一体化监控，助力智能化运营
UDMTEK 平台可自动解析复杂的、制造商专用的工业控制语言，将其转化为设备、生产和质量各方面可执行的洞察。
无论是操作多样的设备，还是处理复杂的PLC逻辑，UDM平台都能帮助统一控制数据，实现更智能的运营和更深入的分析。
UDMTEK 平台
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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。
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。

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。

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