一、智能制造愿景
2.1 离散制造行业背景
2.2 离散制造业转型痛点
数据层面的挑战：数据类型多样，统一采集与存储困难；数据共享能力弱，数据安全难以保障；数据整合分析难度大，难以通过数据发现问题的根本原因。
业务层面的问题：生产任务虚报、现场情况不明确、工艺编排不合理、工期无法精确评估、设备故障难以预测、生产全貌难以及时获取。
2.3 离散制造业应用场景
智能工厂：集成了ERP、PLM等系统，实现数据汇总管理和分析决策。
智慧车间：利用MES等系统实现生产过程的精细管理。
产业协同：通过数据共享和流程优化，实现产业链上下游的协同工作。
2.4 智能制造解决方案
一体化数据及数据服务：形成数据资产，激活数据价值，实现基于历史数据的智能预测性维护，减少设备非计划停机。
智能化设备与系统：包括智能化加工设备、机械手、智能加工中心与生产线，以及执行过程调度系统如DNC（直接数控）。
数字化物流管控：自动化立体仓库、AGV智能小车、公共资源定位系统，实现物料的高效管理和配送。
数字化质量检测与智能工具管理：确保产品质量，优化工具使用和维护。
企业层、工厂/车间层、生产资源层的协同：通过ERP、MES等系统的集成，实现从决策到执行的全过程管理。
云边端协同：利用云中心和边缘计算，实现数据的准实时同步和实时计算，提高数据处理效率。
开箱即用的数据库与分析工具：如KaiwuDB，支持多种数据模型，提供实时数据报表服务和数据API，简化数据共享和集成。
