智慧工廠管理應用軟體開發：讓您的製造更智能

自動化的巨大飛躍，實現獨立並提高生產力

在不斷發展的科技時代，智慧工廠管理應用軟體是各產業的變革因素之一。 它利用互聯設備、整合應用以及機器學習、人工智慧和機器人等先進技術來共享數據並實現高水準的自動化。

該軟體不僅解決了傳統工廠面臨的挑戰，還推動它們進入數位世界，在數位世界中，精確性和數據驅動使它們成功。 因此，您對您的業務概念感到不知所措，並希望深入挖掘！ 我們在此部落格中介紹了與智慧工廠解決方案相關的所有可能的細節。 所以繼續閱讀。

什麼是智慧工廠？

智慧工廠是一個概念，用於描述現代技術的各種組合的應用，以創建自適應和超靈活的製造能力。 這是透過以簡化的方式連接各種流程、利害關係人和資訊流來創造新形式的靈活性和效率的機會。 智慧工廠也稱為數位工廠或智慧工廠。 工業 4.0 是這一演變的一部分，它順利地整合和同步製造從機器到人員的各個方面。

簡而言之，我們可以說智慧工廠是一個高度數位化的車間，透過連接的生產系統、機器和設備持續收集和共享數據。 這可以使所有過程變得簡單和增強； 除此之外，該過程還需要較少的單獨工序的體力勞動。 讓我們來看看正在成長的智慧工廠製造平台市場的一些重要統計數據。

為什麼需要智慧工廠管理應用程式？ （市場和統計）

過去幾年，智慧工廠管理應用程式在現代製造環境中發揮了至關重要的作用。 預計2022年全球智慧工廠市場規模為862億美元，預計到2027年將達到1,409億美元，複合年增長率為10.3% 。 以下是為什麼投資此類應用程式對您的業務有益的一些原因。

智慧工廠解決方案能夠即時追蹤和控制製造流程，提高效率和反應能力。 該解決方案使公司能夠追蹤生產成本、資源利用率和浪費，有助於整體成本控制和營運效率。 除此之外，像亞馬遜這樣的許多價值數百萬美元的公司正在嘗試將人換成機器人，將勞動成本降低一半。 以下是一些最新的市場統計數據，顯示了對智慧工廠管理應用程式的需求。

• 根據 MarketsandMarkets 的報告，包括即時監控解決方案在內的工業控制系統市場預計到 2023 年將達到 178 億美元，複合年增長率為7.1% 。
• 2022 年，全球製造分析市場價值55 億美元，預計2031 年將達到223 億美元。
• 它使用這些數據來預測設備故障並安排維護，從而減少停機時間並延長機械使用壽命。
• 根據統計， 2023年至2030年，預測性維護市場預計將以29.5%的複合年增長率成長。
• 它透過自動化檢測實施品質控制措施，減少缺陷，確保產品品質。
• 預計2023 年至 2030 年，全球品質管理軟體市場將以10.6% 的複合年增長率成長。
• 研究顯示， 2028年，全球工業製造智慧市場預計將達到50.073億美元。

基於人工智慧的智慧工廠軟體應用如何增強工廠部門？

人工智慧正在市場蓬勃發展，非常適合從物聯網和智慧工廠產生大量數據的不同工廠。 在這個沒有人工智慧的不斷發展的時代，智慧工廠的自動化是不完整的。 不同的人工智慧分支，例如機器學習和深度學習神經網絡，可以分析這些數據並做出更好的決策。 除此之外，人工智慧也廣泛用於多個物件的自動化，這些物件自行完成任務。 讓我們看看最受人工智慧智慧工廠軟體影響的產業不同部門。

1.生產裝配線管理

生產線是半自動化系統，可以加快產品的製造流程。 它們由一組加工步驟組成，使產品更接近成品。 裝配線是大量生產產品最常見的方法。 它們降低了勞動力成本，因為非熟練工人接受過執行特定​​任務的培訓

生產裝配線管理特點

1、即時監控：

即時監控涉及生產流程、機器狀態和裝配線性能的持續追蹤。 這是透過在製造環境中整合各種感測器和數據採集系統來實現的。 這些感測器可以即時捕捉溫度、壓力、速度和其他相關參數等資訊。

