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用世界级智慧推动中国经济腾飞，让中国制造在全球更受尊敬
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集团级智能工厂
转向螺母柔性智能车间
超高纯金属材料智能工厂
机器人多功能教学站
智能酿酒车间
降低成本、提高效率、方便管理
宁波易拓智谱机器人有限公司（以下简称“易拓智谱”）是由首批国家“千人计划”特聘专家甘中学博士创立的高科技公司，主营业务是群智机器人及群智机器人智能工厂。易拓智谱总部运营在宁波，在上海、惠州和武汉均设有研发中心和营销中心，设在宁波三七市镇的生产中心，拥有1万平米机器人整机和核心部件制...
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解决多个领域的工业自动化生产世界性难题
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地址：浙江省宁波余姚市安山路175号
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周一至周日 8:00-18:00这家公司深耕中国工业智能制造，以智慧工厂为核心，打造工业个性化解决方案
日前从工信部获悉，经过近半年的遴选工作，2017年智能制造试点示范项目名单已基本确定，进入公示环节。据悉，共有来自北京、上海、广东、浙江、江苏、新疆等25个省市区的97个试点项目入围，涵盖了石化、钢铁、航空、汽车、制药、新能源等多个制造业领域。
作为我国制造强国战略的核心抓手，目前各界对智能制造的发展高度重视。
在智能制造领域，国内有鼎捷软件、美的集团、华制智能等较为知名的公司，其中大多是通过软硬件结合方式为企业提供整体智慧解决方案，不乏也有专注在物联网搭建、软件集成服务、数据连接与处理模块的服务商。
而日前获得千万元A轮融资的塔网科技，则主要服务于工业智能领域，一直致力于成为智能制造领域领先服务商。
智慧工厂推动智能制造
谷伟年，塔网科技创始人。大学期间的谷伟年就对计算机保持浓厚兴趣，毕业之后，先后在亚信集团、杭州力太科技从事系统开发、物联网解决方案研发等工作。
加入力太科技后谷伟年发现中国制造市场存在三方面重大发展机遇：
一、站在国家战略层面来讲，中国正迎来“富并强”的发展趋势，2015年5月国务院发布了《中国制造2025》，计划通过“三步走”实现制造强国战略。
二、在市场层面，传统制造企业正逐渐觉醒，大量企业进入转型期，智慧工厂解决方案成为强需求。在科技高速发展的今天，人工已经逐渐的被淘汰，于是很多的企业必须迈过智能机器取代人工这个坎，才能成功转型。
三、物联网与互联网融合不断加速，技术成熟度也越来越高，甚至于我们现在已经出现了无人货架。
基于对未来市场利好判断，谷伟年于2015年在杭州成立塔网科技，致力于通过智慧工厂解决方案，来推动中国智能制造发展。
深耕智能制造
打造个性化解决方案
简单来说，塔网科技提供两方面的产品服务。
一方面，是以基础数据为核心的工业物联网服务，通过物联网采集生产数据，通过云服务平台集成大量数据，降低纸质化过程并提高自动化水平。
另一方面，基于数据的收集与整合，向用户提供业务流程定制服务，通过产品追溯系统、设备监控系统、人员绩效系统等多个系统集合，个性化为用户提供解决方案，达到“设备管理工作”目的。
说白了，就是一方面提升机器的智能化，同时又通过智能系统来解决工厂的管理问题，称之为，智慧工厂解决方案。
虽然总结起来简单，但这可是高科技，整体解决方案涉及三大核心平台：
1、数据集成平台，拥有跨平台技术，提供多插件和多种第三方集成解决数据对接问题；
2、个性化业务设计平台，参照各用户自有工作流程体系自行规划业务流程；
3、基于私有云技术的数据处理系统。
“个性化流程对于工厂十分重要，以ERP系统为例，市场服务商大多提供的是既定业务流程，工厂在运行一段时间会发现无法100%匹配业务需要，并且整个部署过程十分昂贵，工厂投入成本很高。”
