智能制造数据平台
在企业数字化转型与工业互联网整体发展的大趋势下,各制造企业根据自身特点正在探寻高速稳定的数字化转型之路。星环科技使用物联网、大数据、人工智能、云计算以及边缘计算等技术,结合制造业人、机、料、法、环等
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智能制造,智能制造解决方案
自动化的生产过程。柔性化生产:智能制造系统具有适应性强、响应速度快的特点,可以根据市场需求和产品变化快速调整生产方式和流程。数据整合与优化:通过整合和分析大量的生产数据,实现对生产过程的精细化管理和优化智能化转型,以应对日益激烈的市场竞争和快速变化的需求。星环智能制造解决方案在企业数字化转型与工业互联网整体发展的大趋势下,各制造企业根据自身特点正在探寻高速稳定的数字化转型之路。星环科技使用物联网、大数据智能制造指具有信息自感知、自决策、自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造的核心是将先进信息技术与传统制造业深度融合,以实现生产流程智能化、柔性化和高效化。智能制造涵盖了从产品设计、工程仿真、工艺规划、生产控制、质量检测到售后服务等全生命周期的各个环节,通过数字化、网络化、智能化的手段,提高产品和服务的质量、效率和个性化水平,同时降低生产本和资源消耗,促进企业的可持续发展。智能制造指的是具有信息自感知、自决策、自执行等功能的先进制造过程、系统模式的总称。更具体地说,智能制造包括以下几个方面:信息自感知:通过传感器、物联网等技术手段实时感知设备、产品、生产环境等相关信息,获取实时

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大数据平台在智能制造中的作用
大数据平台在智能制造中有非常重要的作用。可以帮助企业收集并处理庞大的数据,然通过深入分析和挖掘这些数据,提高生产效率和质量,同时降低成本和风险。大数据平台可以帮助企业实时监测生产过程,收集生产线上的的数据分析,企业可以实时检测出问题,尽早进行调整和改进,降低次品率和不良品率,提高产品质量。此外,大数据平台还能在智能制造中发挥重要的作用,例如预测性维护。通过对生产设备的数据分析和挖掘,企业可以实现之路。星环科技使用物联网、大数据、人工智能、云计算以及边缘计算等技术,结合制造业人、机、料、法、环等要素,融合研发、生产、供应、销售、服务、管控等业务领域,向企业提供智慧数字化转型解决方案,驱动业务流程和管理模式的重塑与重构,帮助企业降本增效,提升核心竞争力。数据,包括机器的运行状态、产量、质量等信息。通过这些数据的分析,企业可以实现精细化管理和调度,优化生产流程和产能,提高生产效率。大数据平台还可以帮助企业实现产品质量的有效控制。通过对生产过程中各个节点对设备故障的预测和预防,从而实现设备的有效维护和保养,降低维修成本和生产停机时间。星环智能制造解决方案在企业数字化转型与工业互联网整体发展的大趋势下,各制造企业根据自身特点正在探寻高速稳定的数字化转型

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制造业智能化转型
、服务化转型,促进制造业的可持续发展。制造业智能化转型主要体现在以下三个方面:1、智能化制造技术的创新:包括人工智能(AI)、物联网(IoT)、大数据、云计算等方向的技术创新,致力于实现对智能工厂的。制造业将通过数字技术和网络的应,实现数据知识化方向转变,从而提升企业核心竞争力和制造水平。星环智能制造解决方案在企业数字化转型与工业互联网整体发展的大趋势下,各制造企业根据自身特点正在探寻高速稳定的数字化转型之路。星环科技使用物联网、大数据、人工智能、云计算以及边缘计算等技术,结合制造业人、机、料、法、环等要素,融合研发、生产、供应、销售、服务、管控等业务领域,向企业提供智慧数字化转型解决方案,驱动业务流程和管理模式的重塑与重构,帮助企业降本增效,提升核心竞争力。制造业智能化转型是指不断利用先进的信息技术、制造技术和管理技术,提升制造业的数字化、网络化、智能化水平,推动制造业向高端化、绿色化、服务化转型。具体来说,制造业智能化转型包括产业智能化、产品智能、机器人技术等,提高生产效率和生产质量,降低生产成本。制造业智能化转型的意义在于可以提高制造业的竞争力,促进经济发展方式的转变,提升综合实力。同时,也可以提高制造业的质量和效率,推动制造业向高端化、绿色化

