厦门140CHS41020通讯模块适用于多种通讯方式

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随着近年来物联网、AI、5G 等新技术的应用，“智能制造”热度高居不下。但机遇往往与挑战并存。无论是研发设计环节的低效、生产管理环节的排期缺乏弹性、传统经营管理中存在的供应链管理刚性固化，还是传统运维存在无法实时反映设备运行态势、警告分析不够智能、警告根因难以确定等问题，都为工业双转型增加了障碍。

仔细观察这些难点不难看出，所涉及的问题分布在制造业的不同生产环节，要想实现制造业全生命周期的数字化，要落地到行业具体的应用场景，需要产业链上下游企业共同努力，包括设备提供商、软件开发者、系统集成商、服务提供商、终端用户等共同参与。

一般来说，智能制造生产环节分为：研发设计、生产管理、运营管理、运维服务四个阶段

首先，在研发设计环节，传统制造企业研发设计面临市场需求响应慢、团队内部沟通低效、产品设计与生产条件不匹配等问题。

其次，随着企业生产规模不断扩大、产品定制属性不断增强，传统生产模式引致的库存管理滞后、排期缺乏弹性、物料采购难以满足生产管控等问题逐渐成为企业发展的重重阻力，如何将数字化、智能化技术应用于企业生产管理，成为企业的“燃眉之急”。

以冶金行业为例，设备管理领域普遍存在着基础管理、点检管理、检修管理、备件管理等方面问题。

再到企业运营管理环节，当前客户需求多元化、定制化趋势愈加明显，传统经营管理中存在的供应链管理刚性固化、库存管理和订单管理缺乏弹性等问题，成为企业发展软性桎梏。如何在有限产能的背景下，灵活、快速满足客户个性化需求，提升企业经营管理效益，成为数字化转型背景下急需解决的问题。

而以电力行业为例，当前发展面临电量增长乏力、低效和无效投资、购电成本过高、资金使用浪费等诸多挑战。

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