塔网科技创新点就在于向用户开放了个性化流程规划，解决了原有只能匹配某一品牌模式的固化方式（例如海尔模式、美帝模式），同时基于塔网科技在物联网技术的沉淀，可以向用户提供更好的物联网连接服务。
基于塔网科技的各项服务，工厂可以实现传统制造向智能制造转变，不仅减少了用户纸质文档的使用，降低成本投入；而且提高了检测设备或传感器利用率，使之能从不足1%提升至20%；运营自动化流程管控，还实现了生产过程控制产品质量并追溯到生产源头而非传统的生产后检测追溯过程。
看起来好像很复杂，实际上就是，降低成本、提高效率、质量保证！
目前塔网科技已服务多家企业，包括爱柯迪、松下、高田等制造品牌，团队30余人。
关于智能制造的未来，谷伟年表示，未来智能制造市场十分值得期待，保守估计仅智能制造软件市场就有万亿规模，智能硬件市场则会更高。
而塔网科技也计划在2018年加速发展，持续扩大智能制造市场。
责任编辑：
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今日搜狐热点基于主数据的智能制造解决方案基于主数据的智能制造解决方案出彩人百家号前言企业信息化建设可以分为三个过程，单点建设、应用集成、协同创新，这是两化融合中的定义。目前国内绝大多说港口企业的信息化现状基本上都处于单点建设和应用集成两个阶段之间，通过从单点建设向应用集成的创新规划、项目实施，解决目前港口企业自身的信息孤岛局面，实现整个企业各业务系统的互联互通，为企业的协同创新奠定良好的基础。从长远来讲，港口企业要做港口大数据分析应用最为迫切的还是要解决港口企业自身的数据质量、数据集成等问题。这一个过程叫数据治理，关于港口的数据治理，初期可以从初级的主数据，系统集成做起。数据集成是系统间的点对点集成，解决少数系统间的数据交互。主数据是将港口企业的跨系统、跨应用以及跨流程的基础数据统一进行管理，以保证各系统数据一致性、完整性等数据治理相关的问题，这就好比在建楼房前期要打地基从而提高楼房的稳定性。其实主数据这个概念起源于ERP等早期制造业集成应用系统的发展过程中。随着各类应用系统的广泛应用，包括“信息孤岛”问题在内的“数据处理危机”问题开始浮现。其实在许多企业信息化初期，所谓的信息系统实际上是一些互不关联的数据结构（数据文件和应用数据库）和一些程序的堆砌，系统十分臃肿，扩充性也不够灵活，后来一些企业试图通过数据接口来实现系统集成，但是这样的尝试并没有从根本上解决企业系统间的集成问题，后果就是数据环境的混乱越来越严重。由此在制造业企业信息化浪潮中，数据质量的重要性越来越凸显起来，主数据这个概念被逐步强化和完善，独立于制造业业务系统的主数据管理产品开始出现并得到了市场的最终认可。港口企业要做港口大数据分析应用最为迫切的还是要在初期通过引入主数据管理等数据治理手段解决港口企业自身的数据质量、数据集成等基础问题。你可能会问港口企业的数据治理，主数据应该如何做，有没有什么成功案例可以借鉴？关于国内港口的数据治理、主数据管理等咨询规划及实施工作，据我所知，除了大型的港口运营商之外几乎没有行业标杆可以参考。我们跳出港航业就会发现，其实在制造业已经有很多的组织和企业，他们是已成功的实施的企业顶层的数据治理治理工作，这也是值得我们港航业借鉴和参考的。目前，智能制造、工业4.0、互联网+等概念已经被人们熟知，随之出现的云计算、物联网以及大数据等新的信息技术，极大地促进了社会的发展，为我国企业向数字化信息方面的转型和发展起到了举足轻重的作用。制造业作为国家经济的支柱行业，智能制造已经成为国家战略转型的目标和方向，同时，互联化、数字化、智能化是增强制造企业核心竞争力的重要手段，为制造业提供低成本、高效率的互联服务，是制造产业实现智能制造的重要的环节。近年来，随着各个企业信息化的建设，企业内部建设了大量的业务单一系统，确实提高了单一的业务效率，各系统都积累了海量的数据，但是这些数据都淹没在各个数据孤岛或者隐藏在各个系统中没有被发现，如何让这些数据说话，帮助企业运营，成为了企业目前最大难题。互联、主数据管理、数据分析、可视化BI、认知成为了我国企业转变发展的主要步骤和手段，也是提升企业竞争力的主潮流。