行业痛点
数据采集难，设备多 + 接口不统一
制造企业生产设备种类繁多，且各设备数据接口不统一，导致数据采集难度大，无法高效获取生产基础数据。
数据实时性差，难及时解决生产问题
生产过程中数据传递与处理实时性不足，无法快速捕捉生产异常，难以及时发现并解决生产问题，影响生产连续性。
质量追溯弱，难定位问题根源
产品质量追溯体系不完善，关键环节数据记录不完整或链路断裂，出现质量问题时难以精准定位根源，增加问题解决成本。
数智化协同差，缺乏整体规划
企业数智化转型缺少统一整体规划，各业务系统独立建设，系统间协同性差，无法形成数智化合力支撑业务发展。
方案架构
客户价值
数据采集与整合
破解采集难题，夯实数据根基描述。利用 Data&Al 一体化平台，对接多类设备数据接口，解决制造企业数据采集难的问题，构建统一数据底座，为智能化应用打基础。
生产异常与质量追溯
AI驱动，精准管控生产质量。运用 AI 实时分析生产数据，识别异常、预警质量问题并快速响应;搭建质量追溯 AI 模型，整合全流程数据，实现质量问题精准溯源。
数智化转型与效能提升
AI赋能，加速制造数智化转型。基于 AI 做数智化转型整体规划，打通业务系统数据并协同运作，激活制造数据价值，以 AI 驱动生产精益化与智能运维，提升企业数智化水平和生产效能。
携手科杰科技，构建AI-Native时代 Data&AI 一体化平台