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解决方案框架

  设备联网与数据采集决方案通过与资源、资产、设备、流程、工具、系统、产品、工厂、供应商、客户等“物(Thing)”建立实时连接,可以实时地了解业务的执行情况,并通过机器学习等人工智能技术的应用,对业务数据进行理解和学习,进而对业务异常进行预警,对业务结果进行预测,甚至执行规则学习和场景化自主决策。帮助制造业拉长产业链,形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通,从而提高效率,推动整个制造服务体系智能化。系统总体框架如下图所示:


设备联网与数据采集总体架构图

主要能力
  • · 数据采集内容及方式
    达到订单及产品状态实时掌控、制造过程全透明、质量信息完整可追溯、机器设备ROI最大化的目标。
  • · 设备联网与数据采集技术
    应用边缘连接的技术实现设备与信息系统的数据采集。
  • · “物”建模
    包括数据建模、模型构建与模型映射。
  • · 数据采集、存储与分析应用
    海量多样的数据需要存储到底层数据库,关系型数据。
  • 客户价值
    • 实现IT与OT的融合
    • 数据的集成分析
    • 实现虚拟现实互连
    • 整合企业现有资源
    • · 通过平台侧连接和边缘侧连接将制造业软件和硬件资源接入系统,实现IT与OT的融合。
    • · 通过业务驱动数据的产生与治理优化,及SLDT分析方法,实现数据的集成分析。
    • · 通过虚拟仿真/试验与实物验证间的孪生应用以及物模型与物实例间的信息映射,实现虚拟现实互连。
    • · 整合企业现有资源,从业务与数据维度进行治理,并提供前端应用标准的服务化封装与监控服务。
    • 实现IT与OT的融合
    • · 通过平台侧连接和边缘侧连接将制造业软件和硬件资源接入系统,实现IT与OT的融合。
    • 数据的集成分析
    • · 通过业务驱动数据的产生与治理优化,及SLDT分析方法,实现数据的集成分析。
    • 实现虚拟现实互连
    • · 通过虚拟仿真/试验与实物验证间的孪生应用以及物模型与物实例间的信息映射,实现虚拟现实互连。
    • 整合企业现有资源
    • · 整合企业现有资源,从业务与数据维度进行治理,并提供前端应用标准的服务化封装与监控服务。
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