设备、MES、ERP数据分散在多个系统中，无法打通共享，决策缺乏全局视角。
设备故障突发导致产线停摆，影响交期和订单交付，造成巨大经济损失。
产品质量问题难以回溯到具体工序和设备参数，品质改善缺乏数据支撑。
生产管理高度依赖老师傅经验，人员流动导致知识断层，管理水平不稳定。
基于"感知-连接-计算-应用"四层架构，构建工厂级数字化中枢。
通过 AI 算法持续分析设备运行数据，提前发现潜在故障风险，从"坏了再修"转变为"预测维护"，大幅减少非计划停机。
可视化大屏实时展示全厂设备运行状态、产线OEE和能效数据，一屏掌控工厂全局，提升管理决策效率。
记录每个产品每道工序的设备参数和质检结果，实现从原料到成品的全链路追溯，快速定位质量问题根因。
从被动维修到预测性维护，减少备件库存和紧急维修费用。
减少停机、提升良品率和产线节拍，综合效率显著改善。
智能告警和工单自动派发，大幅缩短故障从发现到处理的时间。