智能制造,未来已来

WSTECH专注于MES制造执行系统与注塑生产AI系统,为制造企业提供完整的智能化解决方案,助力企业实现数字化转型与智能制造升级。

核心业务优势

基于行业最佳实践,融合先进技术,为制造企业提供全方位智能化解决方案

MES制造执行系统

集成生产计划、质量管理、设备监控、物料管理等核心功能,实现生产全流程数字化管理,提升生产效率和产品质量。

注塑生产AI系统

基于机器学习和遗传算法,实现实时异常检测、智能预测分析、工艺参数自动寻优,大幅提升注塑生产效率和稼动率。

系统集成能力

支持与ERP、WMS、PLM等第三方系统无缝集成,构建完整的企业信息化生态,实现数据互通和业务协同。

客户信赖,数据说话

服务制造企业,助力数字化转型

500+
服务企业
95%
客户满意度
30%
平均效率提升
24/7
技术支持

WSTECH MES制造执行系统

基于行业最佳实践,融合先进技术架构,打造新一代智能制造执行系统

系统架构

WSTECH MES采用微服务架构设计,支持云原生部署,具备高可用性、高扩展性和高安全性。系统遵循ISA-95标准,确保与企业现有信息系统的无缝集成。

  • 云原生架构,支持私有云、公有云、混合云部署
  • 微服务设计,模块化配置,按需扩展
  • 符合ISA-95国际标准,确保系统互操作性
  • 支持工业4.0标准,对接智能设备和IoT系统
  • 多租户架构,支持集团化企业统一管理
MES系统架构
企业管理层 (ERP/PLM)
MES制造执行层
设备控制层 (PLC/DCS)

生产计划与排程

智能排产算法,支持多约束条件优化,实现精准的生产计划制定和动态调整,提高设备利用率和交付准时率。

质量管理与追溯

全程质量监控,支持SPC统计过程控制,实现产品全生命周期质量追溯,确保产品质量符合标准要求。

设备管理与OEE

实时设备状态监控,OEE综合效率分析,预防性维护管理,最大化设备稼动率和生产效率。

物料管理与库存

精准的物料需求计算,自动化库存管理,支持条码/RFID识别,实现物料全程可视化追踪。

数据采集与分析

多源数据实时采集,智能化数据分析,提供丰富的可视化报表和决策支持,助力管理层科学决策。

能耗监控与优化

实时能耗监测,能效分析优化,支持碳排放管理,助力企业实现绿色制造和可持续发展目标。

技术特点

WSTECH MES采用最新的技术架构和开发框架,确保系统的先进性、稳定性和可扩展性。

  • Spring Cloud微服务架构,Docker容器化部署
  • Vue.js响应式前端,支持多终端自适应
  • Redis缓存优化,提升系统响应速度
  • MySQL/PostgreSQL双数据库支持
  • Kafka消息队列,保证数据一致性
  • Elasticsearch全文检索,快速数据查询
  • JWT安全认证,多级权限控制
  • RESTful API接口,便于第三方集成
技术栈
前端技术
Vue.js 3.0
Element Plus
ECharts
后端技术
Spring Boot
Spring Cloud
MyBatis Plus
数据库
MySQL 8.0
Redis
InfluxDB
基础设施
Docker
Kubernetes
Nginx

生产效率提升

通过智能排产和实时监控,平均提升生产效率25-35%,减少生产周期时间,提高设备综合效率(OEE)。

质量水平改善

全程质量控制和SPC分析,产品不良率降低40-60%,客户满意度显著提升,质量成本大幅下降。

成本控制优化

精准的物料管理和能耗监控,库存成本降低20-30%,能源消耗减少15-25%,运营成本显著优化。

交付能力增强

准确的生产计划和进度跟踪,订单准时交付率提升至95%以上,客户服务水平大幅提升。

注塑生产AI系统

基于机器学习和遗传算法的智能注塑生产系统,实现异常检测、预测分析、参数优化

实时异常检测

基于机器视觉和传感器数据,实时监测机器状态、产品质量、生产效率异常,采用智能仪表盘展示,支持多级预警机制。

异常预测分析

基于历史数据和机器学习算法,预测生产异常和潜在故障,提供预防性维护建议和优化方案,降低停机风险。

工艺参数寻优

基于遗传算法和历史数据分析,自动寻找最优工艺参数组合,提高生产效率和产品质量,最大化设备稼动率。

实时异常检测系统

集成多种传感器和视觉系统,实现对注塑机状态、产品质量、生产效率的全方位实时监控。系统采用先进的机器学习算法,能够自动学习正常生产模式,快速识别异常情况。

  • 机器状态监控:温度、压力、流量、振动等关键参数
  • 产品质量检测:尺寸精度、表面质量、重量等指标
  • 生产效率追踪:循环时间、产量、稼动率等数据
  • 智能预警机制:多级报警,支持邮件、短信、移动端推送
  • 可视化仪表盘:实时数据展示,趋势分析,异常标记
注塑机实时监控
运行正常
185°C
料筒温度
120MPa
注射压力
28s
循环时间
95.2%
稼动率
异常预测分析
需要关注
设备故障风险 中等
质量异常概率
预测建议:
建议在72小时内对3号注塑机进行预防性维护,重点检查加热系统和液压系统。

