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智能制造定制开发
新能源车企智能制造数据平台
生产全链路数据采集、分析与智能决策系统
项目概述
为某头部新能源车企构建智能制造数据平台，打通从原材料到成品的全链路数据，通过 AI 实现质量预测、设备预警和生产优化决策。
合作流程
1
数据诊断
2 周全面梳理 MES/ERP/QMS 系统数据现状，制定打通方案
2
中台搭建
4 周统一数据中台构建，数据清洗、标准化、实时接入
3
AI 模型
3 周时序预测模型训练、CV 质检模型部署、NLP 查询引擎
4
看板上线
2 周可视化运营看板、自然语言查询、预警推送
5
持续优化
持续模型持续学习、新产线接入、KPI 体系完善
业务挑战
- 生产环节多，数据孤岛严重，MES/ERP/QMS 系统数据无法打通
- 质量缺陷追溯困难，需要大量人工排查
- 设备故障导致停线损失巨大，缺乏有效的预测性维护手段
我们的方案
构建统一数据中台，整合各系统数据。利用大模型 + 时序分析实现设备预测性维护，通过计算机视觉 + 大模型实现产线质量智能检测。开发可视化运营看板，支持自然语言数据查询。
技术架构
智能制造数据平台架构
数据采集层（传感器/MES/ERP/QMS 实时接入）→ 数据中台（清洗/标准化/时序存储）→ AI 引擎层（时序预测 + CV 质检 + NLP 查询）→ 应用层（运营看板/质量追溯/设备预警/自然语言查询）→ 私有化部署
核心技术栈
Python时序预测CV大模型K8s私有化部署
我们的合作模式
每个项目都遵循标准化的合作流程，确保交付质量和客户体验。
需求沟通
深度理解业务，明确项目范围与技术边界
方案设计
技术选型、架构设计、交付计划制定
PoC 验证
快速原型验证核心假设，降低项目风险
敏捷交付
迭代开发、持续交付、定期复盘
持续运维
监控告警、性能优化、功能迭代