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              智能制造
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              中聯重科


                  圍繞“互聯網+”與工業4.0的內涵與外延,中聯重科通過移動互聯網、云計算、大數據、物聯網等與工程機械制造行業的結合,推進智能制造,促進企業轉型升級。

                “互聯網+智能制造”戰略



              中聯重科

                     中聯重科依據“互聯、智慧、可控、安全”兩化融合8字方針,以互聯網營銷服務轉型為重點,做“活”前端;以智慧工廠轉型為目標,做“強”中端;以信息化管理轉型為支撐,做“實”后端,前、中、后一體化推進,加速從傳統生產制造業向高端智能制造服務業的轉型升級,實現信息化和工業化的兩化融合。


                     加速“互聯”,做活前端


                     在前端,中聯重科通過統一的營銷與服務網絡連接內外部資源,以線上線下相結合,為客戶提供“零距離”的營銷和服務。



              中聯重科

                     在提升客戶粘度上,中聯重科開放了中聯重科微信服務號,為客戶提供了微官網、微信會員、粉絲活動、配件商城、在線報修等在線功能,實現了線上、線下的一體化服務,精準營銷。


                     在提升售后服務水平上,中聯重科建設了移動營銷售后服務平臺,通過呼叫中心、移動服務、精準派工、過程監控、離線數據查詢和反饋等功能,將21萬余臺設備與中聯重科服務調度中心及快速反應團隊無縫連接,為客戶提供24小時不間斷的360°貼身智能服務。

              中聯重科



                     在提升產品智能服務上,通過物聯網技術、北斗導航技術、云計算、大數據分析構建了基于物聯網的智能云服務平臺,實現了遠程在線工況檢測、運行信息自動采集與存儲、故障預警、作業狀況分析等功能,2014年4月,馬凱副總理蒞臨中聯重科調研,對公司物聯網應用給予了充分肯定。


                     增長“智慧”,做強中端


                     中聯重科通過構建并聯接研發、生產、供應鏈管理三大平臺打造智能制造中端。




              中聯重科

                     在產品設計方面,中聯重科建立了PLM企業云智庫,能夠協同來自亞洲、歐洲、美洲的近3000位工程師共同參與產品開發,提高了產品模塊化設計能力,使得產品設計能更快捷滿足用戶的個性化需求。中聯重科構建了產品的虛擬化樣機,完全實現了樣機的三維建模、運動學和動力學仿真分析、作業情況模擬等虛擬化設計工作,讓研發過程變得更加高效、可靠。


              中聯重科

                MES生產制造執行系統

              中聯重科

                全球第一條塔機和升降機標準節智能生產線

                     在生產制造方面,中聯重科自主開發了MES生產制造執行系統,通過與條碼應用、Andon系統、看板的集成,把人員、設備、物料等制造要素整合到生產管理平臺之上,有效提升了生產制造的自動化程度和精益化程度,縮短了產品的交付周期,也為產品定制化打通了渠道。同時,公司相繼投入了20余條數控生產線,高端數控生產設備總數超過1000臺,主要數控機床實現聯網,基本實現了實時工況在線監測,數字切割、數控成型、自動焊接、環保涂裝、精密檢測。

              在供應鏈方面,中聯重科建設了以ERP為核心的供應鏈協同平臺,實現了采購常規業務的整合聯動,供應商準入、績效考核、運行分析、風險控制等納入系統管理,實現了質量管理對供應鏈的輻射,從源頭控制公司產品零部件的質量。 


                     強化“可控”,做實后臺保障


                     中聯重科通過強化企業內部管控和對大數據的挖掘分析打造智能制造后端,為整體運營和客戶關懷提供保障。
              中聯重科信息化內控業務運營平臺由協同辦公系統、財務ERP系統、信用風險管理系統、全面預算管理系統、人力資源系統等構成。該平臺建立了良好的企業級信息傳遞渠道,規范了企業崗位分工、授權審批和業務流程,實現了企業風控業務的可視化、標準化和自動化,保證了企業經管的合法合規,提高了企業經營效率和效果。
                     中聯重科正努力從單純的圍繞產品的產銷,向基于大數據的服務轉變。通過對物聯網海量數據的業務處理,完成設備地理分布、設備歷史軌跡、設備作業查詢、設備故障分析等應用研究,為客戶提供增值服務;通過對客戶大數據的分析利用,完成客戶價值統計、客戶消費量統計、客戶分類及客戶預測,及時了解新老客戶潛在需求和動向,實施全方位客戶關系管理。







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