“1”个工业数字化底座：Factory工业大数据平台
面向制造业企业，依托大数据、AI、物联网、数字孪生、应用开发五大核心引擎，融合工业机理模型，可承载各类工业应用，让生产数据流动、互通，驱动工业数字化转型升级。
安全生产
双重预防管理
通过整合全域安全数据，对风险进行科学辨识、量化评估、统一分级，落实风险分级管控措施；分级分类生成隐患排查任务，管控排查过程行为，落实隐患排查闭环管理。
特殊作业管理
基于特殊作业相关法规及标准建立规范的管理流程，实现作业全过程信息化，并自动获取流程数据，确保作业过程可视化以及管理执行规范化。
重大危险源管理
基于温度、液位、压力、可燃气体浓度、有毒气体浓度等重大危险源重点监控参数以及视频智能分析信息，建立重大危险源安全风险预警模型，实现实时监测和异常报警。
人员定位
通过物联网设备及配套系统，结合视频AI识别技术进行智能化区域和人员管控，实时显示人员的照片、位置、历史轨迹、培训记录、岗位相关证书、三卡等信息。
智能巡检
通过识别现场安全隐患、设备故障、防护设施状态等信息，有效管控现场安全态势。
承包商管理
实现承包商入厂前、入厂时、作业过程以及验收评价的全流程闭环管控，全面提升承包商人员的作业安全水平。
教育培训管理
建立培训和考试常态化机制，支持人员学习和考试进度实时记录以及培训证书的管理，实现“教、学、考、评”一体化。
应急管理
涵盖事故应急的预防、准备、响应、恢复四个阶段，实时抓取安全生产最新数据，实现第一时间发现风险、调度力量、科学处置。
绩效积分管理
建立“绩效积分档案”，将人员安全行为与绩效积分挂钩，实现对安全生产工作情况的全局掌握。
生产管理
工艺分析
通过对材料、设备、操作参数和工艺条件的智能分析，系统化研究和评估生产过程的各个步骤，从而解决工艺潜在问题并进行改进。
实时监控
基于传感器、控制系统和软件工具，持续收集和分析生产线上的关键参数，确保生产过程按照预期计划进行，同时做到异常响应。
质量追溯
通过在生产过程中记录和追踪每个产品或批次的生产历史和质量数据，确保产品符合质量标准，同时在必要时进行产品召回。
黄金批次
收集每个批次的有效信息，利用大数据挖掘进行多批次对比、多变量分析，确定“黄金批次”并实时调整参数保障批次生产的均一性。
生产报表
自动化收集生产过程数据并生成生产进度报表、质量报表、成本报表等各种报表，同时通过数据模型和算法，可预测生产趋势和需求变化。
计划追综
实时监控生产进度、资源利用情况、设备运行状态等数据，自动计算实际完成量与计划量的差异，并进行资源的合理调度，同时对异常情况发出预警。
电子批记录
在生产过程中自动化进行数据采集、批次校验以及异常定位等，支持在线实时跟踪偏差情况，监控关键数据自动切换生产模板，并可提供完整的质量报告。
工艺生产报警
通过对材料、设备、操作参数和工艺条件的智能分析，系统化研究和评估生产过程的各个步骤，从而解决工艺潜在问题并进行改进。
设备管理
设备台账
通过对设备信息的系统化管理和记录，进行设备资源的规划、维护管理和性能分析，提高设备的利用率和整体生产效率。
设备维修
实现从报修到验收全程数字化，提高设备维修效率，减少因设备故障而造成的生产中断和额外成本。
设备预测性维护
实时采集设备运行数据，根据预测模型，对可能出现故障的设备进行预警并制定维护计划。
设备维保
实现设备定期维护保养流程数字化，支持预防性维护。
设备点检
根据既定计划实现从任务分配到报告生成全流程数字化。
能源管理
能源平衡
通过对设备信息的系统化管理和记录，进行设备资源的规划、维护管理和性能分析，提高设备的利用率和整体生产效率。
单耗对标
收集和处理企业能源消耗数据，与预设的对标标准进行比较，评估能源效率表现，提供优化建议。
能耗预测
实时或定期采集各能源消耗点的实际用量数据，基于能耗预测模型生成未来一段时间内的能源消耗预测结果。
节能双碳
通过收集和分析能源消耗数据，评估现有能源利用情况，基于评估结果提供针对性的节能建议和绿色低碳生产策略。
