智慧工厂实验室
在数字化转型下，智慧工厂实验室面临数据采集断层等瓶颈，推出系统性解决方案：依托物联网搭建设备物联网络，打通测试数据与 MES 系统；部署人员定位与安全预警系统；建立设备故障智能预警机制；用大数据挖掘生产数据优化工艺；构建能耗监测与管理系统。方案推动实验室数字化、智能化转型，达高效、智能、安全生产目标。
行业痛点
数据采集 “真空地带”
产线检测设备因未实现物联接入，导致设备运行数据难以获取，无法为运维与决策提供有效数据支撑。
系统协作 “孤岛困境”
测试数据与 MES 系统各自独立运行，数据交互通道阻断，无法形成数据合力，影响生产流程的高效协同。
人员管控 “模糊盲区”
人员定位不明确，致使安全管理存在诸多漏洞，无法实时掌握人员动态，增加安全事故发生风险。
故障预判 “能力短板”
设备故障诊断与预测手段不足，无法提前发现潜在故障隐患，频繁的设备停机严重干扰生产连续性。
数据价值 “沉睡状态”
海量检测数据缺乏深度分析，无法从中提取有价值信息，难以实现对生产工艺的针对性优化升级。
安全预警 “脆弱防线”
安全预警机制存在缺陷，面对突发安全事件时响应迟缓，无法及时启动防护措施，威胁生产安全。
解决方案
数据桥梁搭建
通过物联网技术将产线检测设备接入网络，实时采集数据并共享，构建数据仓库，为运维和决策提供数据基础。
系统脉络贯通
消除系统间的数据壁垒，实现测试数据与 MES 系统的互联互通，让数据流动起来，为生产决策提供精准信息支持。
人员安全护航
运用定位技术与预警机制，实时掌握人员位置，及时预警安全风险，合理调配人员，保障生产安全有序。
设备健康守护
借助监测与分析技术，实时监控设备状态，提前预警潜在故障，制定智能维修计划，减少停机损失。
工艺智慧升级
利用大数据深度剖析生产数据，挖掘优化空间，改进生产工艺，实现产品质量与生产效率双提升。
能耗智能管控
搭建能耗监测系统，实时追踪能源使用情况，通过智能调控，降低能耗，实现绿色高效生产。
