作為(wei) 重要的數字信息基礎設施，工業(ye) 互聯網平台應用的深度和廣度在不斷拓展。今年，工業(ye) 互聯網已第5次被寫(xie) 入政府工作報告，工業(ye) 互聯網實現了從(cong) “嫩芽初露”到“百花齊放”，邁向深化應用的新階段。數網星也在對外輸出應用過程中，不斷檢驗自身的服務水平和能力。
天拓四方以對中國工業(ye) 發展進程的深刻理解和洞察，將自主研發的工業(ye) 互聯網平台和世界級智能製造技術及解決(jue) 方案與(yu) 我國工業(ye) 發展實際相結合，形成了行業(ye) 領先的智能製造整體(ti) 服務能力，並自主研發了擁有自主知識產(chan) 權的“數網星工業(ye) 互聯網平台”及係列化邊緣計算、數據采集、網絡、通訊、電氣配套等軟硬件產(chan) 品。麵向工業(ye) 企業(ye) 提供數字化工廠規劃谘詢、集成設計、實施運維等一站式落地服務，並依托自主研發工業(ye) 互聯網平台助力工業(ye) 企業(ye) 實現全麵數字化轉型。
數網星工業(ye) 互聯網平台是基於(yu) 工業(ye) 物聯網設備互聯互通技術，聚焦設備智能管理和離散製造企業(ye) 的高效敏捷的雲(yun) 原生微服務SaaS平台，助力實現企業(ye) 數字化協同和全價(jia) 值鏈轉型升級。不管是工業(ye) 4.0還是智能製造，背後都離不開工業(ye) 大數據和製造業(ye) 的深度融合，其本質是“大數據+製造業(ye) ”在各領域的深刻體(ti) 現。那麽(me) ，數網星作為(wei) 工業(ye) 大數據的具體(ti) 表現形式，“數網星+製造業(ye) ”又將如何進行？
場景1：產(chan) 品創新
客戶與(yu) 企業(ye) 之間的交互和交易行為(wei) 將產(chan) 生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠加速產(chan) 品創新。比如，福特汽車將大數據技術應用到了福克斯電動車的產(chan) 品創新和優(you) 化中，這款車成為(wei) 了一款名副其實的“大數據電動車”。在行駛過程中，司機產(chan) 生的數據和福特工程師的反饋，形成了良好的互動交互，這種以客戶為(wei) 中心的大數據應用場景，催生了新型的產(chan) 品創新和協作方式，讓司機獲得了有用的更新信息，而福特工程師匯總關(guan) 於(yu) 駕駛行為(wei) 的信息，可以了解客戶，製訂產(chan) 品改進計劃，並實施新產(chan) 品創新。
場景2：產(chan) 品故障診斷與(yu) 預測
無所不在的傳(chuan) 感器、互聯網技術的引入，使得產(chan) 品故障實時診斷變為(wei) 現實，大數據應用、建模與(yu) 仿真技術則使得預測動態性成為(wei) 可能。以波音公司飛機係統為(wei) 例，其發動機、燃油係統、液壓和電力係統等數以百計的變量組成了在航狀態，這些數據不到幾微秒就被測量和發送一次。這些數據不僅(jin) 僅(jin) 是未來某個(ge) 時間點能夠分析的工程遙測數據，而且實現了實時自適應控製、燃油使用、零件故障預測和飛行員通報，能有效實現故障診斷和預測。
場景3：工業(ye) 物聯網生產(chan) 線
現代化工業(ye) 製造生產(chan) 線安裝有數以千計的小型傳(chuan) 感器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲，每隔幾秒就收集一次數據。利用這些數據，可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析等。比如，在生產(chan) 工藝改進方麵，使用這些大數據，就能分析整個(ge) 生產(chan) 流程，了解每個(ge) 環節是如何執行的。一旦有某個(ge) 流程偏離了標準工藝，就會(hui) 發出報警信號，快速地發現錯誤，解決(jue) 問題。
場景4：工業(ye) 供應鏈優(you) 化
當前，RFID等產(chan) 品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術，能幫助製造企業(ye) 獲得完整的產(chan) 品供應鏈大數據，利用大數據分析，能大幅提升倉(cang) 儲(chu) 、配送、銷售效率，大幅下降成本。以海爾公司為(wei) 例，在海爾供應鏈的各個(ge) 環節，客戶數據、企業(ye) 內(nei) 部數據、供應商數據被匯總到供應鏈體(ti) 係中，通過供應鏈上的大數據采集和分析，海爾公司能夠持續進行供應鏈改進和優(you) 化，保證了海爾對客戶的敏捷響應。
場景5：產(chan) 品精準營銷
大數據是一個(ge) 很好的銷售分析工具，通過曆史數據的多維度組合，可以看出區域性需求占比和變化、產(chan) 品品類的市場受歡迎程度以及更常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產(chan) 品策略和鋪貨策略，實現產(chan) 品的精準營銷，節省營銷費用。
場景6：生產(chan) 計劃與(yu) 排程
製造業(ye) 麵對多品種小批量的生產(chan) 模式，數據的精細化自動及時方便的采集(MES/DCS)及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的曆史數據，對於(yu) 需要快速響應的APS來說，是一個(ge) 巨大的挑戰。數網星可以給予我們(men) 更詳細的數據信息，發現曆史預測與(yu) 實際的偏差概率，考慮產(chan) 能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優(you) 化算法，製定預計劃排產(chan) ，並監控計劃與(yu) 現場實際的偏差，動態的調整計劃排產(chan) 。
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數網星工業(ye) 互聯網平台有效解決(jue) 企業(ye) 轉型升級、專(zhuan) 業(ye) 人才匱乏、決(jue) 策周期長、試錯成本高等問題，專(zhuan) 注降低企業(ye) 的庫存、提升計劃準確率、優(you) 化工藝過程、助力企業(ye) 降本增效和持續改進。如果您也想關(guan) 需求，歡迎與(yu) 我們(men) 溝通交流。