将车间信号转化为协调一致的企业行动
为操作员、工程师和人工智能代理提供一个共享的视图
发生了什么？为什么这件事很重要？接下来谁会采取行动？
采用现代化方法实现智能制造和质量管理
您的工厂不存在检测问题。传感器会标记异常情况。制造执行系统 (MES) 会记录偏差。质量管理系统会捕获该偏差。这部分工作正常。
真正耗时的是后续工作。有人要核对MES、QMS、ERP和PLM系统中的数据，找出问题根源。有人要弄清楚问题蔓延的范围。还有人要决定哪些人需要知道这件事。
信号是即时的，但反应却迟迟不到位，而资金就浪费在这上面了。这种缺口持续的时间越长，这些损失就越大。
在不中断运营的情况下，调整和扩展您的核心系统。
MES、QMS 和 ERP 各自都是为了有效管理某个特定领域而设计的。它们都没有将 4 号生产线上的偏差与供应商承诺、客户交付和成本计提联系起来。
Mendix 在现有基础上构建多层架构。将运营数据连接到它已经存在的地方，构建基于这些数据的应用程序和代理，并保持记录系统运行。
共享操作环境
将MES、QMS、ERP和历史数据整合到一个本体中。无需迁移。无需复杂的数据湖项目。
受治理的人工智能
每个模型输出、代理操作和人工审批都是可追溯、可审计且符合政策的。
协调响应
一个信号即可触发质量、生产和供应链各环节的工作流程。
“有了这套系统，我们已经为智能体时代做好了准备。”
亚里斯多德·特塞罗·内图
Vivix公司工业转型经理
创新中心 Mendix 支持制造和质量管理
创建能够将运营数据、人类判断和人工智能整合到一个统一的响应机制中的软件。 Mendix 为你的团队提供决策所需的背景信息，并为执行决策提供必要的执行层。
作战指挥中心
- 将 MES、QMS、ERP 和历史数据整合到一个实时视图中。
- 赋予生产、质量和维护各自独立的功能视图。
- 从 KPI 深入到其背后的工作订单，然后在不离开屏幕的情况下采取行动。
质量调查和根本原因分析
- 追踪产品、批次、供应商和流程数据的偏差。
- 在投诉量证实之前，先将系统性缺陷与孤立事件区分开来。
- 量化爆炸半径：哪些单位面临风险，它们在哪里，以及损失是多少。
车间中的受控人工智能
- 基于您自己的生产数据构建预测模型。
- 记录每个模型输出、代理操作和人工审批。
- 将人工智能纳入政策范畴。
为一线员工提供基于角色的体验
- 提供专为操作员、检查员和主管设计的应用程序。
- 在工作站上连接客户端外围设备，例如扫描仪和智能卡读卡器。
- 使用可重用的模板，跨站点扩展运行中的应用程序。
相关资源
常見問題解答
什么是智能制造？
智能制造是一种生产方式，它将数据、流程和人员连接起来，使决策能够基于最新、完整的信息做出，而不是依赖于团队手动协调的信息。它融合了工业物联网、人工智能和机器学习、分析以及自动化技术。
这些技术如今已得到广泛应用。区分哪些工厂能从中获益的关键在于，运行信号能否传达给负责响应的人员和系统。检测问题已基本解决，协同响应才是未来提升空间所在。
能够 Mendix 能否在不造成重大干扰的情况下与现有的 MES、ERP、PLM 和 QMS 系统集成？
是的。 Mendix 它对现有系统进行改造和扩展，而不是替换它们。
借助预构建的连接器、API 和低代码集成， Mendix 可连接至 MES、ERP、PLM 和 QMS 平台，包括 Opcenter 和 Teamcenter。您无需进行彻底的替换即可构建打破信息孤岛、提升系统可视性的应用程序，这意味着更快的价值实现和更低的 IT 开销。
为什么人工智能飞行员会在车间里停滞不前？
通常是因为模型缺乏上下文，而不是因为模型本身有误。
仅依赖机器遥测数据的异常检测模型只能告诉你读数超出范围，而无法告诉你哪些订单受到影响、涉及哪个供应商批次，或者偏差造成的损失是多少，因为这些信息都不包含在它的训练数据中。将生产、质量、供应商和财务数据整合到一个共享本体中，就能为模型和代理提供可供推理的依据。这正是警报和有效解答之间的区别。
儿童在 Mendix 满足制造安全和合规性要求？
是的。 Mendix 遵循符合制造要求的企业级安全实践。
系统内置了基于角色的访问控制、单点登录和审计跟踪功能，并且每个模型推理、代理决策和人工审批都会被记录和追溯。 Mendix 可部署到公有云、私有云和物理隔离的车间环境对于受监管的制造商而言，这意味着要采用经得起审计的人工智能和自动化技术，而不是事后添加的监管措施。