黑湖智造：與時偕行，探索制造業數字化的未來

這是時代背景下，許多制造企業普遍面臨的問題。

回望人類經歷的三次工業革命：從設備化到產線化，再到工廠化，每一次都是從技術到理念的全面飛躍。今天，我們正在經歷第四次工業革命，“工業+互聯網”的概念已成為戰略共識，數字化轉型是制造企業走向未來的必由之路。

黑湖智造通過扎實的技術積累，豐富的制造端經驗和制造協同理念，為制造業打通了一條數字化管理新鏈路，為制造業帶來顛覆性的變革：

通過數據聚合與分析，深度優化生產環節，解決交付期拖延、物料庫存積壓、工人設備效率低、次品率居高不下、生產過程不透明等問題，最終，降本增效，打通信息孤島，實現數據驅動制造。?

市場上MES產品同質化嚴重，大多未能脫胎于“傳統mes”的概念框架。雖然也能完成信息收集，但強調的是“強管控”，確保生產標準化、機械化，不出錯。這樣看似有效，實際上存在3重弊端：

重管控，輕協同：數據無法實現自由流動，信息孤島化嚴重；重流程，輕分析：生產數據利用率低，難以反向優化工藝流程；重硬件，輕軟件：設備大量改造，但無法和業務數據耦合，不能驅動效率提升。

黑湖智造可以實現數據的自由流動，讓每一位生產員工、每一個物料、每一臺生產設備、每一個倉庫貨位等等生產要素實現互通信息和數據。重構了產線流程，真正打通信息孤島，讓每一個生產要素，彼此聯通，發揮各自所，基于實時數據和本地決策，確保效率的最大化。

常規mes提供商往往披著理論外衣，要求用戶進行產業改造以達到最低上線標準，上線軟件即交付走人。過程耗時長，客戶自主轉型能力薄弱，也為后面產品上線的失敗埋下伏筆。

對比而言，黑湖智造獨家的“兩步上線法”簡單高效。

第一步：數字化工廠，以搭積木的方式，在不改變工廠現有流程、邏輯的條件下，低成本高效率完成線下信息的數字化、工作流程的云端協作。

第二步，數據驅動下持續的進步：基于準確、實時、高效的數據與黑湖的監控、分析、預測工具，釋放工廠一線、中層、管理層的能力和經驗，共同推動 由數據驅動的生產管理的持續迭代和生產能力的持續優化。

江蘇艾津農化有限公司的產線是一條傳統的手工產線。其生產數據由工人手工記錄，數據質量和準確性較低，紙質化記錄無法得到有效存儲，以至生產不透明，管理決策困難大。

經過調研，黑湖智造團隊的解決方案是：在產線關鍵節點上進行數據采集，上傳云端進行實時分析，從源頭上實現了生產數據透明化，讓原料管理，訂單排產，產能預估一目了然。甘特圖一拉，輕松處理急單插單；原料數據監控，發現生產瓶頸，讓問題無處遁逃。

艾津農化總經理評價道： “傳統數字化方案部署慢、架構重、投資大、維護成本高，黑湖智造只需簡單部署，就能采集產線數據并進行分析，幫助企業在穩步推進數字化轉型。”

如今，數據已成為企業的核心資產。數據的質量，直接決定“轉型”的效率和成功與否。線上化的、結構化的、關系化的信息和數據才能真正被稱為“數據資產”，才能被分析、解讀和學習，否則只是“數據垃圾”和“數據噪音”。

設備狀態監控

黑湖智造協同系統從數據聚合、實時協作的角度，基于微服務、云計算、物聯網等技術突破，顛覆了系統僵化、流程固化的傳統MES，幫助制造企業以最低的成本、最高的效率完成數據和信息的線上化、結構化、關系化，在驅動業務高效運轉的同時，幫助企業沉淀真正意義上的 “數據資產”。經過智能分析，“數據資產”再次和業務建立聯系，對業務的瓶頸、異常、低效進行識別、分析和優化，實現對工藝流程反向優化的閉環。

上海花冠奶粉廠對于產品安全與質量要求極高，部分奶粉指標檢測甚至高于藥品標準。因而，大量資金投入監管與質檢環節，也間接影響到生產效率。

上線了黑湖系統后，通過數據聚合改良工序，不斷迭代sop標準，實現了系統反向優化流程。減少了設備、生產異常報錯；降低了復雜工序人工參與度，技術門檻不再影響生產效率；車間人員密度降低，人員培訓體系得以精簡，全面保證了食品產線安全高效運轉，降低了企業成本。

作為工業互聯網協同平臺，黑湖智造是一個能量場，深入工廠與制造端，沉淀著行業先進的生產和管理經驗；同時黑湖智造也是先驅者，通過全鏈路生產協同實踐，時刻準備賦能更多的制造企業。

不斷變化，捕捉新概念，研發新技術，落地新場景。在持續探索未來數字化轉型方案的道路上，黑湖智造正踏步前進。

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