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关于我们
什么是数据服务解决方案
传统工厂由于生产设备多而杂,数据采集难度大,生产数据缺失,导致生产过程不透明,过程质量无记录,生产工艺难优化,另外按库存生产的慢节奏交付模式已经很难满足快速变化的市场需求,以客户需求为导向,利用先进技术和制造模式转型来增强竞争力已成为企业的必然选择。
数转通数据治理解决方案主要从制造过程、生产管理及质量检测的智能化切入,通过先进的工业物联网技术,工厂大数据分析和生产数据治理能力及“云、边、管、端”的数字化技术底座,聚焦计划调度,生产作业,质量管控,设备管理,能源管理,工厂建设等应用场景,优化生产环节中“人、机、料、法、环”五大要素配置,智能调度和管理各类生产资源,帮助企业建设高水平的智能智慧工厂,实现提质降本增效,确立新的竞争优势。
为何需要数据服务
治质量‌
解决数据“脏、乱、差”问题,统一标准(如客户名称、物料编码),避免因信息不一致导致决策失误
治安全
对敏感数据(如客户隐私、工艺参数)进行分类分级,实施访问控制与加密脱敏,防范泄露风险
治合规‌
满足《数据安全法》《个人信息保护法》监管要求,建立审计追踪机制,确保数据来源合法、使用合规
治架构
打破“数据孤岛”,通过统一数据模型和中台建设,实现跨系统、跨部门的数据拉通与共享
治价值
数据以资产入表,推动数据在风控、营销、研发等多场景应用,实现从沉睡数据到持续变现的跃迁
治应用
数据处理流程割裂,开发效率低下,业务人员难以自助获取和分析数据
系统集成产品架构图
解决方案
经营分析方案
数据质量方案
数据统一方案
信息孤岛方案
数据安全方案
血缘追溯方案
生命周期方案
智能应用方案
数据审计方案
经营销售场景
痛点
1.销售、财务、运营对 “销售额、毛利、客户数” 统计不一致
2.领导看到多份报表、多个数字,无法决策
3.指标口径不统一,反复核对、扯皮成本高
治理
1.建立企业级指标体系:统一定义、计算逻辑、统计口径
2.规范指标命名、维度、统计周期、数据来源
3.建立指标字典,全员可查、可理解、可复用
效果
1.全公司 “用同一套数说话”
2.BI 报表、经营分析、管理驾驶舱数据可信、一致
3.减少跨部门对账,提升决策效率
生产端
智能排产(动态优化产能)、设备预测性维护(减少停机损失)
供应链端
需求预测(降低库存成本)、供应商协同(提升交付准时率)
客户端
个性化定制(C2M 反向驱动)、全渠道服务(线上线下一体化体验)
管理端
数据驾驶舱(实时监控经营指标)、智能风控(识别潜在风险)
应用场景
智能营销服务
客户线索评分、自动营销触达、销售行为数字化
远程设备运维
设备状态云端监视、故障预警、远程诊断(IoT+专家系统)
生产执行数字助手
工单进度语音查询、异常自动推送、安灯联动
质量数字化巡检
移动端巡检表、不合格品电子流、SPC自动判异
能耗与碳排服务
能源数据自动采集、碳排放核算、节能建议报告
供应链协同服务
供应商来料扫码、库存共享、缺料预警
核心技术
元数据管理
核心能力
自动采集、血缘分析、数据地图
技术亮点
支持跨系统血缘追踪(如报表→数仓→业务库)
数据质量
核心能力
规则引擎、数据剖析、自动清洗
技术亮点
内置100+质量规则,支持自定义规则
主数据管理
核心能力
数据建模、模糊匹配、黄金记录分发
技术亮点
基于Levenshtein距离的重复数据识别
数据建模
核心能力
ER模型设计、标准字典、数据资产目录
技术亮点
可视化建模,自动生成数据字典
数据安全
核心能力
动态脱敏、细粒度权限、隐私计算
技术亮点
支持“数据可用不可见”的联邦学习
治理平台
核心能力
工作流引擎、API集成、监控仪表盘
技术亮点
拖拽式流程配置,全链路治理可视化
行业应用
纺织行业
纺织行业通过数据治理打通全流程数据链,应对订单碎片化等挑战。智能排产整合多源数据,自动匹配最优计划,换线时间缩短超30%;实时治理关键参数构建质量模型,减少色差断纱;统一主数据实现从棉花到成衣的全链路追溯。
汽车零部件行业
汽车零部件制造聚焦数据治理,整合多源数据实现设备预测性维护,故障率降10-15%、维修时间减15-20%;统一数据标准协同主机厂,结合QMS实现全流程质量追溯,保障高精度高可靠性生产。
电子制造行业
电子制造聚焦实时性与一致性,构建实时数据中台集成SMT、AOI等环节数据,消除信息孤岛;通过元数据管理厘清数据血缘,结合机器学习快速定位不良根因;构建产线级数字孪生体,实时映射物理产线状态,支持虚拟调试与产能仿真。
化工行业
化工生产聚焦本质安全与智能优化,打造全要素数据平台,打通数据链,使气干塔温度调整时间从50分钟降至30分钟,人工干预降95%以上;搭建AI大模型输出最优反应条件,降低试错成本;构建安全合规数智平台,实时监测参数并自动触发应急响应。
机械制造行业
机械厂通过搭建数据湖与治理平台,整合企业多套信息系统,统一工艺文件编号与机型字段标准,消除人工填报误差,数据质量显著提升。基于治理后数据,企业实现设备稼动率可视化监控,并支撑高层经营决策分析,推动数据管理成熟度升至稳健级。
食品饮料行业
食品饮料行业聚焦“从农田到餐桌”全链条数据治理,整合生产流通数据实现单品级追溯,提升召回效率;精准分析能源消耗数据,识别浪费环节降低单位水耗;融合终端与电商数据洞察消费趋势,指导新品研发与精准营销。
应用价值
提升决策质量
通过高质量的数据支持,帮助企业做出更准确和及时的决策,提升业务竞争力
优化运营效率
自动化和智能化的数据治理流程,显著减少人工干预,降低运营成本
增强客户体验
通过统一和准确的数据视图,提供个性化和一致的客户体验,提升客户满意度
创新业务模式
数据治理为数据驱动的创新业务模式奠定基础,例如精准营销和智能风控
选择我们的理由
创新技术
我们采用最新的数据治理技术和工具,确保产品的技术领先性和未来扩展性。
自主研发
核心技术和模块均为自主研发,拥有完整知识产权,确保技术的自主可控。
持续迭代
我们拥有强大的研发团队,持续迭代和优化产品,紧跟技术发展趋势。
开放生态
产品支持与第三方系统和工具的集成,构建开放的数据治理生态。
武汉市洪山区珞喻路光谷国际广场
系统集成
ERP系统
PLM系统
APS系统
MES系统
WMS系统
SCM系统
QMS系统
CRM系统
数据应用
IOT系统
SCADA系统
BI系统
数据中台
解决方案
智慧工厂解决方案
系统集成解决方案
数据服务解决方案
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