2024中國工業(yè)PaaS應(yīng)用洞察報(bào)告

工業(yè)數(shù)字化升級(jí)需求及工業(yè)paas應(yīng)用解決方案實(shí)踐2.1工業(yè)領(lǐng)域運(yùn)營生產(chǎn)全流程梳理及數(shù)字化升級(jí)需求分析2.2工業(yè)paas在工業(yè)各流程各環(huán)節(jié)的應(yīng)用滲透率分析2.3工業(yè)各環(huán)節(jié)數(shù)字化升級(jí)痛點(diǎn)及工業(yè)paas賦能價(jià)值2.4工業(yè)paas賦能企業(yè)數(shù)字化升級(jí)最佳應(yīng)用實(shí)踐案例中國工業(yè)paas未來發(fā)展趨勢研究3.1中國工業(yè)paas平臺(tái)發(fā)展的技術(shù)趨勢3.2中國工業(yè)paas平臺(tái)發(fā)展的應(yīng)用趨勢3.3中國工業(yè)paas平臺(tái)發(fā)展的市場趨勢u工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)施落地與生態(tài)構(gòu)建的關(guān)鍵載體,已成為企業(yè)布局的關(guān)鍵方向,其中工業(yè)paas平臺(tái)對(duì)應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的平臺(tái)層,是在現(xiàn)有成熟的laas平臺(tái)上構(gòu)建的可擴(kuò)展操作系統(tǒng),為應(yīng)用軟件開發(fā)提供基礎(chǔ)平臺(tái),是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心u工業(yè)paas平臺(tái)層基于通用paas,疊加大數(shù)據(jù)處理、工業(yè)數(shù)據(jù)分析、工業(yè)應(yīng)用開發(fā)等創(chuàng)新功能,構(gòu)建可擴(kuò)展的工業(yè)操作系統(tǒng),進(jìn)而開發(fā)滿足不同場應(yīng)用層saas應(yīng)用及工業(yè)APP應(yīng)用層(工業(yè)知識(shí)組件、算法組件、原理模型組件)(工業(yè)知識(shí)組件、算法組件、原理模型組件)(機(jī)理建模、機(jī)器學(xué)習(xí)、可視化)運(yùn)維管理應(yīng)用開發(fā)資源管理故障恢復(fù)設(shè)備管理平臺(tái)層?工業(yè)paas基于通用paas,搭建具有工業(yè)屬性的paas平臺(tái),支撐saas應(yīng)用開發(fā),集成了工業(yè)數(shù)據(jù)分析與建模平臺(tái)層等能力,工業(yè)數(shù)據(jù)分析能夠賦予工業(yè)數(shù)據(jù)更高的應(yīng)用價(jià)值,工業(yè)數(shù)字化模型則基于工業(yè)技術(shù)原理、行業(yè)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)以及數(shù)據(jù)本身的價(jià)值,實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)及業(yè)務(wù)流程的分析預(yù)測及決策,對(duì)實(shí)際工作起到指導(dǎo)作用邊緣層設(shè)備接入?yún)f(xié)議解析邊緣數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù),以及異構(gòu)數(shù)據(jù)的協(xié)議轉(zhuǎn)換與邊緣處理,構(gòu)建起工業(yè)paas平臺(tái)搭建的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)備接入?yún)f(xié)議解析邊緣數(shù)據(jù)處理u近年來,國家層面不斷鼓勵(lì)工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速發(fā)展,大力推廣智能制造、工業(yè)4.0、數(shù)字孿生、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等概念,并通過發(fā)布鼓勵(lì)政策、提供高,為工業(yè)paas平臺(tái)的發(fā)展提供了良好的政策環(huán)境。u具體來看,《中國制造2025》、《"十四五"數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》等政策都明確提出,要大力發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),構(gòu)建自主可控的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)體系,而工業(yè)paas作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心技術(shù)支撐,也成為了戰(zhàn)略規(guī)劃的重點(diǎn)之一。《推動(dòng)工業(yè)領(lǐng)域設(shè)備更新實(shí)施方案》等七部門《關(guān)于推動(dòng)未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實(shí)施意見》展。深入推進(jìn)5G、算力基礎(chǔ)設(shè)施、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等建設(shè)?！蛾P(guān)于加快傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的指導(dǎo)意見》支持有條件的大型企業(yè)打造一體化數(shù)字平臺(tái)，全面整合企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)，強(qiáng)化全流程數(shù)據(jù)貫通；支持中規(guī)劃》依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)高水平高效率的輕量化設(shè)計(jì)、并行設(shè)計(jì)、敏捷設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)和基于模型的設(shè)劃》臺(tái)間的數(shù)據(jù)互通、能力協(xié)同，支持第三方服務(wù)商提供平臺(tái)建設(shè)、數(shù)據(jù)挖掘等解決方案。u工業(yè)paas平臺(tái)的發(fā)展得益于技術(shù)的不斷進(jìn)步和變革。網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)保護(hù)要求的不斷嚴(yán)格,也推動(dòng)工業(yè)paas平臺(tái)在應(yīng)用過程中的數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)實(shí)踐,支撐工業(yè)生產(chǎn)和管理的智能化升級(jí)。