北京天拓四方科技有限公司（以下簡稱“天拓四方”）致力于推動中國工業(yè)高質(zhì)量制造世界領(lǐng)先，為客戶提供自動化、網(wǎng)絡化、數(shù)字化、智能化的軟硬件產(chǎn)品、技術(shù)及服務，并首次提出DEPC（數(shù)字化工程總服務商）的理念和企業(yè)目標，是國內(nèi)領(lǐng)先的智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域高新技術(shù)企業(yè)及整體解決方案服務供應商，形成了集咨詢、研發(fā)、平臺建設、銷售、集成、實施和運維的綜合服務能力。本項目通過機器視覺智能檢測實現(xiàn)快速檢測，依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，運用工業(yè)APP，承載印刷行業(yè)的專業(yè)工業(yè)知識和技術(shù)經(jīng)驗，把印刷試制全生命周期相關(guān)業(yè)務場景的技術(shù)知識、最佳實踐及技術(shù)訣竅封裝成滿足印刷特定需求的應用軟件，極大地便利了知識的應用和復用。

一、項目概況

針對高端印刷行業(yè)印刷試制時間長、成本高等問題，應用工業(yè)軟件縮短印刷試制時間，減少資源浪費，最終應用工業(yè)軟件的數(shù)字孿生和模型仿真，消除印刷試制中工藝研制、配墨、制多個版等的中間過程，使印刷試制過程在軟件中完成。

項目背景

印刷行業(yè)具有較高的專業(yè)技術(shù)和專業(yè)知識。印刷試制，既是產(chǎn)品設計定型的結(jié)束，也是產(chǎn)品批量生產(chǎn)的開始；既要能驗證印刷文件及制版文件的正確性，同時，需要積累印刷工藝參數(shù)，形成配色量化數(shù)據(jù)，為正式生產(chǎn)提供支撐。試制周期長，企業(yè)多數(shù)處于依靠工人師傅經(jīng)驗來調(diào)配專色墨，存在專色墨的配比不夠精確，調(diào)配時間長，主觀因素影響大的缺點；歷史色彩數(shù)據(jù)不能自動調(diào)??；工藝參數(shù)不能隨查隨用并快速復用；質(zhì)量檢測主要靠人工檢測，人工檢測時間長、誤差大；歷史缺陷檢測不能自動比對；資源浪費導致成本高等痛點一直困擾著印刷制造業(yè)。國內(nèi)許多印刷企業(yè)目前仍然依靠文件夾式的簡單管理模式來管理印刷企業(yè)中大量的數(shù)字文件，這顯然已經(jīng)不能適用于現(xiàn)代印刷企業(yè)，數(shù)字資產(chǎn)不能夠方便的檢索和復用。如何縮短試制時間、降低成本、提高工藝參數(shù)復用率，提高印刷色彩數(shù)據(jù)積累并快速調(diào)用，提高缺陷檢測效率是整個印刷行業(yè)亟待解決的問題。

隨著人工智能、機器視覺檢測、大數(shù)據(jù)、云計算的快速發(fā)展，上述印刷行業(yè)的問題可以通過機器視覺智能檢測實現(xiàn)快速檢測，依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，運用工業(yè)APP，承載印刷行業(yè)的專業(yè)工業(yè)知識和技術(shù)經(jīng)驗，把印刷試制全生命周期相關(guān)業(yè)務場景的技術(shù)知識、最佳實踐及技術(shù)訣竅封裝成滿足印刷特定需求的應用軟件，極大地便利了知識的應用和復用。在10000+億的印刷行業(yè)市場中，前景廣闊。

項目簡介

利用機器視覺智能檢測，實現(xiàn)快速檢測和精準檢測，減少人工檢測時間和檢測誤差；

色彩配比不夠精確，調(diào)配時間長，多數(shù)處于依靠工人師傅經(jīng)驗來調(diào)配，主觀因素影響大，軟件化實現(xiàn)色彩參數(shù)精確地數(shù)字化管理；

工藝數(shù)據(jù)和色彩數(shù)據(jù)的積累，對設計需求從工藝數(shù)據(jù)庫和色彩數(shù)據(jù)庫自動識別和調(diào)取數(shù)據(jù)匹配，也可自動匹配相似色彩數(shù)據(jù)及相關(guān)工藝參數(shù)，以便快速修改；

歷史缺陷檢測數(shù)據(jù)的積累與沉淀，通過歷史缺陷大數(shù)據(jù)與工藝參數(shù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的深度學習，對質(zhì)量缺陷自動給出解決方案；