近日,国内权威研究机构亿欧发布了《2023智能制造:“制”敬不凡先锋系列榜单》,本次榜单为智能制造领域的重量级系列榜单,全面覆盖7大垂直细分领域核心玩家,测评制造厂商的综合硬实力,用足量、客观的数据作为支撑突出实际落地成果。星环科技凭借在智能制造领域的技术优势和实践经验,成功入选“智能制造创新TOP10”榜单。工业互联网作为新一代信息技术和先进制造技术深度融合的产物,正在全面带动以制造业为代表的实体经济向数字化、网络化、智能化方向转型升级。作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技始终坚持自主研发与技术创新,并注重技术的落地应用,为各行各业的数字化转型提供了强大的动力支撑,尤其是在助力以制造业为代表的传统行业数字化转型中发挥了重要作用。星环科技基于对工业数智化的产业洞察,技术积淀及工业互联网领域的丰厚经验,针对工业互联网建设痛点,打造工业互联网解决方案,帮助制造业突破工业数据、应用、技术瓶颈。星环科技工业互联网平台由星环云操作系统、大数据基础平台TDH、边缘计算平台Sophon和数据科学平台SophonBase构成,以AIoT架构为基础,搭起工业生产过程中数据闭环的“桥梁”,实现

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智慧制造
包括物联网、云计算、大数据、人工智能等。其中,物联网技术通过连接制造过程中的各种设备、传感器和执行器,实现了对制造过程的全面感知和实时监控;云计算技术提供了强大的计算和存储资源,为智慧制造中的数据分析和决策提供了支持;大数据技术通过对海量数据的收集、处理和分析,为制造过程中的优化和决策提供了依据;人工智能技术则通过对数据的深度学习和模式识别,实现了对制造过程的自动化和智能化控制。智慧制造的应用范围支持。星环智能制造解决方案在企业数字化转型与工业互联网整体发展的大趋势下,各制造企业根据自身特点正在探寻高速稳定的数字化转型之路。星环科技使用物联网、大数据、人工智能、云计算以及边缘计算等技术,结合智慧制造,也被称为智能制造,是一种集成了信息化、网络化、智能化、数字化等多种技术的新型制造模式。智慧制造旨在通过优化制造过程,提高生产效率,降低生产成本,同时提高产品的质量和精度。智慧制造的核心技术,智慧制造还可以促进制造业的转型升级,推动制造业向高端化、智能化、绿色化方向发展。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,智慧制造将会在更多领域得到广泛应用,并为制造业的转型升级和高质量发展提供重要

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制造业大数据分析平台
制造业大数据分析平台在制造业数字化转型的进程中,数据作为重要的生产要素,其价值的挖掘与利用至关重要。大数据分析平台在这一过程中扮演着核心角色,它是连接海量数据与企业决策的桥梁,为制造业的智能化发展提供了强大的动力支持。一、平台架构数据接入层:作为平台的入口,负责从制造业企业的各类数据源获取数据。这些数据源涵盖生产设备传感器、企业资源计划(ERP)系统、制造执行系统(MES)、供应链管理系统以及市场需求变化,及时调整产品策略,开发满足市场需求的新产品,提升客户满意度和市场竞争力。三、技术应用机器学习与人工智能:机器学习算法在制造业大数据分析中得到广泛应用。通过训练大量的生产数据,建立预测模型外部市场数据等。数据存储层:鉴于制造业数据的海量性和多样性,采用分布式存储技术是常见的选择。同时,结合关系型数据库(和非关系型数据库,满足不同类型数据的存储需求,确保数据的安全可靠存储。数据处理与分析层:这是平台的核心部分,集成了多种大数据分析和处理技术。借助机器学习算法库,实现对生产数据的深度挖掘,例如预测性维护、质量控制分析等。此外,还运用数据挖掘技术(如关联规则挖掘、聚类分析),从数据中发

