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解决方案

深耕制造业场景，量身定制数字化方案

深耕制造业场景，为不同行业提供量身定制的数字化解决方案

智能制造

智能工厂解决方案

生产全流程数字化管理，打通计划、执行、质量、设备全链路

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物联网

设备物联网平台

远程监控、预测性维护、智能告警、运维工单闭环管理

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AI 质检

AI 视觉质检系统

基于深度学习的表面缺陷检测，24 小时不间断高质量检测

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供应链

智能供应链管理系统

全链路可视化与智能优化，提升整体运营效率

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能源管理

企业能源管理系统

能耗监控、分析、优化与碳排管理，实现节能降本

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预测性维护

设备预测性维护平台

AI 预测设备故障，从被动维修到预测性维护的转变

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智能制造行业：制造业

智能工厂解决方案

通过 IoT 设备联网、MES 系统、AI 质检等技术，实现生产全流程数字化管理，打通计划、执行、质量、设备全链路数据。

客户挑战

  • 传统工厂生产效率低
  • 质量管控难
  • 设备利用率不足
  • 数据孤岛严重

解决方案

✓
生产计划排程基于 APS 算法的智能排产，考虑产能、物料、交期等多维度约束
✓
全流程质量追溯从原材料到成品的完整质量档案，支持正向/反向追溯
✓
设备实时监控7×24 小时设备状态监控，异常自动告警，预测性维护
✓
移动化应用支持手机/平板访问，管理层随时随地掌握生产动态

成果数据

35%
生产效率提升
60%
不良率降低
25%
设备利用率提升
99.9%
数据实时采集率

技术栈

IoT 物联网平台MES 制造执行系统AI 视觉检测大数据分析云计算架构

实施路径

1

设备联网与数据采集

4-6 周

部署工业网关，完成关键设备 PLC 对接，实现生产数据实时采集与监控

2

MES 系统上线

8-10 周

实施生产计划管理、工艺管理、质量管理模块，实现生产过程数字化

3

AI 质检部署

6-8 周

训练缺陷检测模型，部署视觉检测系统，实现自动化质量判定

4

优化与集成

4-6 周

系统集成优化，数据分析看板上线，持续改进与培训

客户案例

汽车零部件制造

某大型汽车零部件制造企业，年产值 5 亿元，员工 800+ 人

  • 人工记录效率低且易出错
  • 质量问题追溯困难
  • 设备故障响应慢
  • 生产进度不透明
“通过引入正本智能的智能工厂解决方案，我们实现了生产过程的全面数字化转型，不仅大幅提升了效率，更重要的是建立了可持续改进的数字化能力。”
张总
生产副总 · 某汽车零部件企业
物联网行业：装备制造

设备物联网平台

构建统一的设备物联网平台，实现远程监控、预测性维护、智能告警、运维工单闭环管理。

客户挑战

  • 设备分布广、运维成本高
  • 故障响应慢
  • 缺乏统一管理平台

解决方案

✓
多协议设备接入支持 MQTT、Modbus、OPC UA 等主流工业协议，快速适配各类设备
✓
预测性维护基于 AI 算法预测设备故障，提前干预，减少非计划停机
✓
远程诊断与支持专家可远程查看设备状态，在线诊断问题，指导现场维修
✓
运维工单管理从告警到工单生成、派单、处理、验收的完整闭环

成果数据

40%
运维成本降低
70%
故障响应时间缩短
20%
设备寿命延长
35%
客户满意度提升

技术栈

MQTT 协议边缘计算时序数据库机器学习微服务架构

实施路径

1

平台架构搭建

6-8 周

部署 IoT 平台核心服务，建立设备接入标准与数据规范

2

设备接入与调试

8-12 周

完成存量设备改造与新设备接入，验证数据采集与远程控制

3

智能分析上线

6-8 周

部署故障预测模型，实现异常检测与健康度评估

4

运维体系集成

4-6 周

对接工单系统，建立运维 SOP，培训运维团队

客户案例

工程机械

某工程机械制造商，服务全国 2000+ 客户，设备保有量 10000+ 台

  • 设备故障无法提前预警
  • 现场服务响应慢成本高
  • 缺乏设备运行数据分析
  • 客户投诉处理效率低
“设备物联网平台让我们从被动救火转变为主动预防，不仅降低了运维成本，更重要的是提升了客户满意度和品牌口碑。”
李总
售后服务总监 · 某工程机械企业
AI 质检行业：电子制造

AI 视觉质检系统

基于深度学习的视觉检测系统，自动识别产品表面缺陷，实现 24 小时不间断高质量检测。

客户挑战

  • 人工质检效率低
  • 漏检率高
  • 标准不统一
  • 用工成本持续上升

解决方案

✓
多缺陷类型检测支持划痕、脏污、变形、异色等多种缺陷类型的同时检测
✓
自适应学习能力模型可持续学习新样本，适应产品迭代与工艺变化
✓
高速实时检测单件检测时间<0.5 秒，满足高速产线节拍要求
✓
可视化质量分析缺陷分布热力图、趋势分析、良率统计等丰富报表

成果数据

10 倍
检测效率提升
<0.1%
漏检率
80%
节省人工成本
统一
质量标准

技术栈

深度学习卷积神经网络图像预处理GPU 加速边缘推理

实施路径

1

需求分析与采样

2-3 周

明确检测标准，收集缺陷样本，制定检测方案

2

模型训练与优化

4-6 周

标注训练数据，训练检测模型，迭代优化准确率

3

系统部署与联调

3-4 周

部署检测硬件与软件，与产线设备联动调试

4

试运行与验收

2-4 周

小批量试运行，验证稳定性，正式验收上线

客户案例

消费电子

某消费电子代工厂，月产能 500 万件，质检人员 200+ 人

  • 人工检测速度慢产能受限
  • 漏检导致客户投诉
  • 质检人员流动性大培训成本高
  • 不同检验员标准不一致
“AI 质检系统彻底解决了我们长期以来的质量痛点，不仅提升了效率，更重要的是保证了产品质量的一致性，赢得了客户的信任。”
王总
质量总监 · 某电子制造企业
供应链行业：零售制造

