GETECH 格创东智

格创东智科技有限公司 于2018年由TCL战略孵化创立。2020年获得云锋基金亿元级A轮融资，2022年获得上汽集团战略直投基金、上汽集团旗下恒旭资本、粤财基金数亿元B轮融资。

TCL集团成立于1981年，拥有半导体显示、新能源光伏与半导体材料、智能终端三大核心产业。在TCL丰富的制造业场景土壤之中，格创东智坚持“面向生产现场”的研发方向，以标准化平台、工业应用及行业解决方案，满足制造企业对智能化的需求，致力于工厂智能操作系统的研发创新。

依托AI、云计算、大数据等核心技术能力，格创东智坚持软硬融合战略，以软件和算法驱动装备和边缘控制硬件智能化升级，研发了软硬一体的工业智能产品体系。

核心理念

愿景：让工业更智慧

使命：格物智，创兴邦

价值观;当责、创新、卓越

文化氛围:简单有趣、创新卓越、敢想敢拼敢担当

主要产品

设备管理:  设备健康管理G-PreMaint、设备故障侦测与分类系统 G-FDC、设备自动化系统EAP、机台远程监控管理系统RCM

能碳管理:  智慧能源管理系统 G-EMS、碳管理系统 G-CMS、双碳园区系统

生产管控:  制造执行系统G-MES/G-MOM、一站式应用智能聚合平台

品质优化:  智能良率管理系统G-iYMS、质量管理系统G-QMS、天枢AI视觉检测系统、统计过程控制 SPC

供应链服务:  仓储管理系统G-WMS/G-WCS、供应商管理G-SRM

核心平台:  APaaS智能赋能平台、工业IoT平台、工业大数据平台、工业AI平台

智能装备:  视觉检测一体机、PPK堆栈机、智能立体仓、数字化协作、音视频会议、智能客服天客云

咨询服务:  咨询诊断与整厂规划

行业解决方案

泛半导体产业链

半导体芯片

行业痛点

1、生产现场数据孤岛

半导体工厂信息系统和自动化过程产生大量的数据，生产策越来越多地依赖于数据分析，数据对半导体制造企业的作用愈加明显。但制造过程中数据抽取、存储、组织等方面的瓶颈存在，抽取整理数据耗时耗力。并且，数据在各系统中独立存在，难以打通联动并进行综合分析。

2、设备运维成本高昂

半导体行业是典型的重资产行业，设备数量大、以进口设备为主，价格高昂，异常停机损失大。在半导体行业高性能、低成本的市场压力下，现有高成本的设备管理方式难以为继。与此同时，现有系统难以进行晶圆厂多条产线、多个机台的实时可视化监控与集中管理，设备利用效率有提升空间。

3、数据分析耗时耗力

半导体行业工艺复杂，过程影响因素繁多、关联关系复杂，且对工艺过程控制精度要求极高，需确保数据分析结果的高可靠性、高解释性。而半导体行业大数据应用示范案例较少，缺乏业务与大数据技术结合深度，具备OT和IT技术的融合人才十分稀缺，缺少专业的数据挖掘和分析工具。

4、品质依赖人工经验

良率是半导体行业的“生命线”，但是目前大部分半导体工厂的品质监测往往依赖人工经验。人员主观检测质量偏差浮动大，检测速度慢，高劳动强度容易影响准确度和效率，整体生产效率和精度有限。且制造业人员流动大，培训时间长，人工成本日益增加，依赖人工的方式难以为继。

解决方案

1、设备控制管理系统

通过IOT传感器等技术对设备接口和软体进行二次开发，兼容半导体行业国际标准通讯协议，实时高频收集设备数据，实现集中设备权限管理、设备物料管控难、程序参数校对、自动生产管控、设备警报和寿命管控。

2、生产执行派工系统

对工厂基础信息进行建模管理；验证工序工艺精度、工序设备、管控等待时间，防止因过度等待而导致的质量下降，降低晶圆整批良率风险以及晶圆整片的成本；实时汇总生产、品质等关心的核心生产报表，多维度进行分析、展现工厂生产情况，从制造、工艺、质量、设备等多个部门维护进行分析管理。

3、品质良率监控系统

基于自主技术方案构建，打造现代质量管理体系，从全产业链视角解决企业智能制造面临的质量问题，满足企业产品高品质的需求。建立品质管控体系，实现对供应商、来料质量、研发质量、实验室质量、制程质量、出货质量和客户质量的正向品质监控和反向异常追溯管理，达到优化工艺流程、降低品质风险、减少废料成本。

4、东智数字工厂操作系统GOS

东智数字工厂操作系统GOS是赋能企业数字化转型的技术内驱力，推动工厂智能化的升级改造。GOS提供包括不限于云计算、工业物联网、工业大数据、工业AI、工业RTC/AR/VR、区块链、RPA等新一代核心技术能力平台。

客户价值

动态设备监控设备与工艺数据实时采集监控和异常预警；设备系统联动自动化控制；设备停机原因分析判断；设备参数集中管理维护等。

精准物流管理依据物料种类生成来料检验任务，确保来料合格；依据计划进行物流精准配送，并进行上料防错；实现生产工具的条码化分类校验管控，降低批次混料风险。

高效的计划协调基于订单排产优先策略，减少机台换机启动准备时间，提高机台利用率，相同订单产品批次一起流动，减少前道、后道的机台调机时间。实现各个工厂的全局信息化中央管理，可实时展现目前的各个工段生产实绩和设备状态，及时响应处理现场情况