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边缘计算平台在制造业中的应用
制造业是国民经济的基础性产业,为社会稳定和经济增长提供基础性保障。制造业智能化发展已开展许久,边缘智能的应用将通过数据在边缘的计算和存储,实现降低延时、数据保护等效用,为助力AI在制造业的应用发挥重要作用。据统计,到2024年,全球25%的制造业企业将引入边缘计算,提升决策速度、降低数据管理成本。以钢铁行业为例,星环Sophon平台助力钢铁制造企业实现转炉炼钢的终点温度以及碳含量的预测并降低当前星环科技边缘计算平台Sophon对钢铁生产线相关设备参数与过程数据进行采集,边缘节点EdgeNode主要负责基础设备管理及网关服务。对接完成后的设备消息走线通过星环自研实时流引擎Slipstream将数据接入到工业互联网平台,在云端EdgeHub中进行生产模型训练并下发至边缘平台进行实时应用,并对边缘端的模型进行灰度升级、自动升级等操作从而进行持续应用。应用成效1、基于边缘计算和实时流引擎技术生产效率5%;减少人工对终点控制的干预,并且降低人员投入工时每月45天。关于星环边缘计算平台-Sophon星环一站式边缘计算平台产品Sophon可提供全面的设备连接和强大的边缘智能计算解决方案交付能力

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制造企业数字化转型
制造业破茧之路:数字化转型进行时数字化转型:开启全新制造时代数字化转型,正引领制造企业步入一个全新的时代。简单来说,制造企业数字化转型就是利用数字技术,如大数据、人工智能、物联网、云计算等,对企业的生产、管理、销售等各个环节进行全方位的变革与升级,实现从传统制造模式向数字化、智能化制造模式的转变。从宏观角度看,数字化转型对整个制造业的发展具有深远影响。它推动制造业向高端化、智能化、绿色化方向迈进,促进产业结构优化升级。通过数字化转型,企业能提高资源利用效率,减少能源消耗与环境污染,实现可持续发展。数字化转型还能催生新的产业形态与商业模式,如工业互联网、智能制造服务等,为经济增长注入新动力破局,明确转型目标和方向,制定详细的实施计划和时间表。技术创新与集成是实现数字化转型的核心。企业要加大技术研发投入,积极引进和应用先进的数字化技术,如物联网、大数据、人工智能、云计算等,实现生产过程的智能化、自动化和信息化。同时,要注重技术之间的集成与融合,解决技术兼容性和数据交互问题,构建统一的数字化平台,实现企业内部各系统和设备的互联互通。人才是数字化转型的重要支撑,企业必须加强人才培养与引进

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搭建制造业数据管理系统
搭建制造业数据管理系统:从数据孤岛到智能决策在智能制造时代,数据已成为制造业企业的核心资产。然而,许多制造企业仍面临着数据孤岛、信息碎片化、分析能力不足等挑战。搭建一个高效的制造业数据管理系统,是实现智能制造的关键一步。一、系统架构设计制造业数据管理系统采用分层架构设计,包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和应用服务层。数据采集层通过工业物联网技术,实时采集设备、产线、环境等数据;数据存储层业数据管理系统的建设是一个持续优化的过程。企业需要根据业务发展需求,不断完善系统功能,提升数据分析能力。通过数据管理系统的建设,制造企业将实现从数据采集到智能决策的闭环,提升生产效率,降低运营成本,增强市场竞争力。、设备故障诊断等智能应用。同时,需要采用数据治理技术,建立统一的数据标准和质量规范,确保数据的可信度和可用性。三、实施路径规划系统实施可分为三个阶段:第一阶段完成基础设施建设,包括网络部署、服务器配置、数据采集设备安装等;第二阶段实现核心功能开发,包括数据采集、存储、处理等模块的部署;第三阶段进行系统集成与优化,实现数据分析、可视化等功能。实施过程中要注重与现有系统的集成,确保数据的互联互通。制造
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