大數(shù)據(jù)與Al技術(shù)融合paas更高效部署并管理應(yīng)用,提高應(yīng)用創(chuàng)新速度paas更高效部署并管理應(yīng)用,提高應(yīng)用創(chuàng)新速度u市場需求拉動(dòng)工業(yè)paas平臺(tái)發(fā)展的關(guān)鍵主要體現(xiàn)在企業(yè)對(duì)于更高的生產(chǎn)效率、更低的運(yùn)營成本、更快的市場響應(yīng)速度、更優(yōu)的軟硬件融合以及數(shù)據(jù)要素應(yīng)用能力的追求,基于高效、開放的技術(shù)支撐和平臺(tái)化運(yùn)營能力,工業(yè)paas將逐漸成為工業(yè)企業(yè)變革升級(jí)的關(guān)鍵需求。數(shù)字化升級(jí)需求強(qiáng)烈,工業(yè)paas平臺(tái)能夠提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接入、處理和分析能力,幫助企業(yè)快速搭建各個(gè)性化定制與柔性生產(chǎn)市場對(duì)產(chǎn)品多樣化、個(gè)性化的需求日益增多,數(shù)據(jù)要素應(yīng)用需求通過集成物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),工業(yè)paas平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)鏈透明化,加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提升整體運(yùn)營降本提效訴求為提高生產(chǎn)效率、降低成本,企業(yè)需要借助工業(yè)paas通過簡化應(yīng)用開發(fā)、支持遠(yuǎn)程監(jiān)控設(shè)備更新及互聯(lián)互通市場需求迭代加速,工廠設(shè)備更新需求提高,商業(yè)模式創(chuàng)新需求模式吸引客戶、保持競爭優(yōu)勢,而工業(yè)paasu2023年,中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及應(yīng)用解決方案市場規(guī)模超過250億元,在工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)深入的驅(qū)動(dòng)作用下,預(yù)計(jì)到2025年,中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及應(yīng)用解決方案市場規(guī)模將超400億元。u而paas層作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心,在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案中的占比將不斷提高。未來,工業(yè)paas平臺(tái)的產(chǎn)品將與應(yīng)用層產(chǎn)品持續(xù)融合,生產(chǎn)管理應(yīng)用向邊緣側(cè)下沉。預(yù)計(jì)到2025年,中國工業(yè)paas平臺(tái)解決方案市場規(guī)模將超過200億元。企業(yè)對(duì)于工業(yè)paas平臺(tái)的需求及應(yīng)用趨勢對(duì)支持快速應(yīng)用開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)集成的paas平paas平臺(tái)提供更加定制化、行業(yè)化的解決方案,以滿足?融合新技術(shù):工業(yè)paas平臺(tái)將更加注重與人工智能、持能力和自動(dòng)化水平paas平臺(tái)將加強(qiáng)與邊緣計(jì)算技術(shù)的結(jié)合,實(shí)現(xiàn)更高效的云邊協(xié)同隱私保護(hù)的需求將促使工業(yè)paas平臺(tái)加強(qiáng)安全防護(hù)和合規(guī)性建設(shè)億歐智庫:中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及工業(yè)paas平臺(tái)應(yīng)用解決方案市場規(guī)模預(yù)測(單位:億元人民幣)407.3327.4254.8190.9143.898.7327.4254.8190.9143.898.720202021202220232024E2025Eu工業(yè)paas平臺(tái)作為云技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,旨在為工業(yè)企業(yè)提供一個(gè)基于云環(huán)境的支持開發(fā)、運(yùn)行和管理工業(yè)應(yīng)用的平臺(tái)。u而不同類型的工業(yè)paas服務(wù)商在面向不同企業(yè)需求時(shí),所提供的服務(wù)模式也有所不同,旨在針對(duì)性地幫助企業(yè)快速構(gòu)建、部署和管理定制化工業(yè)軟件解決方案。基礎(chǔ)服務(wù)+增值服務(wù)模式基礎(chǔ)服務(wù)+增值服務(wù)模式訂閱制服務(wù)模式受中小企業(yè)青睞,可降低初始投資成本和運(yùn)維復(fù)雜度,并隨著需求的變化定制化項(xiàng)目制服務(wù)?工業(yè)paas服務(wù)商可提供定制化開發(fā)和定制化項(xiàng)目制服務(wù)?工業(yè)paas服務(wù)商可提供定制化開發(fā)和制化方案,以滿足其對(duì)個(gè)性化和深度合作伙伴生態(tài)模式?工業(yè)paas服務(wù)商通過構(gòu)建開放的生態(tài)系統(tǒng),吸引開發(fā)者在平臺(tái)上開發(fā)針對(duì)開放能力,吸引了大量ISV入駐,共同服務(wù)工業(yè)企業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)類應(yīng)用生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)研發(fā)設(shè)計(jì)類應(yīng)用生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)層重點(diǎn)下游行業(yè)工業(yè)paas云服務(wù)商su帶ICT服務(wù)商應(yīng)用軟件服務(wù)商浪潮海岳Neu云服務(wù)商su帶ICT服務(wù)商應(yīng)用軟件服務(wù)商浪潮海岳Neusoft東軟大數(shù)據(jù)服務(wù)商工業(yè)IT服務(wù)商工業(yè)富聯(lián)laasinspur混潮su帶邊緣層硬件設(shè)備機(jī)床設(shè)備機(jī)床設(shè)備自動(dòng)化產(chǎn)線工業(yè)機(jī)器人質(zhì)量檢測設(shè)備1.1工業(yè)paas是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心,賦能企業(yè)智造升級(jí)1.4工業(yè)paas主要服務(wù)模式分析3.1中國工業(yè)paas平臺(tái)發(fā)展的技術(shù)趨勢3.2中國工業(yè)paas平臺(tái)發(fā)展的應(yīng)用趨勢3.3中國工業(yè)paas平臺(tái)發(fā)展的市場趨勢u中國工業(yè)規(guī)模龐大,工業(yè)門類廣泛,幾乎涵蓋所有工業(yè)領(lǐng)域,這種多樣性帶來了設(shè)備的異構(gòu)性和通信協(xié)議的多樣性,導(dǎo)致設(shè)備互聯(lián)難度加大,尤其在傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域,老舊設(shè)備與智能設(shè)備并存,增加了數(shù)據(jù)采集和系統(tǒng)集成的難度。