透明的生产执行工序、人员、生产进度实时透明，通过标准生产配方管理，防止设备和操作人员的失误操作；提高产品周转频率，降低生产成本；生产异常实时报警、动态调度，提升产品良率和产量。

精准的质量追溯实现从拉单晶、切片、外延到组装实现全生产链的正向品质实时监控预警和反向异常精准追溯理；设备参数、程序、参数自动配方与校验。

半导体材料

行业痛点

1、生产计划依赖人工

人工排产计算慢，且计划合理性不高，严重制约交期精度、交期稳定性、订单复期时长、工厂产能利用率等，影响客户满意度 排产精度较低，无法精确到周/天，异常紧急情况响应慢

2、质量管控滞后

大量工序抽检量测滞后，难以及时反馈调整 依赖人工经验与经验公式进行生产参数调整，难以充分考虑生产因素间复杂关系对质量影响，导致产品一致性较差

3、分散的品质管理平台

质量相关系统比较零散，数据没有打通，缺乏一套整体覆盖所有工厂所有流程整体QMS系统 仍然存在比较多的人工数据录入，耗费人力，且存在数据准确度以及信息滞后的问题

4、缺乏数据支撑运营分析

运营分析数据大量依赖手工汇总分析，数据准确性、时效性较差，手工报表较难实现指标层层下钻分析 敏感数据信息，如历史销售订单平均定价、近期最高/最低成交价信息较难获取

解决方案

1、智能排程系统

导入APS/RTD系统，提升排产效率及排产准确率，排产准确，提升交期预估精度；进行车间实时派工优化，提升车间搬运指令系统覆盖率以及生产计划达成率。

2、实时质量监控

通过对制程数据、耗材以及量测数据的全面分析，通过多因子探索、虚拟量测以及R2R技术，实现制程参数智能控制优化，提升良率、产能，降低人力成本与损耗；DSP制程设备数据采集，坚实数据基础，构建DSP制程R2R模型，实现DSP制程智能参数调整

3、统一品质管理平台

打造企业生产制造全面质量管理体系，覆盖制造全生命周期(研，产，供，销)管理，为QC，QE提供全面质量数字化管理能力，持续PDCA改善，为不同层级用户提供业务处理和智能决策平台，提升数字化管理能力，提升质量管理效率，提升产品质量

4、数据中台支撑运营分析

导入统一数据中台，与各业务系统建立数据接口，打造一站式经营管理驾驶舱，实现财务、客户、销售、生产等多主题、多维度、多层级经营数据的拉通，数据可溯源、减少人为干预，大大降低出错率，实现关键指标高效汇总可视，海量经营分析数据自动汇总，出具可视化报表。

客户价值

动态设备监控设备与工艺数据实时采集监控和异常预警；设备系统联动自动化控制；设备停机原因分析判断；设备参数集中管理维护等。

精准物流管理依据物料种类生成来料检验任务，确保来料合格；依据计划进行物流精准配送，并进行上料防错；实现生产工具的条码化分类校验管控，降低批次混料风险。

高效的计划协调基于订单排产优先策略，减少机台换机启动准备时间，提高机台利用率，相同订单产品批次一起流动，减少前道、后道的机台调机时间。实现各个工厂的全局信息化中央管理，可实时展现目前的各个工段生产实绩和设备状态，及时响应处理现场情况

透明的生产执行工序、人员、生产进度实时透明，通过标准生产配方管理，防止设备和操作人员的失误操作；提高产品周转频率，降低生产成本；生产异常实时报警、动态调度，提升产品良率和产量。

半导体封装测试

行业痛点

1、产能扩张

国内晶圆制造崛起，晶圆厂建设高峰，带动封测行业迎来加速成长契机

2、国产化

智能化新应用需求快速增长，半导体产业国产化为封测行业带来机遇

3、技术变革

封装技术从传统封装像芯片级封装、系统封装的先进封装转型，需求旺盛

4、新周期

半导体代工企业营收、产能利用率提升，封测产业迎来新的成长周期

解决方案

1、根因分析

采集超规产品生产数据进行建模分析，快速定位共通性、根因、完成模型上线实时监控；

2、反馈调整

以多道工序的特征值为基础，叠加工序的机理模型和统计模型，实现工序间的闭环反馈；

3、设备健康管理

组合不同工业软件中设备的相关功能，实现模块化的闭环运维管理和全数据的互联互通；

4、品质过程管理

对数据进行监控、分析、预警并将异常处理和工艺改善反馈至系统，实现闭环管理联动。

客户价值

动态设备监控设备与工艺数据实时采集监控和异常预警；设备系统联动自动化控制；设备停机原因分析判断；设备参数集中管理维护等。

分析效率提升单厂每年经济效益500万，数据分析速度提升12倍；

设备效率提升异常停机时间下降约50%、单次维保作业平均时间降低约20%、降低备件成本20%；

良率提升缩短分析时间80%、提升良率10%、单个工厂经济效益300+万/年。

半导体设备

行业痛点

1、生产现场数据孤岛

半导体工厂信息系统和自动化过程产生大量的数据，生产策越来越多地依赖于数据分析，数据对半导体制造企业的作用愈加明显。但制造过程中数据抽取、存储、组织等方面的瓶颈存在，抽取整理数据耗时耗力。并且，数据在各系统中独立存在，难以打通联动并进行综合分析。

