天玑科技工业互联网是什么_如何落地

天玑科技工业互联网是面向制造业全价值链的数字化底座，通过“端-边-云-智”四层架构，把设备、产线、工厂、供应链乃至客户数据全部打通，实现实时可视、智能决策与闭环优化。落地时，企业需经历“场景梳理-平台选型-数据治理-应用迭代”四步，先小后大、以用促建，逐步从单点智能走向全局协同。 ---

天玑科技工业互联网的核心架构长什么样？

- **设备层**：兼容PLC、CNC、机器人等主流协议，支持毫秒级采集。 - **边缘层**：内置工业AI推理框架，可在产线侧完成缺陷检测、能耗预测。 - **PaaS层**：提供低代码建模、数字孪生引擎、时序数据库三大组件。 - **应用层**：开箱即用的MES、APS、QMS，也可通过API快速拼装个性化SaaS。 ---

为什么制造企业需要天玑科技工业互联网？

**痛点一：数据孤岛** 传统ERP、MES、SCADA各自为政，数据口径不一致，导致排产、质检、设备维护无法联动。 **痛点二：柔性不足** 订单碎片化、工艺频繁变更，人工Excel排产已无法应对。 **痛点三：能耗与成本压力** 电价浮动、原材料涨价，需要实时洞察“人-机-料-法-环”的浪费点。 天玑科技通过统一数据模型与微服务架构，把上述痛点转化为可量化的KPI： - 设备综合效率OEE提升15%-30% - 换线时间缩短40% - 单位能耗降低8%-12% ---

落地路径：从0到1的四个阶段

### 阶段1：场景梳理与ROI测算 先回答三个问题： 1. 哪条产线停机损失最大？ 2. 哪类缺陷返工成本最高？ 3. 哪道工序能耗占比最高？ 把答案量化成“每小时损失金额”，就能快速锁定高价值场景。 ### 阶段2：平台选型与PoC验证 - **技术验证**：用天玑边缘网关接入3-5台关键设备，跑一周数据，验证采集稳定性与AI模型精度。 - **业务验证**：选择“设备预测性维护”或“AI质检”做PoC，目标是在4周内让业务部门看到停机次数或缺陷率下降。 ### 阶段3：数据治理与模型迭代 **治理重点**： - 建立设备主数据、工艺参数、质检标准的统一编码； - 对时序数据做异常清洗，避免“垃圾进、垃圾出”。 **迭代方法**： - 每周召开“数据复盘会”，让工艺、设备、IT三方共同标注异常； - 把AI模型从单工序扩展到多工序联动，例如把“温度-振动-电流”三维特征与“表面缺陷”关联。 ### 阶段4：规模化推广与组织变革 - **推广策略**：以“灯塔车间”为样板，输出SOP和培训手册，复制到同品类产线。 - **组织配套**：成立“数字化作战室”，由生产副总挂帅，IT与工艺双负责人制，确保项目不变成“IT独角戏”。 ---

典型行业案例拆解

### 汽车零部件行业 **背景**：某Tier1厂商有200台CNC，换刀频次高、刀具异常导致批量废品。 **解决方案**： - 在主轴加装振动传感器，天玑边缘AI实时计算刀具磨损指数； - 当指数超过阈值，自动下发换刀指令到MES，并同步调整后续工序节拍。 **效果**： - 废品率从2.1%降至0.7%； - 刀具寿命利用率提升18%。 ### 3C电子行业 **背景**：SMT贴片线换线频繁，平均换线时间45分钟。 **解决方案**： - 用天玑数字孪生预演换线流程，识别瓶颈工位； - 通过AGV与智能料塔联动，实现“一键换料”。 **效果**： - 换线时间压缩至18分钟； - 月产能提升22%。 ---

常见疑问快问快答

**Q：老设备没有网口，能接入吗？** A：天玑提供串口转以太网模块，支持Modbus RTU/TCP、OPC DA/UA协议转换，最快2小时完成改造。 **Q：数据上云安全怎么保障？** A：采用“数据不动、模型动”的联邦学习机制，敏感工艺参数留在本地，只上传加密后的梯度。 **Q：中小企业预算有限，能否分期？** A：支持“订阅制+按效果付费”，先按设备数量计费，达到约定KPI后再转为年度License。 ---

下一步：从工业互联网到工业智能体

天玑科技正在把大模型引入工业场景，打造“工业智能体”： - **自然语言交互**：工程师可直接问“为什么3号机台最近OEE下降？”系统会自动归因并给出优化建议。 - **自主决策**：当检测到原材料批次波动，智能体可自动调整工艺参数并通知质检部门加严抽检。 这意味着，未来的工厂不再是“人找问题”，而是“问题找人”，让每一次异常都成为改进的起点。