2.自動調度：

人工智慧驅動的調度工具使用人工智慧演算法根據需求預測和資源可用性來優化生產運作。 這些工具考慮訂單優先順序、機器產能和勞動力可用性等因素。 透過自動化調度過程，製造商可以最大限度地減少空閒時間、減少設定時間並提高整體生產效率。

3. 預測性維護警報：

預測性維護涉及使用物聯網感測器資料來預測設備或機器何時可能發生故障，從而允許及時進行維護幹預。 機器上的感測器持續監控關鍵參數，例如振動、溫度和能耗。 可以使用機器學習模型隨時間分析這些參數，使系統能夠在潛在問題導致故障之前預測它們。

4. 性能分析：

性能分析涉及提供對生產效率週期時間的詳細見解並識別製造過程中的瓶頸。 分析工具處理從各種來源收集的數據，並通常透過視覺化和報告以易於理解的格式呈現。

5.機器停機監控：

機器停機監控涉及追蹤機器不運作的時間。 這些數據對於確定停機原因至關重要，無論是由於維護、故障、轉換或其他原因。 透過分析停機模式，製造商可以實施策略來最大限度地減少中斷並提高整體設備效率 (OEE)。

6.可自訂的儀表板：

可自訂的儀表板提供了使用者友善的介面，允許組織中各個層級的個人創建與其角色相關的關鍵績效指標 (KPI) 的個人化視圖。 這種靈活性使管理者、操作員和其他利害關係人能夠專注於對他們最重要的指標，從而促進更好的決策和對製造流程的更深入的了解。

在職的：

在生產線上安裝物聯網感測器和攝像頭，以監控設備性能和產品組裝。 在基於人工智慧的軟體的幫助下，這些感測器持續收集溫度、壓力和機器操作等條件的即時數據。 人工智慧系統分析這些數據以預測維護需求，自動調整裝配線以實現最佳效率，並根據需求預測和資源可用性優化生產計劃。 感測器和人工智慧的整合使系統能夠根據不斷變化的條件自動調整生產參數。 主管可以透過行動應用程式遠端監控和控制生產流程，提供即時見解並能夠做出明智的決策，從而提高營運效率並減少停機時間。

2. 品質控制

品質控制部門確保所有產品和服務符合客戶的標準品質要求。 品質保證過程是在不同級別人員的幫助下完成的，從上層管理人員到品質檢查員等。

品質管制的特點

1. 缺陷追蹤與報告：

借助系統中的人工智慧，品質保證團隊可以直接報告生產線上的品質問題。 可以使用高解析度相機和掃描器對產品進行影像拍攝，人工智慧可以及時識別系統中的缺陷。 這些檢測結果透過智慧工廠管理軟體應用程式進行報告，確保減少快速回應時間和缺陷產品到達客戶手中的機會。

2. 統計過程控制（SPC）：

SPC工具的整合可以更準確地監控生產線上的產品品質。 此人工智慧系統可以分析數據並檢測製造過程中可能影響產品品質的變化。 當系統發現任何與既定品質標準的偏差時，系統可以自動產生警報，從而實現快速糾正措施。

3、審核管理：

對於外部和內部審計，隨著人工智慧的發展，傳統的紙本清單製作方法被智慧工廠應用程式改變，智慧工廠應用程式提供了具有多種功能的數位清單，例如確保審計的一致性、準確性和易於訪問性。審計記錄。 該軟體的主要動機是使文件流程自動化，以便更輕鬆地追蹤審計、糾正措施和隨著時間的推移進行的改進。

4.供應商品質管理：

智慧製造技術可以管理和追蹤從供應商收到的材料的品質。 人工智慧演算法可以評估原材料的質量，防止因投入低於平均水平而造成的缺陷。 這與供應商建立了反饋循環並確保持續改進。 這也提供了基於歷史數據的見解，幫助供應商提高產品品質。

5.回饋循環：

納入最終用戶回饋機制對於持續改進至關重要。 智慧工廠技術可以收集和分析客戶回饋，識別模式和需要改進的領域。 來自客戶回饋的見解可用於重新審視產品設計和製造流程，有助於長期品質改進。

在職的：

想要實施人工智慧驅動的品質控制的智慧工廠會在生產線上仔細放置高解析度相機和掃描器。 這些小工具即時拍攝產品的高解析度照片，並利用人工智慧進行影像識別，快速發現缺陷和違規行為。 人工智慧程式會檢查拍攝的照片，識別任何不符合品質標準的照片，並立即透過行動應用程式或中央儀表板進行報告。 這種順利的整合使得能夠快速回應與品質相關的問題，從而促進積極且有效率的製造流程。