2、设备运维成本高昂

半导体行业是典型的重资产行业，设备数量大、以进口设备为主，价格高昂，异常停机损失大。在半导体行业高性能、低成本的市场压力下，现有高成本的设备管理方式难以为继。与此同时，现有系统难以进行晶圆厂多条产线、多个机台的实时可视化监控与集中管理，设备利用效率有提升空间。

3、数据分析耗时耗力

半导体行业工艺复杂，过程影响因素繁多、关联关系复杂，且对工艺过程控制精度要求极高，需确保数据分析结果的高可靠性、高解释性。而半导体行业大数据应用示范案例较少，缺乏业务与大数据技术结合深度，具备OT和IT技术的融合人才十分稀缺，缺少专业的数据挖掘和分析工具。

4、品质依赖人工经验

良率是半导体行业的“生命线”，但是目前大部分半导体工厂的品质监测往往依赖人工经验。人员主观检测质量偏差浮动大，检测速度慢，高劳动强度容易影响准确度和效率，整体生产效率和精度有限。且制造业人员流动大，培训时间长，人工成本日益增加，依赖人工的方式难以为继。

解决方案

1、设备控制管理系统

通过IOT传感器等技术对设备接口和软体进行二次开发，兼容半导体行业国际标准通讯协议，实时高频收集设备数据，实现集中设备权限管理、设备物料管控难、程序参数校对、自动生产管控、设备警报和寿命管控。

2、生产执行派工系统

对工厂基础信息进行建模管理；验证工序工艺精度、工序设备、管控等待时间，防止因过度等待而导致的质量下降，降低晶圆整批良率风险以及晶圆整片的成本；实时汇总生产、品质等关心的核心生产报表，多维度进行分析、展现工厂生产情况，从制造、工艺、质量、设备等多个部门维护进行分析管理。

3、品质良率监控系统

基于自主技术方案构建，打造现代质量管理体系，从全产业链视角解决企业智能制造面临的质量问题，满足企业产品高品质的需求。建立品质管控体系，实现对供应商、来料质量、研发质量、实验室质量、制程质量、出货质量和客户质量的正向品质监控和反向异常追溯管理，达到优化工艺流程、降低品质风险、减少废料成本。

4、东智数字工厂操作系统GOS

东智数字工厂操作系统GOS是赋能企业数字化转型的技术内驱力，推动工厂智能化的升级改造。GOS提供包括不限于云计算、工业物联网、工业大数据、工业AI、工业RTC/AR/VR、区块链、RPA等新一代核心技术能力平台。

客户价值

动态设备监控设备与工艺数据实时采集监控和异常预警；设备系统联动自动化控制；设备停机原因分析判断；设备参数集中管理维护等。

精准物流管理依据物料种类生成来料检验任务，确保来料合格；依据计划进行物流精准配送，并进行上料防错；实现生产工具的条码化分类校验管控，降低批次混料风险。

高效的计划协调基于订单排产优先策略，减少机台换机启动准备时间，提高机台利用率，相同订单产品批次一起流动，减少前道、后道的机台调机时间。实现各个工厂的全局信息化中央管理，可实时展现目前的各个工段生产实绩和设备状态，及时响应处理现场情况

透明的生产执行工序、人员、生产进度实时透明，通过标准生产配方管理，防止设备和操作人员的失误操作；提高产品周转频率，降低生产成本；生产异常实时报警、动态调度，提升产品良率和产量。