目前企业遇到的数据问题和解决思路一．数据质量问题：1、企业的各个业务系统中都有主数据，并且有的主数据是以不同的定义形式重复存在，造成数据源头不统一，重复存储，数据不唯一；2、数据不规范，各系统间对数据定义不一致；二．数据访问问题：1、访问不同的信息需要在各个系统间进行切换、搜索；2、无法实现从各系统中提取完整的关键数据；三．数据交换问题：1、数据共享度低、数据交换程度低；2、系统间集成量大，系统耦合度大，接口众多，不利于系统维护；所以我们要解决现有企业业务中存在的难点和痛点，大多数企业需要解决的需求问题具体如下：一．利用互联总线，实现企业内部系统数据互联互通，打破“信息孤岛”和“数据孤岛”，让企业系统数据实时同步；二．通过主数据管理，规范数据格式、建立编码规范和主数据治理，解决“一物多码、一码多物”的难点，让数据有效、准确。三．基于主数据进行大数据分析，为企业管理决策提供可视化管理。四．借助物联网、云计算、API技术，实现“互联网+”战略的落地，实现和供应链上下游企业融合的产业互联网。基于主数据的数据分析解决方案一．智能制造互联平台总体架构这是智能制造互联协同平台的一个总体架构：第一层解决数据互联，包括设备和应用的互联，然后就是主数据管理、大数据管理和BPM业务流程，最后是人员互联层。他主要包括以下两个主要平台：1.智能制造互联——主数据管理平台2.基于主数据的大数据分析平台二．主数据管理梳理框架主数据管理解决方案以数据标准和数据管理两个层面去实现。数据标准层面包括：1.主数据分类——制定主数据分类框架，确定主数据范围和分类；2.编码规则——建立集团层面统一的编码规则，确保同类数据在不同应用系统中编码一致，为大数据分析奠定基础；3.属性标准——制定主数据属性标准，确保主数据在使用过程中具有高度的一致性和准确性。数据管理层面包括：1.数据流向——明确主数据的分布结构、流转方式，提升主数据分布合理性增进数据传输效率，减少数据冗余；2.组织职责——明确主数据管理职责，促进互相协作、共同实践，有效实现主数据管理的目标；3.管理流程——制定主数据管理流程，提高主数据管理的执行效率，降低管理水平。大数据建模分析——数据时空关系在主数据管理之后，我们将进行分析，大数据分析最重要的是什么——建模分析，我们如何建立数据仓库？如何帮助用户确定分析指标（KPI）？如何定义数据清洗？如何转换时空条件和规则？如何缩短需求调研时间，建立数据时空关系，通过数据关系来读懂行业、读懂业务？“数据空间关系”——即数据时空关系。业务的产生及执行是在一定的时间、空间维度实现的，任何一个行业的数据都逃不出这个“空间—时间”范畴，唯一不同的是度量指标，只要首先分析出空间数据关系模型，解决好度量属性，才能做到有效的大数据分析。▼什么是度量指标？度量指标一般与业务价值链上的业务阶段相关，常见的度量指标有：“量”和“率”：总量、分量、平均量、单位产出量、比例、比率（单位分量，贡献率、利润率、投资回报率、投入产出率）、增量、差距量、排名名次、对比量等。●量是一个统计累加值，表明“多少”，一般业务系统中的记录都是反映这类指标，是由业务的流水量累加而成的。●率是一个效率值，表明单位时间、单位“主数据”的值（如人均产值，单位成本等），表明一个效率。▼什么是时空建模？即数据空间模型，一般采用链式结构表和星型结构。●链式结构表一般用于业务数据模型，便于扩展模型和存储流水数据，减少数据冗余。●星型结构一般用于报表分析模型，主要目的是分析查询，要求查询速度快，容许数据冗余。数据分析应用场景一．物联网大数据分析二．预测性维护三．主数据管理案例——某集团企业MDM项目四．基于大数据分析智能生产案例——某大型企业智能监控系统项目欢迎关注港口大数据观察，更新更快的文章及时更新发布。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。出彩人百家号最近更新：简介:记录生活百态,分享生活乐趣作者最新文章相关文章想了解更多关于《 》的报道，那就扫码下载和讯财经APP阅读吧。
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