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title: "制造业与工业 | OOZOU"
description: "现代制造运营的数字化转型。"
canonical: https://oozou.com/zh-Hans/industries/manufacturing
locale: zh-Hans
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# 制造业与工业

> 现代制造运营的数字化转型。

我们为各种规模的制造商打造物联网生产监控平台、预测性维护系统、供应链可视性工具及数字孪生环境。我们的团队集成 OPC-UA 和 MQTT 等工业协议，通过实时仪表板和可落地的分析，把工厂车间与董事会连接起来。


## 关键挑战

- **供应链波动**: 地缘政治事件、材料短缺及物流瓶颈造成的中断，需要实时可视性与灵活的规划系统来适应变化的条件。
- **人力与自动化平衡**: 集成自动化与机器人技术，同时管理人力转型，需要周密的规划、再培训计划及人机协作策略。
- **规模化质量保证**: 在大量产在线维持一致的产品质量，需要自动化检测系统与统计制程管制，以及早发现缺陷。
- **永续发展要求**: 围绕碳排放、废弃物减量及循环制造实践的法规要求与客户期望，为运营规划增添了新的面向。

## 我们的能力

- **物联网生产监控**: 实时工厂车间监控平台，收集设备与产线的传感器数据以提供运营可视性。
- **预测性维护系统**: 机器学习平台，分析设备传感器数据以预测故障，在停机发生前安排维护。
- **供应链可视性**: 端到端供应链追踪平台，实时呈现物料流向、供应商绩效及物流状态。
- **质量管理系统**: 基于计算机视觉与统计过程控制的自动化检测与质量控制平台，确保产品一致性。
- **数字孪生平台**: 实体资产与流程的虚拟复本，能进行模拟、优化及情境规划，而不会中断生产。

## 行业一览

- **$525B** 2028 年全球工业物联网市场规模 (Fortune Business Insights, 2024)
- **30%** 通过预测性分析实现的维护成本降幅 (Deloitte Industry 4.0 Report, 2024)
- **48%** 导入数字孪生技术的制造商比例 (Gartner Manufacturing Survey, 2024)

## 我们使用的技术

IoT, MQTT, AWS IoT Core, Time Series DBs, Machine Learning, Edge Computing, Digital Twin, React, Python, Kafka, SAP Integration

## 应用案例

1. **生产监控仪表板**: 实时工厂车间监控平台，显示所有产线的 OEE 指标、生产数量、停机事件及质量指标。
2. **预测性质量分析**: 机器学习系统，分析生产参数以在质量缺陷发生前进行预测，降低废品率与返工成本。
3. **供应链控制塔台**: 集中式供应链可视性平台，具备实时追踪、供应商绩效仪表板、风险警示及自动化采购工作流程。

## 体验我们的智能工厂演示

INTARA 是我们打造的智能工厂平台，涵盖机台健康监测、AI 视觉品检、摄影机计数与 OEE 指标，以及多厂区仪表板，并以虚构的泰国汽车零件制造商为情境呈现。欢迎以厂务主管视角亲自体验。

- **INTARA** (https://intara.demo.oozou.io): 智能工厂平台：机台健康、视觉品检、OEE 追踪，以及两座演示工厂的警示信息。

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