半导体显示

行业痛点

1、现场数据孤岛

传统烟囱式系统开发导致系统间数据孤立分散、缺少流通和整合，数据开发和应用过程繁琐甚至难以进行，无法体现数据价值。需要更全局的优化

2、部分数据缺失

部分数据缺失，很多数据没有收集或者不够完备，造成后续工作无法开展，大量数据没有被利用。需要更全面的管理

3、分析效率低下

工序多、设备多、设备参数多、数据复杂，数据可靠性依赖较高，分析难度大，分析过程可解释性要求高，传统抽检效率低。需要更高效的分析

4、依赖人工经验

分析传统依赖人工经验，准确度难以保障。需要更精准的判断

解决方案

1、设备互联

引入工业物联网IoT平台，实现设备互联，对设备参数进行实时监控，自定义组态。

2、数据中台

构建数据中台，打破数据孤岛，实现数据联接和共享，支撑上层分析预测、智能运营和决策。

3、品质优化

上线多因子建模、虚拟量测、AI视觉检测等多个AI/BI分析预测系统，提升分析效率与产品品质。

4、设备预测维护

上线设备健康管理、预测性维护，提升设备管理水平，减低宕机损失。

客户价值

数据资源丰富接入高值设备数量6000+台，信息采集点位1万+，采集频率 20Hz，累计工业数据250TB，支撑管理、分析与决策

品质异常减少通过数据采集、监控、分析与预测，及时发现和反馈异常，提升产品良率

提升效率，节省成本提高检验准确率，缩减相应岗位人力60%以上，减少宕机损失上千万元

综合效益减少产品生产周期，降本增效，提升企业智能化水平，成为行业示范标杆

新能源产业链

锂电池制造行业

行业痛点

1、设备运维成本高

生产设备数量较多，核心设备状态异常，对产量、品质易造成极大损失，设备运维效率低、成本高

2、生产过程管理难度大

产能扩张快，多厂区多车间管理不易；客户需求多样化，产品形态不断变化，物料信息追溯难；安全性要求对原料与组装工艺控制严格，工艺环节多，生产过程管理挑战大

3、品质一致性差

制造合格率是动力电池企业生存关键，品控要求严格，而生产过程中电池品质极易受环境、设备等因素影响，使动力电池制造厂难以把控每道工序各个细节以达到较高的一致性

4、缺陷难以高效识别分类

涂布和卷绕是动力电池制程的核心工序，然而该过程中极易发生极耳翻转等缺陷，且生产过程中难以及时识别缺陷类型

解决方案

1、设备健康管理

构建IoT与设备健康管理平台，实现设备互联，自动监测设备状态，打造设备管理完整闭环

2、生产运营管理

构建制造执行管理系统，实现生产全流程可视、可溯、可控，助力精益、柔性制造

3、品质管控

通过品质过程管理系统，实现生产质量的全过程记录，建立PACK-模组-电芯质量追溯体系

4、缺陷识别与分类

构建基于深度学习的电芯卷绕缺陷检测系统，实现卷绕工序缺陷实时自动识别与分类

客户价值

设备运维效率提升设备状态自动监测，设备异常及时处理，设备远程控制与智能运维，提高设备OEE

透明化柔性制造产品全生命周期端到端集成，决策模式由“经验驱动”向“数据驱动”转变，提高生产执行的效率、准确性与柔性

产品良率提升品质全过程管控，品质实时预测与工艺参数优化，提高品质异常处理效率，保持生产工艺的稳定性，提升产品良率

检测效率提升产品缺陷自动精准识别与分类，提升产品检测效率、降低人力成本

光伏行业

行业痛点

1、缺陷检测效率低下

光伏产品制造过程中，需通过视觉检测对外观、EL等缺陷进行识别，但传统设备+人工检测方式精度与效率低，偏差浮动大

2、电站运维困难

光伏电站分布广、数量多，缺乏统一管理平台，电站信息滞后，人工运维成本高、效率低、不及时

3、人力成本高

行业竞争大，各企业日益关注单位成本，然而人员招聘难度大、成本高、流失大

4、生产过程管控要求高

光伏行业飞速发展，对追求效率提升、成本与质量控制有更高的要求，需对生产过程进行更严格的管理

解决方案

1、AI视觉检测

利用AI对组件外观、EL等进行自动缺陷识别与分类，替代人员检测与复判工作

2、电站智能运营

构建统一电站运营平台对分布各地的电站进行集中监控与管理，提供智能化、远程运维服务

3、生产运营管控

提供从机台自动化、生产执行、质量控制到运营可视的一站式生产运营管控解决方案

4、品质分析与优化

利用大数据对光伏电池与组件等进行缺陷分析与根因挖掘，定位、解决品质异常，提供优化建议

客户价值

提升缺陷判别精度与效率以AI代替人工，极大提升缺陷判别速度，提升判别准确度，缩短检测周期、提高产能

人力成本节省减少检测、运维等多场景作业人员，单厂站每年人力成本节省可达数百万元

品质提升高效监控、定位、拦截品质异常，智能推荐参数优化，提升异常解决效率，提高产品良率

加速业务转型升级智能化重构优化现有业务流程，加速人员职能转型和知识沉淀，优化业务能力

3C电子行业

3C电子行业

行业痛点

1、订单管理与产销协同的痛点

3C电子行业，企业面向的客户群体较多，客户订单的获取是以客户网站、邮件、微信等手工方式，需要大量的人员进行收集、转换、录入及跟踪管理，效率低下；其次，产销协同较为薄弱，导致销售订单波动较多，对后端的生产影响较大，容易造成人员大进大出，整体的运营效率低下；

2、供应链协同的痛点

采购管理、供应商管理及生产协同不足，导致采购周期长，采购成本高，供应商管理失效，物料库存无法掌握，物料供应不及时，库存量大等，严重影响后的生产交付及整体的运营成本及效率；

3、制造执行的痛点

3C电子行业生产包括钣金、注塑、PCBA、电器件及总装等生产工段，钣金生产是以设备为主的生产方式，设备孤岛现象严重，异常停机时间较多，设备综合效率不高，缺乏设备在线化监控管理；注塑生产工段，注塑机台、模具管理孤岛，换型调模时间长；PCBA及电器件生产工段，设备孤岛严重，PCBA工段的AOI检测误判率高，设备综合率低；总装生产工段，多以手工操作为主，对人员管理及防错防呆要求高；工段的全流程管理、品质追溯、防呆防错及人员管理是制造执行环节的核心诉求。

4、设备及能源管理的痛点

3C电子行业生产，设备互联互通的程度较低，导致设备的健康管理不足，没有做预测性维护，出现异常停机现象较多，导致设备

解决方案

1、订单协同

利用格创东智的订单管理平台，自动、高效获取客户订单，并转化为内部生产订单，自动下达到下游的业务系统；

2、供应链协同

利用格创东智的供应链管理平台，拉通计划、采购管理，供应商协同以及物流配送，实现信息传递系统化、少纸化及高效化；'

3、制造执行

利用格创东智MES系统，实现从工单上线、物料防呆、过程品质管理、成品下线等全工单透明化管控，生产完工进度信息实时同步给上游ERP、APS等业务系统，实现生产过程透明化，信息及时、高效拉通整体生产流程；