u數(shù)字化到智能化數(shù)字化到智能化數(shù)智升級(jí)、軟硬一體在Al、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的支持下,開始探索數(shù)據(jù)更高價(jià)值l的挖掘,對(duì)知識(shí)沉淀和數(shù)據(jù)融合的需求提高,在Al、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的支持下,開始探索數(shù)據(jù)更高價(jià)值l的挖掘,對(duì)知識(shí)沉淀和數(shù)據(jù)融合的需求提高,并開始更多利用數(shù)智系統(tǒng),向敏捷決策、智能分析邁進(jìn),主要體現(xiàn)在軟硬一體化融合增強(qiáng)等方面集與應(yīng)用,在大部分頭部工廠都已實(shí)現(xiàn)硬件設(shè)備更新升級(jí)的基礎(chǔ)上如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聯(lián)通成為普遍需求信息化到數(shù)字化平臺(tái)打通數(shù)據(jù)提高大數(shù)據(jù)分析處理能力,滿足可視化報(bào)表、指標(biāo)管理、數(shù)據(jù)分析等需求,輔助企業(yè)決策信息化業(yè)務(wù)線上化前期,前期,企業(yè)將部門級(jí)業(yè)務(wù)經(jīng)營管理過程等通過各類信息化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)線上化;后期,通過企業(yè)級(jí)信息化應(yīng)用軟件,有效管理企業(yè)資源,優(yōu)化全業(yè)務(wù)流程但這一階段,企業(yè)信息化系統(tǒng)間相互獨(dú)立lu工業(yè)運(yùn)營生產(chǎn)各重點(diǎn)環(huán)節(jié)都面臨數(shù)字化升級(jí)需求,過去企業(yè)更多將數(shù)字化升級(jí)的重點(diǎn)放在運(yùn)營管理支撐環(huán)節(jié),隨著生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)積累不斷增加,如何應(yīng)用這些數(shù)據(jù)并反哺生產(chǎn)與經(jīng)營決策成為工業(yè)企業(yè)的普遍痛點(diǎn),需要在硬件設(shè)備更新的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)軟件層面的升級(jí),基于工業(yè)paas打通不同設(shè)備間的數(shù)據(jù),進(jìn)而賦能生產(chǎn)決策優(yōu)化。研發(fā)設(shè)計(jì)研發(fā)設(shè)計(jì) 運(yùn)營管理支撐ERPSCMCRMCRM產(chǎn)品及物料信息產(chǎn)品及物料信息生產(chǎn)物料需求生產(chǎn)報(bào)工主生產(chǎn)計(jì)劃生產(chǎn)物料需求生產(chǎn)報(bào)工主生產(chǎn)計(jì)劃工藝工時(shí)信息工藝工時(shí)信息生產(chǎn)任務(wù)倉儲(chǔ)物流流方案,提高效率,智能倉儲(chǔ)管理倉儲(chǔ)與物料控制銷售服務(wù)倉儲(chǔ)物流流方案,提高效率,智能倉儲(chǔ)管理倉儲(chǔ)與物料控制銷售服務(wù)售后維護(hù)訂單交付配送物料及工裝生產(chǎn)制造打通數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)分析與決策優(yōu)化賦能設(shè)備狀態(tài)及工藝參數(shù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)需求工廠設(shè)備u在賦能工業(yè)領(lǐng)域價(jià)值方面,工業(yè)paas平臺(tái)的應(yīng)用更多在于通過云技術(shù)為企業(yè)提供靈活的軟件開發(fā)環(huán)境和工業(yè)應(yīng)用服務(wù),助力企業(yè)提升效率、降低成本與促進(jìn)創(chuàng)新。u面向研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、倉儲(chǔ)物流、銷售服務(wù)這四個(gè)主要環(huán)節(jié),工業(yè)paas平臺(tái)已實(shí)現(xiàn)初步應(yīng)用,而不同環(huán)節(jié)有各自的需求和應(yīng)用場景,因此,平臺(tái)賦能的滲透情況也有差異,主要取決于不同環(huán)節(jié)的技術(shù)成熟度、需求迫切性以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)度等,從實(shí)際情況來看,工業(yè)paas平臺(tái)目前在生產(chǎn)制造、倉儲(chǔ)物流兩個(gè)環(huán)節(jié)應(yīng)用滲透較高。億歐智庫:億歐智庫:工業(yè)paas在工業(yè)領(lǐng)域不同環(huán)節(jié)的應(yīng)用滲透情況銷售服務(wù),銷售服務(wù),10%研發(fā)設(shè)計(jì),15%倉儲(chǔ)物流,30%生產(chǎn)制造,45%從實(shí)踐角度來看,從實(shí)踐角度來看,生產(chǎn)制造和倉儲(chǔ)物流這兩個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)工業(yè)paas平臺(tái)的應(yīng)用更為廣泛,滲透率更高控和預(yù)測維護(hù)等需求,對(duì)于傳統(tǒng)工廠來說,數(shù)據(jù)采集與設(shè)備互聯(lián)是最大痛點(diǎn),工業(yè)paas平臺(tái)通過整合生產(chǎn)數(shù)據(jù),可支持企業(yè)實(shí)時(shí)分析與決策,賦能生產(chǎn)過程透明化、自動(dòng)化和智能化。如,通過工業(yè)大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化生產(chǎn)線配置、提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,或基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測設(shè)備故障,減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間。?