江蘇亞威機床股份有限公司基于上述痛點，在企業(yè)設(shè)備出廠前均會根據(jù)采購訂單和裝配單 信息生成標識解析二維碼并粘貼在設(shè)備上，二維碼攜帶設(shè)備運行狀態(tài)、參數(shù)信息，用戶可遠程 監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)和獲取設(shè)備報警信息，及時進行設(shè)備點檢和養(yǎng)護，實現(xiàn)無紙化辦公并隨時查看歷 史養(yǎng)護點檢信息。當設(shè)備出現(xiàn)故障時，用戶可通過掃碼報修，縮短等待周期，支持隨時掃碼查 看該設(shè)備一系列售后維修服務(wù)記錄，并反饋相關(guān)售后需求。基于標識的智能售后服務(wù)管理模式 可輔助企業(yè)提升售后服務(wù)質(zhì)量，一碼獲取設(shè)備信息，快速了解用戶真實需求，節(jié)省多流程協(xié)同 成本。方案實施應用后，客戶點檢效率提升58%,客戶滿意度提升20%,設(shè)備平均無故障開機 時間增加268小時；售后服務(wù)人員平均服務(wù)效率提升18%,服務(wù)質(zhì)量提升32%,售后服務(wù)成本 降低15%以上。
平臺通過標識實現(xiàn)前端信息采集,解決了貨物確權(quán)的問題,降低線下人工核驗時間95%,解決動產(chǎn)質(zhì)押融資中的重復質(zhì)押問題,解決因重復質(zhì)押引起的融資問題事件28起
建立標準化的能耗采集監(jiān)測體系,對接入監(jiān)測的數(shù)據(jù)進行規(guī)范處理,數(shù)據(jù)的動 態(tài)分析,及時干預,保證節(jié)能政策的正確執(zhí)行,企業(yè)水電氣等各項能耗總體降低13%;企業(yè)運 營成本下降5%
用戶可通過二維碼對構(gòu)件生產(chǎn)工藝,構(gòu)件信息進行追溯,跟蹤與管理,構(gòu)件生產(chǎn)完成之后,通過出色程一掃碼步驟完成質(zhì)檢,貨運,信息錄入等多流程的實時記錄
減少人工計數(shù)和匯總操作,提 升準確率70%以上,數(shù)據(jù)顆粒度提升至十位級,降低人員工時15%以上,客戶實時應答能力提 升35%,查貨調(diào)貨效率提升40%
通過統(tǒng)一防疫政務(wù)接口將健康碼,核酸檢測,疫苗接種,場所碼等標識數(shù)據(jù)統(tǒng)一歸集使用,為防疫工作的應急響應預案提供關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支撐
以智能制造典型場景作為切入點,從多個維度分析系統(tǒng)解決方案的發(fā)展情況,歸納系統(tǒng)解決方案發(fā)展現(xiàn)狀和圖譜,提出系統(tǒng)解決方案技術(shù)應用和變革趨勢
基礎(chǔ)篇分析世界主要國家的智能制造發(fā)展戰(zhàn)略和國際標準化組織的智能制造標準化現(xiàn)狀;發(fā)展篇根據(jù)各個階段的工作重點和標志性成果將我國智能制造標準化工作劃分為探索期
詳實數(shù)據(jù)研判了智能工廠發(fā)展趨勢;剖析智能制造典型應用場景及實施路徑;總結(jié)行業(yè)工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型差異路徑;提出工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵績效指標體系
智慧供應鏈是以提升效率,降低成本,提G服務(wù)水平為核心,實現(xiàn)智能決策;透明化管控,智慧供應鏈是以提升效率,降低成本,提G服務(wù)水平為核心,實現(xiàn) 智能決策
智能工廠是以提G工廠運營管理水平為核心,主要目標是使生產(chǎn)資源得到合理的配置和優(yōu)化,在設(shè)計,生產(chǎn),物流,銷售,服務(wù)等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)間實現(xiàn)互聯(lián)互通
智能車間建設(shè)重點在于對車間內(nèi)關(guān)鍵環(huán)節(jié)、業(yè)務(wù)單元的設(shè)備連接、數(shù)據(jù)采集和分析利用，能夠自動、 G效、穩(wěn)定的完成排產(chǎn)和生產(chǎn)執(zhí)行
CMMM深度賦能三個層級智能化建設(shè),提煉CMMM八大G價值實踐模式,提出了全生命周期設(shè)備管理,多面賦能制造企業(yè)G質(zhì)量發(fā)展支撐政府科學制策和準確施策
2021年智能制造軟件市場規(guī)模為1438.7億元,預計未來五年保持較快速增長,復合年均增長率為19.0%,將于2026達到3429.0億元,工業(yè)軟件中的占比持續(xù)增加
數(shù)字化轉(zhuǎn)型從企業(yè)視角看,重要目標是要實現(xiàn)價值增值;從產(chǎn)業(yè)視角看指傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新一代信息通信技術(shù)的深度融合應用;對我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策的啟示和建議
由李培根,譚建榮,柴天佑,盧秉恒,李伯虎等10余位院士牽頭,圍繞智能制造中的智能產(chǎn)品,智能制造云等六個方向,繪制了智能制造技術(shù)路線圖
