自主研发的软件开发平台，源于互联网，基于云计算，高内聚低耦合，为企业提供全方位的多架构的解决方案

云端数据逻辑隔离,可根据配置文件即时实现云系统,可根据客户的服务器环境，可即时剥离云端单独部署

采用分布式数据库架构，对业务数据可采用横向切分和纵向切分（银行相同的数据架构），从而实现数据的高并发.

系统定制开发时预留各种扩展可能，用户可自行灵活方便的扩展字段，拓展系统业务数据属性

1、明确转型目标： 确定转型的具体目标，如提升生产效率、降低运营成本、提高产品质量等。

2、评估现状： 对企业现有设备、流程、信息化水平进行全面评估，找出差距。

3、制定实施计划： 根据目标和现状，制定详细的转型计划，包括时间表、资源投入、预期成果等。

4、组建专业团队： 组建由管理层、技术专家、业务骨干组成的转型团队，负责推进实施。

1、部署传感器和数据采集设备： 在生产设备、生产线、仓库等关键环节部署传感器，实时采集设备状态、生产数据、环境参数等信息。

2、搭建工业网络： 采用工业以太网、工业无线网络等技术，实现设备、系统之间的互联互通。

3、建设云平台： 搭建企业私有云或使用公有云平台，实现数据的存储、处理和分析。

1、建立数据采集系统： 利用传感器、RFID、条形码等技术，实现生产过程中各种数据的自动采集。

2、构建数据仓库： 对采集到的数据进行清洗、转换、存储，建立统一的数据仓库。

3、应用数据分析技术： 利用大数据分析、机器学习、人工智能等技术，对数据进行分析挖掘，发现生产过程中的问题和优化空间。

1、制造执行系统 (MES)： 实现生产计划的排程、执行、监控和追溯，提高生产效率和产品质量。

2、企业资源计划 (ERP)： 整合企业资源，实现财务、供应链、生产、销售等业务的协同管理。

3、产品生命周期管理 (PLM)： 管理产品从设计、制造到服务的全生命周期数据，提高产品研发效率和质量。

4、供应链管理 (SCM)： 优化供应链流程，实现供应商、制造商、分销商之间的协同合作。

（1）全域数据,包括IOT、线下数据、智能交通等领域,形成做一个企业级的大数据处理平台

（2）面向异构数据源，构建数据摆渡，并通过多线程源源不断的获取数据

（3）自定义相关协议与规则，形成数据清洗与整合，并基于云端的逻辑运算

（4）快速响应用户需求的同时减少企业沟通的成本，提升业务协作效率，完成企业数字化转型

（5）打通并顺滑链接前台需求与后台资源，帮助企业不断提升用户响应

（1）对过程数据和结果数据进行质量校验，帮助企业及时发现数据质量问题

（2）构建数据类目体系，使企业数据标准化、模型化，帮助企业实现数据管理规范化

（3）通过整合汇集打通企业业务数据和用户数据，沉淀业务通用组件以及技术能力

（4）支持外部前沿技术快速嫁接和转化，为企业整体数字化系统建设提供基础技术支持和服务的能力

（5）形成大中台小前台的业务机制，实现场景可组合，组织可重构，管理可复用，数据可共享

（1）一站式满足离线和实时数据开发，运用大量可视化技术，让传统的数据变得透明可见

（2）以业务为导向，推进整合IT架构，实现组织一体化，业务一体化，实现数字化应用和数据一体化

（3）实现服务重用，服务进化，数据累积，快速响应，降低成本，效能提升，互联互通

（4）规范应用系统的交互方式，打通企业的业务流程以及统一异构数据

（5）实现技术和业务上的整合，更快实现数字化转型

（1）自动生成数据查询、数据下载、数据API等多种服务方式，快速满足人员和系统的数据要求

（2）建立实时数据和敏捷生态，把握企业短期利益和长期利益，促进企业的数字化转型

（3）资源整合，业务沉淀，打通前台需求与后台资源的连接，提供数据能力和产品技术能力

（4）为前台业务开展提供底层的技术，数据资源和技术能力支撑

（5）快速响应用户需求，发挥数据应用的创新

集成CRM、进销存、生产、财务、协同OA一体化管理，打破数据孤岛

企业的进销存、资金、财务、合同全流程在线管控，提升协同效率，以便管理者随时随地掌控企业经营情况

规范采购审批、库存预警、信用账期等制度，多终端应用，实时看板，打破时间、地域限制

对接企业的进销存系统，信息共享，一键智能生成财务凭证和账表，将财务人员从基础性工作中释放出来

海量数据深度分析、统计、建模，让系统自动思考，通过BI工具可视化分析，辅助决策

手机端、电脑端随时跟踪经营数据

基于大数据分析的决策支持，形成管理闭环

智能商品\客户分析、实时监控企业异常数据，制定经营策略

上位机通过OPC UA采集PLC数据，计算设备综合效率

振动传感器数据经边缘网关滤波后，上传至云端训练故障预测模型

实时看板：设备状态、产量、不良率、能耗

报警管理：超限预警（短信/邮件通知）

远程控制：工程师可远程调试设备参数

MES系统：接收上位机数据，管理生产工单、质量追溯

上位机接收温湿度传感器数据，控制卷帘机/喷灌设备。

数据同步至云端生成作物生长趋势报告。

通过土壤传感器（湿度/温度/EC值）、气象站（光照/温湿度/CO₂）实时采集数据，结合作物生长模型自动调控灌溉、通风

基于土壤墒情和作物需肥规律，自动配比水肥并精准滴灌，节水30%-50%

逆变器数据通过Modbus TCP上传至上位机，计算每千瓦时成本。

异常数据（如组件衰减）触发运维工单。

部署智能电表、智能燃气表等，实时采集用户用电数据，替代人工抄表

燃气泄漏报警

上位机驱动3D虚拟模型与物理设备同步

高精度3D模型，实时反映物理实体状态，支持多视角缩放、剖切查看内部结构

比实时数据与孪生模型预期值，自动触发告警

通过数字孪生界面远程控制物理设备

二十年经验的累积，涵括了从C/S到B/S的变迁历程为开发框架的构建提供了可能

多年软件公司运营经验，了解研发过程中的痛点并不断尝试通过技术规范予以解决

研发历程中，应用过国内外各类编程的辅助工具，从中得到了很多的灵感和启发

2009年起步研发至今，在实践中不断得到迭代和检验，形成了健壮可靠的开发框架及辅助工具