解决方案中心

每个行业都有独特的工艺、痛点与合规要求。以下方案沉淀自 300+ 落地项目，可组合、可裁剪、可复制。

从单点场景切入、快速见效，是多数企业数字化转型的第一步。每个场景均含方案构成、技术要点与实施流程。

S1 · 质量数字化与 AI 质检

方案构成：QMS 质量管理系统 + 机器视觉质检 + 全流程质量追溯 + 质量大数据分析。覆盖来料、过程、成品、出货全环节。

技术要点：工业相机 + 深度学习（YOLO/语义分割）模型训练与边缘部署；OPC UA/GenICam 采集；缺陷样本库持续迭代；与 MES/ERP 质量数据打通。

• 现场调研：明确检测位、缺陷类型、节拍要求
• 样本采集：缺陷样本标注与数据增强
• 模型训练：迭代至准确率 ≥99% 后评审冻结
• 边缘部署：推理一体机上线 + 剔除联动
• 持续优化：误检/漏检回流，月度模型迭代

S2 · 设备数字化与预测性维护

方案构成：设备联网采集 + 状态监测 + 健康度模型 + 维修工单闭环（CMMS/EAM）。

技术要点：振动/温度/电流传感器 + 边缘网关；时序模型（LSTM/Transformer）故障预警；设备档案与备件管理；OEE 透明化。

• 设备盘点：确定重点设备与测点方案
• 联网改造：网关接入 200+ 品牌 PLC/仪表
• 数据建模：健康度阈值与 AI 预警模型
• 流程打通：预警→工单→维修→复盘闭环
• 运营迭代：模型月度训练，备件策略优化

S3 · 能源管理与双碳

方案构成：能耗计量采集 + 能源管理系统（EMS）+ 空压/制冷 AI 寻优 + 碳盘查与碳足迹。

技术要点：智能电表/气表/水表接入（Modbus/IEC 61850）；能效基准与异常诊断；AI 优化算法控制公用工程；碳因子库与报告生成。

• 能源审计：识别重点耗能设备与浪费点
• 计量改造：分项计量与数据采集
• 平台部署：能效看板与异常预警
• AI 寻优：空压机/中央空调群控策略
• 双碳输出：碳盘查报告与节能验证

S4 · 智能仓储物流

方案构成：WMS/WCS + AGV/AMR 调度 + 智能立体库 + 线边配送。

技术要点：SLAM 导航与多车调度算法；RFID/视觉/条码多模识别；与 MES/ERP 实时协同；库位级精细管理。

• 流程梳理：入库/存储/拣选/配送现状诊断
• 方案设计：库位规划与设备选型
• 系统集成：WMS+WCS+AGV 联调
• 试运行：节拍验证与异常处置
• 运营优化：拣选路径与库位热度调优

S5 · 计划排产与供应链协同

方案构成：APS 高级排程 + S&OP 产销协同 + 齐套管理 + 产业链上下游协同平台。

技术要点：约束规划/运筹优化求解器；多目标排程（交期/产能/换型）；与 ERP/MES/WMS API 集成；供应链数据互认。

• 数据梳理：BOM/工艺路线/产能参数治理
• 模型构建：排程规则与优先级策略
• 系统实施：APS 与 MES/ERP 打通
• 上线验证：排产结果与现场比对
• 持续优化：规则调参与异常重排

S6 · 生产执行与追溯（MES）

方案构成：MES 制造执行 + 工单/报工/防错 + 全流程追溯 + ANDON 安灯。

技术要点：条码/RFID 标识；设备集成（OPC UA/Modbus）；防错校验逻辑；追溯链（人机料法环）数据模型；电子看板。

• 现状诊断：工艺流程与信息流梳理
• 蓝图设计：功能清单与集成接口
• 配置开发：MES 配置化实施 + 设备对接
• 试运行：双轨运行与数据核对
• 正式上线：培训移交与持续支持

S7 · 研发数字化与数字孪生

方案构成：PLM 产品全生命周期 + CAD/CAE 工具链 + 数字孪生（产线/工厂级虚实映射）。

技术要点：三维建模与轻量化；仿真验证（工艺/物流）；IIoT 数据实时驱动孪生体；变更管理。

• 需求梳理：研发流程与工具现状
• 平台选型：国产化 CAD/PLM 适配
• 孪生构建：产线三维建模与数据接入
• 虚实联调：仿真与实绩比对校准
• 应用深化：培训、预案推演、远程监控

S8 · 工业安全与合规

方案构成：工控安全 + 等保合规 + 数据安全 + 行业合规（GMP/ISO/IATF）数字化支撑。

技术要点：工控防火墙/白名单；网络分区（OT/IT）；数据加密与脱敏；审计追踪；合规文档电子化。

• 合规差距分析：对标等保/行业标准
• 安全设计：网络分区与访问控制
• 设备部署：防火墙/监测/审计系统
• 制度落地：流程与文档体系建设
• 评测认证：等保测评/体系认证支持

S9 · 数据治理与 AI 中台

方案构成：数据标准/数据质量 + 数据中台 + 指标体系 + AI 模型训练平台（MLOps）。

技术要点：数据湖仓架构；主数据治理；指标字典；模型全生命周期管理；与 DCMM 评估衔接。

• 数据盘点：系统/表/指标现状梳理
• 标准制定：主数据与指标口径统一
• 平台建设：采集/治理/服务链路搭建
• 模型上线：AI 场景试点与验证
• 资产运营：数据资产目录与 DCMM 评估

S10 · 工业互联网平台与产业协同

方案构成：设备上云 + 低代码工业 APP + 标识解析 + 产业链协同 / 产业大脑。

技术要点：云原生微服务架构；百万级点位接入；标识解析（Handle 体系）二级节点；低代码平台。

• 平台规划：部署模式与云底座选型
• 设备接入：协议解析与点位治理
• 应用搭建：低代码开发核心 APP
• 生态接入：供应商/客户系统互联
• 运营服务：平台运营与持续迭代

所有解决方案均构建在统一的七层技术体系之上，按六步流程交付，确保可复制、可运维、可扩展。

七层技术架构

关键技术栈

六步实施流程

• 调研诊断：产线现场调研、数据盘点，输出现状诊断报告
• 评估规划：成熟度评估与顶层设计，明确目标、路径与投资
• 方案设计：四层架构详细设计、选型与技术规格书
• 集成实施：软硬件集成、开发部署、数据治理与联调（详见服务流程）
• 验收交付：UAT 验收、培训与知识转移
• 运营升级：7×24 运维、模型迭代、月度运营报告