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CN/EN
助力汽车行业数字化转型
MatriXFactory
助力汽车行业数字化转型
汽车制造商通过数字化、智能化手段，将研发、制造、营销、供应链全面数字
化提升，转型成为数据驱动的科技平台公司，进而实现商业模式创新
核心诉求
建立标准统一、集中互用的数据平台，实现电机健康预测分析、机器人健康预测分析、车身精度趋势分析、冲压自动排产、油品在线监测等算法模型。
95%
实现制造过程数据全面采集联网率超过
1s
各类数据超过百万字段，采集时间低于
40Kpi
为后续升级打下坚实的基础
Pain Points
目前痛点
痛点一
数据层未打通四大车间（纸质人工方式依然存在）
痛点二
现场生产数据分散在上百台PLC、数百台机器人和工控机，无法实现统一管理
痛点三
涂装、总装未提升至数字化的水平 ( 数据孤岛、未共享、生产透明化不足 ）
痛点四
智能算法欠缺，数据未驱动业务，不足以支持能扩及不断增长的定制化生产
痛点一
数据层未打通四大车间（纸质人工方式依然存在）
痛点二
现场生产数据分散在上百台PLC、数百台机器人和工控机，无法实现统一管理
痛点三
涂装、总装未提升至数字化的水平 ( 数据孤岛、未共享、生产透明化不足 ）
痛点四
智能算法欠缺，数据未驱动业务，不足以支持能扩及不断增长的定制化生产
冲压、焊装、涂装、总装四大车间边缘计算框架
本项⽬四⼤⻋间边缘计算系统由边缘计算软件平台、可分布式部署的边缘计算数据中⼼、边缘计算⼯作站、边缘计算智能终端等软硬件系统组成。系统能够满⾜海量异构实时数据接⼊、处理、解析、存储、计算、转发等功能，同时应能⽀持在该平台上⼆次开发低代码应⽤,分析等功能。
01 对⻛机振动等超⾼频海量远边缘数据采集
不能经过PLC进⾏层层数据转发，应在边缘计算智能⼯作站进⾏计算、预处理后，再将经过分析计算的结果发送到部 署在⻋间级边缘数据中⼼内的APP上运⾏，同时也可与本项⽬规划的所有应⽤以及交互中⼼进⾏数据交互。
02 对⻛机振动等超⾼频海量远边缘数据采集
不能经过PLC进⾏层层数据转发，应在边缘计算智能⼯作站进⾏计算、预处理后，再将经过分析计算的结果发送到部 署在⻋间级边缘数据中⼼内的APP上运⾏，同时也可与本项⽬规划的所有应⽤以及交互中⼼进⾏数据交互。
03 对⻛机振动等超⾼频海量远边缘数据采集
不能经过PLC进⾏层层数据转发，应在边缘计算智能⼯作站进⾏计算、预处理后，再将经过分析计算的结果发送到部 署在⻋间级边缘数据中⼼内的APP上运⾏，同时也可与本项⽬规划的所有应⽤以及交互中⼼进⾏数据交互。

冲压、焊装、涂装、总装
四大车间边缘计算成效
本项⽬四⼤⻋间边缘计算系统由边缘计算软件平台、可分布式部署的边缘计算数据中⼼、边缘计算⼯作站、边缘计算智能终端等软硬件系统组成。系统能够满⾜海量异构实时数据接⼊、处理、解析、存储、计算、转发等功能，同时应能⽀持在该平台上⼆次开发低代码应⽤,分析等功能。
95%
实现制造过程数据全面采集联网率超过
1s
各类数据超过百万字段，采集时间低于
40Kpi
监控生产KPI指标40个，为后续升级打下坚实的基础
800+
优化流程100+项8⼤模块，48项功能800+功能点 (同⾏5个模块）
4项
设备维保⾃动派单、异常溯源、故障解决⽅案推送、备件库存 预警等决策模型4项 (同⾏1项）
5项
电机健康预测分析、机器⼈健康预测分析、⻋身精度趋势分析、 冲压⾃动排产、油品在线监测等算法模型5项 (同⾏2项）
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