3. 庫存管理

庫存管理的主要目標是確保公司在正確的時間和地點擁有正確數量的正確產品。 它包括訂購、使用、儲存和銷售公司庫存的完整過程。 手動管理一切可能具有挑戰性； 因此，在系統中人工智慧演算法的幫助下，事情可以變得更容易、更快，而且不會有任何錯誤。

庫存管理的特點

1. 自動庫存追蹤：

RFID（無線射頻識別）或條碼掃描技術的實施涉及將RFID標籤或條碼貼到每個產品上。 這樣可以即時追蹤從製造階段到儲存和分銷的庫存變動。 尤其是 RFID，無需直接視線掃描即可實現自動化、準確的資料收集。

2.需求預測：

用於需求預測的人工智慧演算法利用歷史數據，考慮季節性、趨勢和過去的消費模式等因素。 透過使用機器學習模型，系統可以準確預測未來的庫存需求。 這種主動方法有助於防止庫存過多或缺貨，優化庫存水準以實現高效運作。

3. 庫存提醒：

工廠管理軟體應用程式可在庫存水準低於預定義閾值或物品接近到期日期時觸發自動庫存警報。 這些警報透過軟體介面或行動應用程式發送，可以及時回應，例如重新訂購或調整生產計劃，從而確保供應鏈的連續性。

4.供應商管理：

供應商管理工具可與供應商溝通並促進高效率的採購訂單管理。 智慧工廠軟體可實現數位協作、追蹤訂單狀態以及管理與供應商的關係。 自動化流程（例如產生採購訂單）有助於打造更無縫且反應迅速的供應鏈。

5. 庫存分析：

庫存分析可以深入了解關鍵績效指標 (KPI)，例如周轉率、持有成本和最佳化機會。 這些見解使決策者能夠制定策略，最大限度地降低成本、減少過剩庫存並提高整體供應鏈效率。

在職的：

在智慧工廠管理軟體應用程式中，RFID 標籤和閱讀器協同工作，提供即時庫存跟踪，而庫存管理軟體與人工智慧集成，可預測未來需求並自動重新訂購。 產品上的 RFID 標籤可提供即時庫存數據，使人工智慧系統能夠分析趨勢並預測未來需求。 這種簡化的工作流程透過行動應用程式或軟體介面觸發警報和自動訂單，確保主動且有效率的庫存管理流程。

4.供應鏈與物流

供應鏈負責整個過程，從向客戶交付產品到採購供應品，再到規劃生產或安排銷售。 物流是供應鏈產業中物品從一個地方移動和儲存到另一個地方的過程。

供應鍊和物流的功能

1.供應商協作入口網站：

在智慧工廠軟體中開發供應商協作入口網站，以加強與供應商的溝通和協作。 此入口網站作為即時資訊交換的集中平台，使供應商和製造商能夠無縫共享資料、更新和預測。 這種協作方法具有透明度，縮短了交貨時間，並促進整個供應鏈更靈活的決策。

2、運輸管理：

實施運輸管理工具以優化運輸路線、追蹤貨運並有效管理物流成本。 這涉及使用智慧工廠管理軟體應用解決方案，考慮路線效率、承運商績效和即時追蹤等各種因素，以確保及時且經濟高效地交付貨物。 其結果是優化的運輸網路提高了整體供應鏈效率。

3、庫存補貨：

整合由即時庫存水準和預測分析相結合驅動的自動訂購和補貨流程。 透過使用數據分析和歷史趨勢，系統可以自動觸發訂單和補貨活動，最大限度地降低缺貨風險並減少庫存過剩。 這種方法提高了供應鏈的反應能力和效率。

4.碳足跡追蹤：

用於監控和報告供應鏈活動對環境影響的工具。 這包括追蹤與運輸、製造和其他營運流程相關的碳排放。 透過評估和報告碳足跡，組織可以做出明智的決策，以最大限度地減少對環境的影響，與永續發展目標保持一致並滿足監管要求。

5. 海關與合規：

管理和簡化海關清關和貿易合規文件，以促進貨物順利跨境流動。 這涉及實施自動化和優化清關流程的軟體解決方案，確保遵守國際貿易法規。 高效的海關和合規程序有助於減少延誤並提高供應鏈的可靠性。

