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低代码智慧工厂的优势是什么

低代码智慧工厂的优势

01、数智制造：生产精细化、数字化、智能化

支持对各类生产信息的汇总和处理，系统内置包含柱状图、折线图、饼图在内的25种仪表卡片。

用户可以根据自身需求，通过汇总在的数据，自定义配置数据仪表，方便对各类生产信息进行实时监控和管理。

实现生产全流程的精细化、数字化、智能化管控。

02、广泛兼容：支持对接已有平台、系统、设备

采用***的数据表结构框架，拥有极强的拓展性能，提供多样化API接口，支持与企业已有的OA、ERP、MES等系统进行集成对接；

同时也支持与钉钉、企业***等协同办公平台的对接；

团队有着丰富的IoT开发经验，支持拓展对接各类生产管理设备，实现设备与系统的信息互通。

智慧制造已成为大型工厂的典型特征

随着工业互联网时代的到来，智慧制造已成为大型工厂的典型特征。传统的制造工厂需要工人们凭借经验来判断生产设备的运行情况，设备损坏了才停机维修。当今智慧工厂所运行的大量工业设备，却可以通过实时感知的数据明确产品物料情况、故障所在位置。生产过程中所有因素都能被控制。品质检测一直是制造工厂一道繁重琐碎的工序，也是阻滞其智能化的痛点，以前这个环节更多凭借工人的经验，效率低下。而自动化机械手和视觉识别技术的出现，让这一质检难题轻松化解。在精密制造行业，机器视觉已经被用于检测加工零件表面划痕、凹陷等。

融合AI的挑战在于AI的释放需要设备、网络和算力作为基础

　对于工业场景来说，融合AI的挑战在于AI的释放需要设备、网络和算力作为基础条件。而工厂显然不能拆掉流水线去为AI寻找容身之所。所以工业尝试的，只能是外部的、浅层的、不伤筋动骨的工业智能化能力。于是质检作为一个特殊场景跃然而出。在今天绝大部分工业体系中，质检都是依靠人工来完成的。凭借的是人力的大量重复劳动以及相关经验，而使用智能摄像头和机器视觉算法，来学习和理解质检员需要找到的瑕疵与问题，可以令很多行业的质检工作快速被AI所替代。

工业4

工业4.0主要涵盖三大关键要素，一是以CPS为技术，CPS透过人与机器的交相连结，以及与物理世界互动，运用网络以远程、可靠、实时、安全、协作的方式，去操控物理实体；二是以智能工厂为主要精髓，实时控制整个价值创造网络，从订单到交货的链接，实现产品及其生产系统生命周期工程的整合；三是以“人”为关注焦点，从业人员被定义为升级的操作者，可藉由技术支持提升自身能力，乃至由单纯的生产操作者，晋升为管理者与控制者。