數字孿生工廠
              數字孿生工廠利用數字孿生技術對工廠進行建模和仿真,實現對生產過程的實時監控和分析,優化生產流程、提高生產效率和產品質量?;谥悄芑{度控制, 提升生產計劃和響應速度;通過數據挖掘和分析,實現工廠運營數據可視化,支持數據驅動的決策;讓生產過程透明化,實現工廠數字孿生的一體化管控,輔助智能化工廠進行數字化轉型。
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              數字孿生工廠

              現狀分析

              對當前行業進行系統分析,充分了解行業目前情況
              生產系統
              生產過程,各個環節信息獨立存在于各系統,生產執行情況查詢過程無法可視,不能直觀的呈現出來。
              生產進度
              生產進度的影響因素多,經常出現緊急訂單、設備故障、工藝變化等突發情況,工廠不能實時進行生產計劃的調整,與生產實際脫節。
              現場管理
              生產現場生產管理難度大,由于交貨頻繁,生產周期長,生產工序復雜,需隨時跟蹤現場的生產進度,并平衡生產設備的負荷能力。
              設備管理
              設備管理紊亂,缺乏設備全生命周期管理,異常響應遲緩、故障機制不健全。
              數據應用
              工廠生產數據傳遞滯后、不暢通,設備聯網、采集能力困難,數據價值挖掘,缺乏對應的監測、診斷、預測功能。

              價值賦能

              針對行業提供對應價值,賦能發展,助力轉型
              • 管理效率提升20~30%
                管理效率提升 20~30%
                通過多個部分、多個生產環節的數據整合,解決工廠數據孤島問題,進而提高各部門之間協作響應效率,為管理運營者的管理調度提供了極大的便利。
              • 生產效率提升10~30%
                生產效率提升 10~30%
                對生產的相關的工藝、計劃、質量、物流等數據統一收集存儲。通過和歷史數據對比分析,為生產過程提供相關合理建議,進而提高工廠生產效率。
              • 人工成本降低10~20%
                人工成本降低 10~20%
                將采集分析后的數據,以可視化圖表的形式進行直觀展示,幫助現場運維人員及時查看和保養維護,降低了人工巡檢和數據分析的成本。
              • 故障率降低10~20%
                故障率降低 10~20%
                通過設備的運行數據檢測,分析設備的運行健康狀態,進行設備的故障診斷,預測設備可能出現的問題,從而進行預防性維護,減少設備故障停機時間。

              核心功能

              為用戶提供高效且便捷的解決方案,賦能企業發展
              人員管理
              人員管理
              實現人員的精準管控 ,提高管理效率 ,實時掌握人員動態 ,及時進行人員指揮調度。
              設備管理
              設備管理
              實現設備的實時管理,設備報警精準定位,幫助維修人員精準維修,呈現設備歷史運行軌跡。
              物料管理
              物料管理
              接入WMS、MES等平臺,真實映射邊緣庫物料以及庫存物料,產線產品隨著工序發生物料狀態變化。
              工藝管理
              工藝管理
              標準化操作指導書導入,實時了解現場作業指導變化,工藝參數的呈現面板,了解現場的實時參數信息,實時節拍統計。
              環境管理
              環境管理
              監控各類廢棄物數值和環境數值 ,全程監控結合企業資產數據檔案進行環境指標檢測。
              質量管理
              質量管理
              將質量數據結合三維 ,通過圖表等多種形式展示,對質量缺陷警示卡、質量問題清單、質量要求等相關數據進行呈現。

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