江蘇通紡互聯科技有限公司基于上述痛點，通過工業互聯網標識解析，建設服裝門店多粒度智蓄數據采集系統，將安防AI攝像頭、智能試衣間，邊緣計算智能導購終端，VR體驗通道及 個性化產品萬象墻等數字產品進行數據結構化。應用工業互聯網標識的數據承載能力，打通不 同系統之間的數字孤島，進行跨系統數據傳遞，促使信息融合。在為客戶提供具有J佳隱私保 護的自助式服務的同時，可通過UI交互式設計引導用戶許可、上報和保存個人數據，將工業互 聯網標識數據用于平臺的大數據分析和智能學習建模。
為店方導購員建設智能導購終端，通過 工業互聯網標識終端查看全部產品信息、溯源信息、庫存信息、預定調貨信息，幫助店員簡化 日常展品擺設工作。通過大數據分析建議推送門店貨架展陳指引和庫存備貨類目和數眞、目視 化數據上報等功能，實現全國服裝門店的數據分析與共享。通過減少人工計數和匯總操作，提 升準確率70%以上，數據顆粒度提升至十位級，降低人員工時15%以上。客戶實時應答能力提 升35%,查貨、調貨效率提升40%,提升成交額10%以上。
客戶點檢效率提升58%,客戶滿意度提升20%,設備平均無故障開機 時間增加268小時,售后服務人員平均服務效率提升18%,服務質量提升32%,售后服務成本 降低15%以上
平臺通過標識實現前端信息采集,解決了貨物確權的問題,降低線下人工核驗時間95%,解決動產質押融資中的重復質押問題,解決因重復質押引起的融資問題事件28起
建立標準化的能耗采集監測體系,對接入監測的數據進行規范處理,數據的動 態分析,及時干預,保證節能政策的正確執行,企業水電氣等各項能耗總體降低13%;企業運 營成本下降5%
用戶可通過二維碼對構件生產工藝,構件信息進行追溯,跟蹤與管理,構件生產完成之后,通過出色程一掃碼步驟完成質檢,貨運,信息錄入等多流程的實時記錄
通過統一防疫政務接口將健康碼,核酸檢測,疫苗接種,場所碼等標識數據統一歸集使用,為防疫工作的應急響應預案提供關鍵的數據支撐
以智能制造典型場景作為切入點,從多個維度分析系統解決方案的發展情況,歸納系統解決方案發展現狀和圖譜,提出系統解決方案技術應用和變革趨勢
基礎篇分析世界主要國家的智能制造發展戰略和國際標準化組織的智能制造標準化現狀;發展篇根據各個階段的工作重點和標志性成果將我國智能制造標準化工作劃分為探索期
詳實數據研判了智能工廠發展趨勢;剖析智能制造典型應用場景及實施路徑;總結行業工廠數字化轉型差異路徑;提出工廠數字化轉型關鍵績效指標體系
智慧供應鏈是以提升效率,降低成本,提G服務水平為核心,實現智能決策;透明化管控,智慧供應鏈是以提升效率,降低成本,提G服務水平為核心,實現 智能決策
智能工廠是以提G工廠運營管理水平為核心,主要目標是使生產資源得到合理的配置和優化,在設計,生產,物流,銷售,服務等業務環節間實現互聯互通
智能車間建設重點在于對車間內關鍵環節、業務單元的設備連接、數據采集和分析利用，能夠自動、 G效、穩定的完成排產和生產執行
CMMM深度賦能三個層級智能化建設,提煉CMMM八大G價值實踐模式,提出了全生命周期設備管理,多面賦能制造企業G質量發展支撐政府科學制策和準確施策
2021年智能制造軟件市場規模為1438.7億元,預計未來五年保持較快速增長,復合年均增長率為19.0%,將于2026達到3429.0億元,工業軟件中的占比持續增加
數字化轉型從企業視角看,重要目標是要實現價值增值;從產業視角看指傳統產業與新一代信息通信技術的深度融合應用;對我國制造業數字化轉型政策的啟示和建議
由李培根,譚建榮,柴天佑,盧秉恒,李伯虎等10余位院士牽頭,圍繞智能制造中的智能產品,智能制造云等六個方向,繪制了智能制造技術路線圖
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