印刷試制的數(shù)字孿生，通過工藝數(shù)據(jù)、色彩數(shù)據(jù)和歷史缺陷數(shù)據(jù)的沉淀，通過大數(shù)據(jù)分析與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的深度學習，對印刷試制過程進行數(shù)字化仿真，高效的給出精準試制方案；消除印刷試制中工藝研制、配墨、制多個版等的中間過程。

項目目標

通過機器視覺智能檢測，實現(xiàn)快速精準檢測，數(shù)據(jù)的自動采集，與工藝和色彩數(shù)據(jù)知識庫的關(guān)聯(lián)及深度學習，自動推送質(zhì)量改進方案，自動匹配工藝參數(shù)和色彩參數(shù)，實現(xiàn)知識的復用，通過大數(shù)據(jù)分析，使整個印刷試制過程實現(xiàn)模型化仿真驗證，直接給出精準的數(shù)字化試制結(jié)果進行試制，消除印刷試制中工藝研制、配墨、制多個版等的中間過程。

二、項目實施概況

通過項目實施，實現(xiàn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)數(shù)字化管理，印刷試制工藝文件的數(shù)字化版本管理，產(chǎn)品數(shù)據(jù)與工藝數(shù)據(jù)及色彩數(shù)據(jù)的數(shù)字化關(guān)聯(lián)，工藝參數(shù)的數(shù)字化采集，試制過程工藝知識庫積累，試制過程色彩數(shù)據(jù)庫的積累，實現(xiàn)基于機器視覺的質(zhì)量智能自動檢測，通過數(shù)據(jù)積累，實現(xiàn)后續(xù)試制工藝參數(shù)的自動調(diào)用和重復利用，實現(xiàn)色彩數(shù)據(jù)的數(shù)字化系統(tǒng)自動匹配和重復利用；從而提高印刷試制過程的檢測效率和精確度，提高工藝參數(shù)研制效率，降低了人工參與的誤差和檢測時間，降低了工藝研制時間，節(jié)省了油墨的配比浪費，實現(xiàn)整體印刷試制過程的質(zhì)量達成率和總成本的降低。

1. 項目總體架構(gòu)和主要內(nèi)容

通過對業(yè)務架構(gòu)、系統(tǒng)架構(gòu)、基礎(chǔ)架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)進行分析，采用先進實用的微服務架構(gòu)設計該系統(tǒng)，以實現(xiàn)功能解耦、擴展性高等目標，而且支持云計算部署，可以滿足高并發(fā)、高可用、高穩(wěn)定和高安全等性能要求。由于采用微服務架構(gòu)，各個服務模塊化編寫，具有高內(nèi)聚低耦合的優(yōu)勢，便于靈活更新升級，而不會影響其他業(yè)務。一套代碼，同時支持移動應用和pc應用，提高效率，節(jié)約成本。這個架構(gòu)還便于AB灰度發(fā)布產(chǎn)品，提高開發(fā)效率，對測試、運維管理也可以顯著提高效率。微服務通過REST方式提供訪問，產(chǎn)品實現(xiàn)重構(gòu)，進行服務劃分，可以充分使用現(xiàn)有的代碼。

如上圖所示，系統(tǒng)總體架構(gòu)分為客戶端層、網(wǎng)關(guān)層、服務聚合層、服務原子層?？蛻舳藢又饕盖岸薝I，包括UI架構(gòu)、圖表控件、報表輸出等相關(guān)內(nèi)容。網(wǎng)關(guān)層包括微服務網(wǎng)關(guān)、API網(wǎng)關(guān)，前面的第一層還是網(wǎng)關(guān)，下面有微服務的聚合層，作用是做各種業(yè)務邏輯的處理；聚合層下面是我們的數(shù)據(jù)原子層，主要做數(shù)據(jù)訪問代理，只不過根據(jù)業(yè)務的不同垂直分開了?？梢钥吹剑W(wǎng)關(guān)、數(shù)據(jù)層，注冊中心、配置中心都有，只不過在業(yè)務處理部分分成兩層：一層是原子層，也就是整個數(shù)據(jù)訪問的代理層，提供了用戶的接口；另外一層是業(yè)務聚合層。

2. 功能架構(gòu)

如圖2所示，數(shù)網(wǎng)星印刷行業(yè)智能試制APP基于數(shù)網(wǎng)星工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，專注于為印刷工藝持續(xù)優(yōu)化提供功能應用。