4、设备互联互通

通过格创IoT平台，实时采集生产、品质、自动化等设备数据，实现在线监控、异常告警与可视化应用；同时，通过EHM设备监控管理系统，实现设备智能维保全场景闭环；

5、品质追溯管理

通过格创QMS系统，拉通生产全流程的品质追溯管理，利用格创AI天枢视觉检测，实现SMT产品缺陷自动判定与分类，过程不良智能识别及防呆管理；

6、碳中和管理

通过格创的EMS碳中和管理平台，实现能源的接入、可视化、碳排放的计量、监控及管理等，同时，利用能源数据进行节能降耗，降低成本；

7、大数据运营

利用格创的大数据平台，拉通从订单到交付OTD的全价值链的生产运营数据，为管理提供数据支持，对异常数据进行智能化分析及预警，辅助管理决策；

客户价值

效率提升通过OMS、SRM、WMS、MES、EHM等数字化系统拉通全价值链的信息，信息传递效率提升，解决异常时间缩短，生产LOSS下降，管理决策效率提升，进而提升整体的生产运营效率；

成本下降通过OMS、SRM、WMS、MES等数字化系统拉通全价值链的业务节点，实现过程无纸化、少纸化、少人化等，进而减少制造费用、人工成本等，达成成本下降；

库存减少通过WMS、MES等数字化系统拉通各工序，按需求生产，减少生产过程的积压；同时，对库存进行透明化管理及消化，制定细化的安全库存水位，进而有效控制及减少库存量；

品质提升通过QMS、MES、AI等数字化系统，实现品质的全流程追溯，同时，利用数字化进行防呆防错及AI视觉检测，提升品质的过程管理及防呆手段，保障产品质量稳定，进而提升整体的产品质量。

汽车行业

汽车行业

行业痛点

1、供应链管理与采购过程监控

供应商管理任务繁重，采购过程监控不力。汽车行业特色决定，零部件数量和品类众多，生产方式，周期类型不一；供应商管理水平参差不齐；实现供应商和物料采购的统一管理难度较大。

2、生产控制和物流

生产制造过程复杂，生产周期较长，影响产量和质量的因素较多，异常出现较为频繁；物料配送方式多样化，零部件品种、数量多，断点管理要求高。

3、客户关系管理和订单响应

与客户的联系要求越来越高，客户对产品要求越来越多样化且多变，影响订单交付的因素多。

4、合作伙伴管理，工程项目管理和协同开发

产品升级换代和开发周期越来越短，内外部

解决方案

1、 产供销一体化平台

拉通市场需求信息、供应链信息，生产能力信息，消除企业运营过程中的信息孤岛，实现产供销联动，提升市场响应能力。

2、 生产过程数字化管控

利用精益思想和数字化工具，提升人员、设备效率，实现生产过程透明。

3、 大数据分析平台

对企业运营数据、质量数据、成本信息等进行收集，监控和分析，为成本优化，质量改进，运营效率提升提供数据支持。

4、 设备互联平台

基于格创东智自研IIOT平台，实时动态接入生产设备，品控设备，辅助/公用设施数据，实现在线监控和管理。同时，结合数据可视化和数字孪生技术，实现基于数字化模型进行的各类仿真、分析、数据积累和挖掘。