倉儲(chǔ)物流:基于工業(yè)paas平臺(tái),工業(yè)企業(yè)可實(shí)現(xiàn)庫存管理優(yōu)化、物流路徑規(guī)劃、供應(yīng)鏈協(xié)同等,提高物流效率和響應(yīng)速度,通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數(shù)據(jù)分析,工業(yè)paas平臺(tái)可賦能企業(yè)實(shí)時(shí)庫存跟蹤、智能調(diào)度,以及物流過程的可視化管理,有助于提升供應(yīng)鏈整體效能。研發(fā)設(shè)計(jì)和銷售服務(wù)環(huán)節(jié)的細(xì)分場景也可通過工業(yè)paas平臺(tái)的應(yīng)用獲益如促進(jìn)研發(fā)設(shè)計(jì)協(xié)同、快速原型設(shè)計(jì),銷售服務(wù)中實(shí)現(xiàn)客戶關(guān)系管理和個(gè)性化服務(wù)等,但從應(yīng)用廣泛性和滲透角度看,的核心業(yè)務(wù)流程,應(yīng)用更為普遍和深入。u工業(yè)企業(yè)運(yùn)營生產(chǎn)全流程主要涵蓋研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、倉儲(chǔ)物流、銷售服務(wù)等關(guān)鍵階段,同時(shí)有運(yùn)營管理支撐,過去,大部分工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型多聚焦于運(yùn)營管理能力的建設(shè)和升級(jí),對(duì)實(shí)際運(yùn)營生產(chǎn)的實(shí)踐稍淺。u因此,雖然大部分工業(yè)企業(yè)都已初步實(shí)現(xiàn)信息化和自動(dòng)化生產(chǎn),但在進(jìn)一步的升級(jí)過程中仍面臨諸多痛點(diǎn),處于探索創(chuàng)新手段賦能的階段。是企業(yè)的普遍做法,是企業(yè)的普遍做法,線上線下融合銷售模式日益普遍,頭部企業(yè)快,個(gè)性化快速響應(yīng)能力有待加強(qiáng),售后服務(wù)信息反饋不暢,維修服務(wù)效率低,缺乏有效的客戶銷體系,提升客戶體驗(yàn),完善售后服務(wù)體系,借助Al和大數(shù)據(jù)分析洞察消費(fèi)者需求,驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品迭代和創(chuàng)新應(yīng)用CAD、CAE、CAM等技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)和模擬測試,頭部企設(shè)計(jì)階段突出,跨部門協(xié)同設(shè)計(jì)效率低,有待提高,面向大規(guī)模個(gè)性化定制設(shè)計(jì)的需求響應(yīng)速度慢工具,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和優(yōu)化設(shè)計(jì),以及云端一體化研發(fā)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同,并基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測性設(shè)計(jì)技術(shù),縮短產(chǎn)監(jiān)控,頭部企業(yè)通過引入物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備互聯(lián)互通和智能化?WMS和TMS系統(tǒng)已被廣泛應(yīng)用,儲(chǔ)和智能化物流調(diào)度,并通過率低,物料類別豐富導(dǎo)致分類難,以及單位統(tǒng)一難,物流狀態(tài)難把控,應(yīng)急響應(yīng)滯后,多渠道配送?需求:利用大數(shù)據(jù)、Al等技術(shù)提高供應(yīng)鏈透明度,基于無人倉庫、AGV等智能裝備提升倉儲(chǔ)作業(yè)效率,通過先進(jìn)的路線規(guī)劃和智能調(diào)度算法優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)端到端供應(yīng)鏈可視化管理老舊,導(dǎo)致設(shè)備連接和數(shù)據(jù)采集難,生產(chǎn)線柔性不足,無法快速響應(yīng)市場變化,預(yù)測性維護(hù)技術(shù)不成熟,影響生產(chǎn)連續(xù)性?需求:基于工業(yè)paas平臺(tái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和分析,加強(qiáng)數(shù)字李生應(yīng)用,打造智慧工廠和智能生產(chǎn)線,深化Al技術(shù)應(yīng)用,強(qiáng)化預(yù)u工業(yè)領(lǐng)域研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)是企業(yè)創(chuàng)新和競爭的核心之一,但在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。主要包括數(shù)據(jù)集成難、創(chuàng)新能力受限、轉(zhuǎn)型成本高等痛點(diǎn),在傳統(tǒng)研發(fā)模式下,數(shù)據(jù)來自不同平臺(tái)系統(tǒng),而創(chuàng)新會(huì)受到資源、時(shí)間和知識(shí)的限制,需要工業(yè)paas平臺(tái)能力賦能企業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)數(shù)字化升級(jí),在解決數(shù)據(jù)集成問題的基礎(chǔ)上,提供先進(jìn)技術(shù)工具激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新潛力。數(shù)據(jù)集成難據(jù)共享和交互轉(zhuǎn)型成本高的成本創(chuàng)新能力受限致創(chuàng)新能力受限專業(yè)人才短缺的軟件工具和編程語言,如參速構(gòu)建團(tuán)隊(duì)成Al算法,工業(yè)paas平臺(tái)不僅能提高設(shè)計(jì)的一致性和準(zhǔn)確性,還能激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新潛力,加快產(chǎn)品從設(shè)計(jì)到市場的轉(zhuǎn)化。