智能工厂
智能工厂
基于数字孪生技术构建工厂三维可视化运营平台，整合ERP、MES、WMS等核心系统，实现生产计划、设备状态、质量控制、能源消耗等全维度数据的实时监控和智能分析，为工厂管理者提供科学的决策依据。
行业背景
全球制造业正在经历第四次工业革命，智能制造已成为制造强国战略的核心。随着5G、边缘计算、数字孪生等新兴技术的应用，传统制造业向智能化、柔性化、绿色化方向转型升级。未来工厂将实现人机协同、自主决策、预测性维护等能力。国家制造业数字化转型政策持续推进，工业互联网平台建设加速，为制造企业智能化改造提供了技术路径和资金支持。
挑战与痛点
在数字化转型过程中，企业面临的核心挑战和亟待解决的关键痛点
多系统数据孤岛严重
工厂各业务系统独立运行,数据共享困难,缺乏统一的数据中台支撑,影响管理决策的全局性和及时性。ERP、MES、WMS等系统数据无法有效整合。
生产计划执行监控滞后
计划执行状态难以实时掌握,问题发现和处理存在延迟,影响生产计划的准确性和执行效率。缺乏生产进度的可视化跟踪。
能源管理粗放化程度高
能源消耗数据采集不全面,缺乏精细化的能耗分析和优化手段,导致能源使用效率低下。无法实现能源消耗的精准控制。
智能决策支持体系不健全
缺乏完整的决策分析模型,难以支撑复杂场景下的智能决策,管理决策仍主要依靠经验判断。缺乏数据驱动的决策机制。
解决方案
基于数字孪生技术的创新解决方案，全面应对行业挑战
数字孪生生产线
构建生产线数字化副本，实现生产过程的实时监控和预测分析
智能调度系统
基于AI算法优化生产调度，提升生产效率和资源利用率
能效管理平台
精细化能源管理，实现能耗优化和成本控制
方案优势
显著的效果提升和价值创造，助力企业实现数字化转型目标
高精度数字孪生建模
基于工业级三维建模技术，实现设备级精度的数字化副本，支持物理-数字实时同步
边缘计算架构
自主研发的边缘计算平台，支持毫秒级数据处理，保障生产现场的实时性要求
AI驱动的智能优化
融合深度学习算法，提供生产调度优化、质量预测、设备故障诊断等智能化功能
8年+制造业经验
深耕制造业数字化领域，服务100+制造企业，积累丰富的行业know-how
项目数据
设备连接
实现工厂设备的全面物联网化
系统集成
整合工厂各核心业务系统
计划执行率
显著提升生产计划执行精度