Manufacturing Intelligence · IFIS Cloud MES
将现场数据转化为
制造Intelligence。
把生产计划、制造执行、库存、质量、设备与监控实时打通，构建AI可用的制造数据底座。
Problem
现场在运转，
数据却未能贯通。
设备发出信号，作业人员记录实际产出。两类数据不在同一时间轴上结合，原因查明便只能停留在推测。
01 · 原因
设备与实际产出分开记录
设备日志留在装备上，实际产出留在Excel与手写记录里，难以对齐同一时点查看。
02 · 波及
原因查明在事后才开始
只有在不良确认之后才开始收集日志，处置因此要花上数日。
03 · 结果
积累的数据用不上
格式各不相同，既难以直接用于分析，也难以直接用于AI训练。
累计结果
始终形成不了可承载AI的数据底座
Product Experience
从计划到执行，
从执行到判断。
01
Planning & Execution
把计划与实际放在同一根轴上。
把生产计划下达为工单，实时接回产线执行结果，在同一画面对比各工序进度。
生产计划
工单
批次追溯
执行指标
今日工单
18条
计划达成率
92.7%
延误批次
3项
已反映实际
实时
将各工序实际数据传递至质量与设备分析
02
Quality & Equipment
把不良与设备状态叠加分析。
把检测结果与设备参数放在同一时间轴上，即可直接看出不良发生区间内哪台设备处于何种条件。
不良监控
OEE
维护履历
质量指标
良率
98.2%
OEE
86.4%
停机时间
42分钟
待维护
2项
将异常区间与设备条件传递给Agent
03
Data Foundation
以AI可用的形式留存。
以同一数据模式沉淀设备、批次与质量履历，接入Industrial Ontology，供Agent查询与验证。
Edge · IIoT
标准数据模式
Ontology对接
数据底座
已接入设备
24台
采集周期
1秒
标准数据模式
应用
Ontology对接
完成
确定为生产、质量与维护决策
Why Different
不止于MES，
直到AI可用的数据。
NeuralChainX的四项技术底座，在IFIS内部原样运行。
Anneal
直接沿用现场术语
纳入工艺、设备与不良的编码体系，可用现场人员惯用的说法提问与作答。
Agentic
从检测一路贯通到处置
异常检测、原因分析与重新调配模拟分工执行，结果相互比对后再给出建议。
Ontology
把工艺与不良连起来
定义工艺–设备–参数–批次–不良–SOP的关系链，构建回溯原因的路径。
Security
产线数据不会外流
以厂内部署与网络隔离配置为前提，逐条留存查询与变更记录。
Use Cases
同一份现场数据，
按岗位分流。
产线、质量、维护与经营层提出的问题各不相同，出处却是同一份设备信号。
统一制造数据
设备 · 批次 · 质量履历
Deployment
按工厂环境，
选择部署形态。
快速启动
现场要求
完全隔离
Cloud
可快速启动的标准配置。
即时可用
标准工艺模板
定期更新
Hybrid
把现场边缘与云端分开。
边缘侧实时处理
云端分析
应对网络中断
On-premise
全部部署在厂区内部。
网络隔离部署
设备直连对接
查询记录留存
N2SF标准对应设计
网络隔离 · 访问控制 · 日志记录要求