協(xié)同設(shè)計(jì)與項(xiàng)目管理工業(yè)paas平臺(tái)可提供云端協(xié)同設(shè)協(xié)同設(shè)計(jì)與項(xiàng)目管理工業(yè)paas平臺(tái)可提供云端協(xié)同設(shè)計(jì)工具,支持多用戶實(shí)時(shí)在線編輯,確保團(tuán)隊(duì)高效協(xié)作,并通過項(xiàng)目管產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理設(shè)計(jì)圖紙、模型、文檔等數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)與管理,支持版本控制、變計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與仿真提供高性能計(jì)算資源,支持CAD軟件云端運(yùn)行,加速復(fù)雜模型的設(shè)計(jì)供應(yīng)鏈協(xié)同通過連接ERP系統(tǒng),企業(yè)可基于工產(chǎn)品質(zhì)量管控產(chǎn)品質(zhì)量管控蹤產(chǎn)品質(zhì)量,確保設(shè)計(jì)符合標(biāo)準(zhǔn),和持續(xù)改進(jìn)知識(shí)管理及復(fù)用升設(shè)計(jì)創(chuàng)新能力定制化設(shè)計(jì)與配置市場響應(yīng)速度智能設(shè)計(jì)輔助及Al優(yōu)化代次數(shù),提高設(shè)計(jì)效率u工廠設(shè)備種類繁多,大部分工廠設(shè)備老舊,面臨設(shè)備更新需求,且不同設(shè)備來自不同制造商,集成協(xié)同的復(fù)雜性提高,設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)也各不相同,為數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理和分析帶來了挑戰(zhàn)。生產(chǎn)制造過程中對(duì)數(shù)據(jù)采集的實(shí)時(shí)性要求較高,數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)需能快速、準(zhǔn)確地收集并傳輸數(shù)據(jù),很多傳統(tǒng)工廠目前仍面臨數(shù)據(jù)的采集和集成等痛點(diǎn)。設(shè)備與系統(tǒng)老舊供應(yīng)鏈協(xié)同問題業(yè)單環(huán)節(jié)的事,還需要的協(xié)同,如何推動(dòng)整個(gè)設(shè)備與系統(tǒng)老舊供應(yīng)鏈協(xié)同問題業(yè)單環(huán)節(jié)的事,還需要的協(xié)同,如何推動(dòng)整個(gè)設(shè)備和信息系統(tǒng)都較為更新需求,且難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集分析能力弱流程標(biāo)準(zhǔn)化程度低數(shù)據(jù)安全問題效采集生產(chǎn)過程中的各網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)增加,如字化轉(zhuǎn)型的一大障礙的數(shù)據(jù)采集技術(shù)和數(shù)據(jù)分析能力會(huì)限制企業(yè)優(yōu)字化轉(zhuǎn)型的一大障礙的數(shù)據(jù)采集技術(shù)和數(shù)據(jù)分析能力會(huì)限制企業(yè)優(yōu)也是一個(gè)挑戰(zhàn)u通過集成先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)和智能算法等技術(shù),工業(yè)paas平臺(tái)可幫助工業(yè)企業(yè)滿足在工廠端生產(chǎn)制造過程中的實(shí)時(shí)監(jiān)控、生產(chǎn)優(yōu)化及自動(dòng)生產(chǎn)設(shè)備連接與實(shí)時(shí)監(jiān)控基于工業(yè)paas平臺(tái)的集成能力,實(shí)生產(chǎn)計(jì)劃排程及調(diào)度況,優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃,平衡生產(chǎn)線負(fù)荷利用平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集能力,匯總生產(chǎn)線各類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,優(yōu)化生產(chǎn)流程生產(chǎn)設(shè)備連接與實(shí)時(shí)監(jiān)控基于工業(yè)paas平臺(tái)的集成能力,實(shí)生產(chǎn)計(jì)劃排程及調(diào)度況,優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃,平衡生產(chǎn)線負(fù)荷利用平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集能力,匯總生產(chǎn)線各類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,優(yōu)化生產(chǎn)流程生產(chǎn)與供應(yīng)鏈協(xié)同集成供應(yīng)鏈管理模塊,實(shí)現(xiàn)上下游信息共享,快速響應(yīng)市場變化基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法,預(yù)測設(shè)備故障模式,減少突發(fā)故障造成的生產(chǎn)中斷員工知識(shí)賦能與技能培訓(xùn)基于知識(shí)管理模塊,定制培訓(xùn)計(jì)劃,集成質(zhì)量管理系統(tǒng),監(jiān)測關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo),實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期追溯虛實(shí)融合及模擬優(yōu)化創(chuàng)建生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型,模擬生產(chǎn)流程,提高生產(chǎn)效率工業(yè)paas平臺(tái)賦能生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)各細(xì)分場景效率提升u從工業(yè)企業(yè)角度來看,工業(yè)領(lǐng)域倉儲(chǔ)物流環(huán)節(jié)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)主要面臨上游供應(yīng)商眾多、物料品類繁雜導(dǎo)致擺放難等問題,因此如何統(tǒng)一物料單位、合理擺放、優(yōu)化運(yùn)輸路徑成為痛點(diǎn)。此外,系統(tǒng)集成和兼容性問題、客戶需求快速變化導(dǎo)致供應(yīng)鏈難以及時(shí)反饋也是企業(yè)面臨的主要痛點(diǎn)。u為解決上述問題,工業(yè)企業(yè)亟需建立統(tǒng)一的物料管理平臺(tái)、采用先進(jìn)的庫存管理系統(tǒng)、實(shí)施嚴(yán)格的貨品追溯機(jī)制等,均需要平臺(tái)化能力的賦能,以提升物流效率和服務(wù)質(zhì)量。物流信息不透明置,物流信息不透明置,影響供應(yīng)鏈響應(yīng)速度和決品可能需要成百上千個(gè)原材料,需要面向眾多供應(yīng)商,如何統(tǒng)庫存管理效率低響運(yùn)營效率,如何實(shí)時(shí)監(jiān)控庫存狀態(tài)精確預(yù)測需求實(shí)現(xiàn)策效率,建立透明高效的物流空間利用率低利用率,降低成本系統(tǒng)集成與數(shù)據(jù)聯(lián)通不同物流環(huán)節(jié)的信息系統(tǒng)間缺u在工業(yè)領(lǐng)域倉儲(chǔ)物流階段,paas平臺(tái)通過數(shù)據(jù)協(xié)同、智能監(jiān)測和平臺(tái)化協(xié)同能力,可以解決企業(yè)物流路徑不合理、物料單位不統(tǒng)一和決策智能化程度低等挑戰(zhàn)。