拓行智网
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公司介绍

INTRODUCTION

拓新智造   行至未来

武汉拓行智网科技有限公司

成立于2019年，国内领先的企业数智化服务提供商，由资深行业专家和高校科研人才组成，拥有多名博士、海归人员、硕士，专注于边缘计算、物联网、大数据、机器视觉、人工智能等新一代信息技术的研究与应用，助力企业数字化转型和智能化升级。

经过多年的技术沉淀，公司获得国家级高新技术企业、软件企业等称号，其自主可控的云原生PaaS平台—拓行云·擎天低代码平台，已成功应用于建材、能源、计量、船舶等行业，所研发产品获得建材行业联合会科技进步二等奖1项、建材机械行业科技奖三等奖1项，湖北省科学技术奖二等奖1项，授权发明专利5项、计算机软件著作权证书20余项。

近年来，公司紧跟行业发展，迈入全程数智化阶段，形成了针对不同应用场景的通用化AI视觉及大数据分析的解决方案，可以为客户提供质量预警、成因分析、趋势分析、工艺优化等多方面的产品与服务。
随着数字孪生技术在各行各业的渗透，拓行智网积极探索物理世界与虚拟世界的精准映射，打造数字孪生驱动的智能制造新模式。

成为国内领先的企业数智化服务提供商

边缘计算

物联网

大数据

机器视觉

人工智能

产品体系

PRODUCTS

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行业方案

SOLUTIONS

生产线自动化及控制解决方案
提供研发设计、生产制造、安装调试、运行维护的全生命周期服务

  • 智能系统

  • 工控设备

  • 四轴联动

  • 防摇摆控制

  • 安全监控

  • 货物信息识别

  • 自动控制

  • 定位技术

  • 智能吊具

综合了无线网络技术、PLC控制技术和HMI技术，采用手动、自动、遥控、维护四种模式

将系统划分为命令层、基础层、执行层，以现场总线技术和无线通讯技术串接PLC控制系统、传感器、传动设备，实现控制精准化。
明确控制对象，划分控制功能，分别为大车、小车、主钩升降、主钩旋转、天车摆角、天车防撞、夹钳、钢卷跟踪控制，事件中断及手动干预的处理、参数设定、故障报警、人机接口等功能。
作为智能化库房的设备控制部分，建立完善的通讯结构，保障系统与WMS进行实时数据通讯，接收WMS下发工单，反馈天车和作业目标信息，生成信息数据流，为生产物流提供数据支撑。
解决方案

工控设备共同构成了工业设备自动化系统的基础，实现生产过程的自动化控制和优化管理

PLC是工业自动化系统中的关键设备，用于控制和监视生产过程中的各种机械、电气和电子设备。它能够根据预先编写的程序自动执行各种控制任务。
HMI是人与自动化系统之间的接口设备，通常采用触摸屏显示，用于显示生产过程的状态信息、操作指令和报警信息，同时也可以用于手动控制和调整系统参数。
工业网络设备用于实现设备之间的通信和数据交换，包括以太网交换机、工业以太网、现场总线（如Profibus、Modbus等）等。
解决方案

四轴联动系统采用摆角检测技术、拟合曲线法和随动控制技术

将摆角控制在精度范围内，实现了天车起停时和主钩下降取、放作业的平稳运行。
无人天车系统在作业时，自动生成耗时最短的大车与小车的行车路径，以及主钩起降速度、旋转与时间的相互配合。从而调整了四轴区间，实现了最大限度缩短作业时间。
优化程序逻辑，结合防摇摆控制技术，将摆角控制在精度范围内的同时，天车行进过程中，大车、小车、主钩、旋转机构同时动作，X、Y、Z 旋转轴上协调位移，以达到提高作业绩效的效果。
解决方案

有效减小或消除工业设备在运动过程中的摇摆和振动，提高其运动稳定性和精度

控制器产生的最佳速度传递到天车PLC，直接将防摇摆控制器给出的速度值传递到变频器，可控制天车大、小车速度。
摇摆控制器通过规避区域时不停止大、小车速度，在维持一定速度的前提下，无静止通过并缩短整个路径移动时间，使天车安全有效移动。
结合机器学习、人工智能等技术，设计智能控制策略，能够根据实时运动状态和环境变化调整控制参数，进一步提高控制性能和适应性。
解决方案

