数据治理是智能工厂高效运行的重要支撑,主要解决传统厂区数据孤岛、数据混乱、统计口径不一、数据缺失等常见问题。多数传统厂区各车间、各系统数据单独运转、无法互通,生产、设备、能耗、质量数据呈现碎片化状态,...
专精特新:制造业转型升级抓手 传统制造业普遍存在产能粗放、技术老旧、品质参差不齐、创新能力不足等问题,产业转型升级迫在眉睫,而专精特新正是推动传统制造业提质增效、迭代升级的抓手。专精特新发...
产品质量管控与全流程追溯是智能工厂关键建设内容,能够直观体现厂区生产标准化与智能化建设水平。传统制造模式下,质量管控依赖人工检验,存在缺陷定位不准、溯源困难、记录零散、批次管控不规范等问题...
智能工厂建设是常态化、持续性的工作,并非只聚焦申报窗口期,非申报期的储备工作,能够大幅提升后续申报效率,缩短厂区培育周期。很多企业只在申报阶段开展整改建设,日常忽视基础沉淀,导致每次申报都需要大规模整...
5G网络凭借传输稳定、延迟较低、连接量大的特性,适配现代智能工厂的生产管控需求,能够为设备联网、数据传输、可视化管控、现场运维提供稳定支撑。不同于大规模全覆盖建设,轻量化5G场景应用更适配...
很多制造企业会同步实施清洁生产审核与绿色工厂相关建设,两项工作存在不少可以相互复用的内容,但二者评价侧重点存在区别。清洁生产审核更多聚焦生产工艺内部挖潜,识别生产过程当中节能减污机会,输出对应的实施方...
零碳工厂与传统节能改造存在明显区别,二者在建设目标、覆盖范围、管理模式上均有差异。传统节能改造多聚焦单一设备或单一场景的能耗降低,目标以节约能源费用为主,缺少系统性的碳排放核算与长效管理机...