功能模塊包括業(yè)務數(shù)據(jù)管理模塊、設計流程管理模塊、打樣任務管理模塊、質(zhì)檢過程管理模塊和智能報表管理模塊。業(yè)務數(shù)據(jù)管理模塊包括料品數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)、質(zhì)檢和缺陷數(shù)據(jù)、設備數(shù)據(jù)、客戶和供應商數(shù)據(jù)、關(guān)鍵特性和通用數(shù)據(jù)字典管理功能。設計流程管理模塊包括客戶需求管理、平面設計方案管理、制版方案管理、工藝方案管理、質(zhì)量控制方案管理、印版管理、方案版本管理等功能。打樣任務管理模塊包括打樣任務執(zhí)行、打樣結(jié)果查看和過程數(shù)據(jù)記錄等功能。質(zhì)檢過程管理模塊包括質(zhì)檢任務管理、視覺檢測設備集成、質(zhì)檢基準設置和質(zhì)檢結(jié)果判定功能。智能報表管理提供各種數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析功能。

數(shù)網(wǎng)星工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺主要包括系統(tǒng)框架、賬號管理、權(quán)限管理、數(shù)據(jù)接口管理、系統(tǒng)基礎(chǔ)建模、制造模型構(gòu)建等功能，為功能模塊提供數(shù)據(jù)支撐和系統(tǒng)支撐。在平臺層的支撐下，上層應用可根據(jù)不同的業(yè)務流程設計開發(fā)基于不同場景的應用功能。

圖 2  功能架構(gòu)圖

3. 技術(shù)架構(gòu)

數(shù)網(wǎng)星印刷行業(yè)智能試制APP采用B/S架構(gòu),分為數(shù)據(jù)層（數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)庫層）、業(yè)務邏輯層（通用應用平臺層、通用業(yè)務層）、數(shù)據(jù)展現(xiàn)層（服務器端，移動端）、各層之間職責明確、數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，系統(tǒng)具備擴充性。技術(shù)結(jié)構(gòu)大致可以定義為：客戶機層上的表示層主要是通過微服務框架實現(xiàn)的，由顯示視圖產(chǎn)生一個請求。請求被Controller（控制器）接收，它在Controller類中標有RequestMapping注解的方法中尋找請求的URI，并在此方法中執(zhí)行相應的業(yè)務邏輯，在執(zhí)行完業(yè)務邏輯后根據(jù)返回值確定展示數(shù)據(jù)的視圖。

系統(tǒng)展示介質(zhì)分為PC端、移動端、看板設備、車間一體機，PC端和車間一體機展示界面具有一致性，看板設備主要展示車間看板系統(tǒng)，移動端主要用于執(zhí)行現(xiàn)場生產(chǎn)過程反饋及在線指導查看。系統(tǒng)管理員擁有所有功能權(quán)限，生產(chǎn)管理人員和現(xiàn)場操作人員都為系統(tǒng)管理員功能的子集，只擁有部分功能權(quán)限，故系統(tǒng)只從系統(tǒng)管理員的角度進行設計，后期通過權(quán)限管理對用戶界面進行管理。

圖 3  技術(shù)架構(gòu)圖

4.具體應用場景和應用模式

（1）機器視覺智能檢測及數(shù)據(jù)采集

現(xiàn)階段大部分印刷檢測還是依靠人工，檢測時間長，檢測效率低，檢測誤差大；機器視覺識別技術(shù)已經(jīng)較成熟，通過將印刷檢測與機器視覺智能檢測設備集成，實現(xiàn)印刷生產(chǎn)的在線高保真實時檢測，提高了印刷質(zhì)量合格率，與機器視覺智能檢測設備的集成，通過智能硬件與軟件結(jié)合，實現(xiàn)檢測數(shù)據(jù)的自動采集與上傳，可實現(xiàn)質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)和缺陷數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)積累，通過質(zhì)量數(shù)據(jù)與工藝參數(shù)和色彩參數(shù)的相互關(guān)聯(lián)，可實現(xiàn)質(zhì)量缺陷的歷史缺陷比對及歷史改進方法的自動推送，避免了歷史質(zhì)量缺陷的反復修改優(yōu)化的資源浪費；通過對質(zhì)量大數(shù)據(jù)與工藝大數(shù)據(jù)的深度連接及工藝師傅改進質(zhì)量缺陷的技術(shù)訣竅的深度學習應用，對后續(xù)相關(guān)質(zhì)量缺陷自動給出解決方向及方案；減少了人工參與度，提高了改進的數(shù)字化精確性和試制生產(chǎn)的勞動生產(chǎn)率。

