随着数字化制造与工业互联网理念的深化，互联网、大数据与工业的融合已成为新型工业体系的核心驱动力。工业大数据作为这一变革的关键支撑，正引领着工业生产与管理模式的全面升级。然而，在现代化工业的复杂环境中，传统工业正面临设备数据孤岛的严峻挑战——异构设备数据难以互通、系统间信息割裂，导致生产决策依赖经验驱动，效率提升遭遇瓶颈。
作为深耕数字化智能制造系统的领航者，盘古信息MOM为各工业领域搭建起全面的设备数字化管理平台，可为企业提供设备管理、数据采集分析、可视化等功能，对设备连接、数据和状态等信息进行管理，加速实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转型升级，为工业生产效率提升与质量管控提供可持续的数字化引擎。
一、自动化数据采集：革除人工干预弊端，夯实数据质量基石
痛点解析：依赖人工录入的生产数据采集模式，不可避免存在记录延迟、错漏等问题，导致数据完整性与可靠性不足，进而影响生产追溯、质量分析等核心业务的准确性，形成决策 “数据隐患”。
解决方案：MOM系统通过工业级数据接口与设备直连，实现生产过程数据（如工序参数、物料流转、人员操作）的全自动采集与记录，并生成标准化数据报表，从源头杜绝人为误差，为企业生产管理提供质量追溯、成本核算、工艺优化等业务提供可信数据基础。
二、数据整合：打破设备信息壁垒，构建实时管控体系
痛点解析：传统工业中，多品牌、多型号设备的运行数据分散在独立终端，协议不统一、格式多样化导致生产状态监控滞后。生产管理者无法实时获取设备运行参数、能耗数据及生产进度，问题发现与响应存在延迟，生产延误与资源浪费频繁发生。
解决方案：依托先进物联网架构，盘古信息MOM在设备端部署数据采集终端，实时抓取设备运行状态、工艺参数等全维度信息。通过大数据分析技术对采集到的数据进行整合与处理，以直观的可视化界面呈现生产状态，涵盖设备实时运行状态看板、生产进度甘特图等交互界面，让管理决策从“滞后判断”升级为“实时洞察”。
三、预测性维护：数据驱动设备健康管理，降低停机损失
痛点解析：设备故障是工业生产中的一大难题，具有突发性与连锁反应特征，传统事后维修模式导致停机时间长、维修成本高，且可能引发质量波动。缺乏对设备运行状态的有效监测和故障预测手段，使企业难以平衡生产效率与设备维护成本。
解决方案：MOM系统基于设备历史运行数据和实时监测数据，对设备健康状况进行实施评估，预测潜在故障风险，并向管理人员发送预警信息，帮助维修人员快速定位故障原因并进行修复，大幅降低设备停机时间，减少企业经济损失。
四、系统协同：打通信息孤岛，构建全业务链数字中枢
痛点解析：企业内部各信息化系统独立运行，数据交互存在“断层”，导致计划层与决策层脱节——生产排程难落地、质量追溯不连贯、资源管理粗放，跨部门协作依赖人工对接，效率低下且容易出错。
解决方案：MOM系统作为工业数字化中枢，通过标准API接口实现异构系统的深度集成。系统纵向贯通计划层、执行层、管理层，横向整合生产、质量、物流等业务数据，构建全要素数字化平台。通过全业务链数据闭环，推动部门协同从“流程驱动”升级为“数据驱动”，从而提升生产效率，缩短订单交付周期。
盘古信息MOM不仅解决设备数据采集的技术难题，更构建了从数据采集到价值转化的完整闭环。通过四大核心能力，助力工业企业打破“经验驱动”的传统模式，真正实现数据定义生产、智能优化决策的数字化转型，让设备数据从孤立的“信息碎片”转化为企业发展的核心资产。在智能制造转型浪潮中，盘古信息正以技术创新引领制造业进入数据驱动的数字化制造时代，为电子、机加、半导体、PCB等行业客户提供可落地的数字化解决方案，推动中国工业加速迈进。
