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行業描述
核心零部件市場規模不斷擴大，同時也對零部件的質量要求更高，組合難度更大，要將200多個零部件組合在一起，精度要求苛刻，零部件之間的公差匹配需要多年經驗積累。近年來在政策的支持下，國內企業不斷進技術攻堅，目前已取得一些突破。市場以“多種類、小批量”為主，對生產的柔性要求高，快速高效的響應市場需求，完成研發、生產是市場環境的要求?；诠I互聯網平臺標識解析體系，圍繞供應鏈、生產、售后協同新模式的智能工廠解決方案。
行業痛點
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企業數據標準化業務標準化難度高，產品種類多，部件數量更多，數據整理任務比較重。
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核心零部件行業生產模式為典型的離散型模式以機加工和裝配兩大板塊為主，而生產訂單以多種類、小批量訂單，生產現場無法實時跟蹤訂單加工情況。
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設備利用率不足，無法確認產能瓶頸并進行相應的改進，設備的維修以被動維修為主，很難精準的在設備出現故障前進行預警。
方案價值
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智能立體倉庫和WMS系統
采用現代化的倉庫管理手段，建立自動化立體倉庫以托盤為單元，以條形碼為標識，以ERP為依托，每一個貨物的產生全部來自于上到工序的信息，數字準確無誤。
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實現基于標準化的產品模型庫和多人協同仿真設計的產品研發模塊
面向核心零部件行業“多種類、小批量”的特點，將非標產品分解為產品BOM，建立標準化的零部件管理庫，采用多人可協同工作的在線研發設計產品。
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以設備聯網管理為基礎的生產現場執行管理模塊
打通設備的實時數據，為企業提供包括制造數據管理、計劃排程管理、生產調度管理、質量管理、生產進度管理等模塊 。
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生產現場的管理和優化，企業資源的綜合管理
通過ERP、MES系統的交互，實現了基于生產訂單的拉動式物料配送，加快生產物料的流轉。結合生產任務的下發，形成生產物料需求，實現物料的拉動式配送。
解決方案架構&優勢
方案依托徐工漢云工業互聯網平臺，將云計算、大數據、物聯網等新一代信息技術應用到核心零部件企業的生產管理現場，幫助其完成傳統軟件的云化升級，新型工業APP的融合落地應用。
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基于數據中臺技術和標識解析技術實現異地異主異構數據的全流程管控和追溯： 充分利用數據中臺技術，對生產的全流程環節進行數據的有效集成、分類存儲和數據復用。同時，結合網絡傳輸技術，產品全生命周期周期的信息數據進行傳輸至企業數據服務中心，形成集成統一化管理。
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基于One Class SVM的數控機床異常檢測模型： 該解決方案基于OCSVM算法，首先對數控機床數據進行清洗，作為訓練集特征向量送入OCSVM分類器，構建異常檢測模型。
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基于CPS技術的工藝優化： 針對核心零部件產品結構件多、組成復雜要求高等特點，面向核心零部件核心零部件應用數字化設計仿真模擬技術，深度分析優化產品結構，建構裝配仿真模擬過程