智能预测分析

系统基于历史生产数据、设备运行数据和质量数据,运用深度学习算法建立预测模型,能够提前2-7天预测潜在的设备故障和质量异常。

  • 设备故障预测:提前识别设备潜在故障点
  • 质量异常预警:预测产品质量趋势变化
  • 生产效率预测:优化生产计划和资源配置
  • 维护计划优化:智能制定预防性维护策略
  • 成本效益分析:量化预测价值和投资回报

工艺参数智能寻优

采用遗传算法和粒子群优化算法,结合历史生产数据和实时反馈,自动寻找最优的工艺参数组合,实现生产效率和产品质量的双重提升。

  • 多目标优化:同时优化质量、效率、成本等多个目标
  • 自适应学习:根据生产结果持续优化参数
  • 约束条件处理:考虑设备能力和工艺限制
  • 快速收敛:高效的优化算法,快速找到最优解
  • 参数验证:自动验证优化结果,确保生产稳定
参数优化结果
优化完成
+12.5%
生产效率提升
-8.3%
不良品率下降
推荐参数:
注射温度: 190°C
注射压力: 125MPa
保压时间: 12s
冷却时间: 15s

系统集成与扩展

AI系统支持与企业现有信息系统无缝集成,数据可扩展更多智能应用

MES系统集成

与WSTECH MES系统深度集成,实现生产数据共享,统一生产管理平台,提升整体运营效率。

WMS/ERP对接

支持与主流WMS、ERP系统对接,实现订单、库存、财务数据的实时同步,构建完整信息化体系。

功能扩展能力

基于丰富的生产数据,可扩展能耗分析、排产优化、供应链协同等更多智能应用,持续创造价值。

产品与服务

提供完整的智能制造解决方案,助力企业数字化转型

MES制造执行系统

完整的制造执行系统解决方案,涵盖生产计划、质量管理、设备监控、物料管理等核心功能。

了解详情

注塑生产AI系统

基于AI技术的注塑生产智能化系统,实现异常检测、预测分析、参数优化等核心功能。

了解详情

云端部署服务

支持私有云、公有云、混合云多种部署方式,提供专业的云端运维和技术支持服务。

定制开发服务

根据企业特殊需求,提供个性化的系统定制开发服务,确保系统完美适配企业业务流程。

培训与咨询

提供专业的系统培训和智能制造咨询服务,帮助企业快速掌握系统使用,实现数字化转型。

技术支持服务

7x24小时技术支持,专业工程师团队,确保系统稳定运行,快速响应客户需求。

实施流程

标准化的项目实施流程,确保项目成功交付

1

需求调研

深入了解企业需求,制定详细实施方案

2

系统部署

按照标准流程进行系统安装配置

3

数据迁移

安全可靠的数据迁移和系统集成

4

培训上线

用户培训和系统正式上线运行

5

持续优化

持续的技术支持和系统优化服务

关于WSTECH

专业的智能制造解决方案提供商,致力于推动制造业数字化转型

公司介绍

WSTECH成立于2018年,是一家专注于智能制造领域的高新技术企业。公司致力于为制造企业提供MES制造执行系统和AI智能生产系统,助力企业实现数字化转型和智能制造升级。

公司拥有一支由资深技术专家和行业专家组成的研发团队,在制造执行系统、人工智能、工业互联网等领域具有深厚的技术积累和丰富的项目经验。

  • 成立于2018年,专注智能制造5年
  • 服务500+制造企业,覆盖多个行业
  • 拥有50+项核心技术专利
  • 通过ISO9001、ISO27001等国际认证
  • 获得国家高新技术企业认证
发展历程
2023年
推出注塑生产AI系统,获得多项AI技术专利
2021年
MES系统升级至云原生架构,支持微服务部署
2019年
发布第一代MES制造执行系统,获得市场认可
2018年
公司正式成立,专注智能制造领域

技术创新

坚持技术创新,持续投入研发,将最新的AI、云计算、物联网技术应用到制造业,推动行业技术进步。

客户至上

始终将客户需求放在第一位,提供专业的解决方案和优质的服务,与客户共同成长,实现双赢发展。

品质卓越

严格的质量管理体系,精益求精的工作态度,确保产品和服务的高质量,赢得客户信赖和市场认可。

资质认证

获得多项权威认证,确保产品和服务质量

ISO9001认证

质量管理体系认证

ISO27001认证

信息安全管理体系认证

高新技术企业

国家高新技术企业认证

软件产品认证

软件产品登记认证

联系我们

期待与您合作,共同推动智能制造发展

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