行业现状：

       燃油、纯电、油电混合竞争激烈
       汽车品牌个性化趋势明显
       整体生产周期日趋紧迫
       产品可靠性安全性要求极高
       产业链协同难且供应成本上涨
       不同动力体系并存且快速发展

技术痛点：
       小批快反的供应形势多，柔性化生产管理要求高
       整车厂商质量追溯要求倒逼信息化系统升级
       产品体系更新快，产品迭代周期短
       大量专机设备数据、生产过程数据冗余
       自动化设备生产能力提升，运行维护难
       整装厂商供应要求生产数据开放透明
       业务版图扩张要求跨域管控能力提升

解决方案构成：

       整体规划布局
       自动化设备和智能化工艺。
       包括自动化生产线、智能加工设备、自动化检测设备、自动化仓储物流等，实现零部件的自动化生产和检测。

       数字化技术
       包括数字化平台，研发设计，生产执行，决策分析，应用数据库、计算机网络、云计算等技术，实现生产过程的数字化管理。

       智能化技术
       包括人工智能、机器学习、大数据等技术，实现零部件的优化设计和智能管理。

       面向制造企业的数据治理、自助分析、智能预警与自动报表推送的工业数字员工： 
       A)数据标准化 Agent：搭建标准化知识库，依托 AI 自动建立、物料编码、工艺编号、工艺位号、不良代码等，统一企业主数据口径。
       B)自然语言自助应用构建：业务人员用自然语言描述需求，由 AI 生成数据查询、统计分析逻辑，不用编程即可自主搭建分析应用，降低对开发人员依赖、同时减少项目定制开发。
       C)预警与联动控制：Agent 实时分析业务数据，针对物料、品质、设备、生产计划、等风险自动预警；支持对接企业微信、钉钉、微信推送消息，遵循 Andon 升级机制；出现连续批量质量异常时，支持联动停线等智能控制动作、减少生产损失。
       D)知识沉底：自动建立企业知识沉淀、对工艺改善、质量改善、设备维修，沉淀相关知识库。
       E)自动取数、分析与定时报告分发：业务人员以自然语言下达分析指令，Agent 自动取数、汇总并生成分析报告；支持配置定时任务，自动将报告通过企业微信、钉钉、邮件分发至对应责任人，避免还需人工去统计汇总、减人员工投入及报告及时性。

基于CPS系统支撑的“智能制造”协同解决方案