确保生产过程中人员、设备和环境安全的重要组成部分

通过使用安全传感器、摄像头等设备监测生产现场的人员活动情况，以及检测是否有人员进入危险区域或接近危险设备，从而及时发出警报并采取措施保障人员安全。
通过监测设备的运行状态、温度、压力、振动等参数，及时发现设备可能存在的故障或异常情况，预防设备事故的发生，确保设备运行安全。
部分安全监控系统支持远程监控和管理功能，使管理人员可以通过网络远程监视生产现场的安全情况，及时响应安全事件，采取措施保障生产安全。
解决方案

对生产过程中的货物进行识别、检测和跟踪，以实现自动化生产、物流和管理

使用条形码或二维码技术对货物进行标识和识别。通过扫描条码，系统可以快速获取货物的相关信息，如生产批次、生产日期、产品型号等，以便进行后续的跟踪和管理。
利用射频识别（RFID）技术对货物进行无线识别和跟踪。每个货物都配备有一个RFID标签，系统可以通过RFID读写器实时读取标签上的信息，实现对货物的自动识别和管理。
利用计算机视觉技术对货物的外观特征进行识别和检测。系统通过摄像头获取货物的图像，然后利用图像处理和模式识别算法识别货物的类型、形状、颜色等特征，并进行分类和定位。
解决方案

实现对生产过程中设备和系统的自动化控制和调节

根据处理后的数据和系统的控制目标，自动控制系统通过控制算法计算出相应的控制策略和调节参数，以实现对设备和系统的自动控制。
控制算法输出的控制指令传送给执行器（如电机、阀门、液压缸等），执行器根据指令调节设备的运行状态、位置或其他参数，实现控制目标。
系统同时接收执行器和传感器的反馈信息，实时监测设备的实际运行状态，并与预期目标进行比较。根据反馈信息对控制策略进行调整，实现闭环控制，使系统能够自动调节以达到预期目标。
解决方案

根据应用场景选择合适的定位技术，实现对设备和工件的精确定位和控制

起重机三维定位技术涉及被吊物品的外形监测、空位探测、实际存放位置的一维、二维、三维认址、定位方法，以及起重机取物装置（吊钩、货叉、吸盘、抓具、抓斗等）一维、二维、三维认址、定位方法。
视觉定位利用摄像头、图像处理和计算机视觉算法来识别和跟踪物体的位置和姿态。通过对物体的视觉特征进行检测和匹配，系统可以实现对物体的准确定位，适用于各种环境下的定位任务。
无线定位利用无线信号（如蓝牙、Wi-Fi等）的信号强度或到达时间来确定物体的位置。通过部署多个基站或信号源，系统可以实现对物体的三维定位，适用于室内定位和室外定位。
解决方案

利用先进的传感器、控制系统和通信技术，实现对吊具的监测、控制和优化管理

通常配备各种传感器，如载荷传感器、倾斜传感器、位移传感器等，用于实时监测吊具的状态和工作环境，以确保安全和高效的操作。
能够采集和处理大量的数据，包括载荷重量、吊钩位置、倾斜角度等信息，通过内置的处理器进行数据分析和计算，以实现对吊具状态的实时监测和评估。
实现一定程度的自动化操作，如自动识别和捕捉工件、自动调节吊钩高度、自动平衡载荷等，减少了人工干预的需求，提高了操作效率和精度。
解决方案
装备制造企业数智化解决方案
围绕精益制造、产业链协同、业务互联，构建新型制造模式

  • 项目合同

  • 预算决策

  • 研发设计

  • 生产制造

  • 供应链协同

  • 质量体系

  • 仓库管理

  • 成本管控

  • 未来趋势决策智能

以客户需求为数据原点，涵盖销售合同、采购合同、委外合同、运输合同等

实现销售数据的有效追踪和自动分析，提升销售业务效率与市场响应速度
实现客户业主信息管理、合同评审、业主反馈，报价进度跟踪、发货回款等全方位的客户关系数字化管理
合同信息全面集成：1. 请款 2. 付款记录 3. 发票记录 4. 补充协议等
合同管理提供补充协议功能，合同内容审批通过后的变更，可增加补充协议。
解决方案 用户手册

销售合同为源头，涵盖技术、生产、采购、委外等多个部门，以确保预算信息准确

项目实施过程中及时监控已经发生费用，并进行汇总分析
从市场部门发起预算，包含材料费用预算、运费、班组承包、厂内分包、外协费用和管理费用
基于历史数据的预算自动匹配，分类计算各部分费用占比，费用组成详情展示
预算与实际执行情况对比可视化展示超预算条目，进行分级预警控制
解决方案 用户手册