5、 碳中和解决方案

基于格创东智能源和碳中和管理平台。实现碳追踪，碳计算，碳管理，直至碳中和。

客户价值

质量实现生产全过程质量数字化管控，质量问题跟踪，并通过数据分析进行质量改进；

成本通过生产过程的数字化实现成本精确管控，并通过数据分析和精益改善实现成本优化；

响应实现产供销一体化及生产过程、设备效能的精准管控，缩短客户响应时间；

人员发展数字化，目视化的管理手段支持管理人员从经验决策到数据决策的转变。

领域解决方案

节能减排

智慧能源及碳管理

行业痛点

1、能源成本高

企业用能成本居高不下，双碳、节能减排要求压力大，低能效企业限产、限电。

2、数据监测不全面

缺乏完善的能源数据管理体系，场景碎片化、表计分散，现场数据采集困难。

3、能源安全难保障

无法实时反馈异常情况，故障点位难追踪，安全隐患大。

4、能源管理粗放

缺乏科学管理体系，难以满足碳审计、管理合规、上市合规要求，缺乏基于数据分析的价值挖掘及决策支持。

解决方案

1、现状分析改造

通过咨询诊断对客户能源使用与管理现状进行分析，高效规划节能方案、遴选节能措施；提供工业现场表计、设备改造服务；

2、大数据平台

通过IoT对接能源表计及系统，实现能源数据采集；通过多因子分析工具建立能耗预测与节能模型；

3、实时监控

在面向终端的能源管理平台上，通过数字孪生对能源数据进行实时监控，推动设备用能、管理节能等节能降耗各项行动的实施；

4、全流程追踪

建立全流程的碳追踪、碳计量体系，落实碳足迹追踪。

客户价值

全面监控实现能源消耗可视、能源消耗可知、能源使用可控

效率提升有效解决了传统制造业资源和能源利用效率低、排放监管实施困难等问题

响应国家政策助力企业响应国家政策，提高企业ESG指数评级

降本增效实现降本增效、改善资产配置

双碳智慧园区

行业痛点

1、设备运维难

生产现场数据无法实时获取，现场动态无法实时掌握

2、管理效率低

企业信息化能力弱，数字化水平低，管理粗放、运营效率低，人工管理依赖性强，成本高、投诉多。

3、能耗高、污染高

高耗能行业供给侧改革已开始，能效作为核心的衡量依据，传统园区企业节能减排缺乏数据支撑和经验，面临能耗“双控”风险。

4、安全隐患大

园区人员角色繁多、车流进出复杂；人、物、场景全域态势感知弱，风险发生多为事后处置，生产安全管理难，事故影响大。

解决方案

1、低碳节能环保

建立“监测 - 分析 - 优化”三位一体的数字化碳排放管理系统，实现园区绿色低碳循环发展

2、智慧安防

监控、门禁、对讲等多系统联动，全态感知，全域跟踪，极速响应，全面保障园区安全

3、智慧运营

基于大数据建立园区智慧运营中心，全景式概览，可视化指挥与决策，提升园区管理水平

4、工业应用

以灵活开放的工业互联网平台为底座，提供丰富的工业智能应用，助力数智化升级

客户价值

节能降耗10%针对性实施低碳技术改造，显著提高园区能源基础设施的碳减排能力，完善园区碳盘查、碳排放实时监测分析、碳数据价值化，实现园区绿色低碳循环发展

运营效率提高30%融合多种园区数据资源，智能监测园区经营、资产、基础设施、能效、安防等关键指标，实现智慧园区可视化管理，提升园区管理水平

360°保障人/车/财产/信息安全通过AIoT及音视频技术，打通监控、门禁、对讲等安防子系统，打造安全高效的园区，全面提升人/车/财产/信息等安全体验

大幅降低园区经营成本通过各系统的融合打通、各环节的效率提升，实现园区的智慧化、低碳化，整体降低园区的经营成本

质量管控

品质分析与优化

行业痛点

1、品质异常侦测具有滞后性

品质特征值难以实时预测，无法及时有效拦截减少损失。

2、品质异常问题处理周期长

品质异常出现后，依赖工程师经验手动进行相关数据拉取整合与处理分析，耗时耗力，生产延误造成经济损失。

3、依赖人工经验

工艺参数调整依赖人工经验，导致产品品质波动大。

4、数据监测不全面

缺乏完善的数据管理体系，场景碎片化、表计分散，现场数据采集困难。

解决方案

1、大数据监测

基于大数据平台整合生产过程、品质等各类数据;

2、AI数据分析

基于定型分析与非定型分析方法定位品质异常根因；

3、异常预警

构建品质预测模型对异常提前侦测预警；

4、闭环控制

提供参数调整建议，实现闭环控制。

客户价值

闭环控制实现异常发生、分析到解决的闭环控制

精准预警切实解决企业异常定位处理难点，并实现异常精准预警，有效提高异常处理效率

减少损失及时侦测品质异常并进行参数调整，减少异常损失

全链路追踪实现了工业知识和经验的模型化、软件化，并且对模型的执行过程可回溯可解释

生产制造

生产运营管理

行业痛点

1、过程无法监测

生产过程无法有效监测统计与分析，生产数据未实时采集，生产执行透明与防呆有待提升。

2、流程间联动困难

计划、车间与仓库协同有待加强，派工与配送未形成联动。

3、品质和成本控制

复杂工艺下，生产品质、成本控制面临挑战。

4、产业链安全问题

CIM系统庞杂，商业套件成本高、维护难，面临卡脖子等产业链安全问题。

解决方案

1、大数据监测

实现生产数据实时采集、监控，异常实时预警；

2、精细化管理

完善配方管控逻辑，建立配方自动传输、比对、验证机制，实现配方精细化管理；

3、高效协同

建立计划、车间、库房联动机制，实现计划与执行高效协同、异常动态调度；

4、动态跟踪

实现生产效率、质量缺陷、设备异常等数据动态跟踪与实时调度。

客户价值

闭环控制实现异常发生、分析到解决的闭环控制

精准预警切实解决企业异常定位处理难点，并实现异常精准预警，有效提高异常处理效率

减少损失及时侦测品质异常并进行参数调整，减少异常损失

全链路追踪实现了工业知识和经验的模型化、软件化，并且对模型的执行过程可回溯可解释

运维服务

智慧设备健康管理

行业痛点

1、设备状况不透明

设备资产分散，运行和健康状况不透明

2、设备维保代价大

设备自动化及精密控制程度提高，对设备维保提出更高的管理要求，异常停机损失大

3、作业方式落后

以人工作业、纸质维护、基于经验的事后修及预防性维修为主，无法实时监测设备状态

4、高成本低效率

运维成本高、效率低

解决方案

1、打造智能应用

打造设备管理统一平台，深化以设备管理为核心、智能化方向为聚焦的一系列应用;

