今天分享的是：智能制造&数字孪生详细解决方案（45页）炒股融资系统

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该文档围绕智能制造展开，介绍其背景、关键要素、应用场景、实施要点及平台优势，展现其对制造业变革的推动作用。

1. 智能制造背景：制造业企业存在管理黑箱问题，如生产过程不透明、信息反馈滞后、资源浪费难控、追溯困难等。而工业互联网、大数据、人工智能等使能技术的发展，为智能制造的实现提供了可能。

2. 核心要素与架构

- 工业大脑：融合第三方系统，贯穿企业六流，助力企业实现预防性维护、个性化定制等智能化转型。

- 工业互联网平台架构：涵盖智能巡检、设备监测等功能，包括终端/网关层、网络连接层、云基础设施层等多层架构，实现数据采集、传输与分析。

- 智能制造特征：具备自动化、可视化、虚拟化、数字化、集成化、模型化等特点。其中，数字孪生技术通过虚拟与实体空间映射，推动产品全生命周期变革；集成化实现供应链横向及产品全生命周期端到端集成。

3. 工业大数据：工业大数据来源广泛，包括供应商、机器、人员等多方面数据。借助大数据技术，可实现制造、供应商、客户需求及运营等多方面价值提升。其技术架构涉及数据源、大数据处理及各类应用，应用架构涵盖智能化生产、个性化定制等领域。

4. 智能制造应用场景：涉及智能产品、研发、装备、产线、车间、工厂等多个核心内容，在设备管理、生产管理、仓储管理等方面实现可视化，提升管理效率与决策科学性。

5. 实施规划与效果：实施智能制造需进行需求分析、技术选型、总体规划等工作。其实施效果显著，可提升生产效率、降低成本、缩短研发周期、提高能源利用率等。

6. 平台优势：相关平台能实现任意传感器和设备互联互通，全面集成第三方工业软件，具有高弹性、可扩展、可裁剪的特点，能兼容旧系统，满足不同客户需求，避免未来投资浪费。

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