该水泵企业产品线涵盖泵类机械制造、‌农业灌溉设备、‌清洁机械设备、‌电机、‌汽油机、‌阀门等多个领域，广泛应用于民用给排水、农业灌溉、水务工程、工业水处理、水利建设、电力电站、石油化工、园林保护等多个关键领域。公司不仅在国内市场占有重要地位，其产品和服务还遍布全球200多个国家和地区，发挥着重要作用。

该汽车配件制造企业面临以下主要挑战：

1. 生产过程自动化程度低，稳定性差
该企业的泵体产品采用砂模铸造工艺，由于产品种类繁多，生产现场的自动化程度较低。此外，生产过程的不透明性使得生产稳定性无法得到有效保证，导致产品质量存在波动。

2. 传统数据采集困难
传统作业模式下，数据采集存在困难，数据真实性差且更新滞后。由于缺乏有效的数据采集和实时反馈机制，生产管理人员难以及时掌握生产状态和问题，影响了生产决策的及时性和准确性。

3. 产品不良与生产过程难以关联
产品的不良情况难以与具体生产过程挂钩，导致对不良原因的分析困难。没有有效的生产过程数据支撑，无法从源头进行优化，进一步影响了产品质量的稳定性和一致性。

4. 运营管理端缺乏数据支持
运营管理端无法实时掌握生产数据，无法进行有效的生产参数调优。缺乏数据驱动的决策支持系统，使得生产参数的优化和调整变得困难，限制了生产效率和产品质量的提升空间。


针对上述问题，讯能集思提供了全面的智能制造解决方案，带来了显著的改进效果：

1. 建立IoT数据采集标准，实时监控生产过程
我们建立了统一的IoT数据采集标准，串联了各个工序的数据，实时监控机台及人员操作。通过对整个生产过程的实时监控，生产稳定性得到了有效保障，生产过程的透明度也显著提高，从而减少了生产波动。

2. AI算法优化质量管理
通过应用AI算法建立质量优化模型，我们分析了生产过程中的不同参数对良率的影响。系统提供了关键工艺参数调整建议，并预测了调整效果。这种数据驱动的优化方法大幅提高了生产过程的质量管理水平。

3. 培养数据文化，提高数据利用率
我们帮助企业建立了数据文化，为业务部门提供了先进的数据分析工具和能力。通过系统化的数据管理和分析，数据利用率提升了70%，使得企业能够更有效地使用数据支持生产决策和优化过程。

通过这些措施，客户在生产稳定性、数据管理、质量优化等方面都取得了显著的进展。生产过程的自动化程度和透明度得到了提升，数据驱动的决策支持系统提高了生产效率和产品质量，为企业在竞争激烈的市场中赢得了宝贵的优势。