2、数据全面感知

智能感知层通过物联网技术进行实现设备数据全面、动态、实时的感知

3、AI智能监控

智能应用层则以工业机理融合AI的方式实现设备的健康预警、诊断、预测及优化等相关应用

4、降本增效

提高设备管理的效率与可靠性，有效的控制和降低成本

客户价值

智能维护实现分散设备的数据集中采集，打造主要设备预测性维护和精密诊断能力

健康可控保障主要设备运行始终处于可控、在控的状态，实现制造企业设备健康的监测诊断

先进理念充分贯彻先进的数字化技术和先进的设备管理理念

降本增效提高设备管理的效率与可靠性，有效的控制和降低成本

AR设备远程运维

行业痛点

1、现场环境恶劣

现场环境恶劣，不利于人工检修维护

2、设备维保代价大

设备自动化及精密控制程度提高，对设备维保提出更高的管理要求，异常停机损失大

3、作业方式落后

高度依赖现场运维人员的经验能力

4、数据无法监控

海量数据接入能力差，无法实时监测设备状态

解决方案

1、配套AR设备

配套AR头盔/眼镜，格创以边缘网关、IoT平台为数采底座，打破空间限制，实现广泛联网以及移动设备的可靠链接；

2、平台应用支撑

设备健康管理应用提供业务支撑，极大提高服务效率，降低服务成本；

3、功能强大

提供包括AR增强、过程记录、远程指导、智能识别等设备远程运维相关功能，与远程专家实时交互，提升一线工作人员处理设备的问题的信心；

4、远程作业

实现远程运维协作与业务作业，为企业跨地区运维提效保质，为运维安全保驾护航

客户价值

打破空间限制打破空间限制，实现广泛联网以及移动设备的可靠链接

远程交互与远程专家实时交互，提升一线工作人员处理设备的问题的信心

运维提效保质为企业跨地区运维提效保质，为运维安全保驾护航

降本增效极大提高服务效率，降低服务成本

供应链管理

供应链管理

行业痛点

1、供应商管理落后

缺乏供应商集成管理，无法全面了解供应商相关信息，对采购过程进行敏捷、透明管控管理

2、流程不规范

未建立采购与计划物控、生产、仓储等之间的规范化协同

3、协同难度大

供应链协同难度大，供应商沟通成本高、效率低

4、难以管控

采购成本、交期、质量难以管控

解决方案

1、供应商管理

建立统一的供应商管理平台，提供供应商全生命周期管理、采购管理等功能，助力企业打造数字化智能供应链；

2、供应链协同

为制造企业建立供应商协同平台，拉通上下游企业，在同一平台实现询报价的过程管理，同步订单、物流、库存、条码、对账等信息

3、供应链优化咨询

通过供应链优化咨询，协助客户打造端到端集成的数字化供应链管理体系，建设产销协同平台与智能运营中心

4、远程工厂参观

提供远程工厂参观、验厂审厂解决方案，针对远距离客户尤其是海外客户无法前往企业现场的痛点，通过实时音视频全场景、多角度展示，免去客户辛劳，节省客户成本

客户价值

全面数字化供应链管理全面数字化，对供应链体系全面动态管理，降低采购成本，提升运营效率，缩短交付周期

效率提升加强供应链内外部、上下游协同，提升供应链管控能力，增加供应链可视性，提高供应链反应速度

安全保障打通供应链堵点断点，降低供应链管理风险，保障供应链安全

顶层设计输出清晰的供应链转型Roadmap，为企业打造数字化供应链体系提供顶层设计，推进战略采购、柔性生产、快速交付等核心能力落地

双链-供应链协同

行业痛点

1、产品市场化成本高

需要通过市场化数字化手段与产品数字化洞察客户需求，实现大规模的个性化产品制造，快速完成产品的定义与验证，缩短产品研发时间，减少试错成本

2、数据分析，优化产能

需要通过生产过程的数字化，实现制造的横向集成与纵向集成，提高个性化生成的能力，提高产品质量

3、资源整合，提升效率

需要通过供应链的数字化，建立完备、高效的物流与供应链体系，实现资源整合，提高效率，防止风险

4、精准营销

需要通过营销的数字化，连接客户与企业，构建客户的全渠道触达，实现精准互动与交易，让营销资源的利用更加高效，推广成本

解决方案

1、依托平台

依托一体化协同制造信息服务平台

2、聚焦核心

聚焦“研产供销服”供应链核心环节

3、开发集成

开发并集成SRM、PLM、CRM等管理系统。

4、协同共享

与供应链合作伙伴共享、共管采购信息及其他供应链技术服务、制造资源共享，实现业务协同

客户价值

供应链协同体系建立高效供应链协同体系

精准监控精准监控产业链的供应及生产需求的协同，支撑产业集群发展

效率提升提高企业的交付能力，缩短生产周期

安全保障维护产业链、供应链安全稳定

研发设计

研发设计

行业痛点

1、协同研发挑战大

跨组织、跨部门的协同研发挑战大.