統(tǒng)一物料單位、優(yōu)化不同類別物料的擺放邏輯,降低人工成本并提升智能運(yùn)作水平。物流路徑不合理物料單位難統(tǒng)一協(xié)同效率低人工成本增加決策智能化低倉儲(chǔ)布局不合理物流路徑不合理物料單位難統(tǒng)一協(xié)同效率低人工成本增加決策智能化低倉儲(chǔ)布局不合理信息數(shù)據(jù)不對(duì)等……物流臨痛點(diǎn)技術(shù)應(yīng)用要求提高敏捷決策要求提高智能運(yùn)作要求提高智能倉儲(chǔ)需求提高智慧物流需求提高協(xié)同要求提高……時(shí)代企業(yè)需求物流狀態(tài)智能監(jiān)測平臺(tái)優(yōu)化物料擺放化技AI賦能降本提效升平臺(tái)化協(xié)同賦能工業(yè)paas平臺(tái)賦能可控敏捷數(shù)據(jù)協(xié)同安全術(shù)提u從企業(yè)運(yùn)營角度來看,工業(yè)企業(yè)的銷售服務(wù)環(huán)節(jié)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中通常會(huì)面臨客戶資源分散、銷售渠道整合難、決策支撐不足以及市場和競爭對(duì)手的快速變化等問題,客戶資源分散在不同銷售渠道,數(shù)據(jù)難互通,無法形成統(tǒng)一的客戶地圖和銷售策略。u為應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn),工業(yè)企業(yè)需要依托paas的能力建立統(tǒng)一的客戶管理平臺(tái),打通多銷售渠道以優(yōu)化客戶體驗(yàn),強(qiáng)化數(shù)據(jù)分析和決策工具,靈活應(yīng)對(duì)個(gè)性化需求及市場變化,建立快速的市場響應(yīng)機(jī)制,從而提高銷售效率?？蛻糍Y源管理分散客戶信息分散在不同的銷售人員手中,缺乏統(tǒng)一的客戶客戶資源管理混亂,客戶信息丟失或重復(fù),影響客戶體銷售行為優(yōu)化難傳統(tǒng)模式下,企業(yè)銷售團(tuán)隊(duì)外勤活動(dòng)追蹤難,銷售過程缺乏透明度,導(dǎo)致銷售行為標(biāo)準(zhǔn)化和優(yōu)化困難,影響銷售效率和業(yè)績考核的準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)分析不準(zhǔn)確缺乏有效的數(shù)據(jù)分析工具,使得基于歷史數(shù)據(jù)的銷售趨勢預(yù)測不準(zhǔn)確,難以科學(xué)地設(shè)定銷售目標(biāo)和策略,影響資源配置和市場響應(yīng)速度銷售渠道難打通線上線下多個(gè)銷售渠道各自獨(dú)立,數(shù)據(jù)不互通,整合難度大,難以形成統(tǒng)一的客戶視圖和銷售策略,影響市場覆蓋和銷售效率決策支持不足缺乏基于大數(shù)據(jù)的Bl(商業(yè)智能)系統(tǒng)支持,銷售決策往往依賴經(jīng)驗(yàn)和直覺,而不是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),導(dǎo)致決策效率和準(zhǔn)確性不高u現(xiàn)階段,工業(yè)企業(yè)在銷售服務(wù)環(huán)節(jié)應(yīng)用工業(yè)paas平臺(tái)的滲透率較低。通過集成CRM系統(tǒng)、提供在線服務(wù)平臺(tái)、利用大數(shù)據(jù)分析和Al算法等,工業(yè)paas可幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)銷售渠道的統(tǒng)一管理、個(gè)性化營銷推薦、銷售預(yù)測優(yōu)化及市場需求的深入洞察等,不僅能提高客戶互動(dòng)效率和銷售轉(zhuǎn)化率,還可為企業(yè)提供基于數(shù)據(jù)的決策支持。銷售渠道及客戶管理銷售渠道及客戶管理?工業(yè)paas平臺(tái)賦能線上線下銷售渠道統(tǒng)一管理客戶信息,自動(dòng)化營銷活動(dòng),跟蹤銷售線索,提高客戶互個(gè)性化營銷推薦個(gè)性化營銷推薦采購周期及偏好,為銷售預(yù)測及優(yōu)化銷售預(yù)測及優(yōu)化市場需求洞察分析市場需求洞察分析優(yōu)化售后服務(wù)與技術(shù)支持售后服務(wù)與技術(shù)支持診斷、工單管理等功求,縮短問題解決的時(shí)間工業(yè)PaaS平臺(tái)應(yīng)用實(shí)踐典型案例億歐智庫:數(shù)睿數(shù)據(jù)工業(yè)paas解決方案企業(yè)智慧大腦質(zhì)量管理倉儲(chǔ)管理客戶服務(wù)產(chǎn)品交付集成制造采購供應(yīng)集成研發(fā)市場營銷人力資源財(cái)務(wù)管理資產(chǎn)管理信息技術(shù)體系管理安全保障業(yè)務(wù)能億歐智庫:數(shù)睿數(shù)據(jù)工業(yè)paas解決方案企業(yè)智慧大腦質(zhì)量管理倉儲(chǔ)管理客戶服務(wù)產(chǎn)品交付集成制造采購供應(yīng)集成研發(fā)市場營銷人力資源財(cái)務(wù)管理資產(chǎn)管理信息技術(shù)體系管理安全保障業(yè)務(wù)能力綜合辦公智能排產(chǎn)質(zhì)量分析數(shù)字化數(shù)據(jù)賦能應(yīng)用商超權(quán)限管控統(tǒng)一搜索統(tǒng)一身份認(rèn)證集成loT管理指標(biāo)管理智能Bl數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)通業(yè)務(wù)賦能數(shù)字化數(shù)字化底座工業(yè)數(shù)據(jù)源工業(yè)數(shù)據(jù)工業(yè)loT設(shè)備數(shù)據(jù)批次/按需/實(shí)時(shí)接入第三方應(yīng)用MES系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)狀:?暫時(shí)尚未全面使用,尚處于內(nèi)測調(diào)整階段?功能大而全,很多功能實(shí)際工作中不會(huì)用或者基本不用?較多功能設(shè)計(jì)歸類不合理,屬于堆積式功能堆放,間接導(dǎo)致工作雜亂?整體風(fēng)格不屬于互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)格,有些偏傳統(tǒng)技術(shù)集團(tuán)ERP主管集團(tuán)及下屬子公司的人事、財(cái)務(wù)、采購訂單等信息,但數(shù)據(jù)缺少整體規(guī)劃、按主題建設(shè)沉淀不足,無法支撐未來企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用,配套APP能力不足w解決方案:理、產(chǎn)品管理、生產(chǎn)管理、財(cái)務(wù)管理、系統(tǒng)管理等場景,實(shí)現(xiàn)全方位綜合管理,構(gòu)建高可用、可迭代的新型MES系統(tǒng),打造數(shù)字化生產(chǎn)標(biāo)桿車間。