智能供应链管理系统

整合 ERP、WMS、APS 系统，实现供应链全链路可视化与智能优化，提升整体运营效率。

客户挑战

  • 库存周转慢
  • 供需匹配难
  • 响应市场变化慢
  • 缺货与积压并存

解决方案

✓
需求智能预测基于历史销售、季节因素、促销活动等多维度精准预测需求
✓
安全库存优化动态计算最优安全库存水平，平衡缺货风险与库存成本
✓
自动补货建议根据库存水位与预测需求，自动生成补货建议与采购计划
✓
供应链控制塔全链路可视化监控，关键指标实时预警，辅助管理决策

成果数据

50%
库存周转率提升
30%
订单交付周期缩短
45%
缺货率降低
25%
运营成本降低

技术栈

ERP 集成WMS 仓储管理APS 高级排程需求预测数据中台

实施路径

1

现状诊断与规划

3-4 周

梳理现有流程，识别瓶颈问题，制定整体规划方案

2

系统集成与升级

10-14 周

升级 ERP/WMS 系统，建立数据接口，实现系统互通

3

智能算法部署

6-8 周

部署需求预测、安全库存、补货策略等智能算法

4

运营优化与培训

4-6 周

建立运营指标体系，培训业务团队，持续优化改进

客户案例

家居零售

某家居用品零售商，年销售额 20 亿元，SKU 数 5000+，仓库 8 个

  • 畅销品经常缺货影响销售
  • 滞销品积压占用资金
  • 促销备货不准确
  • 跨仓调拨效率低
“智能供应链系统让我们实现了从经验驱动到数据驱动的转变，库存结构显著优化，资金周转效率大幅提升。”
陈总
供应链总监 · 某零售企业
能源管理行业：高耗能行业

企业能源管理系统

部署智能电表与传感器，构建能源管理平台，实现能耗监控、分析、优化与碳排管理。

客户挑战

  • 能耗数据不透明
  • 浪费严重
  • 碳排放压力大
  • 能源成本持续攀升

解决方案

✓
多级能耗监测从总表到车间到设备的多层级能耗监测，精准定位用能情况
✓
峰谷优化调度基于电价政策与生产计划，优化用能时段，降低电费支出
✓
能效对标分析设备/产线能效横向对比，识别低效环节，指导节能改造
✓
碳排核算管理自动核算碳排放数据，生成碳排报告，支撑双碳目标达成

成果数据

25%
综合能耗降低
30%
碳排放减少
数百万
年节省电费(元)
100%
能源数据采集率

技术栈

智能计量能耗监测负荷预测优化调度碳排核算

实施路径

1

能源审计与规划

4-6 周

开展能源审计，识别节能机会，制定系统建设方案

2

计量网络建设

8-10 周

部署智能电表、水表、气表等，建立三级计量体系

3

管理平台上线

6-8 周

部署能源管理软件，实现数据采集、监控、分析功能

4

优化与认证

4-6 周

实施节能优化措施，协助通过能源管理体系认证

客户案例

化工

某化工企业，年产值 10 亿元，年用电量 8000 万度，重点用能单位

  • 能源消耗底数不清
  • 峰谷用电不合理成本高
  • 设备能效低下
  • 碳排数据难以核算
“能源管理系统帮助我们摸清了能耗底数，找到了节能空间，既降低了成本又履行了社会责任，实现了经济效益与社会效益的双赢。”
刘总
设备能源部部长 · 某化工企业
预测性维护行业：流程工业

设备预测性维护平台

基于振动、温度等多维数据，AI 预测设备故障，提前干预维护，实现从被动维修到预测性维护的转变。

客户挑战

  • 设备故障突发、停机损失大
  • 维护成本高
  • 过度维护与欠维护并存

解决方案

✓
多参数融合监测振动、温度、电流、压力等多参数综合监测，全面感知设备状态
✓
早期故障预警在故障萌芽阶段即发出预警，为干预争取宝贵时间
✓
根因分析与诊断基于 AI 的故障诊断，定位故障原因，指导精准维修
✓
维护决策支持提供维修时机、维修内容、备件准备等全方位决策建议

成果数据

80%
非计划停机减少
35%
维护成本降低
25%
设备寿命延长
30%
备件库存优化

技术栈

振动分析红外热像油液监测故障诊断寿命预测

实施路径

1

关键设备筛选

2-3 周

识别关键设备与故障模式，确定监测点位与参数

2

监测系统部署

6-8 周

安装振动、温度等传感器，部署数据采集与传输系统

3

诊断模型训练

8-10 周

积累故障数据，训练诊断模型，建立故障知识库

4

维护体系重构

4-6 周

优化维护策略，建立预测性维护流程，培训维护团队

客户案例

钢铁

某钢铁企业，关键设备 500+ 台套，连续生产，停机损失巨大

  • 突发故障导致停产损失
  • 定期保养过度维护浪费
  • 故障原因分析困难
  • 维护决策缺乏依据
“预测性维护平台让我们告别了被动救火的局面，设备可靠性显著提升，维护团队的工作也更加有针对性和计划性。”
赵总
设备管理部部长 · 某钢铁企业

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