对客户需求的产品进行数字化解耦，进行图纸管理、BOM 分解、工艺设计

OCR建模，实现图纸与BOM集成，可自定义标准模板，进行图纸建模，提升工作效率
进行工艺标准和加工参数设计、工时定额线上作业，并自动派发到生产设备和人员
技术准备以BOM为源头BOM变更灵活关联，层次清晰，BOM重量自动计算,待办任务可视化标记,物料代用及时提醒
技术准备数据： 1.BOM数据 2.制作明细数据 3. 装箱单数据
解决方案 用户手册

构建多重计划协同制造体系，保证项目按计划生产

通过生产计划协同各车间生产，结合移动APP平台，下派任务，工序交接连贯减少等待，保障人员高效工作
制作任务来源于BOM下推，基础价格库制作价格自动计算，特殊价格审批,实现线上任务派发和报产报量
结合APP进行生产任务，生产工序报检与报量融合，提高生产效率
可视化生产制造全流程进度管控，工序进度集成控制计划进度与实际进度对比，延期一目了然
解决方案 用户手册

对采购和招投标进行全流程信息化管控和订单（项目）协同计划集中计划管控

按项目归类计划，比价单号和计划跟踪号全流程跟踪，可进行外网询价和定时投标，成本记录和历史价格记录
供应商采购订单执行状态清晰报检状态，报检数量，送货状态，送货数量，入库状态和入库数量展示
供应商报检登记，由质检部分配质检方式，安排质检计划，实时反馈质检结果
配合数字化仓库的条码化管控，供应商打印送货单；仓库通过扫码生成入库单，提升入库效率
解决方案 用户手册

全面质量数字化管理，实现全业务流程的质量管控

提供来料质量管理、生产过程质量、销售质量管理和库存质量等质量管控
支持多种质检业务类型和多种质检方式，包括采购物料质检、外委生产到货质检、生产首检、过程工序质检、产品终检、和销售出货
建立多种质量标准和质检方案，可以对等级品进行质检，可以对质检结果进行自动判断
多维度和多功能指标的组合智数质量分析，对产品分类、不良分类、处理方式等维度，跟时间、合格率、不合格率、PPM等指标组合，进行分析及质量趋势分析
解决方案 用户手册

仓库管理和数字化结合，建设数字化仓库

实现原材料的在线入库，仓库仓位管理。库存信息准确及时；基于库存数据进行预领料、生产领料、仓库调拨、MTO调整和转备库
入库记录信息清晰可查，包含入库时间、入库金额、数量、库房备注信息，同步入库信息到订单和供应链协作平台
依据入库情况，可分为采购入库、委外入库、结转入库和其他入库，涵盖全面。
解决方案 用户手册

进准成本核算，为决策提供数据支持

分类核算材料成本，包含原材料及主要材料、人工费和制造费用三大模块
分项目制号按月统计，当月材料费用、生产费用、运费、外协费用
在完工的基础上进行项目成本分析和合同盈亏统计，成本分析依据实际发生费用，统计出成本、毛利率、净利润和净利率等信息
合同盈亏信息包括合同金额、合同成本、费用分摊利润总额和利润率
解决方案 用户手册

把握未来趋势，引领行业发展

支持企业动态扩展算法模型，基于制造云业务计算平台，可快速扩展个性化业务算法，并应用到已有算法模型中
基于动态领域模型的数据配置，通过制造云的业务模型映射功能，可将企业个性化业务数据加入物料需求计划、齐套计划、调拨计划、配送计划等标准引擎
完整的端到端集成能力，内外部连接标准定义，可快速适配企业已有基础设施，提供全栈解决方案
解决方案 用户手册
装备数智化运维管理解决方案
提高企业运维效能、降低成本、提升服务质量，并推动数字化转型

  • 监控预警

  • 诊断分析

  • 自动化调度

  • 预测性维护

  • 安全评估

  • 运维流程

  • 可视化监控与报告

  • 智能决策支持

部署传感器、监测设备实时收集设备运行数据，借助实时数据建立预警系统，通过设定阈值和规则，及时发现潜在问题，从而防范故障。

数据采集与监测：实时监控系统通过各种传感器、监测设备或数据采集器实时收集系统或设备的运行数据，如温度、压力、湿度、流量、电压、电流等关键参数。
实时数据处理与分析：收集到的数据经过实时处理和分析，系统可以立即识别出异常数据或趋势，比如超出设定阈值的数据、异常的数据模式等。
预设警戒值与条件：系统可以根据预先设定的警戒值或特定条件进行监控，当达到或超过这些设定值或条件时，系统将触发警报。
解决方案

