Architecture
数智化技术架构
四层架构贯通 OT 与 IT，逐层构建可落地的工业数智化底座
L1
数据采集层
SCADA · 边缘采集
L2
制造执行层
MES · 全程追溯
L3
数字孪生层
三维可视 · 态势感知
L4
智能决策层
AI 算法 · 预测优化
Roadmap
转型路径
五步方法论，从诊断评估到持续运营，确保数智化转型可落地、可衡量
01
现状诊断
深入调研企业信息化基础、产线设备联网率、数据孤岛现状，输出智能化成熟度评估报告。
02
架构规划
设计「SCADA采集 → MES执行 → 数字孪生可视 → AI决策」的分层架构与实施路线图。
03
平台搭建
部署工业数据采集平台、制造执行系统与数字孪生底座，打通 OT 与 IT 数据链路。
04
智能赋能
引入 AI 视觉检测、预测性维护、智能排产等算法模型，实现从自动化到智能化的跃升。
05
持续运营
建立数据治理与运维体系，持续迭代优化，让智能化转型成为企业长期竞争力。
Cases
经典案例
轨道交通 · 智能制造 · 智慧政务 · 智慧农业
Core Advantages
核心优势
工业级架构设计
基于微服务与云原生架构，支持高并发采集与海量时序数据存储，满足 7×24 稳定运行。
端到端交付能力
从需求分析、方案设计、开发实施到运维保障，提供一站式智能化转型服务。
多协议设备接入
支持 Modbus、OPC UA、MQTT、BACnet 等主流工业协议，兼容各类 PLC 与传感器。
AI 算法深度融合
自研与生态算法结合，覆盖视觉检测、异常预警、智能排产等工业 AI 场景。