案例：赋能大型制造集团实现智能工厂升级与供应链云端协同

项目背景与客户挑战

华东某大型装备制造集团 是国内领先的大型高端装备制造企业，拥有多个生产基地和复杂的全球供应链网络。随着市场竞争的加剧和客户需求的日益个性化，集团原有的信息化系统和生产管理模式面临着严峻挑战：

• 生产数据孤岛： 各生产环节数据分散，缺乏统一的实时数据采集与分析平台，难以实现精益生产和快速响应。
• 设备维护成本高： 传统基于经验的设备维护模式导致非计划停机频发，备件库存积压，维护成本居高不下。
• 供应链协同效率低： 与上下游合作伙伴信息共享不畅，订单、库存、物流等环节协同困难，影响整体交付效率。
• 质量追溯与过程控制薄弱： 难以对产品生产全过程进行精细化追溯和质量控制，影响产品质量稳定性和客户满意度。
• 缺乏数据驱动的决策支持： 管理层难以基于实时、准确的数据进行生产规划、资源调度和市场预测。

为应对这些挑战，提升核心竞争力，该集团决定启动全面的数字化转型项目，旨在构建一个高度智能化、数据驱动的现代化制造体系。

岚玥智创的解决方案：构建智慧制造新范式

在深入理解客户的业务痛点和战略目标后，岚玥智创为其量身打造了一套集物联网(IoT)、边缘计算、云计算、大数据分析及人工智能(AI)于一体的综合性智能工厂解决方案。方案核心包括：

1. 工业物联网(IIoT)与数据采集平台建设

我们为客户的关键生产设备加装了多种传感器（如振动、温度、能耗等），并部署了边缘计算网关，实现了对设备状态、生产参数、环境数据等的实时采集与预处理。所有数据通过安全的工业网络汇聚到搭建在[私有云/混合云]上的工业数据湖平台，为后续分析应用奠定基础。

3. AI驱动的预测性维护与质量检测

基于采集到的设备运行数据，我们利用机器学习算法构建了设备健康度评估和故障预测模型，实现了从“被动维修”到“预测性维护”的转变。同时，引入基于计算机视觉的智能缺陷检测系统，在关键工序替代人工目检，大幅提升了产品质量检测的效率和准确率。

项目亮点与创新之处

• 边云协同架构:

  创新性地采用了边缘计算与云计算协同的架构，在生产现场进行数据的实时处理与快速响应，同时将海量数据上传至云端进行深度分析与模型训练，兼顾了实时性和智能性。

• 数字孪生应用探索:

  在关键生产单元初步构建了数字孪生模型，实现了物理世界与数字世界的实时映射，为生产过程优化、故障模拟和远程运维提供了有力支持。

• 多层级工业安全防护:

  从网络隔离、设备接入认证、数据加密传输到云端安全防护，构建了纵深防御的工业信息安全体系，保障生产数据和核心系统的安全。

实施成果与客户价值

该智能工厂升级项目的成功实施，为华东某大型装备制造集团带来了显著的经济效益和战略价值：

此外，项目还显著提升了企业的数据洞察能力，为管理层提供了更精准的决策依据，并为企业未来的智能化发展奠定了坚实的基础。客户对岚玥智创的专业能力、交付质量和项目管理水平给予了高度评价。

使用的技术与服务：