运用大数据技术处理海量监控数据，故障诊断利用机器学习和深度学习技术，自动检测并解决设备故障，提高故障响应速度。

数据采集与存储：大数据分析的基础是大规模的数据收集。传感器、监测设备和其他数据源收集的数据被存储在分布式存储系统、数据库或数据湖中，以备后续分析。
实时数据处理：大数据分析通常涉及实时数据处理，确保及时处理流入的大量数据。流式处理技术用于实时监测系统状态，快速检测异常情况。
机器学习与模型训练：大数据分析中常使用机器学习算法来构建模型，通过历史数据训练模型，使其能够识别系统中的正常运行模式和潜在的故障模式。
解决方案

利用智能调度算法,自动化调度系统通过自动执行例行任务，减少人工操作，提高系统运行效率。

资源优化与自动化调度通常结合使用，通过优化资源配置和自动化调度，实现生产过程的高效运作和优化管理。
智能算法和优化模型：利用智能算法如遗传算法、模拟退火算法等，建立资源优化和调度模型，以实现最优的资源配置和任务调度方案。
自动化控制和执行：利用自动化系统和设备，实现生产任务的自动调度和执行，减少人为干预，提高生产效率和质量。
解决方案

基于历史数据和预测模型，实现设备健康状态的实时监测和未来故障的预测，预测性维护策略可以提高设备可用性。

建立预测模型：基于历史数据，利用机器学习算法建立预测模型，以识别设备的正常运行模式和潜在的故障模式。常用的算法包括回归分析、支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。
实时监测与预测：预测模型可以实时监测设备的运行状况，并预测未来一段时间内可能出现的故障或异常情况。一旦检测到异常，系统会触发警报并通知相关人员。
维护执行与评估：根据维护计划，执行相应的维护措施，并定期评估预测模型的准确性和效果。根据评估结果，调整和优化预测模型和维护策略。
解决方案

实施全面的安全管理策略，利用风险评估工具，对潜在风险进行定量分析，帮助制定有效的安全防护策略。

风险识别：确定潜在的危险和风险源。
风险分析：评估风险的可能性和影响。
风险评估：将可能性和影响结合起来，确定风险的严重程度。
风险控制：制定和实施措施，以减轻、转移、接受或避免风险。
解决方案

引入自动化工作流程，通过自动化任务分配、协同合作等方式，提高团队协同效率，优化运维流程。

分析现有流程：首先，对当前的运维流程进行全面的审查和分析，了解其中存在的瓶颈、延迟和效率低下的环节。
制定改进计划：基于对现有流程的分析和设定的优化目标，制定具体的改进计划和策略。这可能涉及到重新设计流程、引入新的工具和技术、优化资源分配等。
实施标准化和最佳实践：制定标准化的运维流程和最佳实践，确保流程的一致性和可重复性，减少错误和风险。
解决方案

利用可视化手段展示实时运维数据，帮助决策者全面了解系统状态。定期生成详尽的报告，汇总关键指标和趋势，支持决策制定和战略规划。

选择合适的监控指标：确定需要监控的关键指标，例如系统的负载、响应时间、吞吐量、错误率等，以及与业务目标直接相关的指标。
设计仪表板和报告：设计易于理解和使用的仪表板和报告，包括实时监控、历史数据趋势、警报和事件日志等内容，以满足不同用户的需求。
自动化报告和警报：设置自动化的报告和警报机制，根据预先定义的阈值和规则触发警报，并自动生成报告，帮助团队及时做出反应。
解决方案

智能决策支持系统能够根据实时数据和历史模式提供个性化建议，为管理层提供智能决策支持，优化运维决策过程。

数据分析与挖掘：利用数据分析技术，对数据进行挖掘和分析，发现数据中的模式、趋势和关联性。这可以包括统计分析、机器学习、数据挖掘等技术，以提取有用的信息和洞察力。
决策建议与推荐：根据数据分析和模型计算的结果，向决策者提供建议和推荐，帮助其做出更明智的决策。
反馈与迭代优化：不断收集用户反馈和决策结果的信息，用于优化和改进智能决策支持系统的性能和准确度，使其能够适应不断变化的环境和需求。
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    联系人王经理
    联系电话186 7404 6773
    邮箱地址 xiaotuo@tonshinet.com
    公司地址武汉市江夏区理工大科技园新能源开发基地3号楼10层
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