6.冷鏈管理：

在智慧工廠解決方案中，它整合了專門的冷鏈管理解決方案，以保持整個供應鏈中溫度敏感產品的完整性。 這涉及監測和控制運輸和儲存過程中的溫度條件，確保易腐爛貨物的品質和安全。 冷鏈管理對於製藥和食品等行業尤其重要，在這些行業中，維持特定的溫度範圍對於產品的完整性至關重要。

在職的

來自貨物上的 RFID 標籤和運輸車輛上的 GPS 追蹤器的即時位置資料有助於簡化供應鏈。 與工廠管理軟體應用程式整合後，對這些數據進行分析，以實現有效的供應鏈管理和最佳路線規劃。 透過專門的物流行動應用程式或網路平台，利害關係人可以獲得最新資訊並做出明智的決策，確保整個物流過程的順利協調和可見性。

5. 人力資源與勞動力管理

透過應用於組織內的人員的策略來管理人員稱為人力資源管理（HRM）； 另一方面，勞動力管理是指雇主管理資源和人員的方式。

人力資源和勞動力管理功能

1、員工排班：

智慧工廠解決方案配備自動調度工具，考慮輪班偏好、技能組合和勞動法合規性。 這些工具使調度過程更加順暢，確保最佳的勞動力利用率，同時考慮員工的個人偏好和法律要求。

2. 培訓與發展：

透過該應用程序，員工可以受益於員工培訓、認證和技能發展的線上平台。 該平台為員工提供集中且可訪問的資源，以提高他們的技能、完成必要的認證並參與持續學習，從而為職業成長和組織發展做出貢獻。

3、績效管理：

利用智慧工廠應用程式中提供的績效管理工具來追蹤員工績效、設定目標並提供建設性回饋。 該系統使管理人員和員工能夠協作設定目標、監控進度並進行定期績效評估，從而培養問責和持續改進的文化。

4. 健康與保健追蹤：

該應用程式具有監控和促進員工健康和保健計劃等功能。 這包括健身追蹤、健康挑戰以及支持整體健康的資源等功能。 監測健康狀況不僅可以提高員工滿意度，還有助於打造更健康、更有效率的員工隊伍。

5. 考勤追蹤：

整合數位計時和出勤追蹤系統，以實現準確的工資單處理。 這些工具可自動執行時間追蹤流程，減少錯誤並確保遵守勞動法規。 此數位平台提供出勤記錄的透明度，簡化薪資管理並提高勞動力管理效率。

在職的

生物辨識掃描器記錄員工出勤情況，並與人工智慧驅動的勞動力管理軟體無縫整合。 該軟體可以優化日程安排，根據技能集分配任務，並追蹤生產力，透過管理應用程式提供即時見解。 這個簡化的系統可確保準確的出勤追蹤、高效的任務分配和數據驅動的決策，從而增強勞動力管理。

6. 安全與合規監控

如果組織正確遵循程序或政策，則可以透過安全性和合規性監控來確保。 該過程有助於預防事故和職業病。

安全性和合規性監控功能

1. 安全檢查表和審核：

智慧工廠解決方案包括用於定期安全審核和合規性檢查的數位檢查表，提供了評估工作場所安全的結構化方法。 這些數位工具簡化了審核流程，確保對安全協議、設備和行業標準的遵守情況進行全面評估。

2. 事件報告與調查：

事件報告和後續調查工具有助於對安全事件進行系統回應，並隨著工廠智慧化而實施。 員工可以輕鬆報告事件，並且該軟體追蹤整個調查過程，從初始報告到糾正措施實施。 這促進了責任文化和安全協議的持續改進。

3. 監理合規資料庫：

提供對定期更新的資料庫的訪問，其中包含行業法規和合規性要求。 這確保了安全協議符合當前標準，並降低了違規風險。 該資料庫是保持對行業特定安全要求的最新了解的寶貴資源。

4. 培訓和認證追蹤：

智慧工廠技術實施了一個系統來追蹤和管理員工安全培訓和認證。 此系統確保所有人員擁有安全執行任務所需的技能和知識。 它包括追蹤培訓完成情況、認證和續約日期的功能，有助於打造一支準備充分且合規的員工隊伍。

5. 即時警報：

啟用即時警報，以便在發生安全違規或危險情況時立即發出通知。 此功能利用感測器、監控設備和數據分析來偵測異常並觸發警報。 即時通知有助於快速回應，減少安全事件對人員和營運的潛在影響。

