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智慧工厂实验室建设方案

传统工厂到智慧工厂的变革必然会成为未来世界制造业中最大的一波“浪潮”,传统工厂如何快速实现角色的转换?我们认为,设备间的互联互通是关键。?从长期来看,工业4.0对于智慧工厂的投入将远超过一般工业,但项目盈利能力也将显着提高,并且资本投入越大、斜率越陡峭,即投资的边际回报率越高。无论在何种经济体,工业4.0都将是制造业发展不可绕开的必由之路。我们一直以来专注于工业控制领域,同时深刻感受到这次工业智能化给制造、生产带来的改变,物联网已经在不断的走进工业生产制造,在我们合作的企业中,工业生产数据实时采集(如MES系统)算是典型,而在工业生产信息网络中,zigbee当之无愧成为了主角。

  • 2021-04-25
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徐工传动智能工厂方案

基于高度自动化的物流、仓储、及柔性加工制造能力基础上,建设以MES系统为核心的,与上下层信息系统高度集成、高度协同的智能信息化管理平台。通过智能信息化平台大幅度提高企业经营管理水平,高度协同研产供销存全生态链,使公司具备适应多品种、小批量产品共线柔性生产方式,能够对客户订单实现快速响应、高效协同、快速交付高质量产品的能力。

  • 2021-04-25
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新锐科创智慧工厂方案

“顾客确定价值”:企业工厂从设计到生产到交付的全部过程,实现客户需求的最大满足。识别价值流”:在价值流中找到哪些是真正增值的活动、哪些是可以立即去掉的不增值活动。“价值拉动”:精益思想要求创造价值的各个活动(步骤)流动起来,强调的是不间断地“流动”。需求拉动”:就是按客户的需求投入和产出,使用户精确的在他们需要的时间得到需要的东西。尽善尽美”:是永远达不到的,但持续地对尽善尽美的追求,将造就一个永远充满活力、不断进步的企业。

  • 2021-04-25
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【精品】中国电科智慧城市解决方案

数据融合和共享是城市智能化的基础 (1)城市管理过程中汇集了多种形式数据和信息,城市管理数据化。城市管理的各职能部门共享数据,打破信息孤岛,协同指挥。 (2)以“云物智网数” 为代表的技术革命—(网络联通、数据爆炸、计算机终端与云端处理能力提升、物联网技术的应用)—城市感知、联系、应对内外部变化的模式改变—创新共享(高度互动性)的城市模式

  • 2021-04-25
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西门子数字化工厂解决方案

? 通过3D工艺设计、数字化仿真验证,制造信息的统一管理,解决目前航空工艺 制造与设计脱节; ? 支持物理样机向数字样机的转变,用数字化的手段验证产品的制造工艺可行性; ? 在3D的环境下进行制造工艺过程的设计,提高工艺设计、现场工人、数控测量 的效率; ? 单一制造数据源管理,提升企业制造知识和资源的使用效率,保障现场获取数据 的及时性和准确性; ? 现场数据(设备、质量、操作、试验)的及时采集、反馈,实现成本的及时统计、 工艺的持续改进,支持产品的后期维修; ? 采用数字化制造,实现“无纸化”制造。

  • 2021-04-25
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中国智慧工厂1.0:理念、框架和我们的实践

智慧工厂以创造全新客户价值和最佳用户体验为最高宗旨,涵盖了广泛的协作网络和知识集合。自动化工厂、信息化工厂、智能化工厂之后,现 代制造业企业发展的新的高级阶段。在制造业一系列科学管理实践的基础上 ? 深度融合科技自动化技术、信息通信技术和智能科学技术 ? 围绕数据、信息和知识建立核心竞争力的, ? 更智能、更敏捷、更高效、更安全、更绿色 更和谐和可持续的 ? 新一代制造业企业及其生态系统

  • 2021-04-25
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西安格威智慧数字工厂规划及实施方案

? 软件系统构建,需要融地智能考虑有何具体事项的可行性 方案或优化建议; ? 对系统的分功能或模块有何具体方案,若有请提供可实施 性措施和报价,该方案要提供源代码。

  • 2021-04-25
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智能工厂系统介绍

智能工厂生产可视化系统解决方案的核心特点是:智能化,即时化,可视化,是可视管理等精益生产手段的进一步深化,系统对不同层次的人员的作用如下: 作业人员:了解前后工序的生产状况,按节拍进行生产,提高生产效率。 设备维修人员:即时获悉需要维修的设备所处的位置,及时进行维修。 生产调度:随时随地掌握各生产线的产品品质状况,良品率,缺陷分布。 工程技术人员:对不良品率异常的工序进行分析,并进行改善。

  • 2021-04-25
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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