低代码智慧工厂与传统制造业信息系统对比
01、低代码平台:
低成本:通过低代码模式进行系统搭建要相较传统开发模式缩短60%开发周期,节约70%开发成本。
广泛集成:低代码由于底层技术优势,具有---的系统集成 能力,与市面上各类系统均可快速低成本对接。
灵活变更:通过低代码平台开发的系统可以灵活地响应业务及市场需求,数字工厂,及时调整。
02、传统信息化平台
开发成本高、模式重:传统信息化依赖大量的技术人力投入,产生高昂的开发成本。
系统孤立,数据壁垒:传统的信息化系统往往于服务垂直领域,由于数据壁垒,使得跨系统数据对接变得---困难。
实施周期长,应对变化不及时:传统的信息化系统开发周期普遍较长,难以满足短期的需求变化。
工业4.0主要涵盖三大关键要素,一是以cps为技术,cps透---与机器的交相连结,以及与物理互动,运用网络以远程、---、实时、安全、协作的方式,数字工厂系统,去操控物理实体;二是以智能工厂为主要---,数字工厂云平台,实时控制整个价值创造网络,从订单到交货的链接,实现产品及其生产系统生命周期工程的整合;三是以“人”为关注焦点,从业人员被定义为升级的操作者,可藉由技术支持提升自身能力,乃至由单纯的生产操作者,晋升为管理者与控制者。
对于工业场景来说,融合ai的挑战在于ai的释放需要设备、网络和算力作为基础条件。而工厂显然不能拆掉流水线去为ai寻找容身之所。所以工业尝试的,只能是外部的、浅层的、不伤筋动骨的工业智能化能力。于是质检作为一个特殊场景跃然而出。在今天绝大部分工业体系中,质检都是依靠人工来完成的。凭借的是人力的大量重复劳动以及相关经验,而使用智能---头和机器视觉算法,来学习和理解质检员需要找到的瑕疵与问题,可以令很多行业的质检工作快速被ai所替代。
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