6.惡劣環境監測：

智慧工廠管理軟體應用程式中提供了先進的監控工具，用於評估和管理具有挑戰性的工作場所條件，特別是在惡劣的環境中。 即時監測溫度、濕度、空氣品質等因素，確保工人的健康與安全。 這種積極主動的方法可以及時進行幹預，以減輕與不利工作條件相關的風險。

在職的：

人工智慧合規監控軟體與穿戴式物聯網設備集成，持續監控工人的健康指標和環境條件。 穿戴式裝置收集即時數據，然後由人工智慧驅動的軟體進行檢查，以查找可能的安全風險和合規違規行為。 當出現問題時，系統會立即透過儀表板或行動應用程式通知經理，使他們能夠快速採取行動。 透過監控員工的健康狀況，這種無縫整合不僅保證了他們的福祉，而且支援主動的安全和合規策略，促進安全和受控的工作環境。

實施智慧工廠系統的挑戰

實施智慧工廠軟體應用程式面臨多種挑戰。 以下是下面提到的其中一些。

1、初期投資高：

採用智慧工廠系統通常需要大量的前期投資，包括購買先進技術和必要的基礎設施升級。 這種財務承諾可能對組織來說是一個重大障礙，需要仔細規劃和策略性財務管理，以證明初始成本與長期收益的合理性。

2. 與現有系統整合：

許多製造設施使用舊系統運行，這些系統可能無法與智慧工廠系統中引入的新技術無縫整合。 挑戰在於確保整合過程順利進行，以避免持續營運中斷。 新舊系統之間的兼容性問題可能需要客製化解決方案和仔細的過渡規劃。

3. 資料管理和安全：

智慧工廠系統從各種來源產生大量數據，包括感測器、機器和生產過程。 有效管理、分析和保護這些數據提出了複雜的挑戰。 組織必須投資強大的資料管理系統並實施嚴格的網路安全措施，以保護敏感資訊免受潛在威脅和破壞。

4. 技能差距與勞動力適應：

智慧工廠系統的實施引入了新技術和流程，可能需要現有勞動力中不易具備的專業技能。 彌合這項技能差距至關重要，需要全面的培訓計劃和技能提升計劃，以確保員工能夠適應智慧工廠環境並在其中高效運作。 員工參與和變革管理策略是成功的勞動力適應的重要組成部分。

5、可靠性與維護：

智慧工廠中新技術的結合帶來了與系統可靠性和維護相關的潛在挑戰。 及時識別和解決技術問題以盡量減少停機時間可能會變得複雜。 組織需要強大的維護策略，包括預測性維護技術，以確保智慧工廠系統的持續可靠運作。 定期更新和監控對於解決不斷變化的技術要求和潛在的系統漏洞至關重要。

6. 員工抵制：

工廠引進新技術可能會面臨員工的抵制，他們可能擔心失業或工作角色發生重大變化。 有效的變革管理策略對於解決這些問題至關重要，包括透明的溝通、培訓計劃以及強調人機夥伴關係的協作性質。

7. 可擴充性和靈活性：

智慧工廠系統必須表現出可擴展性和靈活性，以適應不斷變化的業務需求。 挑戰在於設計能夠無縫成長或適應生產需求、技術進步和業務策略轉變的變化的系統。 這需要仔細的規劃和模組化的技術實施方法。

8. 監理合規性：

確保新技術符合行業標準和法規是變革管理的重要方面。 遵守監管要求可能涉及大量文件、定期審核以及跟上不斷發展的標準。 組織必須將合規性考量納入智慧工廠技術的設計和實施階段。

9. 從遺留系統遷移（工業3.0到工業4.0）：

從傳統系統（例如 PLC（可程式邏輯控制器）和 SCADA（監控和資料收集）等工業 3.0 技術）到涉及 IoT（物聯網）的工業 4.0 的遷移可能是一個複雜的過程。 它需要仔細規劃，以確保平穩過渡而不中斷正在進行的運作。 在過渡期間，遺留系統可能需要與新技術共存，因此需要分階段實施。

