长沙运营智慧工厂可视化对象

企业家**怕不知己，管理不透明。无法实时掌握准确完整的数据，生产状况得靠问，问题无法实时暴露，一旦发现问题就是大漏洞。面对数十甚至上百个物联子系统实时产生的海量物联数据，管理者想用二维图表式管理软件追溯一个问题，得在多个界面间反复横跳，不仅费劲，更看不懂。用数字孪生为设备、系统、人、料、货在数字空间建立实时镜像，以3D可视化方式呈现物料实时轨迹、机床作业人员动画、生产状态实时变化、机床实时工作状态等实时、准确、***的业务数据和态势，所见即所得。与业务系统无缝对接实现强交互，让业务人员能一眼发现问题，并直接通过数字孪生平台反向控制，及时采取调整措施。实现让数据驱动决策，而不是靠流程的流转驱动决策。这就像打开上帝视角，信息透明了才有***的信任，有了***的信任才能达到零沟通成本。看懂，才能实时响应做对的决策。伴随着工业技术和信息技术的进步，工业4.0时代对智慧工厂的愿景终将照进现实。长沙运营智慧工厂可视化对象

科技的园区：智慧园区智能生活：智慧一卡通优势和先进性1.内部人员和外部访客通过人脸、卡片、指纹等多种介质由外到内多重身份认证通行，有效保证安全2.先进的人脸算法，基于前端深度学习算法，准确率和适应性更高3.***检测-防止视频和照片防假、避免人脸介质呗复制***检测-杜绝人脸**行为发生；人脸照片实时抓拍、事后影像查询4灵活的对比模式：多种认证方式，对应场景适应性更高

科技的园区：智慧停车驾驶人员人脸识别采用视频免取卡技术，实现了车辆快速进场、快速出场等应用：通过号牌识别，无需预约车辆停车登记：通过900w神捕抓拍机，同时抓车牌及司机人脸图像，通过后台对比，保证出入口同一司机，可有效防止车辆***。人脸对比服务器单台比较大支持每秒200张人脸图片分析处理：人脸图片建模成功率不低于99%支持30万黑名单库 运营智慧工厂可视化联系方式设备和传感器收集到的海量实时数据，可以帮助企业实现生产工艺、物流、故障维修等多方面的提升。

    可视化仓库，以企业内一切可以看得见摸得着的实物为对象，进行统一管理，使得生产现场规范化、标准化。可视化仓库它通过对工具、物品等，运用定位、划线、挂标示牌等方法实现管理的可视化，使员工能够及时发现现场发生的问题、异常、浪费现象等，从而能够及时解决或预防存在的问题。许多经验表明，可视化仓库是推动生产现场管理彻底变革，实现企业生产成本控制、生产质量持续提高、生产管理有序等的主要工程技术，可视化仓库目前已经在众多企业中快速应用，给企业带来了可观的经济效益。现在许多企业的管理仓库，都有配备WMS系统，出入库按照FIFO操作。但许多时候也免不了有货位的差异，如果货位有差异，轻则会导致出入库中断，降低效率，重则货物混发，产生不良影响。可视化仓库因出入库频繁，如每天进行盘点，则时间长，影响营运。所以除了企业配备那些仓库管理系统外，员工的目视化管理也是非常重要。

入侵报警-系统功能设备技防与人工报警相结合布防撤防的集中管理与分散控制相结合延时布防电子地图帮助迅速精细定位警情声光报警保证警情的及时传递与有效威慑与城市110预留接口消防监控平台组成：智能消防系统概述建筑消防设施联网监测系统采用传感器技术、有线或者无线通信方式，把消防设施的状态实时上传到服务器，通过人工智能技术可以辅助判断消防设施有无故障，24小时全天候监测，有效避免了人工巡检的弊端，提供了人员的工作效率，降低了物业管理单位越来越大的用工成本压力。建筑消防设施联网监测系统采用模块化结构，可以兼容消防灭火系统、消防报警系统、电气火灾系统，辅助逃生系统等各系统，采集，传输分析各系统关键设施状态。如有故障，可在软件客户端弹出报警对话框，也可以给项目负责人发送报警短信或者微信通知。配合监控可视化模块，可以与安防、消防、楼宇自控等系统集成。

信息孤岛 数据分散企业生产经营管理系统众多，相互独立，数据孤岛，缺少统一的协同工作和企业运营平台

资产复杂 运维困难现场设备众多，管线密集，运行状态和性能难监测，地下隐蔽工程缺少有效展示手段

告警分散 定位困难企业各系统告警信息分散，无效告警众多，缺少告警联动机制和分析工具

行业高危 事故频发工厂环境恶劣，有毒有害气体众多，人员行为不可控，缺少可视化监测工具

参观巡检 枯燥乏味传统的参观，形式单调，无法凸显企业形象，日常巡检，枯燥乏味，效率低下 在工业互联网的平台上，垂直行业企业可以将自己对制造流程、工业机理的深入理解。天津企业智慧工厂可视化联系人

设备的逐级可视，还原工厂车间布局，生产设备模型，生产工艺等，并展示各类设备的空间位置。长沙运营智慧工厂可视化对象

    对于大部分电子行业来说，多型号、小批量对供应链和现场精益管理的要求会更高。‍基于此，数据分析项目在之前的基础上额外增加了一些全新设备的接入，例如OC机、点胶机的设备数据预测，并连动MES系统实现了生产计划的匹配与转产工单的自动创建。1、数据分析的落地是不断磨合修正的过程在项目实现的过程中，两个团队在利用东智MFA进行数据建模过程中需要面临从设备改造、数据上报、数据标识、建模分析的诸多挑战。“选定分析建模场景后，工厂生产设备的技术人员和设备维修人员需要给我们提供机器的工作原理，我们需要知道要使用哪些数据然后才能进行建模分析，**后转化成模型输出。”李业生认为，这也是项目的难点。他举了一个例子，某个部位的压力在生产过程会发生规律性的变化，为了采集到这个参数就需要进行设备硬件的改造。“我们需要设备人员在现场为我们讲解生产过程，然后产品经理需要将生产逻辑和建模逻辑给到我们开发团队，IT人员进行数据分析，寻找对应算法，进行建模。模型建立完成之后，设备人员在实际生产过程中进行反复地验证。”“要知道，不是所有数据都是有效的，需要区分哪些是有效数据，这个环节需要双方共同努力才能搭建起来。长沙运营智慧工厂可视化对象

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