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UDMTEK 平台

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UDMTEK 平台

了解 UDMTEK 平台如何在智能制造中提升生产力、改善质量并最大化设备效率。

该平台采集实时制造数据，持续监控工艺，清晰展示 OEE 和设备使用情况。

它能自动检测故障、找到根本原因，并支持预测性维护。查看机器和传感器中的一切，记录并重播 PLC 动作，在问题演变为故障之前更快解决。

UDMTEK 平台通过智能数据集成和预测分析助力智能制造。主要优势包括：

提高设备运行时间，减少停机时间
提升生产效率与交付合规性
主动质量管理与缺陷减少
通过可视化洞察进行根本原因分析
运营效率与数据驱动的决策

关键功能特性

设备类型

智能设备监控与AI驱动维护，实现最大化运行时间

实时设备监控

即时查看运行状态（运行/停止/报警）
追踪机器的性能指标，如循环时间、产量和报警信息

预测性维护

AI分析PLC和传感器数据，检测磨损或故障迹象。
提前预警通知，最大限度减少意外停机时间。

资产寿命管理

根据使用历史自动计算剩余寿命
用于及时更换部件的视觉指示器（正常 / 警告 / 危急）

基于布局的可视化

直接在工厂布局图上查看设备状态
点击位置查看组件状态和故障记录

基于梯形图/甘特图的信号分析

可视化PLC控制逻辑，深入追踪报警根本原因
重放历史数据，精准定位故障发生的时间和原因

生产类型

智能生产监控，实现实时可视化、高效与控制

实时生产监控

生产线状态仪表盘视图，包括产量、运行时间和报警情况
关键指标一目了然，包括目标与实际、良率和综合设备效率（OEE）

计划与实际分析

按产线、工序或时间段比较生产计划与实际结果
可视化展示每日、每周和每月的关键绩效指标（包括良率和达成率）趋势变化

周期时间跟踪与异常检测

分析实际周期时间与目标的差异，识别瓶颈和延迟情况
查看各工序的最小、最大和平均周期时间

UPH、CPK 及质量关键绩效指标（KPI）

获取关键指标，如每小时产量（UPH）和过程能力指数（CPK）
平衡生产速度与质量控制，确保高效稳定的制造过程

历史生产记录，全面追踪生产数据与绩效表现

按产品和产线完整追踪生产历史
利用历史数据识别趋势，优化生产计划

质量类别

智能质量控制，依托AI预测与实时数据分析

基于人工智能的质量预测

利用历史检测数据预测合格与否
通过卷积自编码器（CNN Autoencoder）等深度学习模型检测异常模式

自动化根本原因分析

当发生缺陷时，自动分析相关的工艺、设备和信号数据
通过梯形图和逻辑图追踪，直观展示根本原因

基于主模式的判断

学习正常的循环模式，检测偏离标准操作的异常情况
识别数字与模拟信号中的细微时序或数值错误

最佳状态推荐

根据缺陷原因，推荐最佳运行参数
降低质量波动，确保稳定产出

可视化质量洞察

按工序和时间查看预测趋势图及关键绩效指标（KPI）
实时仪表盘帮助团队快速监控并应对质量风险

设备类型

智能设备监控与AI驱动维护，实现最大化运行时间

实时设备监控

即时查看运行状态（运行/停止/报警）
追踪机器的性能指标，如循环时间、产量和报警信息

预测性维护

AI分析PLC和传感器数据，检测磨损或故障迹象。
提前预警通知，最大限度减少意外停机时间。

资产寿命管理

根据使用历史自动计算剩余寿命
用于及时更换部件的视觉指示器（正常 / 警告 / 危急）

基于布局的可视化

直接在工厂布局图上查看设备状态
点击位置查看组件状态和故障记录

基于梯形图/甘特图的信号分析

可视化PLC控制逻辑，深入追踪报警根本原因
重放历史数据，精准定位故障发生的时间和原因

生产类型

智能生产监控，实现实时可视化、高效与控制

实时生产监控

生产线状态仪表盘视图，包括产量、运行时间和报警情况
关键指标一目了然，包括目标与实际、良率和综合设备效率（OEE）

计划与实际分析

按产线、工序或时间段比较生产计划与实际结果
可视化展示每日、每周和每月的关键绩效指标（包括良率和达成率）趋势变化

周期时间跟踪与异常检测

分析实际周期时间与目标的差异，识别瓶颈和延迟情况
查看各工序的最小、最大和平均周期时间

UPH、CPK 及质量关键绩效指标（KPI）

获取关键指标，如每小时产量（UPH）和过程能力指数（CPK）
平衡生产速度与质量控制，确保高效稳定的制造过程

历史生产记录，全面追踪生产数据与绩效表现

按产品和产线完整追踪生产历史
利用历史数据识别趋势，优化生产计划

质量类别

智能质量控制，依托AI预测与实时数据分析

基于人工智能的质量预测

利用历史检测数据预测合格与否
通过卷积自编码器（CNN Autoencoder）等深度学习模型检测异常模式

自动化根本原因分析

当发生缺陷时，自动分析相关的工艺、设备和信号数据
通过梯形图和逻辑图追踪，直观展示根本原因

基于主模式的判断

学习正常的循环模式，检测偏离标准操作的异常情况
识别数字与模拟信号中的细微时序或数值错误

最佳状态推荐

根据缺陷原因，推荐最佳运行参数
降低质量波动，确保稳定产出

可视化质量洞察

按工序和时间查看预测趋势图及关键绩效指标（KPI）
实时仪表盘帮助团队快速监控并应对质量风险

智能制造运营的统一AI驱动平台

一体化智能工厂系统

在一个平台上管理生产、质量和设备数据，实现全面可视化与控制。

基于人工智能的预测与异常检测

利用时间序列算法和深度学习，在缺陷和故障发生前进行检测。

跨系统根本原因分析

自动连接设备、流程和质量数据，以可视化方式追踪和诊断根本原因。

实时监控与仪表板

通过实时仪表板可视化工厂、生产线和设备状态，提供即时洞察。

与PLC和设备灵活集成

支持与主要PLC（三菱、西门子、罗克韦尔、欧姆龙等）集成，实现无缝连接。

用户友好的界面

采用直观的UX/UI设计，为现场操作员和决策者简化复杂数据。