u鼎捷軟件股份有限公司已深耕企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域40余年,是國內(nèi)領(lǐng)先的企業(yè)信息化、數(shù)字化解決方案服務(wù)提供商。近年來在"智能+"整體戰(zhàn)略布局下,鼎捷軟件確立"一線三環(huán)互聯(lián)"戰(zhàn)略路徑,面對(duì)融合自動(dòng)化、信息化以及云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能的轉(zhuǎn)型浪潮,推出新型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)--鼎捷雅典娜,幫助企業(yè)積極變革運(yùn)營模式。u鼎捷雅典娜是采用新一代的數(shù)字信息技術(shù)和人工智能技術(shù),以智驅(qū)中臺(tái)、業(yè)務(wù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)、知識(shí)中臺(tái)、互聯(lián)中臺(tái)為支撐,以知識(shí)封裝+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為兩大核心優(yōu)勢完整建構(gòu)的新型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),是支撐企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的數(shù)字底座。2022年鼎捷雅典娜發(fā)布,目前已簽約鐵科軌道、潯興股份億歐智庫:鼎捷雅典娜整體架構(gòu)落地實(shí)踐案例鼎捷軟件融合汽車企業(yè)行業(yè)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)與GPT大模型,運(yùn)用Al億歐智庫:鼎捷雅典娜整體架構(gòu)落地實(shí)踐案例鼎捷軟件融合汽車企業(yè)行業(yè)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)與GPT大模型,運(yùn)用Al和NLP技術(shù),構(gòu)建某轉(zhuǎn)向系統(tǒng)企業(yè)目前面臨著管理大量8D文檔和知識(shí)權(quán)限的挑戰(zhàn),導(dǎo)致員工難以務(wù)繁雜、人力消耗大、新人培訓(xùn)成本高等難題。鼎捷雅典娜數(shù)智采購系統(tǒng)將復(fù)雜的采購業(yè)務(wù)全部轉(zhuǎn)到線上,實(shí)現(xiàn)新人一天上手、采購處理時(shí)間縮短一半、物料分派正確率遠(yuǎn)超95%;與此同時(shí),管理層得以動(dòng)態(tài)掌握業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù),及時(shí)云安全使用者應(yīng)用應(yīng)開發(fā)/運(yùn)維人員的操作規(guī)章全面容災(zāi)恢復(fù)快速修補(bǔ)與切換全面監(jiān)控與告警全面的資源加護(hù)與保護(hù)站式資源管理數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備智能入口saas裝備制造云零部件制造云品牌分銷云裝備制造云零部件制造云品牌分銷云流通零售云……paas服務(wù)云云控制臺(tái)paas服務(wù)云云控制臺(tái)技術(shù)平臺(tái)laas云環(huán)境設(shè)施邊緣層（邊緣層（OTIaaS）設(shè)備層uLGCNS作為一家領(lǐng)先的IT技術(shù)服務(wù)提供商,致力于引領(lǐng)客戶成功實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。確?？蛻粼谌招略庐惖氖袌霏h(huán)境中保持競爭優(yōu)勢,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的持續(xù)擴(kuò)展和不斷的創(chuàng)新發(fā)展。uFactova是LGCNS旗下智能工廠解決方案,結(jié)合超過30年在多個(gè)行業(yè)成功構(gòu)筑及運(yùn)營制造系統(tǒng)的專業(yè)經(jīng)驗(yàn),通過整合人工智能、大數(shù)據(jù)及物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù),解決制造全流程中客戶遇到的挑戰(zhàn)和痛點(diǎn)。Factova不僅連接人、設(shè)備和系統(tǒng),而且提供從產(chǎn)品研發(fā)到生產(chǎn)、物流的制造價(jià)值鏈全領(lǐng)域解決方案。①smartFactorysmartproduct安全I(xiàn)T/OT基礎(chǔ)安全安保①smartFactorysmartproduct安全I(xiàn)T/OT基礎(chǔ)安全安保安全體系R&D系統(tǒng)倉庫管理系統(tǒng)產(chǎn)品及工程系統(tǒng)系統(tǒng)系統(tǒng)安全環(huán)境按照生產(chǎn)valuechain別分類流程Al/BigData,DigitalTwin平臺(tái)loT平臺(tái)工藝管理、數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)平臺(tái)引進(jìn)平臺(tái)前制定從水平診斷、構(gòu)建到擴(kuò)散的戰(zhàn)略平臺(tái)采集設(shè)備通信規(guī)格接口數(shù)據(jù)架構(gòu)數(shù)據(jù)收集標(biāo)準(zhǔn)化,工程運(yùn)行方案設(shè)計(jì)通信Infra引進(jìn)協(xié)作機(jī)器人設(shè)計(jì)機(jī)器人匹配方案設(shè)計(jì)物流運(yùn)營方案傳感器虛擬化設(shè)計(jì)傳感器虛擬化制定智能工廠總體規(guī)劃落地實(shí)踐案例進(jìn),有效解決生產(chǎn)流程不暢和供應(yīng)鏈管理滯后的難題。標(biāo)桿工廠的構(gòu)筑進(jìn)一步驗(yàn)證系統(tǒng)的實(shí)效性和延展性。這些措施大幅LGCNS為某頭部企業(yè)提供高效缺陷管理解決方案,通過設(shè)備的坐標(biāo)匹配和歷史數(shù)據(jù)分析,快速定位缺陷原因,減少缺陷處理時(shí)間。通過精確匹配設(shè)備的contact坐標(biāo)和Al視覺外觀檢測數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián),加點(diǎn)并推動(dòng)數(shù)字工廠的持續(xù)改進(jìn)和創(chuàng)新。