行业痛点

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  数据采集难，设备多 + 接口不统一

  制造企业生产设备种类繁多，且各设备数据接口不统一，导致数据采集难度大，无法高效获取生产基础数据。

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  数据实时性差，难及时解决生产问题

  生产过程中数据传递与处理实时性不足，无法快速捕捉生产异常，难以及时发现并解决生产问题，影响生产连续性。

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  质量追溯弱，难定位问题根源

  产品质量追溯体系不完善，关键环节数据记录不完整或链路断裂，出现质量问题时难以精准定位根源，增加问题解决成本。

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  数智化协同差，缺乏整体规划

  企业数智化转型缺少统一整体规划，各业务系统独立建设，系统间协同性差，无法形成数智化合力支撑业务发展。

业务目标

通过精准配置大数据资源，支持管理层快速决策分析数据，提高生产效率，并通过算法模型精准预测供需；基于智能化设计的数据模型，实现生产、管理、决策的智能化转型。

方案架构

客户价值

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  数据采集与整合

  破解采集难题，夯实数据根基描述。利用 Data&Al 一体化平台，对接多类设备数据接口，解决制造企业数据采集难的问题，构建统一数据底座，为智能化应用打基础。

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  生产异常与质量追溯

  AI驱动，精准管控生产质量。运用 AI 实时分析生产数据，识别异常、预警质量问题并快速响应;搭建质量追溯 AI 模型，整合全流程数据，实现质量问题精准溯源。

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  数智化转型与效能提升

  AI赋能，加速制造数智化转型。基于 AI 做数智化转型整体规划，打通业务系统数据并协同运作，激活制造数据价值，以 AI 驱动生产精益化与智能运维，提升企业数智化水平和生产效能。