9月3日，云南锡业股份有限公司锡业分公司各级分管领导、书记、主任亲自检验了联诚科技最新研发的工业云原生生产管理业务平台及视频监控等平台，公司技术人员针对质量管理子系统做了详细工作汇报。
联诚科技通过对业主单位业务体系数个月的深度调研、对软件系统的设计和研发，公司最新的工业级产品“licos-industry-app”质量管理系统正式上线，通过数个月“7x24小时”不间断地运行和测试，系统易用性和稳定性得到了业主单位的充分认可。
在业务层面，逐步完成了锡业分公司全厂物资、物料一物一码，一码多用，支持扫码枪、平板终端、移动终端、电脑等多终端管理方案，实现了从供应链到销售链全过程中关于生产过程的化验、计量、样品等业务流程的深度优化。
目前系统核心模块已完全进入试生产阶段，除质量管理以外，还涉及仓储、设备、能源等模块将在下一阶段持续上线，从而贯穿全厂生产过程。
联诚科技工业互联网平台
通过构建人、机、物全面智联的智能化发展模式，基于物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等核心技术，打造基于海量数据采集、汇聚、分析的全要素、全产业链、全价值链等全面连接的新型工业生产制造和服务体系。
联诚科技工业互联网平台包括工业云操作系统、工业PAAS平台和工业SAAS智能应用三部分，以云计算技术为基础，实现设备互联互通、多元数据采集、对象化模型组织、机理模型构建、APP微服务化、垂直业务领域应用等功能，并能构建企业级大数据平台、人工智能平台，开放数据接口、大数据和人工智能场景式应用。
工业云操作系统
首先实现了计算、网络、存储的软件定义，可对相应IT资源的调度；其次实现容器编排、应用负载均衡和微服务治理，提供DevOps等开发支持，构建了基于云原生架构的工业应用商店等服务。
工业PAAS平台
主要包括IOT中台、数据中台、AI中台、数字孪生中台、工业建模中台、工业APP组态中台等6大中台产品。
IOT中台：可承载实现海量设备的接入管理，并通过云、边协同，快速构建、部署、管理边缘业务。同时利用物模型、设备影子、规则引擎等套件对设备生成的数据进行收集、处理、分析和操作，轻松构建物联网应用。
数据中台：对异构系统的数据进行统一的定义、组织和采集，提供数据存储、查询和应用服务；同时提供大数据集成、分析、挖掘和可视化展示等一系列中台服务；利用科学的数据治理方法，打通各系统间的数据壁垒，支持从业务视角进行全局数据资产管理，通过数据驱动业务，实现数据的高效流转、数据资产的沉淀。
AI中台：利用容器等云原生技术，让用户可以更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习技术和软件，可实现端对端机器学习系统的自动化敏捷构建，实现 AI 领域的机器人流程自动化。
数字孪生中台：使用拖拽方式和属性编辑快速搭建三维应用，提供资源管理、材质编辑、模型编辑、粒子编辑、场景编辑、组态编辑、蓝图脚本、分析工具。支持物理引擎，提供质量、速度、重力、摩擦力和阻力等参数设置。支持多种模型格式导入，导出和优化。兼容WebGL1和WebGL2，适配多种浏览器版本。
工业建模中台：通过工艺过程的机理和数据研究，建立工业互联网的业务模型，对下支撑更广泛的感知控制，对上支撑更灵活深度的决策优化及应用。
工业APP组态中台：支持多种开发工具和编程语言, 基于丰富的微服务组件，支持图形拖拽的开发方式，有效降低工业 APP 开发门槛，构建了如在线配置表单、在线图表设计、在线配置报表和在线流程设计、资产建模、业务建模、流程建模等100多种工业微服务组件的快速开发平台，并支持一键安装部署，提升工业app开发效率，降低应用维护成本。
工业SAAS平台
基于6大中台，围绕具体生产业务，联诚科技开发了基于数字孪生可视化智能监控系统和云MES生产过程执行管理系统两类智能应用系统。
数字孪生可视化智能监控系统：通过AR、VR、建模仿真等技术进行虚实融合，实现工业中的要素、行为、规则等多维元素的建模，以三维可视化的展现方式，从全厂、车间、设备、系统不同的维度，叠加工艺参数、设备状态、物料流动、能源消耗、产品质量、安全环保、人员状态及现场操作等信息，实现了生产全过程可视化。
云MES生产过程执行管理系统：面向工业生产过程，围绕物流仓储、生产管控、质量管理、设备管理、安环管理、能源管理和在线监控7个领域，开发了计量管理、安全生产管理、生产排程、化验管理、物料跟踪等30多个工业APP，实现了企业生产管理资源优化配置，降低企业运营成本。
方案价值
联诚科技工业互联网平台及智能制造系统整体解决方案，以大数据驱动泛在数据和业务智能，帮助制造业建设领先的智能工厂，提供包括预测性维护、数据采集和大数据分析平台，其算法层工业模型库已积累超过50种类5000+个工业模型，支持超过300个标准及自研算法，并为工业互联网生态打造支撑平台。
(1) 统一数据监控
通过工艺参数管理监控、操作管理监控、统一自动控制等模块的共同协同，实现生产操作、工艺参数调整的标准化管理监控以及大数据趋优分析控制。
(2) 生产过程优化
在实现各工序内部准确的统计分析和控制优化的基础上，进行全流程的改善优化，探索出全流程最优的生产方式。
(3) 生产资源优化
通过生产过程优化及资源精准分配，实现对所有能源介质的转换、传输、消耗全过程的监控和优化，降低能源、材料消耗、关键工序物耗等。通过实施精准控制、组织，减少生产过程的等待、库存等各种浪费。
(4) 提升生产效率
实现数据的自动统计和实时传送、共享，提高工作效率；实现扁平化管理提高人均劳动生产率。
(5) 保障生产安全
通过工艺参数、关键设备参数、操作管理监控、以及大数据分析控制，提升突发性事故预判及把控能力，减轻工人劳动强度，改善劳动环境，降低安全事故发生的几率，降低停机等待时间，提升作业率和产品产量。
(6) 高效节能减排
打造智能制造样板工厂，减少污染物排放和降低能源消耗，向绿色高效生产转型。
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