常见痛点
- 产线或工地数据卡在 PLC、HMI 屏幕、纸质图纸里 —— 从不进业务系统
- 维护被动响应 —— 一次计划外停机吃掉一个盈利季度
- 质量 / 施工检查受制于稀缺的合格检验员
- ERP、MES、项目管理、车间 / 工地数据对不上 —— 财务与运营各说各话
- 建筑侧：图纸与版本散在邮件、微信、移动硬盘 —— 难审计、难撤销
我们怎么做
- 车间 OT/IT 网关（OPC UA + MQTT 进事件流，绝不直接写库）
- 贴产线部署的视觉 AI 检测站，可降级为人工
- 按具体故障模式建的预测性维护模型，而非通用异常评分
- 混合云图纸仓库 + 零信任访问，服务跨国项目组
- 用友 NC Cloud 或 MES 作为单一事实源，车间与工地一起喂数据
合规基线
- 新加坡 PDPA
- ISO 27001 / ISO 14001 对齐
行业背景
新加坡的精密工程、消费电子制造，与区域内大量的建筑项目并列 —— TWO TWO 的”制造类”合作，如今经常两边一起做。车间侧：利润薄、人贵；建筑侧：图纸、合规、跨国交接吃掉多数时间。两边共同要的，是同一件事 —— 把物理世界的活，接进业务系统。
我们通常交付什么
- 车间 OT/IT 网关（OPC UA + MQTT）
- 贴产线的视觉 AI 检测站
- 按具体故障模式建的预测性维护
- 混合云图纸仓库 + 零信任访问
- 用友 NC Cloud / MES 作为单一事实源
相关案例
来自一家新加坡精密工程出口商的实际数据（FY2025）—— 完整写在案例研究：
- 计划外停机 -41%（两条试点产线）
- 2 秒内完成缺陷检出（60 件/分钟，视觉 AI 检测站）
- 9 个月 立项到稳态，工单接回用友 NC Cloud
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30 分钟需求沟通，由方案架构师参与。您不需要先准备完整需求书，只需说明企业现在卡在哪里：系统太散、数据难用、海外现场没人接、灾备说不清，还是想先用一个 AI 场景试出结果。如果适合，我们会给出下一步路径；如果暂时不适合，我们也会直接说明原因。