智慧工廠管理解決方案如何為各產業帶來好處？

以下是工業智慧工廠管理解決方案的一些優點：

1. 提高效率和生產力：

智慧工廠利用自動化和人工智慧來優化生產流程，從而縮短生產時間、減少停機時間並提高資源利用率。 這種整體效率的提升轉化為產業生產力的提升。

2. 加強品質控制：

智慧工廠解決方案中的先進感測器和人工智慧演算法持續監控和分析生產品質。 即時回饋可以立即糾正，最大限度地減少缺陷，確保生產更高品質的產品，並增強整體品質控制。

3. 預測性維護：

基於物聯網的感測器透過監控機器性能並在潛在問題發生之前向維護團隊發出警報來預測設備故障。 這種主動方法可以減少停機時間，延長機械使用壽命，並有助於節省維護成本。

4. 即時數據和分析：

智慧工廠會產生大量數據，可以透過分析這些數據來深入了解營運效率、產品品質和供應鏈管理。 這種數據驅動的方法有助於做出明智的決策和持續改進，從而優化整體效能。

5.能源效率：

智慧工廠透過即時監控和控制能源消耗來優化能源使用。 這不僅降低了營運成本，還最大限度地減少了對環境的影響，有助於實現永續發展目標和負責任的資源管理。

6. 提高工人安全：

危險任務的自動化以及在危險環境中使用機器人可以降低人類工人受傷的風險。 人工智慧和物聯網技術可以監控工作場所條件，進一步增強安全性並創造更安全的工作環境。

7.可擴展性：

智慧工廠解決方案通常是可擴展的，允許企業從小規模實施開始並逐步擴展。 這種靈活性使公司能夠根據預算和策略目標調整智慧工廠計劃的規模。

8. 提高客戶滿意度：

更高品質的產品、更快的交貨時間以及提供客製化產品的能力相結合，有助於提高客戶滿意度和忠誠度。 智慧工廠透過提供卓越的產品和服務來增強整體客戶體驗。

9. 勞動賦權：

智慧工廠中重複性任務的自動化使勞動力可以接受更複雜和創造性的任務培訓。 這不僅會帶來更高的工作滿意度，而且還可以確保更好地利用人類技能，從而促進勞動力和成長。

用於開發用於智慧製造的智慧工廠解決方案的技術

讓我們來看看一些最常用的技術堆疊和工具。

開發智慧工廠管理應用程式的成本？

毫無疑問，投資智慧工廠解決方案是最有利可圖的想法之一。 製作智慧工廠管理應用程式的成本取決於某些因素，例如您正在招募的團隊或公司的位置，具有複雜性，技術堆疊和開發時間。 具有基本功能（例如數據分析，基本自動化和即時監控）的基本應用程式可能會有所不同。  

但是，根據專案的要求，開發成本可以高達30,000美元或更多。

Emizentech如何幫助工廠讓製造流程變得聰明？

作為一家頂級軟體開發公司，Emizentech專門提供端到端解決方案，以幫助工廠將其製造流程轉換為智慧和高效的系統。 這是我們查看的最高USP：

• 快速上市時間：我們透過快速的上市解決方案優先考慮效率，以確保迅速部署智慧工廠管理應用程式以滿足產業需求。

• 具有高級分析的設備效率：透過整合智慧工廠物聯網技術，我們的專家開發人員透過採用先進的分析來提高設備效率，從而允許即時監控，數據分析和機器學習。

• 客製化服務： Emizentech透過提供每個工廠獨特要求的客製化服務來區分自己。 這包括整合IoT設備，個人化軟體解決方案和全面的培訓計劃。

• 值得信賴的軟體開發合作夥伴：作為智慧製造業的值得信賴的合作夥伴，我們脫穎而出，致力於提供量身定制的解決方案，確保無縫適應以及最大程度地利用工廠人員的好處。

結論：

採用智慧工廠管理應用程式軟體為製造業標誌著一個變革性的飛躍。 透過獲得物聯網，人工智慧和數據分析的功能，這些解決方案提高了營運效率，透過預測維護來最大程度地減少停機時間，並在整個製造生態系統中促進無縫的溝通。 這不僅可以增強決策和生產計劃，而且有助於降低成本和改善資源利用。 因此，投資智慧工廠管理軟體不僅是技術升級； 這是一種解決方案，探索更多可能性，最大程度地降低風險並優化生產，從而節省成本和突破性解決方案。

希望這篇文章在各個方面都對您有所幫助，但仍然有一些疑問。

我們透過智慧製造諮詢服務幫助公司實現智慧製造。

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