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數字化工廠

  • 工廠規劃咨詢

    在當前智能制造的熱潮之下,越來越多的企業都在進行數字化工廠的建設。眾所周知,數字化工廠的規劃建設是一個十分復雜的系統工程,數字化工廠規劃是制造型企業面臨的一個重要課題,轉型方向是否明確、轉型戰略是否落地、要如何進行工廠設計、設備布局是否合理、工作地點布置是否科學,物流路線是否經濟、暢通,都是影響企業制造和管理的重要因素。

  • 工廠系統集成

    工廠系統集成是實現智能制造的關鍵路徑, 強調企業的業務管理端, 產品研發端和?產制造端各板塊之間的整體集成, 通過系統之間的互聯互通, 實現數據驅動業務過程, 打通端到端的業務流, 助?企業打造卓越運營體系。 縱向集成解決?案以數字化制造系統集成平臺為核?, 將企業內部各獨?系統通過兩個集成架構(制造系統集成和應?系統集成)進?整合和統?, 實現制造業務之間的協同運?。

  • 可視化制造運營管理

    企業隨著制造的復雜化,從傳統的單一的品種大批量到現在的多品種小批量,以及生命周期變得越來越短,設計變得越來越復雜,于是就催生了更多的功能的軟件的需求。可視化制造運營管理系統(MOM)是一種由多個應用軟件通過數字化構成的制造管理集成平臺,關注點除了生產執行之外,還將計劃,質量,工藝作為管理對象,從整個運營出發,盡可能地發揮整體運營效果。

  • 工業大數據與制造智能

    數據是企業重要戰略資產,通過全面聚合、深入挖掘、高效應用,打造企業差異化競爭力。大數據應用的關鍵不是“大”和“數據”,其核心價值是將數據視作與人、財、物一樣的企業核心資產,讓資產創造價值。大數據方式與傳統數據挖掘分析不同,它是通過采用新的采集、存儲和處理技術,實現跨業務、多類型、實時快速、靈活定制的數據關聯分析,滿足公司或政府在生產、經營管理(戰略決策)、優質服務等方面的管理提升和業務創新需求。

  • 主數據與編碼管理

    主數據是企業信息化的基礎,隨著公司信息化建設深入推進,基礎數據編碼建設越發顯得重要。如果沒有一套完整、科學的編碼體系作指導,對一些基礎數據的命名、描述、分類和編碼等工作仍按照各職能部門或各信息系統的需求來進行,很容易造成對同一信息對象的標識不統一、信息分類方法不統一、名稱不統一等現象,易形成信息孤島,無法實現信息在各業務環節、各系統之間的交流與共享。

  • 測試信息管理平臺

    測試數據采集系統針對測試系統(設備)設計原理,提供高效、可行、經濟、穩定的測試數據采集解決方案,實時采集測試數據,定期歸檔測試數據;充分體現向下兼容測試(生產)設備,向上兼容生產管理系統的靈活性,實現測試設備數據和生產管理數據在系統間流轉;將大量、離散的測試過程數據形成支持高效查詢的結構化數據,并以圖形、數字等形式展示,實現數據的結構化與可視化;支持根據用戶需求自定義測試數據報表模版(表格)和測試報告模版(文檔)。

  • 機加連線

    隨著信息技術和物聯網技術的快速發展和應用,先進制造技術正向著信息化、自動化和智能化方向發展。以提升產品生產效率、加強企業核心競爭力為目標的機加連線技術,是通過系統集成技術和自動輸送裝置將機械加工設備、生產工裝、立體倉庫、自動控制裝置整體集成的加工系統,實現機械加工的智能化生產。

  • 數字制造單元

    智能制造可以分解為多個維度,包括生產工位智能化、生產過程智能化、生產管理智能化、生產分析智能化和管理決策智能化,而生產工位智能化是整個制造體系根本、核心的部分。首先實現生產工位智能化,自然形成由多個工位組成的整體生產過程的智能化。然后實現生產管理智能化,將生產數據進行準確的收集,為生產分析智能化做準備。在各種分析數據呈現之后,幫助企業實現管理決策智能化。  

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