廣東明睿智博聚焦“數字工廠”在食品飲料行業的應用特點，打造可追溯、可管控、可視化的智能制造平臺。食品行業對生產工藝的穩定性和原材料的溯源有著極高要求，平臺通過條碼識別與批次數據管理功能，實現從原料入庫到成品出庫全過程的環節追溯。系統支持與SCADA、MES、WMS等多系統聯動，確保生產各環節高度協同運行。在生產過程中，平臺實時采集溫度、濕度、攪拌速率等關鍵參數，異常情況可及時預警。廣東明睿智博系統已成功服務于乳制品、調味品、飲料等多個細分行業客戶，有效減少物料浪費、提升質量控制水平，為食品企業打造合規、高效、安全的數字工廠生態。廣東明睿智博推動數字工廠智能感知技術在現場落地，實現產品質量狀態的全過程在線監控。智能工廠數字化車間

廣東明睿智博聚焦電子行業SMT貼片環節的質量追溯與效率瓶頸難題。在高速精密貼裝過程中，傳統的人工抽檢方式存在覆蓋面窄、時效性差、追溯鏈條斷裂等痛點，一旦發生批量性缺陷往往造成巨大損失。我們的智能工廠體系部署了基于深度學習的AOI（自動光學檢測）智能質檢系統，結合MES（制造執行系統）的深度應用。系統能實時捕捉和分析每一片PCBA的焊接圖像，自動識別偏移、少錫、橋連等數十種缺陷類型，準確率遠超人工目檢。更重要的是，所有檢測結果、過程參數（如回流焊溫度曲線）、物料批次信息均與PCB條碼綁定，形成完整的數字化制造基因譜。當發生質量異常時，可在數分鐘內精確定位問題源頭（特定物料批次、設備、工藝參數），實現分鐘級逆向追溯與圍堵。南京數字化工廠收費標準廣東明睿智博數字孿生工廠技術應用于生產調度和資源規劃，提高工廠的響應速度和靈活性。

隨著工業4.0和中國制造2025倡議的提出，智能制造和數字化工廠概念逐漸進入人們的視野。數字化工廠包括設施數字化、過程數字化、管理數字化等幾個層次。設施數字化是系統和設備的集成，設備之間信息互聯，系統之間數據互通。過程數字化強調生產過程可視化，包括生產數據的實時采集和分析、設備故障預警處理和組件管理等。管理數字化是指從管理層、執行層到操作層全系統互通，從產品研發設計到制造的全流程管理，通過智能制造系統平臺全方面收集數據并進行有效分析，為企業管理層決策提供數據支持。

人工智能技術：人工智能技術可以實現數字化工廠的智能化和自動化。通過機器學習和深度學習等技術，可以讓機器具備自主學習和決策能力，實現自動化生產和智能化管理。例如，通過人工智能技術，可以實現生產過程的自動調整和優化，提高生產效率和資源利用率。虛擬現實技術可以將數字化工廠的生產過程和設備模擬成虛擬環境，實現虛擬現實的交互和體驗。通過虛擬現實技術，可以進行設備的虛擬調試和培訓，減少實際生產中的錯誤和事故。同時，虛擬現實技術還可以實現遠程協作和遠程操作，提高生產效率和靈活性。舉個例子廣東明睿智博支持數字工廠+數據中臺架構，打通設備層與業務層數據，實現統一建模與治理。

廣東明睿智博推出的智能工廠系統具備出色的“多車間協同制造”能力，適用于多基地、集團化企業統一建設智能工廠。系統采用分布式架構，通過云邊協同、數據集中管理，支持各子工廠自行運行、統一調度、集中監管。平臺能夠實現生產資源的動態分配與訂單任務的跨廠切換，特別適合異地協同、區域配套、異構設備較多的生產組織模式。廣東明睿智博已為軌道交通配套件、汽車零部件、建筑工程設備等行業客戶建設區域級智能工廠集群平臺，實現從局部智能向整體智能的躍遷，為多廠集團客戶創造持續價值。在智能制造工廠的落地過程中，廣東明睿智博提供端到端的數字工廠系統集成服務，涵蓋設計、交付與優化。智能工廠數字化車間

廣東明睿智博數字化轉型推動企業打造智能工廠，實現數字驅動的生產升級。智能工廠數字化車間

廣東明睿智博在推進數字化轉型項目中，注重從底層數據架構設計開始，確保系統具備足夠的彈性與可拓展能力。我們的平臺采用微服務架構與容器化部署，便于系統在未來迭代中快速升級、靈活擴展業務模塊。系統可按地域、產品線、工廠類型等維度進行多維部署管理，支持多語言、多幣種、跨國運營管理。廣東明睿智博該系統已應用于海外設廠的機械零部件、電子制造、汽車配件客戶群體，幫助他們在全球范圍內實現標準化生產、統一化管控，是制造企業全球化戰略的重要數字支點。智能工廠數字化車間