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行业痛点

1、现场数据孤岛

传统烟囱式系统开发导致系统间数据孤立分散、缺少流通和整合，数据开发和应用过程繁琐甚至难以进行，无法体现数据价值。需要更全局的优化

2、部分数据缺失

部分数据缺失，很多数据没有收集或者不够完备，造成后续工作无法开展，大量数据没有被利用。需要更全面的管理

3、分析效率低下

工序多、设备多、设备参数多、数据复杂，数据可靠性依赖较高，分析难度大，分析过程可解释性要求高，传统抽检效率低。需要更高效的分析

4、依赖人工经验

分析传统依赖人工经验，准确度难以保障。需要更精准的判断

解决方案

1、设备互联
引入工业物联网IoT平台，实现设备互联，对设备参数进行实时监控，自定义组态。

2、数据中台
构建数据中台，打破数据孤岛，实现数据联接和共享，支撑上层分析预测、智能运营和决策。

3、品质优化
上线多因子建模、虚拟量测、AI视觉检测等多个AI/BI分析预测系统，提升分析效率与产品品质。

4、设备预测维护
上线设备健康管理、预测性维护，提升设备管理水平，减低宕机损失。

案例

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澳门新甫京娱乐娱城平台在某半导体显示企业智能制造实践

1. 建立IoT平台与大数据平台，实现设备互联与实时监控，并汇聚工业现场与经营数据，进行整体数据管理与开发。
2. 上线MFA、VM，对品质进行异常根因分析及品质指标实时预测。
3. 上线AI天枢，实现液晶面板表面异常识别与分类。
4. 上线EHM设备预测性维护，加强设备管理，实现设备管理闭环，预测设备异常。