uu而工業(yè)paas應(yīng)用層質(zhì)量SPC分析 應(yīng)用開發(fā)數(shù)據(jù)庫時(shí)序數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算邊緣管理其他平臺(tái)層應(yīng)用層質(zhì)量SPC分析 應(yīng)用開發(fā)數(shù)據(jù)庫時(shí)序數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算邊緣管理其他平臺(tái)層安全落地實(shí)踐案例智能制造工廠,實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造的一體化數(shù)字化透明工廠轉(zhuǎn)變,生產(chǎn)效率提升12%,綜合生產(chǎn)成本降低超過3%,產(chǎn)品交付周期縮短5%w助力鋼結(jié)構(gòu)制造企業(yè)建設(shè)智能工廠,打系統(tǒng)"的數(shù)字映射和反饋感知,打造智能制造新模式,生產(chǎn)用工減少15%左右,生產(chǎn)成本降低20%以上,生產(chǎn)效率提高25%,產(chǎn)品質(zhì)量一致性明顯提升uu億歐智庫:百度智能云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)解決方案saas層百度工業(yè)智腦通用paaslaas層邊緣層開放門戶運(yùn)營中心+APP市場和模型市場智能排產(chǎn)智能問答安全預(yù)警與聯(lián)動(dòng)產(chǎn)業(yè)圖譜產(chǎn)品智能視覺質(zhì)檢產(chǎn)業(yè)金融研發(fā)設(shè)計(jì)生產(chǎn)制造客戶服務(wù)綜合保障產(chǎn)業(yè)智腦低代碼開發(fā)平臺(tái)+API/SDK共享服務(wù)接口工業(yè)知識(shí)生產(chǎn)工業(yè)知識(shí)組織工業(yè)知識(shí)中臺(tái)工業(yè)視覺智能億歐智庫:百度智能云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)解決方案saas層百度工業(yè)智腦通用paaslaas層邊緣層開放門戶運(yùn)營中心+APP市場和模型市場智能排產(chǎn)智能問答安全預(yù)警與聯(lián)動(dòng)產(chǎn)業(yè)圖譜產(chǎn)品智能視覺質(zhì)檢產(chǎn)業(yè)金融研發(fā)設(shè)計(jì)生產(chǎn)制造客戶服務(wù)綜合保障產(chǎn)業(yè)智腦低代碼開發(fā)平臺(tái)+API/SDK共享服務(wù)接口工業(yè)知識(shí)生產(chǎn)工業(yè)知識(shí)組織工業(yè)知識(shí)中臺(tái)工業(yè)視覺智能工業(yè)數(shù)據(jù)智能工業(yè)Al中臺(tái)百度飛槳paddlepaddle深度學(xué)習(xí)平臺(tái)工業(yè)數(shù)據(jù)接入?yún)f(xié)議解析數(shù)據(jù)預(yù)處理邊緣智能分析應(yīng)用部署管理工業(yè)以太網(wǎng)邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)邊緣盒子研發(fā)設(shè)計(jì)與工藝規(guī)劃類CADCAECAPPCAMPLMEDAPSSLIMSERPCRMWMSEAMHSE生產(chǎn)管理與企業(yè)運(yùn)營類MESSCMPLC機(jī)械臂各類裝備與儀器儀表生產(chǎn)控制與專機(jī)系統(tǒng)類工控機(jī)生產(chǎn)輔助與公用工程類落地實(shí)踐案例w案例背景:徐工集團(tuán)累計(jì)擁有授權(quán)專利7137件,其中發(fā)明專利1756件,PCT國際專利56件,國產(chǎn)首臺(tái)套產(chǎn)品、重大裝備100多套,國家發(fā)改委最新發(fā)布全國1300多家國家級(jí)企業(yè)技術(shù)中心最新評(píng)價(jià)結(jié)果,徐工居工程機(jī)械行業(yè)第一位。?2008年成立至今,徐工挖機(jī)快速發(fā)展,成為行業(yè)領(lǐng)頭羊,而隨著業(yè)務(wù)的高速發(fā)展,構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)徐工挖機(jī)的重要性日益凸顯w解決方案:開源開放的技術(shù)與服務(wù),有效提升了徐工挖機(jī)的平臺(tái)開發(fā)能力?面向全場景、低門檻的數(shù)據(jù)湖管理與分析平臺(tái)EasyDAP,可一站式完成1.1工業(yè)paas是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心,賦能企業(yè)智造升級(jí)1.4工業(yè)paas主要服務(wù)模式分析工業(yè)數(shù)字化升級(jí)需求及工業(yè)paas應(yīng)用解決方案實(shí)踐2.1工業(yè)領(lǐng)域運(yùn)營生產(chǎn)全流程梳理及數(shù)字化升級(jí)需求分析2.2工業(yè)paas在工業(yè)各流程各環(huán)節(jié)的應(yīng)用滲透率分析2.3工業(yè)各環(huán)節(jié)數(shù)字化升級(jí)痛點(diǎn)及工業(yè)paas賦能價(jià)值2.4工業(yè)paas賦能企業(yè)數(shù)字化升級(jí)最佳應(yīng)用實(shí)踐案例u相對(duì)于金融、零售等產(chǎn)業(yè)來說,工業(yè)對(duì)Al的投入占比相對(duì)較小,Al在工業(yè)領(lǐng)域的滲透率僅約10%。而隨著近幾年工業(yè)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用需求的增長,Al逐步滲透工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié),其中生產(chǎn)制造是應(yīng)用Al技術(shù)最多的環(huán)節(jié),在Al的賦能下,工業(yè)paas平臺(tái)將進(jìn)一步拓寬應(yīng)用場景,實(shí)現(xiàn)更多創(chuàng)AIGC應(yīng)用Al賦能工業(yè)paasAIGC應(yīng)用Al賦能工業(yè)paasAl應(yīng)用?現(xiàn)階段,AIGC主要賦能內(nèi)容創(chuàng)作與人機(jī)交互,越高,內(nèi)容在價(jià)值鏈中占比越高,AIGC對(duì)其顛為重,內(nèi)容在其營銷、生的影響相對(duì)有限目前仍處于探索階段,通常應(yīng)用于營銷環(huán)節(jié)的內(nèi)容創(chuàng)作場景,生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)應(yīng)用場景不多?通過封裝在平臺(tái)內(nèi)的行業(yè)knowhow及算法和原理模型,工業(yè)paas可高效構(gòu)建工業(yè)應(yīng)用應(yīng)用創(chuàng)建效率,降低開發(fā)成本,術(shù),理解并生成人類語言文本,賦能工業(yè)上層應(yīng)用開發(fā)效率,在工業(yè)paas平臺(tái)的優(yōu)化算法中,通過對(duì)系統(tǒng)性能、資源利用率等指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析,提高系統(tǒng)性能和穩(wěn)定性?未來,Al代碼生成能力將重塑工