實現(xiàn)方式和需要條件：采用統(tǒng)一的系統(tǒng)平臺管理設備采購、安裝、使用、報廢全過程，實時監(jiān)控關鍵工藝設備運行情況，建立設備數(shù)字孿生模型，基于大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術對設備健康度進行預測，提前預警潛在故障，研究設備運行機理，沉淀設備維保經(jīng)驗，形成設備故障知識庫，自動提醒和推薦設備維保方案，支撐維保人員快速解決設備故障，減少非計劃停機時間，延長設備使用壽命。

重點適用行業(yè)：通信設備行業(yè)、先進計算行業(yè)、時空信息行業(yè)、消費電子行業(yè)、新型顯示行業(yè)、基礎電子行業(yè)、能源電子行業(yè)。

（三）質(zhì)量管控

典型場景7：產(chǎn)品質(zhì)量管控

痛點：多數(shù)企業(yè)對品質(zhì)影響因子缺乏有效的監(jiān)控與分析，欠缺分析和處理問題的經(jīng)驗積累，導致相同的問題反復發(fā)生，企業(yè)不良品質(zhì)成本居高不下，尚未運用大數(shù)據(jù)技術協(xié)助解決和追溯產(chǎn)品質(zhì)量問題，客戶端品質(zhì)問題持續(xù)發(fā)生。

改造目標：智能化品質(zhì)管控

實現(xiàn)方式和需要條件：建立完善的質(zhì)量管控集成架構(gòu)，應用基于機器視覺的產(chǎn)品質(zhì)檢技術，借助物聯(lián)網(wǎng)技術將檢測設備與人員、樣本庫、檢測流程等系統(tǒng)互聯(lián)互通，消除品質(zhì)控制各環(huán)節(jié)的信息孤島。同時，運用信息系統(tǒng)等集成質(zhì)量機理分析、質(zhì)量數(shù)據(jù)分析等技術，進行產(chǎn)品質(zhì)量影響因素識別、缺陷分析預測和質(zhì)量優(yōu)化決策，分門別類地對質(zhì)量知識和異常經(jīng)驗進行積累、共享，歸納總結(jié)成為結(jié)構(gòu)化的知識庫。針對常發(fā)生的問題可以根據(jù)知識庫不斷部署預防性措施。