数字化转型智能化升级，激活工业发展新动能
数字化时代，工业制数字化转型已不是“选择题”，而是关乎未来企业高质量发展的“必答题”“加分题”。
工业数字化转型升级核心路径
只有实现全产业链的智能化升级和数字化转型，才能奏出最美妙的高质量制造协奏曲
先进的工业软件
软件定义制造，工业软件是数字化的基石，是工业数据利用的关键。
- 传统工业软件给企业带来了极大的便利，然而随着科技的发展，架构老化、授权模式、本地部署等问题也会导致企业成本高昂，制约灵活性发展。
- 而基于新技术，如AI、、云计算、大数据等关键技术驱动的先进工业软件体系，将帮助企业实现产业链深度协同，进一步提质增效。
智能的工业装备
工业装备是高效、稳定、自动化作业的终端，是工业数字化的基础。
- 部分传统装备存在无法联网，数据不能上传、操作不友好，执行简单任务等问题，难以满足未来更柔性、更高速、更精专的生产需求。
- 工业装备数字化是物理实体和数字技术如人工智能、数字孪生、智能传感等技术的深度融合，从而最大化的延长装备的生命周期，充分发掘传统装备的价值。
鲜活的工业数据
工业数据是价值无限的宝藏，是驱动制造业转型升级的发动机。
- 如何低成本高质量的采集工业数据，获得高质量数据，数据间如何打通共享，最重要的如何深度的挖掘数据价值潜力，是工业界面临的共同挑战。
- 依靠智能装备产生的工业数据经过采集、存储、建模、分析，实现进一步的效率提升，生产优化，深度的挖掘客户需求，从而驱动企业更加科学的决策。
卓越的工业网络
网络是工业互联网的基础，担任着工业作业全链条的数据稳定传输。
- 部分传统工业网络存在缺乏安全型、难拓展、维护管理难等问题。随着工业场景的丰富和升级，需要性能更卓越、架构更精简、更安全可靠网络体系。
- 而“5G+工业互联网”的融合创新，利用5G技术来满足工业智能化发展对无线网络的需求，更大带宽、更低时延，进一步提升设备联网率，加速工业全要素、全产业链、全价值链连接。
打造全流程服务生态，远韬助力工业企业实现数字化转型
制造业数字化检测
制造业数字化转型一个复杂性系统演变的过程，不同企业的发展进程也所有不同。想要进行数字化升级，首先要对自身情况进行检测，才能量体裁衣的进行改造。检测原则：
- 科学性：能够反映数字化发展阶段，指明发展路径
- 操作性：评估数据宜易采集、可分析
- 扩展性：评估体系可以基于数字化发展进程进行适时调整和修订
柔性制造生产线打造
柔性制造其实是一种以消费者为导向的，以需定产的生产模式。
- 柔性装备： 引入智能装备、工业机器人自主移动机器人、柔性化工装夹具等，搭建布局柔性、单元柔性、可复制性的柔性可重构产线。
- 数字孪生技术：在产线建设初期，以数字孪生为重要技术手段，进行产线自动化与信息化的融合规划，通过模型、数据和算法进行优化、迭代，为现实中的制造生产提供优化分析和调度指挥。
AI智能工业质检
机器视觉已全面赋能AI质检工业，基于深度学习等AI技术的视觉检测技术，对产品图像进行视觉检测，实现产品缺陷识别，提高质检效率、降低误差。
- 行业AI视觉检测解法：图像分类、物体检测、知识图片等，面向市场上大部分通用行业
- 建立质量管理系统：规范质量管理流程，搭建质量看板，记录质量信息，便于追溯与质量改进。
- 智能装备应用：让工人从重复性工作中解放出来，提升质量检验一致性。
工业协作机器人
协作机器人，能够直接与人接触并一起工作的机器人。
- 协作机器人将替代人工执行一些强度大、简单重复、风险系数高的工作环节，如酿酒环节，人工难以保绝对的保障产品的稳定性和一致性，协作机器人的介入，可以提高生产效率、优化制造流程。
- AI技术的应用，随着类脑科学、机器视觉、柔性技术的不断发展，协作机器人也将升级更加智能感知力、认知力、精准决策力。
智慧工厂可视化
工业数据的可视化不仅仅是简单的数据展示，是数据价值的可视化，是真正能呈现生产状态、质量、业绩等的载体。
- API打通数据孤岛：工厂IOT设备与数据后台的集成，实现数据自动采集汇总，为数据分析做数据支撑。
- 数据仪表盘看板：结合生产现场，针对关键生产业务节点数据、质检情况、设备状态、人员排班等分模块建立看板，实时更新，及时掌握工厂运行状态，及时做出调整。
数智化供应链
供应链数字化的核心驱动是人工智能、物联网和大数据分析等技术，数据间的协同共享，从而提升效率，优化成本。以酒业为例：
- 全链路数字化：建设白酒原料获取、生产酿造、订单接收、仓储配送、门店、C端消费的供应链平台。
- 需求预测：基于数据供应链数据中台, 通过算法模型,预测未来一段时间的需求量，为后续生产备货以及物流、销售等场景提供参考。
- 数字供应链金融：通过数字化建设，得以掌握下游经销商，C端客户的销售数据，进而为驱动供应链金融提供可能。