2、市场竞争力弱

新产品上市周期长，研发与市场脱节，不具备市场竞争力

3、缺乏自动协同

设计与市场、销售、售后服务、制造、运营等通过人工方式进行反馈，缺乏系统自动协同

4、版本管理混乱

研发设计过程中数据的转换和传递难，版本繁多，容易出现变更不及时、版本错乱

解决方案

1、产品生命周期管理

提供整个产品全生命周期的管理，并可在跨企业范围为设计和制造建立一个并行协同的产品开发环境

2、产品数据管理

提供产品数据管理解决方案，将产品研发设计产生的相关数据、产品的模型、图纸进行统一管理，提供图文档、产品结构、配置、项目管理等功能

3、研发项目管理

通过 WBS、甘特图、网络计划图等产品功能，在产品设计过程中，进行项目任务分解、计划、下达、失效项目进度控制、设计团队管控和质量管理等

4、IPD集成产品开发

提供IPD业务变革咨询，辅导企业构建基于集成产品开发的研发管理思想、模式和方法

客户价值

流程优化通过产品数据的标准化和业务流程的标准化，改进企业的开发流程、提高产品数据管理水平，实现技术工程与销售、采购、制造的无缝集成

效率提升集中管理研发数据，跟踪研发进展中的设计概念，及时方便地检索存档数据以及相关产品信息，提高工作效率

分解控制明晰企业当前研发项目与分解任务，对项目节点、负责人及完成情况进行全面跟踪，提高研发效率管控，帮助制造企业优化、控制产品开发过程

提升竞争力构建以市场为导向的产品研发管理体系，加快产品研发效率、缩短新产品上市周期，研发具备市场竞争力、能够为企业带来效益的产品

运营管理

运营管理

行业痛点

1、数据转化困难

企业汇集的多源数据，难以转化为数据资产，未得到有效利用

2、数据质量参差

数据标准不一致、数据质量参差不齐，数据应用价值无法充分体现

3、人工操作低效

企业存在较多繁琐的重复性工作，人工操作效率低、耗时费力

4、运营效率低

园区管理事项多，服务能力、管理能力、应急处理能力、园区资源共享能力等相对不足，运营效率低

解决方案

1、数据智能

提供数据智能管理体系与落地PaaS平台，助力企业实现数据汇聚、数据开发、数据分析、数据服务与数据可视化，推动数据价值变现

2、数据治理咨询

为制造企业提供数据治理服务，包括主数据、元数据梳理、建立数据标准等，构建企业数据资产中心，制定企业标准、标准审批等数据标准体系

3、RPA机器人流程自动化

提供RPA解决方案，跨用户、跨系统实现基于固定规则、重复性的任务高效自动化，用机器人虚拟员工操作应用程序取代由全职员工完成低价值的业务流程

4、智慧园区综合管控

提供园区综合管控一体化解决方案，融合多种园区数据资源，实现园区可视化智能化监测管理，提升园区数字化管理水平

客户价值

数据资产化实现数据资产可管理、找得到、可理解、可信任、可获取， 支撑数据资产化、价值化，推动数据驱动决策

数据价值提升实现数据质量、数据复用率提升，满足内部数据应用需求，保障决策的合理性和可靠性

效率提升从繁重的重复工作中释放生产力，减少人工操作，提升工作效能

高质发展实现智慧园区可视化管理，打造绿色、安全、高效、智能的工业园区，助力园区企业资源共享、高质发展

安全生产

安全生产

行业痛点

1、疫情防控困难

防疫情况紧急，缺乏疫情服务、人员管理、疫情监管、统计上报等信息化工具支撑

2、作业环境恶劣

部分企业现场环境恶劣、危险，不利于人工作业

3、作业环境危险

作业危险区行为管控作为生产管理的重要一环，难以监控，易产生事故

4、缺乏统一管理

企业缺乏统一平台对健康、安全和环境三位一体的管理体系进行支撑，管理粗放，存在安全隐患

解决方案

1、防疫管控

提供防疫管控解决方案，通过防疫小程序、移动平台、管理后台实现防疫信息收集、日报管理、人员管理、疫情分析等支撑

2、5G+移动装置智能巡检

提供5G+移动装置智能巡检解决方案，为危险系数高、不便的环境提供智能巡检服务

3、危险行为识别

提供危险行为识别解决方案，基于传感器、视觉与AI模型结合，识别作业区生产人员的异常动作，以保证作业区生产的安全

4、HSE健康安全环境管理

提供健康安全环境管理解决方案，事前通过识别与评价，确定在活动中可能存在的危害及后果的严重性，从而采取有效的防范手段、控制措施和应急预案来防止事故的发生或把风险降到最低程度

客户价值

防疫APP以低成本快速落地防疫管控应用，辖区疫情一目了然，助力防疫抗疫，支撑六稳六保

安全保障减少人力投入，降低人员安全事故风险，为生产运维安全保驾护航

风险预警及早对安全风险进行预警，避免生产事故

全面提升为制造企业提供健康、安全与环境管理体系与系统支撑，减少人员伤害、财产损失和环境污染，降低企业成本

仓储物流

仓储物流

行业痛点

1、物料管理混乱

仓库现场物料堆放混乱，找货难，作业员凭经验作业，容易错发漏发物料

2、账实不符

录单不及时，导致账实不符，库存准备率低

3、出入库管理混乱

先进先出管理不严谨，造成不必要的呆滞库存

4、运输成本高

拣货和发料路线不科学，导致搬运成本增高，不利于人力成本控制

解决方案

1、智能仓储管理

建立统一仓储管理平台，提供科学灵活的库存管理与高效的仓库作业管理等功能

2、智能立体仓库

提供客制化智能立体仓库完整解决方案，整合仓储货架与堆垛系统、物流输送系统、库前区专机等方案

3、自动包装码垛

提供客制化自动包装码垛解决方案，整合传送、码垛、打带包装、自动剪带、解栈等系统，实现成品自动码垛堆栈

4、自动分拣

提供产品自动分拣解决方案，提供机器人拣选、输送分拣等智能分拣

客户价值

可视化管理实现库存可视化管理，仓库作业全程轨迹可查，提高库存准确率

提升效率帮助企业节省空间、优化库存，提升作业效率，减少人为失误

合理配置自动库存规划整理，提高储位和货位分配、仓库资源配置合理性

降本增效自动包装码垛，自动识别产品类型进行分拣操作，节省人力投入，提高包装效率，缩短产品包装周期