智慧工厂解决方案 第1篇
成都思为交互为智慧工厂提供了一套从规划到运维的全生命周期解决方案。
1.行业定制化方案：针对不同行业需求，提供量身定制的智慧工厂解决方案，涵盖生产管理、设备运维、能源监控、质量追溯等多个维度。
2.用户友好界面与灵活工作流：以用户体验为核心，设计直观易用的操作界面，结合灵活的工作流配置，降低使用门槛，提升工作效率。
3.开放互联架构：采用开放标准，确保新老系统兼容，同时提供强大的集成与扩展能力，支撑未来业务发展。
4.工业应用商店生态：打造一站式工业应用商城，涵盖广泛功能模块，企业可按需选用，快速构建个性化智慧工厂应用体系。
智慧工厂解决方案 第2篇
一网到底：提出了“一网到底”的工厂蓝图，强调工业物联网与边缘计算的结合。
全面数字化：帮助企业实现人、财、物、客的全面数字化管理。
生态协同：通过智慧工厂平台，实现供应商、物流商、外协工厂、银行金融、政府监管等多方协同。
智慧工厂整体解决方案
数字化研发：工业优化设计 在数字化研发领域的工业优化设计方面，针对正向工程和逆向工程这两类至关重要的核心问题，精心提出了能够迅速评估设计创意以及优化已有产品设计的高效解决方案。例如，在正向工程中，通过先进的模拟技术和数据分析，能够在产品设计的早期阶段就准确预测其性能和潜在问题，从而大幅减少后期的修改和返工成本。而在逆向工程中，借助高精度的扫描设备和强大的建模软件，能够精准还原已有产品的结构和特征，为改进和创新提供坚实基础。 其应用案例广泛且丰富，在汽车行业中，显著提升了汽车零部件的设计精度和效率，缩短了新车的研发周期；在叶轮机械领域，优化了叶轮的气动性能和结构强度，提高了能源利用效率；在航空航天领域，助力飞行器的轻量化设计和高性能部件的研发；在船舶海工领域，为船舶的结构优化和动力系统改进提供了有力支持。这些成功的应用案例充分展示了该解决方案在不同行业的强大适应性和显著成效。
智能化供应：智慧供应链 智能化供应领域的智慧供应链，致力于为企业提供从需求预测、采购、生产、物流等端到端的全面智慧供应链解决方案。在需求预测方面，运用大数据分析和机器学习算法，精准预测市场需求的变化趋势，为企业的生产和采购决策提供科学依据。在采购环节，通过与供应商的数字化协同和智能化采购流程，降低采购成本，提高采购效率。生产环节中，借助先进的生产计划及排程系统，实现生产资源的优化配置，确保按时交付高质量的产品。物流方面，利用实时跟踪和优化算法，实现运输路径的优化和仓储空间的高效利用。 其中的关键技术众多且关键，库存优化技术能够根据销售数据和市场预测，动态调整库存水平，降低库存成本和积压风险。仓储优化技术通过合理的布局和自动化设备的应用，提高仓储空间的利用率和货物出入库的效率。生产计划及排程技术能够综合考虑订单需求、设备状况和人员安排，制定最优的生产计划。运输优化技术借助地理信息系统和交通数据分析，选择最佳的运输路线和运输方式。定价管理技术则根据市场供需关系和成本因素，制定合理的产品价格策略。
智能化生产：产品质量管理 在智能化生产领域的产品质量管理方面，通过持续质量管理（CQM）这一先进的理念和方法，为产品质量提供了坚实的保障。提供实时质检平台，能够在生产过程中对产品进行即时检测和数据采集，确保产品质量的稳定性和一致性。同时，设备预防性维护方案能够提前预测设备故障，及时进行维护和保养，减少设备停机时间，提高生产效率。 以石油石化流程制造工艺优化为例，展示了生产优化一体机的卓越应用效果。通过对生产过程中的参数进行实时监测和分析，优化工艺参数，降低能耗和原材料消耗，提高产品质量和产量。 此外，通过 CPS 系统实现实时生产监控和管理，使企业管理者能够随时随地掌握生产现场的情况，及时发现和解决问题，提高生产决策的准确性和及时性。
智能化销售：数字化营销 在智能化销售领域的数字化营销方面，为企业提供了丰富多样的功能。客户数字旅程功能能够全面跟踪客户与企业的互动过程，深入了解客户需求和行为，为个性化营销提供数据支持。潜客分析功能通过大数据挖掘和分析，精准识别潜在客户，提高营销的针对性和转化率。维修保养回站预测功能能够提前预测客户车辆的维修保养需求，及时推送服务提醒，增加客户回站率。销售&线索管理功能则实现了对销售线索的有效管理和跟进，提高销售效率和业绩。 电商平台方面，为制造企业提供电商平台定制化开发服务，帮助企业搭建专属的线上销售渠道，拓展市场覆盖范围，提升品牌影响力。 大数据舆情方面，通过大数据舆情分析，能够深入挖掘和分析海量的网络数据，帮助企业全面了解客户的意见和反馈，洞察市场动态和趋势，进行竞品分析，及时发现潜在的危机并采取有效的处理措施，维护企业的良好形象和声誉。
智能化服务：智能客服 在智能化服务领域的智能客服方面，为企业提供了多媒体、多模态智能客服机器人，能够实现与真实客服代表的无缝集成。智能客服机器人具备自然语言处理能力和丰富的知识库，能够快速准确地回答客户的问题，提供高效的服务。无论是通过文字、语音还是图像等多种交互方式，都能为客户提供便捷的服务体验。 服务优化方面，通过自学习机制、知识维护系统升级机制等先进手段，不断优化智能客服的服务质量。自学习机制能够使智能客服根据客户的反馈和新的业务知识，
智慧工厂解决方案 第3篇
一）、项目背景
随着物联网和现代科技的快速发展，工业作为支撑国民经济发展的支柱产业，正在被物联网、大数据、人工智能等新科技技术进行重构和升级，智能制造已经成为工业生产应用、发展的重要措施，推动着我国工业制造的发展和升级。
智慧工厂是通过数字化、自动化和智能化的方式来提高生产效率和产品质量的工厂。在智慧工厂中，各种先进的技术和系统被应用于生产流程的各个环节。在新一轮科技革命和产业变革的大背景下，以数字化、网络化、智能化为特点的智能制造已成为未来发展趋势。
通过物联网技术推动工厂的生产监控、安全生产、智能管理，优化工厂生产流程、生产工艺、提高产品质量、产量和生产效率，降低了成本，为现代工厂发展带来重要意义。
二）、核心痛点
智慧工厂解决方案 第4篇
智慧厂区综合管理平台总体框架
设备接入层、数据交互层、基础应用层、业务实现层、业务表现层
智慧厂区综合管理平台功能
u基础管理和应用功能
u资源管理
u用户管理
u视频管理(远程监控调取)
u地图管理(GIS)
u网络管理
u系统配置
u智慧厂区应用功能
u手机APP综合管理和一卡通车辆管理系统
u生产过程可视化管理
u智能可视化仓储管理
u智能可视化物流管理
u巡更管理系统
u节水管理系统
u销售管理系统
u采购管理系统
u智能视频监控功能
u高级业务应用
u指挥调度
u呼叫中心系统