钻孔机产能已达瓶颈，如何找寻下一步的优化改善的具体环节？针对该企业的工业实践与特征，达智绿洲平台为印刷电路板企业构建以 TPM 为核心体现的设备管理系统，对 PCB 钻孔机进行数据分析架构，让数据辅助决策，让企业在变幻莫测、发展快速的数字经济时代寻求突破，焕发新的生机与活力。

在传统的水泵生产过程中，全部采用人力进行加工机床上下料，这种原始的作业方式在生产管理和应用系统的产量和质量有着难以兼顾等弊端。

产品储存周期短、产品储存数量少 人工操作效率低、产品储存成本高

数字化浪潮下，企业数字化转型是提升生产效率、重塑商业模式的重要手段。尽管企业数字化转型是大势所趋，然而，如何成功实现数字化转型却是一道现实难题，众多企业在数字化转型的门槛前望而却步，不知如何实现跨越。客户希望透过数据分析师的培养，推动业务指标快速提升。

每个人对于自己的人生或许都有一份属于自己的规划，或简单或多彩，不变的是追求更美好的未来。同样，作为企业，想要拥有更稳定而又长远的发展，发展规划是必不可少的。

多系统独立存在信息孤岛，IT与OT数据未融合 生产过程无法实时跟踪及预警 各系统业务独立，关键工位之间的信息没有及时协同

选择焊 Nozzle 液态焊锡在电磁泵驱动下，形成一个焊锡柱，其外形形态始终处于一个动态的平衡中，因为各种原因，柱状外形被破坏，从而造成焊锡不良。一直以来，客户都是靠人员观察对焊锡柱的外形进行监控和检测。

客户痛点 说教式训练效果不佳 员工训练费时费力 人员流动大，训练没完没了 出现问题时不能第一时间精准训练，影响整体生产效能

客户痛点： 生产数据采集不及时、不正确: 扫码作业、前后工序、上下游流程互卡、数据录入方式复杂 管理报表维度单一: 系统自动计算结卡率、良率、在制品等考核报表，维度单一 无追溯功能，产品品质风险高: 投产原料批次号、完工产品包装号、过程拆分批和载具信息等生产过程中的人、机、料信息均无法追溯

客户长期采用人工和手动记录的方式进行设备管理，设备使用状态不清晰，OEE 靠人工计算，设备叫修、保养效率低、信息传递慢。

生产管理 1、数据人工统计 & 结果滞后 2、生产/品质过程数据不透明 3、生产防错管理依赖人的责任感 应用系统 1、品质异常无法定位追踪 2、生产过程履历无法查询 3、不能满足客户关于精益的管理要求

随着以 ChatGPT 为代表的各类语料大模型的粉墨登场，传统企业如何面对“大模型”形势下的技术变革，一时间成为了媒体讨论的焦点，这种在风口下微醺的感觉，让老A似曾相识，共享经济、区块链、元宇宙等先进词汇纷纷飘了过来。 但老A说实话，了解这个话题，对于绝大多数的制造型企业来说，就跟看漫威的电影一样，智能制造成熟度 4 级的工厂 (最高 5 级）在姑苏这个地界上，也就才区区 3 家，就更别说那么多数字化都没实现的制造单元了，“弯道超车”在其他领域可能是看破和睿智的代名词，但对于踏实稳健的制造业则是鲜会提及的“毒药”。 对于一个少则几百，多达上万人的制造型企业来说，推动一件新的事情是要考验Leader们水平的，如果将难度增加到改变固有的工作范式，那恐怕公司里少有人敢接手。

该企业从事加工生产、销售电子线路板、汽车电子部件、医疗器械、家用电器及其部件产品。长期面临设备数据不互通，人员生产现状不透明问题，达智绿洲助力企业实现设备、产线线况、人员数据全面互联。

该企业为专业从事光学影像、LED、微显示等领域的研发与制造企业。其面临跨区域工厂管控难题，多产品类型、多工艺使其急需稳定可扩展的生产管理平台。达智绿洲助力企业实现跨集团智能工厂管理。

全球领先液晶显示面板（TFT-LCD）专业设计、研发、制造及行销公司。全球员工达38000余人。其面临工人入职上岗培训师资紧缺，上岗培训耗时长，疫情期无法聚集培训等难题，达智绿洲助力企业实现一对一机器模拟仿真教学，新人培训时间缩短 50%。

该企业利用生物传感技术研发、生产、销售实时检测产品，业务遍布全球135个国家和地区。其面临生产、品质、仓库数据孤岛化等问题。达智绿洲为企业构建全流程透明化管理中心，以数据驱动决策，以大数据咨询辅导建立全方位生产数字运营中心。

随着工业 4.0 时代的到来，生产设备日益机械化、自动化、大型化、高速化和复杂化，设备在现代工业生产中的作用和影响也随之增大，在整个工业生产过程中对设备的依赖程度也越来越高。如何利用先进的网络技术和日新月异的计算机设备来有效地收集、处理这些设备，建立以信息化为核心的管理体制，减轻管理人员和业务人员的数据处理负担，已经成为很多企业重点关注的问题。

客户需要针对血糖试纸产品进行查酶检测。虽然已有 AOI 设备，但是 AOI 误判率极高，判 NG 的产品会直接被报废，每年因误判造成的报废成本多达上百万。

“受传统 AOI 检测准确率的能力影响，只能依靠多角度拍图以及人工来主观判断产品的好坏，而多角度拍摄就会造成一个产品会有多张图像，复判人员工作量增加，仅凭人工肉眼识别，产品品质得不到有效把控，出现漏检、误检等情况。”在线路板设计制造车间工作多年的老达这样说，“现在我们和艾聚达合作的Smart AOI-VRS检测，装上了“智慧大脑”，一“眼”便可筛选出瑕疵品。”

设备利用率不清晰 设备越来越多，但设备实时状态不明，设备利用率不清晰。 设备点检纸本作业 设备管理主要靠纸本，准确性和实时性都比较差。 数据统计不及时、易出错 OEE 靠人工计算，通过 excel 的品质管理方式，手动生成图表监控，事后收集数据，实时性查，数据真实性不高。 设备维护成本高 设备备件库存大，停机恢复时间长。

人员流动性大，培训频繁，技能要求高，培训工时长 内训讲师的培训教材很难系统化，培训效果欠佳 人员技能考核时需要手动纸本统计学员成绩，耗时耗力