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助力企业加速实现数字化、可视化、透明化、智能化的转型升级
数字工厂解决方案利用信息系统、物联网、边缘计算、大数据、人工智能和云计算等先进技术把工业供产销全链路联接，将工厂生产产线、工业监控中心、质量管控中心、计划进度监控中心、仓储中心等核心环节全面数字化拉通。通过IT和OT的深度融合，以数字化思维重构制造业业务模式和流程，全面赋能生产制造全流程，实现自动采集、数据分析、闭环管理的新型智造。
在数字技术引领科技和产业变革的当下，中国大部分制造型企业信息化、数字化程度不高，缺乏人、机、料、法、环信息的共通共享，存在以下主要痛点：
计划、生产、运营无法协同
企业整体数字化程度不高、生产过程不透明、业务环节难协同、缺乏精细化管理，面对生产异常问题无法快速反应与流程追溯。
缺乏数据整合治理
企业无法精准掌握设备管理数据、产品品质数据、能源能耗数据等，无法形成数据闭环式融合。
生产计划不合理
计划时间节点难以精确编制，排程不合理，经常出现订单延误、漏排情况，且对异常信息的反馈处理能力较弱。
质量检验内容繁杂，工作效率低
首检、巡检、工序检验、终检等检验结果无法及时反馈分析。主要依靠纸质记录，出现质量问题追溯效率低。
物料种类多、管理混乱
产品、半成品对应装配的部分物料易混淆，存在错装风险。需建立关键性物料生产数据，满足追溯需求。
现场异常响应、处理不及时
无法实时收集及分析现场生产数据，没有建立异常生产处理机制，经常出现人力资源和物料的浪费。
工艺管理经验主义
工艺工序缺乏可视化管理，因工艺变更而出现差错。
设备维保执行力不高
没有建立标准保养程序，采用纸化维保工单没有办法实现对设备全生命周期管理。
我们的核心能力及产品包括设备网关接入、工业数据采集、边缘计算、业务开发平台、工业物联平台、数据资产平台。具有工业物联、订单管理、计划管理、物料管理、仓储管理、生产执行、质量管理、设备管理、数据分析治理等，帮助离散型、混合型生产企业有效优化企业的生产管理模式，强化生产过程中的管理和控制，实现生产全链路数字化管理，助力企业加速实现工业4.0转型。
关键性工艺监控场景 | 通过对工位设备（电枪等）的工艺参数进行实时监测，并对比随生产工单一同下发的工艺文件，工位机自动判定结果，实时提示用户结果并锁定错误流程用于现场修正。
数据可视化应用场景 | 基于物联网、边缘计算技术，将生产设备、流水线、工控系统等生产环节的数据进行实时采集，通过时序数据库或其他数据库进行存储，再通过BI等可视化分析软件进行实时展示分析，形成数据应用的落地和闭环。
数字孪生应用场景 | 基于工业数据驱动数字孪生系统，实现产线级孪生系统的实时监控、辅助决策等能力，实现透明可预测的运维管控。
质量全流程追溯场景 | 通过搭建在产品生产、销售的过程中对产品相关信息记录存储的质量保障系统，以“一物一码”的形式，快速有效地查询到出问题的原料或加工环节，必要时进行产品召回，提高产品质量水平。
精准计划排程场景 | 打造集成需求预测、生产计划、采购计划、交货计划于一体化智能计划与详细的数字化灵活计划排程调度场景，主要解决“在有限产能条件下，交期产能精确预测、工序生产与物料供应最优详细计划”的问题。
打通模型生产、服务、监控和更新迭代的闭环，形成自动化设备数据采集，长期保持数据采集的性能，支持生产级在线稳定运行。
支持自定义深度业务定制，拖拉拽建模大幅降低企业使用平台的成本,内外双重负载，合理利用系统资源。
统一纳管全企业AI模型，沉淀模型资产；以标准化API对外提供服务，实现跨部门跨业务的AI能力共享和复用，降低成本。
内嵌大量面向制造业务场景的数据/算法/建模模板，开箱即用，能迅速启动业务。以制造行业为基础并提供通用AI能力，传递行业价值与经验。
以生产制造为中心，精益制造为基础，充分发挥数据在业务运营过程中的价值，通过提升柔性自动化能力、打通工厂内外数据、推行智能化应用等路径，优化核心生产系统与外延运营环节，实现生产制造环节的提质、增效、降本、减存。
鲸Bot设计器集成了浏览器自动化组件，office办公自动化组件，数据库组件，文件处理组件、邮件组件等多种类型组件，通过全栈自动识别技术，自动识别目标元素，使开发过程所见即所得，降低了RPA开发门槛，让业务人员也可以方便地进行业务流程的开发。
通过手动执行、定时执行、控制台远程调用的方式运行自动化流程，配合控制台对外提供API接口，供外部程序调用。通过特有的视觉反馈技术提供统一的异常处理机制，极大降低开发和运维成本，让RPA流程运行更加稳定，而解决尊龙凯时行业因技术人员产能不足难以支持其业务发展的问题。
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