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数字化工厂

  • 工厂规划咨询

    在当前智能制造的热潮之下,越来越多的企业都在进行数字化工厂的建设。众所周知,数字化工厂的规划建设是一个十分复杂的系统工程,数字化工厂规划是制造型企业面临的一个重要课题,转型方向是否明确、转型战略是否落地、要如何进行工厂设计、设备布局是否合理、工作地点布置是否科学,物流路线是否经济、畅通,都是影响企业制造和管理的重要因素。

  • 工厂系统集成

    工厂系统集成是实现智能制造的关键路径, 强调企业的业务管理端, 产品研发端和⽣产制造端各板块之间的整体集成, 通过系统之间的互联互通, 实现数据驱动业务过程, 打通端到端的业务流, 助⼒企业打造卓越运营体系。 纵向集成解决⽅案以数字化制造系统集成平台为核⼼, 将企业内部各独⽴系统通过两个集成架构(制造系统集成和应⽤系统集成)进⾏整合和统⼀, 实现制造业务之间的协同运⾏。

  • 可视化制造运营管理

    企业随着制造的复杂化,从传统的单一的品种大批量到现在的多品种小批量,以及生命周期变得越来越短,设计变得越来越复杂,于是就催生了更多的功能的软件的需求。可视化制造运营管理系统(MOM)是一种由多个应用软件通过数字化构成的制造管理集成平台,关注点除了生产执行之外,还将计划,质量,工艺作为管理对象,从整个运营出发,尽可能地发挥整体运营效果。

  • 工业大数据与制造智能

    数据是企业重要战略资产,通过全面聚合、深入挖掘、高效应用,打造企业差异化竞争力。大数据应用的关键不是“大”和“数据”,其核心价值是将数据视作与人、财、物一样的企业核心资产,让资产创造价值。大数据方式与传统数据挖掘分析不同,它是通过采用新的采集、存储和处理技术,实现跨业务、多类型、实时快速、灵活定制的数据关联分析,满足公司或政府在生产、经营管理(战略决策)、优质服务等方面的管理提升和业务创新需求。

  • 主数据与编码管理

    主数据是企业信息化的基础,随着公司信息化建设深入推进,基础数据编码建设越发显得重要。如果没有一套完整、科学的编码体系作指导,对一些基础数据的命名、描述、分类和编码等工作仍按照各职能部门或各信息系统的需求来进行,很容易造成对同一信息对象的标识不统一、信息分类方法不统一、名称不统一等现象,易形成信息孤岛,无法实现信息在各业务环节、各系统之间的交流与共享。

  • 测试信息管理平台

    测试数据采集系统针对测试系统(设备)设计原理,提供高效、可行、经济、稳定的测试数据采集解决方案,实时采集测试数据,定期归档测试数据;充分体现向下兼容测试(生产)设备,向上兼容生产管理系统的灵活性,实现测试设备数据和生产管理数据在系统间流转;将大量、离散的测试过程数据形成支持高效查询的结构化数据,并以图形、数字等形式展示,实现数据的结构化与可视化;支持根据用户需求自定义测试数据报表模版(表格)和测试报告模版(文档)。

  • 机加连线

    随着信息技术和物联网技术的快速发展和应用,先进制造技术正向着信息化、自动化和智能化方向发展。以提升产品生产效率、加强企业核心竞争力为目标的机加连线技术,是通过系统集成技术和自动输送装置将机械加工设备、生产工装、立体仓库、自动控制装置整体集成的加工系统,实现机械加工的智能化生产。

  • 数字制造单元

    智能制造可以分解为多个维度,包括生产工位智能化、生产过程智能化、生产管理智能化、生产分析智能化和管理决策智能化,而生产工位智能化是整个制造体系根本、核心的部分。首先实现生产工位智能化,自然形成由多个工位组成的整体生产过程的智能化。然后实现生产管理智能化,将生产数据进行准确的收集,为生产分析智能化做准备。在各种分析数据呈现之后,最终帮助企业实现管理决策智能化。