（2）工藝與色彩大數(shù)據(jù)知識庫建立與深度學習

數(shù)網(wǎng)星印刷行業(yè)智能試制APP通過在印刷行業(yè)中要求較高的煙盒印刷企業(yè)的落地應用，實現(xiàn)了企業(yè)內(nèi)部設計文件、工藝文件、制版文件和質(zhì)量文件的數(shù)字化管理和數(shù)據(jù)在線關(guān)聯(lián)，使設計文件能夠自動關(guān)聯(lián)和調(diào)用整套對應的工藝參數(shù)文件、制版文件及出現(xiàn)過的質(zhì)量缺陷文件；實現(xiàn)了煙盒試制過程中所有工藝參數(shù)文件的積累和沉淀，可為后續(xù)新設計文件進行快速復用，對相似工藝參數(shù)文件的快速調(diào)取并進行少量修改，大大減少了研制工藝的編制時間；大量的試制過程中的色彩數(shù)據(jù)也會通過數(shù)網(wǎng)星印刷行業(yè)智能試制APP形成色彩大數(shù)據(jù)知識庫，對新設計文件的色彩進行快速匹配；通過工藝大數(shù)據(jù)和色彩大數(shù)據(jù)兩個方面，實現(xiàn)從工藝庫和色彩庫兩個維度對新設計文件進行快速匹配和知識重用，實現(xiàn)自動推送；在印刷試制過程中大量的質(zhì)量檢測缺陷會被機器視覺自動檢測并存儲到知識庫中，形成質(zhì)量缺陷檢測知識庫，質(zhì)量缺陷自動關(guān)聯(lián)改進工藝方法和技術(shù)訣竅，經(jīng)過知識庫積累，對質(zhì)量缺陷進行快速定位，并自動匹配改善質(zhì)量缺陷解決方案。

（3） 印刷試制過程數(shù)字孿生、模型化仿真

數(shù)網(wǎng)星印刷行業(yè)智能試制APP通過標準化，關(guān)注數(shù)據(jù)模型和工業(yè)技術(shù)知識的重用及重用效率，使數(shù)網(wǎng)星印刷行業(yè)智能試制APP可以被廣泛復用，并且可以讓使用者不需要關(guān)注數(shù)據(jù)模型和知識本身，而進行直接使用。

通過大數(shù)據(jù)分析后的印刷行業(yè)知識的高附加值印刷專業(yè)知識和技術(shù)，對數(shù)網(wǎng)星印刷行業(yè)智能試制APP進行不斷的升級和完善，使數(shù)網(wǎng)星印刷行業(yè)智能試制APP更加智能，更能適用于印刷行業(yè)多種場景。

數(shù)網(wǎng)星印刷行業(yè)智能試制APP形成了印刷工業(yè)大數(shù)據(jù)、色彩大數(shù)據(jù)、質(zhì)量缺陷統(tǒng)計大數(shù)據(jù)，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺及人工智能的快速發(fā)展，對三項大數(shù)據(jù)進行機器學習和深度學習，最后數(shù)據(jù)經(jīng)過提煉、抽取、處理、歸納后形成數(shù)字化的工業(yè)知識，構(gòu)建印刷工藝機理模型和數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)印刷行業(yè)的印刷工藝數(shù)字化孿生，數(shù)字孿生覆蓋印刷品的設計數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)、色彩數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)，并關(guān)聯(lián)四個維度的數(shù)據(jù)信息，實現(xiàn)印刷試制過程基于模型的設計、試制、仿真、制造等活動，全部都在數(shù)字空間完成，通過對工業(yè)數(shù)據(jù)建模與模型持續(xù)優(yōu)化，實現(xiàn)工藝數(shù)據(jù)和色彩數(shù)據(jù)的自動識別、匹配、分析生產(chǎn)工藝參數(shù)，生成工藝參數(shù)后進行生產(chǎn)仿真模擬，通過仿真分析結(jié)果與質(zhì)量缺陷數(shù)據(jù)庫知識進行比對分析，驗證工藝參數(shù)合理性，對于不成功工藝進行數(shù)字化設計、仿真、驗證，經(jīng)過反復迭代得出最有結(jié)果；待產(chǎn)品迭代成熟后再進入工廠一次制造完成，從而大幅度縮短試制周期、降低試制成本。

三、下一步實施計劃

1. 試點示范

在數(shù)網(wǎng)星印刷行業(yè)智能試制APP應用的初期，應用先進的管理理念、初具應用的軟件及高的性價比，以湖南某印刷有限公司煙標印刷試制帶來的價值為突破點，以國內(nèi)從事煙標應刷的200多家印刷企業(yè)開始拓展，通過客戶推薦和市場人員應用成功案例推廣相同企業(yè)兩個渠道，對煙標印刷企業(yè)進行拓展。

初期面向從事煙標印刷的印刷企業(yè)客戶進行定制化開發(fā)，實現(xiàn)標準功能，可以安裝、部署和運行在用戶電腦單機上；也可以部署在企業(yè)局域網(wǎng)上，通過局域網(wǎng)運行。

