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金科森能耗監測管理系統,將人工抄表轉變為能耗數據自動采集

來源:中國工業互聯網標識      編輯:創澤      時間:2022/11/30      主題:其他   [加盟]

江蘇金科森電子科技有限公司基于上述痛點,江蘇金科森依托標識解析體系成功研發了企 業能耗監測管理系統,將人工抄表轉變為能耗數據自動采集。建設工廠、車間、設備三J能源 管理體系,實現從能源計劃、實績、調度、運行到統計分析、考核的全鏈條閉環管理。對企業 水電氣能耗實行精細計量、實時監測、智能處理和動態管控,減少人工管理支出,多面提升能 源的利用效率和智能化水平。

有效協同企業打通政府能源管理職能部門對能耗數據的監管;整 合企業生產用能數據,助力企業通過智能終端、大數據等數字手段,對用能設備進行能耗數據 的自動采集、統計、存儲和上傳,為企業實現數字化能源管控。支持企業建設的能耗在線監測 系統對各J多種能源介質進行日、周、月、年、指定時段的能耗績效統計,實時掌握能源使用 消耗情況。通過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%。






倉儲管理系統前端信息采集,解決了貨物確權的問題 線下人工核驗時間95%

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

江蘇亞威基于標識的智能售后服務管理模式

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

江蘇通紡互聯科技建設服裝門店多粒度智蓄數據采集系統

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%

常州大數據哨兵管理平臺-AI數字哨兵系統

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

《中國智能制造發展研究報告:系統解決方案》智能制造典型場景

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

中國智能制造發展研究報告:標準化》基礎篇、發展篇、實踐篇和展望篇

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

​中國信通院發布《中國智能制造發展研究報告——智能工廠》

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

“高效配置”建智慧供應鏈,推動跨組織協同

智慧供應鏈是以提升效率,降低成本,提高服務水平為核心,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,提高服務水平為核心,實現 智能決策

“協同優化”塑造智能工廠,實現多業務聯動

智能工廠是以提高工廠運營管理水平為核心,主要目標是使生產資源得到最合理的配置和優化,在設計,生產,物流,銷售,服務等業務環節間實現互聯互通

“數據貫通”建設智能車間,提升質量和效率

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、 高效、穩定的完成排產和生產執行

CMMM 2.0《中國智能制造發展研究報告:能力成熟度》

CMMM深度賦能三個層級智能化建設,提煉CMMM八大高價值實踐模式,提出了全生命周期設備管理,全面賦能制造企業高質量發展支撐政府科學制策和精準施策

中國軟件協會等單位發布《2022中國智能制造軟件市場研究及選型評估報告》

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
 
資料獲取
智能制造
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» GB-T 23024-2024制造業數字
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» 律師辦理數據出境法律業務操作指引2024
» 2024企業數據跨境安全合規指引:分析數
» 國家信息化發展報告2023年:鴻蒙7億臺
» 政務大模型安全治理框架:安全風險主要包括
» 數據要素與先進存儲融合發展研究報告:六個
» 2022-2024數據安全處罰典型案例:
» 數智新時代制造業數字化創新實踐-轉型現狀
» 中小企業數字化水平評測指標(2024 年
» 2024年中國企業數據治理白皮書-數字化
» 2024網絡安全執法案例集-七大行業的典
» 2024大模型安全研究報告-將引領安全工
» 2024中國智慧工廠新質生產力融合發展研
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