数字化工厂解决方案

以数字孪生、物联网、工业大模型等技术,实现工厂生产全流程的可视化与透明化,提升生产效率与质量管控水平

核心价值

数字化工厂解决方案从生产全流程出发,打通数据孤岛,实现从设计、生产到运维的全生命周期智能化管理

全流程可视化

通过数字孪生技术构建虚拟工厂,实时映射物理工厂状态,实现生产过程、设备状态、物料流转的全面可视化监控

生产效率提升

基于数据分析优化生产排程,减少设备停机时间,降低物料浪费,平均提升生产效率15%-30%

质量精准管控

实时采集生产过程数据,结合AI算法进行质量预测与异常预警,实现产品质量追溯与精准管控

智能决策支持

构建生产数据中台,通过大数据分析与工业大模型,为生产调度、设备维护、工艺优化提供数据驱动决策支持

解决方案架构

采用分层架构设计,从数据采集到应用落地,构建完整的数字化工厂技术体系,确保系统稳定、灵活、可扩展

数字化工厂架构图
1

感知层

  • 工业传感器:温度、压力、振动等数据采集
  • 智能网关:WeBox信创数采一体机,实现多协议兼容接入
  • 边缘计算节点:实时数据预处理与边缘分析
2

平台层

  • 工业物联网平台:设备连接管理与数据汇聚
  • 工业数据中台:数据治理、存储与服务化
  • 数字孪生平台:虚拟建模、仿真与虚实联动
3

应用层

  • 生产执行系统(MES):工单管理与生产调度
  • 设备管理系统(EAM/PHM):预测性维护与故障诊断
  • 质量管理系统(QMS):全流程质量追溯与管控

核心功能模块

围绕工厂生产全流程,提供六大核心功能模块,满足不同场景下的数字化管理需求

数字孪生工厂

数字孪生工厂

  • 1:1还原物理工厂布局,支持3D可视化漫游与场景交互
  • 实时同步生产数据,动态展示设备状态、物料位置与生产进度
  • 支持生产工艺仿真与优化,提前发现生产瓶颈
应用场景:工厂规划、生产监控、工艺验证
智能生产调度

智能生产调度

  • 基于遗传算法与规则引擎,自动生成最优生产排程计划
  • 支持紧急订单插入与排程动态调整,响应市场需求变化
  • 可视化甘特图展示排程结果,支持手动拖拽调整
应用场景:订单交付、产能优化、设备负载均衡
设备预测性维护

设备预测性维护

  • 实时采集设备振动、温度、电流等数据,建立健康评估模型
  • 基于工业智能体算法,预测设备故障风险,提前生成维护工单
  • 建立设备维护知识库,支持故障诊断与维修方案推荐
应用场景:关键设备维护、备件管理、停机风险管控
全流程质量管控

全流程质量管控

  • 生产过程关键参数实时监控,异常数据自动预警
  • 支持产品批次追溯,从原材料到成品全链路质量数据关联
  • 质量数据分析与报表生成,识别质量改进方向
应用场景:过程质量控制、客户投诉处理、质量成本优化

行业应用场景

针对不同行业的生产特性,提供定制化数字化工厂解决方案,已在多个领域落地标杆案例

汽车零部件行业

汽车零部件

针对多品种、小批量生产特点,实现柔性生产调度与全流程质量追溯,满足汽车行业IATF16949标准要求

柔性制造 质量追溯 防错管理
电子制造行业

电子制造

面向SMT、组装等工序,实现设备联机、工艺参数监控与产品追溯,提升生产效率与良率

SMT管理 参数监控 良率提升
工程机械行业

工程机械

针对大型装备离散制造特点,实现生产进度可视化、供应链协同与售后服务追溯,缩短交付周期

进度跟踪 供应链协同 售后追溯

实施流程

采用标准化+定制化的实施方法论,确保项目高效落地,快速实现业务价值

需求调研

深入企业现场,梳理业务流程与痛点,明确数字化建设目标与范围,形成需求规格说明书

周期:2-4周

方案设计

基于需求调研结果,设计技术架构、功能模块与实施计划,输出详细解决方案

周期:3-5周

开发部署

进行系统定制开发、软硬件部署与集成调试,确保系统满足设计要求

周期:6-12周

上线运维

系统上线运行、用户培训与运维支持,持续优化系统功能与性能

周期:持续服务

客户案例

已为多家行业龙头企业提供数字化工厂解决方案,帮助客户实现生产效率与管理水平双提升

三一重工数字化工厂
工程机械 标杆案例

三一重工工程机械数字化工厂

构建1:1数字孪生工厂,实现生产进度实时监控、设备预测性维护与供应链协同,运营效率提升25%,设备故障率降低30%

数字孪生 预测性维护 供应链协同
富士康SMT数字产线
电子制造 标杆案例

富士康SMT数字产线

通过工业物联网采集全量生产数据,结合数字孪生技术实现产线工况实时展现,生产效率提升15%,产品良率提升2.3%

SMT管理 数据采集 良率提升

常见问题

针对客户在数字化工厂建设过程中常见的疑问,我们提供专业解答