通過前期煙標印刷客戶應用時間的增長和客戶數(shù)量的增長，數(shù)網(wǎng)星印刷行業(yè)智能試制APP積累大量工藝數(shù)據(jù)，色彩數(shù)據(jù)和質(zhì)量缺陷數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的沉淀以及對大數(shù)據(jù)的機器學習和深度學習需要借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的支撐，通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺對數(shù)據(jù)的提煉、抽取、處理、歸納后形成的數(shù)字化隱性印刷知識，進一步完善APP。最終數(shù)網(wǎng)星印刷行業(yè)智能試制APP成為煙標印刷試制中不可或缺的一部分，迅速占領(lǐng)包裝印刷行業(yè)中的從事煙標、藥包等高端印刷行業(yè)。

2. 推廣增值

通過在煙盒、藥盒、酒盒、化妝品盒、高端品牌包裝盒等高端包裝印刷領(lǐng)域的不斷擴展，知識的不斷豐富，以及借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，使數(shù)網(wǎng)星印刷行業(yè)智能試制APP成為一款平臺化產(chǎn)品，實現(xiàn)平臺化靈活構(gòu)建，實現(xiàn)網(wǎng)絡化調(diào)用，形成一種可重復使用的微服務組件。通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺進行銷售、租售、授權(quán)收費等后續(xù)市場推廣。

通過印刷工業(yè)技術(shù)、經(jīng)驗、知識和最佳實踐的模型化、軟件化與再封裝，把數(shù)網(wǎng)星印刷行業(yè)智能試制APP通過微服務技術(shù)，拆分成工藝知識管理服務組件、色彩管理知識組件、質(zhì)量缺陷學習自推送組件等通過平臺進行單獨組件市場推廣。

四、項目創(chuàng)新點和實施效果

1. 項目先進性及創(chuàng)新點

（1）專家經(jīng)驗和行業(yè)知識封裝

數(shù)網(wǎng)星印刷行業(yè)智能試制APP面向印刷試制周期相關(guān)業(yè)務（設計、工藝、制版、打樣、檢測、確認、修改、轉(zhuǎn)批量生產(chǎn)等）的場景需求，把印刷試制過程中的工藝知識、工藝參數(shù)、色彩參數(shù)、質(zhì)量缺陷參數(shù)、最佳實踐及技術(shù)訣竅封裝成應用軟件。使印刷試制的企業(yè)知識和技術(shù)訣竅模型化、模塊化、標準化和軟件化，有效促進知識的顯性化、公有化、組織化、系統(tǒng)化，極大地便利了工藝參數(shù)、色彩參數(shù)的應用和復用經(jīng)過大數(shù)據(jù)的沉淀、機器學習和深度學習，實現(xiàn)印刷工藝數(shù)據(jù)的自動化復用或相似工藝數(shù)據(jù)的推送，實現(xiàn)色彩數(shù)據(jù)的自動匹配，實現(xiàn)質(zhì)量缺陷的自動識別和自動修改優(yōu)化。

（2）采用微服務架構(gòu)實現(xiàn)靈活構(gòu)建

把應用程序分解為數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)集成、色彩管理、工藝管理、深度學習等功能粒度更小、完全獨立的微服務組件，使得它們擁有更高的敏捷性、可伸縮性和可用性。印刷行業(yè)智能試制APP采用微服務技術(shù)，通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)網(wǎng)絡化調(diào)用，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上，形成大數(shù)據(jù)的積累、機器學習和深度學習，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺對數(shù)據(jù)提煉、抽取、處理、歸納后形成的數(shù)字化的工業(yè)知識，進一步提升、完善印刷行業(yè)智能試制APP。

2. 實施效果

目前該解決方案已經(jīng)在湖南某煙標印刷企業(yè)成功落地，成功應用于公司技術(shù)部的印刷試制全過程管理。解決了從客戶需求傳遞到打樣任務的全過程系統(tǒng)管理，實現(xiàn)了無紙化，解決了數(shù)據(jù)傳遞的效率和準確性問題；實現(xiàn)了過程數(shù)據(jù)的記錄，對于油墨配比，設備參數(shù)等影響關(guān)鍵影響因素進行沉淀，為事后統(tǒng)計分析和智能學習提供依據(jù)；檢測效率通過機器檢測系統(tǒng)和APP集成引用得到了顯著的提升。

該項目實施后，在精簡人員、效率提升、產(chǎn)品合格率提升等大的方面提升顯著，根據(jù)企業(yè)實施后1年內(nèi)的統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)顯示如下：