、加密算法等，保障數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性和完整性，防止數(shù)據(jù)泄露和被篡改。
數(shù)據(jù)處理與分析層
恩易物聯(lián)數(shù)字化工廠搭建SAAS大數(shù)據(jù)處理平臺，對海量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行存儲、清洗和分析。例如，使用 Hadoop、Spark 等大數(shù)據(jù)框架，處理來自生產(chǎn)線的實時數(shù)據(jù)。
運用數(shù)據(jù)分析算法，如機器學習、深度學習等，對生產(chǎn)過程中的質(zhì)量數(shù)據(jù)、設備故障數(shù)據(jù)等進行挖掘，發(fā)現(xiàn)潛在的問題和優(yōu)化機會。
應用層
生產(chǎn)管理系統(tǒng)：實現(xiàn)生產(chǎn)計劃的制定、排程、執(zhí)行和監(jiān)控。通過數(shù)字化的排程算法，根據(jù)訂單需求、設備狀況、人員技能等因素，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率。
質(zhì)量管理系統(tǒng)：對產(chǎn)品質(zhì)量進行實時監(jiān)控和追溯。通過分析質(zhì)量數(shù)據(jù)，快速定位質(zhì)量問題的根源，采取有效的糾正措施，降低次品率。
設備管理系統(tǒng)：對設備進行全生命周期管理，包括設備的維護計劃制定、故障預警、維修記錄等。通過預測性維護技術，延長設備的使用壽命，減少設備停機時間。
能源管理系統(tǒng)：實時監(jiān)測工廠的能源消耗情況，分析能源使用效率，制定節(jié)能措施，降低能源成本。