生产制造型企业的信息系统建设的现状与痛点
三个“不”：不好用、不敢用、不实用
- 在生产制造过程中的绝大多数的数据没有被有效采集、合理利用，导致信息系统“不好用”；
- 面对复杂多变的市场环境时，因缺少足够可参考的价值数据，无法快速决策和风险把控，过去的沉淀数据“不敢用”；
- 虽然采购了很多自动化设备和系统，但彼此无法有效协作，徒增流程繁琐和管理运营成本，导致能效降低“不实用”。
治理源头，查漏补缺，改善“不好用”
从感知层出发，丰富数据的采集种类，提高数据的采集质量，从根源上解决“不好用”的问题。依附于对产业的深刻理解及庞大的物联网设备供应商库，我们可以采集绝大多数的生产数据，为已有的系统“查漏补缺”。
数据采集
采用前沿的物联网设备及先进算法，确保实时采集到生产过程的各种数据。
数据治理
通过数据清洗、标准化和分类，改善数据的质量和可用性，提高数据的传输和处理效率。
数据集成
构建集中的数据仓库，便于数据的存储、检索、分析和调用，杜绝“数据孤岛”问题。
提升决策治疗，增强响应速度，解决“不敢用”
基于数据的决策更加科学、准确，降低风险。实时监控和预警机制使企业能够快速应对市场变化。
数据分析与洞察
运用统计分析和机器学习技术，从数据中提取有价值的洞察。
实时监控与预警
实时监控生产过程，在关键指标偏离预期时提供预警。
降本增效，促进创新，根治”不实用“
通过数据的互联互通和系统的整合集成，降低流程系统的复杂度，显著提高生产效率，降低运维成本。运用数字孪生，通过还原与仿真，提供一个安全的环境来测试新想法和流程。
云原生+数据中台
云原生系统+数据中台，串联各个“数据孤岛”，实现1+1>2的效果。
智能制造解决方案
支持集成MES 、ERP 等系统，避免重复投资，真正实现自动化和智能化。
数字孪生技术
一比一还原仿真生产环境与流程，快速排查问题，最小成本试错。